Robotics Process Automation

Nos referimos a Robotic Process Automation como la combinación de la Inteligencia Artificial, tecnología cognitiva y el propio concepto de robot. Es una tecnología software con el que se elimina la intervención humana en el uso de aplicaciones informáticas, especialmente en tareas repetitivas que varían muy poco una de otras.



El RPA trabaja con datos de entrada y salida perfectamente estructurados. Tienen que ser "educados" para efectuar trabajos en función de flujos y reglas claramente definidas. Los RPA no tiene un autoaprendizaje basado en la experiencia y no toman decisiones autónomas, tiene que estar totalmente definidas sus reglas de procesos.


Se utilizan fundamentalmente en tareas de back-office que son procesos repetitivos tales como gestión de la cadena de suministro, contabilidad, finanzas, etc... Se suelen integrar de forma poco invasiva en los entornos informáticos de las empresas.

Los escenarios de uso de RPA más recomendable son:

• Para mover datos entre dos aplicaciones entre las que no existe un modo de importar/exportar datos y tiene que ser introducidos de nuevo manualmente.
• Para automatizar procesos con reglas muy claras y que realizan personas sobre aplicaciones ya existentes.
• Cuando se necesita automatizar tareas repetitivas sobre aplicaciones que no puedes modificar porque:

• Son aplicaciones cerradas, normalmente comerciales.
• Porque careces de capacidad técnica para realizar la modificación
• Porque no hay presupuesto para realizar la modificación
• Aplicaciones muy antiguas que van a desaparecer próximamente y no merece la pena invertir en su modificación
• El proceso que se desea automatizar es temporal, transitorio en el tiempo y el coste de la modificación no genera un beneficio duradero en el tiempo

Machine learning

¿Qué significa y cuándo nació?
El machine learning, conocido en español como aprendizaje automático o aprendizaje de máquina, nació como una idea ambiciosa de la IA en la década de los 60.

Es una disciplina dentro de la Inteligencia Artificial que desarrolla sistemas que aprenden automáticamente. Entendiendo como aprender a la capacidad de identificar patrones complejos dentro de un gran volumen de datos; realmente, el que aprende es un algoritmo que predice comportamientos futuros en función de los datos que se le han mostrado.

Gracias al machine learning los sistemas pasan de ser reactivo a proactivos. Las empresas y en otras disciplinas generan cada vez un mayor volumen de datos, ser capaces de extraer información valiosa de ellos supone una ventaja competitiva que no se puede despreciar.

Tipos de machine learning
Estos tipos de machine learning le permiten a las máquinas la capacidad de generalizar y asociar:

-Unsupervised learning: el algoritmo le despoja de cualquier etiqueta.

-Reinforcement learning: la máquina es capaz de aprender con base a pruebas y errores en un número de diversas situaciones.

-Supervised learning: la idea es que las computadoras aprendan de una multitud de ejemplos, y a partir de ahí puedan hacer el resto de cálculos necesarios para que nosotros no tengamos que volver a ingresar ninguna información.


En mi opinión, el machine learning nos puede llegar a ayudar en muchas situaciones de la vida. Por otro lado el uso descontrolado o un mal uso puede desembocar en una gran catástrofe.

"Todo en exceso es malo."

Robótica cognitiva

De la mano del concepto Inteligencia Artificial viene la Consciencia Artifical. Ya no es sólo ser capaz de aplicar reglas aprendidas para resolver un problema, es situarse conscientemente en medio del problema.

El objetivo de la robótica cognitiva es que la máquina no sólo haga, sino que "sepa qué debe hacer". Esta acción desde el conocimiento las dota de capacidades mas adaptables, flexibles y robustas.

Tradicionalmente la robótica se basa en la lectura de sensores y gestión de los actuadores, todo ello siguiendo pautas predefinidas y fijas. Al dotarlos de funciones cognitivas serán capaces de percibir, razonar y actuar; razonar es la clave y objetivo último. No es ilusorio pensar que en un futuro cercano las máquinas podrán actuar con un alto grado de autonomía y de forma colaborativa.

Algunos ejemplos de aplicaciones en robótica cognitiva son:

• Robots de servicio, robots sociales y robots asistentes personales.
• Robots asistentes para personas con discapacidad.
• Robots que actúan como humanos.
• Robots autónomos de exploración espacial, robots asistentes para montaje y reparación orbital.
• Robots autónomos de rescate y emergencias.

Inteligencia artificial aplicada al sector farmacéutico y productos químicos

Una de las principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el sector farmacéutico o químico es la automatización de tareas cada vez mas complejas, agilizar procesos y aumentar la seguridad.

Las consecuencias de la aplicación de la Inteligencia Artificial en estos sectores son muy positivas porque, por ejemplo, permiten reducir las tareas más tediosas y aumentar el tiempo disponible para efectuar trabajos mas creativos y por tanto productivos.

El uso de Inteligencia Artificial para desarrollar nuevos medicamentos forma parte de compañías innovadoras.



Generar un nuevo medicamento es un proceso extremadamente costoso y lento. La aplicación de la IA está permitiendo simular el comportamiento de determinados compuestos antes de las pruebas de laboratorio que son muy caras por los costes de personal, materiales y de pruebas con seres vivos.

Al final, llegar con confianza a una prueba con humanos es cuestión de muchos años, en general no menos de 10. Ahorrar años permite incrementar beneficios y después de todo salvar vidas.


En general el proceso de búsqueda de nuevos productos químicos y/o medicamentos consiste en realizar un numero ingente de combinaciones entre productos conocidos, moléculas o biomoléculas,  con el objetivo de encontrar un patrón similar a otro producto existente que se sabe que genera un resultado satisfactorio.  Esto se puede hacer de forma iterativa, uno a uno, lo cual es muy lento; pero, la IA permite eliminar falsos candidatos mucho más rápido.

Sector seguros

La combinación de los distintos avances en Inteligencia Artificial están transformado el sector seguros por medio de los chatbot, el Machine Learning y el Big Data.

Hay cuatro áreas donde se están produciendo los avances más exitosos:

• facilitando los servicios existentes acercándolos a la forma en que el ser humano los percibe y se comunica 
• creando nuevos servicios
• automatizando tareas que requieren esfuerzo intelectual
• descubriendo nuevos fenómenos en la propia actividad que tienen valor para el negocio

Las distintas compañías de seguros están lanzando programas piloto de asesoramiento financiero y asegurador de sus clientes a través de un chatbot en sus canales de asesores y consejeros patrimoniales. En general, la experiencia está siendo un éxito como se puede deducir de la continuidad y expansión de este tipo de servicios automatizados en el sector.

Evidentemente, en el área de Big Data este tipo de compañías hace mucho tiempo que están invirtiendo porque la evaluación de riesgos es la base de su negocio.

En la gestión de siniestros, gracias a la Inteligencia Artificial, el sector de seguros será más rápido y más puntual en el momento de la verdad, procesará imágenes, voces y toda la información que sea necesario enviar y hasta podría pagar más rápidamente los siniestros.

Viajes y hoteles

En el sector turístico las reservas online son cada vez más habituales porque simplifican la experiencia del cliente.

Un efecto adverso de ello es que reservan de forma impulsiva o los clientes eligen multiples opciones para tomar después la decisión mas barata o la que mejor responde a sus intereses.

Para un hotel, tener la posibilidad de predecir las cancelaciones supone tener una capacidad de respuesta mucho mayor para gestionar las reservas incrementando la rentabilidad al detectar reservas que no serán reales.

En este escenario, la inteligencia artificial puede llegar a predecir hasta un 85% de las posibles cancelaciones que van a producirse. Esto supone una reducción de costes importante.

Chatbots

Es un software apoyado en inteligencia artificial que permite al usuario mantener una conversación como si hubiera una persona al otro lado. Cada vez se ven más en páginas web del sector turístico.

La mejora de estos en cuanto a lenguaje natural y el aprendizaje de la inteligencia artificial detrás de ellos los están convirtiendo en herramientas muy eficaces.

Principalmente se utilizan para planear viajes y mejorar la atención al cliente.

Tienen entre otras ventajas:

• Trabajo ininterrumpido: 24 horas, los 7 días de la semana.
• Efectividad y eficacia: si no es capaz de resolver la situación puede ofrecer una solución alternativa dirigiendo a un asesor humano que solucione el problema.
• Información inmediata.
• Una vez identificado el cliente puede efectuar una atención personalizada.

El futuro de los negocios

La Inteligencia Artificial ha demostrado tener cientos de aplicaciones en el mundo de los negocios mejorando la experiencia del usuario cuando se produce una interacción con los clientes, consumidores y proveedores.

Las aplicaciones en distintos sectores se puede resumir en:

Hoteles

Las habitaciones se podrán abrir con la voz o con un sistema de reconocimiento facial. Identificado el cliente la temperatura, luz y otras opciones se adaptarán a él. Esto supone un ahorro importante para el Hotel y una mejor experiencia para el cliente.

Banca y Seguros

Ambos comparte muchos puntos de interés. El Big Data y la IA permitirán gestionar mejor el riesgo, luchar contra el fraude y mejorar los productos y a qué clientes se dirigen.

Distribución

Se espera una importante reducción de costes en la distribución por la mejora de las cadenas de suministro. Evitar redundancias, reducir tiempos, eliminar errores son las tres patas en las que se apoya el sector de la distribución.

Sector Público

Aquí existe un área muy amplio de aplicación de la IA. Desde la interacción con el ciudadano hasta la mejora de la seguridad de la información. Reducir los tiempos en las relaciones con la Administración permitirán mejoras económicas y de tiempo importantes.

Más importante aún

Sin embargo, se espera que sean otras las áreas donde se potenciará el día a día de los negocios:

Comunicación 

En un mundo cada vez más global las dificultades de comunicación son increíbles. Como ejemplo, la fusión de Daimler y Chrysler fue muy complicada porque no había una comunicación fluida entre los ingenieros alemanes y americanos. Se espera que la IA genere dispositivos capaces de traducir automáticamente lo que permitirá consolidar rápidamente la información global.

Rapidez 

En el MIT de Massachusetts están en fase de investigación de un dispositivo que interprete la actividad neuronal directamente. Esto dejaría obsoletos los asistentes como Alexa, Siri o Cortana; lo que pensemos... lo obtendremos.

Selección 

No hay que estudiar mucho para afirmar que las personas tomamos decisiones poco acertadas. Aquí las IA será una gran ayuda en la toma de decisiones y se espera que sea determinante en los procesos de selección de personal.

Asistencia

Según IBM, en el año 2020, las interacciones con servicios de atención al cliente se elevarán al 85%. El sector de los teleoperadores sufrirá una profunda transformación donde la IA podrá reducir el tiempo de atención y eliminar el error humano.

Salud

Aquí se abre un mundo de oportunidades. Los errores médicos causan grandes pérdidas económicas además de los perjuicios personales. La asistencia de la IA mejorará mucho el desempeño de los médicos. Desde el punto de vista de las empresas, están podrán estimar que volumen de trabajadores podría enfermar y por tanto mejorar los programas de prevención para que sean mejores para todos.