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Automatización robótica de procesos (RPA)

¿Qué es la automatización robótica de procesos?

La automatización robótica de procesos (RPA) es una tecnología que imita la forma en que los humanos interactúan con el software para realizar tareas repetibles de gran volumen. La tecnología RPA crea programas de software o bots que pueden iniciar sesión en aplicaciones, ingresar datos, calcular y completar tareas y copiar datos entre aplicaciones o flujos de trabajo según sea necesario.

Cuando se combina con IA y aprendizaje automático, RPA puede capturar más contexto del contenido con el que está trabajando al leer texto o escritura a mano con reconocimiento óptico de caracteres (OCR); al extraer entidades como nombres, términos de factura o direcciones utilizando procesamiento de lenguaje natural (NLP); y al capturar más contexto a partir de imágenes, como estimar automáticamente los daños por accidente en una imagen de reclamación de seguro.

La RPA está ganando popularidad porque puede reducir costos, agilizar el procesamiento e impulsar mejores experiencias de los clientes. Otro atractivo del software RPA es que las unidades de negocio pueden implementarlo sin tener que aprender nuevas herramientas o pedir soporte a los equipos de TI, y sin cambiar la infraestructura de TI subyacente de una organización.

Sin embargo, a medida que RPA ha ganado popularidad, las empresas están viendo la necesidad de integrar las automatizaciones de procesos de RPA en sus sistemas de TI. Si bien las automatizaciones de RPA pueden acelerar drásticamente un proceso comercial previamente manejado por humanos, los bots pueden romperse cuando cambian las interfaces de la aplicación o los flujos de trabajo del proceso.

Las herramientas de RPA más nuevas utilizan inteligencia artificial, visión artificial (machine vision) y procesamiento de lenguaje natural para mitigar los problemas de rotura. Las plataformas de RPA modernas también proporcionan cierta integración con capacidades de gestión y gobernanza de TI centralizadas, lo que facilita la ampliación del uso de RPA en toda la empresa.

¿Cómo funciona la RPA?

RPA refleja la forma en que las personas están acostumbradas a interactuar y pensar en las aplicaciones de software. La capacidad de RPA para copiar la forma en que los humanos realizan un proceso basado en computadora ha contribuido a su popularidad en comparación con las herramientas de automatización como las interfaces de programación de aplicaciones (API) o el desarrollo de código bajo que son más escalables, pero menos intuitivas, o que requieren conocimientos de expertos para su uso.

Estos seis beneficios de la RPA pueden ayudar a las empresas a lograr la transformación digital.

Los bots de RPA más simples se pueden crear registrando los clics y las pulsaciones de teclas cuando un usuario interactúa con una aplicación. Cuando surgen problemas, un usuario puede simplemente observar cómo el bot se conecta con la aplicación e identificar los pasos que deben ajustarse.

En la práctica, estas grabaciones básicas a menudo sirven como plantilla para crear bots más robustos que pueden adaptarse a los cambios en el tamaño de la pantalla, el diseño o los flujos de trabajo. Las herramientas de RPA más sofisticadas utilizan la visión artificial para interpretar los iconos y el diseño en la pantalla, y realizar los ajustes necesarios.

Algunas herramientas de RPA también pueden usar estas grabaciones iniciales para crear bots RPA híbridos que comienzan simplemente registrando un flujo de trabajo existente y luego generando dinámicamente una automatización del flujo de trabajo en el back-end. Este tipo de bots híbridos aprovechan la simplicidad del desarrollo de RPA y la escalabilidad de la automatización del flujo de trabajo nativo

En otras implementaciones de RPA, las herramientas de minería de procesos y de tareas se utilizan para capturar automáticamente los flujos de trabajo de los procesos de negocio que sirven como plantillas de inicio para las automatizaciones de RPA. La minería de procesos puede analizar los registros de aplicaciones ERP y CRM, por ejemplo, para generar automáticamente un mapa de procesos empresariales comunes. Las herramientas de minería de tareas utilizan una aplicación que se ejecuta localmente con visión artificial para capturar las interacciones de un usuario en varias aplicaciones. Todos los principales proveedores de RPA están comenzando a desarrollar este tipo de integraciones de minería de procesos.

Las herramientas de RPA también se pueden conectar a módulos de IA que tienen capacidades como OCR, visión artificial, comprensión del lenguaje natural o motores de decisión, lo que da como resultado lo que se denomina automatización inteligente de procesos. Estas capacidades a veces se empaquetan en módulos de automatización cognitiva diseñados para respaldar las mejores prácticas para una industria o proceso comercial en particular.

¿Quién usa RPA?

La RPA se utiliza en la mayoría de las industrias, particularmente en aquellas que incluyen tareas repetitivas como seguros, banca, finanzas, salud y telecomunicaciones.

La RPA se utiliza en finanzas para automatizar la gobernanza, conciliar cuentas o procesar facturas.

La RPA se utiliza para automatizar varios procesos de la cadena de suministro, incluida la entrada de datos, el mantenimiento predictivo y el servicio de asistencia posventa.

La RPA se utiliza en todas las industrias para automatizar tareas de memoria de gran volumen.

Las empresas de telecomunicaciones utilizan RPA para configurar nuevos servicios y los sistemas de facturación asociados para nuevas cuentas. Las empresas de telecomunicaciones también utilizan RPA para extraer datos de varios sistemas al evaluar las interrupciones de los equipos o al predecir problemas.

Todos los principales integradores de sistemas, incluidos Capgemini, Deloitte, EY, Genpact, Tata Consultancy Services y Wipro, están utilizando RPA para ayudar a construir aplicaciones verticales que pueden facilitar que las empresas adopten las mejores prácticas en su nicho.

¿Cuáles son los beneficios de la RPA?

La tecnología de automatización de procesos robóticos puede ayudar a las organizaciones en sus viajes de transformación digital haciendo lo siguiente:

  • posibilitando un mejor servicio al cliente;
  • asegurando que las operaciones y procesos comerciales cumplan con las regulaciones y los estándares de cumplimiento;
  • acelerando drásticamente el tiempo de procesamiento;
  • mejorando la eficiencia digitalizando y auditando los datos del proceso;
  • reduciendo costos al reducir las tareas manuales y repetitivas; y
  • permitiendo que los empleados sean más productivos.
Las implementaciones de RPA pueden ser un desafío. Aquí hay cinco puntos débiles que el liderazgo ejecutivo debe estar preparado para abordar.

¿Cuáles son los desafíos de la RPA?

Hay una serie de desafíos relacionados con la RPA, que han limitado su uso:

  • Escalabilidad. Las empresas han tenido dificultades para escalar las iniciativas de automatización de RPA porque, aunque los robots de software de RPA son relativamente fáciles de implementar, pueden ser difíciles de gobernar y administrar y, por lo tanto, difíciles de escalar.
  • Habilidades limitadas. Si bien su nombre incluye las palabras «automatización de procesos», muchos críticos han señalado que las herramientas de software de RPA automatizan las tareas. A menudo se requiere más trabajo para unir varias tareas en un proceso. Craig Le Clair, analista de Forrester Research, advirtió a las empresas que observen la «regla de los cinco» al crear aplicaciones de RPA porque tienden a fallar cuando un bot debe tomar más de cinco decisiones, manipular más de cinco aplicaciones o hacer más de 500 clics.
  • Seguridad. Los bots de RPA a veces necesitan acceder a información confidencial para completar sus tareas. Si se ven comprometidos, suponen un riesgo de seguridad adicional para las empresas.
  • Resistencia limitada. Las fallas de RPA pueden ocurrir cuando las aplicaciones cambian de formas que los desarrolladores no anticipan.
  • Nuevos problemas de control de calidad. Los bots requieren una variedad de nuevas prácticas de control de calidad para garantizar que continúen funcionando según lo previsto.
  • Intimidad. Los bots pueden participar en el trabajo con información de identificación personal que se rige por requisitos de privacidad. Los equipos deben asegurarse de que estos datos se procesen de conformidad con las leyes locales de protección de datos, como el RGPD. Por ejemplo, si un bot de RPA trasladó datos fuera de un país determinado sin cifrado, sería una violación del artículo 44 del RGPD. Los proveedores de RPA están comenzando a buscar la certificación ISO 27701 como base para la gestión de información confidencial.
  • Eficiencia. Los bots de RPA atraviesan manualmente una aplicación de la misma manera que lo hace un humano. Esto puede no ser tan eficiente como automatizar aplicaciones a través de API o automatizaciones de flujo de trabajo integradas en la propia aplicación.

Aplicaciones de RPA

Algunas de las principales aplicaciones de RPA incluyen las siguientes:

  • Servicio al cliente. RPA ayuda a las empresas a brindar un mejor servicio al cliente al automatizar las tareas del centro de contacto, incluida la verificación de firmas electrónicas, la carga de documentos escaneados y la verificación de información para aprobaciones o rechazos automáticos.
  • Las organizaciones utilizan RPA para contabilidad general, contabilidad operativa, informes transaccionales y presupuestación.
  • Servicios financieros. Las empresas de la industria de servicios financieros utilizan RPA para pagos de divisas, automatizando la apertura y cierre de cuentas, gestionando solicitudes de auditoría y procesando reclamaciones de seguros.
  • Cuidado de la salud. Las organizaciones médicas usan RPA para manejar registros de pacientes, reclamos, atención al cliente, administración de cuentas, facturación, informes y análisis.
  • Recursos humanos. RPA puede automatizar las tareas de RR.HH., incluida la incorporación y la baja, la actualización de la información de los empleados y los procesos de envío de hojas de horas.
  • Gestión de la cadena de suministro. RPA se puede utilizar en la gestión de la cadena de suministro para adquisiciones, automatizando el procesamiento y los pagos de pedidos, monitoreando los niveles de inventario y rastreando los envíos.

Principales proveedores de RPA

Enumerados en orden alfabético, los siguientes son algunos de los principales proveedores de RPA:

  • ABBYY ha sido durante mucho tiempo líder en el desarrollo de herramientas de OCR para optimizar las aplicaciones administrativas. La compañía se ha expandido recientemente para ayudar a extender sus capacidades de automatización a más casos de uso.
  • Automation Anywhere proporciona una plataforma de fuerza de trabajo digital empresarial orientada a los procesos de adquisiciones a pagos, cotización a efectivo, recursos humanos, procesamiento de reclamaciones y otros procesos administrativos.
  • Blue Prism se centra en ayudar a las organizaciones de industrias reguladas a automatizar procesos ofreciendo robots alineados con el escritorio que se definen y administran de forma centralizada.
  • Kryon proporciona capacidades de automatización de ciclo completo que incluyen minería de procesos, gobernanza y módulos de inteligencia artificial que pueden ampliar las capacidades de RPA.
  • NICE se ha centrado tradicionalmente en mejorar las interacciones de los clientes con los centros de llamadas y en múltiples puntos de contacto. La compañía expandió sus diversas capacidades de automatización para admitir RPA, con un fuerte enfoque en mejorar la experiencia del cliente a través de múltiples canales.
  • Pegasystems ha sido tradicionalmente líder en herramientas de gestión de procesos de negocio (BPM), pero se expandió a RPA con la adquisición de OpenSpan en 2016.
  • UiPath ofrece una plataforma abierta para ayudar a las organizaciones a automatizar de manera eficiente los procesos comerciales.

Qué buscar en el software RPA

Cuando los líderes empresariales buscan tecnologías RPA, deben considerar varias cosas:

  • Escalabilidad. Se recomienda a las empresas que seleccionen plataformas RPA que se puedan administrar y escalar de forma centralizada desde un panel de control central, en lugar de implementarlas y escalarlas en cada escritorio.
  • Velocidad. Las empresas deberían poder diseñar y probar nuevos procesos robóticos en unas pocas horas o menos, así como optimizar los bots para que funcionen rápidamente.
  • Fiabilidad. A medida que las empresas lanzan robots para automatizar cientos o incluso miles de tareas manuales, deben buscar herramientas con monitoreo y análisis integrados que les permitan monitorear el estado de sus sistemas.
  • Sencillez. Las organizaciones deben buscar productos que sean lo suficientemente simples para que los empleados de la empresa puedan crearlos y usarlos para manejar varios tipos de trabajo, incluida la recopilación de datos y la conversión de contenido en información que permita a los líderes tomar las mejores decisiones comerciales.
  • Inteligencia. Las mejores herramientas de RPA pueden admitir actividades simples basadas en tareas, leer y escribir en cualquier fuente de datos y aprovechar el aprendizaje más avanzado para mejorar aún más la automatización.
  • Clase empresarial. Las empresas deben buscar herramientas creadas desde cero para lograr escalabilidad, confiabilidad y capacidad de administración de nivel empresarial.
  • Gobernanza. Las empresas deben analizar las diversas capacidades de seguridad y gobierno para ayudar a administrar las credenciales de seguridad de los bots, evaluar cualquier problema de privacidad y señalar cualquier problema.
  • Planificación financiera. Las herramientas para registrar el uso de bots pueden ayudar a los equipos a evaluar el ROI de los bots existentes y priorizar las oportunidades para una nueva automatización en función del valor estimado.

Toma de decisiones de nivel gerencial en torno a la RPA

Aunque el software de automatización reemplazará muchos trabajos, se crearán otros para las personas que mantienen y mejoran el software RPA.

Cuando los robots de software reemplazan a las personas en la empresa, los ejecutivos de nivel gerencial deben ser responsables de garantizar que se logren los resultados comerciales y se cumplan las nuevas políticas de gobierno.

La tecnología de automatización robótica de procesos también requiere que el CTO o CIO asuma un papel más de liderazgo y asuma la responsabilidad de los resultados comerciales y los riesgos de implementar herramientas RPA.

Además, el director de operaciones, el director de TI y el director de recursos humanos, así como el ejecutivo de nivel gerencial relevante que es dueño del proceso que se está automatizando, deben trabajar para garantizar la disponibilidad de una plataforma segura de nivel empresarial para controlar y operar bots en todos los sistemas. .

Evolución de la RPA

RPA se basa en el éxito de las tecnologías macro desarrolladas para automatizar tareas manuales dentro de aplicaciones como Excel. En la década de 1980, estas capacidades se ampliaron a muchas aplicaciones empresariales, utilizando aplicaciones de extracción de datos altamente personalizadas. Varios proveedores de herramientas de prueba reforzaron sus capacidades de automatización a principios de siglo para ayudar a automatizar las pruebas de interacción del usuario y las pruebas de carga.

El término real RPA fue acuñado en 2012 por Phil Fersht, fundador y analista principal de HFS Research. La tecnología avanzó con dificultad hasta aproximadamente 2018, cuando explotó en popularidad a medida que las empresas emprendieron la transformación digital y mejoraron las capacidades de la plataforma RPA. Hoy en día, es una de las categorías de automatización de aplicaciones empresariales de más rápido crecimiento.

Hoy en día, el software RPA es particularmente útil para organizaciones que tienen muchos sistemas diferentes y complicados que necesitan interactuar juntos de manera fluida. Por ejemplo, si a un formulario electrónico de un sistema de recursos humanos le falta un código postal, el software de automatización tradicional marcaría el formulario como una excepción y un empleado manejaría la excepción buscando el código postal correcto e ingresándolo en el formulario. Una vez que se completa el formulario, el empleado puede enviarlo a nómina para que la información pueda ingresarse en el sistema de nómina de la organización. Sin embargo, con la tecnología RPA, el software tiene la capacidad de adaptarse para interactuar con el sistema de nómina sin ayuda humana.

El futuro del mercado de RPA está impulsado por la hiperautomatización

Un informe de Global Market Insights Inc. espera que el mercado de RPA alcance los $ 5 mil millones para 2024. La mayor adopción de tecnologías de RPA por parte de las organizaciones para mejorar sus capacidades y rendimiento y aumentar el ahorro de costos son las principales razones del crecimiento esperado de RPA.

Aunque RPA ha sido popular debido a su simplicidad, las empresas han luchado con las implementaciones de escala. Gartner predice que, a largo plazo, el crecimiento de RPA se acelerará mediante la hiperautomatización.

Los esfuerzos de hiperautomatización combinan RPA con otros tipos de herramientas de automatización, incluidas herramientas de desarrollo de código bajo y sin código, herramientas de BPM y motores de decisión. Los módulos de automatización cognitiva y IPA facilitarán la integración de las capacidades de IA en estas automatizaciones.

La minería de procesos y tareas ayudará a identificar nuevas automatizaciones. Otras herramientas de gobernanza de IA ayudarán a las empresas a gestionar el proceso general para agilizar los procesos de manera que garanticen una IA de confianza.

A medida que la hiperautomatización se afianza, las empresas deberán desarrollar un enfoque estratégico para identificar y generar oportunidades de automatización, y luego gestionar el proceso general en toda la empresa. Algunas organizaciones han establecido un centro de excelencia de automatización para coordinar y escalar proyectos de automatización.

La investigación de Forrester ha predicho que el impacto colectivo de estos diversos tipos de tecnologías de automatización podría ayudar a las empresas a ahorrar $ 132 mil millones en valor laboral, solo en los EE. UU.

Este contenido se actualizó por última vez en septiembre 2021

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