Analizar resultados

Una vez que haya completado de registrar las variaciones de su tarea, es hora de aprovechar la IA.

Unassisted Task Mining is integrated with UiPath® AI Center™ to run the machine learning model and analyze the dataset.

Los conjuntos de datos que cargues deben contener al menos 10 000 acciones, pero recomendamos 50 000 acciones como buena base de referencia. El modelo puede admitir hasta 200 000 acciones recogidas en un proyecto. Como forma rápida de estimar, un usuario activo suele proporcionar de 200 a 1000 acciones por hora, dependiendo del escenario que grabe.

After running the machine learning model integrated from AI Center™, you'll see task discovery results in your Unassisted Task Mining Project. These results are determined by collected all the recorded actions and screenshots and leveraging AI to determine discrete steps and their repeatability.

Once the model has determined the discrete steps that are frequently repeated, it will create tasks to group together those steps into visualizations.

La revisión de las tareas presentadas, los seguimientos y las tendencias proporcionará información adicional sobre su organización y proceso. Puedes seguir nuestra Guía de análisis de Task Mining sin asistencia después de ejecutar el modelo de aprendizaje automático (consulta los pasos en la siguiente subsección) para aprovechar las prácticas recomendadas para impulsar el descubrimiento continuo y la accionabilidad de tu proyecto.