En este artículo aprenderemos sobre la evolución de RPA (Robotic Process Automation) y el potencial que puede ofrecer a cualquier organización que busque aumentar su productividad y al mismo tiempo reducir sus costos operativos.
Todos sabemos que la forma de trabajo está cambiando y un número creciente de empresas están comenzando a evaluar cómo serían sus futuras fuerzas laborales, recursos y apoyo tecnológico. Parte de esa evaluación incluye identificar qué capacidades y herramientas serán más necesarias para aumentar constantemente la eficiencia y productividad de su equipo a una fracción del costo.
Recientemente se introdujo un modelo y una solución de TI, conocido como RPA (Robotic Process Automation) y hemos visto muchos artículos sobre su uso y los beneficios para las organizaciones al implementar esta respuesta revolucionaria ante esta creciente necesidad.
Vale la pena mencionar que la mayoría de las organizaciones confunden RPA con Inteligencia Artificial (AI) y no es correcto. En palabras simples, RPA puede replicar las acciones del teclado y el mouse, y puede automatizar varias tareas repetitivas, laboriosas y basadas en reglas. Es capaz de realizar numerosas tareas como abrir correos electrónicos y archivos adjuntos, recopilar y analizar estadísticas de redes sociales y seguir las reglas y acciones en función de “si dichos dato entonces toma tal acción” (if/then).
Similar a los macros de muy alta velocidad, la secuencia de comandos de un entorno de escritorio y, a menudo, se usa para literalmente hacer clic en botones, seleccionar opciones, mover un mouse y replicar las acciones de un humano con un robot de software que sigue el proceso de secuencia de comandos. Realmente no hay inteligencia, solo un conjunto de reglas, acciones if/then. Como vemos, RPA está diseñado para utilizar datos estructurados para acciones rápidas y repetitivas que no requieren mucho análisis contextual, puede realizar acciones detalladas en tales contingencias; para su correcto funcionamiento se necesita proporcionar datos estructurados, y la información y los conjuntos de reglas correctas. Esto no incluye excepciones a reglas o tipos de datos donde se necesita un proceso cognitivo.
Inicialmente, RPA tuvo un gran éxito en los servicios financieros al copiar y pegar entre libros de contabilteracción humana, así como la toma de decisiones inteligentes, para hacer frente a procesos de tipo complejo, no lineales, recursivos e iterativos que normalmente siempre han necesitado a una persona para ser gestionados. Esto es posible cuando integramos RPA con elementos de automatización cognitiva, como el Machine Learning y la inteligencia artificial, combinándolos con un motor de procesos sofisticado.
RPA + (Machine Learning, Dynamic Adaptation, Business Intelligence, Artifical Intelligence) = Intelligent RPA = SPA
Por lo tanto, SPA puede procesar una mayor variedad de tareas no lineales más complejas que RPA estándar. Puede hacer correlaciones, identificar diferencias y similitudes con un análisis en profundidad de altos volúmenes de datos.
Ahora, podemos aumentar significativamente el valor del Machine Learning y la inteligencia artificial junto con la automatización para empresas de todos los tamaños, cuando combinamos o hacemos la transición de RPA a SPA. Todo lo cual dará como resultado la reducción de errores, la reducción de costos y la liberación del personal para tareas estratégicamente más valiosas y de hecho, SPA puede apoyarnos en la planificación estratégica, su seguimiento y la gestión de proveedores. Realmente es un gran modelo para automatizar procesos en cualquier organización.
SPA también ofrece una forma completamente personalizable de integrar las últimas tecnologías de automatización y administración de datos como parte de una estrategia BPM (Business Process Management) efectiva y estratégica.
Debemos tener en cuenta que RPA es la base de SPA, lo que significa que primero debemos automatizar las tareas repetitivas. SPA es una gran adición a las tareas repetitivas que no son sencillas y no pueden responderse con una lógica empresarial simple y requieren una respuesta más cognitiva, trabajando con datos base para estrategias de Big Data por ejemplo.
El Machine Learning es similar a un novato o aprendiz en etapa de aprendizaje, con el uso de diversas técnicas y algoritmos, primero tenemos que enseñarle al sistema qué decisiones deben tomarse; esto se logra cuando el robot aprende inicialmente de las respuestas humanas. Usando esos algoritmos, las computadoras pueden aprender a predecir lo que un humano podría responder en ciertos casos, ayudándolos a realizar la actividad con un mayor grado de precisión y velocidad, y a medida que pasa el tiempo y el algoritmo ha recolectado suficientes datos, cada vez se requiere menos interacción humana.
La transición de RPA a SPA requiere un proceso de:
Machine Learning (ML) como se mencionó anteriormente, ML apoya el procesamiento de tareas con excepciones que normalmente requerirían interacción humana, especialmente para datos no estructurados donde el robot puede no estar seguro de su toma de decisiones., SPA con capacidad de Machine Learning y otras tecnologías avanzadas puede ser una gran solución para completar automatizar el proceso. Esto sumado a los robots de RPA sirve para evaluar la eficiencia y precisión de la realización de tareas, ya que cada iteración de una tarea determinada se vuelve más eficiente y productiva a medida que el sistema realiza modificaciones y correcciones en los procesos, es decir, va aprendiendo con la ejecución del proceso.
2) Natural Language Processing (NLP) una herramienta de análisis de datos que permite que el software reconozca y pase por un proceso de análisis de una cadena de símbolos, ya sea en lenguaje natural, lenguajes informáticos o conforme a las reglas, se utiliza con reconocimiento de voz para permitir a los usuarios realizar búsquedas en bases de datos de la empresa para información esencial, chatbots que pueden conversar con humanos y realizar una variedad de tareas que involucran tanto tareas repetitivas basadas en reglas como toma de decisiones contextuales.
3) Modelos de Big Data y uso de herramientas avanzadas de análisis y gestión de datos para extraer datos útiles y estructurados de fuentes anteriormente inaccesibles.
4) Extracción y minería de datos, Optical Character Recognition (OCR) y otras tecnologías en las que se extrae y analiza contenido no estructurado para almacenar, organizar y hacer accesible la información útil por otras aplicaciones.
Conclusión
Cada vez más, los robots se están convirtiendo en una parte importante de nuestra vida diaria, independientemente del tipo de servicio o sector empresarial. En formas simples, los robots son un conjunto de software e instrucciones que se asemejan a IA. Robotic Process Automation (RPA) es un paso esencial y clave para cualquier empresa que desee implementar una transformación digital efectiva.
Adicional a la automatización de tareas repetitivas con el uso de RPA, viene lo que yo llamo la próxima generación de automatización robótica, y eso es Smart Process Automation (SPA) también conocido como Intelligent Robotic Process Automation (IRPA) que permite abordar más procesos complejos. SPA es realmente una solución innovadora que utiliza herramientas avanzadas de Data Management, Analytical Thinking, y Machine Learning para extraer datos útiles, estructurados y no estructurados de fuentes anteriormente inaccesibles y, principalmente, hace posible la toma de decisiones.
Cuando una empresa requiere una solución más robusta y de mayor alcance, SPA es una gran opción, con capacidad para aprender tanto de sus propias experiencias como de la orientación e interacción con humanos, y tiene el potencial de generar ahorros y mejoras de procesos que están más allá del alcance de RPA.
En el mundo de las tecnologías de automatización emergentes que contribuyen a la Business Process Management (BPM) y la transformación digital de cualquier organización, dos modelos se destacan por encima de las demás tecnologías, las soluciones RPA y SPA, cada una con una función única con grandes beneficios, incluida una mayor precisión en la ejecución de tareas, mejorada eficiencia, reducción de costos operativos que resulta en una mayor rentabilidad.
Sobre el autor:
Michael Kent, MBA
CEO de Q-Vision Technologies
Consultor Startups y Negocios Escalables, Advanced & Estrategic Marketing, Conferencista y Public Speaking, Escritor, Life Coach. Michael recibió el título de Ingeniero de Sistemas a los 19 años de University of Alabama, y posteriormente un MBA en mercadeo y emprendimiento de Argosy University en Florida. Actualmente Michael participa como consultor en varias juntas directivas. Q-Vision Technologies, una empresa con soluciones escalables de Tecnología con operación en 5 países.
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