La automatización de procesos robóticos (RPA), también conocida como robótica de software, utiliza tecnologías de automatización inteligente para realizar tareas de oficina repetitivas de trabajadores humanos, como extraer datos, rellenar formularios, mover archivos y más.
La RPA combina las API y las interacciones de la interfaz de usuario (IU) para integrar y realizar tareas repetitivas entre las aplicaciones empresariales y de productividad. Mediante la implementación de scripts que emulan procesos humanos, las herramientas de RPA completan la ejecución autónoma de diversas actividades y transacciones en sistemas de software no relacionados.
Esta forma de automatización utiliza software basado en reglas para realizar actividades de procesos empresariales en un gran volumen, permitiendo que las personas dispongan de más tiempo para dar prioridad a tareas más complejas. La RPA permite a los directores de sistemas de información y a otros responsables de la toma de decisiones acelerar sus esfuerzos de transformación digital y generar un mayor retorno de la inversión (ROI) de su personal.
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Para que las herramientas de RPA del mercado sigan siendo competitivas, deberán ir más allá de la automatización de tareas y ampliar sus ofertas para incluir la automatización inteligente (AI). Este tipo de automatización amplía la funcionalidad de RPA al incorporar subdisciplinas de inteligencia artificial, como el machine learning, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial.
La automatización inteligente de procesos exige más que los simples sistemas basados en reglas de RPA. Puede pensar en la RPA como una forma de "hacer" tareas, mientras que la IA y el ML abarcan más el "pensamiento" y el "aprendizaje", respectivamente. Entrena algoritmos utilizando datos para que el software pueda realizar tareas de una manera más rápida y eficiente.
La automatización de procesos robóticos suele confundirse con la inteligencia artificial (IA), pero son diferentes. La IA combina automatización cognitiva, machine learning (ML), procesamiento del lenguaje natural (PLN), razonamiento, generación de hipótesis y análisis.
La diferencia fundamental es que la RPA se basa en procesos, mientras que la IA se basa en datos. Los bots de RPA solo pueden seguir los procesos definidos por un usuario final, mientras que los bots de IA utilizan el machine learning para reconocer patrones en los datos, en particular en los no estructurados, y aprender con el tiempo. Dicho de otro modo, la IA pretende simular la inteligencia humana, mientras que la RPA se limita a reproducir tareas dirigidas por humanos. Aunque el uso de la inteligencia artificial y las herramientas de RPA minimizan la necesidad de intervención humana, la forma en que automatizan los procesos es diferente.
Dicho esto, la RPA y la IA se complementan bien. La IA puede ayudar a la RPA a automatizar tareas de forma más completa y a gestionar casos de uso más complejos. La RPA también permite actuar más rápidamente sobre los conocimientos de IA en lugar de esperar a implementaciones manuales.
Según Forrester, las herramientas de software de RPA deben incluir las siguientes capacidades principales:
- Capacidades low-code para crear scripts de automatización
- Integración con aplicaciones empresariales
- Orquestación y administración, incluida la configuración, la supervisión y la seguridad
La tecnología de automatización, como la RPA, también puede acceder a la información a través de sistemas heredados, integrándose bien con otras aplicaciones mediante integraciones front-end. Esto permite a la plataforma de automatización comportarse de forma similar a un trabajador humano, realizando tareas rutinarias, como iniciar sesión y copiar y pegar de un sistema a otro. Aunque las conexiones back-end a bases de datos y servicios web empresariales también contribuyen a la automatización, el verdadero valor de la RPA reside en sus rápidas y sencillas integraciones front-end.
Los beneficios de la RPA son múltiples, entre ellos:
- Menos codificación: la RPA no requiere necesariamente un desarrollador para su configuración; las funciones de arrastrar y soltar en las interfaces de usuario facilitan la incorporación de personal no técnico.
- Ahorro rápido de costes: dado que la RPA reduce la carga de trabajo de los equipos, el personal se puede reasignar hacia otros trabajos prioritarios que requieren aporte humano, lo que genera aumentos en la productividad y el retorno de la inversión.
- Mayor satisfacción del cliente: dado que los bots y chatbots pueden funcionar las 24 horas del día, pueden reducir los tiempos de espera de los clientes, lo que genera mayores tasas de satisfacción del cliente.
- Mejora de la moral de los empleados: al eliminar la carga de trabajo repetitiva y de gran volumen de su equipo, la RPA permite que las personas se centren en una toma de decisiones más reflexiva y estratégica. Este cambio en el trabajo tiene un efecto positivo en la felicidad de los empleados.
- Mejor precisión y cumplimiento: dado que puede programar robots de RPA para que sigan flujos de trabajo y reglas específicos, puede reducir el error humano, especialmente en el trabajo que requiere de precisión y cumplimiento, como los estándares normativos. La RPA también puede proporcionar un registro de auditoría, lo que facilita el seguimiento del progreso y la resolución de problemas con mayor rapidez.
- Permanencia de los sistemas existentes: el software de automatización de procesos robóticos no causa ninguna interrupción en los sistemas subyacentes porque los bots trabajan en la capa de presentación de las aplicaciones existentes. Por lo tanto, puede implementar bots en situaciones en las que no tiene una interfaz de programación de aplicaciones (API) o los recursos para desarrollar integraciones profundas.
Para obtener más información sobre lo que necesitan los usuarios empresariales para configurar herramientas de RPA, lea nuestro blog aquí.
Si bien el software de RPA puede ayudar a una empresa a crecer, existen algunos obstáculos, como la cultura organizativa, los problemas técnicos y la escalabilidad.
Cultura organizativa
Si bien la RPA reducirá la necesidad de ciertos roles laborales, también impulsará el crecimiento de nuevas funciones para abordar tareas más complejas, lo que permitirá a los empleados concentrarse en una estrategia de alto nivel y en la resolución creativa de problemas. Las organizaciones tendrán que promover una cultura de aprendizaje e innovación a medida que cambien las responsabilidades dentro de los puestos de trabajo. La adaptabilidad de la fuerza laboral será importante para obtener resultados exitosos en proyectos de automatización y transformación digital. Al formar a su personal e invertir en programas de capacitación, puede preparar a los equipos para afrontar cambios continuos en las prioridades.
Dificultad en el escalado
Si bien la RPA puede realizar múltiples operaciones simultáneas, puede resultar difícil de escalar en una empresa debido a las actualizaciones regulatorias o los cambios internos. Según un informe de Forrester, el 52 % de los clientes afirman que tienen dificultades para escalar su programa de RPA. Una empresa debe tener 100 o más robots de trabajo activos para considerarse un programa avanzado, pero pocas iniciativas de RPA progresan más allá de los primeros 10 bots.
Son varios los sectores que aprovechan la tecnología de RPA para agilizar sus operaciones. Se pueden encontrar implantaciones de RPA en los siguientes sectores:
Banca y servicios financieros: en el informe de Forrester "The RPA Services Market Will Grow To Reach USD 12 Billion By 2023" ("El mercado de servicios de RPA aumentará hasta alcanzar los 12 millones de dólares en 2023"), el 36 % de todos los casos de uso correspondían al espacio financiero y contable. En la actualidad, más de 1 de cada 3 bots se encuentran en el sector financiero, lo cual no es de extrañar dada la adopción temprana de la automatización por parte de la banca. Hoy en día, muchos bancos importantes utilizan soluciones de automatización de RPA para automatizar tareas, como la investigación de clientes, la apertura de cuentas, el procesamiento de consultas y la lucha contra el blanqueo de capitales. Un banco despliega miles de bots para automatizar la entrada manual de datos de gran volumen. Estos procesos implican una gran cantidad de tareas tediosas y basadas en reglas que la automatización agiliza.
Seguros: el sector de los seguros está lleno de procesos repetitivos que se prestan a la automatización. Por ejemplo, se puede aplicar la RPA a las operaciones de procesamiento de reclamaciones, el cumplimiento normativo, la gestión de pólizas y las tareas de suscripción.
Venta al por menor: el auge del comercio electrónico ha hecho de la RPA un componente integral del sector minorista moderno, que ha mejorado las operaciones administrativas y la experiencia del cliente. Entre las aplicaciones más populares se encuentran la gestión de las relaciones con los clientes, la gestión de almacenes y pedidos, el procesamiento de comentarios de los clientes y la detección del fraude.
Atención médica: la precisión y el cumplimiento son fundamentales en el sector sanitario. Algunos de los hospitales más grandes del mundo utilizan software de automatización de procesos robóticos para optimizar la gestión de la información, la gestión de recetas, el procesamiento de reclamaciones de seguros y los ciclos de pago, entre otros procesos.
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