Para la creación de IA, como aún no he tenido proyectos con esa función, ¿cómo funcionaría este tipo de implementación real de la herramienta?

El IBM RPA implementa dos mecanismos de aprendizaje automático y un punto de integración: - Base de conocimiento (KB), es un algoritmo de preguntas y respuestas que aprende con una base de datos de preguntas y respuestas. Los usuarios cargan una hoja de cálculo que contiene un FAQ (u otro conjunto de preguntas y respuestas) y el sistema aprende de ellas. Los usuarios pueden usar esta función para hacer preguntas en lenguaje natural y poder responderlas. Esta función puede ser utilizada tanto por asistentes digitales (teléfono y chat) como por cualquier bot, ya que sus parámetros de entrada son el enunciado del texto y la respuesta es el conjunto de respuestas posibles, pudiendo ser utilizado para responder correos electrónicos, tickets, etc. - Clasificación de Texto, es un algoritmo de aprendizaje automático capaz de clasificar textos basado en un conjunto de ejemplos. Nuestro enfoque para la clasificación de texto emplea un algoritmo propietario que puede generar un conjunto de modelos de aprendizaje automático sobre un conjunto de ejemplos y usar esos modelos en coordinación para aumentar la precisión. - R. El IBM RPA tiene integración profunda con R, proporcionando la capacidad de usar un script R en un bot. La integración se encarga de traducir las variables R en variables IBM RPA y viceversa de forma transparente. Documentación: https://www.ibm.com/docs/en/rpa/21.0?topic=automation-machine-learning