RPA cognitivo: el siguiente nivel de automatización empresarial

Las posibilidades de RPA cognitivo van mucho más allá de la automatización tradicional. La integración del aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial abre una nueva dimensión en el tratamiento de datos no estructurados. 

Pero, ¿qué significa esta innovación para las empresas? 

En este artículo de blog, aprenderá todo lo que necesita saber sobre los fundamentos de Cognitive RPA, sus capacidades y cómo puede utilizar Konfuzio para una automatización de procesos empresariales más eficiente e inteligente.

visión general de la rpa cognitiva

RPA cognitivo de un vistazo

RPA cognitivo, una evolución de la automatización robótica de procesos (RPA), utiliza tecnologías de inteligencia artificial (IA) como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y visión artificialoptimizar las interacciones entre empleados y clientes en los procesos empresariales.

Esta forma avanzada de RPA imita las acciones humanas y se integra a la perfección con procesos como el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección. Mientras que la RPA tradicional se basa en datos estructurados, la RPA cognitiva amplía la automatización a fuentes de datos no estructurados, como documentos escaneados, correos electrónicos y grabaciones de voz.

El verdadero punto fuerte de la automatización cognitiva es su capacidad para gestionar tareas complejas y menos basadas en reglas. 

A diferencia de la RPA no supervisada, la RPA cognitiva puede gestionar excepciones por sí sola, como reconocer una fecha en un formato incorrecto o rellenar la información de un formulario. Esta innovadora tecnología está revolucionando la automatización al permitir a las empresas responder de forma más eficiente y flexible a los retos sin depender de la intervención humana.

RPA frente a automatización cognitiva

La automatización robótica de procesos (RPA) y la automatización cognitiva son dos enfoques distintos de la automatización de procesos empresariales, cada uno de los cuales utiliza tecnologías y capacidades diferentes.

Automatización robótica de procesos (RPA)

RPA es la automatización de tareas repetitivas basadas en reglas mediante robots informáticos. Estos robots imitan las interacciones de los humanos con los sistemas digitales manipulando interfaces de usuario, extrayendo datos y tomando decisiones sencillas. 

La RPA es especialmente adecuada para tareas que tienen reglas claras y datos estructurados, y puede automatizar procesos repetitivos en diversas áreas empresariales.

Automatización cognitiva

La automatización cognitiva va un paso más allá e integra tecnologías de inteligencia artificial (IA) en el proceso de automatización. Esto implica el uso de funciones avanzadas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión artificial. 

A diferencia de la RPA, la automatización cognitiva también puede procesar fuentes de datos no estructuradas, gestionar tareas complejas y reconocer patrones en los datos. Esta forma de automatización permite una mayor adaptabilidad a situaciones cambiantes e incluso puede aprender de forma autónoma para adaptarse a nuevos escenarios.

En general, puede decirse que la RPA se adapta bien a tareas repetitivas y claramente definidas, mientras que la automatización cognitiva es capaz de gestionar tareas más complejas y menos estructuradas mediante el uso de tecnologías de IA, lo que da lugar a una capacidad de automatización ampliada.

habilidades cognitivas rpa

Habilidades cognitivas de RPA

La RPA cognitiva (automatización robótica de procesos) se caracteriza por unas capacidades cognitivas avanzadas que la diferencian de la RPA convencional. Estas capacidades permiten no solo automatizar tareas repetitivas, sino también comprender, aprender y adaptarse a escenarios más complejos.

Aprendizaje automático (ML)

La capacidad de aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones permite a un sistema RPA cognitivo generar respuestas personalizadas a las consultas de los clientes en el servicio de atención al cliente, por ejemplo. 

Del mismo modo, el Mejora de los procesos de trabajo sobre la base de los conocimientos adquiridos, como en el caso del uso de RPA cognitivo en el departamento de finanzas, continuo Optimización de los procesos contables adelante.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

La capacidad de comprender e interpretar un lenguaje similar al humano permite a la RPA cognitiva en un servicio de asistencia comprender las solicitudes de los usuarios en lenguaje natural y emprender automáticamente las acciones pertinentes. 

La PNL también permite interactuar con los usuarios en lenguaje natural y la Tratamiento de datos de texto no estructuradoscomo ocurre en la investigación de mercados, por ejemplo, cuando la RPA cognitiva identifica tendencias y sentimientos a partir de las reseñas de los clientes.

Visión artificial

La capacidad de interpretar información visual se utiliza en la industria manufacturera, donde un RPA cognitivo realiza inspecciones visuales para detectar errores o desviaciones en la producción. 

Además, la visión artificial permite el procesamiento y análisis automatizados de imágenes y vídeos, por ejemplo en la industria sanitaria, donde un RPA cognitivo analiza imágenes radiológicas para identificar anomalías o patrones de enfermedad.

Toma de decisiones

La capacidad de tomar decisiones independientes basadas en datos y reglas mejora la capacidad de resolución de problemas y permite actuar de forma autónoma en determinados escenarios. 

Un ejemplo de ello es un RPA cognitivo en el Cadena de suministro Gestión, que toma decisiones independientes sobre las cantidades de los pedidos basándose en datos históricos.

Reconocimiento de patrones

La capacidad de identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, por ejemplo, permite a la RPA cognitiva reconocer automáticamente desviaciones o anomalías en los procesos.

Comprensión contextual

La capacidad de comprender el contexto de la información abre la posibilidad de actuar de forma selectiva, teniendo en cuenta la información pertinente y adaptando las acciones en consecuencia.

Por ejemplo:

Supongamos que un cliente realiza una consulta a través de varios canales, como el correo electrónico, el chat y el teléfono. Aplicando la automatización cognitiva, el sistema puede entender el contexto de la interacción, independientemente del canal. Puede reconocer que el cliente ya ha realizado una consulta similar por correo electrónico. 

En este contexto, el sistema extrae automáticamente la información pertinente del correo electrónico anterior y la pone a disposición del agente de asistencia para garantizar una respuesta coherente y eficaz.

Autooptimización

La capacidad de supervisar, analizar y mejorar sus propios procesos conduce a una adaptación continua a entornos y requisitos cambiantes, lo que le permite aumentar la eficiencia y el rendimiento de las operaciones empresariales con el uso de RPA cognitivo.

rpa cognitiva optimizar

La automatización cognitiva como mejora de la RPA

La integración de la automatización cognitiva en la automatización robótica de procesos (RPA) abre nuevas dimensiones y mejora significativamente la eficiencia del proceso de automatización. 

Una ventaja decisiva reside en la optimización del uso de datos. Mediante la aplicación de la RPA cognitiva, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de textos pueden utilizarse para convertir datos no estructurados, como los que se encuentran en documentos y correos electrónicos, en formatos estructurados. Esta conversión precisa permite a un sistema RPA utilizar estos datos de forma eficaz en procesos automatizados.

Además, la automatización cognitiva permite integrar la toma de decisiones automatizada. Con la ayuda de análisis predictivos, un robot puede tomar decisiones autónomas en función de la situación. La capacidad cognitiva del aprendizaje automático permite al sistema aprender de forma autónoma, ampliar sus capacidades y mejorar continuamente determinados aspectos de su funcionalidad.

La fuerza de la RPA cognitiva reside, por tanto, en su capacidad para ir más allá del ámbito de los datos estructurados y procesar también con eficacia datos no estructurados, como documentos y correos electrónicos. 

Ventajas y retos

Ventajas de la RPA cognitivaRetos de la RPA cognitiva
1. Aumento de la eficacia: La RPA cognitiva permite una ejecución más rápida y precisa de tareas complejas.1. Complejidad y costes de aplicación: La integración de las capacidades cognitivas suele requerir conocimientos especializados y puede suponer mayores costes de implantación.
2. Tratamiento de datos no estructurados: La capacidad de comprender el lenguaje natural y la información visual permite procesar fuentes de datos no estructuradas.2. Protección de datos y cumplimiento de la normativa: El tratamiento de datos sensibles requiere medidas estrictas de protección de datos para cumplir los requisitos legales.
3. Mejor toma de decisiones: La RPA cognitiva puede tomar decisiones independientes basadas en datos y reglas, lo que permite optimizar los procesos empresariales.3. Colaboración humano-robot: La integración de sistemas cognitivos requiere a menudo una colaboración sin fisuras entre humanos y robots, lo que puede exigir ajustes culturales y organizativos.
4. Flexibilidad y adaptabilidad: La capacidad de adaptarse continuamente a la nueva información y a los requisitos cambiantes mejora la flexibilidad de los procesos empresariales.4. Falta de transparencia: Los sistemas cognitivos pueden ser opacos debido a su complejidad, lo que dificulta la comprensión y el seguimiento de las decisiones.
5. Ámbitos de aplicación innovadores: La RPA cognitiva abre nuevos campos de aplicación en ámbitos como la sanidad, la atención al cliente y la analítica.5. Desarrollo continuo: El rápido desarrollo de la inteligencia artificial exige una adaptación y un entrenamiento constantes de los sistemas cognitivos.
6. Mejora de la interacción con el cliente: El uso del procesamiento del lenguaje natural mejora la interacción con clientes y usuarios.6. Aceptación y formación: Puede ser necesario formar a los empleados para que trabajen eficazmente con los nuevos sistemas cognitivos y puede haber resistencia a la automatización.

RPA cognitivo y protección de datos

En el ámbito de la RPA cognitiva (automatización robótica de procesos), hay aspectos específicos relacionados con la protección de datos y el cumplimiento de la normativa que deben tenerse en cuenta. He aquí algunos puntos importantes:

Cumplir las directrices de protección de datos

Las organizaciones deben asegurarse de que todas las implantaciones de RPA cognitivas cumplen las políticas y leyes aplicables en materia de protección de datos. 

Esto incluye, por ejemplo, el cumplimiento de la Reglamento general de protección de datos (DSGVO) en la Unión Europea o leyes comparables en otras regiones.

Identificar y proteger los datos sensibles

Como la RPA cognitiva también puede trabajar con datos no estructurados, es importante identificar la información sensible y protegerla adecuadamente. Esto se aplica en particular a los datos personales y a la información confidencial de la empresa.

Seguridad de los datos en el tratamiento

Deberá proteger la transmisión y el tratamiento de datos mediante sistemas RPA cognitivos con medidas de seguridad adecuadas para evitar accesos no autorizados o fugas de datos.

Transparencia y trazabilidad

Dado que los algoritmos cognitivos son intrínsecamente complejos, es necesario que los procesos en los que se utilizan sean claros y transparentes. Esto te permitirá tomar decisiones comprensibles y cumplir los requisitos de la normativa de protección de datos.

Consentimiento y notificación

Si los sistemas RPA cognitivos procesan datos personales, debe obtener el consentimiento de los interesados e informarles de la finalidad para la que se utilizarán sus datos.

Realizar una evaluación de riesgos

Las empresas llevan a cabo un Evaluación de riesgos para su implementación cognitiva de RPA con el fin de identificar los posibles riesgos de protección de datos y cumplimiento y tomar las medidas adecuadas para minimizar estos riesgos.

Implicar al responsable de la protección de datos

Puede ser útil implicar a un responsable de la protección de datos en el proceso de implantación del RPA cognitivo para garantizar que Política de privacidad y la aplicación cumple las normas más estrictas.

Formación periódica de los empleados

La formación de los empleados es especialmente importante para concienciarlos sobre la protección de datos y los requisitos de cumplimiento en relación con la RPA cognitiva. Esto le ayudará a minimizar los riesgos potenciales.

Si prestan atención a estos aspectos, las organizaciones pueden garantizar que su implantación de RPA cognitiva cumple las normas más estrictas de protección de datos y cumplimiento normativo, al tiempo que aprovechan las ventajas de esta innovadora tecnología.

casos de uso en segundo plano

Ejemplos

Caso práctico: comunicación omnicanal simplificada

Una aplicación interesante de la RPA cognitiva es la comunicación omnicanal. 

Hoy en día, los clientes interactúan con las empresas a través de diversos puntos de contacto y canales, como el chat, el IVR interactivo, las aplicaciones, la mensajería, etc. 

La integración de RPA en estos canales abre la posibilidad de dar más autonomía a los clientes sin tener que recurrir al apoyo de un representante humano.

Gracias a las capacidades cognitivas de RPA, el sistema automatizado no sólo entiende la intención del cliente, sino que también interpreta los datos no estructurados asociados a él. Puede predecir el comportamiento y, a continuación, ejecutar las solicitudes correspondientes en el backend. 

La combinación de IA y automatización cognitiva le permite supervisar todo el recorrido del cliente e integrarse continuamente en él.

Un ejemplo concreto lo ilustra: 

Un chatbot en un banco que automatiza en gran medida el proceso de apertura de una cuenta. El cliente puede solicitar al chatbot un formulario en línea, rellenarlo y cargar los documentos de Conozca a su Cliente (KYC). A continuación, el formulario se envía a un robot para su procesamiento inicial, que realiza una comprobación crediticia, por ejemplo, y extrae datos del carné de conducir o el documento de identidad del cliente mediante OCR.

Caso práctico - Extracción y tratamiento manual de datos en el departamento financiero

Problema:

Los empleados del departamento financiero a menudo tienen que extraer y procesar manualmente grandes cantidades de datos, lo que lleva mucho tiempo y es propenso a errores.

Solución: RPA cognitivo para la extracción y el procesamiento automatizados de datos

Un sistema RPA cognitivo puede extraer datos de diversas fuentes, clasificarlos automáticamente en las categorías adecuadas y procesarlos en los sistemas financieros.

Por ejemplo:

Una empresa utiliza Cognitive RPA para extraer y comprobar automáticamente los datos de las facturas y transferirlos a los sistemas contables. Esto conlleva una reducción significativa del tiempo de trabajo manual y minimiza los errores de introducción de datos.

Información detallada sobre si Los bancos necesitan botsque encontrará en el artículo enlazado.

Caso práctico: largas consultas de clientes en el servicio de atención al cliente

Problema: 

Las consultas de los clientes requieren a menudo interacciones complejas y consumen mucho tiempo cuando los empleados tienen que acceder manualmente a extensas bases de datos.

Solución: RPA cognitivo para una interacción inteligente con el cliente

Un sistema RPA cognitivo entiende el lenguaje natural, analiza los datos del cliente y genera automáticamente respuestas personalizadas.

Por ejemplo:

En un centro de atención al cliente, una empresa utiliza RPA cognitivo para clasificar automáticamente las consultas de los clientes por correo electrónico y generar respuestas adecuadas a partir de bases de datos de conocimientos predefinidas. Así se consiguen tiempos de respuesta más rápidos y un mejor servicio al cliente.

Caso práctico - Revisión manual de contratos y documentos jurídicos

Problema:

Comprobar manualmente los contratos y documentos legales lleva mucho tiempo y suele dar lugar a errores.

Solución: RPA cognitivo para la revisión automatizada de contratos

Cognitive RPA analiza automáticamente los contratos y documentos legales, extrae la información pertinente y comprueba si cumple las disposiciones legales.

Por ejemplo:

Un departamento jurídico utiliza Cognitive RPA para revisar los contratos en busca de cláusulas específicas, plazos y requisitos de cumplimiento. Esto mejora la precisión de la revisión y acelera el proceso de revisión de contratos.

Caso práctico - Alto número de errores en los controles de seguridad informática

Problema:

Los controles manuales de seguridad informática entrañan el riesgo de errores y vulnerabilidades de seguridad.

Solución: RPA cognitivo para controles de seguridad automatizados

La RPA cognitiva es capaz de analizar automáticamente los protocolos de seguridad, identificar vulnerabilidades y aplicar medidas de seguridad.

Por ejemplo:

Una empresa utiliza Cognitive RPA para realizar comprobaciones de seguridad periódicas. El sistema identifica automáticamente posibles vulnerabilidades, informa de las infracciones de seguridad y puede aplicar automáticamente parches de seguridad si es necesario.

Estos casos de uso muestran cómo puede utilizarse la RPA cognitiva en diferentes contextos empresariales para aumentar la eficiencia, reducir los errores y automatizar tareas complejas.

caja verde con logotipo konfuzio

RPA cognitivo en la gestión de documentos con el ejemplo de Konfuzio

Problema en la gestión de documentos:

En la gestión de documentos, las empresas se enfrentan al reto de procesar eficazmente grandes volúmenes de documentos no estructurados. 

La extracción manual de información pertinente, como Importes de las facturas y datos no sólo requiere mucho tiempo, sino que también es propenso a errores, ya que la introducción de datos por parte de personas humanas suele dar lugar a imprecisiones. Esto aumenta el coste del postprocesamiento y genera posibles problemas en los procesos empresariales. 

RPA cognitivo, representado a continuación por Konfuziouna aplicación informática basada en IA para la gestión inteligente de documentos, ofrece una solución a este problema. 

Gracias a capacidades cognitivas avanzadas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial, Konfuzio permite procesar y extraer automáticamente información de los documentos. 

Puedes conseguirlo:

  • Un aumento significativo de la eficiencia
  • Reducción de la tasa de errores humanos
  • Flexibilidad ante los cambios de estructura y formato de los documentos

Por ejemplo, Konfuzio reduce significativamente la carga de trabajo manual para el procesamiento automático de facturas y permite una integración precisa en los sistemas contables.

Soluciones concretas mediante RPA cognitivo utilizando el ejemplo de Konfuzio

  1. Aprendizaje automático (ML)

    Konfuzio utiliza el aprendizaje automático para aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas estructuras documentales. Como resultado, los flujos de trabajo se adaptan automáticamente en función de los conocimientos adquiridos.

  2. Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

    El uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite a Konfuzio comprender e interpretar el lenguaje similar al humano en los documentos. Esto permite interactuar con los usuarios en lenguaje natural y procesar datos de texto no estructurados.

  3. Visión artificial

    Konfuzio integra la visión artificial para permitir el tratamiento y análisis automatizados de imágenes y documentos visuales.

  4. Toma de decisiones

    La RPA cognitiva permite a Konfuzio tomar decisiones autónomas basadas en datos y reglas, lo que mejora la resolución de problemas y la acción autónoma en determinados escenarios.

  5. Reconocimiento de patrones

    Konfuzio identifica patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos documentales y permite detectar automáticamente desviaciones o anomalías en los procesos.

  6. Comprensión contextual

    Al ser capaz de comprender el contexto de la información, Konfuzio tiene en cuenta la información relevante y adapta las acciones de procesamiento en consecuencia.

  7. Autooptimización

    Konfuzio supervisa, analiza y mejora continuamente sus propios procedimientos de tratamiento de documentos. Esto permite la adaptación automática a los cambios en las estructuras y requisitos de los documentos.

Ejemplo de aplicación - Procesamiento automático de facturas

La gestión de las complejas tareas asociadas al cálculo de nóminas requiere un tratamiento eficaz y preciso de la información. 

Los empleados se enfrentan a menudo al reto de extraer detalles relevantes como importes de facturas, datos de proveedores y fechas de un gran número de documentos. Este proceso, que lleva mucho tiempo, no solo es costoso, sino que también alberga el riesgo de que se produzcan incoherencias y los consiguientes problemas.

Konfuzio, como solución RPA cognitiva, se basa en el aprendizaje automático para aprender de la experiencia y adaptarse con flexibilidad a distintos formatos de factura. Mediante el procesamiento del lenguaje natural, Konfuzio interpreta el lenguaje similar al humano en los documentos y extrae con precisión la información relevante que previamente se había definido como reglas. Además, la visión artificial permite procesar y analizar automáticamente documentos visuales, incluidas facturas con diseños variables.

El uso de Konfuzio en el procesamiento automático de documentos, incluido el procesamiento de facturas y la contabilidad de nóminas, supone un aumento significativo de la eficiencia. 

Las empresas no sólo pueden extraer información precisa, sino también reaccionar con flexibilidad a los ajustes en las estructuras de las facturas. Esto no solo reduce la carga de trabajo manual, sino que también permite integrar sin problemas los datos extraídos en los sistemas contables para su uso posterior. 

En general, Konfuzio contribuye a minimizar los errores humanos, aumentar la eficiencia y mejorar significativamente la calidad del procesamiento de facturas en las empresas.

Conclusión: automatización empresarial mediante RPA cognitivo

En el análisis final, está claro que la RPA cognitiva, utilizada por soluciones avanzadas como Konfuzio, es una fuerza impulsora de la Automatización de los procesos empresariales. 

La integración del aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial abre nuevas posibilidades para el tratamiento y la interpretación de datos no estructurados. 

Esta tecnología no sólo ofrece una solución para tareas recurrentes, sino también para aplicaciones innovadoras en diversos contextos empresariales. 

La RPA cognitiva también constituye la base de los sistemas inteligentes y adaptables que reflejan la dinámica del mundo empresarial moderno. 

Con su potencial para procesar datos no estructurados y tomar decisiones de forma autónoma, la RPA cognitiva está sin duda en el centro de una nueva era de automatización empresarial.

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