Cómo implementar RPA con éxito: herramientas y consejos clave

Sigue estos pasos para implementar RPA

Según el Informe de Servicios de Información (ISG) en 2018, el 92% de las empresas tenían como objetivo adoptar la automatización de procesos robóticos (RPA) para 2020 con el fin de aumentar la eficiencia operativa. Este alto porcentaje refleja el deseo de las empresas de automatizar los procesos comerciales rutinarios.

Uno de los lugares más fáciles para emplear RPA es en procesos empresariales muy simples y altamente repetitivos que se basan en datos transaccionales con longitudes de registro fijas y campos de datos siempre en las mismas ubicaciones. Estos datos son altamente predecibles y las herramientas de automatización como RPA, que dependen del reconocimiento de patrones de datos repetitivos, tienen una ventaja significativa.

Sin embargo, incluso el proceso comercial más rutinario consta de datos grandes no estructurados y semi-estructurados, además de los datos tradicionales de registro fijo. Por ejemplo, RPA se utiliza a menudo para facturas.

Las facturas se presentan comúnmente en formato PDF por parte de los proveedores. Una factura podría tener mucho espacio en blanco, un logotipo de la empresa o una serie de texto y números que detallan un pedido o un cargo. Estos son los datos grandes no estructurados o semi-estructurados que se le pide a RPA que interprete y automatice su procesamiento.

Las empresas no pueden simplemente tomar un software de RPA y hacer que funcione con formatos de datos grandes no estructurados como documentos PDF. Aquí es donde entra en juego el departamento de TI con su liderazgo técnico.

1. ETL:

   Al comienzo de un proceso de RPA que utiliza big data, se recomienda utilizar una herramienta de extracción, transformación y carga (ETL) capaz de integrarse y recibir flujos de datos en bruto y no estructurados de todos sus proveedores. Esta herramienta está diseñada para extraer los datos relevantes para su proceso comercial, transformarlos en un formato utilizable para sus sistemas y luego cargar los datos en sus sistemas y en un proceso de RPA.

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2. RPA:

   En este punto, el proceso de RPA puede tomar el control, ya que ahora tiene datos limpios y de calidad llegando al software de RPA, lo que facilita la automatización de un proceso comercial como las facturas.

3. AI:

   A medida que el software de RPA procesa las facturas, invoca las reglas comerciales que los empleados experimentados han programado en su motor de inteligencia artificial (AI). Por ejemplo, si las reglas comerciales incorporadas en un RPA ven una factura de Pearson Manufacturing con una nota de "neto 10 días" y los términos normales para Pearson son neto 30, el proceso de RPA puede identificar esta factura como una excepción que requiere que una persona la revise y la apruebe.

Consejos clave para recordar al implementar cualquier proceso de RPA

El software de RPA no puede hacer RPA por sí solo. RPA automatiza los procesos comerciales, pero ETL automatiza la limpieza y transferencia de datos; ambos son necesarios para automatizar completamente un proceso comercial que depende de datos de calidad. La tercera pieza del rompecabezas es un motor de AI que se incluye con el RPA y que contiene el conjunto de reglas comerciales que desea que el software de RPA aplique a los elementos y operaciones que procesa.

La integración de herramientas es fundamental. En el entorno de big data, RPA funciona mejor cuando se utiliza con una herramienta ETL que puede proporcionarle datos limpios. Dentro del software de RPA, debe haber una tabla de reglas comerciales que impulse la toma de decisiones del proceso comercial del software de RPA.

Es imperativo que los usuarios finales y el departamento de TI comprendan que implementar un proceso de RPA no es una operación independiente, sino que requiere una variedad de otros software de procesamiento de big data que deben integrarse con el RPA. Estas herramientas deben ser compatibles entre sí y deben funcionar sin problemas juntas.

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