Algunos cambios en la automatización robótica de procesos

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RPA-HR

El trabajo ahora se basa menos en el tiempo y el lugar para ser más flexible, más digital y más basado en los resultados.

Muchas empresas recurrieron a la automatización de procesos robóticos (RPA) como un truco de transformación digital. Es más rápido y económico que una revisión completa de la plataforma, y ​​reduce la dependencia de trabajadores humanos para tareas domésticas de gran volumen. RPA recorta costos y distancia a las personas. No más autómatas humanos trabajando en turnos de 8 horas. La RPA parece adaptarse a las necesidades comerciales del momento de la pandemia. Gartner predice un crecimiento de dos dígitos hasta 2024. ¿Pero la tecnología está cumpliendo con las expectativas? ¿Cuánto se puede ganar con estos robots notoriamente frágiles que pueden contribuir a la deuda tecnológica?

A medida que el mercado madura, las líneas entre los robots tontos (RPA 1.0) y los robots inteligentes (automatización inteligente o RPA 2.0) se difuminan. La delimitación entre front-end y back-end tampoco es tan clara como antes.

Esto tiene sentido si se considera que RPA 1.0 emula a un humano copiando y pegando datos. RPA 2.0 no está emulando a un humano. Está iluminando el potencial de la fuerza laboral digital impulsada por humanos y servicios en la nube de IA.

Para aprovechar al máximo este cambio, debe comprender las capacidades de su tecnología actual. ¿El sistema tiene API? ¿Es más económico, más eficaz y más estable utilizar API? La RPA entra en juego cuando las API no están disponibles o cuando la emulación de un humano proporciona más valor comercial que una conexión de sistema a sistema. No tiene que ser todo o nada. Una gran estrategia de automatización utiliza tanto API como RPA para obtener el máximo valor. Su director de TI puede ayudarlo a encontrar el equilibrio adecuado.

RPA ya no se limita a procesos completamente digitales que utilizan solo datos estructurados. Se están construyendo integraciones profundas con sistemas de computación cognitiva como análisis de texto, análisis de sentimientos, reconocimiento óptico de caracteres e imágenes y procesamiento de lenguaje natural. Están empaquetando estas herramientas de inteligencia artificial como bloques de construcción que puede colocar en su flujo de trabajo a medida que construye una automatización. Esta es la creación de componentes de los servicios web y está democratizando la IA.

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