¿Qué es la automatización robótica de procesos (RPA)?

Michael Chen | Redactor sénior | 18 de diciembre de 2025

En este artículo

En cuanto a los métodos más innovadores a los que recurre la tecnología para aprovechar el poder de los datos, la automatización robótica de procesos o RPA, no es el primero que se nos viene a la mente. Sin embargo, las empresas más inteligentes saben que la RPA es una herramienta fundamental para optimizar los flujos de trabajo, ya sea para la entrada de datos, las operaciones o el servicio al cliente. La RPA puede conectar los procesos de los diversos departamentos y funciones y liberar al personal de tareas manuales para que pueda centrarse en un trabajo más importante y creativo.

¿Qué es la automatización robótica de procesos (RPA)?

La RPA es una forma de automatización de procesos computarizada, diseñada para realizar flujos de trabajo con reglas, entradas y salidas claramente definidas y activadores de procesos. Las tareas repetitivas se pueden acelerar utilizando la RPA en lugar de personas, eliminando la variable de error humano. Los flujos de trabajo de la RPA se pueden definir mediante integraciones con varias aplicaciones o con herramientas sin código o con poco código. De hecho, algunos sistemas de RPA incluso pueden crear scripts observando a un humano completando una tarea. Los ejemplos reales de procesos de RPA incluyen la entrada automatizada de datos, las comprobaciones de inventario cuando el stock alcanza ciertos niveles o el procesamiento de devoluciones simples para los minoristas.

Conclusiones clave:

  • La RPA proporciona automatización computarizada para procesar tareas repetitivas y basadas en reglas en grandes volúmenes sin la complicación de errores humanos.
  • La RPA no es lo mismo que la IA; no puede autoaprender ni identificar nuevos patrones fuera de su flujo de trabajo dado.
  • La RPA libera a los usuarios de engorrosas tareas repetitivas, como la introducción frecuente de datos o el despliegue de actualizaciones de software.
  • La RPA se utiliza a menudo al crear agentes de IA, brindando al agente los medios para realizar tareas repetitivas.

La RPA en detalle

La RPA es una tecnología que utiliza robots de software, o bots, para automatizar tareas digitales repetitivas y basadas en reglas previamente realizadas por humanos. Los bots de RPA pueden interactuar con aplicaciones y sistemas como lo haría una persona. Al iniciar sesión, navegar por las pantallas, hacer clic en botones, extraer datos, rellenar formularios y mover archivos, los bots pueden hacer cosas como procesar facturas de venta, gestionar datos de clientes y generar informes. La RPA aumenta la eficiencia, reduce los errores y libera a los empleados humanos para que se centren en actividades más complejas y de valor agregado que requieren juicio y creatividad. Además, la RPA puede consumir menos recursos que un sistema de IA en una función similar.

La tecnología de RPA funciona de manera similar a las macros de aplicaciones como Excel. Ambos funcionan utilizando un conjunto de reglas y activadores para la automatización de tareas paso a paso. Sin embargo, las RPA pueden funcionar en varias aplicaciones y ofrecer funciones como la lógica condicional que ayuda con flujos de trabajo más complejos. Cuando se incorporan a una infraestructura en la nube, los scripts se pueden crear con herramientas sin código o con poco código. Esto hace que la RPA sea accesible para los usuarios empresariales, que ahora pueden crear automatizaciones para tareas sin la ayuda del departamento de TI.

La RPA se puede configurar como un paso automatizado dentro de un flujo de trabajo (sin supervisión) o se puede invocar manualmente (asistida). Un proceso se puede automatizar aún más combinándolo con agentes de IA.

Funcionamiento de la RPA

La RPA funciona mediante el uso de bots de software para imitar cómo una persona usaría una computadora para completar una tarea. Para empezar, un usuario empresarial o desarrollador utiliza el software de RPA para registrar los pasos exactos para realizar un proceso. El software registra los clics, las pulsaciones de teclas y las operaciones de datos realizadas en las aplicaciones relevantes, como el email, los sitios web, las hojas de cálculo y el software empresarial como ERP. Esta grabación crea un script o flujo de trabajo paso a paso. Un experto humano puede acotar este script, agregando reglas, bucles y lógica para manejar posibles variaciones y decisiones.

Una vez definido el flujo de trabajo, el bot está listo para ponerse en funcionamiento. Se puede programar para que se ejecute en momentos específicos o se puede activar mediante un evento. Por ejemplo, supongamos que es hora de dar la bienvenida a un nuevo empleado. El bot ejecuta automáticamente los pasos con scripts para un proceso de vinculación exactamente como lo haría una persona, pero generalmente más rápido y sin errores. Puede recopilar la información de nuevas contrataciones de los sistemas de selección de personal; crear cuentas de usuario, direcciones de correo electrónico y credenciales de acceso al sistema; enviar correos electrónicos de bienvenida e instrucciones de cómo aprovisionar dispositivos o recursos; y generar los formularios de cumplimiento requeridos. Si el bot no puede completar un proceso de forma integral, puede enrutar la transacción para la intervención humana.

Principales tecnologías utilizadas

Una forma común de crear un bot básico es hacer que el software RPA "vea" y registre las acciones de un humano. Las empresas también pueden implementar herramientas de minería de tareas que registren las interacciones de los usuarios (clics, pulsaciones de teclas y entrada de datos) en varias aplicaciones para encontrar tareas repetitivas que sean perfectas para aplicar la RPA. Las herramientas de minería de procesos van un paso más allá, analizando los registros de eventos de los sistemas empresariales para visualizar procesos completos de extremo a extremo y ayudar a determinar qué podría ofrecer un sólido retorno de la inversión en automatización.

Para automatizaciones más complejas, las rutinas se pueden desarrollar utilizando un lenguaje de programación como Python o JavaScript. Estos lenguajes pueden utilizar API para conectarse con sistemas para importar/exportar datos, reconocimiento óptico de caracteres y detección de objetos para procesos que implican documentos escaneados e integración con agentes de IA. Aquí es donde la RPA evoluciona hacia la automatización inteligente, con IA que permite el manejo de datos menos estructurados y una sencilla toma de decisiones.

Las propias herramientas de RPA pueden utilizar herramientas sin y con poco código para la creación de scripts, y si están integradas en una infraestructura en la nube, estas pueden funcionar con un amplio abanico de fuentes de datos. De hecho, la RPA en la nube es una tendencia importante. La nube mejora la escalabilidad y facilita la conexión de los bots a una amplia gama de aplicaciones y fuentes de datos.

Por último, a medida que las empresas acumulan bots, necesitan una forma de gestionarlos. Las herramientas de orquestación proporcionan paneles de control centralizados que gestionan tareas como la asignación de trabajo a bots disponibles, la gestión de credenciales y el suministro de logs y análisis detallados sobre el rendimiento de los bots.

Cómo se combinan la IA y la RPA

La IA puede funcionar con la RPA de dos formas principales. En primer lugar, un agente de IA puede utilizar RPA para realizar la tarea asignada. Por ejemplo, si el trabajo de un agente de IA consiste en verificar y preparar documentos entrantes, el agente puede examinar una hoja de cálculo para determinar si el formato entrante es compatible con el formato preferido de la organización. Si se requiere una transformación, puede activar un script de RPA para hacer lo que se necesita.

En segundo lugar, los scripts de RPA pueden incluir reglas para pausar y pedir a un agente humano o de IA que intervenga cuando encuentre determinadas condiciones. Se podría establecer por defecto que se solicite una revisión y toma de decisiones humana. Sin embargo, las RPA pueden pedir a un agente de IA que evalúe la situación y, posiblemente, determine cómo debe la RPA completar la tarea.

Ejemplos de automatización de IA en acción

Considera el uso combinado de un agente de chatbot de servicio al cliente de IA y un script de RPA para gestionar las devoluciones de productos. El chatbot toma el formulario de solicitud de devolución de un cliente y utiliza RPA para verificar que haya un motivo válido para la devolución. Sin embargo, la lista desplegable "Motivo de devolución" tiene una opción "Otro" con un campo de texto adjunto donde el cliente puede explicar el problema. Debido a que esto introduce datos no estructurados sin pasos siguientes claros, el RPA normalmente se pausaría y marcaría para revisión humana. Con la IA en la imagen, el RPA puede recurrir a un modelo de lenguaje grande (LLM) con acceso a instancias de clientes que eligen "Otros" y ven cómo se gestionaron. El análisis del LLM puede hacer que el sistema acepte la devolución, rechace la devolución o escale a un agente humano.

Ventajas de la RPA

La automatización sistémica mediante RPA crea una amplia gama de beneficios, principalmente relacionados con una mayor eficiencia y menos errores. La flexibilidad inherente de RPA permite integraciones creativas, ya sea en aplicaciones para operaciones internas o software orientado al cliente. A continuación se resumen los beneficios más comunes de la RPA.

  • Ahorro de costos: la RPA acelera las tareas y libera a las personas para un trabajo de mayor valor. Un menor número de errores significa dedicar menos tiempo a identificar y solucionar problemas. Además, las organizaciones pueden aumentar fácilmente su uso de RPA para satisfacer la fluctuación de la demanda sin los costos asociados con la contratación y formación de nuevos empleados, y luego reducir la escala según sea necesario.
  • Menos errores: las tareas laboriosas mencionadas anteriormente a menudo conllevan el problema real de los errores humanos. Considera un flujo de trabajo de entrada de datos diseñado para importar información del cliente de un formulario a un perfil más grande. La introducción manual de datos puede implicar escribir o copiar/pegar procesos, donde los errores se cometen fácilmente. Siguiendo siempre un script predefinido, los bots ejecutan los procesos con precisión.
  • Mejora de la eficiencia y la productividad: La RPA está diseñada para automatizar pasos y flujos de trabajo basados en reglas. A menudo, se trata de tareas laboriosas y de varios pasos, como la introducción de datos para rellenar formularios o generar informes. Cuando se ejecutan en un entorno en la nube con un amplio acceso a los datos, los procesos de RPA pueden funcionar en toda la empresa. Y los bots funcionan 24/7 sin descansos y son más rápidos que los humanos para arrancar.
  • Estricta capacidad de auditoría: los bots están programados para seguir procesos con precisión, promoviendo el cumplimiento de los estándares normativos y las políticas internas con una pista clara y auditable.

Limitaciones de RPA

Mientras que la RPA sobresale en muchas situaciones, viene con limitaciones tanto en la integración como en la función. Los siguientes son algunos de los desafíos más comunes involucrados con la RPA.

  • Limitado a tareas repetibles: los bots RPA destacan en tareas estructuradas, repetitivas y basadas en reglas. No son adecuados para procesos que requieren juicio, pensamiento crítico o resolución creativa de problemas. Si un proceso tiene muchas excepciones o se basa en datos no estructurados, como interpretar las "otras" razones por las que un cliente podría estar devolviendo un producto, un bot RPA estándar fallará sin la ayuda de agentes de IA más avanzados.
  • No adaptable: los cambios en los menús, las interfaces o los sistemas pueden interrumpir los bots RPA y provocar procesos rotos o resultados defectuosos. Para que la RPA produzca resultados de calidad, el entorno debe ser consistente con el tiempo. Si los flujos de trabajo cambian debido a un nuevo software o procesos actualizados, los bots RPA no necesariamente podrán adaptarse por sí solos. Esto se debe a que, aunque la RPA pueda "aprender" un proceso a través de la demostración manual, los bots generalmente requieren la reprogramación manual de nuevas reglas.
  • Desafíos de escalabilidad: dado que la RPA a menudo funciona en situaciones sin API, la exportación y la escalabilidad a menudo se limitan a la circunstancia original única. La creación de un enfoque más escalable para cualquier función RPA dada depende de la especificidad tanto del objetivo como del software involucrado, junto con la capacidad de volver a versiones más genéricas de esos pasos.
  • Preocupaciones de seguridad: los bots pueden requerir un amplio acceso al sistema y credenciales con privilegios para funcionar. Dado que un único bot puede interactuar con numerosas aplicaciones confidenciales, solo una cuenta comprometida puede convertirse en un gateway para que los atacantes accedan a los datos, interrumpan las operaciones o cometan fraude. Entre las áreas a las que debes prestar especial atención se incluyen el almacenamiento de credenciales, la posibilidad de manipular maliciosamente la lógica de un bot, pistas de auditoría sólidas para realizar un seguimiento de la actividad del bot y un marco de gobernanza sólido que aplique controles de acceso estrictos.
  • Costos iniciales: la RPA se suele utilizar en situaciones en las que las API no están disponibles. Esto significa que la implementación puede venir con requisitos de configuración complejos, lo que lleva a mayores costos tanto para el inicio como para el mantenimiento. Una forma de evitarlo es elegir servicios en la nube con capacidades de RPA integradas que ofrezcan un mayor alcance, colaboración y funcionalidad sin una configuración complicada.

Tipos de RPA

Hay dos tipos principales de RPA, atendidos y desatendidos. Sin embargo, una tercera opción híbrida está ganando popularidad, ya que trata de brindar equilibrio entre una automatización eficiente y la resolución de problemas complejos que requieran intervención humana. Veamos los tres tipos.

  • RPA asistida
    En la RPA asistida, el bot se activa mediante interacción humana, lo que lo convierte en una herramienta a demanda para su uso según sea necesario. Por ejemplo, un bot de RPA puede formar parte de las herramientas de un analista de datos para ejecutar un proceso de conversión de etiquetas en un conjunto de datos. Puesto que el analista desea inspeccionar primero los datos en formato raw, no se trata de una transformación totalmente automática. Cuando el analista termina su inspección, llama al código RPA para automatizar la parte de transformación de la tarea.
  • RPA desatendida
    La RPA desatendida permite que un proceso sea una parte totalmente automatizada del flujo de trabajo. Con la RPA desatendida, el bot siempre está encendido y se activa inmediatamente cuando se dan los pasos pertinentes a lo largo del flujo de trabajo. Un ejemplo diario de RPA básica desatendida proviene de la venta retail en línea, donde una tarea automatizada puede generar recibos formateados para enviar por correo electrónico y texto a un cliente al completar una compra.
  • RPA híbrida
    La RPA híbrida combina las ventajas de las estrategias de los métodos tanto atendidos como desatendidos. En una situación híbrida, los bots manejan tareas y elementos esperados que se encuentran dentro de límites y parámetros específicos. Cuando aparecen valores atípicos y problemas potenciales, estos elementos se marcan para la intervención humana. El revisor debe realizar una llamada de juicio antes de avanzar en la tarea en un flujo de trabajo.

Para demostrar cómo la RPA híbrida puede optimizar un flujo de trabajo, toma nuestro bot conversacional de clientes de ejemplo utilizando la RPA híbrida para optimizar el proceso de autorización de devoluciones. La RPA desatendida gestiona las solicitudes de devolución que permanecen dentro de límites específicos, como la fecha de compra, la condición y el tipo de producto. Sin embargo, si el cliente introduce detalles que no están claramente delineados, el chatbot puede marcar la tarea para que la intervención humana revise si se debe autorizar o no una devolución. En este escenario, un gran porcentaje de tareas se automatizan para obtener la máxima eficiencia y, al mismo tiempo, ofrecen la opción de que un humano realice una llamada de juicio basada en factores definidos, como el valor del tiempo de vida del cliente o si el producto se puede revender fácilmente.

Ideas erróneas habituales sobre la RPA

Si bien la automatización robótica de procesos no es tan importante en el léxico cultural como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, es una herramienta excelente de la que muchas empresas dependen. En muchos sentidos, RPA, ML e IA son tecnologías simbióticas y a menudo superpuestas. Para los equipos de TI, la clave es saber dónde aplicar cada uno y ser conscientes de dos ideas erróneas habituales sobre el RPA.

  • La RPA suele confundirse con la toma de decisiones de IA. La toma de decisiones de IA utiliza una combinación de reglas predefinidas, datos de entrenamiento y razonamiento aprendido. Con la IA, los límites y los procesos se autoevalúan para mejorar y evolucionar de forma progresiva. La RPA utiliza un proceso que está mucho más definido por flujos de trabajo basados en reglas: el razonamiento y las mejoras incrementales no forman parte de la ecuación. Esta adhesión a los flujos de trabajo significa que la RPA, no asistida por IA, no es adecuada para tareas que requieran interpretación, inferencia y juicio.
  • La RPA funciona estrictamente con reglas predefinidas. Aunque los procesos de RPA a menudo se basan en reglas estáticas definidas, no es un requisito ineludible. La RPA también puede funcionar registrando acciones repetidas y luego replicándolas. Por ejemplo, si un usuario repite continuamente los pasos de un programa de edición de fotos para transformar la resolución de una imagen, una herramienta RPA puede grabar, identificar e implementar este proceso. Sin embargo, esta capacidad implica una adaptabilidad limitada. En este mismo ejemplo, si las opciones de UX o menú del software cambian drásticamente, el script de la RPA probablemente no podrá adaptarse sin la intervención humana.

RPA frente a IA: comprende la diferencia

La diferencia entre RPA e IA puede ser similar a la diferencia entre un técnico y un ingeniero. Ambos son importantes para el éxito de la operación, y en ambos casos, sus funciones implican determinada pericia técnica. No obstante, cada uno sigue un conjunto diferente de parámetros y objetivos: un técnico sigue reglas, ejecuta pasos y observa límites para ejecutar procesos de forma rápida y precisa. Un ingeniero puede hacer el trabajo de un técnico, pero puede manejar excepciones y desviaciones y examinar el proceso para ver si se puede mejorar.

  • La RPA automatiza las tareas repetitivas basadas en reglas establecidas que se pueden predefinir u observar a través de la repetición. El objetivo de la RPA es automatizar un proceso repetible basado en reglas, como una serie de clics al desplegable de un menú, para lograr una función específica. En muchos sentidos, la RPA es similar a la funcionalidad de una macro en una aplicación como Excel, pero con procesos más flexibles, a menudo más fáciles de crear y más ágiles cuando se trata de exportar fuera de una aplicación. Sin embargo, las RPA se enfrentan a limitaciones en la adaptabilidad debido a su estricto cumplimiento de los procesos y las reglas.
  • La IA aprende de los datos y toma decisiones basadas en insights. Al igual que la RPA, la IA puede comenzar con una orientación predefinida o compilar un conjunto de instrucciones a través de la observación (entrenamiento). Sin embargo, una de las diferencias clave entre la RPA y la IA es cómo la IA utiliza ese primer paso como un mero punto de partida; a partir de la orientación inicial, la IA evoluciona en función de un bucle de feedback de aprendizaje y resultados. Esto permite que la IA aprenda a partir de patrones en los datos, integrando así decisiones más matizadas o agregando opciones a un flujo de trabajo sin ser explícitamente guiada para hacerlo.

Combinación de RPA con IA para una automatización inteligente

¿Qué es la automatización inteligente? En pocas palabras, es la integración de procesos de automatización, como la RPA, con IA para maximizar los beneficios de ambos. Esta combinación impulsa la eficiencia de la automatización basada en reglas para reducir las cargas de trabajo y el esfuerzo manual, mientras que la IA proporciona decisiones autónomas sobre cuándo ejecutar esas funciones. A continuación, se ofrecen dos ejemplos de automatización inteligente:

  • Análisis de datos basado en IA que se alimenta de RPA para la generación automatizada de informes: los scripts de RPA pueden activar la generación automatizada de informes. Sin embargo, estos informes pueden fortalecerse mediante el uso de análisis de datos basados en IA. Al utilizar la IA para procesar y analizar datos, los scripts de RPA pueden crear informes más precisos con insights más profundos basados en datos en tiempo real. Al utilizar la IA y la RPA juntas de esta manera, se reduce significativamente el tiempo y los pasos que se deben dar en ambos extremos del flujo de trabajo.
  • Uso de NLP (procesamiento de lenguaje natural) para manejar datos no estructurados, que luego son procesados por bots RPA: cuando los datos vienen en forma de correos electrónicos, logs u otro formato no estructurado basado en texto, el NLP puede procesar y extraer la información de la entrada para que funcione con la aplicación en cuestión. Por ejemplo, si el objetivo es que la automatización inteligente recopile análisis de sentimientos a partir de formularios de comentarios, una IA que utilice NLP puede procesar primero el texto para categorizar, contabilizar y señalar resaltados; a partir de ahí, la RPA puede incorporar la revisión estructurada de los datos para la generación de informes.

Industrias clave que utilizan la RPA

La automatización mediante RPA se puede aplicar ampliamente en todas las funciones e industrias para reducir los desechos, mejorar el rendimiento y aumentar la precisión. Las siguientes son solo algunas de las formas en que las industrias están integrando con éxito RPA en sus flujos de trabajo:

  • Finanzas: el sector financiero genera flujos masivos de datos estructurados, y ahí es donde destaca la RPA. La RPA puede convertir muchas tareas laboriosas y de gran volumen en automatización casi instantánea. Piensa en la entrada de datos, la verificación de documentos, el formato de etiquetas y otras tareas que utilizan reglas, pasos y límites claramente definidos. Además de aumentar la eficiencia, el uso de la RPA también aumenta la precisión al eliminar el potencial de error humano de la entrada manual de datos.
  • Atención médica: estas organizaciones pueden aplicar la RPA a las funciones de operaciones internas y orientadas al paciente. Para los pacientes, la automatización de los procesos prácticos, como la admisión de citas, las notificaciones de resultados de análisis/laboratorio y los recordatorios de citas, puede simplificar y mejorar su experiencia general. Para los proveedores, la RPA puede acelerar la consolidación de datos en formatos de HCE y la gestión posterior al alta. Para las operaciones, la RPA puede cubrir todo el espectro de necesidades, incluida la optimización de la programación de turnos y la gestión de la cadena de suministro y el inventario.
  • Sector retail: tanto si se trata de un vendedor en línea, como físico o híbrido, la RPA puede ofrecer grandes mejoras en las operaciones. Al utilizar la RPA como parte de la gestión del inventario y la cadena de suministro, las empresas del sector retail pueden controlar constantemente el stock y los envíos, lo que permite a los mánager realizar ajustes prácticos más rápido. Además, la RPA puede automatizar muchas funciones orientadas al cliente, incluido el procesamiento de solicitudes de devolución/reembolso, la creación y el envío de facturas y la gestión de correos electrónicos y textos de marketing.

Casos de uso de la RPA

La RPA se puede aplicar en todos los sectores para automatizar los procesos de negocio, ya sea para operaciones internas o interacciones orientadas al cliente. Las formas en que las organizaciones utilizan la RPA son casi ilimitadas: pueden hacerlo con cualquier proceso replicable con pasos definidos. A continuación incluimos algunos de los casos de uso intersectoriales más populares de RPA:

  • Soporte al cliente: los bots conversacionales basados en la RPA pueden abordar múltiples problemas comunes y de procedimiento de soporte al cliente, desde comprobaciones de registros hasta solicitudes de devolución/reembolso y el procesamiento de comentarios de los clientes, siempre que los pasos involucrados estén claramente definidos y estructurados. Para la mayoría de las organizaciones, la mayoría de las tareas de soporte al cliente utilizan flujos de trabajo estándar, y la RPA puede gestionarlos para que el personal humano pueda centrarse en problemas más complejos.
  • RR. HH.: los departamentos de RR. HH. se ocupan de procesos de gran alcance que se pueden optimizar significativamente mediante la automatización. Casi todos los aspectos de la experiencia del empleado crean interacciones con procesos de RR. HH. replicables, como la incorporación de nuevas contrataciones, la entrada de datos de perfil, los flujos de trabajo de formación e incluso las listas de control de salida finales. Las funciones de la RPA pueden automatizar la mayor parte de estos procesos.
  • Actualizaciones de software: las RPA pueden aligerar significativamente las cargas de trabajo de TI mediante la automatización de los procesos de actualización de software en toda la red. Con las RPA, los sistemas pueden comprobar si hay actualizaciones disponibles y ejecutar la instalación de manera que se minimicen las demandas de recursos y tiempo de los empleados.

Desafíos de implementación de la RPA

Si bien la RPA crea oportunidades significativas para automatizar procesos y mejorar la eficiencia organizacional, las organizaciones probablemente se enfrentarán a varios desafíos comunes. Afortunadamente, la RPA es una tecnología establecida, y se dispone de todo un abanico de estrategias proactivas para abordar la mayoría de los obstáculos.

  • Integración con sistemas heredados: las aplicaciones modernas generalmente se integran sin problemas con la RPA. Sin embargo, los sistemas heredados, especialmente los que se ejecutan en entornos locales, a menudo plantean desafíos en torno a puntos de conexión incoherentes y entornos de TI variados. El personal de TI puede ejecutar de forma proactiva auditorías de compatibilidad tanto para aplicaciones como para sistemas de RPA y, según sea necesario, aprovechar middleware o conectores personalizados para cerrar la brecha entre la plataforma de RPA y las aplicaciones antiguas o personalizadas.
  • Resistencia de los empleados y gestión del cambio: la introducción de la automatización puede generar ansiedad entre los empleados que temen que sus trabajos estén en riesgo, lo que lleva a una resistencia que puede socavar el proyecto. Una gestión eficaz del cambio es crucial. El liderazgo debe comunicar de manera transparente los objetivos de la RPA, enfatizando cómo aumenta las capacidades humanas al asumir un trabajo repetitivo. Esto replantea la automatización como una herramienta que permite a los empleados centrarse en tareas de mayor valor que requieren creatividad y pensamiento crítico frente a la tecnología destinada a desplazarlos.
  • Gestión del cambio de proceso y el mantenimiento de bots: los bots de RPA se configuran para flujos de trabajo específicos. Si una aplicación o proceso subyacente cambia, incluso ligeramente, como mover un botón, la automatización puede romperse. Esta fragilidad requiere un mantenimiento continuo. Las organizaciones deben establecer un plan de gobernanza para la supervisión regular de bots y actualizaciones de scripts a fin de garantizar la precisión y evitar costosos tiempos de inactividad.

Mejores prácticas para una implementación correcta de la RPA

Si bien la RPA puede ser una poderosa herramienta para optimizar los flujos de trabajo, algunas de las mejores prácticas de planificación e integración maximizarán el éxito. En general, la adopción de la RPA comenzará con la identificación de tareas repetibles y estables dentro de los flujos de trabajo de una organización. Una vez que se han identificado algunos procesos objetivo, existen diversos pasos que ayudarán a que los esfuerzos de automatización resulten eficaces.

  1. Integrar la configurabilidad: los desarrolladores de la RPA correctos minimizan la cantidad de código que bloquea variables y valores específicos, como rutas de archivos o direcciones de correo electrónico de destinatarios. En lugar de eso, los responsables de los procesos deben poder configurarlos fácilmente para que los cambios no requieran que los desarrolladores revisen el código y los scripts.
  2. Centrarse en la reutilización: muchos pasos de los flujos de trabajo de RPA son genéricos y replicables, como inicios de sesión, notificaciones por correo electrónico y cambios de formato. Al construir la modularidad en la codificación de la RPA, esas piezas se pueden exportar como base para otras funciones. Al hacerlo, ambos aceleran el desarrollo futuro de los procesos de la RPA al tiempo que crean estándares organizativos para la replicabilidad y el acceso.
  3. Prever y permitir errores: debido a que las RPA están basadas en reglas, las desviaciones inesperadas o los cambios de aplicación pueden desviar un proceso. Si bien algunos errores son inevitablemente paralizantes, otros se pueden gestionar con el software de RPA actual y si los equipos despliegan respuestas adecuadas para una variedad de fallos comunes y esperadas, como los tiempos de espera del servidor. Los pasos pueden incluir omitir el siguiente elemento de la cola al registrar detalles sobre el error para revisión humana.
  4. Planificar la integración de la IA: con la IA, la RPA puede manejar datos más complejos y no estructurados y comprender mejor el contexto y gestionar excepciones. Esto impulsa la habilidad de automatizar más procesos integrales, como los que implican el procesamiento de una variedad de formatos de facturas o la interpretación de la opinión del cliente en los correos electrónicos.

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La RPA proporciona una tecnología de automatización confiable y coherente, por lo que es ideal para cualquier kit de herramientas de agentes de IA. Oracle Integration, la plataforma unificada de automatización empresarial de Oracle, ofrece integraciones predefinidas, mejores prácticas incorporadas y una experiencia de desarrollo visual que te ayudará a aprovechar al máximo la RPA y otras herramientas de automatización. Con las soluciones de Oracle Integration, los clientes pueden crear automatizaciones híbridas que incorporen integraciones dirigidas por API, robots, agentes de IA y procesos humanos.

Estamos en la cúspide de una nueva era de productividad impulsada por la RPA gracias a la IA. Mientras que la RPA siempre ha sobresalido en la automatización de tareas repetitivas y estructuradas imitando acciones humanas, la RPA basada en IA puede ir mucho más allá. El desafío para las empresas ahora es pensar más en dónde aplicar la RPA. Considera proyectos piloto para demostrar el valor de la tecnología RPA actual, incorporar el liderazgo departamental y planificar que la tecnología sea un facilitador clave de la IA ágil.

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Preguntas frecuentes sobre la RPA

¿Se puede utilizar la RPA para automatizar tareas de datos no estructurados?

Aunque la RPA funciona mejor con reglas establecidas en los datos estructurados, puedes ampliar sus casos de uso. Sin embargo, para trabajar con datos no estructurados (texto, video, imágenes), necesitarás otras herramientas que te permitan procesar y generar definiciones estructuradas para que los sistemas RPA las utilicen. Por ejemplo, los modelos de NLP pueden procesar datos de texto no estructurados para asignar categorías y etiquetas, que RPA puede utilizar para generar un informe. Del mismo modo, una imagen de un documento puede utilizar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para convertir la tabla del documento en datos estructurados, que luego se incluyen en el análisis de RPA.

¿Cuáles son las principales consideraciones a la hora de desplegar la RPA en una empresa?

La RPA se puede desplegar en toda la empresa, pero se debe llevar a cabo de forma cuidadosa. Muchas variables determinan el éxito de la RPA, incluidos los tipos de herramientas de RPA compradas, el volumen de oportunidades de automatización, la interconectividad de los datos existentes, los recursos de procesamiento y la capacidad de supervisar el mantenimiento de bots. Para empezar, las empresas deben realizar un análisis de los procesos en toda la organización para obtener oportunidades de automatización y, a continuación, alinearlo con las demás herramientas y recursos de TI de la empresa. En una escala más micro, los equipos de desarrollo de la RPA deben tener en cuenta la modularidad, la reutilización y la flexibilidad en términos de configuración. Esto permite exportar scripts de RPA al tiempo que facilita las evaluaciones del uso de recursos, la integración y la escalabilidad general.

¿Cómo se puede integrar el RPA con otras tecnologías de automatización?

La RPA puede integrarse con otras tecnologías de automatización, una combinación a menudo conocida como automatización inteligente, de muchas maneras diferentes. Gracias a la IA agéntica, la RPA puede ser una de las herramientas que el agente utilice para obtener un objetivo. En los flujos de trabajo, la RPA puede recurrir a un modelo de IA para tomar una decisión sobre una entrada compleja o no concluyente antes de avanzar. En otros casos de uso, los modelos de IA pueden realizar tareas analíticas o análisis de datos no estructurados antes de incorporarse al flujo de trabajo de RPA más estructurado para la generación de informes.

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