RPA: Qué es y cómo optimizar la automatización de operaciones

La automatización robótica de procesos (RPA), también llamada automatización mediante robots de software, utiliza tecnologías inteligentes para automatizar tareas repetitivas que normalmente serían realizadas por personas en entornos de oficina. Entre estas tareas se encuentran la extracción de datos, el llenado de formularios, el movimiento de archivos, entre otras rutinas operativas.

Esta tecnología combina el uso de APIs y la interacción con interfaces de usuario (UI) para automatizar tareas recurrentes entre distintos sistemas y aplicaciones corporativas. A través de scripts que simulan acciones humanas, las herramientas de RPA pueden ejecutar de forma autónoma diversos procesos y operaciones en sistemas que, muchas veces, no están integrados entre sí.

La RPA funciona con base en reglas, permitiendo la automatización de actividades a gran escala dentro de los procesos de negocio. Con ello, libera a los colaboradores para que puedan concentrarse en demandas más estratégicas y complejas. Este enfoque se ha convertido en un aliado importante para los CIO y otros líderes que buscan acelerar la transformación digital y obtener un retorno más significativo sobre las inversiones en tecnología y talento.

¿Quieres saber más sobre RPA? Entonces sigue leyendo con nosotros. A continuación, puedes consultar los principales temas que se abordarán en este artículo. ¡Buena lectura!

LEE MÁS: ¿Qué es una base de datos?

¿Qué es RPA?

La automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés Robotic Process Automation) consiste en la aplicación de bots – robots digitales, como chatbots – para asumir tareas altamente repetitivas que antes eran realizadas manualmente por los colaboradores.

De esta forma, estas herramientas operan de manera independiente en estaciones de trabajo, configuradas para ejecutar rutinas específicas, como transferir datos de una base a una hoja de cálculo.

Por lo tanto, aunque cada robot esté diseñado para tareas simples, su uso combinado puede generar resultados muy expresivos. Cuando se integra a la estrategia de gestión de procesos de negocio (BPM) de una empresa, la RPA se convierte en una aliada importante en la optimización de operaciones y en el aumento de eficiencia.

LEE MÁS: Persona: ¿qué es y cómo definir la tuya?

¿Cuáles son los tipos de RPA?

RPA Asistida

La RPA asistida actúa como una aliada de los colaboradores humanos. Se activa por desencadenantes o comandos manuales y ejecuta tareas que complementan el trabajo de las personas, ofreciendo soporte en tiempo real. Este tipo de automatización es común en atención al cliente, operaciones de ventas y soporte técnico, donde el bot ayuda al usuario durante la interacción.

RPA No Asistida

La RPA no asistida opera de forma autónoma, sin necesidad de supervisión humana. Sus bots funcionan con base en reglas, entradas de datos o programaciones preconfiguradas, realizando tareas en segundo plano. Este modelo es ideal para actividades de back-office, como procesamiento de datos, integración de sistemas y rutinas de TI.

RPA Híbrida

La RPA híbrida combina los dos modelos anteriores, uniendo la eficiencia de los bots automáticos con la flexibilidad de la colaboración humana. En este enfoque, las tareas pueden alternar entre ejecución autónoma e intervención manual, garantizando mayor agilidad, precisión y adaptabilidad, especialmente en procesos empresariales complejos que requieren toma de decisiones humana en momentos específicos.

RPA y agentes autóônomos de IA

La RPA se ha consolidado como una solución eficaz para la automatización de tareas operativas, especialmente en entornos corporativos con gran volumen de datos y procesos transaccionales. Tradicionalmente basada en reglas fijas y scripts determinísticos, la RPA actúa como ejecutor de acciones predefinidas, interactuando con interfaces de usuario y sistemas heredados sin necesidad de modificaciones estructurales.

Sin embargo, a medida que los procesos de negocio se vuelven más dinámicos y contextualmente complejos, la RPA pura basada solo en reglas empieza a encontrar limitaciones. Es aquí donde los agentes autónomos de inteligencia artificial surgen como una evolución natural, permitiendo el salto de una automatización reactiva a una automatización cognitiva y adaptativa.

Los agentes autónomos de IA son sistemas capaces de percibir el entorno, tomar decisiones basadas en objetivos y aprendizaje continuo, y actuar de manera independiente. Al integrarse con la RPA, elevan las capacidades de la automatización al incorporar elementos como:

• Procesamiento de lenguaje natural (PLN) para interpretar y responder correos, documentos y chats;
  
• Visión computacional para leer e interpretar imágenes y documentos no estructurados;
  
• Aprendizaje automático para tomar decisiones basadas en patrones históricos y datos en tiempo real;
  
• Razonamiento autónomo para resolver excepciones y adaptar flujos de trabajo sin intervención humana.
  

Esta convergencia da origen al concepto de automación inteligente, donde la RPA se convierte en la capa de ejecución operativa, mientras que los agentes de IA actúan como la capa de cognición y orquestación.

Por ejemplo, un agente de IA puede identificar una anomalía en una factura, decidir si debe pagarse o investigarse y, luego, activar un robot RPA para registrar la acción en un sistema ERP.

Además, los agentes autónomos permiten crear workflows dinámicos, que se ajustan en tiempo real según el contexto y reglas aprendidas, no solo codificadas. Esto convierte la automatización en un sistema adaptativo capaz de manejar variabilidad e imprevisibilidad, escenarios donde la RPA tradicional tendría dificultades.

Las organizaciones que combinan RPA con agentes autónomos tienen la oportunidad de evolucionar de simples reducciones de coste a ganancias estratégicas en agilidad, resiliencia y experiencia del cliente.

¿Para qué sirve la RPA?

La RPA está diseñada para automatizar tareas operativas repetitivas, basadas en reglas y con alto volumen de ejecución. Su objetivo principal es reemplazar o complementar el trabajo humano en procesos rutinarios, garantizando mayor eficiencia, precisión y escalabilidad.

1. Ejecución de tareas repetitivas y basadas en reglas

La RPA es ideal para automatizar procesos estructurados que siguen reglas bien definidas, como:

• Ingreso de datos en sistemas corporativos (ERP, CRM, sistemas heredados);
• Generación y envío de informes periódicos;
• Extracción y consolidación de datos desde múltiples fuentes;
• Procesamiento de facturas y órdenes de compra;
• Validación de información en documentos estructurados.

2. Integración entre sistemas sin API

Una de las finalidades principales de la RPA es actuar como una capa de integración no invasiva entre sistemas corporativos que no poseen APIs modernas. Los bots simulan la interacción humana con la interfaz gráfica (GUI),haciendo clic clicando, escribiendo y navegando por pantallas sin necesidad de modificar el software original.

3. Reducción de errores y aumento de la conformidad

Al ejecutar procesos con lógica determinística, los robots eliminan fallas humanas causadas por cansancio o errores de digitación, lo que contribuye a:

• Mayor confiabilidad de los datos;
• Cumplimiento de políticas y regulaciones;
• Rastreabilidad completa con logs para auditorías.

4. Ganancia de productividad y eficiencia operacional

La RPA ejecuta procesos 24/7, con consistencia y alta velocidad, generando:

• Reducción en el tiempo de ciclo de los procesos;
• Liberación de talento humano para actividades estratégicas;
• Escalabilidad sin aumento proporcional del costo.

5. Apoyo a la transformación digital

La RPA actúa como un facilitador de la transformación digital al permitir que las organizaciones automaticen rápidamente los procesos existentes, sin depender de grandes inversiones en reingeniería de sistemas. Sirve como un puente entre los sistemas heredados y las nuevas tecnologías, posibilitando la modernización gradual de las operaciones.

LEE MÁS: AI Chatbot: ¿cómo integrarlo a la estrategia de atención al cliente?

Uso de RPA en diferentes sectores

La RPA ha demostrado ser una herramienta versátil y de gran impacto. Su adopción permite que los equipos se enfoquen en tareas estratégicas mientras los bots manejan las operaciones repetitivas.

Finanzas

Acelera procesos críticos como conciliación contable, procesamiento de facturas y pedidos. Una compañía de medios europea automatizó el 60% del procesamiento de pedidos, reduciendo tiempos y mejorando la experiencia del cliente.

Recursos Humanos

Los bots generan cartas de oferta, actualizan datos y procesan solicitudes de vacaciones. Empresas reportan reducción drástica en tiempos de contratación y mejor comunicación con candidatos.

Operaciones

En el ámbito operativo, la RPA se utiliza para integrar sistemas y optimizar flujos de trabajo complejos. Fabricantes tradicionales, por ejemplo, han implementado soluciones que combinan RPA e inteligencia artificial para crear asistentes digitales capaces de ejecutar tareas en áreas como cuentas por pagar, compras y atención al cliente. El resultado es un aumento significativo de la productividad y una reducción considerable del retrabajo y de los retrasos operativos.

Atención al cliente

Con la creciente demanda de respuestas rápidas y personalizadas, la RPA se ha vuelto esencial en el soporte al cliente. Los bots pueden procesar solicitudes, actualizar sistemas y resolver casos pendientes en tiempo real, muchas veces de manera continua, las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Una gran distribuidora asiática del sector farmacéutico, por ejemplo, logró eliminar más de 10 000 solicitudes atrasadas y mantener la operación funcionando sin interrupciones, lo que equivaldría al trabajo de varios colaboradores a tiempo completo..

¿Cuál es la relación entre RPA e inteligencia artificial?

La RPA y la inteligencia artificial son tecnologías complementarias que, cuando se integran, transforman la forma en que las organizaciones automatizan sus operaciones. Mientras que la RPA está tradicionalmente orientada a tareas repetitivas, estructuradas y basadas en reglas fijas, la IA introduce capacidades cognitivas, adaptativas y de aprendizaje, ampliando significativamente el alcance y la complejidad de los procesos que pueden automatizarse.

Además, mediante técnicas de machine learning, los sistemas pueden mejorar sus decisiones con el tiempo, adaptándose a nuevos escenarios y excepciones sin la necesidad de intervención humana constante. Esto reduce la rigidez típica de los procesos basados únicamente en reglas y hace posible la automatización de tareas más complejas que requieren juicio y análisis contextual.

Otra ventaja de esta combinación es la mejora significativa en la toma de decisiones. Mientras la RPA ejecuta tareas operativas con alta precisión y velocidad, la IA analiza datos históricos y en tiempo real para prever tendencias, identificar riesgos y sugerir las mejores acciones a tomar. Este tipo de integración es especialmente útil en áreas como análisis de crédito, atención al cliente, gestión de riesgos y compliance, donde decisiones rápidas e informadas son críticas.

LEA MÁS: Deep Learning y Machine Learning: las diferencias

¿Cuáles son los beneficios del uso de la RPA?

La RPA ofrece diversos beneficios, entre los cuales se destacan:

• Menor necesidad de codificación: la configuración de la RPA no depende exclusivamente de desarrolladores, ya que sus interfaces intuitivas, basadas en funciones de arrastrar y soltar, permiten que profesionales sin conocimientos técnicos participen en el proceso de automatización.
  
• Reducción rápida de costos: con la automatización de tareas rutinarias, la carga de trabajo de los equipos disminuye, lo que permite reasignar a los colaboradores a actividades más estratégicas y que requieren análisis humano. Esto se traduce en importantes ganancias de productividad y retorno sobre la inversión (ROI).
  
• Aumento de la satisfacción del cliente: herramientas como los chatbots, que operan de forma continua, son capaces de reducir el tiempo de espera en la atención, elevando los índices de satisfacción de los usuarios finales y del NPS.
  
• Mejora en el compromiso de los colaboradores: al liberar a los empleados de tareas repetitivas y voluminosas, la RPA contribuye a que puedan dedicarse a decisiones más complejas y estratégicas, lo que impacta positivamente en su motivación y en el bienestar en el entorno laboral.
  
• Mayor precisión y cumplimiento de normas: como los robots siguen procesos y reglas predefinidas con rigor, se reduce significativamente el error humano, especialmente en actividades que requieren conformidad con regulaciones y estándares específicos. Además, la RPA ofrece registros detallados que facilitan auditorías y la identificación rápida de fallas.
  
• Preservación de los sistemas existentes: la implementación de la RPA no interfiere en los sistemas heredados, ya que los robots operan directamente en la interfaz de las aplicaciones en uso. Esto permite la automatización incluso cuando no hay APIs disponibles o cuando las integraciones profundas no son viables.

LEA MÁS: ¿Qué es automatización de marketing?

Consejos para implementarantar RPA en tu empresa

Implementar RPA en la empresa es un recorrido estratégico que va mucho más allá de adoptar una nueva tecnología. Se trata, por lo tanto, de transformar la forma en que las personas y los sistemas trabajan juntos, con foco en eficiencia, gobernanza de datos y escalabilidad. A continuación, se presentan las principales etapas y buenas prácticas para llevar a cabo una implementación exitosa.

1. Involucre a las personas adecuadas desde el inicio

Toda transformación comienza con las personas. Por eso, el primer paso es involucrar a las partes interesadas: desde Recursos Humanos hasta líderes de negocio y defensores de la automatización. Es fundamental que la fuerza laboral humana esté en el centro de la planificación, garantizando que las automatizaciones realmente atiendan las necesidades de los colaboradores y no solo los objetivos técnicos.

Converse con socios estratégicos, proveedores y empresas que ya hayan pasado por el proceso de RPA. Estos intercambios ayudan a evitar errores comunes y a definir un camino sólido hacia el éxito.

2. Cree una base sólida con un Centro de Excelencia (CoE)

Para garantizar consistencia y control, establezca un Centro de Excelencia (CoE) responsable de definir estándares, políticas y directrices de automatización. Este núcleo actúa como guardián de la gobernanza y la seguridad, asegurando que cada automatización siga buenas prácticas y se alinee con los objetivos de la organización. Además, el CoE debe promover la mejora continua, compartiendo modelos, herramientas y lecciones aprendidas con toda la empresa.

3. Elija el socio tecnológico adecuado

La elección del proveedor es una de las decisiones más críticas del proceso. Evalúe soluciones que combinen robustez técnica, facilidad de uso y soporte continuo. Considere los siguientes factores:

• Modelo de precios: prefiera plataformas con costos transparentes y opciones flexibles para la expansión de bots.
  
• Innovación: priorice proveedores con historial de actualizaciones constantes e inversión en IA, integración y orquestación inteligente.
  
• Soporte y capacitación: un buen socio ofrece formación continua, documentación accesible y comunidades activas.
  
• Seguridad: verifique certificaciones y políticas de protección de datos, especialmente en sectores regulados como salud, finanzas y gobierno.
  
• Flexibilidad: la solución debe soportar tanto automatización asistida como no asistida, además de integrarse fácilmente con sistemas heredados y servicios en la nube.
  
• Accesibilidad: dé preferencia a plataformas con recursos low-code o no-code, que permitan crear automatizaciones sin depender totalmente del equipo de TI.
  
• Escalabilidad: incluso si el proyecto comienza pequeño, asegúrese de que la herramienta pueda crecer junto con la empresa manteniendo el rendimiento y la estabilidad.

4. Alinee la automatización con los objetivos del negocio

Una buena estrategia de RPA debe estar directamente conectada a los resultados de la empresa. Comience identificando procesos con alto volumen y bajo valor agregado que puedan generar un retorno rápido sobre la inversión.

Muchas organizaciones optan por comenzar con proyectos piloto, aplicando automatización asistida en partes específicas de un flujo de trabajo. Esto permite probar, ajustar y familiarizarse con la tecnología antes de expandirla hacia una automatización más amplia e integrada.

5. Supervise y mejore continuamente

La implementación de RPA no finaliza cuando el bot entra en operación. Es esencial monitorear y medir los resultados mediante indicadores de desempeño claros (KPIs), como tiempo de ejecución, ahorro generado y tasa de errores. Las herramientas analíticas y los paneles de control ayudan a identificar cuellos de botella y oportunidades de mejora.

Además, recopile retroalimentación de los usuarios (tanto técnicos como operativos) para ajustar flujos, mejorar automatizaciones y asegurar que el sistema continúe generando valor a largo plazo.

LEA MÁS: ¿Qué es la IA Generativa?

FAQ: preguntas frecuentes sobre RPA

LEA MÁS: 5 mitos sobre agentes de IA y la verdad detrás de ellos

¿Qué te pareció conocer más sobre RPA?

Nuestro blog siempre está actualizado con novedades y contenidos sobre CRM, datos y inteligencia artificial. A continuación, te sugerimos otras lecturas que pueden ser útiles para ti:

• 5 Maneras de especializarse en Agentes de IA
• IA en Marketing Digital: ¿Cómo aplicarla?
• Automatización del CRM: Definición, beneficios y ejemplos
  

Aprovecha para conocer todas las funcionalidades de Salesforce y comprender cómo nuestro CRM transforma tu empresa. ¡Buen trabajo y hasta la próxima!