Muchas organizaciones podrán mejorar extraordinariamente su eficiencia, al añadir Inteligencia Artificial (IA) a la Automatización de Procesos Robóticos, lo que conocemos como RPA, las siglas en inglés para Robotic Process Automation.
En un post anterior (The leading role of Natural Language Processing in Robotic Process Automation) presentamos el tema de los beneficios que aporta el Procesamiento del Lenguaje Natural al RPA. En este post, vemos dos casos de uso en los que el procesamiento en lenguaje natural, integrado con los paquetes de software RPA / BPM, es lo suficientemente maduro como para resolver problemas típicos de extracción de información, de manera muy rentable.
Definición de RPA
La Automatización Robótica de Procesos busca procesar automáticamente tareas repetitivas. RPA ejecuta tareas rutinarimuyas en una fracción del tiempo del que le cuesta a cualquier humano hacerlo, y sin el riesgo de cometer errores.
RPA utiliza robots de software para realizar acciones como “scraping“, agregar datos, limpiarlos y comunicarse con otras aplicaciones y personas para ejecutar trabajos repetitivos.
Un RPA puede, por ejemplo, tomar las tareas repetitivas necesarias para mantener un CRM y automatizarlas para garantizar que los datos en el CRM corporativo estén sincronizados con aplicaciones similares a ERP empresariales (SAP, SAGE, Oracle NetSuite, etc.).
Un RPA también puede automatizar una serie de tareas tediosas y lentas relacionadas con el correo electrónico.
Un RPA permite a las empresas mantener sus costos bajos, a la vez que brinda a sus trabajadores más oportunidades de realizar otros trabajos menos rutinarios.
Algunas de las compañías más destacada en el mercado de RPA incluyen: Automation Anywhere, Blue Prism, UIPath, Jidoka, Be Informed, y Jacada.
IA y Procesamiento del Lenguaje Natural
La Inteligencia Artificial hace posible que las máquinas imiten a los humanos en funciones como el aprendizaje y la resolución de problemas. Hoy en día, la AI comprende una serie de disciplinas, como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y muchas otras. Los algoritmos de inteligencia artificial están diseñados para tomar decisiones, a menudo utilizando datos en tiempo real.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es la “capacidad de las máquinas para comprender e interpretar el lenguaje humano de la forma en que está escrito o hablado”.
El objetivo del PLN es hacer que las computadoras / máquinas sean tan inteligentes como los seres humanos para entender el lenguaje.
RPA inteligente
Aunque la tecnología de RPA no pueden ajustar sus procedimientos sin intervención humana, puede convertirse, sin embargo, en un primer paso para incorporar tecnologías cognitivas más sofisticadas, como el procesamiento de lenguaje natural.
Combinada con RPA, la inteligencia artificial puede mejorar significativamente la forma en que las compañías abordan los procesos de negocio e impulsan las eficiencias operativas dentro de su organización. Algunos llaman a esta línea mejorada de RPA “automatización inteligente”.
La mayoría de los procesos empresariales son manuales y repetitivos y, según algunos expertos, más del 70% se pueden automatizar utilizando RPA. Los procesos que requieren el criterio humano también pueden automatizarse en un 15-20%.
Tomemos un par de ejemplos:
Caso de uso 1: Clasificación Automática de Documentos
Organizar documentos de manera consistente es una tarea compleja que requiere recursos humanos especializados. La clasificación automática abre un nuevo rango de posibilidades que incluye tanto la automatización total como las herramientas de soporte que reducen el tiempo y mejoran la calidad de los procesos de etiquetado manual y obtienen resultados más consistentes, más rápido y a un menor costo.
Una solución RPA basada en PLN, como la gestión automática de documentos, puede ser más eficiente con el paso del tiempo. A medida que se procesan más documentos, la solución aprende a administrar las variaciones de manera efectiva.
Más allá del entorno de clasificación. la gestión automática de documentos puede activarse con la llegada de un nuevo documento. Por ejemplo, una factura. El sistema identifica el nombre del proveedor y desencadena una acción contable en Cuentas por pagar. Todo sin la intervención del contable. El proceso involucra tecnologías de IA como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), redes neuronales (un subconjunto del aprendizaje automático) y el procesamiento del lenguaje natural.
Caso de uso 2: Contratos, desde el email al ERP
La documentación legal (contratos, acuerdos, casos, sentencias) es el ejemplo claro de contenido no estructurado de alto valor. Bufetes de abogados y departamentos jurídicos de empresas se pueden benefirciar de herramientas que permitieran extraer datos complejos tales como las partes en un contrato, los términos de una determinada cláusula, los afectados por y la naturaleza de una sentencia, etc. para poder analizarlos, relacionarlos y entenderlos mejor.
Por ejemplo, el software de RPA puede extraer automáticamente el contenido de un contrato que se adjunta a un email que llega a la bandeja de entrada de una firma de abogados. A continuación, el RPA puede trasladar el contenido del contrato a una herramienta de categorización profunda como la de MeaningCloud, que extraerá datos complejos, como las partes en el contrato, los términos de una cláusula particular o los afectados por un procedimiento legal. La herramienta de procesamiento del lenguage puede detectar e identificar sus cláusulas y otras partes relevantes, tales como el Título, las Partes, la Fecha, el Término, la asignación, el Cambio de control, la Auditoría, la Ley aplicable, la Fuerza mayor, la Indemnización, la Limitación de responsabilidad, etc.
Toda esta información puede ser llevada automáticamente al ERP de la empresa.
En resumen, podemos afirmar que combinados con la Procesamiento del Lenguaje Natural, un RPA puede impulsar eficiencias operativas significativas.
