La calidad en la extracción de datos es uno de los desafíos más significativos que enfrentan los líderes de RPA (Automatización Robótica de Procesos) y lideres de Innovación & Automatización Inteligente.
→ En este artículo, exploraremos los problemas asociados a la extracción de datos, los escenarios que se presentan al momento de recolectar información y las herramientas, como RPA Connect, que están cambiando el juego en la gestión de información estructurada y no estructurada.
La problemática que enfrentan los líderes de RPA: ¿Cómo cuidar la calidad en la extracción de los datos?
Cualquier proceso, automatizado o no, comienza con un input, en este caso datos, que debe procesarse para generar una salida. Sin embargo, los líderes de RPA enfrentan un obstáculo recurrente: la calidad en la extracción de estos datos.
Un caso común, que presenta desafíos a la hora de automatizar, es el procesamiento de correos electrónicos con información no estructurada. Por ejemplo, un proveedor puede enviar un mail con el mensaje «Hola, no me pagaron la factura», acompañado de un adjunto. Aquí, un humano identifica la intención del mensaje y el requerimiento. Paso siguiente, logra extraer los datos relevantes y procesarlos, buscando el número de factura y luego, la fecha de pago.
Ahora bien, si queremos automatizar esta tarea, la extracción precisa y la estructuración de los datos son esenciales para viabilizar dicha automatización de manera eficiente sin incurrir en tiempos y costos adicionales.
Escenario 1: Trabajar con información estructurada
La información estructurada facilita enormemente la automatización. Entonces, sí puedo definir e imponer los datos que requiero para la comunicación, esto se convierte en una ventaja.
Por ejemplo, un primer escenario cuenta con una solución adecuada, pero con limitaciones, que incluye un archivo Excel bien diseñado con validaciones previas puede garantizar la calidad de los datos. Sin embargo, cuando el formato no está bien definido o contiene entradas de texto libre, la extracción se vuelve problemática.
Otro escenario problemático en la captura de datos ocurre al intentar estructurar información a partir de respuestas en texto libre a un correo enviado.
En este caso, dependemos de que el usuario escriba exactamente lo que se necesita para procesar la información. Si el mensaje contiene variaciones inesperadas o errores, la automatización puede fallar, especialmente en ausencia de herramientas de IA que ayuden a interpretar estos textos.
Aquí es donde RPA Connect sobresale como una solución diferenciadora y a medida. Gracias a su capacidad para personalizar formularios con validaciones avanzadas y su facilidad de implementación, permite estructurar datos desde el inicio. Esto no solo garantiza la calidad de la información, sino que también acelera las iniciativas de RPA, reduce errores y mejora significativamente la eficiencia operativa.
Además, RPA Connect refuerza la seguridad de la información y facilita una gestión única de datos y procesos mediante una plataforma integrada. Al evitar la necesidad de desarrollar portales web y programar soluciones desde cero, esta herramienta minimiza los tiempos y esfuerzos requeridos por los colaboradores, permitiendo crear formularios personalizados para capturar datos estructurados de manera rápida y efectiva.
Otra opción válida para extraer los datos estructurados consiste en usar herramientas de formularios (como Google Forms) que terminan quedando desestimadas porque no cumplen con las características necesarias para tener la información completa del caso de negocio.
RPA Connect fue diseñada para abordar estas necesidades al 100%, permitiendo configurar formularios completamente adaptados a cada caso de negocio. Sus funcionalidades incluyen validaciones complejas (como la verificación de CUIT), reglas de visibilidad, configuración de campos de solo lectura, carga de adjuntos y opciones para guardar borradores. Todo esto hace que la captura de datos estructurados sea fácil, robusta y eficiente.
Escenario 2: Trabajar con información no estructurada
En situaciones donde no es viable estructurar la información de entrada, como en la interacción con clientes, es crucial evitar molestias adicionales al solicitar datos nuevamente por otros medios, ya que esto podría generar tensión en la relación comercial. Aquí, la Inteligencia Artificial se convierte en un aliado fundamental.
Herramientas modernas como GEN IA y OpenAI son esenciales en este contexto. Además, existen soluciones de inteligencia artificial empaquetadas, como Microsoft Form Recognizer, que abordan problemas específicos. Estas herramientas pueden interpretar formularios, como facturas, gracias a su capacidad para reconocer patrones y similitudes. Asimismo, permiten procesar textos libres y extraer datos de imágenes o documentos con una alta precisión.
Estas soluciones, diseñadas para tareas específicas, son capaces de clasificar intenciones y manejar inputs no estructurados. De esta manera, cierran la brecha entre datos desordenados y una automatización eficiente, ofreciendo resultados más fiables y optimizados.
La calidad en los datos que extraemos
«La extracción de datos estructurada es más sencilla y menos propensa a errores, y herramientas como RPA Connect están diseñadas para lograrlo. Sin embargo, cuando esto no es posible, debemos aceptar el desafío y trabajar con herramientas orientadas a inputs no estructurados» señaló Adrián Tedeschi, CEO de RPA Connect
La gestión y extracción de datos de calidad es el cimiento de cualquier proyecto de automatización exitoso. Ya sea trabajando con datos estructurados o no estructurados, la elección de herramientas adecuadas puede marcar la diferencia entre un proceso eficiente y uno plagado de errores.
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