Aplicaci贸n de Machine Learning y RPA

Los avances tecnol贸gicos en esta era digital traen consigo herramientas muy pr谩cticas para cumplir objetivos a menor tiempo y costo. La eficiencia en los procesos internos de las organizaciones ha sido beneficiada con la implementaci贸n de novedosos sistemas, tanto de inform谩tica como de programas de automatizaci贸n, por consiguiente, estos aportan una importante reducci贸n de errores y reprocesamiento.

Todos los d铆as surgen nuevas tecnolog铆as para la sociedad actual, lo que hace que aumente su demanda. Los clientes y proveedores est谩n cada vez m谩s adaptados y necesitan estos recursos para innovar, evolucionar y monitorear el proceso de transformaci贸n digital.

Desde este punto de vista, resulta fundamental conocer las opciones que hay en el mercado para poder integrar a nuestra organizaci贸n las mejores herramientas. En este sentido, resulta importante conocer las diferencias entre Machine Learning y Procesos de Automatizaci贸n Rob贸tica (RPA), que es el tema fundamental que hoy te ha tra铆do hasta aqu铆.

En primera instancia es importante conocer ambas opciones, por lo que a continuaci贸n te daremos una explicaci贸n generalizada de lo que es cada una de ellas.

驴Qu茅 es Machine Learning?

Aprendizaje autom谩tico: de una manera muy superficial, podemos definir por tanto el machine learning como un tipo de Inteligencia Artificial que desarrolla t茅cnicas que permiten a las m谩quinas tomar decisiones. Aprenden gracias a encontrar patrones en los datos y predecir situaciones posteriores.

El Machine Learning es una disciplina que, a trav茅s de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (an谩lisis predictivo). Este aprendizaje permite a las computadoras realizar tareas espec铆ficas de forma aut贸noma, es decir, sin necesidad de ser programadas, estos sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con m铆nima intervenci贸n humana.

El t茅rmino Machine Learning se utiliz贸 por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los 煤ltimos a帽os debido a los avances en temas de computaci贸n y al boom del uso y manejo de datos. Las t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico son, de hecho, una parte fundamental del Big Data.

驴Qui茅n utiliza Machine Learning?

La mayor铆a de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de la tecnolog铆a del machine learning. Obteniendo insights de estos datos (a menudo en tiempo real) las organizaciones pueden trabajar de manera m谩s eficiente o lograr una ventaja sobre sus competidores. Las organizaciones que m谩s implementan esta tecnolog铆a son: los bancos en sus servicios financieros, oficinas de gobierno, atenci贸n a la salud, el marketing digital y ventas, empresas de petr贸leo y gas y el transporte de todo tipo.

El Machine Learning entonces, por definici贸n, es el desarrollo de inteligencia artificial que a trav茅s de la automatizaci贸n puede trabajar con informaci贸n no ordenada y realizar an谩lisis minuciosos con ella, obteniendo como resultado el enfoque de esta informaci贸n hacia la toma de decisiones importantes de una organizaci贸n. Entonces, qu茅 pasa con la automatizaci贸n rob贸tica de procesos, RPA.

驴Qu茅 es RPA?

Tambi茅n conocida como rob贸tica de software, utiliza tecnolog铆as de automatizaci贸n 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 ejecuci贸n aut贸noma de diversas actividades y transacciones en sistemas de software no relacionados.

驴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. B谩sicamente, se puede asociar RPA a 鈥渉acer鈥, mientras que la Inteligencia Artificial en el Machine Learning se relaciona con 鈥減ensamiento鈥 y 鈥渁prendizaje鈥, respectivamente.

Otra de las diferencias b谩sicas entre ambas tecnolog铆as 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.

驴Por qu茅 emplear ambas tecnolog铆as?

La raz贸n principal es que hay que usar cada tecnolog铆a para lo que est谩 dise帽ada. Ser铆a imposible emplear RPA para definir todas las reglas necesarias para procesar todos los formatos de partes m茅dicos e idiomas que hay, por ejemplo. Es aqu铆 donde entra en juego la Inteligencia Artificial con datos estructurados necesarios tal y como lo har铆a una persona.

Las tecnolog铆as m谩s innovadoras, como RPA & Machine Learning, puestas a disposici贸n de los servicios gestionados de TI, hacen realidad la promesa de mejorar los procesos de negocios de los clientes. Los costos disminuyen, la satisfacci贸n mejora y el negocio crece.

En conclusi贸n, estas dos tecnolog铆as son claramente diferentes, por ello es importante distinguirlas y m谩s a煤n saber combinarlas para as铆 permitir la automatizaci贸n de procesos cada vez m谩s complejos.

Si deseas conocer m谩s sobre estas tecnolog铆as entra a: https://www.linko.mx/landing-page/lp-uipath