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Este artículo publicado por AutomationEdge titulado Hyperautomation vs. Automation- What’s the Difference? nos ayuda a comprender la diferencia entre automatización e hiperautomatización, a través de las definiciones y comparaciones para brindarnos más claridad y comprensión en el tema.
La automatización consiste en transformar tareas manuales, repetitivas, con gran volumen de información, en tareas automáticas a través de la robotización para convertirlas en tareas desasistidas.
La hiperautomatización consiste en incrementar la automatización de los procesos empresariales utilizando otras tecnologías adicionales como la automatización robótica de procesos (RPA), el aprendizaje automático (ML, del inglés “Machine Learning”) y la inteligencia artificial (AI, del inglés “Artificial Intelligence”).
RPA es la base de la hiperautomatización, y se centra en la automatización de tareas repetitivas basadas en reglas. Los robots de RPA pueden interactuar con aplicaciones, ingresar datos y realizar tareas tal como lo haría un trabajador humano. Esto es crucial para optimizar los procesos rutinarios y reducir el error humano. RPA se utiliza a menudo para tareas como entrada de datos, organización de archivos y generación de informes.
La IA es un componente crítico de la hiperautomatización porque permite que los sistemas comprendan, interpreten y aprendan de los datos. Esta capacidad cognitiva permite a la IA manejar tareas más complejas, como el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el reconocimiento de imágenes. La PNL, por ejemplo, se puede utilizar para chatbots, análisis de sentimientos y comprensión de datos de texto no estructurados, mientras que el reconocimiento de imágenes se puede aplicar en áreas como control de calidad y clasificación de contenido.
El aprendizaje automático es otra parte integral de la hiperautomatización, ya que permite a los sistemas aprender de los datos que procesan sin programación explícita. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos para detectar patrones y tendencias, lo que resulta especialmente valioso para la toma de decisiones, el análisis y la previsión. Además, los modelos de aprendizaje automático pueden adaptarse y mejorar con el tiempo, lo que los hace adecuados para tareas que implican regulaciones, modelos comerciales o comportamientos de los clientes en evolución.
Estas tecnologías crean una poderosa sinergia que permite a las organizaciones automatizar no sólo tareas rutinarias y repetitivas sino también procesos complejos que requieren habilidades cognitivas.
La hiperautomatización y la automatización son conceptos relacionados, pero difieren en alcance y capacidades. Estas son algunas de las diferencias:
La automatización se refiere al uso de tecnologías para realizar tareas sencillas y repetitivas, basadas en reglas que siguen un patrón fijo, sin necesidad de lógica avanzada ni toma de decisiones
La hiperautomatización es un enfoque más avanzado e integral que combina varias herramientas y tecnologías, como la automatización robótica de procesos (RPA), la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y la orquestación de procesos, para automatizar no solo tareas repetitivas sino crear soluciones integradas más complejas.
La automatización tradicional puede limitarse a una única tarea o una única aplicación de software. A menudo opera de forma aislada.
La hiperautomatización implica la integración y orquestación de diversas tecnologías y sistemas de automatización para crear procesos fluidos de un extremo a otro. Puede conectarse con múltiples sistemas de software, bases de datos y API para optimizar los flujos de trabajo comerciales.
La automatización básica suele seguir reglas e instrucciones predefinidas y carece de la capacidad de tomar decisiones complejas o adaptarse a condiciones cambiantes.
La hiperautomatización aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para permitir capacidades de toma de decisiones. Puede analizar datos, aprender de patrones históricos y tomar decisiones inteligentes, lo que le permite manejar procesos más complejos y dinámicos.
Las soluciones de automatización tradicionales pueden requerir un esfuerzo significativo para adaptarse a nuevas tareas o procesos.
RPA utiliza programación basada en reglas, lo que significa que es más eficaz para tareas que siguen un conjunto de instrucciones específicas. Esta tecnología es menos adaptable a los cambios en la estructura de las tareas.
La hiperautomatización está diseñada para ser altamente escalable y flexible. Puede adaptarse rápidamente a las necesidades del negocio y a los cambios en el entorno y adaptarse a una amplia gama de procesos.
Las soluciones de automatización básicas pueden requerir ajustes manuales cuando los procesos cambian y es posible que no busquen activamente oportunidades de mejora
Los sistemas de hiperautomatización están diseñados para la mejora continua. Pueden identificar ineficiencias, cuellos de botella y oportunidades de optimización y sugerir o implementar mejoras automáticamente.
La automatización se utiliza para abordar tareas o desafíos específicos.
La hiperautomatización adopta un enfoque holístico para mejorar los procesos del negocio de forma inteligente y adaptativa. Se centra en optimizar flujos de trabajo completos y proporcionar una solución más completa.
La elección entre la automatización y la hiperautomatización depende de las necesidades específicas de su negocio. La automatización es ideal para tareas rutinarias basadas en reglas y situaciones donde se requiere una adaptabilidad mínima. Puede ser una solución rentable para procesos simples y repetitivos.
La hiperautomatización lo que busca es la optimización y eficiencia a través de la tecnología de todos los procesos que puedan ser automatizados. Podemos aplicar diferentes tecnologías en forma unitaria o conjunta en función de nuestras necesidades y recursos. La hiperautomatización consiste en ampliar la automatización de los procesos empresariales (cadenas de producción, flujos de trabajo, procesos de marketing, etc.) aplicando herramientas de Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML) o aprendizaje automático, y Automatización Robótica de Procesos (RPA).
Sin duda, la automatización ha desempeñado un papel importante a la hora de impulsar la eficiencia y la productividad de las organizaciones. Pero a medida que el mundo cambia a un ritmo más rápido, las empresas deben adoptar la hiperautomatización para conservar su ventaja competitiva. Las empresas deben elegir una plataforma sólida de automatización de procesos que les permita escalar a la hiperautomatización para trabajar en forma eficiente y eficaz.
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