RPA o IA: diferencias entre la automatización robótica de procesos y la IA

Qué es la RPA

La automatización robótica de procesos, o RPA, es un software que repite los mismos pasos que daría una persona en un ordenador: abrir esta pantalla, copiar este campo, pegarlo allí, pulsar guardar.

El robot del nombre no es una máquina; es un guion que sigue al pie de la letra una secuencia grabada o escrita. Si una tarea es igual cada vez, con las mismas pantallas y los mismos campos en los mismos sitios, la RPA puede hacerla rápido y sin cansarse. Ejemplos típicos son copiar los datos de los pedidos de un sistema a otro, descargar el mismo informe cada mañana o actualizar un estado en varios sitios a la vez.

La automatización robótica de procesos se extendió en las empresas porque muchas usan sistemas antiguos que no se comunican entre sí, y un guion que teclea de uno a otro salía más barato que sustituirlos. Su punto fuerte es también su límite: hace exactamente lo que se le dijo, en exactamente las condiciones que se le describieron.

Este artículo compara la IA y la RPA una al lado de la otra: qué hace bien cada una, dónde falla cada una y por qué la automatización de oficina más fiable suele usar las dos, con una persona que aprueba el resultado.

Qué aporta la IA

La IA aporta la capacidad de leer información que varía, como un correo escrito con las palabras de cada uno, una factura con un formato nunca visto o un ticket fotografiado.

Las reglas necesitan información ordenada. Las oficinas reales están llenas de información desordenada. Una factura de proveedor llega como PDF de un proveedor, como escaneo de otro y como foto de un tercero. Un cliente escribe una pregunta en tres párrafos con el número de pedido escondido en el centro. Un guion que busca un campo en una posición fija no podrá con ello; un modelo de lenguaje puede encontrar el proveedor, el número y el total en una página que nunca ha visto, o entender qué está preguntando el cliente.

Esa capacidad de lectura tiene un coste. La IA da su mejor interpretación, y su mejor interpretación a veces se equivoca de una forma que parece correcta. Un guion que falla suele detenerse con un error; un modelo que lee mal un total produce un número verosímil. Por eso plantear la cuestión como IA frente a automatización es empezar por el lado equivocado. La pregunta útil es dónde encaja cada una dentro de un mismo proceso y qué comprobaciones hay entre ellas.

Una al lado de la otra: información de entrada, mantenimiento y errores

La RPA es previsible y barata de ejecutar en trabajo fijo, pero frágil cuando algo cambia; la IA se adapta a la variedad, pero necesita comprobaciones, porque sus errores son más difíciles de detectar.

La comparación se ve mejor aspecto por aspecto. Ninguna columna es mejor en conjunto; cada una es mejor en partes distintas del mismo trabajo.

Una fila merece una segunda mirada: el error típico. Un paso basado en reglas que falla suele hacer ruido, porque se detiene. Un paso de IA que falla puede ser silencioso, porque produce algo verosímil. Un buen diseño en el que la IA y la RPA trabajan juntas acepta esa diferencia y coloca una comprobación fija justo después de cada lectura de la IA, de modo que un error silencioso se convierta en uno ruidoso antes de que se registre nada.

Cuándo usar cada una

Use reglas donde la información y los pasos son fijos, IA donde la información varía, y las dos cuando un mismo trabajo contiene ambos tipos de tarea.

A menudo se pregunta si es mejor la RPA o la IA. Ninguna es mejor en general. Las reglas son mejores para las partes de una tarea que nunca cambian, porque son más baratas, más rápidas y más fáciles de comprobar. La IA es mejor para las partes que sí cambian, porque las reglas no pueden leer aquello que no se les describió. La mayoría de los trabajos de oficina mezclan las dos cosas, y por eso automatización o IA casi nunca es una elección excluyente. Algunas señales que apuntan en un sentido o en otro:

• Las reglas encajan cuando los datos vienen de un solo sistema con un formato fijo, los pasos no varían nunca y el resultado puede comprobarse con una prueba sencilla.
• La IA encaja cuando la información la escriben personas, llega con muchos formatos distintos o en forma de escaneos y fotos.
• Las dos encajan cuando un trabajo empieza leyendo algo desordenado y termina registrándolo en un sitio estructurado, que es lo que describe a la mayor parte del papeleo.
• Ninguna encaja cuando cada caso requiere una negociación, una relación o una decisión de criterio; ese trabajo sigue en manos de las personas.
• Si no puede escribir cómo es un resultado correcto, ninguna automatización está lista todavía, de ningún tipo.

Combinar las dos, con la aprobación primero

El sistema más fiable lee con reglas donde puede, lee con IA donde no hay más remedio, comprueba el resultado con pruebas fijas y entrega un borrador a una persona.

Nuestro empleado de IA de facturas de proveedores, que funciona hoy para un cliente, está construido exactamente así. Los proveedores habituales, cuyas facturas tienen el mismo aspecto cada mes, se leen por plantilla, que es una regla. Los escaneos se convierten primero en texto con reconocimiento de texto. El resto, de proveedores ocasionales con formatos desconocidos, se lee con ayuda de un modelo. Sea cual sea la forma de lectura, después vienen las mismas comprobaciones, y no se registra nada que no las supere. El recorrido de una factura:

1. Llega un documento al buzón o a una carpeta de entrega, y el robot determina si es una factura, una nota de crédito u otra cosa.
2. Si conoce el formato del proveedor, lo lee la plantilla; esta es la parte de reglas.
3. Si es un escaneo, el reconocimiento de texto convierte primero la imagen en texto.
4. Si el formato es desconocido, un modelo lee el proveedor, el número, la fecha y los importes; esta es la parte de IA.
5. Después vienen las comprobaciones fijas: proveedor conocido, importes que cuadran y un número que no se haya registrado antes.
6. Si se superan todas, se crea una factura de compra en borrador con el PDF adjunto y archivado; si falla alguna, el documento pasa a una persona.
7. Usted revisa y aprueba el resultado al principio; el robot nunca paga nada.

Preguntas que hacer antes de elegir

Antes de elegir cualquier automatización, pregunte cómo trata la información que no ha visto nunca, qué hace cuando tiene dudas y quién aprueba el resultado.

Las listas de funciones de las herramientas de IA y de RPA se parecen mucho. Las respuestas a unas cuantas preguntas sencillas, no. Pregunte cómo lee el sistema un documento de un proveedor nuevo o el correo de un cliente con un formato poco habitual. Pregunte qué ocurre cuando falla una comprobación: ¿se detiene y pasa el caso a una persona, o sigue adelante con su mejor suposición? Pregunte si crea borradores o asientos definitivos, y si puede enviar algo por su cuenta. Pregunte qué registro guarda y cómo lo detendría usted.

Nuestras respuestas son breves. Nuestros empleados de IA se alquilan por meses y funcionan en nuestros servidores conectados a sus propias cuentas, hoy buzones de Google Workspace, Google Drive, Hojas de cálculo de Google y Xero. Usan reglas donde el trabajo es fijo e IA donde es desordenado. El robot prepara el borrador y lo deja listo dentro de esas cuentas. Cada acción queda escrita en un registro, lo que no se puede hacer con exactitud pasa a una persona en lugar de adivinarse, y una sola orden detiene cualquier robot.

Una prueba piloto en un solo trabajo es la forma más barata de responder a la pregunta para su propio caso. Hágala con documentos reales durante unas semanas, cuente cuántos pasaron a una persona y por qué, y decida a partir de ahí.

Lo que no hace es sustituir a las personas que deciden. Aprobar, pagar, responder de la contabilidad y ocuparse del caso fuera de lo común sigue en sus manos.

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