Machine Learning en la automatización robótica de procesos

Infundir una fuerza de trabajo digital automatizada las 24 horas del día, los 7 días de la semana con análisis inteligentes para no solo manipular los datos, sino también usarlos

Integre los procesos comerciales y marque el comienzo de la transformación digital de manera inteligente

La RPA puede cambiar la forma en que funcionan las empresas en muchos sectores. Se hace cargo del trabajo manual y permite a los empleados concentrarse en ofrecer valor. Sin embargo, la automatización empresarial estratégica a menudo significa ir un paso más allá. El aprendizaje automático junto con RPA es una solución orientada al futuro para lograr la transformación digital.

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Aunque la mayoría de las empresas aún se encuentran en las primeras etapas de madurez de aprendizaje de máquinas o ¨ML¨, es incorrecto pensar que hay tiempo para retrasar sus esfuerzos de ML. Si su empresa no tiene una mentalidad de ML actualmente, tenga la seguridad de que sus competidores sí, y la tasa de desarrollo de la AI aumentará exponencialmente. Ahora es el momento de preparar su organización para el futuro con AI / ML.

Las mejores soluciones de ML para RPA

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Reconocimiento de imágenes

Automatización inteligente

A medida que las empresas de todo el mundo se centran en la transformación digital, la RPA es solo un elemento del conjunto de herramientas que puede acercarlas a su objetivo. El aprendizaje automático, integrado correctamente con la inteligencia artificial y la automatización de procesos robóticos, permite la automatización basada en reglas con los beneficios adicionales de la analítica inteligente y la predicción. ¿El resultado? Una fuerza laboral digital incansable que no solo se hace cargo de tareas aburridas y repetitivas, lo que permite que los empleados humanos prosperen, sino que también aprende y encuentra sus propias soluciones a los problemas que surgen.

Una solución a medida

Dependiendo de la tarea en cuestión, las empresas eligen el tipo de automatización con la mejor relación entre valor agregado y costo de implementación. ¨Machine Learning¨ requiere una inversión mayor que la RPA, debido a los datos de capacitación, una infraestructura más robusta y el trabajo de desarrollo proporcionado por expertos altamente calificados. Sin embargo, el ¨ROI¨ o retorno de la inversión  puede valer la pena gracias a conocimientos más profundos, una mejor toma de decisiones automatizada y la capacidad de analizar información estructurada y no estructurada.

Una relación simbiótica

Gracias al aprendizaje automático, RPA puede ir más allá del procesamiento (recopilación, clasificación, cálculo e informes) de datos para comenzar a usarlos. Los procesos automatizados operarían basados ​​en el análisis continuo de la información entrante y aprenderían a actuar de manera más inteligente con el tiempo. Esto es especialmente beneficioso para las empresas que manejan grandes volúmenes de datos no estructurados. ML es capaz de recopilar conocimientos y mejorarlos con el tiempo, mientras RPA los ejecuta, trabajando en conjunto para obtener los mejores resultados.

Una organización sin fines de lucro que recauda regalías para los músicos mejoró su precisión en un 100% en el 20% de los casos

0%

Tasa de error en el 19% del contenido

90%

Precisión del 45% del contenido

4 in 5

Casos totalmente automatizados

74%

Casos con mayores costes y ahorro de tiempo

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