Algunas empresas ya resuelven con éxito sus tareas utilizando ChatGPT y otras redes neuronales que funcionan según el mismo principio del modelo de diálogo. Pero un chatbot puede funcionar no solo como herramienta independiente, sino también como «amplificador» de la automatización. Para ello, las funciones de las redes neuronales pueden vincularse con las tecnologías RPA. A continuación le explicaremos cómo ayuda la IA a los robots y qué tareas puede resolver una combinación de este tipo, así como la forma de utilizar ahora un chatbot en una plataforma RPA.
Cómo las empresas están avanzando con la robotización: escenarios
El principio del éxito del trabajo con redes neuronales se basa en especificar correctamente las instrucciones. Un prompt es una consulta que hacemos a la red neuronal para obtener un resultado. Si la prompt no es lo suficientemente clara y contiene pocos datos de entrada, la respuesta de la red neuronal será vaga o sobre un tema completamente distinto.
Sin tener en cuenta la calidad de la indicación, las redes neuronales actuales para la generación de textos tienen una desventaja importante: la fiabilidad de la información. Hoy en día IA no puede producir textos en los que se pueda confiar al 100%. Algunos datos la red neuronal los inventa o los proporciona de forma incompleta, por lo que sin la edición por parte de un experto o un redactor no será posible transferir completamente la generación de textos a un chatbot. Pero esta desventaja de IA no es importante para las tareas de robotización.
Para la robotización, la ventaja de IA es que las redes neuronales entienden bien la tarea del usuario y tienen en cuenta el contexto. Es decir, si se dan las condiciones adecuadas y se describe con detalle lo que hay que hacer, el chatbot entenderá la tarea.
La comprensión del contexto es muy adecuada para enlazar con robots de software. Los robots pueden encargarse de la recogida de datos primarios y para ello trabajan con la interfaz gráfica de diversos servicios o sistemas de contabilidad. Una red neuronal procesará los datos recogidos y realizará las tareas del usuario basándose en ellos. Si se da al bot la condición de trabajar sólo con documentos específicos, se puede evitar el riesgo de errores reales.
Cómo puede funcionar en la práctica la sinergia de las plataformas de RPA e inteligencia artificial.
Comunicación con los clientes en chatbots. La red neuronal puede configurarse para trabajar sólo con documentos internos de la empresa. Por ejemplo, con instrucciones para pagar facturas. De este modo, cuando un usuario escriba al chatbot, el robot pasará el mensaje al modelo lingüístico, y éste encontrará la información necesaria en las instrucciones y dará una respuesta al usuario. Debido a que se toma como base la documentación interna, el chatbot trabajará sólo con información verificada.
Comunicación interna de la empresa. En este caso, la combinación de RPA e IA funciona de la misma manera, con la diferencia de que las solicitudes las realizan los empleados de la organización. Pueden hacer preguntas sobre normas corporativas y recibir información, por ejemplo, sobre cómo hacer una solicitud de vacaciones.
Búsqueda de nuevos empleados. El robot informático puede recopilar y filtrar currículos de diversas fuentes: por ejemplo, sitios de búsqueda de empleo, correo. Los datos se envían a GPT y el chatbot los analiza automáticamente. Por ejemplo, los clasifica por cargo, departamento u otros datos.
Elaboración de resúmenes. Debido a que el modelo GPT comprende fácilmente la tarea, no es difícil configurar el robot para que recoja los documentos necesarios para transmitirlos a la red neuronal, tras lo cual podrá «extraer» de ella los datos necesarios, y el robot los introducirá, por ejemplo, en el sistema contable.
Básicamente, RPA es una base sobre la que podemos superponer otras herramientas, y un chatbot no es más que una de ellas. En este conjunto, la inteligencia artificial complementa a RPA.
Cómo vincular RPA e inteligencia artificial hoy día
En una de las últimas actualizaciones de la plataforma PIX RPA, hemos añadido actividades para trabajar con ChatGPT de OpenAI. Para utilizar conjuntamente RPA e IA, no es necesario acceder a la red neuronal y seleccionar los mensajes: las consultas y condiciones introducidas se establecen en nuestra plataforma y, a continuación, se generan automáticamente los mensajes correctos para estas consultas y se transmiten a ChatGPT. La respuesta a la consulta también se abre dentro de la plataforma PIX - no tienes que ir a otros programas y aplicaciones.
Más información sobre las actividades:
"Consultar el modelo GPT". Esta es una oportunidad para establecer consultas a la red neuronal teniendo en cuenta varios parámetros que tú mismo configuras. Por ejemplo, en un campo especial puedes especificar el contexto - digamos, "eres un analista de negocios". En otro campo puede especificar la temperatura de respuesta. Si este parámetro es igual a 0, ChatGPT dará respuestas estructuradas, y si aumenta el parámetro, la red neuronal abordará la tarea de forma más creativa. Encontrará más información sobre todos los parámetros en la Base de Conocimientos de PIX.
"Reconocer entidades (NER)". Puedes especificar las entidades que debe definir la red neuronal y su descripción textual. Por ejemplo, queremos "extraer" el mes en que se creó el documento. Para ello, escribimos "mes" en el nombre de la entidad y "mes en que se creó el documento" en la descripción. Después ya podemos ejecutar el proceso. A la salida obtendremos el mes de creación del documento. El mismo principio puede utilizarse para obtener otra información de los documentos y luego asignarla a robots para que la introduzcan en el sistema.
"Clasificar texto GPT". Puedes especificar clases de documentos, y la red neuronal distribuirá el flujo entrante sólo a estas clases. Por ejemplo, podemos especificar las clases "Factura" y "Contrato de venta". En este caso, si entra en el flujo un documento que no pertenece a ninguna de las clases, la red neuronal se dará cuenta.
"Resumir texto". La red neuronal proporcionará respuestas basadas en la información que especifique el usuario. Puedes pedirle que responda a una pregunta concreta sobre el texto o que escriba una versión corta del mismo.
Para trabajar con GPT en la plataforma PIX, se necesita obtener openai_api_key. No es difícil hacerlo, hemos publicado instrucciones detalladas en nuestra Base de Conocimientos
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