Inteligencia artificial generativa y RPA: Automatización inteligente a otro nivel

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La automatización inteligente y sus enormes capacidades para generar eficiencias, reducir costos, minimización de riesgos, coordinación del trabajo entre robots, humanos y sistemas, agilidad y velocidad en actualización de procesos, eliminar errores manuales, liberar tiempo del personal para tareas de mayor valor agregado, mantiene la tendencia de su creciente adopción entre las empresas que trabajan y avanzan en su transformación digital.

La automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés) es una de las tecnologías de automatización inteligente que se mantiene ampliando y escalando capacidades dentro de las empresas en diferentes áreas y funciones del negocio, revolucionado la forma en que se automatizan los procesos, por su capacidad de imitar las acciones humanas para gestionar, operar y complementar tareas que así lo requieren en el manejo del ecosistema tecnológico, como procesos de entrada de datos, registro de información, generación de informes, entre otros.

Con la llegada al panorama tecnológico de la inteligencia artificial generativa (GenAI), las posibilidades de llevar a la automatización inteligente a otro nivel lucen bastante prometedoras, el pronóstico sin duda es que la GenAI tendrá un profundo impacto tanto en las empresas como en la vida de las personas.

De acuerdo con lo publicado, la IA generativa es un término que se refiere al uso de inteligencia artificial para generar contenido, como texto, imágenes, música, videos, modelos 3D, código, etc., se puede utilizar para diversos fines, como expresión creativa, entretenimiento, educación, investigación, y negocios, también puede ayudar a los humanos con tareas que requieren creatividad, como escribir, diseñar, componer y programar. Para ello aprende patrones a partir de datos existentes y luego utiliza este conocimiento para generar resultados nuevos y únicos, siendo capaz de producir contenido complejo y muy realista que imita la creatividad humana, lo que la ha convertido en una herramienta poderosa que ha penetrado en el mundo empresarial y en los humanos, por sus impresionantes capacidades.

Puede consultar en nuestro blog el articulo Inteligencia artificial generativa: Lo que todo CEO debe saber con información del tema.

Los robots de software virtuales o RPA, realizan las tareas para las que fueron diseñados, y vienen trabajando en combinación con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, ahora bien, GenAI posee un conjunto más amplio de capacidades cognitivas, lo que le permite manejar escenarios más complejos y dinámicos, así que con estas nuevas capacidades que ofrece la GenAI combinadas con RPA, las empresas pueden automatizar tareas complejas que exigen lógica y toma de decisiones a nivel humano, automatizar procesos de extremo a extremo, extraer conocimientos y valor novedoso de los datos y mejorar las experiencias y los resultados de los clientes.

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La precisión y la eficiencia que se obtienen utilizando la tecnología RPA, más la creatividad y comprensión humana de la IA generativa para analizar datos y derivar nuevos conocimientos, permite que las empresas optimicen la toma de decisiones y aumenten la eficiencia de los procesos. Esta sinergia permite a las organizaciones lograr una mayor productividad y agilidad en sus operaciones.

Entre algunas de las áreas en donde la GenAI y RPA pueden colaborar podemos citar:

• Potenciar la automatización de procesos: con RPA se automatizan procesos y sus tareas repetitivas y basadas en reglas, al combinarla con GenAI, las posibilidades de automatización del proceso aumentan considerablemente. Se pueden aprovechar las capacidades del GenAI para generar contenido basado en texto, como comunicaciones con clientes, mensajes de mercadeo personalizados y documentos, mientras que con RPA se automatiza el proceso de generación, revisión y distribución de dicho contenido.
• Mejorar la transformación de datos: con RPA la extracción y manipulación o masajeo de los datos se ejecuta muy eficientemente, ahora bien, si se requiere transformación de datos compleja que amerita creatividad o toma de decisiones diversificada, la IA generativa puede mejorar el procesamiento de datos al identificar automáticamente patrones, sugerir transformaciones e incluso generar algoritmos para manejar estructuras de datos complejas. La sinergia entre la IA generativa y la RPA agiliza la preparación de datos, lo que reduce el esfuerzo manual y mejora la precisión de los análisis posteriores.
• Procesamiento del lenguaje natural: las capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de GenAI permiten a las organizaciones automatizar las interacciones con los clientes a través de chatbots inteligentes y asistentes virtuales. Estos chatbots inteligentes pueden comprender y responder a las consultas de los clientes, brindar asistencia personalizada y manejar tareas rutinarias, pueden entablar conversaciones similares a las de los humanos
• Toma de decisiones avanzadas y manejo de escenarios complejos: Con GenAI y sus capacidades cognitivas, puede analizar grandes cantidades de datos, lo que permite generar conocimiento y la toma de decisiones informadas. Al integrar los conocimientos generados por GenAI en los flujos de trabajo de RPA, los robots de RPA pueden tomar decisiones informadas basadas en análisis de datos en tiempo real. Esta combinación permite a las empresas tomar decisiones más rápidas, optimizar la asignación de recursos, identificar tendencias emergentes y tomar decisiones estratégicas con una precisión incomparable.

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Combinar la IA generativa y la automatización robótica de procesos (RPA) ayuda a identificar dónde se encuentran las mayores oportunidades de mejora en productividad y eficiencia en automatización de procesos, y obtener enormes beneficios al potenciar el valor de sus robots de software, representa un importante avance en el ámbito de la automatización inteligente. A medida que las empresas avancen en el uso de esta poderosa combinación, encontrarán nuevas alternativas para optimizar sus operaciones, mejorar la toma de decisiones y brindar la mejor experiencias de usuarios.

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