Avances tecnológicos: las diferencias entre RPA, AI y Machine Learning

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La importancia de los avances tecnológicos se puede ver fácilmente en el aumento de la eficiencia de los procesos y la reducción de costos. Ocurren en paralelo con un gran aumento en la productividad, como resultado de la automatización, la reducción de errores y el reprocesamiento.
Además, se incorporan nuevas tecnologías en toda la sociedad, lo que aumenta su demanda. Los clientes y proveedores están cada vez más adaptados y necesitan estos recursos para innovar, evolucionar y monitorear el proceso de transformación digital.
Desde este punto de vista, son fundamentales para estructurar los negocios para una nueva realidad de mercado: la de la nueva Revolución Industrial. Por lo tanto, no puede evitar conocer el tema. ¡Compruébalo!

¿Qué es la automatización de procesos robóticos (RPA)?

El acrónimo RPA se deriva del término en inglés: «Robotic Process Automation», que se define como una tecnología capaz de automatizar diferentes procedimientos, incluso en sistemas heredados. Es un software capaz, por ejemplo, de registrar automáticamente al usuario en un sistema cuando enciende una computadora; iniciar registros disponibles en contratos digitalizados en un ERP u otra aplicación; etcétera.

La gran ventaja de RPA es, por lo tanto, la posibilidad de racionalizar diversos procesos y tareas, incluso cuando la empresa opera con recursos antiguos o sistemas incompatibles. Además, el software RPA puede programarse para una tarea temporal, como incluir o excluir datos específicos en un registro de clientes, sin la necesidad de operar en la base de datos del programa o desarrollar una nueva funcionalidad en el sistema de registro.

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

Mucho más conocido que RPA, la IA es un recurso elaborado que permite a las computadoras operar y procesar información similar al cerebro humano. En otras palabras, es una simulación de nuestra inteligencia, que incluso puede incluir la capacidad de aprender.

La IA está compuesta por algoritmos avanzados que interpretan datos y contextos a las versiones más avanzadas, que simulan redes neuronales. Se utilizan en combinación con otras tecnologías, como la propia RPA, para realizar tareas que dependen de la toma de decisiones.

Por ejemplo, se aplican en combinación con el reconocimiento facial para identificar las características físicas descritas en los registros buscados por la policía y localizar a los sospechosos, así como para evaluar la aparición de cualquier anomalía en las radiografías, lo que pueden hacer con mayor eficiencia que el ojo humano permite a los médicos.

En el servicio de atención, es muy eficiente para contribuir a la mejora de la experiencia del cliente, en la recopilación de datos y en el análisis de rendimiento.

¿Qué es el Machine Learning?

Machine Learning es precisamente la versión avanzada de IA que permite el aprendizaje. Estos sistemas evolucionan cuando se evalúan varios casos en los que una respuesta es fiel a, basándose en cálculos probabilísticos, determinar las posibilidades de que una decisión sea correcta. Por lo tanto, esta tecnología es ampliamente utilizada en el servicio al cliente. Obviamente, esta es una explicación simplificada, pero muy fiel al proceso.

¿Cuál es la relación entre estos avances tecnológicos?
IA y Machine Learning funcionan de manera combinada y complementaria con RPA. Un software de robot utilizado para ingresar datos en un registro, por ejemplo, se puede programar para simplemente recopilar información específica y «escribirla» en otra ubicación.
Sin embargo, también puede usar IA para verificar que esta información sea correcta, compararla y analizarla. Si este análisis se realiza de acuerdo con criterios específicos predeterminados, es posible usar IA, pero si cambian o están influenciados por varios factores desconocidos, será necesario usar Machine Learning, para que el software pueda aprender de sus análisis y basado en la formación realizada por especialistas.

Para concluir, considere que estos avances tecnológicos son cada vez más accesibles para varias empresas. Independientemente del tamaño o segmento, es posible adoptarlos en varios casos.

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