Inicie su recorrido de automatización, pero hágalo con cuidado

La automatización robótica de procesos (RPA), un conjunto de tecnologías digitales que automatizan los flujos de trabajo manuales, aporta valor. Al eliminar las tareas repetitivas, libera el talento para que se centre en un trabajo de mayor valor, reduce los gastos y mejora la calidad. En el primer año, el retorno de la inversión de una empresa en RPA puede ser de entre el 30 % y el 200 %, según McKinsey.

No es de extrañar que el mercado de la RPA se esté disparando. En 2021, el gasto empresarial en RPA fue de $1890 millones; se prevé que alcance los $13 740 millones en 2028, según Grand View Research. En la actualidad, la mayor parte de ese gasto (46 %) corresponde a empresas de servicios financieros, pero la RPA está preparada para transformar todos los sectores, desde la industria de la salud y las TI hasta el comercio minorista y la fabricación.

Para las organizaciones que acaban de iniciar su recorrido con la RPA, el camino tiene trampas. Tendrán que averiguar cómo estructurar sus datos no estructurados (como el video, la voz, las redes sociales, los PDF y los datos del IoT), que pueden suponer entre el 80 % y el 90% de los datos de una empresa. Tendrán que encontrar formas de integrar las nuevas tecnologías en los sistemas heredados; y lo que es más importante, tendrán que decidir por dónde y cómo empezar.

Para ayudar a superar estos retos y ver cómo está evolucionando la RPA, nos reunimos con Lila Benhammou, fundadora y directora ejecutiva de Humans4Help, una consultora de tecnología digital que ayuda a sus clientes a aprovechar la RPA para obtener el máximo valor de negocio.

¿Cómo deben abordar las empresas la RPA para sacar el máximo partido a su inversión?

El primer paso es entender bien sus procesos de negocio. La selección de los procesos que se van a automatizar es fundamental para el éxito de un recorrido de RPA. La conclusión es que cuanto más sencillo, mejor. Cerca del 80 % de las veces, las empresas eligen procesos muy complejos para empezar, lo que termina siendo un error.

¿Cuál es un ejemplo de un proceso que puede ser demasiado complejo?

Puede ser una cuestión de entrada-salida, como tratar de automatizar procesos que dependen de muchos datos no estructurados, o tratar de utilizar datos a los que es difícil acceder porque están en un sistema heredado. Estos factores suman mucha complejidad, pero puede ser complicado explicárselo a una empresa. A menudo dirán: “Complejo o no, esto es lo que necesito”. Si no cambian de parecer, puede ser una pena, porque su primera experiencia con RPA será mala. Podrían decir: “Lo intentamos y fracasamos, así que ya no queremos nada con la RPA”.

Recomendamos tres pasos. Para empezar: pensar en grande. A menudo, cuando trabajamos con los clientes, generamos un mapa de calor de sus procesos de negocio, como los procesos financieros, legales, de RRHH y de TI; de esta manera trazamos cuáles son repetitivos y requieren mucho trabajo, cuáles requieren más recursos en términos de tiempo y gastos de los empleados, cuáles están conectados entre sí, etc. Eso nos ayuda a visualizar las operaciones, a empezar a explorar dónde tiene más sentido la RPA y a discutir objetivos específicos.

El siguiente paso es: empezar por lo pequeño. Deberíamos seleccionar uno o dos casos de uso decisivos en los que sepamos que vamos a conseguir la mejor reducción de la repetición junto con la mejor aceptación interna, porque la dirección tiene que estar convencida de que el esfuerzo vale la pena, y también los directivos y los trabajadores, como el resto.

El tercer paso es: escalar rápidamente. Cuando hayamos elegido nuestro caso o casos de uso, debemos establecer un concepto de excelencia en torno a resultados medibles que reflejen el valor tanto interno como externo para los clientes. Si nuestro proyecto piloto sobre el caso de uso cumple con ese concepto de excelencia, entonces vamos a lo grande.

La RPA está evolucionando con rapidez, integrándose con herramientas de IA como el procesamiento de lenguaje natural (natural language processing), el reconocimiento del habla y la visión por ordenador. ¿Qué cambios podemos esperar de las capacidades en el 2022?

Cada vez veremos más RPA cognitiva. El año pasado, la RPA se centraba en las tareas; un humano debía hacer una tarea repetitiva con mayor rapidez y sin errores. Mañana, con la IA, los bots van a poder pensar como los humanos. Cada vez serán más capaces de tomar decisiones inteligentes. Un chatbot, por ejemplo, interactuará con más inteligencia, se enfrentará más a un mundo desestructurado y le dará sentido más como un humano. Me gusta decir: “Para actuar como un humano, piensa como un humano”.

Sin duda. Hacer que lo complejo sea sencillo es básicamente lo que pretenden los sistemas low-code/sin código. Es una interfaz muy fácil de usar, por lo que se puede incorporar de forma sencilla a las líneas de negocio, los propietarios de estos procesos de negocio, que pueden no tener ni idea de las complejidades relacionadas con la TI. Explicarles cómo funciona la RPA y de qué manera les beneficiará puede ser complejo. Con un sistema low-code/sin código, puede crear sus reglas de negocio y sus flujos de trabajo por la mañana y ver los resultados al final del día. Eso va a conducir a una alta adopción de ese tipo de herramientas.