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RPA (Automatización de Procesos Robóticos): el Primer Paso en la Transformación Digital

Robotic Process Automation (RPA) ha estado liderando el movimiento de transformación digital que ha mejorado las operaciones y modelos de negocio en muchas empresas durante los últimos años. Sin embargo, independientemente de su éxito, el nombre elegido para esta tecnología aún genera confusión entre los ejecutivos de negocios no iniciados.

No, no se trata del tipico robot basado en hardware que normalmente asociamos con el término. Va un paso o dos más allá de la automatización de los procesos de negocio que ha existido por lo menos durante treinta años. Pero no llega tan lejos como para justificar su descripción, como muchos vendedores de RPA tienden a hacer hoy en día, como una tecnología de “inteligencia artificial”.

RPA es un software que imita la acción humana al realizar una tarea repetitiva, basada en reglas que a veces requiere una decisión o acción. Es especialmente apropiado para tareas de integración en las que los empleados proporcionan un puente entre bases de datos y sistemas dispares. A diferencia de las tecnologías tradicionales de automatización de procesos, el software RPA puede interpretar la interfaz de usuario de aplicaciones específicas y seguir los pasos previamente ejecutados por el operador humano. Otra diferencia con respecto a las tecnologías tradicionales de automatización de procesos es que no se programan, sino que se describen en la aplicación RPA, de la misma manera que un empleado demostraría el proceso a un compañero de trabajo.

Como tal, el RPA es un gran ejemplo de tecnología en crecimiento. Con RPA, los empleados pueden crear, lanzar y gestionar “trabajadores digitales” o “empleados virtuales” que les ayuden a realizar su trabajo, liberándolos para que puedan trabajar en tareas de mayor valor añadido (y potencialmente más satisfactorias). Al mismo tiempo, esta dimensión de “autoservicio” de RPA también libera al personal de TI para centrarse en iniciativas más significativas (y potencialmente generadoras de ingresos) a nivel de toda la empresa.

Millones de tareas repetitivas y lentas son realizadas cada día por los empleados de una empresa grande típica. Se trata de tareas bien definidas, que implican datos estructurados, como actualizar la información de contacto de los clientes, buscar el estado más reciente de una transacción de ventas, abrir archivos adjuntos de correo electrónico o emitir un pedido.

La principal diferencia entre el software RPA y los empleados que asiste es que funciona todo el día, todos los días del año. Este monitoreo constante del proceso proporciona una serie de beneficios importantes, tales como una mejor recopilación y análisis de datos y una mejor detección de anomalías en el proceso. Otros beneficios incluyen una mayor velocidad en la realización de tareas rutinarias, una mayor satisfacción del empleado y del cliente, costes de mano de obra reducidos, una mejor consistencia en la ejecución y una mayor precisión. En términos más generales, RPA mejora la estandarización en toda la empresa y garantiza el cumplimiento de la normativa y las políticas internas.

La implementación del RPA involucra varios desafíos. Estos retos son los típicos de cualquier proceso o actividad que se vuelve digital: la amenaza de ciberataques, los costes iniciales, la formación del personal en las nuevas habilidades necesarias y el ajuste de los procesos de trabajo, y el coste del mantenimiento continuo, revisiones y actualizaciones de las rutinas de trabajo automatizadas.

En un futuro, las propias herramientas de RPA experimentarán importantes mejoras, incorporando los recientes avances en el software de inteligencia artificial (IA). Añadir capacidades de aprendizaje de máquinas, por ejemplo, hace avanzar el RPA en la evolución de la automatización empresarial, permitiendo al software “aprender” de su observación constante del proceso y ajustar las decisiones y acciones requeridas o incluso el proceso mismo. También ayuda a trasladar el RPA del ámbito de los datos estructurados al más desafiante de los datos no estructurados, ampliando el alcance de las actividades que puede manejar.

Además, al combinar el RPA con nuevos métodos basados en el aprendizaje profundo de reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural (y su encapsulación en los chatbots empresariales) los hará altamente versátiles y capaces de abordar tareas de mayor nivel, basadas en el juicio. Con el tiempo, estos avances acercarán a las empresas al día en que muchos de sus empleados dispondrán de su propio asistente personal automatizado, lo que mejorará la productividad y la calidad de vida en el trabajo.

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