, Maider Azanza Sese
, Miguel Rodríguez Luaces
, M. M. Roldán García
, Dolores Burgueño Caballero
, José Raúl Romero Salguero
, José Antonio Parejo Maestre
, José Francisco Chicano García
, Marcela Genero
, Óscar Díaz García
, José González Enríquez
, Mª Carmen Penadés
; Silvia Mara Abrahao Gonzales (col.)
, 2021La Automatización Robótica de Procesos (RPA) ha ganado especial atención en los últimos años tanto en la industria como en la academia. RPA surge como una forma de automatizar tareas humanas mundanas y repetitivas. En comparación con la automatización tradicional, RPA requiere un menor nivel de intrusión en la infraestructura informática. Una práctica habitual es comenzar monitorizando la interacción de los humanos con los sistemas de información (i.e., eventos de ratón y teclado). El estado del arte actual indica que utilizar herramientas de análisis de dichas interacciones (e.g., minería de procesos) aporta importantes ventajas para los proyectos RPA. Sin embargo, existen ciertos comportamientos humanos (i.e., decisiones dentro de un proceso) que dependen de la información visualizada por el humano y que resultan inexplicables mediante estás técnicas. Este trabajo elabora un método que utiliza la información gráfica de las interfaces de usuario que, posteriormente, es transformada en un problema de aprendizaje supervisado para producir modelos explicables de dichos comportamientos. Este método puede aplicarse para dar soporte avanzado a proyectos RPA, como automatizar el desarrollo de robots o generar predicciones y simulaciones.
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