Tres puntos importantes que necesitas saber sobre el futuro de la tecnología RPA.

La automatización robótica de procesos (RPA) está transformando la forma en que operan las organizaciones, agilizando los procesos que antes eran manuales y reduciendo la carga para los empleados humanos. La tecnología RPA se comunica con los sistemas y aplicaciones comerciales para aumentar la productividad al aprovechar una fuerza de trabajo digital escalable. El crecimiento del software RPA se ha disparado en todas las industrias y funciones, desde la atención médica hasta los servicios financieros y los seguros, pasando por los recursos humanos y la automatización del centro de llamadas.

La tecnología RPA puede automatizar tareas, incluido el procesamiento de reclamos y el soporte del centro de llamadas para la administración de datos, los servicios de TI y el procesamiento de facturas, y todo lo demás. Las oportunidades de automatización existen prácticamente en todas partes de la empresa, lo que permite un mayor rendimiento y eficiencia organizacional.

Una vez configurados correctamente, los bots de RPA pueden ofrecer mejoras significativas en términos tanto de costos operativos como de producción comercial.

Una mirada al panorama de la tecnología RPA en evolución

Un estudio reciente de Forrester predijo que, dentro del mercado de la tecnología RPA, “más del 40% de las empresas crearán trabajadores digitales de vanguardia al combinar la IA (inteligencia artificial) con la automatización robótica de procesos”. Este increíble crecimiento sugiere un tremendo cambio en la estrategia comercial general hacia la automatización de procesos específicos y la reducción de la dependencia de los trabajadores humanos para tareas repetitivas que los bots de software pueden realizar de manera más eficiente y precisa.

Otro informe de Deloitte también indica que debido a que hasta el 50% de las tareas realizadas por los empleados se consideran mundanas, administrativas y de trabajo intensivo, la tecnología RPA reemplazará hasta el 16% de las tareas repetitivas para 2025, liberando a la fuerza laboral para que se concentre en más trabajos estratégicos. Este cambio indica que la tecnología RPA llegó para quedarse.

Pero, ¿están los líderes empresariales y los equipos de TI preparados para este cambio masivo? Según un estudio de Forrester de tomadores de decisiones de análisis y datos globales, el 25% de los encuestados indicó que su empresa carece de una visión o estrategia general para la automatización, mientras que otro 25% cree que hay “brechas en su estructura organizativa, alineación y preparación”. Forrester concluye que esto probablemente se deba al uso desigual de la automatización en toda la organización “. Claramente, la necesidad de una tecnología RPA centralizada y escalable es esencial en el futuro, donde las empresas pueden comenzar con poco y expandirse con el tiempo.

RPA está cambiando la naturaleza de los negocios en la actualidad. Y a medida que avancemos en la automatización durante este siglo, las organizaciones deberán prepararse para la forma en que el futuro de la tecnología RPA continúa evolucionando e impactando en la fuerza laboral. Con esto en mente, aquí hay tres de las cosas más importantes que necesita saber sobre el futuro de la tecnología RPA para su negocio.

La tecnología RPA se comunica con los sistemas y aplicaciones comerciales para aumentar la productividad al aprovechar una fuerza de trabajo digital escalable
La tecnología RPA se comunica con los sistemas y aplicaciones comerciales para aumentar la productividad al aprovechar una fuerza de trabajo digital escalable

#1: La tecnología RPA seguirá experimentando un crecimiento explosivo.

Según Gartner, el software RPA ha sido reconocido como uno de los segmentos de software de más rápido crecimiento en los últimos dos años, con un crecimiento de más del 60%, mientras que “el mercado general de software empresarial creció solo un 13%”. Y una estimación sugiere que más del 90% de las empresas tendrán un arquitecto de automatización para 2025, frente a menos del 20% en la actualidad.

Entonces, ¿cuáles son algunas de las razones clave de este crecimiento continuo? El primer impacto más inesperado en el futuro ha sido la interrupción de COVID-19, que ha provocado una tremenda aceleración de la adopción de RPA en el futuro. Según una encuesta reciente de Gartner, casi una cuarta parte (24 por ciento) de todos los ejecutivos de finanzas “esperan gastar más en automatización de procesos robóticos” para combatir la fuerza de trabajo remota y la incapacidad de depender del personal para ejecutar procesos de rutina.

Otra razón para el crecimiento de la tecnología RPA en el futuro es que la automatización evolucionará en la optimización de los procesos digitales. Según las predicciones de Gartner, “en los próximos años, el alcance de la automatización evolucionará de ‘tareas y transacciones discretas basadas en reglas estáticas y rígidas’ a la automatización del trabajo del conocimiento. Esto requerirá una nueva estrategia de automatización que se centre en optimizar los procesos digitales desde la infraestructura de TI a través de aplicaciones orientadas al cliente “. Con la ampliación de la gama de tecnología RPA, los equipos de TI deberán adaptar sus estrategias para mantenerse al día con el ritmo de adopción de RPA en toda la empresa.

#2: La inteligencia transformará fundamentalmente la automatización

En el clima empresarial actual, los RPA son muy adecuados para automatizar tareas rutinarias. Pero a medida que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el análisis deductivo y el análisis predictivo se introduzcan y perfeccionen dentro de la automatización, los RPA comenzarán a completar un trabajo más sofisticado y complejo, aumentando las capacidades humanas y mejorando la toma de decisiones en las organizaciones.

Ya sea que se conozca como automatización inteligente de organizaciones como Forrester o Ernst & Young (EY), hiperautomatización de Gartner o automatización de procesos inteligente de IDC, la inteligencia que se integra al mismo tiempo con RPA ampliará la gama de procesos que se pueden automatizar dentro del negocio. En esencia, la automatización inteligente considera el ciclo de vida completo de un proceso automatizado en todas las herramientas y funciones, y con respecto a la complejidad general.

Aumentar la automatización con inteligencia también conducirá a mayores ahorros de costos para las organizaciones. De hecho, Gartner predice que para 2024, las empresas que aprovechan la automatización y la inteligencia reducirán los costos operativos en casi un 30%. Debido a los avances que traerá la automatización inteligente, la tecnología RPA continuará desempeñando un papel cada vez más fundamental en la automatización e integración de todos los procesos comerciales posibles para generar valor duradero para la organización.

#3: Las estrategias de automatización deben trabajar juntas de manera integral

Las empresas que adoptan la transformación digital deben asegurarse de aprovechar un enfoque holístico y escalable para el futuro que haga uso de estrategias de automatización complementarias. Hoy en día, la tecnología RPA se considera automatización en el front-end, o desde el nivel de la interfaz de usuario (UI), mientras que la automatización del back-end, a veces denominada automatización API, aprovecha las interfaces de programación de aplicaciones para transacciones de mayor capacidad que se definen específicamente. La capacidad de aprovechar la automatización de la interfaz de usuario y la API en el futuro permitirá a las organizaciones integrar aplicaciones y permitir implementaciones de automatización más sólidas.

Otra estrategia de automatización crucial para el futuro es comprender y utilizar RPA y Business Process Automation (BPA) de manera que se complementen entre sí para escalar la automatización en todos los procesos comerciales. La clave de BPA es “proceso”, tomar procesos repetitivos que requieren un tiempo considerable en una organización, cómo transferir archivos, generar informes o extraer datos de fuentes no estructuradas, y luego automatizarlos desde una ubicación central. Con el software BPA, cada paso del proceso activa automáticamente el siguiente paso y crea flujos de trabajo completos en toda la empresa.

Entonces, mientras que RPA transfiere las tareas individuales a los robots de software, BPA se hace cargo de todo un proceso comercial, automatizándolo de principio a fin. Donde esto es realmente emocionante para el futuro es cómo las empresas pueden combinar la tecnología RPA de front-end y la automatización de API de back-end con Business Process Automation para transformar digitalmente su negocio. En pocas palabras, las posibilidades son infinitas para que RPA y BPA trabajen juntos, logrando mayores eficiencias juntas de lo que es posible por sí solos.

Para 2024, las empresas que aprovechan la automatización y la inteligencia reducirán los costos operativos en casi un 30%

Comience su proceso de automatización digital con la tecnología RPA adecuada.

Aunque el futuro de la tecnología RPA es extremadamente brillante, puede resultar abrumador. A veces, es mejor comenzar con algo pequeño y determinar el mejor lugar para automatizar los procesos en su organización, y luego escalar más tarde. Empiece por buscar tareas repetitivas de gran volumen que requieran tiempo que podría dedicar a actividades más valiosas. Considere procesos como generación y distribución de informes, incorporación de empleados, procesamiento de reclamos u otros casos de uso esenciales. En última instancia, el viaje de RPA de su organización depende de usted. Pero conocer y comprender el papel transformador que la automatización ha desempeñado y seguirá desempeñando en el futuro, y encontrar una solución de RPA sólida que crezca con usted, es vital para la forma en que planea avanzar.

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Big Data: ¿Qué es? y ¿Cómo usarlo?

“In God we trust, all others must bring data”

-W. Edwards Deming

¿Qué es el Big Data?

La definición de big data son datos que contienen mayor variedad, que llegan en volúmenes crecientes y con más velocidad. Esto también se conoce como los tres vs.

Volumen: Con Big Data, se procesan grandes volúmenes de datos no estructurados. Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, como transacciones comerciales, dispositivos inteligentes, equipos industriales, videos, redes sociales y más. Para algunas organizaciones esto podría traducirse en decenas de terabytes de datos, para otras pueden ser cientos de petabytes.

Velocidad: Hace referencia a la tasa de velocidad a la que se reciben y se actúa sobre los datos. Con el crecimiento del Internet de las Cosas, los datos llegan a las empresas a tasas de velocidad casi instantáneas y deben ser manejados de manera oportuna. Las etiquetas RFID, los sensores y los medidores inteligentes están impulsando la necesidad de manejar estos torrentes de datos en tiempo casi real.

Variedad: La variedad se refiere a los diferentes tipos de datos disponibles. Los datos no son homogéneos, es decir, no tienen una única característica común a todos ellos que permita procesarlos a todos de la misma manera y en una única iteración. Los datos son muy diversos ya que provienen de distintos orígenes o fuentes (archivos, bases de datos, sensores, web), son de distintos tipos (texto, numéricos, imágenes…) y tienen distintos formatos (moneda, fecha).

El término Big data forma parte de uno de las prácticas empresariales con mayor expectativa de crecimiento y explotación.

Han surgido dos V más en los últimos años: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirve de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante: ¿Qué tan veraces son sus datos y cuánto puede confiar en ellos?

Encontrar valor en big data no se trata solo de analizarlo. Es un proceso de descubrimiento completo que requiere analistas capaces, usuarios comerciales y ejecutivos que hagan las preguntas correctas, reconozcan patrones, hagan suposiciones informadas y predigan el comportamiento. El big data al ser correctamente analizado permite obtener insights que conllevan a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas.


Casos de uso de Big Data

El análisis de datos pueden ayudarlo a abordar una variedad de actividades comerciales, desde la experiencia del cliente hasta la analítica. Éstos son sólo algunos ejemplos.

Desarrollo de productos: Empresas como Netflix y Procter & Gamble utilizan big data para anticipar la demanda de los clientes. Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios clasificando atributos clave de productos o servicios pasados ​​y actuales y modelando la relación entre esos atributos y el éxito comercial de las ofertas. Además, P&G utiliza datos y análisis de grupos focales, redes sociales, mercados de prueba y lanzamientos tempranos de tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos.

Mantenimiento predictivo: Los factores que pueden predecir fallas mecánicas pueden estar profundamente enterrados en datos estructurados, como el año, marca y modelo de equipo, así como en datos no estructurados que cubren millones de entradas de registro, datos de sensores, mensajes de error y temperatura del motor. Al analizar estas indicaciones de problemas potenciales antes de que ocurran, las organizaciones pueden implementar el mantenimiento de manera más rentable y maximizar el tiempo de actividad de las piezas y los equipos.

Experiencia del cliente: La carrera por los clientes ha comenzado. Una visión más clara de la experiencia del cliente es ahora más posible que nunca. Big Data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a la web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción y maximizar el valor entregado. Empiece a ofrecer ofertas personalizadas, reduzca la rotación de clientes y gestione los problemas de forma proactiva.

Seguridad: Cuando se trata de seguridad, no se trata solo de unos pocos piratas informáticos deshonestos, sino que se enfrenta a equipos de expertos completos. Los entornos de seguridad y los requisitos de cumplimiento están en constante evolución. Big Data lo ayuda a identificar patrones en los datos que indican fraude y agregar grandes volúmenes de información para que los informes regulatorios sean mucho más rápidos.

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es un tema candente en este momento. Y los datos, específicamente los macrodatos, son una de las razones. Ahora podemos enseñar a las máquinas en lugar de programarlas. La disponibilidad de big data para entrenar modelos de aprendizaje automático lo hace posible.

Eficiencia operacional: Es posible que la eficiencia operativa no siempre sea noticia, pero es un área en la que los macrodatos están teniendo el mayor impacto. Con big data, puede analizar y evaluar la producción, los comentarios y devoluciones de los clientes, y otros factores para reducir las interrupciones y anticipar las demandas futuras. Los macrodatos también se pueden utilizar para mejorar la toma de decisiones de acuerdo con la demanda actual del mercado.

Impulsar la innovación: Los macrodatos pueden ayudarlo a innovar al estudiar las interdependencias entre humanos, instituciones, entidades y procesos y luego determinar nuevas formas de utilizar esos conocimientos. Utilice conocimientos de datos para mejorar las decisiones sobre consideraciones financieras y de planificación. Examine las tendencias y lo que los clientes desean para ofrecer nuevos productos y servicios. Implementar precios dinámicos. Hay infinitas posibilidades.

¿Cómo funciona el Big Data?

Los macrodatos le brindan nuevos conocimientos que abren nuevas oportunidades y modelos comerciales. Comenzar implica tres acciones clave:

  1. Integrar: Big data reúne datos de muchas fuentes y aplicaciones. Los mecanismos tradicionales de integración de datos, como extraer, transformar y cargar generalmente no están a la altura de la tarea. Requiere nuevas estrategias y tecnologías para analizar grandes conjuntos de datos a escala de terabytes, o incluso petabytes.
  2. Gestionar: Big data requiere almacenamiento. Su solución de almacenamiento puede estar en la nube, en las instalaciones o en ambos. Puede almacenar sus datos en la forma que desee y llevar los requisitos de procesamiento deseados y los motores de proceso necesarios a esos conjuntos de datos a pedido. Muchas personas eligen su solución de almacenamiento de acuerdo con el lugar donde residen actualmente sus datos. La nube está ganando popularidad gradualmente porque es compatible con sus requisitos informáticos actuales y le permite aumentar los recursos según sea necesario.
  3. Analizar: Su inversión en big data se amortiza cuando analiza y actúa sobre sus datos. Obtenga una nueva claridad con un análisis visual de sus variados conjuntos de datos. Explore más los datos para hacer nuevos descubrimientos. Comparta sus hallazgos con otros. Cree modelos de datos con aprendizaje automático e inteligencia artificial. Pon tus datos a trabajar.
El análisis de datos le brindan nuevos conocimientos que abren nuevas oportunidades y modelos comerciales a su compañía.

¿Cómo empezar a trabajar con Big Data?

Para ayudarlo en su viaje de big data, hemos reunido algunas prácticas recomendadas clave para que las tenga en cuenta. Aquí están nuestras pautas para construir una base de datos masiva exitosa.

Alinee Big Data con objetivos comerciales específicos: Los conjuntos de datos más extensos le permiten realizar nuevos descubrimientos. Con ese fin, es importante basar las nuevas inversiones en habilidades, organización o infraestructura con un contexto empresarial sólido para garantizar las inversiones y el financiamiento continuos del proyecto. Para determinar si está en el camino correcto, pregunte cómo el big data respalda y habilita sus principales prioridades comerciales y de TI. Los ejemplos incluyen comprender cómo filtrar los registros web para comprender el comportamiento del comercio electrónico, derivar la opinión de las redes sociales y las interacciones de soporte al cliente, y comprender los métodos de correlación estadística y su relevancia para los datos de clientes, productos, fabricación e ingeniería.

Facilite la escasez de habilidades con estándares y una correcta administración: Uno de los mayores obstáculos para beneficiarse de su inversión en big data es la escasez de habilidades. Puede mitigar este riesgo asegurándose de que las tecnologías, consideraciones y decisiones de big data se agreguen a su programa de administración de TI. Estandarizar su enfoque le permitirá administrar los costos y aprovechar los recursos. Las organizaciones que implementan soluciones y estrategias de big data deben evaluar sus requisitos de habilidades con anticipación y con frecuencia, y deben identificar de manera proactiva cualquier posible brecha de habilidades. Estos se pueden abordar mediante la capacitación / capacitación cruzada de los recursos existentes, la contratación de nuevos recursos y el aprovechamiento de las empresas consultoras.

Optimice la transferencia de conocimiento con un centro de excelencia: Utilice un enfoque de centro de excelencia para compartir conocimientos, controlar la supervisión y administrar las comunicaciones del proyecto. Ya sea que el big data sea una inversión nueva o en expansión, los costos directos y duros se pueden compartir en toda la empresa. Aprovechar este enfoque puede ayudar a aumentar las capacidades de big data y la madurez general de la arquitectura de la información de una manera más estructurada y sistemática.

Alinear lo no estructurado con los datos estructurados: Sin duda, es valioso analizar big data por sí solo. Pero puede aportar información empresarial aún mayor conectando e integrando big data con los datos estructurados que ya utiliza en la actualidad.

Ya sea que esté capturando macrodatos de clientes, productos, equipos o ambientales, el objetivo es agregar puntos de datos más relevantes a su maestro principal y resúmenes analíticos, lo que lleva a mejores conclusiones. Por ejemplo, hay una diferencia en distinguir todo el sentimiento del cliente del de solo sus mejores clientes. Es por eso que muchos ven el big data como una extensión integral de sus capacidades existentes de inteligencia empresarial, plataforma de almacenamiento de datos y arquitectura de información.

Tenga en cuenta que los procesos y modelos analíticos de big data pueden basarse tanto en humanos como en máquinas. Las capacidades analíticas de big data incluyen estadísticas, análisis espacial, semántica, descubrimiento interactivo y visualización. Usando modelos analíticos, puede correlacionar diferentes tipos y fuentes de datos para hacer asociaciones y descubrimientos significativos.

Planifique el rendimiento de su laboratorio de innovación y descubrimiento de datos: Descubrir el significado de sus datos no siempre es sencillo. A veces ni siquiera sabemos lo que estamos buscando (eso es lo esperado). La administración y las TI deben respaldar esta “falta de dirección” o “falta de requisitos claros”.

Al mismo tiempo, es importante que los analistas y los científicos de datos trabajen en estrecha colaboración con la empresa para comprender las brechas y los requisitos clave del conocimiento empresarial. Para adaptarse a la exploración interactiva de datos y la experimentación de algoritmos estadísticos, necesita áreas de trabajo de alto rendimiento. Asegúrese de que los entornos de espacio aislado tengan el soporte que necesitan y estén debidamente administrados.

Alinearse con el modelo operativo de la nube: Los procesos y usuarios de big data requieren acceso a una amplia gama de recursos tanto para la experimentación iterativa como para ejecutar trabajos de producción. Una solución de big data incluye todos los dominios de datos, incluidas las transacciones, los datos maestros, los datos de referencia y los datos resumidos. Las cajas de arena analíticas deben crearse a pedido. La gestión de recursos es fundamental para garantizar el control de todo el flujo de datos, incluido el procesamiento previo y posterior, la integración, el resumen en la base de datos y el modelado analítico. Una estrategia de seguridad y aprovisionamiento de nube pública y privada bien planificada juega un papel integral en el apoyo a estos requisitos cambiantes.

El análisis de datos (Big Data) facilita la toma de decisiones y eficientiza tiempos y costos dentro de las operaciones de las empresas.

El análisis de datos (Big Data) apenas está comenzando y es una práctica que permitirá a las empresas tomar mejores decisiones y eficientizar muchos de sus procesos internos y externos, traduciéndose en ahorros monetarios y de tiempo significativos.

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