En el siguiente artículo recuperamos un publicación de Uday Birajdar, CEO y co-foundador de AutomationEdge sobre las características de gestión de datos que debe cumplir una herramienta de Automatización Robótica de Procesos (RPA).
Puede que estemos aspirando a un mundo sin papel, pero todavía estamos muy lejos. La tecnología de automatización en casi todas las industrias (banca, servicios financieros, fabricación, subcontratación de procesos comerciales) todavía se ejecuta en la parte posterior de formularios y facturas digitalizados generados por el sistema.
Procesos de gestión de datos que se pueden automatizar
En estos procesos de automatización, los flujos de trabajo comienzan con entradas en términos de diferentes plantillas, estilo, formato y, a veces, idioma. Se deben usar muchas tecnologías antes de que los datos lleguen a su destino objetivo, ya sea un ERP, CRM o un sistema heredado. Para entender esto, echemos un vistazo a los pasos clave en el viaje del procesamiento de datos:
- Recopilación de datos heterogéneos de dispositivos multifuncionales. Escáneres, computadoras, dispositivos portátiles o copias impresas de documentos.
- Separación de imágenes. Los bancos reciben miles de imágenes, lo que requiere resolución y separación de imágenes en archivos distintos. El procesamiento de imágenes incluye recorte, alineación, inclinación y corrección de orientación.
- Digitalización utilizando múltiples opciones de motor, como API o reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
- Reconocimiento de documentos. La clasificación implica que un bot reconozca el documento como una orden de compra o una orden de venta, una factura o un KYC, un contrato o un formulario de aplicación. Este paso utiliza aprendizaje automático (ML) y procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Extracción de datos utilizando un conjunto de algoritmos de ML, valores clave, coordenadas, datos tabulares, códigos QR, así como validación y estandarización de datos utilizando enfoques, formatos y restricciones basados en reglas.
Como puede ver, hay muchos pasos previos al procesamiento de un documento, pasos que parecen triviales pero son variados y necesarios, y que necesitan ayuda mientras son iterativos. Si bien OCR parecía satisfacer las necesidades anteriores del mercado, lamentablemente es inadecuado para enfrentar los desafíos de la digitalización actual porque esperamos cada vez más que nuestros datos se procesen y entiendan tal como los entendería una persona.
¿Qué es RPA con hiperautomatización?
La hiperautomatización fue acuñada por Gartner en 2019 como una forma de “identificar, examinar y automatizar rápidamente tantos procesos comerciales y de TI como sea posible”. En comparación con la automatización de procesos robóticos (RPA) tradicional, la hiperautomatización se enfoca en expandir los límites de RPA para abarcar la toma de decisiones y el análisis, entre muchas otras tecnologías avanzadas, lo que le permite realizar procesos comerciales y de TI más complejos y forjar el viaje de transformación digital más hacia automatización sin supervisión.
RPA no es más que una isla desierta si no está en contacto con los sistemas críticos de la empresa. Todo el procesamiento de datos (separaciones, digitalizaciones, clasificaciones y validaciones) se realiza simplemente para que los datos sean aceptables para los sistemas ERP, CRM, nómina o HRMS residentes.
Las plataformas de hiperautomatización, por otro lado, pueden mejorar en gran medida las tasas de precisión, según Deloitte. Por ejemplo, pueden ayudar a los usuarios a administrar los cinco pasos enumerados anteriormente, ayudar cuando trabajan con archivos PDF que se pueden buscar, trabajar con regulaciones de cumplimiento que requieren que los documentos sean redactados o proporcionar acceso a los documentos basado en roles.
Desafíos de la adopción de RPA
Aún así, incluso con estos desarrollos, a las empresas les esperan muchos desafíos en la adopción de plataformas de hiperautomatización, especialmente en las áreas de modelado de IA y en el cambio del status quo en una empresa. Con el modelado de IA, por ejemplo, las empresas deben esperar enfrentar los siguientes desafíos al adoptar una solución de hiperautomatización:
- La sensibilidad de los datos de capacitación (p. ej., PII, finanzas) podría tener un riesgo de seguridad cibernética.
- Los datos de prueba de entrenamiento pueden ser lentos y engorrosos.
- Para algunos casos extremos, el esfuerzo manual de última milla podría ser una mejor alternativa.
Del mismo modo, las empresas pueden enfrentar desafíos adicionales al tratar de cambiar el status quo de la organización:
- La falta de documentación del proceso existente a nivel granular podría conducir a un sesgo hacia la información para la cual existe documentación.
- Las variaciones específicas, extremas y frecuentes en las demandas de los clientes con plazos ajustados pueden precipitar los resultados
Como resolver los desafíos de la gestión de datos
Para mitigar estos desafíos, los compradores deben consultar a los proveedores de plataformas de hiperautomatización sobre características específicas, como:
- Orquestación de servicios. ¿La plataforma permite tanto a los usuarios empresariales como a los de TI implementar servicios a través de una combinación de tecnologías, lo que les permite automatizar sus entornos individuales?
- Chatbots. Algunas plataformas permiten a los usuarios hablar con el sistema por correo electrónico, chatbots, respuesta de voz interactiva (IVR), etc. ¿Pueden los usuarios hablar con el sistema de manera conversacional para activar automatizaciones u obtener un cumplimiento automatizado?
- IA/ML nativo. ¿La plataforma es capaz de brindar las capacidades requeridas de IA/ML sin enviar ningún dato a través de Internet?
- Velocidad de procesamiento de datos. ¿Puede la plataforma procesar datos estructurados a gran velocidad, independientemente de la fuente de datos o el tipo de fuente?
- Capacidades de informes. ¿Tiene la plataforma una capacidad nativa para crear informes personalizados a partir de fuentes de datos personalizadas con total flexibilidad en cuanto a la naturaleza de los datos y los informes que se generarán?
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AutomationEdge para la gestión de datos de extremo a extremo
En su búsqueda del nirvana de la automatización de extremo a extremo, las empresas luchan con una cartera cada vez mayor de las mejores herramientas que no funcionan bien juntas. Por lo general, los desarrolladores dedican tiempo a la codificación personalizada o a unir estas herramientas para que todo el tejido de automatización funcione. Sin embargo, las plataformas de hiperautomatización están destinadas a aliviar los problemas de integración que surgen del uso de un mosaico de herramientas.
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