Daniel Dines, cofundador y director ejecutivo de UiPath.
Los robots evolucionaron. Desde las primeras películas en blanco y negro (Metrópoli) Hace casi exactamente 100 años, los robots finalmente se volvieron reales y comenzaron a ayudar a soldar remaches en plantas de ingeniería automotriz alrededor de la década de 1970. Luego evolucionaron hasta convertirse en humanoides con forma de robot, y las empresas japonesas innovaron con robots caminantes de prueba de concepto, pero estos, en su mayoría, aún no han logrado convertirse en parte de nuestros hogares. Luego, a lo largo de los tiempos posteriores al milenio, llegaron los robots de software o “bots” a medida que la era de la automatización de procesos robóticos comenzó a florecer y nuestros sistemas de software adquirieron nuevas capacidades autónomas para realizar no solo sus propias funciones de mantenimiento, sino también tareas comerciales productivas útiles.
A pesar de esa palabrería sobre nuestra breve historia de los robots, donde estamos hoy con los robots y la RPA todavía puede ser una mezcla de software y hardware, pero ante todo se trata de una ecuación equilibrada en términos de software.
Cerrando la brecha de la IA
John Kelleher, vicepresidente de área de UiPath para la región de Reino Unido e Irlanda, está interesado en llevar nuestra noción de robots más allá de muchas de las nociones preexistentes de automatización.
“Todos conocemos el impacto de la inteligencia artificial. El problema es que existe una brecha entre la promesa de la IA y la realidad de los entornos de implementación en vivo actuales”, dijo Kelleher. “Si observamos el análisis de McKinsey de este espacio, vemos que las empresas están pensando de manera demasiado limitada sobre el caso comercial de cómo se aplica la IA en el trabajo. Además de las cuestiones de elección de tecnología, también hay un aspecto educativo clave que superar y que tiene que funcionar con arquitecturas de datos que permitan que la gestión del cambio realmente tenga un impacto en términos de la forma en que TI trabaja con la función comercial. Con el objetivo de cerrar la brecha entre la promesa de la IA y los entornos operativos del mundo real, estamos analizando cómo las empresas pueden construir el modelo operativo del futuro para crear realmente una nueva forma de trabajar”.
Hoy en día, podríamos pensar que la IA es bastante omnipresente en el sentido de que podría aplicarse potencialmente a cualquier aspecto de la empresa. Kelleher afirma que la IA no debería verse como un único punto de implementación de aplicaciones en este sentido, sino como un tejido que puede aplicarse a soluciones específicamente definidas que abarcan un modelo operativo de extremo a extremo en toda una empresa moderna.
Parece evidente que el trabajo de UiPath en la región del Reino Unido e Irlanda refleja y resuena con su trabajo en América del Norte y, de hecho, en el resto del mundo. Como director ejecutivo y fundador de UiPath, Daniel Dines tiene más opiniones sobre robótica que la mayoría. Al hablar de lo que él llama la “época oscura de la IA y la RPA” (y se refiere a una época tan reciente como 2016), Dines dice que su equipo se había dado cuenta desde el principio de que ambas disciplinas son simbióticas.
¿Qué es la tecnología basada en agentes?
“Ahora que el futuro de la IA y la RPA será agente, retrocedamos un poco y consideremos qué significa este término y por qué se aplica a la próxima era de la automatización. Como definición sencilla, el término agente es la capacidad de un sistema de IA para controlar y gestionar el flujo de un proceso empresarial”, explicó Dines, hablando con la prensa y los analistas en Londres este mes. “Muchas acciones humanas (como pensar, moverse, parpadear, etc.) ocurren automáticamente sin que tengamos que gastar poder cognitivo para que sucedan, y menciono esto porque la inteligencia en nosotros los humanos se alimenta de estas rutinas automatizadas”.
Para dar más contexto, podemos definirnos como agentes. Cuando un operador humano de un centro de llamadas o una persona de negocios de cualquier nivel realiza una función, se los puede denominar agentes. En la actualidad, hablamos más comúnmente de agentes de software, es decir, un software (o un programa informático completo) que realiza una tarea prescrita para un usuario humano, una máquina o alguna otra entidad virtualmente definida que forma parte de un sistema de flujo de trabajo. Por lo tanto, en este contexto, un agente equipo de agente humano es un entorno colaborativo compuesto por humanos que interactúan y trabajan en conjunto con sistemas de IA.
La aclaración es necesaria porque Dines está pintando un panorama de un mundo en el que los agentes humanos empiezan a delegar cada vez más sus tareas laborales en la IA y la RPA. La siguiente pregunta es qué aspectos de nuestras vidas siguen siendo nuestra responsabilidad de ejecutar, en contraposición a aquellos que podemos dejar en manos de las computadoras.
Pensamiento entre el cerebro izquierdo y el cerebro derecho
Dines nos pide que pensemos más en la automatización. Dice que si tenemos sed durante la noche, simplemente sacamos una botella de agua del refrigerador y bebemos. Toda esta acción es automática, aprendida y realizada sin pensar, por lo que (Como hemos discutido antes) todo esto es pensamiento automático del hemisferio izquierdo. El pensamiento del hemisferio izquierdo tiene que ver con la robótica, donde las personas crean y mantienen la automatización; es donde se produce el procesamiento sistemático, estructurado, lógico y orientado a la eficiencia.
El hemisferio derecho del cerebro se ocupa del pensamiento intuitivo creativo, en el que aplicamos la adaptabilidad y lidiamos con la ambigüedad. El hemisferio derecho del cerebro también es donde encontramos todo el modelo de acción general, la toma de decisiones autónoma con la capacidad de gestionar el comportamiento adaptativo.
Solo es posible incorporar este elemento de inteligencia a la automatización robótica de procesos si contamos con un modelo de IA que comprenda las excepciones a medida que ocurren, de modo que pueda aprender y sortear las ambigüedades del mundo real de manera más competente. Este es el punto en el que podemos agregar “habilidades de agente” a la automatización robótica de procesos y comenzar a canalizar esa inteligencia de lo que UiPath llamaría robots autorreparadores hacia la planificación dinámica y el aprendizaje dinámico en las empresas.
Nuestro futuro como agente
“Podemos imaginar que la IA en el futuro evolucionará hasta un punto en el que sea capaz de manejar alrededor del 80% de lo que los humanos hacen en el trabajo. Aquí es donde la IA comienza a asumir un papel más espontáneo (quizás no estructurado e inesperado) en los negocios (o incluso en aplicaciones como la atención médica y en cualquier sector vertical), dijo Dines de UiPath. “Quizás te preguntes qué se necesita para llegar a delegar el 100% en agentes de IA. No creo que estemos en esa etapa con la IA hoy, aunque podemos delegar algunas instancias y tareas en las que esto puede suceder (automóviles autónomos, por ejemplo), pero esto es solo en escenarios de implementación que tienen entornos comparativamente controlados, definidos y seguros. Así que tenemos trabajo por hacer, pero el futuro es muy emocionante, sin duda”.
Los comentarios de la empresa llegan en un momento en el que la firma ha realizado algunas actualizaciones directas a su plataforma. UiPath ha incorporado varias funciones nuevas a su plataforma diseñadas para infundir la IA generativa de forma más profunda en la plataforma de automatización empresarial de UiPath. UiPath Autopilot para desarrolladores y evaluadores utiliza la IA generativa y el procesamiento del lenguaje natural en UiPath Studio para crear flujos de trabajo, generar expresiones y ayudar a crear automatizaciones.
“Las nuevas funciones incluyen conversión de texto a flujo de trabajo: los desarrolladores pueden describir una idea de automatización en lenguaje natural y Autopilot creará el flujo de trabajo inicial. Conversión de texto a expresiones: con Autopilot, los desarrolladores ya no necesitan recordar la sintaxis y la estructura exactas de las expresiones. Pueden describir lo que necesitan en lenguaje natural y permitir que la IA genere la expresión correcta. Conversión de texto a código: genera código a partir de descripciones en lenguaje natural para acortar el tiempo de implementación de los proyectos de automatización”, señaló la empresa en un comunicado técnico del producto.
Una vista previa del complemento UiPath y la integración con Copilot para Microsoft 365 ofrece una integración que está diseñada para permitir a los usuarios automatizar procesos comerciales de extremo a extremo con compañeros de trabajo directamente dentro de Microsoft Teams. Los clientes tendrán acceso a una biblioteca de automatización prediseñada para ejecutar automatizaciones que completen tareas comunes y repetitivas, junto con automatizaciones especializadas para tareas específicas de una función o industria. Los usuarios también pueden descubrir y ejecutar automatizaciones que su empresa haya desarrollado.
Trabajadores y agentes al unísono
La robótica está en auge, las automatizaciones están expandiendo su alcance, evolucionando en su adaptabilidad, desarrollándose en su rango de capacidades y expandiéndose en su área de aplicación en las empresas. Con este auge, los agentes de software potenciados por IA ahora están asumiendo más tareas laborales. Eso no es malo, es bueno: como dijo un portavoz de UiPath: “Si puedes aplicar RPA e IA a tu función y encontrar una manera de automatizar completamente tu trabajo, entonces claramente eres inteligente y esa es la forma más garantizada de ascender”.
Sea cual sea el resultado de la aplicación de los agentes de IA y la automatización de RPA a las empresas, la dinámica cambiante seguramente hará que los consultores de gestión se froten las manos de alegría. Si podemos automatizar también esa función (quizás a veces poco fiable), entonces la IA habrá alcanzado su madurez.
