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El futuro de la automatización esta relacionado estrechamente con la inteligencia artificial, y esa es la dirección en la que también se dirige el subconjunto de automatización de procesos robóticos (RPA). Se prevé que el mercado de la automatización siga creciendo con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 29% hasta 2023.
La digitalización ya ha demostrado ser una herramienta indispensable para el crecimiento empresarial, no solo para el ahorro, sino también para estimular la imaginación de los empleados y para impresionar y fidelizar a los clientes.
Desde sus inicios, las soluciones RPA han seguido un camino de crecimiento e innovación de manera ininterrumpida, por ello se considera que la adopción del mercado RPA es «metódica» y que más de 4 millones de robots estarán en producción para 2021.
Sin embargo, por todos es sabido que la participación en el mercado no se traduce necesariamente en innovación. Yahoo !, MySpace y BlackBerry son ejemplos perfectos. La clave para la innovación en el ámbito RPA radica tanto en responder como en anticipar las futuras necesidades de los clientes.
Durante 2018, las soluciones RPA han seguido el patrón de muchos mercados de software: las características más llamativas son las más exitosas y las empresas solicitan a los proveedores una serie de capacidades “imprescindibles».
Sin embargo, los clientes no siempre saben lo que quieren, por ello, es importante que los proveedores de RPA se anticipen a las necesidades futuras de los clientes antes de que ellos mismos puedan hacerlo.
Actualmente, el 53% de las empresas ya están inmersas en soluciones RPA, y un 19% de las que no lo han hecho, comenzarán en un futuro próximo, y es que un mundo empresarial cada vez más competitivo a nivel económico, la reducción de costes que esto supone, ya no es una opción.
El uso que se le ha dado hasta el momento a los procesos RPA está claro, sin embargo ¿Qué tendencias seguirán durante este 2019 y en los próximos años?
Muchas empresas han lanzado una prueba de concepto (POC), que para escalar en toda la empresa requiere no solo entradas de negocios como una hoja de ruta y un Centro de Excelencia (COE), sino también una arquitectura RPA de clase empresarial que puede escalar de manera rentable en todos los casos de uso, unidades de negocio, divisiones y oficinas globales.
Hace casi 10 años, la brecha entre lo que pueden hacer las aplicaciones y las necesidades no satisfechas del usuario ya eran un tema recurrente para las compañías. Esta brecha se debe principalmente a la falta de disponibilidad de recursos de TI y a la justificación de recursos de programación costosos.
En la nueva fuerza de trabajo digital, surgirá una generación de «Citizen Developers», además, en un futuro los usuarios de negocios podrán construir sus propios robots. Esta capacidad volverá a transformar el valor de RPA.
Los medios tecnológicos y algunos proveedores de marketing tratan la inteligencia artificial como si fuera una caja mágica, sin embargo, los asistentes virtuales como Google, Alexa o Siri ofrecen respuestas poco inteligentes.
Por ejemplo, recientemente, el algoritmo de Facebook marcó un extracto de la Declaración de Independencia de los Estados Unidos como un «discurso de odio» y eliminó la publicación.
La primera generación de chatbots de servicio al cliente que reemplazó a los humanos fracasó en este sentido. Los primeros adoptantes de la tecnología descubrieron rápidamente que las personas hacían todo tipo de preguntas que no habían anticipado y para las que los dispositivos no tenían respuesta, razón por la cual muchas implementaciones de la IA hoy en día se utilizan como apoyo a los humanos y no para reemplazarlos por completo.
Como se ha comentado, la incorporación de la IA en las soluciones de RPA puede hacer que la tecnología sea aún más eficiente en un futuro cercano, como por ejemplo en la automatización de documentos cognitivos o en la automatización de las pantallas inteligentes
La CDA procesa contenido estructurado y no estructurado, especialmente en procesos de negocios que implican el manejo de documentos. Una solución RPA impulsada por IA puede ser cada vez más eficiente con el tiempo.
A medida que se procesan más documentos, la solución aprende a administrar de manera inteligente las variaciones independientemente de los canales a través de los cuales se intercambia la información, ya sea canales electrónicos como los emails, los portales web o papel físico.
Entre otros, una solución RPA basada en IA que incluye CDA puede reconocer la llegada de una factura, identificar de qué proveedor proviene y su orden de compra asociada, y luego desencadenar una acción en el sistema de Cuentas por Pagar, todo sin interacción humana.
La ISA utiliza una red neuronal artificial para analizar una imagen de una aplicación. Esto es necesario, por ejemplo, cuando las aplicaciones se ejecutan en Citrix u otros entornos de escritorio remoto y solo está disponible la información de la imagen.
Que la virtualización se utilice en casi todos los procesos se ha convertido en un problema cada vez mayor para que una solución RPA se conecte y trabaje con entornos que solo devuelven información de la imagen.
En este caso las ISA resuelve este problema al crear automáticamente objetos de interfaz de usuario para que el diseñador del robot los utilice en la creación del robot de software. Esto resulta en un desarrollo del robot significativamente más rápido y evita el problema de la estandarización de la resolución de la pantalla, ya que el robot no depende de la posición de la pantalla para seleccionar elementos del menú al realizar tareas.
Ahora y en el futuro, la combinación de la IA + RPA por parte de las empresas se centrará en tratar de elegir el momento cognitivo correcto. Toda la emoción en torno a los RPA y a la inteligencia artificial es contagiosa, sin embargo, es importante tener una comprensión sólida de lo que hacen las dos tecnologías por separado y cómo pueden combinarse de la manera más efectiva para aportar el máximo valor a su organización.
El conjunto de estas dos tecnologías conforma la nueva fuerza laboral digital inteligente que libera a los trabajadores para que sean más efectivos en su trabajo y ayuden a tomar mejores decisiones.
Si bien el interés en la automatización de procesos robóticos (RPA) continúa aumentando, la claridad sobre qué es esta tecnología, cómo puede adoptarse con éxito y hacia dónde se dirige no es tan claro.
Los analistas de la industria esperan que la combinación de soluciones RPA con tecnologías aún más inteligentes tenga un gran potencial para una adopción generalizada en todas las industrias. El aprendizaje automático y la computación cognitiva, por ejemplo, son tecnologías que involucran el aprendizaje por parte de la computadora o el software más allá de su programación inicial, de manera muy parecida a como lo haría un humano en situaciones similares.