Gracias por su interés, por favor complete sus datos le estaremos contactando a la brevedad
Siguenos en
Puedes suscribirte para recibir nuestro Blog por email. Dejanos saber tu opinión para mejorar y/o los temas que te interesaría encontratar acá. Gracias!
Suscribirme
RPA ha cambiado mucho en los últimos 5 años, lo que comenzó automatizando tareas básicas, para agilizar los tiempos y reducir errores, es ahora un componente esencial en las operaciones de la empresa que les permite procesar más, más rápido y más eficientemente mientras reduce los costos y libera al personal para tareas de mayor valor para el negocio.
Al combinar RPA con Inteligencia Artificial Generativa se automatizan tareas complejas que exigen una lógica y una toma de decisiones a nivel humano, esta combinación de tecnologías, que conocemos como automatización inteligente, permite a las empresas automatizar procesos integrales, extraer nuevos conocimientos y valor de los datos y mejorar las experiencias y los resultados de los clientes.
En artículos anteriores de nuestro blog hablamos de como RPA en conjunto con la IA Generativa ayudan a las empresas a optimizar sus operaciones
Inteligencia artificial generativa y RPA: Automatización inteligente a otro nivel
Inteligencia artificial generativa: Lo que todo CEO debe saber
En este artículo revisamos casos de uso que nos ayudan a aterrizar los conceptos, a reducir el temor que naturalmente pueden causar estas tecnologías tan novedosas y visualizar los beneficios que pueden brindar a su empresa. La fuente original de los casos puede consultarla en el artículo Top 5 Ways Generative AI and RPA Can Help Your Business
Partamos de la definición de Inteligencia Artificial Generativa pidiendole directamente que se autodefina, en este ejemplo de conversación con ChatGPT
Hola ChatGPT, ¿puedes explicarme qué es la IA generativa?
La IA generativa se erige como una forma de inteligencia artificial capaz de producir contenidos y conceptos novedosos, que abarcan debates, narrativas, imágenes y vídeos.
La base de esta capacidad se basa en el extenso entrenamiento previo de modelos grandes que utilizan conjuntos de datos sustanciales. Este avance permite a las organizaciones remodelar sus aplicaciones, forjar nuevas interacciones con los clientes, lograr una eficiencia sin precedentes y revolucionar sus empresas.
Las herramientas de IA generativa aprovechan algoritmos intrincados para evaluar los datos, lo que produce conocimientos innovadores y distintos, mejorando así la toma de decisiones y refinando las operaciones.
El empleo de la IA generativa puede permitir a las empresas preservar la competitividad en un mercado en constante evolución mediante la elaboración de productos y servicios a medida.
Desde proporcionar información sobre los datos hasta crear interacciones similares a las humanas, la IA generativa y RPA pueden transformar los procesos empresariales, veamos a continuación algunos ejemplos
El masaje de datos, a menudo denominado manipulación de datos o preprocesamiento de datos, implica el proceso de limpieza, transformación y enriquecimiento de datos crudos para que sean adecuados para el análisis u otras tareas posteriores.
Al automatizar las tareas de masaje de datos, RPA puede extraer datos de múltiples fuentes y crear datos estructurados, mientras que la IA generativa, ayuda a hacer coincidir los registros entre conjuntos de datos utilizando diferentes técnicas. También se pueden programar para realizar tareas como la imputación de valores faltantes, la eliminación de duplicados y la corrección de errores de formato, todo ello sin intervención humana y en una fracción del tiempo que le toma a las personas realizar esta actividad.
La IA generativa ofrece capacidades valiosas para construir y mejorar las bases de datos de conocimiento y en general de los repositorios estructurados de información. Esto se logra a través de la generación de contenido, con insumos provenientes de los datos obtenidos de los clientes, resumen de conversaciones, las respuestas a preguntas etc. y si bien se agiliza el desarrollo de la base de conocimientos, la supervisión humana es esencial para garantizar la precisión y las consideraciones éticas. Recuerde que, aunque la IA generativa es una herramienta potente, el refinamiento humano y el control del uso responsable siguen siendo necesarios. Adicionalmente con la IA generativa se pueden llenar brechas de manera eficiente, expandir dominios y personalizar contenido para varias audiencias.
Con una base de conocimientos lista, el personal de la mesa de servicio, por ejemplo, obtiene todos los datos de manera fácil y centralizada y acelera la resolución de las consultas.
Según los analistas, el servicio al cliente es uno de los principales focos de las iniciativas de IA generativa. Esta es la razón por la que las empresas están utilizando chatbots de IA para facilitar la interacción cliente-empleado, con el poder de la comprensión del lenguaje natural, la IA generativa ayuda a crear una experiencia perfecta para clientes y empleados, altamente personalizada, eficiente y escalable.
Por ejemplo, cuando un cliente genera un ticket de servicio, en lugar de ocupar el tiempo de los empleados para recopilar información para resolverlo, la IA generativa puede crear artículos basados en el conocimiento según las consultas anteriores de los clientes y hacerlos rápidamente disponible como recursos adicionales que los empleados pueden usar en la respuesta al cliente o que pueden ser entregados directamente al cliente vía un portal de autoservicio o enviado por email, impulsando la autogestión.
La IA generativa está redefiniendo el panorama del análisis de datos, agilizando y acelerando la extracción de información de amplios conjuntos de datos. Los algoritmos de IA pueden discernir patrones dentro de los datos y aplicar este conocimiento adquirido para generar contenido novedoso o pronosticar resultados.
Convencionalmente, la tarea de análisis de datos requería un equipo de expertos que analizaba meticulosamente vastos conjuntos de datos en busca de patrones y tendencias, con la llegada de los algoritmos de IA generativa y la automatización de esta actividad, las empresas pueden identificar rápidamente indicadores cruciales y tomar decisiones bien informadas basadas en información actualizada. Además, la IA generativa ayuda a las empresas profundizar en la comprensión de los comportamientos de los clientes mediante el análisis de grandes cantidades de datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales y reseñas en línea. Posteriormente, las empresas pueden aprovechar estos datos para diseñar estrategias de marketing dirigidas con precisión y mejorar las experiencias de los clientes.
La IA generativa permite a las máquinas generar texto similar al humano en función de la entrada que recibe. Esta tecnología es ideal para crear chatbots y asistentes virtuales. Para crear un chatbot o asistente virtual completo, puede integrar tecnologías de IA generativa y RPA. La IA generativa puede manejar los aspectos de comprensión y generación del lenguaje natural, mientras que la RPA puede encargarse de los procesos y transacciones de backend. Por ejemplo, un asistente virtual podría utilizar la IA generativa para proporcionar información y responder preguntas, al tiempo que utiliza la RPA para realizar tareas como actualizar los perfiles de los usuarios o hacer reservas.
Ya para terminar,
Está claro que estas tecnologías están cambiando las reglas del juego, integrándose en las diferentes areas de la empresa y evolucionando rápidamente, por lo que es importante prepararse para no quedarse atrás, se requiere que los líderes se involucren y obtengan una comprensión profunda de las potencialidades, aplicaciones y peligros asociados para que las iniciativas de automatización con IA Generativa sean exitosas. Si está interesado en iniciar el camino, lo invitamos a considerar estas preguntas
Y a contactarnos para explorar como con AutomationEdge, nuestro aliado de negocios para la automatización, podemos transformar sus operaciones, haciéndolas más inteligentes, eficientes y capaces de manejar tareas complejas, combinando las tecnologías de RPA e IA generativa.
