65%
tasa de automatización en flujos de trabajo de centro de contacto
NOS
80%
reducción en los costes de procesamiento de documentos
Sonae Sierra
6–12
semanas desde el inicio hasta la puesta en producción
Modelo de entrega de GenOS
Por qué GenOS
Qué hace diferente a GenOS de UiPath
01
Inputs no estructurados. Ahí es donde empieza GenOS.
UiPath es excepcional para inputs estructurados y predecibles: formularios, bases de datos, APIs de esquema fijo. GenOS empieza donde UiPath necesita ayuda: PDFs sin esquema fijo, emails de clientes, transcripciones de voz y documentos mixtos que requieren comprensión del lenguaje antes de que la automatización pueda ocurrir.
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02
Sin selectores de pantalla frágiles que mantener
Los bots de UiPath se rompen cuando cambian las interfaces de las aplicaciones. Los agentes de GenOS leen documentos y entienden el lenguaje. No hay dependencia de interfaz que mantener. Su proveedor cambia el diseño de su factura. El sistema se adapta. No hace falta reescribir nada.
03
La mayoría de las empresas usan ambos
UiPath gestiona la automatización de reglas de back-office estructurado. GenOS gestiona la inteligencia documental, los agentes de cara al cliente y las decisiones de juicio que el RPA no puede tomar. Operan en capas distintas del mismo flujo de trabajo.
Por qué cambiar a GenOS
Los equipos eligen GenOS frente a UiPath cuando
- Sus inputs no son estructurados: PDFs, emails, formularios manuscritos, grabaciones de voz
- El flujo de trabajo requiere entender, interpretar o clasificar lenguaje
- Necesita una capa de retrieval junto a la automatización
- Su proceso tiene tasas de excepción altas que requieren juicio, no solo reglas
- Quiere reducir la carga de mantenimiento: los bots de RPA se rompen cuando cambian las interfaces; GenOS se adapta
- La gobernanza de las decisiones de IA, no solo los registros del flujo de trabajo, es un requisito de cumplimiento
Función por función
| GenOS | UiPath | |
|---|---|---|
| Paradigma de automatización | Nativo en IA: los modelos de lenguaje procesan y enrutan; reglas deterministas donde se necesiten | Nativo en RPA: los robots manejan interfaces de software siguiendo reglas explícitas y codificadas |
| Gestión de inputs no estructurados | Construido para inputs no estructurados: PDFs, emails, voz, documentos mixtos | Requiere input estructurado o semiestructurado; tiene dificultades con documentos de formato libre |
| Comprensión del lenguaje | NLU nativo vía LLMs: clasifica, extrae, resume, interpreta la intención | NLU mínimo; depende de la coincidencia de patrones y la extracción de datos estructurados |
| Automatización basada en reglas | Compatible mediante pasos de pipeline deterministas e integraciones de herramientas | Lo mejor de su categoría: motor de reglas profundo, lógica condicional, programador y orquestador |
| Integración con sistemas heredados | Integración vía API y basada en documentos; sin screen scraping | Screen scraping y automatización de interfaz para cualquier software, incluidos sistemas heredados sin API |
| Carga de mantenimiento | Baja: los LLMs se adaptan a la variación del input; sin selectores de interfaz frágiles que mantener | Alta: los bots se rompen cuando cambian las interfaces de las aplicaciones, lo que exige mantenimiento continuo |
| Gestión de excepciones | La IA enruta las excepciones con contexto; flujos de trabajo con humano en el ciclo incorporados | Colas de excepción disponibles; el contexto que llega a las personas se limita a campos estructurados |
| Gobernanza y registro de auditoría | Registros de auditoría de cada llamada al modelo, decisión y acción, con contexto de razonamiento | Registros de ejecución del flujo de trabajo; el registro de auditoría cubre qué pasó, no por qué |
| Retrieval | RAG integrado: automatización más acceso al conocimiento correcto en cada paso | Sin capacidad de retrieval; requiere herramienta externa |
| Tiempo de implementación | 6 a 12 semanas con un Forward Deployed Engineer para un flujo de trabajo de producción definido | Varía mucho; bots simples en días, flujos de trabajo complejos en meses con ayuda de un integrador |
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre GenOS y UiPath?
UiPath maneja interfaces de software con reglas codificadas y está construido para inputs estructurados y predecibles. GenOS entiende el lenguaje: lee los PDFs, emails y conversaciones que rompen los bots frágiles, y luego automatiza el flujo de trabajo a su alrededor, gobernado de principio a fin.
¿Puede GenOS sustituir nuestros bots de RPA?
Para flujos de trabajo impulsados por inputs no estructurados o juicio, sí, y con menos mantenimiento, porque no hay selectores de pantalla que se rompan. Para la automatización de reglas rígida y totalmente estructurada, UiPath sigue siendo sólido. La mayoría de las empresas usan ambos en capas distintas del mismo flujo de trabajo.
¿GenOS necesita mantenimiento de bots como UiPath?
No. Los bots de UiPath se rompen cuando cambian las interfaces de las aplicaciones. Los agentes de GenOS leen documentos e interpretan el lenguaje, así que un diseño de factura modificado no requiere reescritura. La carga de mantenimiento es sustancialmente menor.
En resumen
El RPA está construido para inputs estructurados y predecibles, y se rompe cuando cambia la pantalla o el documento. GenOS lee lenguaje no estructurado de forma nativa, se adapta sin reescritura y gobierna cada decisión que toma. El trabajo consiste en entender documentos e intención, no en hacer clic en formularios fijos. GenOS es la plataforma.
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