Automatización Robótica de Procesos (RPA)

Cómo funciona la automatización robótica de procesos

La RPA funciona principalmente interactuando con las aplicaciones en la capa de presentación, imitando los clics y las pulsaciones de teclado humanos a través de Interfaces Gráficas de Usuario (GUI), o utilizando Interfaces de Programación de Aplicaciones (API) cuando están disponibles. Los robots siguen flujos de trabajo predefinidos y configurados por los desarrolladores. Estos flujos de trabajo consisten en una secuencia de pasos y reglas que dictan cómo debe interactuar el bot con aplicaciones específicas (como hojas de cálculo, bases de datos, aplicaciones web o software empresarial) para completar una tarea. A diferencia de la automatización tradicional, que a menudo requiere una profunda integración con los sistemas backend, la RPA puede trabajar con las aplicaciones existentes sin alterar la infraestructura informática subyacente, lo que hace que su despliegue para procesos específicos sea relativamente rápido. Las principales plataformas de RPA incluyen herramientas como UiPath y Blue Prism.

Automatización Robótica de Procesos vs. Inteligencia Artificial

Es importante distinguir la RPA de la Inteligencia Artificial (IA). Aunque ambas contribuyen a la automatización, funcionan de forma diferente:

• RPA: Se centra en la automatización de tareas estructuradas, repetitivas y basadas en reglas. Los robots siguen instrucciones explícitas y no aprenden ni se adaptan por sí solos. Destacan por su eficacia y coherencia en procesos claramente definidos.
• IA y Aprendizaje Automático (AM): Implican sistemas que pueden aprender de los datos, hacer predicciones o tomar decisiones, y manejar datos más complejos y no estructurados. La IA puede comprender el contexto, reconocer patrones(detección de objetos, clasificación de imágenes) y adaptarse a nuevas situaciones.

A menudo, la RPA y la IA se combinan para crear una "Automatización Inteligente" o "Hiperautomatización", en la que los robots de RPA se encargan de la ejecución del proceso, y los componentes de IA proporcionan capacidades cognitivas como la comprensión de documentos, la interpretación de imágenes o la emisión de juicios. Una visión general de Gartner detalla aún más su alcance.

Aplicaciones y casos de uso

La RPA se utiliza ampliamente en todos los sectores para tareas de gran volumen, basadas en reglas y propensas al error humano. Las aplicaciones más comunes son:

• Entrada y migración de datos: Transferencia automática de datos entre sistemas o formatos.
• Generación de informes: Consolidación de datos de varias fuentes para crear informes estandarizados.
• Atención al cliente: Automatizando respuestas a consultas habituales o gestionando actualizaciones de cuentas.
• Procesamiento de facturas: Extraer datos de las facturas e introducirlos en los sistemas contables.
• Operaciones de RRHH: Automatizar partes de la incorporación, el procesamiento de nóminas o la gestión de datos de los empleados.

Automatización Robótica de Procesos en IA y Aprendizaje Automático

Aunque distinta, la RPA desempeña un valioso papel de apoyo en los flujos de trabajo de IA y ML, en particular dentro de las Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps):

1. Preparación automatizada de datos: Los bots RPA pueden automatizar el tedioso proceso de recopilar y estructurar los datos necesarios para entrenar los modelos ML. Por ejemplo, un bot podría raspar datos de sitios web, extraer información de PDF o correos electrónicos utilizando reglas básicas o herramientas de OCR integradas, y formatearla en una estructura coherente adecuada para las canalizaciones de datos de entrenamiento utilizadas por plataformas como Ultralytics HUB.
2. Agilizar el despliegue y la supervisión de modelos: Los RPA pueden automatizar pasos del proceso de despliegue de modelos, como la transferencia de archivos de modelos o la configuración de entornos. Además, los bots pueden supervisar el rendimiento de la aplicación o KPI empresariales específicos y activar alertas o incluso iniciar flujos de trabajo de reentrenamiento del modelo si el rendimiento se degrada por debajo de un determinado umbral, contribuyendo a una supervisión eficaz del modelo.

Integración con Visión Artificial

Las capacidades de los RPA pueden mejorarse significativamente integrando tecnologías de Visión por Computador (VC). Mientras que el RPA básico interactúa con GUIs, la CV permite a los bots "ver" e interpretar elementos de la pantalla, imágenes o incluso documentos físicos a través de cámaras. Por ejemplo, un bot RPA mejorado con una cámara de Ultralytics YOLO podría automatizar los controles de calidad en la fabricación inspeccionando visualmente los productos en una cinta transportadora o procesar documentos escaneados que contengan imágenes y diseños complejos con los que el OCR tradicional podría tener problemas. Esta integración tiende un puente entre la automatización de procesos digitales y la interacción con la información visual, permitiendo la automatización de tareas más complejas, como las que se encuentran en la automatización industrial. Los recursos de organizaciones como el Instituto de Automatización de Procesos Robóticos e Inteligencia Artificial (IRPAAI ) exploran estas capacidades en evolución.