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De la RPA a la hiperautomatización: El camino hacia los sistemas autónomos.

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Por: Alexis Estévez Salazar, Sr. Consultant – Data & AI, The Bridge now North Highland.

La Automatización Robótica de Procesos (RPA) cambió las reglas del juego en la Transformación Digital (TD). Gracias a la automatización de tareas repetitivas, las organizaciones tienen la oportunidad de optimizar el uso del tiempo de sus colaboradores y proyectarse hacia nuevos objetivos de eficiencia y agilidad.  Su facilidad de entendimiento y la manera en que se concibe para su implementación la convierten en una propuesta atractiva para automatizar tareas basadas en reglas de negocio, integrando diferentes sistemas dentro de la empresa. Según IDC. para 2027, las 5,000 empresas más importantes de América Latina destinarán más del 25% del gasto básico en TI a iniciativas de Inteligencia Artificial (IA), incluyendo RPA para optimizar flujos de trabajo, reducir errores y mejorar la eficiencia operativa, como en el caso de los chatbots.

Una correcta definición e implementación de la RPA sirve, por lo general, como cimiento para automatizaciones de mayor profundidad. Además de los beneficios directos, se evalúa el impacto del Retorno de Inversión (ROI) como parte de la cadena de valor, alineando a la empresa y a sus colaboradores con una cultura más abierta a la innovación y el desarrollo.

La implementación de proyectos de RPA se distingue por sus “Quick Wins” o victorias rápidas, que visibilizan y justifican la inversión en cambios tecnológicos, principalmente por el valor económico que puede aportar, convirtiéndose en el trampolín para abordar automatizaciones más complejas  e inclusive tomar el camino hacia la hiperautomatización que en esencia radica en la integración de la RPA plataformas low-code/no-code (LCNC) e Inteligencia Artificial (IA), conformando así un ecosistema de tecnologías y herramientas inteligentes capaces de automatizar con gran alcance y velocidad.

Aunque bien podría definirse a la hiperautomatización más como una estrategia que como una tecnología en sí misma. Por su parte, la RPA se enfoca principalmente en la automatización de tareas individuales y específicas, siempre que estén bien definidas.  La hiperautomatización orquesta procesos de principio a fin (end-to-end), lo que permite gestionar actividades dinámicas y complejas que la RPA tradicional no puede abordarlo por sí sola. Según Gartner la hiperautomatización está entre las principales tendencias tecnológicas estratégicas con el potencial de reducir los costes operativos en un 30 % para quienes rediseñen los procesos en torno a ella.

La implementación de RPA puede parecer una tarea sencilla al inicio. Sin embargo, a medida que se busca ampliar la automatización a nivel empresarial y generar mayor valor mediante tecnologías emergentes, se transforma en un proceso más complejo, dando paso a la hiperautomatización .

Muchas empresas se encuentran con obstáculos en sus procesos de transformación digital después de sus primeros proyectos de RPA y la clave para superar estos desafíos radica en la aplicación de una estrategia bien definida y personalizada que atienda a las necesidades de las empresas. Con una serie de estrategias y mejores prácticas se puede lograr una transición del RPA hacia la hiperautomatización escalable y con un ROI a corto plazo, alineado al valor estratégico del negocio.

Gracias a sus beneficios, la hiperautomatización se ha convertido en una tendencia con impacto en diversas áreas. Un ejemplo de su aplicación es el caso de un laboratorio de toxicología, donde la gestión de documentos provenientes de múltiples fuentes, tanto tecnológicas como tradicionales, representaba un desafío. El cuello de botella estaba en la revisión manual de estos archivos, ya que la información clave debía extraerse de documentos con formatos variables y poco estructurados.  Para resolver este problema, se implementó IA para el reconocimiento y extracción automatizada de información. Debido a esta solución, el trabajo operativo de los usuarios se redujo en más del 80%, con una precisión superior al 96%. Este avance permitió la transición de un proceso manual a un sistema hiperautomatizado.

El nuevo proceso utiliza IA para identificar y extraer automáticamente la información requerida, organizarla de manera inteligente y completar los pasos rutinarios sin intervención humana, salvo en la etapa final de validación.

Este caso demuestra el verdadero poder de la hiperautomatización : la combinación de IA para la toma de decisiones y RPA para la ejecución de tareas, lo que transforma radicalmente la eficiencia operativa de un proceso empresarial esencial.

Tecnología que apalancan la hiperautomatización

La implementación de la hiperautomatización requiere de tecnologías emergentes para trabajar en sinergia y alinearse para automatizar flujos de trabajo complejos de principio a fin. Estas tecnologías pueden ser el uso de minería de procesos y analítica para analizar y optimizar procesos mediante la extracción de datos en tiempo real. De esta forma, se identifican cuellos de botella y oportunidades de mejora en los flujos de trabajo.

La IA es el motor de la hiperautomatización, ya que posibilita la toma de decisiones autónomas, el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y la optimización de procesos a través del aprendizaje automático.

La hiperautomatización  se volverá cada vez más inteligente, autónoma y omnipresente. Ya no será solo una tendencia limitada a los departamentos de TI u operaciones, sino que se extenderá a toda la organización, impactando incluso en los productos y servicios que se ofrecen a los clientes.

Las tecnologías seguirán avanzando: la IA evoluciona rápidamente como ha demostrado la IA Generativa y el conjunto de herramientas de mañana podría incluir capacidades que hoy ni siquiera podemos imaginar. Las organizaciones que prosperen serán las que incorporen la adaptabilidad en su ser, en su ADN organizacional.

Algunas tendencias que configurarán el futuro de la hiperautomatización.

  • La IA Generativa permitirá crear soluciones de automatización más avanzadas.
  • Flujos de trabajo con autoaprendizaje y adaptativos
  • Automatización de procesos de extremo a extremo y “Dark Operations” que dará lugar a operaciones autónomas en determinados sectores.
  • Hiperautomatización en todas partes (más allá del back office) para mejorar la experiencia del cliente y optimizando la entrega de productos y servicios.
  • Automatización centrada en el ser humano
  • Automatización con inteligencia artificial centrada en datos.
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