Más allá del hype: Sarah Burnett sobre cómo realizar el verdadero valor de la RPA

Hay un inconveniente contigo y conmigo: ambos sufrimos una condición: la condición humana. Significa que cometemos errores, significa que los datos que ayudamos a generar pueden ser propensos a errores. Ahí es donde la RPA puede entrar en la historia. Varias organizaciones que han aplicado la tecnología han experimentado desilusión; los robots pueden sentarse en un armario metafórico, cogiendo polvo hecho de éter, llevando a afirmaciones de que la RPA ha sido sobrevendida. Pero Sarah Burnett, vicepresidenta ejecutiva y analista distinguida en Everest Group, tiene una visión diferente.

Parte del problema reside en expectativas infladas. Prometer la tierra y solo entregar la luna, y hay una sensación de decepción. Decir "pero es tan fácil" y los individuos dentro de las organizaciones responsables de la tecnología, CTOs quizás, pueden convertirse en cínicos, conversos al mantra de la RPA es hype.

El club del 30%

"Sin embargo," dice Sarah Burnett, "realmente hemos hecho estudios que muestran que las empresas logran alrededor del 30% de ahorro de costes".

Así que ese es el 30%, que no se siente como el material del que está hecha la narrativa "la RPA es hype".

Parte de la dificultad reside en exactamente a qué se aplica este ahorro del 30%. Eso es "antes y después de la automatización, el coste del proceso antes, comparado con el proceso después", explica Sarah Burnett. Pero qué tan significativo es realmente ese ahorro de costes, si es uno de esos game changers que el hype de la RPA nos haría creer, depende de qué tan grande era ese proceso en primer lugar.

Lo puso así: "El 30% de un proceso pequeño no es mucho".

RPA y datos

Hay otra dificultad. Algunos de estos beneficios no son tan obvios.

Tome los datos, hay movimientos para incluir datos en un balance, intentar ponerles un valor, pero hasta ahora, la mayoría de esos movimientos no han pasado realmente la etapa de punta de pie —por así decirlo, el movimiento a pie no puede pasar un pie. "Hay medidas cualitativas intangibles que muchas empresas ni siquiera miden aún. Estas incluyen cosas como 'he creado mucha más capacidad, tengo menos errores'".

Ahí es donde entran los datos. Por un lado, al tener un robot realizando tareas que antes se hacían manualmente, se recopilan más datos. Por otro, los datos que se recopilan son precisos.

Errar es humano, pero como dijo Burnett: "Si una persona introduce un dato, puede cambiar accidentalmente algunos números tan fácilmente. Arreglar ese error, cuanto más abajo en el proceso viaja, más caro se vuelve. Podrías tener personas, cuyo tiempo es muy caro, persiguiendo este error e intentando arreglarlo, muy abajo en el carril de proceso. Los robots, si se desarrollan correctamente y se mantienen y funcionan suavemente, no cometerán esos errores. Estamos oyendo de organizaciones que dicen que siguieron probando sus apps de robot y nunca encontraron un error una vez que las probaron, era 100% preciso... siempre".

Dale tiempo... y esfuerzo

Quizás parte del problema con la tecnología que ha ayudado a engendrar el argumento del mito de la RPA reside en su novedad. A todos nos gusta lo nuevo, un coche nuevo, que tiene un cuentakilómetros diciendo '0,000.00', pero en el momento en que lo bajamos por la carretera, el 0.00 se vuelve 0.01, la emoción comienza a desvanecerse, como la gasolina quemándose. Con la RPA, sin embargo, el problema no es exactamente así. "Todavía es una tecnología relativamente joven", explicó Burnett. "Muchas organizaciones todavía están aprendiendo qué automatizar, cómo automatizar y cómo sacarle el máximo partido. Ese parece ser el desafío, no se trata solo de automatizar unos pocos procesos y obtener retroalimentación positiva, sino ¿cómo unes estas cosas?"

Hype de RPA: escalar es el desafío y la gran recompensa potencial

"En este momento, todavía es prueba y error y a pequeña escala", pero el verdadero desafío, y es un desafío que ha eludido a algunas organizaciones, reside en escalar.

Parece que el caso para una gran organización que realiza tareas extensas y repetitivas, es más fácil de hacer. Organizaciones impulsadas por procesos, como bancos o firmas de seguros, o donde los requisitos de cumplimiento significan que ciertos procesos necesitan realizarse una y otra vez, parecen ser combinaciones perfectas para lo que se ha conocido como RPA no atendida —automatizar un proceso largo y extendido, de extremo a extremo. Es una forma de RPA en la que empresas como Blue Prism ponen mucho énfasis.

Pero hablas con otros jugadores de RPA, empresas como UiPath y Automation Anywhere, que están en ambos bandos, atendido y no atendido, y oyes predicciones de que los robots atendidos, el tipo que puede ayudar a un individuo directamente, más como un tipo de asistente personal de software, están listos para dispararse en popularidad.

Burnett lo explicó así. Para no atendido, por ejemplo, "hay empresas de telecomunicaciones que procesan millones de transacciones. Así que esa es una forma de escalar, que es hacer algo que naturalmente tiene alta escala y estás procesando montones de cosas"

Y para atendido, "cada robot podría estar haciendo cosas pequeñas, pero las unes. Así que puede que no tengas los millones de transacciones que tienen las telecos, pero puedes unir cosas y lograr procesar millones de documentos".

Unir todos esos pequeños procesos crea un gran desafío.

"Ahora estamos en una etapa donde las organizaciones están intentando aprender esas cosas. ¿Cómo lo hago? ¿Necesito una herramienta de gestión de procesos de negocio encima de mi RPA? ¿Necesito flujo de trabajo mejorado? ¿Necesito usar más orquestadores dentro de la RPA?

"Creo que es realmente importante hacer estas cosas bien porque hay un riesgo de que termines con unas pocas automatizaciones y pienses, '¿y qué!' Me voy a otras cosas porque eso es lo máximo que puedo sacar de ello.

"También está el hecho de que la gente no entiende del todo todas las partes móviles que harían fallar un robot. Podría haber un cambio muy pequeño en alguna parte del proceso y alguien podría hacer algo ligeramente diferente y eso podría afectar cómo opera el robot. Luego no ven eso y culpan a la RPA, cuando podría ser literalmente un problema de proceso.

"Creo que, siempre que ha habido un hype, y ha habido un hype enorme sobre la RPA, siempre es muy probable que también haya decepción porque las expectativas de la gente se elevan y luego no ven la realidad de lo que es.

"Todavía necesitas trabajar en tus proyectos de RPA, necesitas mantenerlos y tratarlos como cualquier tipo de inversión en digitalización y necesitas mantenerlos en marcha. Requiere esfuerzo, tiempo y esfuerzo. En términos de desplegarlo, es más fácil tal vez que algunas tecnologías pero necesitas gestionar el cambio. Cambiar procesos de un proceso orientado a humanos a un proceso orientado a robots lleva un poco de trabajo".

Quizás la lección aquí es que se necesita algo de trabajo para ahorrar mucho trabajo —pero, para quienes ponen el esfuerzo, sugiere Burnett, las ganancias son considerables. No solo puede haber un ahorro de costes del 30% en un proceso, no solo pueden resultar datos nuevos y extremadamente precisos, hay otro beneficio.

Burnett dijo: "La RPA está muy enfocada en usuarios empresariales. Los expertos en tecnología podrían automatizar los suyos propios, incluso si era solo el equivalente a una macro, podían hacerlo ellos mismos.

"Ha abierto los ojos para ver que esto es lo que la tecnología puede hacer. Hay muchas otras tecnologías que han estado alrededor por mucho tiempo que también se pueden usar. Están los micro-servicios, está la integración vía otros métodos, APIs, soluciones de arquitectura orientada a servicios, que la gente tradicionalmente no ha gustado porque significa involucrar a TI, involucrar desarrolladores.

Pero parece que una vez superamos la fase de hype de la RPA, la tecnología podría ser un pionero, abriendo en las mentes de la gente la idea de tecnología de automatización. Ayer fue RPA y hype, hoy, quizás hay un poco de decepción, mañana, a medida que aprendamos los beneficios, la RPA puede moverse al mainstream. Pero para mal usar el nombre de una película, al día siguiente otras tecnologías de automatización seguirán el camino creado por la RPA".