Rodrigo Rohland, CEO de KPaz.
En la actualidad, las fuerzas de trabajo digital, compuestas por robots, se han popularizado como soluciones ideales para procesos operativos y tácticos de gran volumen de transacciones y con tareas altamente repetitivas. Sin embargo, según advierte Rodrigo Rohland, CEO de KPaz, “para lograr resultados relevantes con RPA, es fundamental analizar y seleccionar adecuadamente los procesos a intervenir, asegurándose de que estén basados en reglas, cuenten con datos digitalizados y estructurados, con rutas de procesamiento definidas, y con interfaces de usuario que no cambien con frecuencia”. En este sentido, los procesos basados en datos que no están estructurados y que, según algunos estudios llegan a ser el 80% del total de los procesos, no son buenos candidatos para implementar tecnologías RPA.
Una buena noticia es que el avance de nuevas tecnologías, como Inteligencia Artificial (IA) y ciencia de datos, ha permitido el nacimiento de una nueva clase de herramientas: Intelligent Process Automation (IPA), que permite automatizar procesos que involucren contenido no estructurado.
Integración de tecnologías
Las soluciones IPA integran diferentes tecnologías basadas en IA, como:
• Reconocimiento óptico e inteligente de caracteres, para convertir imágenes de documentos en texto codificado utilizando Machine y Deep Learning, a fin de entrenar a los algoritmos para una mayor precisión.
• Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), para analizar texto, comprender el contexto, consolidar datos extraídos y asignar los campos a una taxonomía definida.
• Aprendizaje automático y modelos de aprendizaje profundo, para asegurar la mejora continua de los algoritmos de decisión, al permitir que los robots evalúen su propia eficiencia y eficacia en la ejecución de actividades.
Valor para el negocio
Estas capacidades permiten que las soluciones de IPA aprendan con el tiempo y les dan capacidades cognitivas para manejar algunas decisiones similares a las de los humanos, aplicables a todo tipo de procesos basados en documentos. Algunos ejemplos concretos donde RPA e IPA pueden generar un valor importante para el negocio son:
• Una institución financiera podría usar RPA para enviar correos o mensajes automáticos a sus clientes cuando las cuotas de sus créditos estén por vencer, instando al pago oportuno. Con tecnología IPA, y gracias a su capacidad de comprender el contexto, la solución podría observar el comportamiento histórico del cliente y si cuenta con otros servicios contratados, determinando la oportunidad de vender servicios adicionales, opciones de refinanciamiento o paquetes atractivos, agregando el lenguaje apropiado a cada e-mail.
• En una compañía de seguros, las soluciones IPA pueden examinar rápidamente cientos de reclamos o siniestros en distintos formatos, no necesariamente estructurados. Aplicando tecnologías de reconocimiento de caracteres, PNL y Machine Learning, la solución IPA brinda la posibilidad de identificar el texto relevante de cada caso y aquellos que indiquen posibilidad de fraude, entregando los restantes a una solución RPA que procese los siniestros y reclamos en los sistemas de la compañía.
“En KPaz entendemos que IPA no reemplaza ni compite con RPA, sino que viene a extender las fronteras y el potencial de los robots, de manera de aumentar los beneficios para nuestros clientes”, concluye el ejecutivo.
