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

Los empleados dedican un tercio de su tiempo a tareas administrativas rutinarias, en detrimento del trabajo cualificado para el que fueron contratados. No es de extrañar que el 64 % de estos trabajadores sufra agotamiento laboral una vez al mes o más. La automatización robótica de procesos (RPA) puede ayudar a corregir este desequilibrio.

La RPA utiliza robots virtuales de software para automatizar tareas que requieren mucho trabajo manual. Es un factor clave en el creciente mercado de la mano de obra digital. Los agentes digitales utilizan RPA para recopilar los datos que necesitan para tomar decisiones. Al combinar la automatización de procesos con marcos de IA agéntica, sus equipos disponen de más tiempo para trabajar en tareas de alto valor.

La RPA utiliza robots de software para automatizar procesos empresariales y reducir el riesgo de errores. Cabe señalar que no hablamos de robots físicos al uso, sino de un tipo de software que puede programarse para realizar acciones específicas. Las más comunes son la cumplimentación de formularios, la extracción de datos y el traslado de archivos.

Pongamos que tenemos un bufete de abogados que necesita buscar datos para un caso. En lugar de clasificar manualmente miles de documentos procedentes de centenares de fuentes de datos, nuestro bufete puede automatizar este proceso y ahorrar tanto tiempo como dinero.

La automatización de procesos también puede mejorar el rendimiento de los trabajadores digitales. Por ello, RPA se conoce a veces como "automatización de la IA", por su papel para habilitar procesos basados en inteligencia artificial.

Esto plantea una pregunta importante: ¿La RPA es simplemente una forma más de IA? No exactamente.

El término inteligencia artificial (IA) se usa para designara tecnologías como el machine learning (ML) que imitan la toma de decisiones humana. Sin embargo, para obtener resultados precisos con la IA se necesitan datos de alta calidad. Si las bases de datos contienen entradas duplicadas o errores, los resultados no son del todo fiables.

La RPA es un software basado en reglas para automatizar tareas que requieren gran cantidad de recursos, como la recopilación y la gestión de datos, que permite allanar el camino para el posterior uso de herramientas de IA. Juntas, la RPA y la IA pueden automatizar desde la recopilación, la evaluación y la introducción de datos hasta la toma de decisiones.

La premisa de la RPA es simple: los robots de software imitan acciones humanas comunes, como completar tablas, rellenar formularios o utilizar aplicaciones.

La RPA no se basa en un mecanismo único, sino en tres componentes esenciales: las interacciones con la interfaz de usuario (UI), las interfaces de programación de aplicaciones (API) y los scripts de tareas.

• Interacciones con la interfaz de usuario (UI): Las interacciones con la UI permiten a los usuarios definir y aplicar un conjunto de instrucciones. Por ejemplo, podemos programar las herramientas de automatización de la fuerza laboral para recopilar y comunicar información relevante sobre cumplimiento normativo, como la ubicación de los datos, el modo de gestión o el tipo de cadena de suministro.
• API: Las API conectan las soluciones de la RPA con otras herramientas y tecnologías. Entre ellas se incluyen soluciones de planificación de recursos empresariales (ERP), herramientas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y marcos de IA agéntica.
• Scripts para automatizar tareas: Los sistemas de RPA pueden programarse mediante lenguajes de programación comunes, como Python, C++ y Java. También pueden implementarse a través de herramientas low-code, basadas en clics y funciones de arrastrar y soltar. También hay soluciones preconfiguradas.

Una cosa es hablar de la aplicación teórica de la RPA, pero ¿cómo se traduce esto en la práctica? Hay varias condiciones que hacen que un proceso empresarial sea especialmente adecuado para la RPA. En primer lugar, la existencia de grandes volúmenes de datos que se actualizan con regularidad, como los que se gestionan en hojas de cálculo. Otra condición es que los datos estén almacenados en varias ubicaciones, como la nube y servidores de almacenamiento local. Por último, la RPA ayuda a salvar las distancias entre los sistemas informáticos actuales y los sistemas heredados.

Vamos a ver tres ejemplos con más detalle:

• Introducir datos en hojas de cálculo: Las hojas de cálculo se siguen usando mucho en el seguimiento y la gestión de datos financieros, pero actualizarlas es una tarea laboriosa que requiere mucho tiempo. Gracias a la RPA, las empresas pueden automatizar la lectura, la escritura y el recálculo de datos en hojas de cálculo y crear conjuntos de datos directamente a partir de estas hojas .
• Gestionar bases de datos: Muchas empresas utilizan varias bases de datos ubicadas en sus propias instalaciones, en centros de datos externos y en la nube. El resultado es un ecosistema de datos fragmentado que requiere tareas muy exiguentes de seguimiento y validación. La RPA está especialmente indicada para la gestión de bases de datos, ya que permite a las empresas recopilar y gestionar datos de diferentes fuentes.
• Integrar sistemas heredados: Los sistemas heredados pueden no ser compatibles con las API modernas, pero siguen almacenando datos operativos críticos. Como estas soluciones automatizan procesos manuales que habitualmente llevan a cabo personas, son capaces de localizar y extraer información clave de soluciones dispersas y desconectadas entre sí.

La RPA reduce el tiempo necesario para llevar a cabo tareas empresariales. Sin embargo, esta no es la única ventaja para su empresa. Si se combina con agentes digitales y supervisión humana, la automatización robótica de procesos ofrece numerosas ventajas:

Al reducirse el tiempo y el esfuerzo necesarios para completar procesos que requieren mucho trabajo manual, también se reduce el gasto en estos procesos. Además del ahorro fundamental de costes, las empresas también obtienen un retorno de la inversión gracias a la RPA, ya que el personal dispone de más tiempo para generar valor comercial en lugar de dedicarse a recopilar datos.

Las soluciones de RPA no se desvían de los procesos programados, por eso son ideales para tareas que requieren una combinación de acciones repetitivas y alta precisión. Este elevado nivel de precisión también es fundamental para garantizar el cumplimiento normativo en la gestión y la protección de los datos.

La automatización robótica de procesos permite que la plantilla digital acceda más fácilmente a los datos que necesita de las soluciones de CRM heredadas y de otras herramientas. Pongamos que un cliente busca información de seguimiento de su pedido. La RPA puede ordenar a las herramientas de base de datos que localicen la información de seguimiento correspondiente y transmitan estos datos a los agentes de IA, que la trasladan al cliente.

Las herramientas de procesos de automatización robótica pueden contribuir a mejorar la experiencia de sus trabajadores humanos. En lugar de pasar horas y horas introduciendo datos en sistemas, los empleados pueden dedicar su tiempo a tareas más estratégicas y creativas.

También abre la puerta al reciclaje y al desarrollo profesional de la plantilla. Como los scripts automatizados se encargan de las tareas manuales, las empresas pueden formar a sus empleados en el uso responsable de la IA u ofrecerles una formación más especializada en áreas como la creación de solicitudes para IA. Esto favorece el desarrollo y la promoción internos, lo que mantiene al equipo motivado.

Obtenemos resultados por partida triple: mayor productividad, mayor motivación y más oportunidades.

La RPA puede imitar acciones humanas repetitivas y predefinidas, mientras que la IA puede actuar con autonomía y decidir por sí misma la siguiente acción recomendada. La IA está detrás de la nueva generación de mano de obra digital: los agentes autónomos, capaces de analizar datos, tomar decisiones e incorporar IA generativa e IA conversacional.

La RPA y la IA se complementan entre sí. Mediante la RPA, los trabajadores digitales pueden automatizar tareas repetitivas como la extracción de datos y el web scraping, gracias a bots que imitan las pulsaciones de teclas y los clics de un ratón. Con la IA, los equipos pueden crear e implementar rápidamente bots de RPA para realizar tareas que requieren gran cantidad de trabajo manual.

Pueden trabajar de forma conjunta porque la RPA es, por su naturaleza, una tecnología orientada a los procesos. A través de flujos de trabajo predefinidos, la RPA gestiona tareas repetitivas basadas en reglas, mientras que la IA es especialmente buena creando esos flujos de trabajo.

Cualquier plataforma de trabajo digital que utilice sistemas agénticos necesita acceder a bases de datos actualizadas, aplicaciones heredadas y conjuntos de datos entrantes. Así es como funciona en la práctica.

Las herramientas de procesos de automatización robótica pueden extraer datos de facturas e introducirlos en sistemas de facturación heredados o desarrollados a nivel interno.

Esto sirve de base para un ciclo de ventas más amplio ("quote-to-cash", QTC), que utiliza agentes de IA para crear ofertas, elaborar propuestas, gestionar contratos y recaudar pagos. A pesar de que la IA se encarga del trabajo más exigente, no podríamos utilizarla en las ventas sin los datos de facturación recopilados por la RPA.

Contar con más datos puede traducirse en una mejor atención al cliente. Sin embargo, recopilar e introducir estos datos suele requerir mucho tiempo y recursos. Esto se debe a que los datos de los clientes llegan en formatos muy dispares —conocidos como datos no estructurados—, proceden de diversas fuentes, y a menudo se almacenan en bases de datos propias o en hojas de cálculo. La RPA también ayuda a las empresas a recopilar y organizar estos datos sin importar su origen o ubicación.

Las herramientas de trabajo digital pueden utilizar los recopilados en el marco de un proceso más amplio de IA para atención al cliente que prioriza las interacciones y las recomendaciones personalizadas.

Contar con información precisa sobre los precios y productos es imprescindible para crear campañas de marketing eficaces. Con la RPA, los equipos pueden extraer datos de precios de las páginas web y almacenarlos como un recurso compartido.

Si se integran en una estrategia más amplia de IA para marketing, estos datos ayudan a los equipos a crear campañas publicitarias segmentadas.

Las devoluciones siguen siendo un proceso complejo para los equipos de comercio. Si los datos no se actualizan de forma regular y precisa en los sistemas de gestión y adquisiciones heredados, las empresas pueden toparse con clientes insatisfechos o con cifras de inventario incorrectas. Usar la RPA para recopilar y actualizar la información de los pedidos potencia la IA para comercio, ya que proporciona a los agentes digitales los datos que necesitan para tramitar las devoluciones.

Aunque la RPA ofrece grandes ventajas a las empresas, también implica una serie de dificultades y reflexiones importantes: identificar los procesos susceptibles de automatización, gestionar la calidad y la integración de los datos, resolver cuestiones de gobernanza ética o abordar requisitos de escalabilidad y mantenimiento, por citar algunas. Vamos a verlas con más detalle de una en una.

No todos los procesos pueden automatizarse. Según el tipo de datos introducidos, la aplicación utilizada y el resultado esperado, la RPA puede no ser la opción más adecuada. Las empresas pueden identificar los posibles procesos candidatos estableciendo criterios para seleccionar los más adecuados. Algunos de los criterios más habituales son los siguientes:

• Conjuntos de datos estructurados: Los conjuntos de datos estructurados son ideales para este tipo de soluciones porque son cuantificables y repetibles. Los procesos que trabajan con conjuntos de datos cualitativos sin un formato homogéneo no son buenos candidatos.
• Software no accesible mediante API: Los sistemas heredados, las herramientas diseñadas para fines concretos y las desarrolladas a nivel interno pueden no admitir conexiones mediante API. En cambio, la RPA no requiere interconexión externa y automatiza las operaciones estándar directamente.
• Procesos que requieren mucho trabajo manual: Este tipo de procesos pueden optimizarse con la RPA. Por ejemplo, piense en la recopilación e introducción de datos financieros que cambian a diario o cada hora. Aunque el personal encargado de esta tarea pueda mantener un buen ritmo, le quedaría poco tiempo para otros proyectos. Las tareas de recopilación de datos a gran escala mejoran mucho con la RPA.
• Procesos propensos a errores: Los procesos con gran volumen de datos suelen ser más susceptibles de errores. Por mucha atención que se preste, las personas no pueden igualar la precisión y la repetibilidad de las herramientas automatizadas a la hora de recopilar e introducir datos en sistemas. La automatización robótica de procesos puede mejorar la velocidad de ejecución y reducir el riesgo de error al introducir datos.

Ahora que ya hemos identificado los criterios de los procesos, es hora de localizarlos y aislarlos. Para ello, las empresas suelen recurrir a herramientas de mapeo de procesos que crean representaciones visuales de los flujos de trabajo actuales y las dependencias entre procesos. Esto ayuda a identificar la ubicación de esos procesos en sus redes, cómo se conectan a aplicaciones y servicios, y qué datos utilizan.

Para que la RPA sea eficaz, se necesitan datos de alta calidad, así como la capacidad de integrarlos en sistemas heredados y aplicaciones modernas. En la práctica, esto plantea algunos retos:

• Gestionar datos muy heterogéneos, incompletos u obsoletos: Estas herramientas son muy buenas registrando e introduciendo datos. Sin embargo, no son capaces de tomar decisiones sobre la calidad y coherencia de dichos datos. Por ejemplo, piense en una empresa que utiliza una combinación de recursos locales y en la nube para almacenar datos clave. Si estas bases de datos contienen información duplicada, los marcos de la RPA registrarán e introducirán todas las instancias. El mismo problema se repite cuando la información está incompleta u obsoleta: las soluciones buscarán los datos objetivo y los procesarán según las instrucciones. Gestionar datos heterogéneos, incompletos u obsoletos requiere scripts más elaborados que identifiquen las características comunes de los datos inutilizables. Por ejemplo, los equipos pueden configurar la RPA para ignorar datos anteriores a una fecha determinada, o para registrar datos únicamente si cumplen condiciones específicas de integridad y precisión.
• Integrar sistemas heredados con arquitecturas modernas: La integración plantea otro desafío potencial. Los sistemas heredados y las arquitecturas modernas son muy diferentes y lo que funciona para unos puede no funcionar para otros. Por ello, no hay un solo enfoque válido para todas las RPA. Si bien son una solución viable para obtener datos de sistemas heredados que no admiten APIs, la arquitectura de estos sistemas difiere mucho de las versiones modernas. Para garantizar una integración coherente, los bots de la RPA deben adaptarse a las limitaciones del sistema en lugar de a las expectativas de datos.

La automatización robótica de procesos también puede generar dudas sobre el uso ético de los datos. Por ejemplo, si las empresas no informan correctamente sobre qué datos se recopilan y cómo se utilizan, podrían surgir problemas de cumplimiento normativo o de índole legal.

Las organizaciones deben dar respuesta a cuestiones como:

• Garantizar la transparencia y la responsabilidad: En caso de auditorías o evaluaciones de cumplimiento normativo, las empresas tienen que demostrar dónde y cómo se han obtenido los datos, así como los cambios han sufrido. La falta de transparencia podría dar lugar a multas o sanciones. Garantizar la transparencia comienza por la accesibilidad de la RPA. Tanto si se desarrolla de forma interna como si se recurre a un servicio externo, los equipos deben tener acceso a la infraestructura de la RPA. La rendición de cuentas es también muy importante: en la práctica, implica designar a un responsable, normalmente un gerente o un directivo, para que supervise la creación, la implementación y la integración. Esta exigencia ayuda a garantizar que la transparencia siga siendo una prioridad.
• Gestionar los riesgos de privacidad y seguridad: Las herramientas de RPA también pueden introducir riesgos potenciales para la privacidad y la seguridad. Pngamos que tenemos una herramienta de automatización de procesos diseñada para recuperar e introducir datos de clientes. Si dichos datos no están correctamente anonimizados, o si estos procesos vinculan datos anónimos a información identificable, las empresas podrían poner en riesgo los datos de sus clientes sin siquiera advertirlo. Del mismo modo, si las herramientas de automatización de procesos no están sujetas a los mismos requisitos de seguridad que otros servicios informáticos, podrían ser la puerta de entrada de ataques externos o amenazas internas.

Para garantizar que las herramientas se adapten al creciente volumen de datos y mantengan su fiabilidad, debemos tener en cuenta dos aspectos fundamentales:

• Desarrollar estrategias para escalar los programas de RPA: Estos procesos son escalables, pero no ilimitados. Las soluciones propias pueden tener dificultades para gestionar bases de datos en la nube a medida que aumenta el volumen de datos, y las que dependen de servidores locales pueden presentar problemas de rendimiento cuando la demanda de datos crece. Para hacer frente a estos desafíos, su empresa necesita un plan, como adquirir almacenamiento y espacio de servidor adicionales, o ampliar la capacidad en la nube. No hay una opción "correcta" y universal (lo que funciona para una empresa puede no funcionar para otra), pero es fundamental tener un plan.
• Ofrecer asistencia continua para actualizaciones y bots: Es importante proporcionar asistencia continua para las actualizaciones de software y las funciones de RPA. Si utiliza un servicio gestionado o de terceros, el soporte suele estar incluido. En caso contrario, tendrá que evaluar el rendimiento con regularidad y buscar las actualizaciones disponibles.

Una buena implementación es fundamental para el éxito de la automatización robótica de procesos. Nosotros le recomendamos las siguientes prácticas para agilizar el proceso:

Implicar a las partes interesadas debe ser el punto de partida en la automatización robótica de procesos. En primer lugar, asigne la responsabilidad del proyecto a un miembro relevante del equipo directivo. La última palabra la tiene esta persona, y todos los aspectos de la integración de RPA dependen de ella. A continuación, incorpore a los equipos de TI, a los usuarios de primera línea y a cualquier otro equipo que vaya a interactuar con la RPA, y elabore un resumen de los objetivos principales. Comunique las posibles ventajas y comente los plazos previstos.

Por último, y quizás lo más importante, dedique tiempo a tratar las preocupaciones del equipo. Pregunte qué les preocupa, dónde aprecian posibles obstáculos y cómo creen que pueden resolverse. No omita este paso: ignorar a las partes interesadas puede dificultar la adopción generalizada.

Los procesos definidos y las políticas claras son fundamentales para garantizar una aplicación homogénea de la RPA. Para empezar, cree un centro de excelencia (CE) que defina las prácticas recomendadas, identifique posibles errores y proporcione recomendaciones concretas para resolver los problemas.

A continuación, dedique tiempo a desarrollar modelos de gobernanza de datos y prácticas recomendadas. La gobernanza puede ser sencilla (por ejemplo, los datos siempre deben estar cifrados y el acceso debe ser limitado) o compleja, como la adaptación a los cambios constantes de la normativa aplicable (como el RGPD, la CCPA y las directrices de FINRA). La supervisión también es fundamental. Aunque la RPA sienta las bases para una automatización avanzada de la fuerza laboral, no es no se corrige ni evalúa a sí misma; por lo tanto, resulta imprescindible hacer evaluaciones y pruebas periódicas para garantizar resultados precisos.

No todos los proveedores son iguales. A la hora de elegir un socio, tenga en cuenta los siguientes aspectos:

• Capacidades técnicas y facilidad de uso: Las herramientas de RPA deben combinar capacidades técnicas avanzadas con funciones intuitivas. MuleSoft RPA es un buen ejemplo: esta solución puede ayudar a acelerar los resultados con una automatización integral para cada equipo.
• Modelos de precios y servicios de asistencia: También es importante encontrar soluciones con modelos de precios transparentes y servicios de asistencia fiables. Los costes ocultos pueden acumularse si los proveedores no son claros con los precios, y la falta de asistencia puede dejar a su empresa sin aprovechar al máximo las ventajas de la RPA.
• Integración con IA y funciones de seguridad: La RPA favorece la eficacia de la IA. Por ello, las organizaciones deben buscar proveedores que ofrezcan una integración fluida con marcos de IA como los grandes modelos de lenguaje (LLM) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), con el fin de lograr un equilibrio entre velocidad y seguridad.

Por muy tentador que sea implementar la RPA a gran escala en cuanto disponga de las herramientas, es preferible empezar con proyectos piloto. Dada la complejidad de los entornos de TI, es imposible conocer el impacto de las nuevas herramientas hasta que se implementan. Si surgen errores inesperados, resolver problemas pequeños es mucho más sencillo que gestionar fallos generalizados.

Trate de identificar los proyectos de automatización con mayor impacto y menor riesgo. Subfunciones como la minería de procesos pueden ayudar a identificar los procesos candidatos. Cuando tenga la RPA en marcha, mida su impacto con métricas concretas: ¿Cuánto tiempo se ha ahorrado? ¿Son los datos precisos y completos? ¿Qué opinan los usuarios sobre el proceso?

La RPA no es una solución estática. A medida que los volúmenes de datos aumentan y las fuentes evolucionan, las herramientas deben ser capaces de seguirles el ritmo. Para supervisar y optimizar el rendimiento, comience por medir la eficacia a lo largo del tiempo. Si la velocidad o la precisión disminuyen, haga un análisis de causa raíz para identificar el problema principal, en lugar de actuar sobre los síntomas.

La automatización robótica de procesos permite a su empresa recopilar más datos, con mayor rapidez y desde cualquier fuente. A diferencia de sus contrapartes en IA o en la nube, la RPA se basa en scripts sencillos, por lo que es ideal para aplicaciones que no están conectadas de forma nativa.

Si se aplica correctamente, puede transformar las operaciones empresariales. La conexión con sistemas heredados permite a la RPA ampliar considerablemente la disponibilidad de los datos. Al procesar grandes volúmenes de información, la RPA permite al personal disponer de más tiempo para nuevos proyectos o iniciativas. Además, al facilitar más datos con mayor rapidez, la RPA sienta las bases para una toma de decisiones basada en IA más eficaz.

Soluciones de IA como Agentforce son el cerebro del trabajo digital, mientras que la RPA es el músculo. Esta última se encarga del trabajo pesado: recopilar y devolver datos de múltiples fuentes para orientar las acciones de la IA. En pocas palabras, cuanto mejor sea su RPA, más inteligente será su IA.

Aprovechar el potencial de la RPA requiere un enfoque metódico y orientado a objetivos concretos. Para las empresas es más conveniente usar soluciones intuitivas, seguras y respaldadas por una asistencia eficaz. Por eso, es fundamental evaluar con detenimiento las opciones disponibles. La función importa más que la forma. Aunque puede resultar tentador implementarla a escala de toda la empresa, es mejor implicar a las partes interesadas desde el principio, resolver las posibles dudas y comenzar con implementaciones a pequeña escala.