Aumentando la Resiliencia de Automatizaciones GUI mediante Agentes de Inteligencia Artificial

Abstract

Las automatizaciones a través de interfaces gráficas de usuario (GUI), como la Automatización Robótica de Procesos (RPA), se han convertido en los últimos años en una solución viable para automatizar procesos digitales repetitivos mediante la interacción de robots software con interfaces de usuario existentes. Sin embargo, a pesar de la implementación de planes de gestión de riesgo para asegurar el funcionamiento de dichas automatizaciones, los cambios en entornos digitales generados por terceros, como los cambios en interfaces gráficas de usuario (GUI) con las que interactúa un robot, pueden generar excepciones imprevistas e imprevisibles. Debido a esto, una organización puede verse obligada a mantener un equipo con cobertura continua encargado de monitorizar y reparar sus automatizaciones para cumplir con los acuerdos a nivel de servicio (ANS) que mantiene con sus clientes o mantener procesos críticos funcionales para evitar pérdidas. Con el objetivo de mitigar este problema, este trabajo expone un framework basado en técnicas de deep learning (DL) e inteligencia artificial (IA) agéntica con el objetivo de detectar e interceptar las excepciones de un robot, generar un plan de recuperación y ejecutarlo dinámicamente vía un agente de GUI sobre el entorno digital de la automatización original, para posteriormente agilizar el proceso de actualización del script de automatización. Esta solución permite la corrección de excepciones relacionadas con cambios en las GUI que provoquen cambios en el flujo de acciones necesarias para realizar el proceso, lo que supone un avance sobre soluciones existentes que se limitan a solucionar excepciones provocadas meramente por cambios en el posicionamiento o atributos de componentes.