¿Cuál es el próximo gran avance en la automatización empresarial? Si le preguntas a los gigantes tecnológicos, son agentes, impulsados por IA generativa.
No existe una definición internacionalmente aceptada de agentepero hoy en día el término se utiliza para describir herramientas generativas impulsadas por IA que pueden realizar tareas complejas a través de interacciones similares a las humanas entre software y plataformas web.
Por ejemplo, un agente podría crear un itinerario completando la información de un cliente en los sitios web de aerolíneas y cadenas hoteleras. O un agente podría solicitar el servicio de transporte privado más crematístico a una ubicación comparando automáticamente los precios entre aplicaciones.
Los vendedores perciben la oportunidad. Según se informa, OpenAI, el fabricante de ChatGPT, está profundamente involucrado en el exposición de sistemas de agentes de IA. Y Google hizo una demostración de una serie de productos similares a agentes en su conferencia anual Cloud Next a principios de abril.
“Las empresas deberían comenzar a prepararse para la prohijamiento a gran escalera de agentes autónomos hoy”, escribieron recientemente analistas de Boston Consulting Group en un mensaje, citando expertos que estiman que los agentes autónomos se generalizarán en tres a cinco abriles.
Automatización de la vieja escuela
Entonces, ¿dónde deja eso a RPA?
La automatización robótica de procesos (RPA) se puso de moda hace más de una término cuando las empresas recurrieron a la tecnología para acrecentar sus esfuerzos de transformación digital y al mismo tiempo aminorar costos. Como un agente, RPA impulsa la automatización del flujo de trabajo. Pero es una forma mucho más rígida, basada en reglas preestablecidas de “si-entonces” para procesos que pueden dividirse en pasos discretizados y estrictamente definidos.
«RPA puede imitar acciones humanas, como hacer clic, escribir o copiar y pegar, para realizar tareas más rápido y con viejo precisión que los humanos», explicó Saikat Ray, analista vicepresidente de Gartner, a TechCrunch en una entrevista. «Sin requisa, los robots RPA tienen limitaciones cuando se prostitución de manejar tareas complejas, creativas o dinámicas que requieren procesamiento del lengua natural o habilidades de razonamiento».
Esta rigidez hace que la construcción de RPA sea costosa y limita considerablemente su aplicabilidad.
Una investigación de 2022 de Robocorp, un proveedor de RPA, encuentra que de las organizaciones que dicen tener acogido RPA, el 69% experimenta flujos de trabajo de automatización rotos al menos una vez a la semana, muchos de los cuales tardan horas en solucionarse. Se han creado negocios enteros ayudando a las empresas a ordenar sus instalaciones de RPA y evitar que se averíen.
Los proveedores de RPA no son ingenuos. Son muy conscientes de los desafíos y creen que la IA generativa podría resolver muchos de ellos sin acelerar la desaparición de sus plataformas. En la mente de los proveedores de RPA, la RPA y los agentes generativos impulsados por IA pueden coexistir pacíficamente y tal vez algún día incluso demorar a complementarse entre sí.
Automatización de IA generativa
UiPath, uno de los actores más importantes en el mercado de RPA con aproximadamente 10.000+ clientes, incluidos Uber, Xerox y CrowdStrike, anunció recientemente nuevas funciones de IA generativa centradas en el procesamiento de documentos y mensajes, por otra parte de tomar acciones automatizadas para ofrecer lo que Bob, CEO de UiPath. Enslin pasión «transformación digital con un solo clic».
«Estas características proporcionan a los clientes modelos de IA generativos que están capacitados para sus tareas específicas», dijo Enslin a TechCrunch. “Nuestra IA generativa impulsa cargas de trabajo como la finalización de textos para correos electrónicos, la categorización, la detección de imágenes, la traducción de idiomas y la capacidad de filtrar información de identificación personal. [and] Replicar rápidamente cualquier pregunta relacionada con temas de personas basándose en el conocimiento de datos internos «.
Una de las exploraciones más recientes de UiPath en el dominio de la IA generativa es Clipboard AI, que combina la plataforma de UiPath con modelos de terceros de OpenAI, Google y otros para, como dice Enslin, “padecer el poder de la automatización a cualquiera que tenga que copiar/ pegar.» Clipboard AI permite a los usuarios resaltar datos de un formulario y, aprovechando la IA generativa para determinar los lugares correctos para los datos copiados, señalarlos a otro formulario, aplicación, hoja de cálculo o colchoneta de datos.
Créditos de imagen: Ruta de acercamiento a la interfaz de becario
“UiPath ve la pobreza de aunar obra e inteligencia químico; aquí es donde se crea valía”, dijo Enslin. «Creemos que el mejor rendimiento provendrá de aquellos que combinen la IA generativa y el entendimiento humano (lo que llamamos human-in-the-loop) en procesos de extremo a extremo».
Automation Anywhere, el principal rival de UiPath, igualmente está intentando incorporar la IA generativa a sus tecnologías RPA.
El año pasado, Automation Anywhere lanzó herramientas generativas impulsadas por IA para crear flujos de trabajo a partir de lengua natural, resumir contenido, extraer datos de documentos y, quizás lo más importante, adaptarse a cambios en aplicaciones que normalmente provocarían que fallara una automatización de RPA.
“[Our generative AI models are] desarrollado encima de [open] modelos de lengua grandes y entrenados con metadatos anónimos de más de 150 millones de procesos de automatización en miles de aplicaciones empresariales”, dijo a TechCrunch Peter White, vicepresidente senior de IA empresarial y automatización en Automation Anywhere. «Continuamos creando modelos de enseñanza involuntario personalizados para tareas específicas adentro de nuestra plataforma y ahora igualmente estamos creando modelos personalizados sobre modelos fundamentales de IA generativa utilizando nuestros conjuntos de datos de automatización».
RPA de próxima engendramiento
Ray señala que es importante ser conscientes de las limitaciones de la IA generativa (es aseverar, sesgos y alucinaciones) ya que impulsa un número creciente de capacidades de RPA. Pero, dejando de costado los riesgos, cree que la IA generativa puede juntar valía a la RPA al modificar la forma en que funcionan estas plataformas y «crear nuevas posibilidades para la automatización».
«La IA generativa es una tecnología poderosa que puede mejorar las capacidades de las plataformas RPA, permitiéndoles comprender y difundir lengua natural, automatizar la creación de contenido, mejorar la toma de decisiones e incluso difundir código», dijo Ray. «Al integrar modelos de IA generativa, las plataformas RPA pueden ofrecer más valía a sus clientes, aumentar su productividad y eficiencia y ampliar sus casos de uso y aplicaciones».
Craig Le Clair, analista principal de Forrester, considera que las plataformas RPA están maduras para expandirse a apoyo agentes autónomos e IA generativa a medida que crecen sus casos de uso. De hecho, anticipa que las plataformas RPA se transformarán en conjuntos de herramientas integrales para la automatización: conjuntos de herramientas que ayuden a implementar RPA por otra parte de tecnologías de IA generativa relacionadas.
«Las plataformas RPA tienen la inmueble para tramitar miles de automatizaciones de tareas y esto es un buen augurio para la diligencia central de agentes de IA», afirmó. “Miles de empresas están admisiblemente establecidas con plataformas RPA y estarán abiertas a utilizarlas para agentes generativos infundidos con IA. RPA ha crecido en parte gracias a su capacidad para integrarse fácilmente con los patrones de trabajo existentes, a través de la integración de la interfaz de becario, y esto seguirá siendo valioso para agentes más inteligentes en el futuro”.
UiPath ya está comenzando a tomar medidas en esta dirección con una nueva capacidad, Context Grounding, que entró en interpretación preliminar a principios de este mes. Como me explicó Enslin, Context Grounding está diseñado para mejorar la precisión de los modelos generativos de IA (tanto propios como de terceros) al convertir los datos comerciales que esos modelos podrían utilizar en un formato «optimizado» que sea más obvio de indexar y inquirir.
«Context Grounding extrae información de conjuntos de datos específicos de la empresa, como una colchoneta de conocimientos o políticas y procedimientos internos, para crear respuestas más precisas y esclarecedoras», dijo Enslin.
Si hay poco que frena a los proveedores de RPA, es la tentación siempre presente de encerrar a los clientes, dijo Le Clair. Hizo hincapié en la pobreza de que las plataformas “permanezcan agnósticas” y ofrezcan herramientas que puedan configurarse para funcionar con una variedad de sistemas y flujos de trabajo empresariales actuales y futuros.
Frente a eso, Enslin prometió que UiPath seguirá siendo «hendido, flexible y responsable».
«El futuro de la IA requerirá una combinación de IA especializada con IA generativa», continuó. «Queremos que los clientes puedan utilizar con confianza todo tipo de IA».
White no se comprometió exactamente con la neutralidad. Pero enfatizó que la hoja de ruta de Automation Anywhere está siendo influenciada en gran medida por los comentarios de los clientes.
«Lo que escuchamos de todos los clientes, en todas las industrias, es que su capacidad para incorporar la automatización en muchos más casos de uso ha aumentado exponencialmente con la IA generativa», dijo. “Con la IA generativa incorporada en tecnologías de automatización inteligente como RPA, vemos el potencial de las organizaciones para aminorar los costos operativos y aumentar la productividad. Las empresas que no adopten estas tecnologías tendrán dificultades para competir contra otras que adopten la IA generativa y la automatización”.
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