La automatización de procesos robóticos (RPA), también denominada robótica de software, utiliza tecnologías de automatización para imitar las tareas de back-office de los trabajadores humanos, como extraer datos, rellenar formularios, mover archivos, etcétera. Combina interacciones de interfaz de usuario (UI) y API para integrar y realizar tareas repetitivas entre aplicaciones empresariales y de productividad. Al implementar scripts que emulan procesos humanos, las herramientas RPA realizan la ejecución autónoma de diversas actividades y transacciones en distintos sistemas de software no relacionados.
Esta forma de automatización utiliza software basado en reglas para realizar una gran cantidad de actividades de procesos de negocio y liberar recursos humanos para priorizar tareas más complejas. La RPA permite a los CIO y a otros responsables de toma de decisiones acelerar las iniciativas de transformación digital y generar un mayor rendimiento de la inversión (ROI) en personal.
Para mantener su competitividad en el mercado, las herramientas de RPA deberán dejar de limitarse a la automatización de tareas y ampliar su oferta para incluir automatización inteligente (AI). Este tipo de automatización amplía la funcionalidad de RPA al incorporar subdisciplinas de inteligencia artificial, como machine learning, procesamiento del lenguaje natural y visión artificial.
La automatización de procesos inteligente requiere más recursos que los sistemas basados en reglas de RPA. Se puede decir que la RPA "hace" las tareas, mientras que la IA y el ML se refieren más a "pensar" y "aprender", respectivamente. Entrena algoritmos utilizando datos para que el software pueda realizar tareas de una forma más rápida y eficiente.
La automatización de procesos robóticos se suele confundir con inteligencia artificial (IA), pero los dos términos son claramente diferentes. La IA combina automatización cognitiva, machine learning (ML), procesamiento del lenguaje natural (PNL), 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 que define un usuario final, mientras que los bots de IA utilizan machine learning para reconocer patrones en los datos, en particular en datos no estructurados, y aprenden con el tiempo. Dicho de otra manera, la IA está destinada a 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 IA también se complementan bien. La IA puede ayudar a la RPA a automatizar tareas de un modo más completo y gestionar casos de uso más complejos. Además, la RPA puede servir para agilizar la respuesta ante la información obtenida mediante IA, en lugar de tener que esperar a las implementaciones manuales.
Según Forrester, las herramientas de software de RPA deben incluir las siguientes prestaciones básicas:
- Prestaciones con poco código para generar scripts de automatización
- Integración con aplicaciones empresariales
- Orquestación y administración que incluyen configuración, supervisión y seguridad
La tecnología de automatización, como RPA, también puede acceder a la información a través de los sistemas heredados, y se integra bien con otras aplicaciones a través de integraciones de front-end. De este modo, la plataforma de automatización se puede comportar de manera similar a un trabajador humano y realizar tareas rutinarias, como registros y operaciones de copiar y pegar de un sistema a otro. Aunque las conexiones de back-end a las bases de datos y los servicios web empresariales también contribuyen a la automatización, el valor real de la RPA reside en sus integraciones de front-end rápidas y sencillas.
La RPA proporciona numerosas ventajas, como por ejemplo:
- Menos código: la RPA no requiere necesariamente que un desarrollador se encargue de la configuración; las funciones de arrastrar y soltar de las interfaces de usuario facilitan la participación de personal no técnico.
- Rápido ahorro de costes: dado que la RPA reduce la carga de trabajo de los equipos, se puede reasignar al personal a otras tareas prioritarias que requieran intervención humana, y aumentar así la productividad y el ROI.
- Mayor satisfacción del cliente: puesto que los bots y los chatbots pueden trabajar de forma ininterrumpida, pueden reducir los tiempos de espera para los clientes y generar índices más altos de satisfacción del cliente.
- Mejora de la motivación de los empleados: al liberar al equipo de las cargas de trabajo repetitivas de gran volumen, la RPA permite al personal centrarse en tomar decisiones más meditadas y estratégicas. Este cambio en el trabajo tiene un efecto positivo en el ánimo de los empleados.
- Mejor precisión y conformidad: puesto que los robots de RPA se pueden programar para seguir reglas y flujos de trabajo específicos, puede reducir el error humano, en especial en relación con las tareas que requieren precisión conformidad, como los reglamentos normativos. La RPA también ofrece seguimiento de auditoría, de modo que facilita la supervisión del progreso y agiliza la resolución de los problemas.
- Los sistemas existentes siguen en funcionamiento: el software de automatización de procesos robóticos no causa ninguna disrupción a los sistemas subyacentes, ya que los bots trabajan en la capa de presentación de las aplicaciones existentes. Por lo tanto, puede implementar bots en situaciones en las que no disponga de una interfaz de programación de aplicaciones (API) o de los recursos necesarios para desarrollar integraciones profundas.
Para obtener más información sobre los requisitos que deben cumplir los usuarios profesionales para configurar herramientas RPA, lea nuestro blog aquí.
Aunque el software de RPA puede favorecer el crecimiento de la empresa, también presenta ciertos obstáculos, como la cultura organizativa, los problemas técnicos y el escalado.
Cultura organizativa
Aunque la RPA reducirá la necesidad de ciertos roles de trabajo, también impulsará el crecimiento de nuevos roles para abordar tareas más complejas, de modo que permitirá a los empleados centrarse en la estrategia de alto nivel y la resolución creativa de problemas. Las organizaciones deberán fomentar una cultura de aprendizaje e innovación como responsabilidad como parte de este cambio de roles. La adaptabilidad de los trabajadores será muy importante para obtener buenos resultados en los proyectos de automatización y transformación digital. Al educar a su personal e invertir en programas de formación, puede preparar a los equipos para cubrir turnos continuos en función de las prioridades.
Dificultades de escalado
Aunque la RPA puede realizar varias operaciones simultáneas, puede resultar difícil de escalar en una empresa debido a las actualizaciones de la normativa o los cambios internos. Según un informe de Forrester, el 52 % de los clientes declaran que tienen dificultades para escalar su programa RPA. Una compañía debe tener 100 o más robots activos en funcionamiento para cumplir los requisitos como programa avanzado, pero pocas iniciativas de RPA pasan de los primeros 10 bots.
Hay varios sectores que utilizan tecnología RPA para optimizar sus operaciones de negocio. Existen implementaciones de RPA en los sectores siguientes:
Servicios bancarios y financieros: en el informe de Forrester "The RPA Services Market Will Grow To Reach USD 12 Billion By 2023", el 36 % de los casos de uso pertenecen a finanzas y contabilidad. Actualmente, más de 1 de cada 3 bots se encuentran en el sector financiero, un dato que no sorprende, dada la temprana adopción de la automatización por parte de la banca. Hoy en día, muchos grandes bancos utilizan soluciones de automatización RPA para automatizar tareas, como estudios de cliente, apertura de cuentas, procesos de consulta y prevención de blanqueo de capitales. Un banco despliega miles de bots para automatizar la entrada de datos manual de gran volumen. Estos procesos implicar una plétora de tareas tediosas y basadas en reglas que la automatización agiliza.
Seguros: el sector de los seguros presenta multitud de procesos repetitivos apropiados para automatización. Por ejemplo, se puede aplicar RPA a las tareas de operaciones de proceso de reclamaciones, conformidad con la normativa, gestión de políticas y evaluación de riesgos.
Venta minorista: el auge del comercio electrónico ha convertido a la RPA en un componente integral del sector de la distribución minorista moderna, que ha mejorado las operaciones de back office y la experiencia del cliente. Las aplicaciones más populares incluyen gestión de relaciones con los clientes, gestión de pedidos y almacenes, procesamiento de comentarios de cliente y detección de fraude.
Atención sanitaria: la precisión y la conformidad son primordiales en el sector de la asistencia médica. Algunos de los hospitales más importantes del mundo utilizan software de automatización de procesos robóticos para optimizar la gestión de la información, la gestión de recetas, los procesos de reclamación de seguros y los ciclos de pago de seguros, entre otros procesos.
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