El Futuro de los Trabajos y la Hiperautomatización
La “robotización” de procesos y — especialmente — la hiperautomatización tienden a fomentar el miedo de que los robots se tomen los trabajos humanos, pero hay un factor que hace la diferencia: la Paradoja de Moravec
Desde que la Inteligencia Artificial comenzó a hacerse visible en los medios más masivos, y especialmente a destacar las capacidades de la tecnología de automatizar tareas repetitivas, comenzó a fraguarse el miedo de que los robots le quiten el trabajo a las personas.
Pero ya han pasado algunos años y la realidad práctica comienza a demostrarse: la tecnología con Inteligencia Artificial, especialmente aplicada en la forma de automatización inteligente o hiperautomatización, según Gartner, propone una mejora en la forma de trabajo de las personas. Hay quienes hablan de la “Inteligencia Aumentada”. En otras palabras, la tecnología liberará a las personas de tareas frecuentes y de bajo valor — aquellas que la mayoría de las personas NO quiere realizar — y permitirá que estas personas dediquen su tiempo a tareas más complejas y más valiosas. Particularmente aquellas que la Inteligencia artificial no es capaz de resolver adecuadamente.
Esto se debe a que esta tecnología ha demostrado capacidades notables en resolver cierto tipo de tareas, inclusive, que tradicionalmente requieren de las habilidades de los humanos, como interpretar texto e imágenes, pero es incapaz de resolver problemas que involucran el uso del criterio humano, el sentido común, o inclusive la contextualización para interpretar cierta información y tomar decisiones adecuadas. A este fenómeno que evidencia las limitaciones prácticas de los modelos basados en Inteligencia Artificial se le conoce como la “Paradoja de Moravec”.
La Paradoja de Moravec
“Es comparativamente más fácil lograr que los computadores demuestren las capacidades y desempeño de un adulto, aunque extremadamente difícil darles las habilidades de un niño de 1 año de edad”
Los ejemplos son claros: llevamos más de 2 décadas con computadores capaces de derrotar a los mejores jugadores de ajedrez y, recientemente, a los campeones en Go, pero no existe el computador que sea capaz de mirar una foto y componer una canción inspirada en lo que esa imagen muestra. Y aunque hubiese un robot con esa capacidad, lo que es innegable es que ese robot no podría explicar de dónde sacó la “inspiración” para esa composición, ni por qué el resultado podría ser considerado hermoso u horrible.
Tomando como referencia los servicios de atención de clientes, es claro que un robot será capaz (y ya lo es) de resolver varias preguntas frecuentes y solicitudes generales. Pero, como usuarios, queda aún por resolver la forma de atender excepciones o reclamos de complejidad, porque no hay un robot aún que pueda contextualizar problemas que escapan a la normalidad del rubro, ni menos empatizar con las emociones de los respectivos clientes.
Es en este dominio donde los humanos seguirán teniendo una participación protagónica, pero es — precisamente — la automatización la que les permitirá enfocarse en este tipo casos, por el valor agregado, aún irremplazable, que pueden aportar. Aquella organización que aproveche la automatización en las situaciones “más simples”, podrá escalar notoriamente sus capacidades.
La Hiperautomatización en la Práctica
En R:Solver hemos resuelto una serie de casos de automatización inteligente, o hiperautomatización, combinando robots que recolectan documentación relevante para un proceso, con la capacidad de analizar el contenido de estos documentos para relacionarlos con órdenes de pago, cuotas, e inclusive, transferencias, realizando una conciliación de cuentas en forma automática. Las cifras hablan de lograr cerrar automáticamente cerca de un 95% de los casos, dejándole el 5% restante a humanos, que atienden las particularidades de estas excepciones con las personas involucradas en la emisión de los documentos.
Son este tipo de casos los que dan luces de las ventajas operativas de soluciones de automatización, que incorporan modelos avanzados de inteligencia artificial, que analizan texto en los documentos y son capaces de correlacionar y tomar decisiones en estos procesos.
Pero se refuerza la intervención humana para atender los casos realmente “imposibles para la inteligencia artificial”. Al ser necesaria esta intervención en una pequeña porción de los casos, estas organizaciones han podido escalar significativamente su capacidad operacional, mejorar la tasa de respuesta a sus proveedores y clientes, y finalmente, proyectarse en escenarios de internacionalización. Sin reducir personal, sino que dándoles la oportunidad de enfocarse en tareas más interesantes y de mayor valor agregado.
Esta es la verdadera aplicación de la hiperautomatización.
