En automatizacion de procesos, la tecnologia evoluciona mas rapido que el vocabulario que usamos para describirla. El reto para IT, finanzas y otras areas de negocio es navegar un mercado cambiante de proveedores y tecnologias para encontrar soluciones practicas a problemas reales con retorno razonable.
Al final, ya existen muchos problemas que bots de software pueden resolver hoy, liberando a dueños de proceso de trabajo repetitivo y evitando que areas como finanzas contraten personal solo para clasificar archivos e ingresar datos.
Hace veinte anos, robotic process automation ( RPA ) surgio como evolucion de lo que antes se llamaba macros. Eran herramientas de screen-scraping que replicaban teclas y movimientos de mouse para eliminar data entry repetitivo.
En IT, gran parte de ese trabajo se conocia como "swivel chair": copiar datos entre sistemas o mover archivos a la ubicacion correcta. En transacciones de alto volumen basadas en datos/documentos, descargar ese trabajo tiene alto valor. Hace unos anos, soluciones RPA faciles de implementar para estos cuellos de botella fueron un gran avance.
Y lo siguen siendo, pero hoy la emocion real esta en resolver tareas mas complejas dentro del contexto del proceso. En back office, como AP invoice processing o AR order processing, todavia existen brechas que requieren intervencion humana cuando solo se usan bots simples.
Algunos lo llaman cognitive RPA y otros intelligent process automation (IPA). El nombre puede cambiar, porque la tecnologia sigue evolucionando.
Mas importante que la etiqueta es lo que hacen estas soluciones de RPA cognitivo o IPA.
Aqui entran artificial intelligence (AI) y machine learning (ML). Aunque solemos pensar AI como inteligencia general, muchas aplicaciones practicas actuales son especializadas para conjuntos de tareas relacionadas. Con machine learning, estos sistemas no solo imitan acciones humanas en mouse/teclado; tambien aprenden de esas interacciones, detectan patrones en datos y comparan conjuntos para marcar errores y corregirlos.
Desde perspectiva de negocio, esto se vuelve muy relevante por volumen y velocidad de documentos que se generan al comprar a proveedores o al facturar y entregar bienes/servicios a clientes. Historicamente, estas operaciones fueron costosas e ineficientes, y en escenarios criticos frenaron capacidad de crecimiento.
Hoy vemos empresas implementando automatizacion inteligente para eliminar fricciones en procesos de facturas que antes saturaban email y mailroom, obligando a empleados a pasar horas reingresando informacion que ya habia sido capturada aguas arriba.
Actualmente, soluciones como docAlpha de Artsyl aprovechan extraccion inteligente de datos para identificar y clasificar facturas, cotizaciones y ordenes, leer datos y validarlos contra ERP y sistemas contables. Puede conciliar cotizacion, orden y factura para automatizar procesamiento PO; tambien enrutar facturas non-PO al aprobador correcto con codificacion adecuada en contexto.
Y que ocurre cuando el sistema encuentra un error? Ahi sigue habiendo rol humano. La automatizacion inteligente permite intervenir para corregir, minimizando repeticiones porque el software incorpora nuevas instrucciones en sus algoritmos.
Eso significa menos codigo personalizado y menos intervencion de IT, reduciendo aun mas costo y complejidad.
Para conocer mas, visite la pagina de recursos de Artsyl