La automatización robótica de procesos (RPA), también conocida como robótica de software, utiliza tecnologías de automatización inteligente para realizar tareas repetitivas de oficina de trabajadores humanos, como extraer datos, rellenar formularios, mover archivos y más.
RPA combina API e interacciones de interfaz de usuario (UI) para integrar y realizar tareas repetitivas entre aplicaciones empresariales y de productividad. Al desplegar scripts que emulan procesos humanos, las herramientas 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 de negocio a un gran volumen, liberando recursos humanos para priorizar tareas más complejas. La RPA permite a los CIO y 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 en el mercado sigan siendo competitivas, deberán ir más allá de la automatización de tareas y ampliar sus ofertas para incluir la automatización inteligente (IA).
Este tipo de automatización amplía la funcionalidad de RPA incorporando subdisciplinas de inteligencia artificial, como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial.
La automatización inteligente de procesos exige más que los simples sistemas basados en reglas de RPA. Puede pensar en RPA como "hacer" tareas, mientras que IA y ML abarcan más del "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 a menudo se confunde con la inteligencia artificial (IA), pero son claramente diferentes. La inteligencia artificial (IA) combina la automatización cognitiva, machine learning (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP), 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 la RPA solo pueden seguir los procesos definidos por un usuario final, mientras que los bots de la inteligencia artificial usan machine learning para reconocer patrones en los datos, en particular los datos no estructurados, y aprenden con el tiempo.
Dicho de otra manera, la inteligencia artificial tiene como objetivo simular la inteligencia humana, mientras que la RPA sirve únicamente para replicar tareas dirigidas por humanos. Si bien el uso de herramientas de inteligencia artificial y RPA minimiza la necesidad de intervención humana, la forma en que automatizan los procesos es diferente.
Dicho esto, la RPA y la inteligencia artificial también se complementan bien. La inteligencia artificial puede ayudar a la RPA a automatizar las tareas de manera más completa y a manejar casos de uso más complejos.
La RPA también permite que los insights de inteligencia artificial se apliquen más rápidamente en lugar de esperar a las implementaciones manuales.
Según Forrester, las herramientas de software de RPA deben incluir las siguientes capacidades básicas:
- Capacidades de código bajo para crear scripts de automatización
- Integración con aplicaciones empresariales
- Orquestación y administración, incluida la configuración, el monitoreo y la seguridad
La tecnología de automatización, como RPA, también puede acceder a la información a través de sistemas heredados, integrándose bien con otras aplicaciones a través de integraciones de front-end. Esto permite que la plataforma de automatización se comporte de manera similar a un trabajador humano, realizando tareas rutinarias, como iniciar sesión y copiar y pegar de un sistema a otro.
Si bien las conexiones de back-end a bases de datos y servicios web empresariales también ayudan en la automatización, el valor real de RPA está en sus integraciones de front-end rápidas y sencillas.
Existen múltiples beneficios de RPA, que incluyen:
- Menos programación
- Ahorro rápido de costos
- Mayor satisfacción del cliente
- Mejora del ánimo de los empleados
- Mejor precisión y cumplimiento de normas
- Los sistemas existentes siguen vigentes
Menos programación
La RPA no requiere necesariamente la configuración de un desarrollador; las características de arrastrar y soltar en las interfaces de usuario facilitan la incorporación de personal no técnico.
Ahorro rápido de costos
Dado que la RPA reduce la carga de trabajo de los equipos, el personal puede reasignarse en otras tareas prioritarias que sí requieran entradas humanas, lo que genera aumentos en la productividad y el ROI.
Mayor satisfacción del cliente
Dado que los bots y chatbots pueden trabajar las 24 horas, pueden reducir los tiempos de espera para los clientes, lo que lleva a mayores tasas de satisfacción del cliente.
Mejora del ánimo de los empleados
Al eliminar la carga de trabajo repetitiva y de gran volumen de su equipo, la RPA permite a las personas centrarse 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 de normas
Dado que puede programar robots RPA para que sigan flujos de trabajo y reglas específicas, puede reducir el error humano, particularmente en torno al trabajo que requiere precisión y cumplimiento de normas, como los estándares normativos. RPA también puede proporcionar una pista de auditoría, lo que facilita el monitoreo del progreso y la resolución de problemas más rápidamente.
Los sistemas existentes siguen vigentes
El software de automatización robótica de procesos 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 se requiere de los usuarios empresariales para configurar herramientas RPA, siga leyendo en nuestro blog aquí.
Si bien el software de la RPA puede ayudar a una empresa a crecer, existen algunos obstáculos, como la cultura organizacional, los problemas técnicos y la escalabilidad.
Cultura organizacional
Si bien la RPA reducirá la necesidad de ciertas funciones laborales, también impulsará el crecimiento de nuevas funciones para abordar tareas más complejas, lo que permitirá a los empleados enfocarse en estrategias de más alto nivel y en la resolución creativa de problemas.
Las organizaciones deberán promover una cultura del aprendizaje y la innovación a medida que cambien las responsabilidades propias de las funciones laborales. La adaptabilidad de la fuerza laboral será importante para obtener resultados satisfactorios en proyectos de automatización y transformación digital.
Al educar a su personal e invertir en programas de capacitación, puede preparar a los equipos para los cambios continuos en las prioridades.
Dificultad para escalar
Si bien la RPA puede realizar múltiples operaciones simultáneas, puede resultar difícil escalar en una empresa debido a las actualizaciones regulatorias o los cambios internos.
Según un informe de Forrester, el 52 % de los clientes declara tener dificultades para escalar su programa de RPA. Una empresa debe tener 100 o más robots de trabajo activos para calificar como un programa avanzado, pero pocas iniciativas de RPA pasan de los primeros 10 bots.
Hay varias industrias que aprovechan la tecnología RPA para optimizar sus operaciones comerciales. Las implementaciones de RPA se pueden encontrar en las siguientes industrias:
Servicios bancarios y financieros
El informe de Forrester "The RPA Services Market Will Grow To Reach USD 12 Billion By 2023" (El mercado de servicios de RPA crecerá hasta alcanzar los USD 12 mil millones en 2023) señala que el 36 % de todos los casos de uso se encuentran en el ámbito de las finanzas y la contabilidad.
En la actualidad, más de 1 de cada 3 bots se encuentran en la industria financiera, lo que no sorprende, dada la adopción temprana de la automatización por parte de la banca. En la actualidad, muchos bancos importantes utilizan soluciones de automatización 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 implementa miles de bots para automatizar la entrada manual de datos de gran volumen. Estos procesos implican un sinfín de tareas tediosas basadas en reglas que la automatización agiliza.
Seguros
Los seguros están llenos de procesos repetitivos en los que sería muy conveniente la automatización. Por ejemplo, puede aplicar la RPA a operaciones de tramitación de reclamaciones, conformidad normativa, gestión de políticas y tareas de suscripción.
Venta minorista
El auge del comercio electrónico ha convertido a la RPA en un componente integral de la industria minorista moderna que ha mejorado las operaciones de back office y la experiencia del cliente. Las aplicaciones conocidas incluyen la gestión de relaciones con los clientes, la gestión de órdenes y almacenes, el procesamiento de comentarios de los clientes y la detección de fraudes.
Cuidado de la salud
La precisión y la conformidad son primordiales en la industria del cuidado de la salud. 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, la tramitación de reclamaciones de seguros y ciclos de pago, entre otros procesos.
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