La evolución de RPA a IPA frente a los nuevos desafíos empresariales
Durante años, la RPA (o Automatización Robótica de Procesos, por sus siglas en inglés) ha sido una aliada fiel para las empresas. Ha permitido que miles de organizaciones eliminen tareas rutinarias, reduzcan errores humanos y liberen tiempo para priorizar sus actividades de mayor valor. Con ello, las compañías han logrado una mayor eficiencia, incluso reduciendo la carga administrativa de los empleados. No obstante, el entorno empresarial ya no se conforma con eso, y actualmente los flujos de trabajo se han vuelto más diversos, los datos llegan en formatos de todo tipo y los clientes exigen respuestas personalizadas.
Es justo en esta situación que, gracias a la Inteligencia Artificial, la RPA ha conseguido evolucionar hacia lo que se denomina como IPA (Automatización Inteligente de Procesos). Más allá de reemplazar la RPA tradicional, este nuevo modelo inteligente busca complementarla con capacidades cognitivas que le permiten adaptarse, aprender y tomar decisiones en contextos cambiantes.
Las limitaciones de la RPA
El modelo de RPA funciona muy bien cuando las reglas con las que se trabaja son lo suficientemente claras. Si hay que mover datos de un sistema a otro, procesar facturas idénticas o generar reportes estandarizados, lo hace sin errores y sin interrupciones. El problema, como suele ser, aparece cuando los procesos dejan de ser tan previsibles.
Este fallo de previsión puede manifestarse con algo tan sutil como que un proveedor cambie el formato de sus facturas, o que un cliente trate de contactar con nosotros fuera del esquema habitual, llevando a que el sistema deje de funcionar. El problema fundamental del modelo de RPA es que no es capaz de interpretar nada; solo ejecuta. En caso de que algo se salga de lo previsto, necesitará de intervención humana o una reprogramación, consumiendo tiempo y recursos de la compañía.
El valor añadido de la automatización inteligente
Este nuevo modelo combina varias tecnologías de Inteligencia Artificial para permitir que los sistemas automatizados comprendan contextos, analicen datos (con especial énfasis en los no estructurados) y se adapten a cambios. Como hemos adelantado, más que contar con unos bots más sofisticados, representa un nuevo enfoque en la automatización.
A diferencia de la RPA, que actúa como un conjunto de instrucciones fijas, la IPA integra capacidades de Machine Learning, NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural), visión artificial y orquestación avanzada de procesos. Es gracias a esta combinación de tecnologías que este modelo es capaz de analizar correos electrónicos, interpretar documentos escaneados, detectar patrones en grandes conjuntos de datos y, una de las características más importantes, tomar decisiones basadas en el contexto sin necesidad de una supervisión constante.
Como resultado, las compañías disponen ahora de un modelo de automatización más flexible, capaz de gestionar flujos de trabajo complejos que cruzan varios departamentos, sistemas y tipos de datos. Además de liberar el tiempo operativo que requerían los ajustes del modelo de RPA anterior, permite a las empresas reaccionar con mayor rapidez ante los cambios del mercado.
El desafío estratégico de la automatización para el mercado europeo
En España y Europa, su adopción de la automatización inteligente avanza con bastante fuerza. Según indican estudios recientes, se estima que casi el 85% de los empleados españoles utiliza habitualmente herramientas de IA en su trabajo. Por otro lado, el 90% de las empresas del país planea integrar la Inteligencia Artificial y los nuevos modelos de automatización basada en IA para finales de 2025; en parte, impulsadas por el gran porcentaje de compañías (en torno a un 77%) que ya lo han hecho y aseguran haber mejorado su productividad.
Antes de dar el paso por que sí, es necesario comprender que este nuevo modelo requiere de una hoja de ruta bien definida, con la que la inclusión de nuevas tecnologías en la empresa se sienta natural, y a través de la cual los empleados puedan aprender de forma cómoda como interactuar con ella. El cambio que está por venir requiere de una gran iniciativa, pero también demanda dirección. Atendiendo a esto último, la IPA puede ser la pieza que dé coherencia a los esfuerzos de automatización, siempre que se implemente con una visión estratégica y centrada en las personas.
El ecosistema tecnológico que impulsa la automatización inteligente
Cuando se habla del modelo de IPA, es necesario considerar que, más que una herramienta, es casi un ecosistema de tecnologías integradas. Ninguna herramienta lo hace todo por sí sola, y en el caso de la IPA, cada uno de sus componentes dota al sistema de funcionalidades clave que, en conjunto, marcan la diferencia:
- Inteligencia Artificial y Machine Learning. Permiten que los sistemas aprendan de la experiencia y mejoren sus resultados con el tiempo. En esencia, detectan patrones, predicen resultados y automatizan decisiones complejas.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Posibilita que el sistema de automatización “entienda” el lenguaje humano. De esta forma, puede clasificar correos, interpretar solicitudes o responder a consultas sin depender de reglas concretas.
- Visión artificial. Extrae información de imágenes y documentos escaneados. Esta nueva capacidad del sistema es clave en sectores como banca o logística, donde gran parte de la documentación llega en formatos no estructurados.
- Orquestación de procesos. Coordina todos los elementos, asegurando que tanto bots y humanos como el resto de sistemas de la compañía trabajen correctamente.
La hoja de ruta hacia la adopción de la IPA en organizaciones
Desde la perspectiva de una compañía que busca evolucionar hacia el modelo de la IPA, es aconsejable adoptar un enfoque gradual con el que comprender correctamente el flujo de trabajo del negocio, y conocer aquellas áreas donde este cambio causará un mayor impacto.
- 1. Evaluar y priorizar. Identificar los procesos más problemáticos y medir su impacto. Las herramientas de process mining ayudan a visualizar cómo fluye realmente el trabajo y a detectar cuellos de botella.
- 2. Lanzar un proyecto piloto. Empezar con un caso concreto siempre facilita a la compañía el probar la tecnología y demostrar su valor. Saber desde el principio que este cambio es todo un éxito generará confianza y motivará a los equipos.
- 3. Escalar con estructura. Tras validar los resultados, conviene definir la estrategia, establecer estándares sobre los que trabajar y formar a los equipos para el uso y máximo aprovechamiento de las nuevas funcionalidades del nuevo modelo de automatización. De esta forma, evitamos que cada área actúe por su cuenta y se construye una cultura de automatización sostenible.
El siguiente paso en la evolución digital de tu negocio
La automatización inteligente es un concepto que ya está transformando el presente. Ayuda a las empresas a reducir costes y ganar capacidad de adaptación, innovación y respuesta ante la incertidumbre.
El desafío consiste es pasar de automatizar por mera necesidad a automatizar con un verdadero propósito. Las organizaciones que entiendan esto serán las que estarán mejor preparadas para un futuro donde la inteligencia, humana y artificial, trabajen en conjunto.
