La inteligencia artificial y la RPA se han convertido en perfectas aliadas de empresas y organizaciones en muy diversos sectores de actividad, ayudándoles a adaptarse al nuevo escenario y a los requerimientos surgidos en la lucha contra el COVID-19. Por ejemplo, en el entorno sanitario, estas tecnologías ya han demostrado que son críticas para el éxito de la desescalada.

La IA debe formar parte del conjunto de soluciones para la detección e identificación de situaciones de riesgo, así como para la monitorización y el seguimiento de diferentes parámetros asociados a la desescalada en sectores como sanidad, retail o turismo. En este último, un buen ejemplo de la potencia de la IA son los sistemas de detección de temperatura corporal, que permiten conocer, de forma automática y en tiempo real, si se supera cierto umbral, para permitir, o no, el acceso a un establecimiento y, en caso necesario, activar el correspondiente protocolo sanitario.

Un buen ejemplo de la potencia de la IA son los sistemas de detección de temperatura corporal

Este proceso implica el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo aplicados al análisis de imágenes o vídeo, así como la creación de redes neuronales para poder detectar patrones a nivel de píxel —en el vídeo o imagen capturados por las cámaras termográficas— e identificar, con modelos convenientemente entrenados, cualquier cambio de temperatura.

El control de aforo en oficinas y todo tipo de establecimientos también es vital en esta coyuntura. Gracias a las arquitecturas de redes neuronales expertas en detectar objetos —personas, en este caso—, es posible contabilizar el número de individuos en un espacio determinado y llevar el control de su movimiento. Este sistema también puede controlar la identificación y el acceso físico de las personas a un edificio, siempre que hayan sido registradas previamente.

Con este doble objetivo de detección y control, la IA ya está demostrando su potencia en sectores como el de la energía, donde drones, con IA embarcada, revisan y controlan extensas plantas fotovoltaicas a través del análisis de imágenes capturadas en tiempo real. La optimización de una actividad que se venía realizando de forma manual deriva en una reducción de tiempo y costes, así como el incremento de la productividad y la eficiencia. Estos beneficios son cada vez más demandados en ámbitos como la sanidad, el retail o el turismo.

Sector asegurador

Otra aplicación estrella de la IA es el tratamiento inteligente y automatizado de información, especialmente la no estructurada, que no para de crecer, que está disponible en documentos (poderes, pliegos técnicos, informes periciales), emails, redes sociales, etc. Para procesar todos esos datos se pueden utilizar tecnologías como el OCR inteligente, capaz de procesar lenguaje natural (NLP), así como librerías muy potentes para crear modelos de machine learning y deep learning.

El asegurador es un ámbito en el que se está extrayendo mucho valor de tecnologías como el procesamiento automático de documentos

El asegurador es un ámbito en el que se está extrayendo mucho valor de tecnologías como el procesamiento automático de documentos. Estas compañías gestionan volúmenes muy importantes de siniestros, cuyo dictamen debe realizarse de modo consistente. Para aportar argumentos sólidos en la toma de decisiones es necesario revisar diferentes fuentes de información, en su mayoría no estructurada.

Gracias a la IA, por ejemplo, se revisan los documentos del expediente solicitados por el gestor de siniestros (como el dictamen médico) al tiempo que se capturan sus datos. A partir de un entrenamiento previo, se extrae la información relevante y se verifica la aceptación o no del siniestro. De forma simultánea, se comprueban la validez de la póliza o los posibles períodos de carencia para, a través de un proceso de cotejo y validación, facilitar un dictamen respecto al pago y, en su caso, la cantidad correcta asociada al siniestro.

Otro ámbito de utilización de la IA es el peritaje en diferentes ramos, incluido el del hogar. El análisis y la interpretación —de forma automática e inteligente— de los documentos, fotos o vídeos de los efectos de los siniestros (fugas de agua, incendio, roturas, etc.) permite a los peritos ser más ágiles y productivos en la gestión de los partes. Esto les aporta asesoramiento en la detección de fraudes, la admisión a trámite del siniestro o su denegación, así como el montante a sufragar en concepto de daños o de reparación.

Ese asesoramiento resulta también muy útil en el área de contratación. A través de la extracción y análisis de la información de los pliegos administrativos y técnicos, con machine learning, se genera un informe resumen con las partes y entidades concretas relevantes, que permite a estos profesionales presentar la plica de forma más ágil y ajustada a los requerimientos.

La IA y la RPA forman un tándem tecnológico imprescindible para alcanzar el objetivo de mejora continua

También hay que destacar su aplicación en los servicios de atención al cliente, especialmente en el control de calidad de las llamadas en los call centers, control basado en indicadores obtenidos en la aplicación de machine learning en el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Al transformar la voz en texto, es posible analizar el sentimiento de una llamada y clasificarla a través de un modelo basado en algoritmos previamente entrenados y de la extracción de diferentes entidades tales como nombre, apellidos, edad, fecha de nacimiento, etc. Las organizaciones disponen así de un conocimiento profundo para evaluar y controlar el grado de cumplimiento del argumentario definido para cada tipo de llamada, así como de la normativa.

Transición a la Industria 4.0

Al igual que el sector asegurador, la industria también se beneficia de este tándem (IA y RPA), que actúa como una palanca clave en la transición hacia la industria 4.0. En este ámbito, uno de los múltiples ejemplos de aplicación se encuentra en el uso de nanosensores para generar datos y crear modelos predictivos que permiten, por ejemplo, conocer y medir, el nivel de calidad del agua, fundamental para muchas industrias.
Otra aplicación puntera, en el sector de la fabricación de motores de inducción y con el sonido como patrón objeto de análisis, es el análisis de las vibraciones a través de modelos predictivos de “ruido” para diagnosticar posibles fallos.

Por todo ello, la IA y la RPA forman un tándem tecnológico imprescindible para alcanzar el objetivo de mejora continua que siempre guía a las empresas, y, muy especialmente, en el desafiante contexto actual.