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La tecnología RPA, eje de la transformación digital

AdeA   septiembre 2021

Hablar de robótica en el ámbito del software nada tiene que ver con esos autómatas con forma humanoide que hasta hace unos años eran pura ciencia ficción. La RPA (Robotic Process Automation) se enmarca dentro de la automatización de tareas y procesos. Sin embargo, no hablamos de cualquier tipo de procesos, han de ser aquellos que se basan en reglas, por lo general con repeticiones a intervalos regulares o que, al menos, tengan un detonante muy predefinido. Además, para que tenga sentido esta automatización, es importante que el volumen de repeticiones sea elevado, pues de ello dependerá que los beneficios derivados de una estrategia RPA se multipliquen.

En cualquier organización son muchos los procesos internos y externos susceptibles de ser automatizados, motivo por el cual el mercado de RPA es uno de los que está creciendo en la industria a mayor velocidad. De hecho, entre las estimaciones de mercado más conservadoras se encuentran las de Gartner, que para este año confía que alcance un volumen cercano a los 1.900 millones de dólares, aunque en el plazo de un lustro pudiera alcanzar los 30.000 millones.

Desde hace unos pocos años, empresas de cualquier tamaño y sector han comenzado a percatarse de la cantidad de tiempo y recursos que destinan a tareas que, aun siendo imprescindibles, no aportan ningún valor añadido a la organización. Ahí es donde entra en juego la tecnología RPA, especialmente con tareas que atañen a la entrada, salida e intercambio de información.

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Beneficios inmediatos de RPA

Automatizar con tecnología RPA esos procesos de gestión de archivos trae consigo importantes beneficios, prácticamente, de inmediato. Entre los más destacados se pueden señalar:

  • Reducción de tiempo: Se estima que un bot de software esa capaz de realizar estas mismas tareas hasta 15 veces más rápido que una persona, algo que cuando se refiere a procesos ligados a la atención al cliente juega un papel esencial para incrementar la satisfacción de este.
  • Mayor eficiencia: A la mejora de los tiempos de respuesta es preciso sumar, además, la reducción de los errores al eliminar procesos manuales que se prestan más a la equivocación, incrementando en consecuencia la eficiencia.
  • Mayor productividad: Por un lado, gracias a que, a diferencia de las personas, los bots de RPA pueden estar funcionando de manera ininterrumpida, haciendo frente satisfactoriamente a cualquier pico de trabajo; y por otro, a que al liberar al personal de estas tareas tediosas, pueden dedicarse a otras más provechosas e inspiradoras, lo que también garantiza una mejor experiencia de empleado.

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Nueva generación de RPA

A las soluciones RPA tradicionales se han ido incorporando otras tecnologías, como la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning (ML) o el low-code (un entorno de desarrollo con interfaz gráfica que permite construir aplicaciones casi sin conocimientos de programación). Estas tecnologías han permitido dar un salto cualitativo, dando origen al concepto de “hiperautomatización”, que viene a ampliar, significativamente, el alcance de la automatización realizado con RPA, que se limitaba a tareas no críticas de reducida complejidad.

Gracias a la IA y el ML, no solo es posible automatizar prácticamente cualquier tarea repetitiva, sino que, además, se pueden identificar de manera desatendida otros procesos susceptibles de ser automatizados. Este mapeo de nuevos procesos a automatizar dispara exponencialmente la productividad de las organizaciones como consecuencia de ampliar el alcance de la automatización, si bien es verdad que requiere de ciertos ajustes organizativos en las empresas.

La máxima a seguir no es automatizar por automatizar, sino automatizar únicamente lo que tenga sentido porque de esa manera, incluso, se pueden crear nuevos servicios y flujos de trabajo. La pandemia de COVID-19 ha validado con contundencia esta aproximación, de manera que a los beneficios de ahorros de tiempo y costes y el aumento de la eficiencia se ha sumado el incremento de la resiliencia empresarial, especialmente con el boom de teletrabajo que vivimos a partir de los meses de confinamiento.

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Casos de usos multisector

Dado que la mayor parte de los casos de uso atañen a procesos comunes en casi todos los sectores, se puede afirmar que la automatización que trae consigo el software RPA es multisector. Tanto la generación de informes como la gestión de facturas, el procesamiento de las órdenes de ventas y pedidos o, incluso, la resolución de determinadas consultas/incidencias de clientes pueden ser resueltas con esta tecnología.

De esta manera y aunque es cierto que quienes actualmente lideran la adopción de software RPA son sectores como los de telecomunicaciones y medios, servicios financieros y seguros y el tecnológico, cada vez se percibe una mayor adopción en otros, como puede ser el logístico, retail o, incluso, el sanitario y la Administración Pública.

Desde el punto de vista operativo interno, el software RPA permite hacer frente a la tediosa entrada de pedidos de ventas, manteniendo una base de datos unificada y sin datos duplicados, proporcionando la información en tiempo real y asistiendo en la toma de decisiones más rápidas con información más fiable. No solo eso, sino que esta entrada de datos puede provenir de diferentes formatos, ya sea contenido estructurado o no estructurado que, gracias al software de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es almacenado en el sistema.

Por otro lado, la incorporación de tecnologías como el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) han permitido la puesta en funcionamiento de los conocidos como chatbots que trascienden a la automatización de tareas internas, mostrando la cara de la empresa frente a sus clientes. Ya sea con nuestros bancos, aseguradoras, operadoras de telefonía o sitios de comercio electrónico, buena parte de nuestras consultas son resueltas mediante chatbots, que interactúan con nosotros sin necesidad de intervención humana.

Estos chatbots presentan diferentes tipos de complejidad, siendo capaces de desarrollar conversaciones lineales, es decir, ceñidas a un flujo de respuestas muy concreto que no permite una conversación fluida; y conversaciones no lineales, con las que gracias al ML y PLN se contextualizan conversaciones y se responde con mayor precisión al cliente. Además, en caso de ser incapaz de resolver una consulta, el sistema es capaz de contactar con un agente de manera automática.

El software RPA ha terminado por desempeñar un papel protagonista en los procesos de transformación digital que, con la pandemia, se han visto acelerados en la práctica totalidad de los sectores, marcando la diferencia y trayendo consigo ventajas competitivas tangibles.

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