¿Qué es la automatización robótica de procesos (RPA)?

La 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 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 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.

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 la RPA incorporando subdisciplinas de inteligencia artificial, como machine learning, 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 robótica de procesos a menudo se confunde con inteligencia artificial (IA), pero las dos son claramente diferentes. La IA combina automatización cognitiva, machine learning (ML), procesamiento de lenguaje natural (PNL), razonamiento, generación de hipótesis y análisis.

La diferencia crítica es que la RPA se basa en procesos, mientras que la IA está basada 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 los datos no estructurados, y aprender con el tiempo. Dicho de otra manera, la IA está destinada a simular la inteligencia humana, mientras que la RPA es 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.

La RPA y la IA también 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 que los insights de la IA se implementen más rápidamente en lugar de esperar las implementaciones manuales.

Según Forrester, las herramientas de software de RPA deben incluir las siguientes capacidades básicas:

1. Capacidades de código bajo para crear scripts de automatización
   
   
2. Integración con aplicaciones empresariales
   
   
3. 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: debido a que la RPA reduce la carga de trabajo de los equipos, el personal puede reasignarse a otros trabajos prioritarios que sí requieren aportes humanos, lo que genera aumentos en la productividad y el retorno de la inversión (ROI).
  
  
• Mayor satisfacción del cliente: debido a 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 de 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. La 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 RPA puede ayudar a una empresa a crecer, existen algunos obstáculos, como la cultura organizacional, los problemas técnicos y el escalamiento.

Si bien la RPA reducirá la necesidad de ciertos roles laborales, también impulsará el crecimiento de nuevos roles para abordar tareas más complejas, lo que permitirá a los empleados enfocarse en una estrategia de mayor nivel y en la resolución creativa de problemas. Las organizaciones deberán promover una cultura de aprendizaje e innovación a medida que cambien las responsabilidades dentro de los roles laborales. La adaptabilidad de una fuerza laboral será importante para obtener resultados exitosos 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.

Si bien la RPA puede realizar múltiples operaciones simultáneas, puede resultar difícil de escalar en una empresa debido a actualizaciones regulatorias o 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 activos en funcionamiento para calificar como un programa avanzado, pero pocas iniciativas de RPA avanzan más allá 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
- Seguros
- Comercio minorista
- Atención médica

Servicios bancarios y financieros En el informe de Forrester sobre “The RPA Services Market Will Grow To Reach USD 12 Billion By 2023”, el 36 % de todos los casos de uso se encontraban en el espacio financiero y contable. Hoy en día, más de 1 de cada 3 bots están en la industria financiera, lo que no sorprende dada la temprana adopción de la automatización por parte de la banca. 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 lavado de dinero. 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 
Los seguros están llenos de procesos repetitivos muy adecuados para la automatización. Por ejemplo, puede aplicar la RPA a las operaciones de procesamiento de reclamaciones, el cumplimiento normativo, la gestión de políticas y las 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 administrativas y la experiencia del cliente. Entre las aplicaciones más populares figuran la gestión de las relaciones con los clientes, la gestión de almacenes y pedidos, el tratamiento de las opiniones de los clientes y la detección de fraude.

Atención médica
Precisión y el cumplimiento 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, el procesamiento de reclamaciones de seguros y los ciclos de pago, entre otros procesos.

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