¿Qué es la Automatización Robótica de Procesos (RPA)?

La automatización robótica de procesos (RPA), también conocida como robótica de software, utiliza tecnologías de automatización inteligente para realizar tareas de oficina repetitivas de trabajadores humanos, como extraer datos, completar 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 implementar 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 comerciales en un gran volumen, liberando recursos humanos para priorizar tareas más complejas. RPA permite a los CIO y otros tomadores de decisiones acelerar sus esfuerzos de transformación digital y generar un mayor retorno de la inversión (ROI) de su personal.

RPA y Automatización Inteligente

Para que las herramientas 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 al incorporar subdisciplinas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.  

La automatización inteligente de procesos exige más que los simples sistemas basados ​​en reglas de RPA. Puede pensar en RPA como tareas de “realización”, mientras que la IA y el 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.

RPA e Inteligencia Artificial

La automatización robótica de procesos a menudo se confunde con la inteligencia artificial (IA), pero ambas son claramente diferentes. La IA combina automatización cognitiva, aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP) , razonamiento, generación y análisis de hipótesis.

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 aprendizaje automático para reconocer patrones en los datos, en particular datos no estructurados, y aprender con el tiempo. Dicho de otra manera, la IA tiene como objetivo simular la inteligencia humana, mientras que la RPA sirve únicamente para replicar tareas dirigidas por humanos. Si bien el uso de inteligencia artificial y herramientas RPA minimizan la necesidad de intervención humana, la forma en que automatizan los procesos es diferente. 

Dicho esto, RPA y AI también se complementan bien. La IA puede ayudar a RPA a automatizar tareas de manera más completa y manejar casos de uso más complejos. RPA también permite que los conocimientos de IA se apliquen más rápidamente en lugar de esperar implementaciones manuales.

¿Cómo funciona RPA?

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

• Capacidades de código bajo para crear scripts de automatización
• Integración con aplicaciones empresariales
• Orquestación y administración, incluida configuración, monitoreo y seguridad.

La tecnología de automatización, como RPA, también puede acceder a información a través de sistemas heredados, integrándose bien con otras aplicaciones a través de integraciones 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 back-end a bases de datos y servicios web empresariales también ayudan en la automatización, el valor real de RPA está en sus integraciones front-end rápidas y simples.

Los beneficios de la RPA

Existen múltiples beneficios de RPA, que incluyen:

• Menos codificación: RPA no necesariamente requiere que un desarrollador la configure; Las funciones de arrastrar y soltar en las interfaces de usuario facilitan la incorporación de personal no técnico.
• Ahorro rápido de costos:  dado que 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 concentren 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 RPA para que sigan reglas y flujos de trabajo específicos, puede reducir el error humano, particularmente en trabajos que requieren precisión y cumplimiento, como los estándares regulatorios. RPA también puede proporcionar un seguimiento de auditoría, lo que facilita el seguimiento del progreso y la resolución de problemas más rápidamente.
• Los sistemas existentes permanecen vigentes:  el software de automatización robótica de procesos no causa ninguna interrupción en los sistemas subyacentes porque los robots 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.

Desafíos de la RPA

Si bien el software RPA puede ayudar a que una empresa crezca, existen algunos obstáculos, como la cultura organizacional, los problemas técnicos y el escalamiento.

Cultura organizacional

Si bien RPA reducirá la necesidad de ciertos roles laborales, también impulsará el crecimiento de nuevos roles para abordar tareas más complejas, permitiendo a los empleados concentrarse en estrategias de nivel superior y 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 la 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 de prioridades.

Dificultad de escalamiento

Si bien RPA puede realizar múltiples operaciones simultáneas, puede resultar difícil 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 ampliar su programa RPA. Una empresa debe tener 100 o más robots activos para calificar como un programa avanzado, pero pocas iniciativas de RPA avanzan más allá de los primeros 10 robots.

Traducido y adaptado de ibm.com