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AEERC (20 Febrero 2020)
RPA, Costes e Inteligencia Artificial
Muchos son los responsables en el ámbito Relación Cliente que se están planteando la posibilidad de automatizar procesos a través de RPA.Una de las primeras dudas que nos asalta en este proceso de decisión, son los costes. ¿De qué dependen los costes?.
Fundamentalmente vamos a pivotar tres aspectos: el volumen, la complejidad del proceso a automatizar y la necesidad del uso de la Inteligencia Artificial.
Vamos por partes:
En primer lugar está el volumen, es decir, el número de máquinas virtuales a implementar. Este punto no es muy problemático ¿Por qué?... porque cuanto mayor sea, mayor será la reducción de coste y por tanto más sentido tendrá el proyecto. (Tengamos en cuenta que en muchos casos no se trata necesariamente de reducir equipo, sino de centrar el equipo en tareas de mayor valor e ingreso para la compañía).
En segundo lugar la complejidad del proceso. Este punto, siendo delicado, sin embargo también es en gran medida un driver de ahorro, dado que cuanto más complejas son las tareas a automatizar, normalmente mayores con las oportunidades en reducción de coste.
Y por último, la necesidad de inteligencia artificial. Aquí la cosa ya es más complicada. ¿Donde podemos necesitar la aplicación de IA?. Fundamentalmente en la discriminación inicial y en subtareas posteriores que requieran "comprensión" de la necesidad y gestión a realizar. En este punto, la correlación entre costes y ahorros, ya no es tan clara, nos podemos encontrar frente a tareas no necesariamente voluminosas o complejas, que sin embargo requieran un fuerte componente IA para su comprensión.
Los algoritmos Machine Learning para NLP son complejos en su parametrización y entrenamiento, y pueden disparar el coste de una automatización RPA (estaríamos pasando a IPA), sin que por esta mayor complejidad el ahorro potencial sea superior. ¿Hay alternativas? Sí y no... la alternativa, lógicamente, es pivotar en keywords y combinaciones de keywords, enfoque infinitamente más económico, pero de mucha menor precisión y grado de potencial automatización y acierto.
Por tanto, mucho foco y atención en este eslabón, que es donde nos jugamos en mayor medida los costes y probabilidad de éxito en proyectos RPA.
Jaime de la Serna
Consultor Senior
Analytical Tribe - Grupo eCUSTOMER
