La RPA y la IA son dos aplicaciones informáticas apasionantes e innovadoras a la vanguardia de la revolución de la transformación digital. Ambas tecnologías están remodelando el mundo laboral al aumentar el número de empleados e inaugurar una nueva era de productividad. Sin embargo, aunque la RPA y la IA tienen muchas similitudes y puntos de cruce, son herramientas distintas con sus propios puntos fuertes y débiles.

Este artículo explorará la diferencia entre automatización e inteligencia artificial y demostrará dónde se utilizan, cómo funcionan y cómo se combinan para ayudar a las empresas modernas a avanzar hacia un futuro automatizado.

 

Definiciones de RPA e IA

 

Antes de entrar en las respectivas aplicaciones y casos de uso de
Automatización robótica de procesos (RPA)
e Inteligencia Artificial (IA), merece la pena definir ambos conceptos.

 

1. ¿Qué es la RPA?

La automatización robótica de procesos (RPA) es un conjunto de tecnologías que ayudan a automatizar procesos empresariales predecibles y basados en reglas.

Los flujos de trabajo empresariales constan de muchas tareas. Algunas de estas tareas requieren la toma de decisiones y el juicio humanos. Sin embargo, muchos son repetibles y predecibles. Es esta segunda categoría la que RPA se utiliza para automatizar.

Gran parte del software que amamos y utilizamos hoy en día se basa en reglas. Los ordenadores son excelentes para ejecutar órdenes bien definidas con rapidez y precisión. Siempre que les demos las instrucciones adecuadas, pueden procesar información y ejecutar tareas sin descanso.

RPA es lo mismo. Sin embargo, donde destaca y ayuda a las empresas es ampliando estas mismas funciones a diferentes aplicaciones, sistemas y bases de datos. En resumen, la RPA interactúa con diversas aplicaciones del mismo modo que lo hace un ser humano. Puede imitar los clics, las pulsaciones de teclas y los movimientos del ratón que se producen durante las interacciones entre el ser humano y el ordenador, y memorizar estas acciones como una serie de pasos que se despliegan cuando se cumple un desencadenante o una determinada condición.

 

Ejemplos de tecnología RPA

• Integración API
• Programación multiplataforma
• Secuencias de comandos entre aplicaciones
• Robots digitales o «bots
• Herramientas de grabación GUI
• Interfaces sin código

 

2. ¿Qué es la IA?

La Inteligencia Artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que imitan la cognición humana. Algunas de estas tareas mentales son el aprendizaje, el razonamiento, la autocorrección, el reconocimiento de objetos, la toma de decisiones y las predicciones. Aunque esta rama de la informática existe desde los años 50, ha avanzado mucho en los últimos diez o quince años.

La IA se utiliza en todas partes. Aunque la IA generativa, los coches sin conductor y los asistentes virtuales como Siri y Alexa acaparan los titulares, también impulsa aplicaciones más prosaicas pero prácticas como el texto predictivo, la ciberseguridad, la protección contra el fraude, los motores de búsqueda, el marketing y las recomendaciones personalizadas y el análisis de datos.

La IA que tenemos ahora se suele llamar IA estrecha. En resumen, imita la inteligencia humana en ámbitos concretos, como AlphaGo de Deepmind o varios programas de reconocimiento de voz. Sin embargo, se prevé que en el futuro la IA pase de la especialización a una inteligencia más general capaz de realizar una gama más amplia de tareas.

 

Ejemplos de tecnología de IA

• Procesamiento del lenguaje natural
• Aprendizaje automático
• Aprendizaje profundo
• Tecnología de visión por ordenador
• Análisis predictivo
• IA Generativa

 

3. RPA vs IA vs ML

 

Existe una gran confusión entre estas tecnologías, y algunas personas se preguntan cuál es la relación entre la automatización robótica de procesos y el aprendizaje automático.

En aras de la claridad, el aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial. Esta tecnología utiliza algoritmos y modelos estadísticos para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos. A partir de ahí, puede obtener información valiosa o hacer predicciones. Las principales diferencias entre la automatización robótica de procesos y el aprendizaje automático son que la RPA está guiada explícitamente, mientras que el aprendizaje automático se libera para descubrir sus propias formas de procesar los datos.

El aprendizaje automático de la automatización robótica de procesos es posible cuando las herramientas de RPA se complementan con la IA. Como resultado, cuando se utilizan juntos, RPA y Machine Learning son uno de los horizontes más emocionantes dentro del espacio de la automatización.

 

Aplicaciones de IA y RPA

A primera vista, la RPA y la IA tienen muchas similitudes en la forma en que se aplica la tecnología en los entornos empresariales. Ambas herramientas pretenden ampliar y aumentar el número de trabajadores humanos y permitir a las empresas lograr una mayor productividad, precisión y eficacia.

 

1. Aplicaciones de la IA

 

La IA se utiliza en una gran variedad de sectores y de varias formas notables, entre ellas:

 

• Análisis predictivo
• Vehículos autónomos
• Software de reconocimiento facial
• Ciberseguridad
• Personalización
• Automatización del marketing
• Diseño de fármacos
• Detección de fraudes
• Chatbots de atención al cliente

 

2. Aplicaciones de RPA

 

RPA
ha ganado una amplia adopción en la comunidad empresarial porque puede realizar una variedad de trabajos, tales como:

 

• Incorporación de clientes y empleados
• Generación de informes
• Introducción y migración de datos
• Pruebas automatizadas de software
• Comprobaciones de empleo o de crédito
• Sistemas de seguimiento de solicitantes
• Automatización KYC

 

Estas aplicaciones de la IA y la RPA son sólo la punta del iceberg. Ambas tecnologías se han adoptado en las empresas para ayudar a automatizar un sinfín de tareas con el fin de impulsar la eficiencia y la precisión.

 

IA y RPA: Diferencias y similitudes

Existe un gran cruce entre la RPA y la IA, pero hay algunas diferencias clave que debe conocer.

 

¿Cuál es la diferencia entre IA y RPA?

 

1. Desarrollo

 

Una de las mejores formas de considerar la IA y la RPA son los diferentes procesos de desarrollo que hay detrás de cada software.

La RPA se basa en procesos. Los desarrolladores trazan las tareas que desean automatizar y convierten los pasos en un script informático que las lleva a cabo.

La IA se basa en los datos. Utiliza el aprendizaje automático para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos, que se entrenan para producir resultados. Una vez que estos algoritmos funcionan bien, pueden tomar nuevas entradas y procesar nuevos datos para responder preguntas, hacer predicciones o desencadenar acciones.

 

2. Pensar frente a hacer

 

Una forma de expresar la diferencia entre inteligencia artificial y automatización es comparar el pensar con el hacer.

El RPA lleva a cabo sus tareas como un leal caballo de batalla. No necesita pensar; sólo necesita hacer.

En cambio, la IA utiliza procesos cognitivos similares al pensamiento humano. Puede leer mensajes de correo electrónico y otras formas de datos no estructurados para extraer su significado o encontrar patrones en los datos para extraer ideas o incluso predicciones. Es más, mediante el uso del aprendizaje automático, las herramientas de IA pueden absorber constantemente nueva información, aprender de los escenarios y mejorar con el tiempo.

 

3. Barrera de entrada

 

La RPA ha logrado una adopción generalizada porque es rentable, rápida de implantar y tiene una curva de aprendizaje poco pronunciada.

La IA, en cambio, es muy técnica, difícil de entrenar y cara, en gran parte debido a su dependencia de enormes conjuntos de datos.

 

4. Aplicación en entornos laborales

 

La RPA tiene varios casos de uso, como la entrada de datos, el raspado de sitios web y el procesamiento de facturas. Sin embargo, es más adecuado para tareas predecibles con pasos muy definidos.

Por otro lado, la IA puede realizar una gama más amplia de tareas, como el procesamiento de datos complejos, la toma de decisiones inteligente e incluso la creación de contenidos.

 

¿Cuáles son las similitudes entre la IA y la RPA?

 

1. Autómata

 

Tanto la RPA como la IA automatizan tareas que tradicionalmente realizaban operadores humanos. Aunque utilizan tecnologías diferentes y desempeñan sus funciones a su manera, ambas reducen la carga de los trabajadores humanos.

En resumen, ambas herramientas son capaces tanto de sustituir la mano de obra humana como de aumentar el número de trabajadores humanos mecanizando las tareas informáticas.

 

2. Integración

 

La RPA y la IA pueden integrarse con los sistemas empresariales existentes para ampliar sus capacidades, hacer que las empresas sean más eficientes e incluso prolongar la vida de los sistemas heredados.

 

3. Reducción de errores

 

Tanto la IA como la RPA son actores importantes en la lucha contra el error humano. Al mecanizar los procesos empresariales, las empresas pueden reducir los costes monetarios y de reputación derivados de errores evitables,

 

IA y RPA: Puntos fuertes y débiles

Ninguna herramienta es perfecta. Si quiere aprovechar las ventajas de la automatización, debe comprender los puntos fuertes y débiles de la RPA y la IA.

 

1. Puntos fuertes y débiles de la IA

 

Analicemos algunos de los pros y los contras de la IA para la automatización

 

Puntos fuertes de la IA

• Puede aprender en el trabajo
• Ofrece mayor flexibilidad que la RPA
• Puede procesar datos no estructurados

 

Puntos débiles de la IA

• Costoso de desarrollar
• La aplicación es muy técnica
• Requiere grandes conjuntos de datos para entrenar

 

2. Puntos fuertes y débiles de los APR

 

Analicemos algunos de los pros y los contras de la RPA para la automatización

 

Puntos fuertes de RPA

• Automatiza con precisión tareas de gran volumen
• Rentabilidad
• Rápido y fácil de aplicar

 

Puntos débiles de RPA

• Puede ser difícil
• No puede procesar datos no estructurados
• Sólo apto para tareas limitadas

 

Casos prácticos de RPA e IA

Quizá la forma más fácil de comprender el impacto y las posibilidades de cualquier tecnología sea a través de estudios de casos. A continuación, presentamos casos prácticos tanto de RPA como de IA para mostrarle cómo pueden ayudar a su empresa.

 

1. Estudio de casos de RPA

 

Uno de los 30 principales bancos de EE.UU., con activos superiores a 150.000 millones de dólares, dedicaba muchas horas de trabajo a los procesos hipotecarios, como la introducción de datos, el procesamiento de documentos, la verificación de datos y otros. Además del esfuerzo manual, estos flujos de trabajo también estaban sujetos a errores humanos. El banco trabajó con Ernst & Young para encontrar una solución que mejorara la productividad.

Utilizaron una solución de RPA que pudiera integrarse perfectamente en su infraestructura de TI existente para gestionar las tareas manuales relacionadas con las hipotecas. Los resultados fueron asombrosos: se multiplicó por 2 o por 3 la eficacia, se ahorró un millón de dólares y se eliminaron por completo los errores.

 

2. Estudio de caso de Inteligencia Artificial RPA

 

Expion Salud es una solución de gestión de costes sanitarios con sede en Gaithersburg, Maryland. Ayudan a sus clientes de seguros médicos con información sobre gestión de siniestros en un sector que es famoso por sus precios variables y desorbitados. Sus flujos de trabajo eran manuales, y las aseguradoras enviaban las reclamaciones tanto en formato electrónico como en papel. Tramitar las reclamaciones de esta manera limitaba su equipo a unas 75 reclamaciones al día.

Reducir el tiempo por reclamación era un problema. Sin embargo, como los datos no estaban estructurados, una solución RPA típica no funcionaría. Necesitaban una solución mejorada con IA, en particular, reconocimiento óptico de caracteres y procesamiento del lenguaje natural.

Mediante la implementación de un software RPA + AI, convirtieron las reclamaciones en papel en PDF, extrayendo los datos relevantes antes de enviar la información de precios a su sistema interno. La solución se tradujo en un aumento del 600% en el número de reclamaciones que procesaban cada día.

 

¿Cómo elegir entre RPA e IA?

 

Elegir entre RPA e IA no tiene tanto que ver con una batalla entre los dos tipos de tecnología como con los procesos que necesita automatizar. La RPA es la mejor opción cuando se dispone de flujos de trabajo estandarizados, mientras que la IA es mejor para escenarios en los que las cosas son un poco más confusas.

Por tanto, una pregunta más adecuada sería: «¿Qué situaciones son mejores para la RPA y cuáles para la IA?».

El mejor enfoque en este caso es pensar en el proceso de flujo de trabajo existente que desea automatizar. Visualízalo o traza un mapa, dividiendo el proceso en pasos. Utilicemos algunos ejemplos para ilustrarlo.

 

Escenario 1

 

Eres contable en una empresa de construcción con mucho trabajo. Una de las partes del día que más tiempo le lleva es el registro de los gastos y asegurarse de que se reembolsan a los contratistas los artículos adquiridos para completar los trabajos. Los empleados deben cargar sus gastos en un portal web, donde usted los registra y actualiza la nómina para reflejar estas cifras.

 

Utilizar RPA

 

Los pasos son previsibles y los datos están estructurados. Los pasos podrían ser algo así.

• Cuando los contratistas cargan un informe de gastos, se activa el bot
• El bot abre la hoja de cálculo de gastos y recupera los datos
• El bot registra el importe y la finalidad y lo factura en la cuenta correspondiente
• El bot también abre el programa de nóminas y abona el importe en la cuenta del contratista.

 

Escenario 2

 

De nuevo, eres contable en una ajetreada empresa de construcción. Tiene varias cuentas con distintos proveedores de construcción. A final de mes, te envían las facturas por correo electrónico. Sin embargo, cada empresa tiene sus propias plantillas de facturas, lo que significa que los datos no están estructurados.

 

Utilizar la IA

 

La IA es un término genérico que engloba diferentes tecnologías, dos de las cuales son el reconocimiento óptico de caracteres y el procesamiento del lenguaje natural. Entre estas tecnologías, puede leer y comprender las facturas que aparecen en su correo electrónico y convertirlas en datos estructurados. Una vez que su IA ha analizado la información en una hoja de cálculo estructurada, puede utilizar RPA para completar la tarea y registrar o incluso procesar las facturas.

 

Cuándo utilizar RPA y cuándo utilizar IA para la automatización de procesos lista de comprobación

 

He aquí una rápida lista de comprobación para ayudarle a comprender qué procesos son los mejores para RPA y cuáles para AI.

 

Utilice RPA:

 

• Cuando las tareas son de gran volumen, predecibles y basadas en reglas
• Cuando se introducen datos estructurados
• Cuando los resultados del proceso pueden determinarse al inicio del mismo

 

Usa IA:

 

• Cuando los procesos son muy variables y requieren algún tipo de cognición, como la toma de decisiones complejas.
• Cuando se introducen datos no estructurados
• Cuando es imposible prever el resultado del flujo de trabajo al inicio del proceso

 

¿Sustituirá la IA a la RPA?

Entre los medios de comunicación y algunos analistas persiste la idea de que la IA es una fuerza imparable que viene a sustituirlo todo, incluidos los trabajadores humanos. ¿Qué significa esto para la RPA? ¿La sustituirá también la inteligencia artificial?

Cualquier predicción de que la IA sustituirá a la RPA se basa en malentendidos sobre las respectivas tecnologías. Como hemos dejado claro en este artículo, aunque ambas tecnologías tienen muchos puntos en común, pensar en ellas como herramientas competidoras es inexacto.

Quizá parte de la confusión se deba al hecho de que la IA puede aumentar la RPA. Sin embargo, eso es distinto de sustituirlo. En la misma línea, los procesos de RPA pueden racionalizarse aún más mediante IA, pero la subestructura sigue siendo RPA.

Así pues, aunque la IA puede sustituir muchas tareas humanas, incluidas las que suelen realizar los robots RPA, es más probable que en el futuro ambas tecnologías trabajen juntas en lugar de sustituirse mutuamente.

La RPA es el primer paso en el camino hacia la hiperautomatización. Llegar a ese destino requerirá tecnologías de IA, como el aprendizaje automático y el análisis de datos. Aunque la IA será decisiva para aportar las ventajas del pensamiento de orden superior a la automatización, las tareas propiamente dichas serán realizadas por robots RPA. La IA orquestará y dirigirá la RPA, no la sustituirá.

El futuro no es la automatización de procesos robóticos frente a la IA; es la automatización de procesos robóticos y la IA.

 

La convergencia de la IA y la RPA

Hay una famosa cita de Albert Einstein que dice así,

«Los ordenadores son increíblemente rápidos, precisos y estúpidos. Los seres humanos son increíblemente lentos, imprecisos y brillantes. Juntos son poderosos más allá de lo imaginable».

Esta cita da en el clavo de lo que hacen bien los ordenadores, al tiempo que subraya sus limitaciones. Cuando se trata del pensamiento de orden superior, como la creatividad, el razonamiento abstracto o la toma de decisiones complejas -o, básicamente, cualquier cosa que no implique seguir instrucciones de memoria paso a paso-, los ordenadores no pueden competir con las mentes humanas. En muchos sentidos, la IA es un intento de tender un puente entre los humanos y los ordenadores y crear una asociación que combine lo mejor de ambos mundos.

El poder inimaginable del que hablaba Einstein está presente en la relación entre IA y RPA. La capacidad de la IA para simular diversos aspectos de la cognición humana, unida a la velocidad y precisión de la RPA, es el punto de convergencia de ambas herramientas. Los límites de lo que un RPA podía conseguir se trazaron en su día en puntos que requerían la toma de decisiones humanas. Sin embargo, el aumento de estos sistemas con IA elimina estas fronteras, permitiendo a las empresas automatizar una gama más amplia de tareas y desbloquear más beneficios.

Cuando la RPA y la IA se fusionan, crean una tercera categoría tecnológica denominada Automatización Inteligente (IA) o Automatización Inteligente de Procesos (IPA). En este escenario de «lo mejor de ambos mundos», las empresas pueden emplear herramientas de RPA que pueden aprender de su entorno a través del aprendizaje automático (ML).

La ventaja es que se puede aumentar la complejidad del proceso que se desea automatizar porque la IA ayuda a eliminar algunos de los cuellos de botella, como el tratamiento de datos no estructurados o la toma de decisiones.

Una de las áreas más interesantes para la convergencia de IA y RPA es la
automatización de pruebas
. En nuestro mundo cada vez más digitalizado, el software y las aplicaciones móviles seguirán mejorando los negocios. Ni siquiera han pasado 20 años desde que los smartphones se convirtieron en algo habitual. En ese tiempo, han revolucionado nuestras vidas, permitiéndonos estar conectados y trabajar de formas novedosas.

La clave de estos avances es el desarrollo de software. Sin embargo, se trata de un proceso largo y costoso. Las herramientas de automatización de pruebas impulsadas por IA y RPA pueden ayudar a reducir el tiempo y el dinero que cuesta sacar los productos al mercado.

 

Cómo mejoran la automatización de pruebas la IA y la RPA

Automatización de pruebas de software solía ser un proceso manual. Era caro y llevaba mucho tiempo y, en última instancia, alargaba el ciclo de vida del desarrollo. Sin embargo, es una fase tan crítica que los editores y desarrolladores no han tenido más remedio que dedicar recursos al proceso. Aunque estos problemas y sus síntomas siguen existiendo hoy en día, la automatización de las pruebas de software ofrece una solución magnífica.

La automatización de pruebas implica el uso de software especializado para validar y probar aplicaciones informáticas. Suele emplear interfaces gráficas de usuario (GUI) e interfaces de programación de aplicaciones (API) para realizar diversas pruebas, desde pruebas de extremo a extremo hasta la validación continua de código recién confirmado.

El uso de la IA y la RPA en las pruebas de software es realmente apasionante. Algunas de las ventajas evidentes son el ahorro de tiempo y dinero. Sin embargo, el verdadero potencial reside en la capacidad de ejecución autónoma de código que se prueba, diagnostica y cura a sí mismo. Si a esto añadimos que las herramientas de IA Generativa son capaces de escribir código, es justo decir que nos encontramos en el precipicio de un momento especial de la historia de la humanidad.

A medida que aumentaba la demanda de lanzamientos de software más rápidos durante los últimos años, los enfoques DevOps y Agile se vieron incrementados por CI/CD. Ahora, la automatización de pruebas mediante RPA e IA puede tener un impacto similar. Esta situación ha provocado un aumento de las herramientas de automatización de pruebas, algunas de las cuales exploraremos a continuación.

 

Mejores herramientas de automatización de pruebas en 2023

Estas son algunas de las mejores herramientas de automatización de pruebas del mercado.

 

Autify

Autify es una herramienta de automatización de pruebas basada en IA. Gracias a una interfaz de usuario intuitiva y a sus funciones sin código, Autify permite a los equipos de control de calidad realizar pruebas desde el navegador. La herramienta puede gestionar aplicaciones web y móviles y cuenta con una IA autorregenerativa. Autify se integra perfectamente con herramientas CI/CD, Jenkins e incluso Slack.

 

AvoAssure

AvoAssure es una herramienta de pruebas sin código que permite la automatización de pruebas de extremo a extremo para equipos no técnicos. El producto facilita las pruebas multiplataforma en web, escritorio, móvil, etc. Por último, tiene buenas funciones de elaboración de informes y muchas opciones de integración.

 

Ciprés

Cypress es un marco de automatización de pruebas integral basado en JavaScript. Se creó para facilitar las pruebas de aplicaciones web. La simplicidad es la clave de Cypress, como demuestran su construcción sencilla y sus dependencias mínimas.

 

testRigor

testRigor es una sólida solución de pruebas de extremo a extremo. La herramienta de automatización de pruebas no requiere código y es compatible con web, móviles y API. Las pruebas suelen ser rápidas, estables y precisas, y gracias a su funcionalidad multiplataforma y multinavegador, su popularidad está creciendo gradualmente.

 

Dramaturgo

Playwright es otra popular herramienta de automatización de pruebas construida para pruebas de aplicaciones web de extremo a extremo. Es multiplataforma y compatible con la mayoría de motores de renderizado y múltiples lenguajes de programación. Si a esto le añadimos el selector de código de Visual Studio y la función de emulador móvil, se entiende por qué muchos desarrolladores toleran su falta de facilidad de uso.

 

Aunque las cinco herramientas que hemos enumerado anteriormente tienen grandes características, carecen de la potencia de una solución de última generación que combine RPA y automatización de pruebas.

ZAPTEST ofrece herramientas punteras de automatización de pruebas y RPA. Ambas funcionalidades están disponibles a un coste fijo con licencias ilimitadas. A medida que avanzamos hacia la hiperautomatización y el desarrollo automatizado de software, las herramientas de pruebas duraderas para aplicaciones de escritorio, navegadores y móviles desempeñarán un papel fundamental para los desarrolladores de software y las empresas que creen software a medida. ZAPTEST puede ayudarle en cada paso del camino.

 

El futuro de la IA y la RPA

A estas alturas, debería estar claro que el futuro de la IA y la RPA están entrelazados. Ambas tecnologías posibilitan la transformación digital y permiten a las empresas trabajar más, más rápido y mejor, al tiempo que liberan a los empleados para que se dediquen a tareas creativas y de valor añadido.

A medida que avanza la trayectoria hacia la automatización total, resulta emocionante pensar hacia dónde se dirige este cohete. Ese destino es la hiperautomatización.

Hiperautomatización es una forma de pensar. Describe una perspectiva en la que se automatizan todos los procesos que es posible automatizar. Una gran parte de este futuro incluirá el aprendizaje automático de RPA. A medida que el mundo empresarial cambia y se vuelve más impredecible, las organizaciones tendrán que ser más ágiles para seguir siendo competitivas. La hiperautomatización permitirá realizar estos ajustes y, al mismo tiempo, aumentar la precisión y la productividad, reducir los errores y ofrecer un servicio de atención al cliente y una personalización permanentes.

 

IA frente a RPA: Reflexiones finales

A la hora de la verdad, la diferencia entre IA y RPA puede resumirse sucintamente. La RPA imita las acciones humanas, mientras que la IA imita el pensamiento humano. Ninguna de las dos herramientas es capaz de representar las acciones o pensamientos humanos en una relación 1:1, pero son una réplica lo suficientemente buena como para ayudar a las empresas a automatizar tareas a una velocidad, precisión o capacidad que va mucho más allá de la capacidad humana típica.

En el mundo de los seres humanos, necesitamos tanto el pensamiento como la acción. Es la unión de estos modos de ser lo que ha ayudado a la humanidad a construir, crear y prosperar. Podemos pensar en la convergencia de la RPA y la IA de forma similar.

En resumen, la IA nos permite aprovechar y ampliar los poderes de la RPA para alcanzar nuevas y emocionantes posibilidades.

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