Automatización robótica de procesos (RPA): transformando tareas rutinarias en eficiencia revolucionaria

Todavía hay muchas oportunidades por aprovechar cuando se trata de tecnología RPA.

La automatización robótica de procesos, o RPA, a menudo evoca imágenes de robots ensamblando coches, o incluso androides sentados junto a Bob en Cuentas por Pagar. Pero en realidad, RPA es simplemente software que automatiza procesos repetitivos, típicamente manuales, y los realiza con precisión, eficiencia y rentabilidad — lo que lo hace muy buscado en el mundo empresarial.

Dado que se espera que el mercado RPA alcance $7.100 millones para 2025, está claro que esta tecnología se está convirtiendo rápidamente en una herramienta esencial para que las empresas mantengan el ritmo con sus pares. RPA es particularmente beneficioso para empresas que procesan grandes cantidades de datos estructurados, que son datos específicos almacenados en formato predefinido, como dentro de una celda particular en una hoja de cálculo, un campo en una base de datos, o una entrada en un formulario en línea.

RPA en los negocios

Durante la pandemia, RPA ha tomado el centro del escenario, ya que las empresas buscaban formas de proporcionar bienes y servicios con contacto humano reducido. Muchas de estas empresas están usando RPA ahora para automatizar procesos de cadena de suministro como introducción de datos, sistemas de facturación y soporte post-venta. No solo RPA ofrece grandes ahorros de coste y eficiencia, sino que también libera tiempo de empleados para enfocarse en tareas más creativas.

Desde sus orígenes como herramienta de software programada para trabajar solo con datos estructurados y automatizar procesos de negocio repetibles, RPA y su definición han evolucionado. Deloitte describió recientemente RPA como algo que "combina inteligencia artificial — incluyendo procesamiento de lenguaje natural, machine learning, autonomics, y visión artificial — con automatización."

RPA se encuentra con IA

Aunque algunos discreparían con esa definición, no hay duda de que RPA e IA juntas son una herramienta poderosa. Usando aspectos de IA como visión artificial, que puede "leer" imágenes digitales y extraer datos de documentos, y procesamiento de lenguaje natural y análisis semántico, que se emplean para entender e interpretar texto en contexto, la automatización de procesos está dando un gran paso adelante. Esta combinación permite a sistemas entender datos estructurados y no estructurados, y aprender de miles de millones de transacciones, puntos de datos, y retroalimentación de usuarios.

Con procesamiento de gastos y facturas, por ejemplo, la automatización inteligente no solo puede extraer datos estructurados predecibles de formularios plantilla, puede leer texto de recibos, incluso si son apenas legibles, y aplicar comprensión semántica a facturas. Impulsadas por IA, herramientas financieras pueden tomar decisiones independientes entendiendo qué se compra, quién lo compra, y cómo debería clasificarse y contabilizarse.

Los sistemas de IA usan datos ingeridos para aprender y desarrollar una comprensión más amplia de escenarios de negocio, mejorando aún más sus capacidades de toma de decisiones y predictivas. Cuanta más información consumen, más inteligentes crecen. Mientras RPA puede requerir intervención humana si el sistema no reconoce ciertos tipos de datos, IA puede procesar la situación usando contexto, entregando una decisión inteligente e informada. RPA se limita típicamente a tareas basadas en reglas, mientras IA está equipada con herramientas para entender excepciones a las reglas.

¿Qué sigue para RPA e IA?

Cuando se trata de automatización empresarial, tanto RPA como IA añaden valor, pero hay escenarios específicos donde cada tecnología tiene más sentido. Por ejemplo, muchos sistemas de gestión de gastos aprovechan RPA para extraer datos estructurados predecibles de formularios de gastos plantilla rellenados por empleados. Esta automatización elimina mayor involucración humana validando y subsecuentemente aprobando o rechazando informes.

Sin embargo, para empresas con gran cantidad de datos no estructurados, si el sistema no puede procesar los datos y necesita instrucciones sobre cómo clasificar y procesarlos, la intervención humana sigue siendo necesaria. En tales casos, soluciones impulsadas por IA pueden ser preferibles, ya que tales herramientas pueden leer fácilmente datos no estructurados, como recibos manuscritos de taxis negros o términos de contratos de contratos.

A pesar de los beneficios probados de RPA e IA, operaciones de contabilidad y finanzas aún van a la zaga en automatización. Solo el 12% de empresas encuestadas utilizan herramientas RPA, mientras aproximadamente el 11% aprovecha IA. Como resultado, las empresas tienen una oportunidad masiva para mejorar rendimiento, productividad y eficiencia mediante automatización — algo que tiene sentido empresarial para cada organización.