Grupo Adapting

BPA, RPA y su evolución hacia la hiperautomatización de procesos

A medida que nos adentramos en el mar de tecnologías dentro del ámbito de la modernización, especialmente la automatización de procesos ha crecido a pasos agigantados, adoptando un nuevo método en la forma de Automatización Robótica de Procesos (RPA, en sus siglas inglesas).

Sin embargo, la automatización de procesos no es nada nuevo para la industria informática. Desde los tiempos del “lean manufacturing” y la producción en cadena, la tendencia en automatización de procesos ha consistido en aumentar la eficiencia y reducir los costes, al tiempo que se ofrece un producto final de mayor calidad.

¿Qué es la automatización de procesos empresariales (BPA)?

La automatización de procesos empresariales (BPA) gestiona los flujos de trabajo para mejorar la eficiencia de una organización. La BPA no se centra en un solo departamento, sino en toda la organización mediante la implantación de sistemas de software que integran todas las aplicaciones existentes. En lugar de centrarse en tareas individuales, la BPA se centra en el proceso global de principio a fin.

La automatización de los procesos empresariales suele requerir un análisis en profundidad de las ineficiencias de la empresa para evaluar los mayores problemas a los que se enfrenta la organización. A fin de cuentas, los procesos empresariales permiten que todas las partes de una organización trabajen juntas de forma eficiente y eficaz. Funciones tales como la planificación de recursos empresariales (ERP) y la gestión de las relaciones con los clientes (CRM) ya aplican hoy día la BPM (gestión de procesos empresariales). Entre los beneficios de la automatización empresarial están la reducción de costes, el aumento de la productividad de los empleados y la satisfacción de los clientes.

¿Qué es la automatización robótica de procesos (RPA)?

La automatización robótica de procesos (RPA) contiene robots de software (“bots”) que imitan las tareas humanas. Estos robots completan tareas basadas en reglas registrando el flujo de trabajo de los procesos que realizan los humanos. Pueden entrar en los sistemas, navegar por la página e introducir y extraer datos, imitando las interacciones que los humanos tienen con los sistemas informáticos.

La automatización tradicional ha seguido un código de instrucciones, mientras que los bots se entrenan siguiendo pasos ilustrativos o ejemplos. Esto permite a los bots adaptarse a circunstancias dinámicas. La automatización tradicional no puede ejecutar pasos fuera de su código. Algunos bots RPA son capaces de resolver problemas incluso cuando falta cierta información, pero en general requieren el cumplimiento de condiciones muy controladas y limitadas.

Las empresas líderes están incorporando rápidamente la RPA en las funciones empresariales para mejorar su productividad. Como resultado, el mercado de RPA está creciendo, con diferentes proveedores que se dirigen a diferentes necesidades.

Algunos proveedores como Adapting incorporan el aprendizaje automático y los datos cognitivos, lo que permite a los bots operar con datos estructurados y no estructurados, mientras que otros proveedores se centran en la automatización a gran escala.

Los sectores de las finanzas, la banca, la sanidad y muchos más han implantado la RPA para agilizar los procesos, mitigar los riesgos y aumentar la productividad. Los robots mejoran el análisis y la precisión de los datos mediante una gestión sofisticada de los mismos, extrayendo datos de diferentes fuentes y pantallas, y combinando y migrando los datos para formar metadatos. Se eliminan las imprecisiones y las duplicaciones.

Otra ventaja de la RPA es su fácil implantación: se integra en el software actual sin necesidad de cambiar los sistemas informáticos existentes. Sin embargo, la mayoría de las empresas que utilizan la RPA siguen teniendo procesos muy supervisados y gestionados por seres humanos, que a menudo dedican mucho tiempo y energía a corregir los errores de estas tecnologías heredadas, lo que no es sostenible, eficiente ni fácil de escalar a largo plazo.

Diferencias entre la RPA y la BPA

Tanto la BPA como la RPA tienen un objetivo similar: ejecutar funciones empresariales de forma más eficaz mediante la automatización. La BPA se introdujo por primera vez en el mercado tecnológico y puede implementar la RPA dentro de su sistema. Dos factores principales distinguen a la BPA de la RPA: la capacidad de integración y los flujos de trabajo.

Hiperautomatización: BPA con robots inteligentes

La próxima dimensión de la RPA es la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA), en concreto algoritmos de Machine Learning, en el diseño de bots y su fusión transparente con la BPA.

Es mucho más eficiente detectar los puntos de automatización en un flujo de trabajo automatizado con técnicas de BPA, y aplicar sobre ellos robots inteligentes que traten de asistir a los usuarios humanos en ciertas tareas, como la clasificación, detección de patrones o respuestas más convenientes.

Aunque ya hemos visto que esto está evolucionando hacia la hiperautomatización -una forma de automatización que reúne tecnología avanzada-, en el centro de todo esto está la fusión entre la BPA y el RPA y el impulso para hacer que el lugar de trabajo digital sea más productivo.

En este contexto el papel del aprendizaje automático (“Machine Learning”) es fundamental, ya que amplía el abanico de posibilidades de la automatización. Permite la automatización de procesos que antes se consideraban exclusivamente del dominio de los trabajadores del conocimiento. Sin embargo, la atención no se centrará en sustituir a estos trabajadores, sino principalmente en mejorar su capacidad de aportar valor. El aprendizaje automático también permitirá procesos adaptativos y de inteligencia, que ejecuten la siguiente mejor acción, en lugar de la misma secuencia repetitiva.

Grupo Adapting trabaja actualmente en el diseño de robots de clasificación inteligente integrados en los flujos de trabajo de su software Abox-ECM, especializado en gestión de documentos electrónicos de archivo (SGDEA).

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Artículo parcialmente traducido y readaptado de la autora Geetika Tandon (14/04/2020 en Reworked by Simpler Media Group).


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