Robotización de Procesos de Negocios – RPA
Updated: Jul 8, 2022
Dado que he comenzado a incursionar en la tecnología para la Robotización de Procesos o Robotic Process Automation (RPA) les adjunto algunos elementos que me han ayudado a comprenderla.
En las herramientas tradicionales para la automatización del flujo de trabajo –workflow–, un programador genera una lista de acciones para automatizar una tarea e interactuar con el sistema de back-end utilizando interfaces de programación de aplicaciones (API) o bien, ocupando un lenguaje de scripting.
Por el contrario, los sistemas RPA desarrollan la lista de acciones a programar mediante la observación de la utilización de la interfaz gráfica (GUI) de la aplicación, que hace una persona; y luego genera un objeto software robot –bots– que repite esas tareas directamente en la GUI, como si fuera una persona [1].
La siguiente infografía, de mi autoría, es un resumen de los aspectos más importantes, a mi juicio, sobre RPA.
¿Por qué las empresas están utilizando RPA?
Básicamente por que RPA ayuda a disminuir los costos de personal y los errores humanos. David Schatsky, director gerente de Deloitte LP, señala la experiencia de un banco con la implementación de RPA, en la que el banco rediseñó su proceso de reclamaciones mediante la implementación de 85 bots para ejecutar 13 procesos, manejando 1,5 millones de solicitudes por año. El banco agregó una capacidad equivalente a más de 200 empleados a tiempo completo a aproximadamente el 30 por ciento del costo de reclutar más personal [2].
Las empresas utilizan cada vez más bots para realizar procesos de negocios rutinarios al imitar las formas en que las personas interactúan con las aplicaciones de software. Y el mercado está teniendo un rápido crecimiento en la tecnología RPA, mostrando ya signos de una importante tendencia emergente: las empresas están empezando a emplear RPA junto con tecnologías cognitivas como reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para automatizar la percepción y el juicio sobre tareas hasta ahora reservadas para humanos. La integración de tecnologías cognitivas y RPA está extendiendo la automatización a nuevas áreas y puede ayudar a las empresas a ser más eficientes y ágiles a medida que avanzan en el camino de convertirse en negocios totalmente digitales [3].
RPA permite a las empresas mejorar sus procesos de negocios más allá de la reingeniería / optimización o el arbitraje laboral. La eficiencia de las soluciones robóticas existentes supera a la de cualquier empleado muchas veces, pero igual de importante es el hecho de que los robots no cometen errores, trabajan 24 horas al día, 7 días a la semana, y pueden incrementarse en una instancia para igualar la demanda volátil. RPA también proporciona registros de auditoría completas y asegura el cumplimiento –compliance–. Las aplicaciones RPA –bots–se pueden implementar sin alterar la infraestructura y los sistemas de TI existentes. Esto reduce el riesgo de implementación y respalda la generación del retorno sobre la inversión ROI, generalmente en el rango de 4 a 6 meses [4].
Desarrollo actual de RPA
La tecnología ha llegado al punto en que los robots de software –Bots– pueden realizar acciones humanas y automatizar tareas repetitivas en múltiples aplicaciones comerciales. La tecnología se está desarrollando rápidamente y puede describirse por tres categorías según el nivel de «inteligencia»:
Automatización basada en reglas: robots que siguen un conjunto de reglas predefinidas que describen tareas.
Automatización de procesos mejorada / inteligente: robots que pueden comprender datos no estructurados, comunicación humana (por ejemplo, voz o correo electrónico) y extraer conclusiones de la verificación cruzada de datos.
Plataformas cognitivas: robots que aprenden de la experiencia de la misma manera que los humanos para realizar tareas complejas sin interferencia humana.
Si los bots solo pueden realizar tareas con reglas claras, significa que los procesos que requieren juicio humano dentro de escenarios complejos, por ejemplo, el procesamiento de reclamos complicados, no se pueden automatizar solo a través de RPA. Un vendedor de RPA informa que incluso sus clientes más maduros automatizan como máximo el 50 por ciento de los procesos de back-office, y la mayoría de los clientes automatizan mucho menos. Esta es la razón por la cual algunas empresas consideran que RPA es parte de una «fuerza de trabajo integrada» en la que bots trabajan junto a personas, asumiendo actividades relativamente simples para que las personas puedan enfocarse en esas excepciones complejas.
La integración de las tecnologías cognitivas con RPA hace posible extender la automatización a procesos que requieren percepción o juicio. Con la adición de procesamiento de lenguaje natural, tecnología chat-bot, reconocimiento de voz y tecnología de visión por computadora, por ejemplo, los bots pueden extraer y estructurar información del audio de voz, texto o imágenes y pasar esa información estructurada al siguiente paso del proceso . Otro ejemplo: el aprendizaje automático puede identificar patrones y hacer predicciones sobre los resultados del proceso, ayudando a RPA a priorizar las acciones.
Una aplicación RPA resuelve parcialmente un proceso, lo que no puede resolver, se llama comúnmente excepción y la soluciona una persona.
RPA no es para todas las empresas. Al igual que cualquier tecnología de automatización, RPA tiene el potencial de eliminar puestos de trabajo, lo que presenta a los CIO un desafío en la gestión de la desvinculación o cambio de posición de los colaboradores.
Graphic: Deloitte University Press | DUPress.com
Metodología para implementar RPA
1. Identificación de Procesos y Priorización
Este ejercicio implica aplicar una metodología mediante la cual los procesos pertinentes son elegidos y priorizados de acuerdo a su potencial y complejidad en cuanto a su automatización.
En otras palabras, es acerca de la evaluación de los procesos susceptibles donde es conveniente aplicar RPA.
2. Proceso de Evaluación Detallado
Este segundo paso consiste en examinar cada proceso más detalladamente en su composición, para ver si el potencial y complejidad evaluado en la primera etapa todavía se mantiene, y para establecer que porcentaje de éste puede ser automatizado.
Durante este análisis algunos de los procesos, elegido al principio, probablemente serán descartados.
3. Rediseño de Procesos
Invariablemente cuando el tiempo para automatizar llega, la organización descubrirá que sus procesos no son tan estandarizados, optimizados, documentados o utilizados conforme a su diseño original. Recomendamos encarecida-mente aprovechar esta oportunidad para optimizar el proceso antes de continuar con su automatización
4. Definición Requerimientos de Usuarios y Negocio
Este paso es crucial, consiste en describir detallada-mente cada función del proceso y entender, tanto como sea posible, toda las eventuales excepciones, tanto técnicas como del negocio, con el fin de definir un RPA con flujos de trabajo robustos que pueda ser transmitido a los desarrolladores RPA.
5. Desarrollo
En este paso, basado en el trabajo hecho en el paso 4, los flujos de trabajo del RPA especificados son programados y el proceso es automatizado.
6. Test de Aceptación de Usuarios
Durante este paso se prueba el proceso automatizado para observar su comporta-miento y corregir errores potenciales y detectar excepciones potenciales que podrían haberse omitido durante los pasos 4 y 5.
7. Hiperservicio
Se recomienda que, durante un período de 2 semanas, el proceso sea supervisado cuidadosamente por la persona que desarrolló la automatización, para poder intervenir y corregir rápida-mente cualquier problema que pueda aparecer hasta que se alcance un alto nivel de confiabilidad.
Herramientas disponibles
El gráfico siguiente muestra los productos para RPA más destacados según Forrester, identificados en su informe “The Forrester Wave™: Robotic Process Automation, Q2 2018”. Que es una evaluación que considera 30 criterios y que se hizo a los 15 proveedores más significativos: Another Monday,, AntWorks, Automation Anywhere, Blue Prism, Contextor, EdgeVerve, Kofax, Kryon, NICE, Pegasystems, Redwood Software, Softomotive, Thoughtonomy, UiPath y WorkFusion.
Capacitación
Estoy siguiendo el curso de autoinstrucción de UiPath, que está en inglés y cuenta con una versión del producto con la funcionalidad completa para efectos de entrenamiento.
Apéndice
Información de contexto para los más curiosos.
El término Robot [5] se utilizó por primera vez como un término para denominar autómatas artificiales en la obra de 1920 R.U.R. del escritor checo, Karel Čapek. Sin embargo, Josef Čapek fue nombrado por su hermano Karel como el verdadero inventor del término robot. La palabra robot en sí no era nueva, existía en idioma eslavo como robota (trabajador forzado), un término que clasificaba a los campesinos obligados a prestar servicio obligatorio bajo el sistema feudal extendido en la Europa en el siglo XIX. La historia ficticia de Capek postuló la creación tecnológica de cuerpos humanos artificiales sin almas, y el viejo tema de la clase de robótica feudal encajó de forma elocuente en la imaginación de una nueva clase de trabajadores manufacturados y artificiales.
La palabra robot se puede referir tanto a robots físicos como a agentes de software virtual, pero a estos últimos generalmente se les llama bots. No hay consenso sobre qué máquinas califican como robots, pero existe un acuerdo general entre los expertos y el público de que los robots tienden a poseer algunas o todas las capacidades y funciones siguientes: aceptar programación electrónica, procesar datos o percepciones físicas electrónicamente, operar de forma autónoma hasta cierto punto, moverse, operar partes físicas de sí mismo o procesos físicos, sentir y manipular su entorno, y exhibir un comportamiento inteligente, especialmente el comportamiento que imita a los humanos u otros animales. Estrechamente relacionado con el concepto de un robot está el campo de la Biología Sintética, que estudia entidades cuya naturaleza es más comparable a los seres que a las máquinas.
Las tres leyes de la robótica [6] son un conjunto de normas elaboradas por el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov que se aplican a la mayoría de los robots de sus novelas y cuentos y, que están diseñados para cumplir órdenes. En ese universo, las leyes son «formulaciones matemáticas impresas en los senderos positrónicos del cerebro» de los robots (líneas de código del programa que regula el cumplimiento de las leyes guardado en la memoria principal de aquellos). Aparecidas por primera vez en el relato «Círculo vicioso» (Runaround, 1942), establecen lo siguiente:
1. Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño.
2. Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entrasen en conflicto con la primera ley.
3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.
Referencias
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automation
[3] Robotic process automation, a path to the cognitive enterprise. David Schatsky, Craig Muraskin, Kaushik Iyengar. September 14, 2016
[4] https://www.ey.com/in/en/services/advisory/performance-improvement/ey-robotic-process-automation
[5] https://en.wikipedia.org/wiki/Robot
[6] https://es.wikipedia.org/wiki/Tres_leyes_de_la_rob%C3%B3tica