Parece que la Automatización Robótica de Procesos, o tecnología RPA, está de moda en los círculos de Innovación y Tecnología en la mayoría de las organizaciones que buscan un aumento en la digitalización de sus procesos. Pero, en última instancia, ¿es una tendencia pasajera o una tecnología que impregnará las organizaciones de manera más estructural y robusta en los próximos años? Además, ¿realmente funciona?

La idea básica es hacer que las automatizaciones construidas en RPA participen en las interacciones humanas, promoviendo la ganancia de productividad, calidad, eficiencia e inteligencia.

Hay un valor medible que se puede obtener al agregar sistemas de automatización robótica para los procesos. Para empezar, se estima que el 30% de los trabajos tecnológicos actuales serán reemplazados por automatizaciones para el año 2025. Esto significa que hoy, las organizaciones están gastando tiempo y dinero para completar procesos y tareas que pueden y serán reemplazados en el futuro cercano. Además ser mejorados y simplificados.

La implementación de RPA tiene muchos beneficios más allá de la automatización. Ofrece una mayor precisión, lo que lleva a una reducción de hasta el 40% en el tiempo empleado y ahorra un 30% de los costos típicos asociados con la finalización de procesos (whatisrpa.com, 2019). Estos robots también trabajan las 24 horas del día sin descansos, liberando a su fuerza laboral para dirigir sus esfuerzos a otro lugar. Ahora, es necesario comprender algunas ventajas y desventajas (o riesgos) asociados con esta tecnología.

Algunos desafíos del RPA

Tecnologías como RPA son herramientas fantásticas para crear flujos de procesos digitales y dar nueva vida a los sistemas heredados. Solo un problema: si algo cambia con la interfaz, los datos o cualquier otro aspecto de la aplicación heredada, RPA se rompe. El cambio de interfaces agrega complejidad a la implementación. Debido a que RPA a menudo interactúa con las interfaces de usuario, incluso los cambios menores en estas interfaces pueden provocar la interrupción de la operación de automatización. Después de todo, los robots no pueden ajustar su comportamiento de la misma manera que lo haría un humano.

Los cambios ascendentes y descendentes, incluso durante la configuración del robot, pueden retrasar significativamente las automatizaciones que se ponen en producción. Por ejemplo, una nueva regla de negocio en un proceso simple puede tener un impacto muy grande en el desarrollo de la automatización. El cambio de procesos no puede ser proporcional en igual complejidad respecto al cambio de la codificación.

Una de las fortalezas de RPA es también una debilidad. El hecho de que los robots interactúan mimetizando el comportamiento del usuario, cuando en aplicaciones más antiguas sin integración a través de API, no hay más remedio que interactuar a través de la interfaz gráfica, lo que lleva a una mayor fragilidad y riesgos. La mayoría de las aplicaciones más modernas, por el contrario, ofrecen API que proporcionan a RPA un enfoque un poco más robusto para automatizar interacciones e interfaces. Ese debe ser el camino.

Una encuesta realizada por Enterprise Management Associates (EMA) encontró que el 44% de las empresas encuestadas tenían alguna iniciativa de RPA, pero no todas estaban completamente seguras de la solidez de la tecnología. En esta encuesta, el 20% de las empresas todavía están utilizando robots en la interfaz gráfica. Otro 14% está rediseñando procesos específicamente para ser gestionados por RPA y el 10% restante está “arreglando brechas” en los procesos existentes con automatizaciones.

RPA + IA ¿es la solución?

Muchos proveedores de RPA están agregando IA, o lo que la gente llama características “cognitivas” a sus ofertas. La integración de las capacidades cognitivas en las plataformas de automatización de procesos robóticos ha llevado al desarrollo de bots de software de automatización cognitiva de procesos robóticos (CRPA) que pueden automatizar tareas más complejas basadas en juicios. Esto es posible mediante la integración de varios recursos cognitivos, incluido el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el reconocimiento de voz.

Las empresas están comenzando a emplear RPA junto con tecnologías cognitivas como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para automatizar tareas no tan triviales y basadas en el juicio. La integración de las tecnologías cognitivas y RPA está extendiendo la automatización a nuevas áreas. Esto significa que puede ayudar a las empresas a ser más eficientes y ágiles a medida que avanzan para convertirse en negocios completamente digitales.

Aunque prometedor, el CRPA (para algunos, la base de la hiperautomatización) todavía está en sus primeros días. El matrimonio de RPA e IA aún no está completamente maduro y muchas empresas son incapaces de aplicar la visión de rediseñar procesos para la automatización y no automatizar los procesos existentes.

De hecho, RPA funciona mejor cuando las interfaces de aplicación son estáticas, los procesos no cambian y los formatos de datos también permanecen estables. Una combinación que es cada vez más rara en los entornos digitales dinámicos de hoy en día.

Llegando al centro de la cuestión

Los problemas con RPA, sin embargo, no son que las herramientas no sean lo suficientemente inteligentes. El desafío tiene que ver más con la resiliencia y la solidez de los procesos y las aplicaciones. Lidiar con el cambio es extremadamente doloroso y costoso en las áreas de tecnología y muy esperado por el área de negocios. Hay una dicotomía en el estado actual de las cosas que promueve la pérdida de velocidad y genera costos y retrabajos.

Agregar recursos cognitivos a la RPA no resuelve estos problemas de resiliencia y robustez. Simplemente terminas con una tecnología más inteligente que sigue siendo tan frágil como antes. Debe considerarse el uso de RPA si la visión de los sistemas heredados y la creación de una ruta para el escaneo son claras, siguiendo las buenas y mejores prácticas.

Además, es importante no desviar la atención de proyectos estratégicos y críticos, como la creación de nuevos sistemas para respaldar procesos comerciales disruptivos o el reemplazo de grandes sistemas centrales heredados que lo están obstaculizando. Es importante entender cuándo usar y cuándo no RPA.

De hecho, para que la iniciativa RPA tenga éxito es necesario seguir buenas prácticas de desarrollo considerando las particularidades de esta tecnología. Elegir buenos procesos, seguir un marco de desarrollo que establezca criterios de priorización y diseño de soluciones que promuevan la estabilidad, la anticipación de impedimentos y la creación de un entorno de pruebas es fundamental. Además, tener la visión crítica de que no existe una tecnología milagrosa y que es necesario un gobierno integrando las áreas de tecnología, procesos y negocios, puede promover más éxito y robustez a esta palanca de escaneo que es extremadamente relevante y rentable para cualquier organización, siempre y cuando se implemente correctamente.

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