El RPA es una tecnología que ayuda a las empresas a eficientar sus procesos, según Gartner, el mercado de RPA creció un 63% en 2018 y se espera que alcance de $ 0,8 mil millones a $ 1,3 mil millones en 2019, lo que muestra la intención de los responsables por invertir en ésta.

Si bien es aplicable a muchos procesos comerciales, desde finanzas hasta recursos humanos, es fundamental identificar los procesos más adecuados para la automatización para maximizar los beneficios de RPA. Para eso, las empresas aprovechan otras tecnologías, como la minería de procesos y la extracción de datos, junto con las habilidades necesarias para la implementación de RPA, como la planificación estratégica, la comprensión de procesos y las habilidades de programación.

Debido a su complejidad, aquí veremos algunas de las tecnologías que se apoya y las habilidades que se deberían desarrollar para especializarse en RPA:

• IA y Machine Learning

La principal limitación de la RPA es la falta de capacidad cognitiva. Las herramientas de RPA no pueden aprender de su experiencia previa ni realizar tareas que requieran juicio. La tecnología puede manejar continuamente procesos repetitivos de una manera predefinida. Para superar esta limitación, la introducción de algoritmos de ML y otras formas de IA puede ser una solución poderosa.

Con RPAAI, también llamada automatización cognitiva o RPA inteligente (IPA), es RPA impulsada por tecnologías de IA. Esta es una tecnología emergente y estos bots de RPA tienen como objetivo administrar tareas que requieren juicio sin intervención manual. Estos bots pueden comprender patrones específicos dentro de las tareas y automatizarlos de acuerdo con esos patrones.

• Minería de procesos

La tecnología de minería de procesos permite a las empresas comprender completamente las condiciones reales de los procesos. Utiliza medidas de rendimiento en tiempo real y registros de eventos para identificar cuellos de botella y presentar conocimientos fácticos. Al utilizar tecnología de minería de procesos, las empresas pueden:

Priorizar los mejores procesos para la automatización.

Implementar iniciativas de RPA más rápido, ya que la lógica empresarial de los procesos se percibe bien.

Teniendo en cuenta la creciente cantidad de datos, los procesos actuales se vuelven más complicados y más difíciles de comprender por completo. Si bien la mayoría de los datos no se utilizan, la tecnología de minería de procesos puede aprovechar estos datos no utilizados para brindar una mejor comprensión de las condiciones reales de los procesos.

• Extracción de datos

Las tecnologías de extracción de datos ayudan a las empresas a convertir datos no estructurados o semiestructurados en datos estructurados. Si bien la extracción manual de datos de diferentes fuentes puede ser agotador y propenso a errores, RPA puede automatizar este proceso, ahorrar costos y permitir que los empleados trabajen en actividades de mayor valor agregado.

• Comprensión de los lenguajes / frameworks de programación

Es necesario un cierto nivel de conocimiento de programación para desarrollar nuevos bots de RPA. Es esencial crear soluciones de RPA personalizadas para empresas porque:

• Son necesarios para procesos complejos.
• Los mercados de RPA permiten a los desarrolladores y empresas monetizar sus soluciones de RPA personalizadas.

Aunque los desarrolladores de RPA pueden utilizar cualquier lenguaje de su elección para crear sus soluciones, esta sería una forma que consumiría más tiempo que aprovechar los marcos de otros proveedores de RPA. En la actualidad, la mayoría de los proveedores utilizan .Net Framework para crear soluciones RPA.

Sin embargo, algunos proveedores también ofrecen opciones de Java o Python. Para las empresas que no tienen empleados con un alto nivel de conocimientos de programación, también están surgiendo en el mercado soluciones de RPA de bajo código. Estas soluciones de bajo código requieren menos conocimientos de lenguajes de programación y ayudan a las empresas a crear soluciones RPA personalizadas gracias a su interfaz fácil de usar.

• Habilidades de depuración

Además de desarrollar una nueva solución RPA, también es vital monitorear su desempeño y corregir cualquier posible error. Los desarrolladores de RPA deben probar y corregir errores antes de poner en marcha las soluciones de RPA. Al depurar los bots de RPA rápidamente, las empresas pueden ahorrar tiempo y ser menos estresantes, ya que cualquier error se puede corregir rápidamente.

• Capacidad de análisis

Los desarrolladores / analistas de RPA deben analizar los procesos y hacer recomendaciones de mejora para el flujo de trabajo del proceso. Necesitan identificar los procesos correctos para automatizar, trazar un flujo de trabajo eficaz y establecer los objetivos correctos del proyecto, lo que facilitará la implementación del RPA. La elección del proceso incorrecto para automatizar puede tener resultados no deseados, lo que genera costos adicionales y más tiempo para reorganizar la iniciativa de RPA.

Para evitar estos problemas, la minería de procesos es una solución eficaz que puede ayudar a los desarrolladores de RPA. Gracias a esta tecnología, las empresas pueden tener una imagen precisa de sus procesos tal cual e identificar los procesos más adecuados para la implementación de RPA. La minería de procesos puede detectar problemas en las iniciativas de automatización.

imagen: @biancoblue