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En los últimos años, la Automatización Robótica de Procesos (RPA) ha sido una herramienta viable y rentable que ha ayudado a las empresas a seguir creciendo, a reducir costes y mejorar la experiencia del cliente.
La ventaja de una mínima inversión, un ROI más rápido y una implementación relativamente sencilla ha hecho que cada vez más empresas de todos los sectores industriales implementen y prueben las capacidades que ofrece la tecnología de RPA. De hecho, se estima que para 2026 el mercado global alcance los 6,81 mil millones de dólares.
Sin embargo, el mundo digital de hoy está empezando a exigir algo más que simples procesos de automatización. Ahora a las herramientas automatizadas se les pide que, además de completar tareas a un ritmo rápido, lo hagan con una mayor eficiencia y productividad, y a medida que crece la complejidad de los procesos, la fuerza laboral demanda de un asistente más inteligente que también pueda aportar inteligencia.
La tecnología de RPA realiza las tareas con precisión y agilidad, esto la hace perfecta para actividades repetitivas y para procesos back-end, además de demostrar que es un apoyo para ofrecer una producción significativa en un tiempo de respuesta más corto que si lo realizara una persona, pero no deja de ser una tecnología que simplemente se dedica a repetir las mismas tareas una y otra vez. Con los avances en Inteligencia Artificial (IA) y Machine-learning (ML), las herramientas de RPA se están volviendo más inteligentes y están derivando en plataformas de RPA cognitivas.
La llegada de la RPA Cognitiva
La RPA Cognitiva (CRPA) aprovecha las tecnologías de Inteligencia Artificial como el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), el análisis de texto, la minería de datos o el Machine-learning para comprender las complejidades más profundas de un proceso, mejorar y adaptarse a las necesidades que están en constante cambio y cuando sea necesario, mejorando la experiencia tanto de la fuerza laboral como de los clientes.
El ML permite que las herramientas de CRPA se adapten a nuevas situaciones, por ejemplo, si cambia la interfaz de usuario de un sistema de nóminas, la herramienta puede reconocer esos cambios y lograr el mismo resultado.
Por su parte, la tecnología de NLP permite que el software de CRPA lea, comprenda y genere texto, por ejemplo, puede detectar si el nombre del cliente aparece, en una nueva factura, en una sección diferente en comparación con las facturas anteriores, así como utilizar la herramienta para extraer información relevante para generar informes, facturas y otros documentos.
Por lo tanto, entre los procesos que puede realizar esta tecnología se incluyen el aprendizaje (adquirir mucha cantidad de información para aprender todo lo necesario de ella), el razonamiento (hacer uso de esa información para tomar decisiones) y la autocorrección (aprender de los éxitos y de los fracasos). Gracias a esto imita la inteligencia y las acciones humanas y automatiza tareas que no siguen un conjunto fijo y establecido de reglas, de hecho, tiene la capacidad de construir sus propias reglas, encontrar patrones y construir relaciones entre diferentes fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados, mientras ayuda a los humanos a tomar decisiones comerciales inteligentes. Entre las fuentes de datos no estructuradas pueden incluirse documentos escaneados, correos electrónicos, cartas o grabaciones de voz.
La RPA Cognitiva permite a las empresas automatizar tareas mucho más complejas, de forma más precisa y rápida, e impulsar decisiones basadas en análisis. Es por esto por lo que las empresas están empezando a recurrir a la CRPA para satisfacer sus crecientes demandas. De hecho, se espera que el mercado global de CRPA llegue a los 150.000 millones de dólares para finales de 2027.
Principales beneficios y desafíos de CRPA
La CRPA mejora la eficiencia y la calidad de las respuestas generadas por ordenador, pero además de esto, esta tecnología ofrece a las empresas una serie de beneficios entre los que se destacan:
- Es una tecnología rentable, ya que puede ayudar a las empresas a ahorrar hasta un 50% de su gasto total.
- Mejora la productividad de los empleados, lo que conduce a una mejor eficiencia operativa.
- Está diseñada para imitar la forma en que los humanos piensan para soportar tareas mucho más complejas y entender procesos más complejos.
- Se puede utilizar para mejorar los datos, ya que, con el uso de la tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural y el análisis de texto puede transformar los datos no estructurados en datos estructurados.
- Es una tecnología que ofrece una gran precisión en los resultados.
- CRPA junto con la tecnología de análisis predictivo puede mejorar la automatización de la toma de decisiones, ya que el sistema aprende y expande las capacidades para mejorar continuamente ciertos aspectos de su funcionalidad por sí solo.
- Reduce e incluso elimina la intervención humana.
- Puede lograr mejores resultados comerciales, mayores ingresos y mejor satisfacción del cliente.
- Al utilizar tecnologías complejas y avanzadas, la CRPA puede realizar juicios y percepciones más intuitivas sobre cómo los humanos hablan, escriben e interactúan, además define reglas para determinar la solución óptima para todas las situaciones que se le presenten.
Sin embargo, a pesar de los numerables beneficios la tecnología de CRPA también tiene algunos desafíos, y el comprenderlos y superarlos será clave para que los proyectos tengan éxito.
- Uno de estos desafíos puede ser la resistencia de los empleados a formarse y a utilizar esta tecnología, principalmente por el miedo a perder sus puestos de trabajo.
- Al tratarse de una tecnología prácticamente reciente, las herramientas aún pueden tener algunas limitaciones.
- El tiempo y el coste de implementación son bastante más altos que el de otras tecnologías.
- Además, requiere de niveles altos de conocimiento de programación para poder implementarla.
Casos de uso de la CRPA
Como se puede ver, a pesar de los posibles desafíos, las ventajas de CRPA son prácticamente ilimitadas, y es por eso por lo que se está aplicando en diversas industrias donde esta tecnología resulta bastante útil. Veamos algunos ejemplos:
Finanzas y banca
En banca, es imperativo disponer de un conjunto ordenado de información y de datos, de modo que se pueda realizar un análisis sobre los clientes que, por ejemplo, necesitan urgentemente un préstamo u otros servicios bancarios. Sin embargo, como la cantidad de datos que se generan en el sector es enorme y a menudo se reciben de múltiples fuentes, la segregación manual de esos datos se vuelve repetitiva y requiere de mucho tiempo.
Al integrar los requisitos de KYC (Know Your Customer) con la tecnología de CRPA, las tareas se pueden acelerar. CRPA puede evaluar los registros públicos, escanear documentos y procesar las transacciones tanto locales como internacionales, reducir el papeleo, ayudar a obtener información valiosa del cliente y ayuda a tomar decisiones inteligentes sobre los clientes.
Esta tecnología también se puede utilizar para comunicarse con los clientes y atender sus necesidades. Un ejemplo es combinar CRPA con IA para chatbots que pueden hacer que un cliente se sienta como si estuviera interactuando con un representante del servicio de atención al cliente humano, y también automatizar la mayor parte del proceso, por ejemplo, de apertura de una nueva cuenta bancaria. Otro ejemplo es crear bots de voz para conversaciones telefónicas.
Seguros
En la industria de los seguros, la RPA Cognitiva tiene múltiples áreas de aplicación. Por un lado, la liquidación de las reclamaciones es un gran desafío, ya que implica la revisión de los documentos de la póliza, la cobertura, la validez de los componentes asegurados, el análisis de fraude y más. La tecnología de RPA Cognitiva permite tomar decisiones automatizadas, en cuestión de segundos, analizando todos los parámetros de las reclamaciones en tiempo real.
Esta tecnología junto con el ML y el NLP también se puede utilizar para ayudar a automatizar el proceso de revisión de la solicitud de una nueva póliza por parte de un cliente. CRPA puede aprender, de solicitudes anteriores, a tomar la decisión de si aceptar o rechazar una nueva solicitud de póliza, y puede hacerlo automáticamente.
Esto permite a las aseguradoras responder más rápidamente a los clientes y ahorrar mucho tiempo y dinero, así como reasignar recursos a actividades que les generen más ingresos o a seguir innovando en productos que beneficien el crecimiento a largo plazo, y la adquisición de nuevos clientes.
Retail
Uno de los grandes desafíos del sector Retail es armonizar los datos que les llegan de las diferentes tiendas y departamentos. La CRPA está ayudando a los minoristas a mejorar su proceso de recopilación de datos para que puedan construir planes de negocios sólidos al reducir un tiempo considerable en la redacción y compilación de informes. CRPA también prevé cifras de ventas, controla los niveles de inventario, realiza un seguimiento de la logística, genera perfiles de clientes y descifra las preferencias de compra cambiantes de los clientes.
Con la ayuda de las herramientas de IA y CRPA se puede extraer información muy valiosa de los datos recopilados sobre los proveedores de los productos, de los socios y de los minoristas, lo que garantiza que la eficiencia y la precisión de las operaciones no se vean frustradas.
Por otro lado, una de las formas más interesantes de poner en práctica estas aplicaciones y tecnologías son a través de las comunicaciones omnicanal. Actualmente los clientes interactúan con una marca a través de diferentes puntos de contacto y canales: chat, redes sociales, aplicaciones, mensajería y más. Cuando se integra CRPA con estos canales, los chatbots, por ejemplo, pueden descifrar la solicitud de un cliente y ofrecer la mejor solución posible al comprender los sentimientos y la necesidad de ese cliente.
Conclusiones
La RPA cognitiva puede ir más allá para lograr mejores resultados comerciales como mayores ingresos y satisfacción del cliente, y menor tasa de abandono. Es una tecnología que es capaz de comprender tareas más complejas, adaptarse a situaciones dinámicas y predecir resultados basados en datos no estructurados.
Las empresas que adoptan CRPA pueden lograr eficiencias de costes a escala, ser más receptivas a los clientes y, en última instancia, reasignar a los empleados a actividades de mayor valor. Esta tecnología muestra un claro potencial para remodelar el panorama de la automatización, y las empresas deben considerar invertir en CRPA, a medida que madura, para ayudar a escalar sus operaciones.
Sin embargo, si bien CRPA aporta inmensos beneficios, existe también un desafío que radica en su correcta adopción e implementación. Aquí es donde las pruebas asumen un papel fundamental, ya que a medida que la tecnología expande su dominio sobre todas las industrias, incluidas la banca, la industria, el retail, la salud, los seguros o las telecomunicaciones, es necesario efectuar meticulosamente pruebas de CRPA para que la implementación y la adopción final sea perfecta.
La tecnología de CRPA puede generar un gran valor, pero solo cuando se implementa de manera efectiva.
