¿No te has preguntado cómo reducir tareas repetitivas y ganar tiempo para lo que realmente importa? Hoy en día, la mayoría de empresas lo están haciendo gracias a estas dos tecnologías: RPA (Automatización Robótica de Procesos) e IA (Inteligencia Artificial). Aunque no son lo mismo, juntas pueden cambiar la forma en que trabajamos. Vamos a explicarlo de manera sencilla.
Índice
¿Qué es la automatización robótica de procesos (RPA)?
Para entender qué es RPA, basta con saber que esta tecnología utiliza robots de software para hacer tareas que normalmente haría una persona: copiar unos datos de una carpeta a otra, mover información entre sistemas, generar informes… Todo siguiendo reglas claras.
Te imagina que tienes que procesar cientos de facturas cada mes. Un robot puede hacerlo por ti, sin errores y mucho más rápido.
¿Qué es la IA?
Una vez aclarado qué es RPA, podemos avanzar hacia qué es la inteligencia Artificial que es diferente. No se limita a seguir unas reglas: interpreta la información, aprende y toma decisiones. Se usa para leer documentos, reconocer imágenes, predecir tendencias, detectar fraudes, etc.
Si un sistema IA que analiza correos puede decidir si son reclamaciones, consultas o pedidos.
¿Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA)?
Aquí viene lo interesante: cuando combinas RPA + IA, obtienes la Automatización Inteligente de Procesos (IPA). En otras palabras, no solo automatizas tareas repetitivas, sino también aquellas que requieren interpretar información (simple o compleja) antes de ejecutar el flujo.
La diferencia clave es esta:
- RPA ejecuta pasos: copiar/pegar, navegar por pantallas, mover datos entre sistemas.
- IA entiende y decide: clasifica, extrae, interpreta, valida, prioriza.
- IPA une ambos: la IA “piensa” lo necesario y RPA “hace” la parte operativa.
Ejemplo (tu caso de la factura), completando la frase
Por ejemplo: la IA puede leer una factura en PDF y extraer los datos (proveedor, CIF, fecha, importe, IVA, número de factura); RPA los introduce en el sistema contable; y la IPA además puede:
- validar si el proveedor existe y si el CIF es correcto,
- comprobar reglas básicas (cuadre de IVA, totales, fechas, duplicados),
- decidir el circuito: si todo está bien → contabiliza; si hay dudas → lo envía a revisión,
- registrar evidencias (log de qué se extrajo, qué se validó y por qué se bloqueó),
- notificar a la persona correcta (finanzas/compras) solo cuando hay una excepción.
¿Cuál es la diferencia entre RPA e IA?
- RPA: sigue reglas y trabaja con datos estructurados.
- IA: interpreta, aprende y maneja datos no estructurados (texto, imágenes, voz).
- Combinadas: permiten automatización de extremo a extremo, incluso en procesos complejos.
La RPA es ideal para tareas repetitivas y predecibles, mientras que IA se adapta a escenarios donde hay variabilidad o información difícil de procesar.
Aspecto | RPA (Automatización Robótica de Procesos) | IA (Inteligencia Artificial) |
|---|---|---|
Implementación | Suele ser rápida si el proceso es estable y bien definido | Suele requerir mas preparación ( datos, validaciones, despliegues) |
Retorno de inversión | Frecuentemente rápido en procesos repetitivos y de volumen | Frecuentemente medio/largo aunque algunos casos pueden dar ROI rápido |
Tipo de tareas | Repetitivas y operativas, basadas en pasos | Analíticas y cognitivas: clasificación, extracción, predicción, recomendación |
Reglas del proceso | Determinista: reglas claras y estables | Probabilística: maneja variabilidad, pero requiere entrenamiento/ajuste |
Tipo de datos | Datos estructurados | Datos estructurados y no estructurados |
Capacidad de aprendizaje | No aprende, sigue reglas fijas | Aprende y mejora con el tiempo |
Reducción de errores | Reduce errores humanos manuales, pero puede “automatizar” fallos si la lógica está mal | Puede mejorar decisiones, pero introduce errores probabilísticos si no se controla. |
Valor para el negocio | Mejora la eficiencia operativa | Mejora la calidad de las decisiones |
Casos ideales | Procesos estables y bien definidos | Análisis, predicción e interpretación de datos |
Comparación de las ventajas de RPA vs IA
Ventajas de RPA
La automatización robótica destaca por su rapidez a la hora de ponerse en marcha. Normalmente, los proyectos de RPA se implementan en poco tiempo y el retorno de la inversión se nota enseguida.
Además, reduce errores en tareas repetitivas y libera a los equipos para que se centren en trabajos más estratégicos. Es perfecta para procesos estables, donde las reglas son claras y no cambian con frecuencia.
Ventajas de IA
La inteligencia artificial aporta algo que RPA no puede: la capacidad de comprender información compleja y aprender con el tiempo. Esto significa que puede adaptarse, mejorar sus resultados y ofrecer análisis más profundos. Es ideal para escenarios donde hay que interpretar datos, hacer predicciones o tomar decisiones basadas en patrones.
¿Cuándo conviene usar RPA?
El uso de RPA conviene cuando el proceso es repetitivo, sigue reglas claras y estables y trabaja principalmente con datos estructurados (formularios, tablas, campos). Es especialmente útil para automatizar tareas operativas entre aplicaciones, reduciendo trabajo manual y errores humanos.
Resulta ideal en casos como:
- Conciliaciones contables y validaciones rutinarias
- Generación y envío de informes periódicos
- Carga masiva de datos entre sistemas (ERP/CRM, portales, Excel, etc.)
- Procesamiento de altas/bajas o actualizaciones en plataformas internas
¿Cuándo conviene usar IA?
Conviene usar IA cuando el proceso no se resuelve bien con reglas fijas o cuando el valor está en interpretar información (no solo ejecutar pasos). En la práctica, es una buena elección cuando:
- Hay datos no estructurados: textos (correos, tickets), documentos, PDFs, imágenes, audio…
La IA puede clasificar, extraer y resumir contenido donde un “si/entonces” se queda corto. - Hay variabilidad y muchos casos excepcionales: si el flujo cambia según el contexto (tono del cliente, intención, patrones de fraude, etc.).
La IA tolera mejor esa variabilidad que una automatización estrictamente determinista. - Hay decisiones complejas o con incertidumbre: por ejemplo, priorizar alertas, estimar riesgo, detectar anomalías o recomendar acciones.
Aquí la IA aporta valor porque “puntúa” probabilidades y ayuda a decidir. - Quieres anticiparte (predicción): estimar demanda, detectar churn, prever incidencias, alertar de riesgo antes de que ocurra.
Ventajas de integrar RPA e IA
La integración de la automatización robótica de procesos (RPA) con la Inteligencia Artificial (IA) te permite pasar de una automatización de tareas a una automatización inteligente. Algunas de las ventajas son:
- Automatización completa, sin intervención humana en la mayoría de los casos
- Menos errores y más eficiencia
- Reducción de costes operativos
- La toma de decisiones es más rápida, consistente y basada en datos
- Mejora la experiencia del cliente
- Los trabajadores se sienten más motivados al dejar tareas repetitivas.
Casos típicos: cuentas a pagar, atención al cliente, onboarding de clientes, detección de fraude.
En Inforges te ayudamos a sacar el máximo partido a la RPA y la IA
En Inforges te ayudamos a convertir la RPA, la IA (y la IPA cuando tiene sentido) en resultados tangibles a través de nuestros servicios RPA y servicios de Inteligencia Artificial . No solo implementamos tecnología: analizamos tus procesos, detectamos cuellos de botella y priorizamos los casos de uso con mayor impacto para que la automatización aporte valor real y rápido.
Nuestro enfoque es claro y práctico: diagnóstico → prueba piloto → escalado seguro.
Así garantizamos que la solución:
- sea medible (tiempos, costes, calidad, cumplimiento),
- sea sostenible (mantenimiento y evolución),
- y esté alineada con tus objetivos de negocio.
¿Quieres ver qué procesos podrías automatizar en tu organización? Escríbenos y te ayudamos a identificar oportunidades y definir un plan de automatización realista.
Preguntas frecuentes sobre la automatización robótica de procesos (RPA) vs Inteligencia Artificial (IA)
IA o RPA, ¿qué es mejor para una empresa?
No hay mejor o peor, tampoco se trata de elegir una u otra, sino de entender qué necesita tu negocio. Si el proceso es repetitivo y estable, RPA es la opción. Si hay interpretación o decisiones complejas la IA es clave. Y lo más potente es combinarlas.
¿Cómo decidir entre RPA y AI para tu negocio?
Se empieza analizando tus procesos: ¿son repetitivos y con reglas claras? RPA. ¿Hay datos no estructurados o decisiones? IA. En Inforges hacemos este análisis contigo y te proponemos una prueba piloto para medir resultados.
¿Se puede usar IA y RPA al mismo tiempo?
Sí, y es lo más recomendable para procesos complejos. IA interpreta y decide; RPA ejecuta en los sistemas. Así se logra una automatización completa.
¿Cuáles son los sectores que se benefician más de combinar RPA con IA?
Finanzas, seguros, atención al cliente, sanidad y retail son los más habituales. Pero cualquier empresa con procesos repetitivos y datos complejos puede beneficiarse.
¿Cuáles son las consideraciones de seguridad para la RPA y la IA?
Definir roles, controlar accesos, auditar procesos y aplicar políticas de IA responsable. En Inforges trabajamos con estándares que garantizan seguridad y cumplimiento normativo.
¿Qué necesito tener preparado antes de empezar?
Lo mínimo:
- El proceso descrito (aunque sea a alto nivel),
- Accesos a sistemas (usuarios/roles),
- Ejemplos reales (ficheros, correos, facturas, tickets),
- Un responsable de negocio para validar. Con eso ya se puede arrancar un diagnóstico y proponer un piloto.
¿Cuánto tarda un proyecto de RPA o IA?
Depende del alcance, pero como orientación:
- RPA simple: semanas.
- IA aplicada (clasificación/extracción): semanas–pocas semanas si hay datos disponibles.
- IPA (RPA+IA): más tiempo por integración y validaciones. Lo importante: empezar con un piloto acotado.
¿La IA se equivoca? ¿Cómo controlamos errores?
Sí, puede equivocarse. Buenas prácticas:
- Trabajar con confianza (confidence) y umbrales,
- Enviar a revisión humana los casos dudosos,
- Registrar evidencias (qué extrajo/por qué decidió),
- Iterar con feedback. En IPA, cuando la IA no está segura, RPA deriva el caso a la bandeja adecuada.
