Los avances tecnológicos en esta era digital traen consigo herramientas muy prácticas para cumplir objetivos a menor tiempo y costo. La eficiencia en los procesos internos de las organizaciones ha sido beneficiada con la implementación de novedosos sistemas, tanto de informática como de programas de automatización, por consiguiente, estos aportan una importante reducción de errores y reprocesamiento.

Todos los días surgen nuevas tecnologías para la sociedad actual, lo que hace que aumente su demanda. Los clientes y proveedores están cada vez más adaptados y necesitan estos recursos para innovar, evolucionar y monitorear el proceso de transformación digital.

Desde este punto de vista, resulta fundamental conocer las opciones que hay en el mercado para poder integrar a nuestra organización las mejores herramientas. En este sentido, resulta importante conocer las diferencias entre Machine Learning y Procesos de Automatización Robótica (RPA), que es el tema fundamental que hoy te ha traído hasta aquí.

En primera instancia es importante conocer ambas opciones, por lo que a continuación te daremos una explicación generalizada de lo que es cada una de ellas.

¿Qué es Machine Learning?

Aprendizaje automático: de una manera muy superficial, podemos definir por tanto el machine learning como un tipo de Inteligencia Artificial que desarrolla técnicas que permiten a las máquinas tomar decisiones. Aprenden gracias a encontrar patrones en los datos y predecir situaciones posteriores.

El Machine Learning es una disciplina que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a las computadoras realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programadas, estos sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.

El término Machine Learning se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido a los avances en temas de computación y al boom del uso y manejo de datos. Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del Big Data.

¿Quién utiliza Machine Learning?

La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de la tecnología del machine learning. Obteniendo insights de estos datos (a menudo en tiempo real) las organizaciones pueden trabajar de manera más eficiente o lograr una ventaja sobre sus competidores. Las organizaciones que más implementan esta tecnología son: los bancos en sus servicios financieros, oficinas de gobierno, atención a la salud, el marketing digital y ventas, empresas de petróleo y gas y el transporte de todo tipo.

El Machine Learning entonces, por definición, es el desarrollo de inteligencia artificial que a través de la automatización puede trabajar con información no ordenada y realizar análisis minuciosos con ella, obteniendo como resultado el enfoque de esta información hacia la toma de decisiones importantes de una organización. Entonces, qué pasa con la automatización robótica de procesos, RPA.

¿Qué es RPA?

También conocida como robótica de software, utiliza tecnologías de automatización para imitar las tareas administrativas de los trabajadores humanos, como extraer datos, completar formularios, mover archivos, etc. Combina API para integrar y realizar tareas repetitivas entre aplicaciones empresariales y de productividad. Al implementar scripts que emulan procesos humanos, las herramientas de RPA completan la ejecución autónoma de diversas actividades y transacciones en sistemas de software no relacionados.

‍¿Diferencias entre Machine Learning y RPA?

En definitiva, RPA es un robot de software que imita las acciones humanas mientras que la Inteligencia Artificial trata de imitar a la inteligencia humana. Básicamente, se puede asociar RPA a “hacer”, mientras que la Inteligencia Artificial en el Machine Learning se relaciona con “pensamiento” y “aprendizaje”, respectivamente.

Otra de las diferencias básicas entre ambas tecnologías es el 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.

¿Por qué emplear 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, por ejemplo. Es aquí donde entra en juego la Inteligencia Artificial con datos estructurados necesarios tal y como lo haría una persona.

Las tecnologías más innovadoras, como RPA & Machine Learning, puestas a disposición de los servicios gestionados de TI, hacen realidad la promesa de mejorar los procesos de negocios de los clientes. Los costos disminuyen, la satisfacción mejora y el negocio crece.

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

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