Descubra qué es el RPA y cómo cambiará al capital humano a futuro

Seguramente se preguntará qué es RPA. Podríamos darle una definición de inmediato, por supuesto. Pero es más sencillo llevarlo de la mano y darle la oportunidad de visualizar qué es y cuál es el increíble potencial que posee para toda empresa.

 

Imaginemos a un empleado en su escritorio revisando una montaña inmensa de solicitudes de clientes. Debe distribuir su tiempo de la mejor manera posible. Filtrar la data de cada solicitud, clasificar a los aspirantes y determinar cuál es el servicio que mejor se adapta a sus características. Hará su mejor esfuerzo sin duda alguna, pero le tomará un largo tiempo y eso incidirá en el tiempo de respuesta al cliente.

Puede ser el caso de una empresa de seguros o una empresa del sector financiero. Las opciones son inmensas pero la solución a esta situación común se encuentra hoy en día en el RPA o Automatización Robótica de procesos.

¿Qué es la Automatización Robótica de Procesos RPA?

RPA es una tecnología que permite diseñar un software o robot de software de forma que esté en capacidad de:
 
  • Controlar aplicaciones ya existentes
  • Procesar transacciones
  • Registrar datos
  • Elaborar respuestas
  • Comunicarse de manera coordinada con otros sistemas.

Ofrece la posibilidad de automatizar cualquier proceso llevado a cabo por un trabajador, que implique un volumen alto de datos, sea repetitivo y rutinario.

 

Facilita la gestión de grandes volúmenes de datos y la integración de flujos de trabajo de forma eficiente en una organización.

Jack Moreh - Freerange

Ventajas de la implementación del RPA en su empresa

Optar por la automatización robótica de procesos en su empresa no es una decisión que se tome a la ligera. Requiere de un minucioso trabajo de análisis y diagnóstico de procesos para definir cuáles son las áreas susceptibles de RPA. Siempre con la premisa básica: automatizar tareas rutinarias, repetitivas y que manejen un gran volumen de datos.

Las principales ventajas que ofrece RPA son las siguientes:

 

Cambio favorable en el destino del tiempo de trabajo de su fuerza laboral.

La automatización le permitirá liberar a su personal de tareas repetitivas y engorrosas que consumen su tiempo y no se están llevando a cabo con la mayor eficacia posible. Entregar esas labores a un robot de software que laborará 24/7 y dará resultados en menor tiempo le permitirá a su personal encauzar su tiempo y esfuerzo en actividades mucho más productivas para la organización.

Incluso, hay estudios que reflejan que el compromiso del empleado con la organización se incrementa. La satisfacción laboral y personal aumenta al sentirse involucrado en actividades que aportan de forma más significativa a la organización y el cumplimiento de sus objetivos.

Reducción del tiempo de las tareas específicas en un proyecto

Al contar con un robot de software para agilizar tareas repetitivas y con grandes volúmenes de datos, se emplea menos tiempo, y eso repercutirá de manera favorable en el desarrollo de los proyectos que alimentan.

Mejora en la calidad del servicio al cliente

Sin duda alguna, todas aquellas tareas que tengan como objetivo aportar soluciones a los clientes mejorarán en tiempo real. Bien sea por la disminución del tiempo de respuesta ante sus requerimientos o la entrega de productos y servicios de mejor calidad.

Reducción de costos significativa

Un robot de software puede laborar 24/7 y hacer el trabajo de varios empleados de manera sencilla y rápida. Esto se traduce en una mejor distribución de la fuerza laboral existente a nivel de actividades y su aporte a la organización. Igualmente, en una reducción en la necesidad de incorporar nueva fuerza laboral con los costos asociados que implica.

Cero errores

Un robot puede ser programado para trabajar sin cometer errores lo que incrementa la confiabilidad de los resultados que ofrece y minimiza el re trabajo que causan.

El éxito del RPA en diferentes sectores

La automatización de procesos ha demostrado su eficacia en diferentes sectores de la economía. En el ámbito financiero, son una excelente herramienta en lo que se refiere al procesamiento de transacciones, trabajo administrativo y ciertos niveles iniciales de atención al cliente.

 

Mención importante para la automatización del proceso de incorporación de clientes u onboarding digital que ha encontrado en el RPA un espacio para crecer y ofrecer a los clientes un proceso rápido, eficiente y con todas las garantías de seguridad necesarias.

En el sector de servicios, la automatización robótica de procesos se ha incorporado en el área de creación, corrección y el envío de órdenes de servicio, control de inventarios y la atención del cliente en casos estándares.

Y así se repite la experiencia en muchos más espacios en el mundo organizacional que busca a diario soluciones para optimizar sus procesos y mejorar su eficacia. A corto plazo, la unión de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático (Machine Learning) agregan un factor más de innovación y tecnología que harán del RPA una necesidad organizacional.

La transformación del factor humano y su papel en la organización

El factor humano de una organización sigue siendo su activo más valioso. Aún cuando la transformación digital ha impuesto nuevos retos a nivel laboral, los empleados siguen a la cabeza de los proyectos más importantes, aportando la chispa y la fuerza que solo las personas comprometidas con sus sueños tienen.

 

Por eso, ante el RPA, surge la duda acerca de su efecto sobre el personal: ¿se sentirán desplazados? ¿perderán importancia a futuro? ¿Qué les depara esta nueva etapa? Estudios recientes ofrecen resultados muy interesantes sobre su impacto en el capital humano.

A nivel de satisfacción personal, los empleados se sienten más a gusto con sus nuevas labores asignadas. La reasignación de tareas necesaria conlleva ubicarlos en actividades donde el razonamiento intelectual es necesario y aumenta su interacción con los clientes. Esto influye favorablemente en su ánimo y en la manera cómo se auto perciben dentro de la organización. De la misma forma, el uso de la creatividad aumenta notablemente.

 

Es cierto que existe un temor ante la inseguridad de perder sus puestos de trabajo y carecer de protección legal, pero, un proceso bien estructurado de RPA en una organización, ha considerado esta situación en primer término y procura evitar el mayor daño posible al capital humano.

 

Los responsables de la transformación se dedican a evaluar una nueva estructura organizacional en la cual encajan los empleados, con nuevos roles y responsabilidades acordes con el cambio. Es una oportunidad de crecer e integrarlos a la transformación digital que está en el ambiente.

Adi Goldstein

Hypernova Labs es su aliado a la hora de dar el primer paso

A veces los cambios traen incertidumbre, pero, de la mano de gente confiable, se convierten en una aventura emocionante. Afrontar la decisión de la automatización robótica de los procesos (RPA) de su empresa es algo importante. Y requiere del apoyo y la asesoría necesaria para actuar de manera informada y adecuada. Hypernova Labs cuenta con la experiencia y la pericia necesaria para ofrecerle las soluciones que necesita según la naturaleza de su empresa.

Si desea optimizar sus procesos y hacer del RAP un elemento del cambio en su organización, tómese un café con nosotros y conversemos del cambio. Usted sueña y nosotros lo hacemos posible.

Machine Learning y sus infinitas aplicaciones

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es parte de nuestro día a día, pero no lo vemos. Simplemente, sentimos su presencia a través de las infinitas soluciones que nos hacen más sencilla la vida. Parecen saber lo que necesitamos antes de solicitarlo. Interactuamos con chatbots que tiene la respuesta a nuestras interrogantes. Conversamos con Siri o Alexa y hasta escuchamos sus bromas. Incluso es posible consultar a un asistente virtual sobre un posible diagnóstico médico a partir de nuestros síntomas. Las máquinas aprenden de nuestro comportamiento y se preparan para atender nuestros requerimientos, así sencillo.

Y es que el machine learning ha dado pasos agigantados los últimos años y sigue avanzando sin parar. Se ha convertido en el aliado de múltiples áreas de investigación y ha refinado sus formas de aprender. Un gigante derivado de la Inteligencia Artificial que llegó para quedarse definitivamente.

¿Qué es el Machine Learning?

La capacidad de aprendizaje de las máquinas sin estar previamente entrenadas para ello es lo que se conoce como Machine Learning o Aprendizaje Automático. Están diseñadas para cambiar su comportamiento y respuestas en base a los datos a los que son expuestas.

Este proceso de aprendizaje se basa en el diseño de algoritmos que permiten analizar y comparar datos para realizar predicciones y establecer patrones de comportamiento. Esto lleva a la mejora autónoma del sistema sin la intervención humana.

Sus orígenes se remontan al nacimiento de la ciencia de la estadística en la cual el establecimiento de patrones en base al comportamiento de los datos es la clave. El desarrollo de la Inteligencia Artificial ha sido el campo que le ha abierto las puertas como una rama de esta increíble tecnología.

 

Por esta razón, los inicios del Machine Learning se remontan, al igual que el de la IA, a 1950 cuando Alan Turing se cuestionaba acerca de la posibilidad que las máquinas piensen como lo hacen los humanos.

Un hito que marca el desarrollo del machine learning lo encontramos en la creación del primer sistema de redes neuronales artificiales de manos del matemático Marvin Minsky. bautizado con el nombre SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator) es considerado la primera máquina de autoaprendizaje artificial capaz de encontrarla salida en un laberinto.

Al igual que la IA, el machine learning enfrentó grandes lapsos de tiempo en los cuales su desarrollo se vio limitado debido a la falta de datos disponibles y las limitaciones informáticas. Pero durante el siglo XX logró despegar gracias a la llegada de internet y su inmenso potencial para ofrecer volúmenes gigantescos de datos. A su vez, el desarrollo de la tecnología en cuanto a la capacidad de procesamiento le sirvió en bandeja de plata lo que necesitaba para dar un gran salto.

 

En 1997. IBM marcó nuevamente la historia del Aprendizaje Automático al presentar su más reciente creación: Deep Blue. Este sistema fue entrenado a partir de miles de partidas de ajedrez exitosas y logró vencer al campeón mundial del momento, Garry Kasparov. Este éxito fue posible a lo que se conoce como el deep learning o aprendizaje profundo. Esta modalidad de aprendizaje se fundamenta en el hecho de que las máquinas no solo logran aprender de la experiencia, sino que son capaces de educarse a sí mismas para mejorar su desempeño en base a los datos

A partir de ese momento, este campo ha seguido creciendo en tecnología, aprendizaje y sofisticación y parece no detenerse.

Freerange

Diferentes clases de Machine Learning

Podemos clasificar el machine learning en tres clases de acuerdo con el trato que reciben los datos que maneja para su desarrollo:

 

Aprendizaje por refuerzo

Se conoce como aprendizaje en base a un modelo conductual. Responde ante el ensayo y el error. El sistema aprende su experiencia a partir de los castigos o recompensas recibe por su comportamiento. De esta manera, define los patrones que lo llevarán a triunfar a futuro en situaciones similares.

 

Aprendizaje supervisado

En esta clase de aprendizaje, las características de la data que se introduce cambian. Los datos son etiquetados previamente de manera que pueda elaborar patrones en base a las etiquetas e identificar nuevos datos a futuro.

Un ejemplo común es la introducción de fotos de animales, por ejemplo, con sus etiquetas correspondientes (gatos, perros, etc).

El sistema los reconocerá y a futuro podrá catalogar imágenes de animales en base a su similitud con los etiquetados previamente.

 

Aprendizaje no supervisado

En este caso, el aprendizaje da un paso más y ya no requiere de etiquetas previas. Los sistemas están entrenados para buscar similitudes en los datos y catalogarlos de acuerdo con ello. Un ejemplo de este aprendizaje lo encontramos en los sistemas de reconocimiento facial los cuales no buscan un rostro en específico sino aquellos rostros que compartan la mayor cantidad de características comunes.

Mención aparte merece el deep learning, mencionado anteriormente como una clase particular de aprendizaje automático. Este sistema de aprendizaje incorpora la técnica de redes neuronales artificiales y tiene como objetivo simular el comportamiento del cerebro humano. Es posible lograr que la computadora lidie con los conceptos de abstracción al igual que lo haría un ser humano.

El presente y sus aplicaciones

El machine learning le ha abierto las puertas al cambio y la mejora de las soluciones orientadas al cliente y a los negocios en general. La posibilidad de aprender del día a día y mejorar cada sistema es una oportunidad invaluable en este momento. Por esta razón, ha sido incorporado en casi todos los espacios cotidianos.

Sus aplicaciones principales las encontramos en las siguientes áreas:

 

Estudios de mercado y desarrollo de modelos predictivos

Permite una segmentación del mayor con mayor precisión en base a los patrones de comportamiento de los usuarios. Igualmente, facilita el diseño de modelos de predicción de demanda en base a las necesidades de clientes y su comportamiento.

 

Optimización de la atención al cliente

Gracias al análisis de la data obtenida a partir de las interacciones de los sistemas con el cliente es posible mejorar de forma continua la atención que se le presta. Ofrecer mejores recomendaciones ante sus solicitudes y opciones personalizadas son solo algunas de las mejoras posibles gracias al machine learning.

 

Mejoras en los sistemas de control de calidad y detección de fraudes

El continuo monitoreo de procesos y análisis de data permite que los sistemas basados en machine learning respondan con mayor precisión y éxito en el área de control de calidad y detección de fraudes. Son capaces de detectar fallas e irregularidades a tiempo y lanzar las alertas necesarias.

 

Automatización de procesos en las empresas

De la mano del RPA (automatización robótica de procesos), el machine learning se convierte en la herramienta perfecta para automatizar aquellos procesos repetitivos dentro de las organizaciones, minimizando los errores humanos y optimizando sus resultados. Áreas como las de gestión y control de acceso del capital humano se ven favorecidas ampliamente con estos avances.

 

Optimización de líneas de producción

Una de las preocupaciones de toda empresa manufacturera es el mantenimiento a punto de sus líneas de producción, tanto en tiempo como en calidad. El machine learning ofrece la posibilidad de reducir los costos de producción al mejorar los procesos de forma continua. Permite reducir o prevenir fallos futuros, aspecto que favorece la competitividad de las empresas.

Jack Moreh - Freerange

Hypernova Labs de cara al futuro

Nuestros equipos de desarrollo se preparan a diario para construir soluciones adaptadas al futuro y que satisfagan necesidades de nuestros clientes. Nos mantenemos a la vanguardia en tecnología y sabemos que ustedes esperan eso y mucho más de nosotros.

Tal y como lo hacen los sistemas basados en el machine learning, aprendemos de nuestras experiencias y nos fortalecemos cada vez más como organización. Acérquese a nuestras oficinas y descubra que el futuro ya no es un sueño sino una realidad posible. Lo estamos esperando.