Se estima que la inversión en proyectos globales de automatización de procesos robóticos (RPA) alcanzarán los 1.890 millones de dólares en 2021, un aumento del 19,5% con respecto a 2020, según el último pronóstico de Gartner. A pesar de las presiones económicas causadas por la pandemia de la COVID-19, el mercado de RPA todavía se espera que crezca a tasas de dos dígitos hasta 2024.
“El impulsor clave de los proyectos de RPA es su oportunidad para la mejora de la calidad, la velocidad y la productividad del proceso, cada una de las cuales es cada vez más importante a medida que las organizaciones intentan satisfacer las demandas de reducción de costes durante la COVID-19.(...)Las empresas pueden avanzar rápidamente en sus iniciativas de optimización digital invirtiendo en software RPA, y la tendencia no va a desaparecer pronto ”, dijo Fabrizio Biscotti, vicepresidente de investigación de Gartner.
El esfuerzo de las organizaciones, y en especial para los líderes en las áreas de IT, para llegar a ser Data Driven está siendo difícil, con barreras más culturales que tecnológicas. DataOps es un conjunto de metodologías que tratan de superar estos obstáculos.
La automatización robótica de procesos o RPA por su siglas en inglés - Robotic Process Automation - es la tecnología que permite que un “robot” emule e integre las acciones de una interacción humana en sistemas digitales para ejecutar un proceso comercial u operativo.
Una gran ventaja es que no es estrictamente necesario tener conocimientos de programación o de arquitectura técnica y es relativamente sencillo desarrollar un robot que ejecute un proceso simple. Empresas como UiPath ya diseñan sus soluciones para que su implantación sea fácil e intuitiva.
Los robots emplean la interfaz de usuario para capturar datos y manipular aplicaciones existentes del mismo modo que los humanos. Son capaces de realizar interpretaciones, activar respuestas y comunicarse con otros sistemas para operar en una amplia gama de tareas repetitivas.
Otras ventajas que podemos resaltar es que tienen completa disponibilidad para operar 24/7 (nunca duermen), no cometen errores (que en tareas repetitivas hechas por humanos se disparan exponencialmente) y pueden ejecutar muchos procesos en paralelo en pocos segundos, volumen que si se cubriera con fuerza de trabajo tradicional sería muchísimo más costoso.
A pesar de ser tecnología emergente, los procesos cubiertos por RPA ya empiezan a adoptarse regularmente en empresas de varios países.
En el Reino Unido, en una encuesta realizada a diferentes empresarios prominentes, se determinó que hay interés en aplicar RPA a los procesos de negocio más transaccionales como lo son cuentas por pagar y procesamiento de gastos de viaje.
En el sector salud, la automatización robótica de procesos ayuda a agilizar el procesamiento de datos. La atención médica ha sido uno de los sectores más afectados por la Covid-19. De hecho, una de las características de la actual crisis sanitaria es la ingente cantidad de información en tiempo real que se está generando y que es, en muchas ocasiones, imposible de canalizar de forma adecuada.
Un robot de automatización de procesos puede programarse para que lea resultados de pruebas y/o análisis y los incluya en un sistema cerrado, iniciando sesión con clave de seguridad y estandarizando la información al subirla, de manera que el personal sanitario puede dedicarse a tiempo completo al cuidado de pacientes.
Esta misma situación se produce en las administraciones gubernamentales, como por ejemplo en la posible saturación de los servicios de empleo, los retrasos en los cobros de ERTE, etc. Recientemente, el Gobierno Español decidió que las personas trabajadoras que padecen el Covid-19 pudieran estar en cuarentena en sus domicilios u hospitales bajo una baja laboral considerada como accidente de trabajo. Esto ha hecho que el sector de Mutuas de Accidente vea incrementada su actividad, tanto por la tramitación del conocido como “papeleo”, como la solicitud de información de muchos afectados.
La automatización robótica de procesos ayuda a manejar este creciente volumen de llamadas de una manera efectiva y rápida. El personal de la mutua puede recibir una ficha ya completada de cada cliente o usuario con indicaciones sobre su petición y su expediente. De esta manera, los empleados serán más productivos, atendiendo solo aquellas llamadas que requieran de una atención al cliente directa.
Los robots de software de RPA están programados para seguir reglas, ya sean de filtro de validación de datos, de negocio, de proceso, etc. No se cansan nunca y no cometen errores.
Una vez programadas y enviadas las órdenes, los robots de RPA se ejecutan de forma fiable, reduciendo los riesgos. Todo lo que hacen se monitoriza a través del orquestador y los registros quedan almacenados por cada ejecución en la nube.
El RPA puede reducir los costes de procesamiento hasta en un 80%. En menos de 12 meses, la mayoría de empresas ha obtenido una rentabilidad de la inversión positiva y una reducción acumulativa de costes.
A lo largo de todas las unidades comerciales y zonas geográficas, la automatización robótica de procesos realiza un enorme volumen de operaciones en paralelo, ya sea en entornos de escritorio o en la nube. Es posible implementar rápidamente robots adicionales con costes mínimos, dependiendo del flujo de trabajo y la estacionalidad.
Los empleados son los primeros en suscribir las ventajas del RPA, ya que elimina actividades sin valor añadido, aligera la creciente presión de trabajo de los trabajadores, les permite reinvertir ese tiempo en tareas de mayor valor, etc.
La tecnología futura nos llevará a trabajar de la mano con máquinas inteligentes, por lo que tendremos que desarrollar nuevas capacidades de trabajo. Cada vez más, la automatización se combina con tecnología cognitiva avanzada con capacidades similares a los humanos, realizando cada vez más acciones como reconocer tipografías, identificar imágenes y procesar el lenguaje natural.
Se espera que para el 2025 la inteligencia artificial sea parte de la operativa corriente de los negocios, permitiendo ampliamente el reconocimiento y procesamiento del lenguaje natural, la capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados, el análisis predictivo basado en un hipótesis, las capacidades avanzadas de aprendizaje y la mejora de rendimiento.
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