La tecnología de automatización robótica de procesos avanza rápidamente. En poco más de una década, esta forma de automatización de procesos empresariales ha pasado de la oscuridad a la corriente dominante. Empresas de todo el mundo utilizan la tecnología para ser más productivas y ahorrar dinero, y su adopción casi universal está a la vuelta de la esquina.
Si alguna vez ha pensado «¿cómo hemos llegado hasta aquí?», está de suerte. En este artículo se analizan las raíces de la tecnología RPA, se estudia cómo está configurando el mundo empresarial moderno y se examina qué cabe esperar de las tecnologías de automatización en el futuro.
Bienvenido a la tecnología RPA: un repaso al pasado, presente y futuro.
¿Cuándo se acuñó el término Robótica
¿Se utilizó por primera vez la automatización de procesos?
El término,
Automatización Robótica de Procesos, se utilizó por primera vez en 2012.
Sin embargo, según el documento de investigación
La automatización robótica de procesos (RPA) y su futuro
(O. Doguc, 2020), el término no despegó realmente hasta alrededor de 2014 a 2015.
Aunque esta disciplina era relativamente modesta en aquel momento, ganó adeptos y atención cuando las empresas empezaron a anunciar los ahorros y eficiencias que habían conseguido gracias a la automatización. En 2018, KPMG publicó el El ascenso de los humanos informe. El documento sugería que los bancos e instituciones financieras podrían reducir los costes del sector en un 75%. En los años siguientes, la adopción aumentó espectacularmente.
La tecnología RPA en el pasado
El término automatización fue acuñado en 1946 por
D.S. Harder, director de ingeniería de la Ford Motor Company.
Cuando su fábrica de automóviles empezó a utilizar dispositivos y controles automáticos en sus líneas de producción mecanizadas, nació el concepto. En nuestro contenido actual, la automatización se refiere a las técnicas que hacen que los sistemas funcionen automáticamente. Estos sistemas pueden ser mecánicos, eléctricos o informáticos.
Sin embargo, aunque puede que no existiera una palabra distinta para designarla en la década de 1940, la automatización forma parte de la historia de la humanidad desde hace miles de años. Ya en el siglo I a.C., los romanos utilizaban ruedas hidráulicas para moler el grano. En el siglo IX, el agua y los molinos estaban en pleno apogeo. En la época de la Revolución Industrial, las máquinas de vapor alcanzaron nuevos niveles de eficiencia.
La cuestión es que los humanos siempre hemos estado a la búsqueda de tecnología que pudiéramos aprovechar para aumentar la productividad. Sin embargo, las raíces de la tecnología de automatización robótica de procesos se remontan estrictamente a la época del primer ordenador. Los primeros ordenadores se utilizaron para descargar a los humanos de la carga de las matemáticas y pasársela a las máquinas.
En el documento.
La fuerza de trabajo digital del futuro: Automatización robótica de procesos (RPA)
(S. Madakam, 2019), el autor sugiere que las raíces del RPA se remontan al ENIAC, un ordenador inventado entre 1943 y 1946. Curiosamente, la fecha de finalización coincide aproximadamente con la primera vez que D.S. Harder utilizó el término automatización. El autor también sugiere un punto de partida anterior para la tecnología, postulando que «el ábaco fue la primera máquina de computación».
Los primeros ordenadores eran difíciles de manejar. Eran complejos de utilizar y tan enormes que había que alojarlos en habitaciones enteras. Sin embargo, a medida que el hardware informático maduraba, su precio disminuía. En la década de 1990, los ordenadores personales ya se podían encontrar en los hogares de todo el mundo desarrollado.
A medida que avanzaba la tecnología informática, las empresas automatizaban los procesos rutinarios mediante lenguajes de scripting y macros. Por lo general, se accedía a estas herramientas desde aplicaciones como Microsoft Word o Excel. Aunque estos usos parecen primitivos hoy en día, representan un primer paso importante hacia la mecanización del software.
A principios de la década de 2000, empresas como BluePrism y UIPath allanaron el camino a la RPA con el lanzamiento de plataformas diseñadas para automatizar los procesos administrativos y de back-office de las organizaciones. Estas plataformas, a menudo denominadas «bots» o «robots de software», eran capaces de imitar acciones humanas dentro de sistemas informáticos. Podían interactuar con múltiples aplicaciones, introducir datos, extraer información de documentos y ejecutar otras tareas diversas.
1. Raíces de la tecnología RPA
Uno de los primeros caminos de la RPA fue la externalización de procesos empresariales (BPO). En aquella época, las empresas subcontrataban el trabajo manual a diversas organizaciones. La realización de estas tareas dependía del trabajo manual, a menudo en países lejanos.
La competencia por este tipo de negocio era feroz. Sin embargo, el aumento de los costes laborales hizo que las empresas de externalización buscaran formas más baratas de realizar estas tareas. Además, gestionar una plantilla en distintos países y husos horarios conlleva sus propias complejidades. Por ello, muchos de estos servicios fueron de los primeros en adoptar la RPA.
La tecnología de raspado de pantallas es otro precursor de la RPA. Según algunas fuentes, esta práctica se remonta a los inicios de la World Wide Web de Tim Berner-Lee. Sin embargo, otras fuentes sugieren que la tecnología surgió en los años 60 o 70 como forma de permitir el intercambio de datos entre terminales de mainframe con interfaces no estandarizadas.
Otra pieza crucial del rompecabezas era el software de automatización del flujo de trabajo. El concepto de gestión de flujos de trabajo se remonta a los albores de la Era Industrial, pero en realidad fue la aparición de los primeros programas informáticos de flujos de trabajo en los años 80 lo que produjo una tecnología que es precursora directa de la RPA. Este software suele automatizar el procesamiento de pedidos y la gestión de inventarios, liberando a los trabajadores manuales para que realicen otras tareas.
En conjunto, estas tendencias apuntan a un aumento del apetito por la eficiencia que hace de la tecnología RPA una cuestión de cuándo y no de si.
2. Diez primeros casos de uso de RPA
Los primeros casos de uso de RPA implican la automatización de tareas repetitivas basadas en reglas. Los objetivos iniciales de la tecnología RPA se centraban en agilizar las operaciones y los procesos empresariales. Algunos de estos casos de uso iniciales proporcionan una referencia útil de lo que la tecnología podía hacer en ese momento.
He aquí diez primeros casos de uso de la tecnología RPA.
- Introducción, migración, extracción y validación de datos
- Copia de seguridad y archivo de datos
- Rellenado automático de formularios
- Procesamiento de nóminas
- Conciliación de cuentas
- Gestión de existencias
- Pruebas de control de calidad
- Facturación sanitaria
- Tramitación de préstamos
Como puede ver, las aplicaciones de la tecnología RPA eran muy diversas. Sin embargo, a medida que las empresas comenzaron a ahorrar tiempo y dinero en estas transacciones, empezaron a explorar los límites de la RPA. Pronto entramos en la encarnación actual de las herramientas RPA.
La tecnología RPA en el presente
La historia actual de la tecnología RPA es la de un éxito casi ininterrumpido. En poco tiempo, la RPA se ha consolidado como una herramienta indispensable que ha dado paso a una nueva era de productividad en la empresa moderna.
Ya hemos explorado las raíces de la RPA; ahora es el momento de ver lo que la tecnología está haciendo hoy para ayudar a las empresas a impulsar los ingresos y los resultados.
RPA en la actualidad
En gran medida, las capacidades actuales de la RPA están en deuda con la Inteligencia Artificial. Aunque la RPA por sí sola era capaz de impulsar una mayor eficiencia y productividad, se topaba con duros límites cuando las tareas requerían cognición humana. Sin embargo, la integración y convergencia con las herramientas de IA dio lugar a una ampliación del alcance de los proyectos de RPA.
Una de las limitaciones más significativas de la tecnología RPA es su incapacidad para tratar datos no estructurados. Sin embargo, el uso de la tecnología de visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) ha echado por tierra estas restricciones anteriores. Al adaptarse a las nuevas tecnologías de IA, la RPA es ahora más importante que nunca.
1. Herramientas de RPA centradas en la industria
Hay pocas señales más seguras de que el mercado está madurando que el hecho de que los proveedores empiecen a lanzar herramientas específicas para cada sector. En los últimos tiempos, se han introducido en el mercado productos que ofrecen soluciones de automatización listas para usar en los ámbitos de la sanidad, las finanzas, los recursos humanos y la logística, entre otros. Estas aplicaciones vienen con plantillas que facilitan enormemente el diseño de la automatización de procesos.
2. RPA y automatización cognitiva
La convergencia de la RPA y la Automatización Cognitiva (también denominada Automatización Inteligente) ha supuesto un gran avance en los últimos años. La fusión de IA, ML y RPA permite a los equipos potenciar la automatización de sus procesos empresariales.
Ahora, tanto las operaciones de back-office como las de front-office pueden sacar gran partido de la tecnología RPA, permitiendo que sus procesos automatizados manejen todo tipo de datos no estructurados e incluso tomen decisiones que antes requerían la intervención humana.
3. Centro de Excelencia de RPA (CoE)
Aunque el potencial de la RPA es obvio, maximizar la eficiencia es una preocupación para muchas empresas. Muy a menudo, los cuellos de botella no se producen en el aspecto técnico, sino porque las empresas carecen de los conocimientos necesarios para aprovechar realmente la ventaja. Las organizaciones están creando un RPA
Centro de Excelencia (CoE)
para garantizar que tienen la previsión y la comprensión de la tecnología necesarias para impulsar proyectos que cambien las reglas del juego.
4. RPA en la nube
Las herramientas de RPA basadas en la nube presentan una excelente opción para las empresas modernas. El acceso remoto a estas herramientas ayuda a garantizar que los empleados puedan trabajar desde cualquier lugar con una solución de automatización segura, elástica y escalable. Sin embargo, lo que quizá sea más importante, la conectividad en la nube permite a las empresas sacar el máximo partido del análisis de datos y ML al proporcionar una gran potencia de cálculo a los empleados, independientemente de su ubicación.
5. RPA sin código
En los últimos años se ha popularizado la RPA sin códigos ni guiones. El diseño UI/UX es un elemento esencial de la adopción. Garantizar que todo el mundo, y no sólo un pequeño grupo de programadores, pueda crear procesos automatizados ayuda a democratizar la tecnología y propicia una mayor creatividad y colaboraciones más rápidas.
6. Orquestación del flujo de trabajo
En el pasado, la RPA se utilizaba mejor para tareas predecibles y basadas en reglas. Sin embargo, las limitaciones incluían problemas para escalar las soluciones de RPA y un alto nivel tanto de gestión como de mantenimiento. Si a esto añadimos la creciente complejidad de los procesos informáticos, tenemos un problema que pide a gritos una solución. Introduzca la orquestación del flujo de trabajo.
La orquestación de flujos de trabajo permite que los procesos de RPA funcionen de forma más eficiente y en el orden correcto. Para las empresas que necesitan escalar y crecer, estos avances tienen un valor incalculable.
7. Automatización del mercado medio y de las PYME
La tecnología RPA solía estar fuera del alcance de las PYME. Sin embargo, como toda tecnología, con el paso de los años se ha vuelto más barata y accesible. Este desarrollo es esencial para ayudar a las empresas disruptivas a prosperar e incluso competir contra el statu quo.
8. Transformación digital
No se puede hablar del uso actual de la RPA sin mencionar cómo esta tecnología ha permitido la transformación digital de los sectores tradicionales de papel y lápiz. Aparte del impacto medioambiental positivo, también ha permitido a las empresas hacer más con menos y reducir la carga de sus trabajadores manuales.
Diez casos actuales de uso de RPA
Comparar los casos de uso actuales de la RPA con sus primeros equivalentes es una buena forma de medir el progreso que ha experimentado esta apasionante tecnología en pocos años. He aquí diez casos actuales de uso de la tecnología RPA.
- Descubrimiento automatizado de fármacos
- Programación del mantenimiento de infraestructuras industriales
- Control de precios
- Gestión de inventarios y pedidos
- Programación de citas sanitarias
- Control de calidad en la fabricación
- Optimización de la cadena de suministro
- Chatbots y asistentes personales
- Cumplimiento de la normativa
- Detección de fraudes
Estos casos de uso actuales de RPA muestran con precisión cómo la tecnología ha pasado de gestionar tareas predecibles del tipo si/entonces/si a algo mucho más sofisticado. Desde la perspectiva de principios de la década de 2000, muchas de estas funciones probablemente parecerían improbables. Sin embargo, gracias a las herramientas de IA, la RPA se hizo más elástica en cuanto a lo que podía conseguir.
Sin embargo, esto no es más que un paso en el camino hacia la hiperautomatización.
Tecnología RPA en el futuro
Es imposible hablar de la adopción a gran escala de la RPA sin hablar de COVID-19. La pandemia cogió a todo el mundo por sorpresa, incluso a las empresas con sólidos planes de continuidad de negocio. Desde el punto de vista empresarial, esta era se recordará en parte como una época de importante transformación digital.
La RPA, junto con otras herramientas de comunicación de tipo tecnológico, estuvo a la vanguardia de este gran cambio. En el verano de 2020, el interés por la RPA había alcanzado su punto álgido, al menos según los términos de búsqueda de Google.
Sin embargo, intentar cuantificar el interés por una solución basándose únicamente en el volumen de búsquedas es una tontería. Cualquier tecnología nueva y emocionante experimentará una explosión de interés significativo, que se irá apagando a medida que la dirección y los empleados vayan comprendiendo estas nuevas herramientas. La mejor manera de juzgar la utilidad del software es observar las tendencias de la cuota de mercado.
Según las estadísticas, el gasto en APR ha aumentado drásticamente desde 2020. Además, las previsiones apuntan a que el tamaño del mercado pasará del De 1.230 millones de dólares en 2020 a 13.390 millones en 2030. De hecho, según algunos analistas, estas predicciones podrían ser algo conservadoras. Algunas investigaciones sugieren que La RPA será un sector de 66.000 millones de dólares en 2032.
1. RPA Gartner Hype Cycle
Otra buena forma de ver el futuro de la RPA es a través del prisma del
Hype Cycle de Gartner.
Esta metodología establecida ayuda a los ejecutivos a comprender las nuevas tecnologías y a ver más allá de las fanfarronadas de marketing que pueden acompañar a la nueva tecnología. Se trata de evaluar si nuevas fronteras prometedoras se convertirán en realidad o en una solución en busca de un problema.
El Hype Cycle de Gartner consta de cinco etapas por las que pasa una nueva tecnología. Lo son:
- Activador de la innovación: Una idea nueva y emocionante con productos limitados
- Pico de expectativas infladas: El momento en que todo el mundo habla de las posibilidades
- El punto más bajo de la desilusión: La tecnología no está a la altura de las expectativas
- Pendiente de la Ilustración: Los productos sólidos ayudan a la gente a «entender» la tecnología
- Meseta de productividad: Adopción generalizada
El hype cycle de Gartner para RPA se encuentra en su fase final. Las organizaciones han adoptado la tecnología en masa y su potencial es bien conocido y comprendido. Sin embargo, aunque se tenga la impresión de que llegar a la fase final significa que se han alcanzado los límites superiores de la tecnología, se estaría equivocado.
El futuro de la RPA reside en su convergencia con otras tecnologías apasionantes. Dicho de otro modo, el ciclo de exageración de la RPA continuará.
2. Tecnología RPA e hiperautomatización
RPA es lo que se conoce como Sistema de Procesamiento de Transacciones (TPS). En pocas palabras, se trata de un ordenador que gestiona las transacciones comerciales cotidianas de una organización. La RPA se basa en reglas bien definidas y preescritas para llevar a cabo las tareas.
Estos sistemas han tenido un enorme efecto en los resultados de las organizaciones. Han ayudado a aumentar la productividad, la precisión, el ahorro de costes y la calidad general del trabajo. Sin embargo, estas herramientas tienen sus límites. En gran medida, se debe a que la gestión de los flujos de trabajo de RPA es una tarea bastante considerable. La verdadera automatización requiere un enfoque de no intervención aún mayor.
Para que las herramientas de RPA sigan teniendo impacto en el futuro, deben integrarse con otras tecnologías en un camino hacia la hiperautomatización.
Automatización cognitiva de procesos robóticos
Los productos de RPA y automatización cognitiva ya están aquí. Esta unión de tecnologías ofrece una solución elegante a los duros límites de la RPA, a saber, la incapacidad de la tecnología para tomar decisiones y tratar datos no estructurados. Mediante el uso de tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural, los robots RPA pueden automatizar una gama más compleja de tareas humanas.
Ampliar el alcance de los autómatas será la mayor contribución de Cognitive RPA. Todos nos hemos maravillado al ver cómo la IA Generativa ha abierto las puertas a nuevos horizontes. Sin embargo, es sólo un tipo de IA. La automatización robótica y cognitiva, cuando se combinen, serán el cerebro y el músculo de una nueva era de hiperproductividad.
Aprendizaje adaptativo
El aprendizaje adaptativo es otro elemento de un enfoque de hiperautomatización. Mediante el uso de una combinación de tecnología de IA, como ML y análisis de datos, los robots RPA recopilarán y analizarán información sobre las tareas que realizan, y utilizarán estos aprendizajes para mejorar. Este aprendizaje continuo se traducirá en decisiones basadas en datos e incluso en robots autocurativos.
Pero el potencial no acaba ahí. Mientras que los bots autorreparadores garantizarán un mayor tiempo de actividad de las herramientas RPA, los bots autorreparadores facilitarán una mayor productividad y un tipo de asistencia más personalizada. Los robots del futuro se amoldarán al usuario, aprenderán sus flujos de trabajo y le ofrecerán mejoras cuando las necesite.
Automatización asistida
Los estudios sugieren que
la automatización desatendida constituye la mayor parte de las implantaciones de RPA
. La automatización desatendida es más adecuada para tareas administrativas, mientras que la automatización atendida funciona más como un asistente personal que se activa cuando una parte interesada necesita ayuda con tareas predecibles.
El futuro de la automatización asistida implicará una relación más fluida entre el ser humano y el ordenador. En lugar de activarse por una solicitud, el sistema de automatización será predictivo y reactivo. Hará sugerencias basadas en el contexto, lo que permitirá a los trabajadores humanos alcanzar niveles de productividad sin precedentes.
Minería de procesos
La minería de procesos desempeñará un papel importante en el futuro de la RPA. La hiperautomatización consiste en mecanizar el mayor número posible de tareas; la minería de procesos permitirá a los equipos desarrollar un conocimiento más exhaustivo de sus procesos empresariales.
Mediante el análisis de los registros de eventos, las herramientas de minería de procesos pueden identificar áreas en las que se puede ahorrar tiempo o dinero dentro de una organización. Una vez más, el ML y el análisis de datos desempeñarán un papel importante. El análisis en profundidad de los procesos empresariales ayudará a las organizaciones a descubrir procesos que antes no creían posibles de automatizar.
Mayor facilidad de uso
Gran parte del éxito de la RPA radica en su capacidad para democratizar la automatización. En los últimos años se han producido avances, como la proliferación de herramientas RPA sin código. Sin embargo, con los avances en Inteligencia Artificial Generativa y PNL, la conversación se convertirá en la nueva interfaz.
En el futuro, la minería de procesos y los robots RPA de aprendizaje automático colaborarán con las partes interesadas para mejorar y aumentar su trabajo, mientras que los humanos dictarán lo que necesitan y los robots llevarán a cabo fielmente la tarea.
Mayor integración
Por último, las herramientas de RPA pasarán de ser aplicaciones autónomas a aplicaciones interempresariales que se sitúen en el corazón de la organización. La automatización estará controlada por un sistema centralizado que unirá a trabajadores, sistemas, herramientas y bases de datos individuales, creando una experiencia sin fisuras.
3. Hiperautomatización: la etapa final
La hiperautomatización RPA implicará una división del trabajo que se parecerá a esto:
- Se confiará en la IA para que tome decisiones óptimas, a menudo teniendo en cuenta cosas que los humanos no pueden percibir
- El análisis de datos proporcionará información al encontrar patrones y relaciones en los datos que van mucho más allá del alcance de la comprensión humana.
- RPA ejecutará las transacciones, con el apoyo de la IA y la analítica
Sin embargo, es importante señalar que la hiperautomatización es tanto una filosofía como, nos atreveríamos a decir, una actitud. Se trata de analizar los procesos empresariales y automatizar todo lo posible.
4. Diez futuros casos de uso de RPA
El futuro de la RPA brilla con luz propia. Las posibilidades son casi infinitas. Sin embargo, aquí hay diez futuros casos de uso de RPA que no están muy lejos.
- Seguimiento y diagnóstico de la asistencia sanitaria
- Coches autónomos
- Mantenimiento predictivo
- Investigación jurídica
- Toma de decisiones basada en IA
- Vigilancia y conservación del medio ambiente
- Educación y formación
- Gestión de la red energética
- Distribución y almacenamiento
- Descubrimiento automático del espacio
Reflexiones finales
En poco tiempo, la RPA se ha convertido en parte integrante de la empresa. Las herramientas de automatización de procesos empresariales han pasado de las transacciones básicas a tareas más complejas que antes requerían la toma de decisiones humanas.
El futuro de la tecnología pasa por la convergencia de la automatización robótica de procesos y la inteligencia artificial. Aunque ya existen algunas herramientas de inteligencia artificial RPA en el mercado, apenas están arañando la superficie de lo que se puede conseguir.
