Inteligencia Artificial y RPA. Aclarando conceptos

Diferencias y confluencias entre la automatización de procesos mediante robots y la inteligencia artificial

En muchas ocasiones usamos indistintamente los conceptos de inteligencia artificial y robots. Incluso ayudamos a la confusión creando conceptos como Automatización Inteligente, Automatización Cognitiva y combinaciones de conceptos.

Robotics Process Automation (RPA) es una tecnología , un software, que emplea un flujo de trabajo y reglas de negocio para ejecutar de manera autónoma un conjunto de actividades, transacciones y procesos. Interactúa con una o varias aplicaciones, no integradas entre sí, para generar un resultado o servicio y, que además, incluye la gestión de excepciones que se escalan a las personas.

“RPA es un robot de software que imita las acciones humana mientras que la Inteligencia artificial trata de imitar la inteligencia humana»

Esta definición fue acuñada por IEEE Standards Association (IEEE SA) y publicada en IEEE 2755-2017 – IEEE Guide for Terms and Concepts in Intelligent Process Automation. Este grupo de trabajo, constituido por las principales empresas del sector, tiene por objetivo la clarificación y coherencia de la terminología en este tipo de tecnologías.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial es una combinación de la automatización cognitiva, aprendizaje automático (machine learning), razonamiento, generación de hipótesis, análisis, procesamiento de lenguaje natural y transformación de algoritmos que crean análisis y conocimiento similares o superiores a la inteligencia humana.

Existe también otro concepto como es la Automatización Asistida o RDA (Robotic Desktop Automation), en la que un asistente virtual complementa las acciones en la ejecución de un determinado proceso de la mano de una persona.

Hacer vs Pensar

En definitiva, RPA es un robot de software que imita las acciones humana mientras que la Inteligencia artificial trata de imitar a la inteligencia humana. Básicamente, se puede asociar RPA a “hacer”, mientras que tanto la Inteligencia Artificial como el Machine Learning se relacionan con “pensamiento” y “aprendizaje” respectivamente.
Proceso vs Datos

Otra de las diferencias básicas entre ambas tecnologías es su enfoque de su trabajo. Mientras que RPA se basa en un proceso o conjunto de reglas que hay que definir claramente, la Inteligencia artificial emplea datos, y datos de calidad, de los que infiere, mediante el entrenamiento del algoritmo, el resultado a obtener.

Automatización Inteligente

Entramos ahora en conceptos mixtos, que combinan ambas tecnologías. La Automatización Inteligente es la combinación de ambas tecnologías dentro de una misma solución.

Pongamos como ejemplo el Procesamiento de partes de incapacidad temporal, proceso que recoge los partes de alta/baja médicos mediante correo electrónico y actualiza los sistemas de gestión de la empresa y de la seguridad social con la información recogida en dichos partes y verificada por los sistemas de gestión.

La solución técnica tiene dos componentes fundamentales, el primero, encargado de analizar los documentos, mediante procesamiento de lenguaje natural, transformación de imágenes en texto, recopilando la información y transformándola en datos estructurados. Y una segunda, la ejecución de las transacciones con los sistemas de gestión siguiendo determinadas reglas de negocio.

¿Por que se emplean ambas tecnologías? La razón principal es que hay que usar cada tecnología para lo que está diseñada. Sería imposible emplear RPA para definir todas las reglas necesarias para procesar todos los formatos de partes médicos e idiomas que hay en España. Esto es algo que bien saben todos aquellos que han empleado tecnologías de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) tradicionales definiendo layouts. Es aquí donde entra en juego la Inteligencia Artificial, extrayendo de estas imágenes los datos estructurados necesarios tal y como lo haría una persona. De esta manera es posible automatizar el proceso end-to-end.

Como conclusión, estas dos tecnologías son claramente diferentes, es importante distinguirlas y combinarlas para así permitir la automatización de procesos cada vez más complejos.

Marcos Navarro Alcaraz

Team Leader del Grupo de Trabajo ITSM4RPA-AI del Comité de Estándares itSMF España