El presidente de Blue Prism explica por qué la RPA cambia las reglas del juego

¿Por qué RPA?

¿Por qué RPA? Para el caso, ¿qué es RPA —automatización robótica de procesos? Jason Kingdon, un hombre que trabajaba en aprendizaje automático hace 20 años, lo pone con color: "En esencia, intenta ser lo más promiscuo posible."

Blue Prism inventó la palabra, pero lo que hace ha sido cosa de ciencia ficción durante años —automatiza procesos, hace que diferentes procesos que deberían ser incompatibles entre sí funcionen juntos. Habla lenguaje de máquina y humano. Eso es lo que Jason Kingdon quiere decir con "promiscuo".

Y automatiza.

En un mundo ideal, al menos desde la perspectiva de TI, todo funciona sin problemas. Cada sistema de TI se integra perfectamente con cualquier otro, todo está a un clic de distancia de ocurrir sin problemas. Pero el mundo real no es así.

Como dice Jason Kingdon: "Ya no son los de TI quienes hacen esto, son realmente gente de operaciones que se sienta justo al lado del trabajo que tienen que hacer."

TI ha estado trabajando en soluciones desde que existe TI: "Usando arquitectura orientada a servicios, usando sistemas de gestión empresarial, microproyectos de TI, introduciendo funciones ágiles, scrums, o varias metodologías, capacidades y tecnologías lean. Han intentado resolver el problema de interoperabilidad desde siempre... desde que había IBM y Apple."

El parche que funciona

Necesitamos parches. Ocasionalmente nos cortamos. Los críticos dicen que la RPA es un parche, Jason Kingdon discrepa, argumentando que proporciona parches para heridas que siguen ocurriendo y siempre ocurrirán.

"Los críticos dicen, la RPA es un breve momento entre ahora y cuando consigamos —alguna gran solución que lo haga todo—, pero es una tontería completa", afirma con aplomo.

Quizás con la lengua ligeramente en la mejilla, dijo: "Incluso si tienes una máquina de Babbage, tiene una interfaz de usuario. Puedes conectarte a esa, pero también puedes conectarte a una D-Wave, máquina cuántica.

Ahí lo tienes. La RPA puede trabajar con un ordenador diseñado por Charles Babbage hace 150 años o lo último en computación cuántica —es un ejemplo casi poético para ilustrar lo que Jason Kingdon cree que es la respuesta a la pregunta ¿por qué RPA?

Lo expresa de forma más mundana también. Calcula que un 'trabajador digital' —eso es un robot de software inteligente, preprogramado, una herramienta de RPA, puede hacer el trabajo de entre 9 y 50 personas.

¿Cómo lo hacen? "En resumen, estos robots están diseñados para usar y acceder a los mismos sistemas y mecanismos de TI que los humanos, para realizar tareas de la misma forma que los humanos —mientras también trabajan y aprenden de humanos, otros robots— y todos los sistemas pasados, presentes y futuros."

Dijo: "Nuestra visión del futuro es que una organización tendrá un tercio de personas, un tercio para infraestructura operativa, y un tercio para robots —todos operando en tándem. Y esto ya está sucediendo."

Robots y empleos

Por supuesto, otra fuente de resistencia a la RPA viene del miedo a que la tecnología quite empleos. Pero el presidente de Blue Prism no está de acuerdo. "La RPA reemplazará las tareas que nos aterrorizan, son destructivas para el alma y muy difíciles para los humanos."

Da como ejemplo un cliente que tenía que actualizar sus sistemas cada día con los últimos movimientos de divisera. Era una tarea aburrida y tediosa, pero muy importante. Cualquier error tendría consecuencias masivas. Así que la organización dio esta tarea muy importante pero aburrida a un miembro senior del personal —una mujer de 50 años— en quien podían confiar. Es una tarea ingrata también, un error y todos quieren saber por qué. La RPA ha transformado eso, o eso dice. "Ahora, esta empleada senior puede enfocarse en lo que es buena. Los cambios de divisa pueden actualizarse más frecuentemente también, mañana y tarde, cada hora, quizás."

¿Por qué RPA? Ayuda a escalar arriba y abajo

Pero hay otro ejemplo de los beneficios de la RPA, para responder ¿por qué RPA? Para ilustrar esto, Jason Kingdon cuenta una historia sobre cuando la tecnología de Blue Prism se usó cuando O2 empezó a vender el iPhone. Esto creó un desafío operativo masivo.

Requería una nueva forma de trabajar, un producto completamente nuevo. Apple era un socio exigente. Las cosas tenían que hacerse, 'así nada más'. Entonces el cliente pregunta: "¿Qué hacemos? ¿Paramos a los de TI haciendo el trabajo que hacen ahora y empezamos a construir infraestructura para anticipar la demanda. Supongamos que nuestras proyecciones son salvajemente optimistas? Supongamos que va al revés y el negocio aumenta más de lo esperado?"

En tales circunstancias, dice, siempre se equivocan. O invierten demasiado, crean demasiada infraestructura y se estrellan, o sub-invierten, frenando las ventas.

"Pero pon esto en contexto de robot, muestras a los robots, como harías con un humano, cómo realizar un nuevo proceso, y lo gestionan más rápido y con más precisión que un humano nunca podría. Si resulta que los clientes pasan de ligeramente interesados a salvajemente entusiastas, ¿qué haces? Añades más robots."

En resumen, o así va el argumento, la RPA puede convertir el aprovisionamiento de infraestructura para satisfacer demanda impredecible en un coste variable. ¿Por qué RPA? Es como la nube en ese sentido, la puedes subir y bajar.

Jason Kingdon trabajó en aprendizaje automático en UCL en los 90, fundó Searchspace, una empresa que dice creó monitoreo inteligente de transacciones usado por las bolsas de Londres y Nueva York, Lloyds of London y otros. Vendió la empresa en 2005, y ha sido presidente de Blue Prism desde 2008.