Durante el ultimo ano, numerosas tecnologias y terminos nuevos compitieron por la atencion de los responsables de procesos en distintas industrias. RPA ( RPA ), machine learning e inteligencia artificial dominaron titulares, pero distinguir que aporta cada tecnologia y donde aplicarla de forma practica no siempre es sencillo. Artsyl Technologies, lider en automatizacion inteligente para procesos de back office como facturas de proveedores y pedidos de clientes, ha dedicado este tiempo a traducir el hype en resultados reales para clientes del mercado medio en ecosistemas ERP y ECM.
Todas estas tecnologias ofrecen propuestas de valor distintas frente a enfoques tradicionales. Lo que comparten es mayor flexibilidad, mas funcionalidad lista para usar y un enfoque centrado en el usuario del proceso (y no en TI/codigo).
En la practica, esto significa que las herramientas actuales se implementan mas rapido, con menor costo, y pueden ser ajustadas por el propio usuario con menos dependencia de TI. Esto cambia mucho el panorama: al bajar el costo total de propiedad, tareas manuales que antes se toleraban por complejidad o costo ahora pasan a ser candidatas claras para automatizacion.
La RPA, forma mas simple dentro del espectro moderno, fue descrita por un VAR de ERP como "macros con esteroides". Es una buena analogia: RPA registra la interaccion del usuario y repite esos pasos. Lo clave es su facilidad de adopcion sin codificacion compleja, permitiendo descargar tareas estandar y repetitivas en robots.
El limite de RPA es que sigue siendo una tecnologia "basica" frente a excepciones. Y ese es un problema grande: las excepciones han sido historicamente el punto debil de soluciones complejas basadas en reglas que requieren mucho esfuerzo para mantenerse.
Aqui es donde machine learning, IA y RPA se combinan para una solucion util en escenarios reales. El machine learning, como parte de la IA, permite que el sistema aprenda por experiencia o por entradas del usuario, adaptandose a excepciones sin agregar reglas manuales ni codigo nuevo. La IA aprovecha eso junto con otras tecnicas para resolver problemas de forma mas probabilistica y predecir resultados.
Entonces, para automatizar procesos rutinarios con resultados definidos pero con flexibilidad, entra IPA. IPA parte del marco base de RPA para ejecutar instrucciones grabadas o configuradas. Pero cuando detecta un error o excepcion, escala al responsable del proceso. Ese usuario corrige manualmente, el sistema registra la accion y ajusta su algoritmo para resolverlo por si mismo la proxima vez. Eso es machine learning aplicado.
Hoy, plataformas como docAlpha de Artsyl permiten automatizar de entrada hasta el 80% de procesos comunes (por ejemplo facturas de proveedor o pedidos de clientes). Luego el sistema sigue aprendiendo de la interaccion humana para acercarse al 100% de escenarios en captura, extraccion de datos, matching, enrutamiento y registro transaccional.
Automatizar gestion documental y carga de datos significa contar antes con la informacion necesaria para reglas de aprobacion y codificacion. Tambien mejora visibilidad de accruals contables y control de cash flow. En esencia, cuando se resuelven datos y documentos, los problemas de proceso se reducen drasticamente.
Hoy es posible cumplir la promesa de tecnologias como IA y machine learning de forma practica, alcanzable y rentable, con resultados tangibles y ROI rapido.
Para convertir su vision en accion, visite el sitio de Artsyl y explore la seccion de recursos. Luego contacte a su representante para definir el camino hacia su futuro digital.