La adopción de RPA (Automatización Robótica de Procesos) e IA (Inteligencia Artificial) en la automatización empresarial ha generado un debate continuo: ¿son estas tecnologías competidoras o herramientas complementarias?
Tras un análisis más detallado de sus capacidades, queda claro que ambas pueden trabajar juntas para ofrecer resultados mucho mayores que los que cualquiera de ellas puede lograr por sí sola.
¿Qué es RPA y qué ofrece?
La automatización robótica de procesos (RPA) es una tecnología diseñada para automatizar tareas repetitivas basadas en reglas mediante el uso de «bots» que imitan acciones humanas como hacer clic, escribir o leer datos de interfaces de usuario.
Como explica IBM, «la RPA se encuentra dentro del ámbito más amplio de la automatización de procesos de negocio (BPA), pero se centra específicamente en automatizar tareas rutinarias como la entrada de datos o la transferencia de datos entre aplicaciones».
Las ventajas de la RPA incluyen:
- Ahorro inmediato de tiempo y costos al eliminar tareas manuales
- Implementación rápida con un retorno de la inversión casi instantáneo
- Alta precisión al ejecutar procesos estructurados basados en reglas
¿Qué es la IA y cómo complementa la RPA?
En contraste, la IA replica las capacidades cognitivas humanas, como el aprendizaje, la comprensión del lenguaje y la toma de decisiones basadas en datos ambiguos o no estructurados.
IBM señala: «La IA es el complemento perfecto para la automatización robótica de procesos porque hace que la automatización sea más inteligente y eficiente al aprovechar una base de conocimientos».
Beneficios de combinar la IA con la RPA:
- Permite el procesamiento de datos no estructurados, como documentos escaneados o correos electrónicos
- Mejora el manejo de excepciones mediante el aprendizaje automático
- Amplía la automatización a procesos más complejos que requieren razonamiento o integración entre sistemas
RPA vs. IA: ¿competencia o colaboración?
Las soluciones de automatización avanzadas ahora integran ambos enfoques, un modelo conocido como Automatización Inteligente de Procesos (IPA):
Mientras que la Automatización Robótica de Procesos maneja datos estructurados mediante reglas, la IA aporta capacidades cognitivas para procesar información no estructurada.
Juntos:
- Eliminar el error humano
- Acelerar flujos de trabajo complejos
- Escalar la automatización más allá de tareas aisladas a operaciones completas
Casos de uso comparativos
A continuación, se muestran ejemplos prácticos donde RPA e IA trabajan juntas:
1. Procesamiento de facturas
- RPA extrae información básica.
- La IA lee archivos PDF o imágenes escaneadas, corrige errores y valida los datos existentes.
2. Servicio al cliente / Gestión de tickets
- RPA crea y asigna tickets basados en formularios.
- La IA analiza el texto, detecta el sentimiento y propone respuestas automatizadas.
3. Solicitudes de préstamos bancarios
- RPA extrae campos de datos estándar
- La IA interpreta documentos financieros y realiza evaluaciones de riesgo preliminares.
¿Cuándo usar RPA, IA o ambas?
En la práctica, la decisión de usar RPA, IA o ambas depende del tipo de proceso que se pretenda automatizar. Aquí hay un desglose con ejemplos del mundo real:
Si el proceso es altamente repetitivo y utiliza datos estructurados: use RPA.
Ejemplo: Automatizar la entrada de facturas en un sistema de contabilidad. Un bot de RPA puede extraer datos de un archivo estructurado de Excel o PDF e ingresarlos en el sistema ERP sin intervención humana.
Otro ejemplo es generar informes mensuales a partir de conjuntos de datos preorganizados.
Si el proceso involucra datos no estructurados o requiere toma de decisiones: combine RPA con IA (IPA).
Ejemplo: Procesar solicitudes de clientes por correo electrónico. La IA puede analizar el contenido del correo electrónico mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender la solicitud (por ejemplo, una queja o una solicitud de cambio) y luego la RPA ejecuta la acción apropiada (como abrir un ticket o enviar una respuesta).
Si su objetivo es la automatización completa de flujos de trabajo complejos: opte por una solución integrada
Ejemplo: En la incorporación de empleados, una solución integrada puede leer los documentos de los candidatos (IA), validarlos con bases de datos gubernamentales (IA), crear automáticamente un perfil en sistemas internos (RPA) y enviar un correo electrónico de bienvenida personalizado (RPA).
Esta sinergia permite la automatización integral de procesos que antes requerían múltiples puntos de contacto humanos.
Factores clave para su estrategia de automatización
Como gerente o ejecutivo, debe evaluar los siguientes aspectos:
Volumen y tipo de tareas
- RPA para tareas repetitivas de alto volumen
- IPA para escenarios híbridos que involucran datos complejos o no estructurados
Capacidad de procesamiento
- RPA consume recursos mínimos
- La IA requiere una infraestructura más robusta para el entrenamiento y el análisis
Seguridad y gobernanza
- Ambos modelos requieren control de acceso, monitoreo y auditoría
- La integración de la IA agrega consideraciones adicionales con respecto a la gobernanza del modelo y la integridad de los datos
Gestión del cambio y capacitación
- Los equipos deben adaptarse: RPA implica la reconfiguración del flujo de trabajo; la IA requiere supervisión del sistema y comprensión del comportamiento de la IA
Hiperautomatización: la tendencia de 2025
La próxima evolución en la automatización es la hiperautomatización, una combinación de automatización robótica de procesos, IA, minería de procesos y herramientas de orquestación
Este enfoque tiene como objetivo:
- Automatizar procesos completos, no solo tareas aisladas
- Descubrir oportunidades mediante el análisis de procesos en tiempo real
- Adaptarse y aprender continuamente
La hiperautomatización permite una transformación digital profunda y sostenible.
Conclusión
En lugar de competir, la automatización robótica de procesos (RPA) y la IA deben considerarse tecnologías complementarias en el contexto de la automatización empresarial. La automatización robótica de procesos aporta velocidad, precisión y eficiencia a las tareas estructuradas y repetitivas.
La IA amplía las capacidades de automatización al interpretar información no estructurada y tomar decisiones inteligentes
Su integración, la Automatización Inteligente de Procesos (IPA), permite a las organizaciones escalar soluciones, optimizar flujos de trabajo complejos y ofrecer mayor valor comercial.
Para las empresas que buscan una transformación digital sostenible, combinar ambas tecnologías no es una opción futura, sino una necesidad estratégica.
