La sinergia de 2 tecnologías de vanguardia
La integración de la IA Generativa con RPA es un paso natural en la evolución de la automatización empresarial. Mientras que RPA maneja tareas definidas y estructuradas, la IA Generativa aporta una capa de inteligencia y creatividad, permitiendo que los sistemas no solo ejecuten tareas, sino que también interpreten y adapten sus respuestas basándose en el contexto y los datos disponibles. Esta sinergia abre un mundo de posibilidades para la automatización, desde el procesamiento avanzado de documentos hasta la interacción sofisticada con clientes mediante lenguaje natural.
El beneficio en las empresas desde 2 perspectivas
Para materializar esta interacción entre ambas tecnologías, desde una visión del mundo empresarial, se pueden ejemplificar las siguientes situaciones, la de cliente y la interna de una empresa:
- CLIENTE | Mejora del Servicio al Cliente: Un cliente que recibe un correo electrónico con un adjunto. La IA Generativa, integrada con RPA, procesa la solicitud del cliente. Primero, una solución inteligente de procesamiento de documentos se encarga del adjunto. Luego, la IA comprende la necesidad de realizar una consulta en la base de datos basada en la información del adjunto y prepara una respuesta por correo electrónico para el cliente, que es revisada por un humano. Finalmente, se actualiza el CRM automáticamente.
- INTERNA | Asistencia en Tareas Administrativas: Un empleado bancario que necesita acceder a un archivo de base de datos financiera restringida o usar un software específico para análisis financiero. El chatbot procesa estas solicitudes en lenguaje natural, verifica las credenciales del empleado y activa la automatización del bot apropiada para conceder el acceso necesario.
La Importancia del Modelado Correcto de Datos
El éxito de cualquier proyecto que combine IA Generativa y RPA depende en gran medida de la calidad y la estructura de los datos utilizados. Un modelado de datos adecuado es esencial para asegurar que los sistemas de IA puedan interpretar de manera efectiva y que los bots de RPA operen dentro de los parámetros correctos. Esto implica no solo recopilar grandes volúmenes de datos, sino también asegurarse de que sean relevantes, precisos y estén bien organizados. Un buen modelado de datos permite a las empresas construir soluciones de automatización más inteligentes y adaptables, capaces de responder a necesidades específicas y contextos dinámicos.
Hacia un Futuro Automatizado e Inteligente
La integración de la Inteligencia Artificial Generativa con RPA representa un salto significativo hacia un futuro empresarial más eficiente, inteligente y adaptativo. Esta sinergia no solo mejora la eficiencia operativa y la productividad, sino que también abre puertas a la innovación y a la transformación de procesos empresariales.
A medida que estas tecnologías continúan evolucionando y madurando, podemos esperar ver aplicaciones aún más sofisticadas y personalizadas. La clave para las empresas será no solo adoptar estas tecnologías, sino también comprender profundamente sus posibilidades y limitaciones, asegurando así que se apliquen de manera que maximicen su valor y relevancia.
Autora
Patricia Poblete
Arquitecto RPA (Robotics Process Automation)
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Coautor
Rodrigo Montenegro
Product Owner IA
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