Cognitive Intelligence

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Evolución natural de RPA, la tecnología cognitiva permite incrementar la flexibilidad con que RPA capacita al profesional, impulsar la calidad y precisión en cada proceso y dar respuestas ‘inteligentes’ en un contexto concreto que faciliten la toma de decisiones y la gestión de datos.

El valor de la robotización no es la exclusiva automatización de aquellas funciones y tareas son susceptibles de repetirse de forma automática, si no la habilidad que ésta tiene para imitar el comportamiento humano hasta generar similitudes incluso con nuestro juicio. En este punto aparece la inteligencia artificial, un nuevo hito en la revolución de la tecnología robótica.

Si bien la inteligencia artificial queda, aún, fuera del alcance del entorno empresarial e industrial actual, sí hemos introducido en nuestro ciclos de producción la robotización cognitiva, también conocida como inteligencia cognitiva o cognitive intelligence.

Estos términos, que demuestran la capacidad de raciocinio, planificación y procesamiento del lenguaje de las máquinas, están en pleno proceso evolutivo, pues su rendimiento aún depende de algoritmos con características específicas. La primera, que éstos están desarrollados por el ser humano.

¿Qué es Cognitive Intelligence?

Evolución natural de RPA (Robotic Process Automation), la tecnología cognitiva permite mejorar los resultados obtenidos de la automatización de una tarea a través de la revisión inteligente de cada uno de los procesos involucrados.

Es decir, la aplicación del cognitive intelligence facilita la interacción con aplicaciones robóticas inteligentes, capaces de interpretar datos y automatizar tareas de forma independiente. Es decir, nos ayudan a aumentar la precisión de nuestras funciones.

De esta forma, las empresas pueden estimular la productividad de sus equipos de trabajo al habilitar, de la mano de expertos, herramientas capaces de analizar en menor tiempo mayores cantidades de datos, tanto estructurados como desestructurados, facilitando y agilizando la toma de decisiones.

¿Cómo funciona Cognitive Intelligence?

La tecnología robótica inteligente sigue dependiendo de las variables que un ser humano considere para el algoritmo correspondiente.

Es decir, todavía no existe una inteligencia artifical que pueda imitar cada una de las funciones cognitivas de cualquier profesional; un robot inteligente es un software programado que, por un lado, recoge e integra la información y, por otro, provee de un minucioso análisis a partir de la exploración y transformación de los datos.

En cualquier caso, es imprescindible contar con una infraestructura digital sólida, pues la integración de la inteligencia cognitiva en nuestros sistemas puede fracasar si no hemos identificado correctamente en qué tareas la vamos a involucrar, qué objetivos hemos definido y qué resultados esperamos obtener.

¿Qué tareas puede asumir esta tecnología?

La inteligencia cognitiva puede aplicarse en cualquier frente que consideremos oportuno, siempre que exista una adecuada alimentación de datos.

Para ello, y desde nuestro punto de vista, existen dos modelos distintos de control de la tecnología robótica cognitiva: la acción supervisada y las funciones no supervisadas.

  • Supervisada – extremadamente eficaz, da origen al término machine learning, es decir, a la mejora del rendimiento del robot, dadas sus funciones.

    En este caso, el funcionamiento de la tecnología permite, a través de un algoritmo inicial, que ésta extraiga diferentes conclusiones y variables, facilitando la adaptación del negocio a los distintos escenarios planteados (mayor eficiciencia, menor coste).

    De esta forma, el negocio estimula la generación de nuevos datos, mejorando la alimentación de información a la herramienta y, por tanto, impulsando la capacidad y precisión del modelo predictivo del robot.
  • No supervisada – en este caso, la acción del ser humano es, aún, más determinante para extraer información de calidad.

    Su funcionamiento no difiere mucho de la acción supervisada –un algoritmo determinado cruza las distintas variables seleccionadas para encontrar correlaciones entre ellas–; sin embargo, no existe el método de aprendizaje, pues las variables son fijas y no exigen nuevos datos. Es decir, la máquina no aprende, solamente responde.

 

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Luis González Gugel

Luis González Gugel

Socio responsable de Robotics

Luis González Gugel es Socio de Business Process Solutions desde 2017. Actualmente, Luis es responsable de la implantación y desarrollo del servicio de Robotics en Deloitte España y coordinador del Ce... Ver más

Sergi Lemus

Sergi Lemus

Socio de Business Process Solutions de Deloitte

Socio del área de Business Process Solutions. Especializado en Robotics, Servicios Compartidos, Global Business Services y Outsourcing. A lo largo de su trayectoria ha liderado proyectos de BPO, trans... Ver más