¿Qué es la automatización de procesos robóticos (RPA)? Nuestro informe completo.

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" Construido e inaugurado por primera vez en 1770, el Turco mecánico o autómata jugador de ajedrez es un famoso engaño construido a finales del siglo XVIII: se trataba de un supuesto autómata con la capacidad de jugar al ajedrez. Fue parcialmente destruido en un incendio. Hoy en día se ha creado una réplica: está controlado por software y realmente juega solo al ajedrez. "

RPA es un enfoque y una metodología para realizar la automatización de procesos. RPA no es una tecnología, ni un avance científico significativo, ni un producto, sino realmente un proceso para implementar mecanismos de automatización. Tal y como lo definimos en este estado del arte, el enfoque consiste en el uso de "software configurado para explotar de forma autónoma las funcionalidades de aplicaciones de terceros existentes con el fin de ejecutar la totalidad o parte de un proceso de negocio". En efecto, La RPA se basa en una idea relativamente simple que considera que si un humano puede hacer ciertas tareas, ¡entonces un robot también puede hacerlas!

Esto no se aplica a todas las operaciones, ya que nuestros algoritmos aún están lejos de poder pensar, conceptualizar y realizar acciones profundamente complejas. Sin embargo, en un mundo profesional, existe un conjunto significativo de tareas administrativas que son altamente racionalizadas y repetitivas. La RPA tiene un papel destacado que desempeñar en estos contextos. Las profesiones administrativas son, por tanto, las primeras afectadas por la RPA..

La fuerza y el entusiasmo de la RPA radican en su capacidad para crear robots (es decir, agentes de software) que realizan tareas como un humano detrás de la pantalla: clics del ratón en los botones adecuados, inicios de sesión en servicios web, lectura de documentos, copiar/pegar del correo electrónico, transcripción de audio de conversaciones telefónicas, creación de informes, recopilación de información en la web, etc. La idea predominante radica en el análisis de estas tareas y su orquestación para automatizar todo o parte del trabajo de un administrativo.

El fenómeno RPA también deriva su poder de una automatización muy orientada a "no-código". Hoy en día existen muchos estudios de desarrollo de RPA para producir robots, desplegarlos y ejecutarlos sin necesidad de ser desarrollador. Dependiendo del problema de automatización y de las tecnologías utilizadas, la complejidad de estos robots puede ser desde trivial hasta extremadamente alta, lo que requerirá entonces desarrollos de software específicos.

Sin embargo, aunque este enfoque ya es útil para automatizar muchas tareas en una amplia variedad de contextos, nos lleva a considerar de otra manera los trabajos de back-office. Si un robot puede realizar un amplio conjunto de tareas sin intervención humana, ¿cuál será la utilidad real de nuestro software? ¿Cuál será la utilidad de nuestras interfaces de usuario y su ergonomía?

¿No deberían nuestras soluciones convertirse en API que sólo prestan servicios? ¿Son entonces estos servicios coordinados/pilotados/orquestados por agentes de software o robots? La RPA, por tanto, nos lleva a plantearnos una pregunta fundamental sobre el diseño de nuestras futuras soluciones. ¿Qué aspecto tendrá la herramienta de back-office en gestión financiera o recursos humanos si mañana 80% de sus funciones las ejecuta un robot?

Introducción

La Automatización Robótica de Procesos o el enfoque RPA, que se destacó tímidamente en 2012, ha ganado gran interés desde 2015 (Figura 1). En 2019, según Gartner Consulting, las estimaciones del mercado de RPA eran de $1.300 millones. El RPA nació de una simple observación: una parte importante de las actividades cotidianas del back office se realizan de forma sistemática y, por tanto, pueden automatizarse.

El RPA no ha surgido de un repentino avance tecnológico o científico, ni propone una revolución en su funcionamiento. Hoy es un conjunto de tecnologías que, puestas juntas, automatizan las actividades más ágiles de nuestras organizaciones. Esto la convierte en una verdadera oportunidad de innovación en todos nuestros productos de gestión.
El enfoque RPA, por tanto, propone automatizar todas las tareas repetitivas y extremadamente deterministas, es decir, que no dejan lugar a la ambigüedad y, por tanto, no requieren la intervención de la inteligencia humana. Podemos observar que un número importante de actividades de back-office responden a estos criterios. De hecho, un gran número de actividades administrativas son candidatas al uso del RPA. Damos algunos ejemplos en este documento.

La automatización robótica de procesos (RPA) es una forma de aumentar la automatización de los procesos empresariales repetitivos y deterministas. No se trata de una tecnología concreta.

Los casos de uso son muy numerosos y la RPA podría constituir la base:

• La desaparición de un conjunto de tareas repetitivas y de escaso valor añadido tareas
• La aparición de impuestos y exógenos interoperabilidad del software
• De un cognición distribuida  entre el hombre y la máquina

Comprender la RPA

Al final, es difícil precisar la RPA simplemente porque es un fenómeno polimórfico, que implica diferentes niveles de automatización, una amplia gama de tecnologías y aplicaciones muy heterogéneas. Así que proponemos establecer una definición única y argumentada en función de los distintos puntos de vista y del estado actual de la técnica.

Definiciones

El Cuadro 1 recoge una serie de definiciones procedentes de diversas fuentes y destaca los términos más destacados.

DEFINICIONES	TÉRMINOS DIFERENCIADORES
RPA es un término genérico que engloba las herramientas que operan en la interfaz de usuario de otros sistemas informáticos del mismo modo que lo haría un humano. El objetivo de la RPA es sustituir a las personas mediante la automatización "desde fuera hacia dentro". (van der Aalst et al, 2018)	utilizar la interfaz de usuario como lo haría un ser humano
RPA (Robotic Process Automation) es una tecnología emergente que implica a robots que imitan las acciones humanas para completar tareas repetitivas. (enlace)	bots que imitan las acciones humanas tareas repetitivas
La automatización robótica de procesos (o RPA, por sus siglas en inglés) es una forma de tecnología de automatización de procesos empresariales basada en robots de software metafóricos (bots) o en inteligencia artificial (IA)/trabajadores digitales[1]. A veces se denomina robótica de software (no confundir con software robótico). (enlace)	automatización de procesos de negocio software robots inteligencia artificial
La automatización robótica de procesos (RPA) es la aplicación de una tecnología que permite a los empleados de una empresa configurar un programa informático o un "robot" para capturar e interpretar las aplicaciones existentes para procesar una transacción, manipular datos, activar respuestas y comunicarse con otros sistemas digitales. (enlace)	configurar programas informáticos capturar e interpretar las aplicaciones existentes

Estas cuatro definiciones ponen de relieve varios aspectos importantes de la RPA. Un primer rasgo esencial nos dice que un El sistema RPA reproduce lo que haría un humano. Luego encontramos aspectos relacionados con la naturaleza de la propia tarea que serían repetitivo y parte de un  proceso. En segundo lugar, estas definiciones ponen de relieve cómo funciona el sistema RPA, que sería configurado software que utilizaría la interfaz de usuario de las aplicaciones existentes. Por último, las definiciones se refieren sobre todo a Robots o "bots" que hace hincapié en una fuerte autonomía del sistema.

Por tanto, nuestra definición de RPA será: Software configurado para explotar de forma independiente la funcionalidad de aplicaciones de terceros existentes con el fin de ejecutar la totalidad o parte de un proceso de negocio.

Como resultado, surgen varias características de un enfoque RPA:

• Definir un proceso: Definir un robot de este tipo requiere modelar un proceso. En nuestro caso, un proceso es un conjunto de acciones que tienen poder transformador. Los datos proporcionados como entrada se procesan y se devuelven a la salida. Por ejemplo, registrar datos sociales y un CV en el perfil de un candidato en un sistema de RRHH es un proceso.
• Autonomía: El robot debe ser autónomo. Es decir, debe realizarse a demanda o de forma regular (y transparente) con la mínima intervención humana. En este sentido, una tarea de fondo realizada cada mañana a las 9 de la mañana es un proceso autónomo.
• "Configurabilidad": El robot debe ser configurable. Es decir, debe poder adaptarse a una gran variedad de situaciones (datos, entorno de aplicación, interfaces) con el mínimo código posible. Sin este aspecto de "configurabilidad", el robot se parecería al desarrollo clásico de software.
• Interfaz con lo existente: el robot debe interactuar con un entorno de aplicación previamente existente. Por tanto, "intercambia" con otros programas informáticos a través de sus API o directamente controlando la interfaz de usuario..

Es esencial que se respeten estas cuatro propiedades para hablar de RPA. De lo contrario, se trata de un desarrollo de software clásico.

Automatización tradicional frente a robotización o RPA

La diferencia entre un Robot que gestiona un proceso de forma autónoma y una tarea en segundo plano, o un "cron" es relativamente sutil y a menudo se malinterpreta/percibe. La diferencia radica en cómo enfocar la automatización de un proceso empresarial. Esta diferencia se debe a tres puntos clave:

1. Diferencia tecnológica: El desarrollo de software convencional se basará inicialmente en la programación y la disponibilidad de API u otros métodos de integración más complejos (uso compartido de memoria, uso compartido de archivos, apertura de sockets, etc.). La RPA imita las interacciones del usuario para crear la automatización.  La no disponibilidad de normas o API ya no es un obstáculo a la integración de varios sistemas siempre que tengan una interfaz de usuario y acceso a los datos.
2. Diferencia conceptual: Del mismo modo, el proceso ya no se modela como un conjunto de pasos lógicos de procesamiento, sino como una sucesión de acciones que habría realizado un agente humano. El sitio la atención se desplaza del tratamiento a realizar a las interfaces existentes entre los componentes/aplicaciones que realizan estos tratamientos.
3. Diferencia de habilidades: El desarrollo de software requiere naturalmente conocimientos de programación. En un enfoque RPA, centrado en la secuencia de acciones del usuario, el diseño del robot puede ser aprehendido por un "no desarrollador". Además, muchos estudios de software (UIPath, Automation Anywhere, BluePrism, etc.) pueden ahora diseñar, probar e implantar estos robots con una formación mínima.

Las diferencias enumeradas anteriormente ponen claramente de relieve la fuerza de un enfoque RPA en comparación con un desarrollo "clásico". RPA se puede conseguir fácilmente, sin experiencia en desarrolloLa integración de los robots en el entorno de trabajo se ha conseguido gracias a un enfoque extremadamente centrado en el usuario y a la explotación de mecanismos como el control de la interfaz de usuario para facilitar la integración. Además, ya existen muchas herramientas que permiten definir el proceso que seguirá el robot de forma interactiva mediante interfaces WYSIWYG (What You See Is What You Get). Por último, a largo plazo, los robots son más baratos que los humanos. Las soluciones de externalización de procesos empresariales son más económicas cuando se automatizan y dan mejores resultados.

RPA se diferencia de la automatización convencional en su capacidad para ser implementada por no desarrolladores y su enfoque en la reutilización máxima de las aplicaciones existentes.

Sin embargo, hoy en día este enfoque de la automatización sólo responde a casos de automatización relativamente sencillos y tiene una serie de limitaciones. Por ejemplo, un RPA es especialmente intensivo en rendimiento y poco seguro.

Nuestros 5 niveles de RPA: De la tarea simple al agente cognitivo

Al igual que otros niveles de automatización (por ejemplo, los 6 niveles de autonomía de los vehículos, desde la conducción convencional hasta el piloto automático total), un RPA puede graduarse en función del grado de autonomía que ofrezca. Esta escala implica de facto una complejidad creciente. No hemos encontrado un consenso claro sobre dicha escala, por lo que proponemos adoptar la de Berger-Levrault:

NIVEL	TÍTULO	DESCRIPCIÓN
Nivel 1	Automatización clásica	Se trata de una secuencia de tareas extremadamente dominada que no deja lugar al análisis. Este nivel se aproxima al que alcanzamos con un macro. Esta macro realiza una tarea y el software la repite manipulando (software) el puntero del sistema operativo y la entrada del teclado. En este nivel intervienen las tecnologías tradicionales de control de entrada de teclado/ratón, gestión de procesos empresariales, controlador de navegador, API para bases de datos, etc. El proceso está prescrito.
Nivel 2	Automatización adaptativa	Es un incremento de primer grado y puede requerir funciones avanzadas para analizar la ubicación de los botones en una interfaz ("validar" o "cancelar"), reconocer archivos, formatos de datos, clasificar documentos como lo habría hecho un agente por "costumbre". Genérico inteligencia artificial tecnologías se utilizan en este nivel, sobre todo para hacer lectura en pantalla. El proceso está prescrito.
Nivel 3	Automatización inteligente	Este tercer grado utiliza la capacidad de procesar datos no estructurados  y estructurarlos para su uso en el proceso. Por ejemplo, leer documentos o extraer información de correos electrónicos forma parte de los datos no estructurados que puede procesar un RPA de nivel 3. Proceso y datos específicos inteligencia artificial tecnologías intervienen a este nivel. El proceso está prescrito.
Nivel 4	Autonomía de aprendizaje	Este cuarto grado implica todos los beneficios anteriores pero desde un proceso aprendido. El robot observa el comportamiento de los agentes, deduce los procesos subyacentes y llega a ser capaz de reproducirlos de forma autónoma. Por ejemplo, un robot observaría las acciones de un servicio de RRHH durante unos días, deduciría los procesos subyacentes y sería capaz de reproducirlos de forma autónoma. La combinación con las técnicas de Process Mining es prometedora para alcanzar este cuarto nivel (Geyer-Klingeberg et al, 2018). El proceso se deduce.
Nivel 5	Autonomía cognitiva	Finalmente este último grado añade un paso de optimización del inferido procesos,  implementar mejoras y ejecutarlas. El aprendizaje y las mejoras pueden realizarse de forma iterativa. El proceso se infiere y mejora continuamente.

Estos cinco grados ilustran una escala entre un agente robot que repite trivialmente una secuencia de acciones que le han sido expuestas y un agente que incluye una organización, flujos de datos y es capaz de ejecutarlas o adaptarse a cualquier anomalía (potencialmente para proponer optimizaciones). Nótese el cambio de vocabulario propuesto entre los niveles 3 y 4. Proponemos pasar de la automatización a la autonomía, demostrando el robot capacidades de inferencia a partir de los procesos existentes.

Las tecnologías existentes pueden alcanzar un grado 3 de RPA. El grado 4 sigue imponiendo muchas dificultades tecnológicas y científicas, ya que es necesario tener la capacidad de observar automáticamente todas (o gran parte) de las actividades de un ser humano para inferir el proceso correcto. Además, el proceso de los algoritmos de inferencia a partir de la Minería de procesosfunciona bien en condiciones de laboratorio, pero muy difícil en entornos complejos sobre el terreno. Alcanzar el grado 5 sigue siendo puramente especulativo.

En RPA, dependiendo del problema de automatización y de las tecnologías implementadas, la complejidad puede ser trivial como extremadamente compleja

RPA e Inteligencia Artificial (IA): Una combinación eficaz

Como demuestran los cinco grados anteriores, la inteligencia artificial y la RPA son muy complementarias, y la segunda se sirve de la primera. El primer grado de RPA no requiere especialmente el uso de la IA, ya que se considera que el ámbito de ejecución y los datos se dominan totalmente en todo momento. Las tecnologías de inteligencia artificial intervienen cuando el sistema debe utilizar un factor de adaptación.
Por ejemplo, cuando un botón de una interfaz no está situado siempre en el mismo lugar, es necesario "leer" la pantalla al robot. Las técnicas OCR (Optical Character Recognizer) y de reconocimiento de imágenes mediante redes neuronales garantizarán que el puntero del ratón controlado por el robot se sitúe bajo el botón "validado" y no "cancelado".
Del mismo modo, cuando los datos de entrada no están estructurados, la IA puede utilizarse para analizarlos. Por ejemplo, en un escenario de procesamiento automático de facturas por correo electrónico, se pueden utilizar técnicas modernas de Procesamiento Automático del Lenguaje (PLN), como el subdominio de IA, para extraer información del correo electrónico y el archivo adjunto. Se trata de una tarea trivial para un humano que puede leer el documento y extraer la información relevante, pero que necesita utilizar la IA para ser procesada por una máquina.

En el caso de un RPA, la IA permite realizar subtareas relacionadas con datos no estructurados, como correos electrónicos, documentos, etc.

Las técnicas de inteligencia artificial son, por tanto, un complemento ideal de la RPA para subtareas en las que el procesamiento algorítmico convencional resultaría demasiado complejo. Permiten realizar acciones relativamente sencillas con un nivel muy alto de fiabilidad cuando los datos no están estructurados.

Sin embargo, el uso de la IA en la RPA complica considerablemente su aplicación. Un reciente estudio de Mazars sobre RPA en finanzas muestra que los factores de éxito de los proyectos se reducen a 50% cuando intervienen técnicas de inteligencia artificial.

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Sin embargo, hay que tener cuidado de no confundir un RPA con un agente cognitivo. Un RPA (independientemente de su grado) sigue estando diseñado para desenrollar un proceso y garantizar que los flujos de datos subyacentes se ejecutan correctamente. No hay inteligencia per se, y un RPA no tiene la capacidad de entender, conceptualizar o emitir iniciativas. RPA no es un término nuevo que presagie la llegada de hipotéticos Inteligencia Artificial General (AGI).

Actividades de los candidatos a APR

El objetivo de un RPA es, por tanto, automatizar tareas repetitivas y ágiles que realizan habitualmente agentes humanos. En comparación con la actuación humana, la RPA presenta las siguientes ventajas:

• Reducir el número de errores: El robot responde a la actividad de la misma manera sistemática. Es determinista. Incluso en el caso de cálculos complejos o del uso de IA, se conoce el umbral de confianza y se evitan las consecuencias en términos de detección deficiente.
• Ahorro de tiempo: El robot puede funcionar de forma extremadamente rápida, continua y a cualquier hora del día o del año. Experimentos recientes han demostrado que un proceso que duraba entre 10 y 11 minutos puede reducirse a entre 10 y 11 segundos..

Una actividad elegible para el desarrollo e implementación de un APR debe ser:

• Desmaterializado: Es esencial que todas las subtareas de la actividad sean desmaterializadas. Hasta la fecha, no disponemos de robots físicos que manipulen documentos en papel o realicen acciones en el mundo físico.
• Repetitivo: Las actividades recurrentes son buenas candidatas para RPA simplemente porque rentabilizan el coste de desarrollo del robot.
• Racionalizado: La actividad debe estar muy racionalizada, es decir, debe haber una forma "buena" de hacerla. Hay que tener la capacidad de especificar claramente un proceso de tratamiento de la información.
• Dirigido por un humano: Si la actividad ya es realizada de forma autónoma por un software no RPA, entonces el desarrollo de un robot no es relevante, a menos que este último tenga un rendimiento de ejecución superior. Si el robot puede suplantar a un humano, entonces su interés en términos de eficacia y coste se hace evidente.

La complejidad de las tareas realizables puede aumentar gradualmente (véanse los 5 grados del BL RPA). Hasta la fecha, las tecnologías pueden realizar tareas como:

• Abrir correos electrónicos y archivos adjuntos
• Autenticación en las aplicaciones
• Mover carpetas y archivos
• Copiar/pegar
• Rellenar formularios
• Recoger información en la web
• Realizar cálculos y comprobaciones
• Extraer información relevante de los documentos
• Tomar decisiones basándose en normas organizativas sencillas
• Etc.

Esta lista no exhaustiva ilustra un subconjunto de acciones que, combinadas, permiten realizar una amplia gama de actividades de back-office. Muchas fuentes citan ejemplos de RPA puestos en práctica en un gran variedad de ocupaciones como pruebas de aplicaciones, facturación, generación de presupuestos, recursos humanos OnBoarding, gestión de inventarios, supervisión basada en web, etc.
Dado que nuestras soluciones Berger-Levrault se dirigen en gran medida a los oficios de back-office, está claro que las actividades subyacentes son candidatas de primer orden para un RPA. He aquí algunos ejemplos.

Contabilidad/Finanzas

El procesamiento de facturas es un ejemplo arquetípico de candidato a RPA. En el sector privado, el escenario clásico es recibir una factura por correo electrónico, leer la información, volver a introducirla en el software de contabilidad, acercarla a la imputación contable asociada y ponerla al cobro. Además, la RPA permite una gran cantidad de verificaciones que aumentan la calidad del proceso, como:

• Detección por partida doble
• Optimizar las políticas de capital circulante para decidir las fechas de pago
• Detección de facturas anormalmente grandes en comparación con las facturas habituales de un proveedor
• Comprobar las normas del IVA

Herramientas como WorkFusion, utilizan RPA combinado con inteligencia artificial para automatizar en gran medida este proceso. Afirman ser capaces de automatizar 80% del trabajo de tramitación de facturas, dedicando los 20% restantes a excepciones y casos especiales. UIPath, líder del mercado en herramientas de RPA, también pone el procesamiento de facturas como ejemplo típico de uso de su Plataforma UIPath Studio.
Mindeecofinanciada por el BPI, ha construido su modelo de negocio únicamente sobre estas actividades de extracción de información de documentos administrativos y contables mediante redes neuronales profundas. Su tecnología se considera un ladrillo relevante en un proceso de tratamiento de documentos administrativos.

En el público, la tramitación de las facturas es ligeramente diferente porque la recepción de las facturas se desmaterializa a través del Teleservicio Chorus Pro Bill. Por lo tanto, no es necesario extraer información de un documento PDF porque el recibo ya va acompañado de los metadatos de la factura. El resto del proceso, en cambio, es un excelente candidato para el RPA. La conciliación de la factura con la imputación contable puede realizarse automáticamente, así como el envío de los artículos al agente.

En Francia, el presupuesto de una entidad local se vota por niveles de votación (capítulos, operaciones de inversión, créditos de pago sobre programas, etc.). Los capítulos están codificados y regulados (por ejemplo, 012 Gastos personales). Para los municipios, es hoy y principalmente la instrucción M14 la que determina la nomenclatura presupuestaria. Con el tiempo, la instrucción M57 se utilizará para todas las colectividades locales. Por lo tanto, cada asignación está extremadamente codificada y normalizada, hay poco margen para la aleatoriedad. Las órdenes/facturas con terceros siguen esta codificación. La emisión del pedido debe ir precedida de la creación de un compromiso contable que permita predefinir los elementos de imputación y comprobar (reservar) los créditos que serán necesarios para el pago. La factura se recibe a través de Chorus Pro Invoice. A través de Chorus Pro, la factura va acompañada de metadatos, por lo que no es necesario leer el contenido del documento.

Recursos Humanos

Las ocupaciones de recursos humanos también contienen un gran número de actividades candidatas a la automatización robótica. Es el caso de la mayoría de las tareas de gestión, como el procesamiento de notas de gastos, el control de permisos y ausencias o la edición de contratos de trabajo. También pueden actualizar las bases de datos en caso de acontecimientos relacionados con los empleados, como un cambio de puesto, un traslado o un paro laboral.
Detallamos algunos ejemplos con la gestión de nóminas y la contratación.

Gestión de nóminas

En la inmensa mayoría de los casos, la introducción de los datos corre a cargo del gestor de nóminas. En el sector público, son raros los casos en los que el propio funcionario se encarga de estos elementos, y son pocas las comunidades equipadas con portales de RRHH. Parece, por tanto, que esta actividad es una buena candidata para el uso de RPA. De hecho, los gestores de nóminas disponen de más tiempo para ocuparse de estos casos particulares, como bonificaciones, anticipos o contratos cortos. Algunos ejemplos de tareas de gestión de nóminas y candidatos a RPA incluyen:

• Asistencia en la incautación de elementos variables cada mes (por ejemplo, ausencias, horas extraordinarias, enfermedad, etc.). Las solicitudes que llegan por correo electrónico o mensajería instantánea pueden analizarse y procesarse a través de un RPA para volver a introducirse en EL SI-RH.
• Ayuda con comprobación de las devoluciones  (es decir, URSAFF, jubilación, pensión, impuestos (desde PASRO), etc.). Las distintas declaraciones a los organismos correspondientes pueden ser incorrectas. La ayuda para verificar estas declaraciones parece esencial. La utilización de la IA o de la RPA en sentido más amplio parece potencialmente pertinente.
• Ayuda a errores de entrada de control sobre los datos utilizados antes de la emisión de una nómina. Un RPA combinado con una IA puede encargarse de identificar los datos que están fuera del marco normal en una tabla de datos de nóminas agregadas. Cuando se producen los datos necesarios para crear una nómina, se someten al modelo que indica su notificación a la norma. De este modo, pensamos que es posible destacar automáticamente los datos no coherentes y, por tanto, los errores ipso facto (que pueden proceder de errores de introducción, por ejemplo). Este tema también forma parte del proceso de normalización de las declaraciones llamado DSN (Declaración Social Nominal) generalizada desde enero de 2019.

Desde la contratación y el embarque hasta la partida

En el proceso de contratación también encontramos multitud de puestos que son buenos candidatos para un RPA:

• El búsqueda de candidatos es el primer ejemplo. Publicar ofertas de empleo en múltiples sitios, recopilar y registrar CV son tareas que consumen mucho tiempo y poco valor. La RPA puede reducir las funciones de RRHH para que puedan centrar su atención en actividades más importantes, como la selección de candidatos y las entrevistas. RPA puede realizar búsquedas automáticas de candidatos en redes sociales, preanalizar y clasificar CV, identificar palabras clave y volver a introducirlas en una herramienta adecuada o simplemente en un tablón de Excel.
• El A bordo de los nuevos empleados es repetitiva y consiste en una sucesión de pequeñas tareas: solicitar equipos al CIO, darse de alta en los registros legales, crear cuentas y perfiles de usuario, reservar acreditaciones, firmar contratos de mutuas y pensiones, etc. Estos diferentes pasos se repiten con cada nueva contratación. Un RPA puede orquestar y realizar estas acciones de forma eficaz, especialmente en instituciones que contratan de forma intensiva.
• Gestión de salidas también puede automatizarse garantizando la eliminación del acceso a diferentes aplicaciones y datos. En este caso, el RPA evita la supervisión y garantiza la seguridad.

Grandes posibilidades

La gestión financiera y los recursos humanos son sectores candidatos preferentes a la automatización. Esto se debe a que implican un conjunto de tareas muy repetitivas y a que el marco para la ejecución de estas operaciones está particularmente normalizado, regulado y las prácticas estandarizadas. El alcance de la RPA no se detiene en estos dos sectores. Potencialmente TODOS los sectores empresariales se ven afectadas siempre que las actividades respeten las propiedades (cf. Figura 4) que hemos enumerado.
He aquí algunos ejemplos adicionales:

• Clasificación documentos: La gestión electrónica de documentos (GED) puede verse fácilmente perturbada si no existe un proceso de verificación de la denominación y la clasificación. La organización de una GED puede delegarse en un RPA que renombre, clasifique los documentos según su origen, su contenido, la época del año, etc.
• Tratamiento y clasificación automática de los ciudadanos peticiones: instituciones públicas como los ayuntamientos reciben peticiones de sus ciudadanos a través de un portal web o móvil del ciudadano. Su tratamiento puede ser especialmente tedioso y repetitivo. Un RPA puede encargarse de verificar la validez de una solicitud, asignar el departamento de tramitación pertinente en función de su contenido, volver a introducir la información recibida en el software empresarial adaptado y, por último, la información obligatoria destinada a los ciudadanos para mantenerlos informados del progreso del procedimiento.
• Extracción de información sobre equipos para rellenar una base de datos GMAO: Rellenar una base de datos de gestión de equipos puede ser especialmente tedioso. Un RPA puede leer los manuales de los equipos, extraer la información interesante (número de serie, periodos de mantenimiento, etc.) y volver a introducirla en la GMAO.
• Tramitación de solicitudes de asistencia y apoyo: Las solicitudes de soporte llegan en continuo flujo cuando se trata de software a gran escala como el de Berger-Levrault. Es habitual que lleguen varias solicitudes simultáneamente y que traten de la misma necesidad o fallo. Un RPA puede agruparlas por temas, al tiempo que identifica al equipo o incluso al desarrollador capaz de solucionar el problema y produce un registro en una herramienta de gestión de proyectos (por ejemplo, Atlassian JIRA). Se reduce el trabajo del gestor/responsable del proyecto y, sobre todo, se optimiza el proceso.
• Pruebas automáticas de software: Probar un programa informático es tedioso, pero esencial para garantizar su correcto funcionamiento. Los procedimientos de prueba son extremadamente repetitivos. Un RPA podría replicar automáticamente las pruebas de usuario realizadas por los probadores manipulando la interfaz de usuario (es decir, controlando las entradas del ratón y el teclado) y así realizar pruebas automáticas con mucha más frecuencia.

Tecnologías

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Estudios RPA

Todas estas soluciones adoptan la forma de un estudio de desarrollo para definir el comportamiento del robot. A continuación, los robots se despliegan en una plataforma web y pueden pilotarse y supervisarse para determinar con qué frecuencia deben lanzarse y recoger posibles errores.

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Como muestra la Figura 7, el estudio define un proceso, consistente en una secuencia de acciones atómicas. Las bibliotecas disponibles incluirán acciones muy básicas, como lanzar un navegador web, introducir texto, abrir un archivo, descargar datos, navegar por una página web, analizar texto, conectarse a una cuenta en la nube, etc. Acciones que permiten llevar a cabo las actividades diarias del back office. Tenga en cuenta que también es posible grabar una secuencia de acciones en el escritorio y reproducirla como macro.
El éxito de soluciones como UIPath radica en la inconmensurable cantidad de acciones que pueden llevarse a cabo. La biblioteca de componentes es extremadamente rica y abarca desde un simple clic en la pantalla hasta la ejecución de algoritmos genéticos. Con UIPath, Blue Prism y Automation Anywhere es posible, por supuesto, desarrollar sus propios componentes para ampliar el espacio de posibilidades.

El proceso, una vez especificado en la herramienta, puede desplegarse en una plataforma en la nube. Los robots de proceso pueden supervisarse y ejecutarse de forma manual o autónoma. Con UIPath, por ejemplo, la plataforma Orchestrator está disponible para desplegar robots creados. Esta plataforma puede desplegarse en cualquier infraestructura de nube (On-Premise, Private/Public Cloud o Cloud UiPath). También hay disponible una aplicación móvil para supervisar la ejecución de los robots.
Por ello, las soluciones RPA llave en mano como UiPath, Blue Prism o Automation Anywhere están diseñadas para facilitar el acceso a RPA a personas no expertas o incluso no desarrolladoras. Estos entornos de desarrollo de RPA añaden una capa de simplificación al desarrollo de RPA al ofrecer un editor gráfico y proporcionar librerías de componentes de acción listos para usar que se pueden combinar.

RPA Studios proporciona un entorno de simplificación para el desarrollo de RPA a través de grandes librerías de componentes listos para usar y proporcionando mecanismos de despliegue y ejecución.

Pero cuidado, nuestros primeros experimentos con UIPath para manchas de web-scraping (es decir, recopilar información en un sitio web) muestran que si UiPath resulta extremadamente eficaz para relativamente sencillo casos, un desarrollador irá mucho más rápido utilizando lenguajes de scripting modernos como Python para complejas casos.
Es importante señalar que existen algunos ejemplos de estudio de RPA en el mundo móvil. Por ejemplo, Aplicación Atajos de Apple puede considerarse una solución RPA de consumo. Permite a un usuario no experto establecer una secuencia de acciones, compilarlas en un robot (un acceso directo), que se ejecutará por sí solo a demanda o a intervalos regulares. Se trata de un primer ejemplo de RPA en el móvil.

RPA de código abierto

Hasta donde sabemos, no existe ninguna solución de código abierto bien establecida. Dado que RPA se basa en un conjunto de componentes de ejecución de acciones, se puede utilizar una gran cantidad de tecnologías para implementar RPA, tales como:

• Tecnologías BPMN (modelado de procesos empresariales)
• IA (Tensor Flow, Scikit-Learn, loud, etc.)
• OCR
• Gestores de archivos
• Controladores del navegador de Internet (por ejemplo, como Selenium)
• Contenedores de despliegue (como Docker)
• etc.

Por tanto, una lista de tecnologías que pueden utilizarse para implantar la RPA equivaldría a enumerar todos los componentes necesarios para lograr cualquier automatización. No obstante, existen algunas librerías de código abierto que facilitan la orquestación de estas tecnologías. Por ejemplo, Automagica proporciona un Librería Python que incluye una serie de componentes para:

• Automatizar el navegador
• Automatizar el escritorio
• Automatizar Microsoft Office
• Automatización de aplicaciones empresariales
• Pulsaciones del ratón
• Reconocimiento de imágenes
• OCR
• Automatización de escritorios remotos

Automagica también ofrece un servicio web para desplegar y supervisar robots desarrollados en Python. Sin embargo, esta tecnología está reservada a desarrolladores de Python con experiencia demostrada, ya que no se ofrecen facilidades gráficas para construir procesos. TareaT es una librería .NET que también automatiza un conjunto de tareas como lanzar scripts VB y PowerShell, trabajar directamente con hojas de cálculo Excel y realizar OCR. TaskT se acompaña de un servidor para controlar y supervisar los robots desplegados, al tiempo que proporciona un panel de control asociado (Figura 10).

Del mismo modo, el RPA-Python y Marco robótico Las bibliotecas llevan una serie de funciones para controlar un navegador web, el ratón, el teclado o utilizar un OCR.

Conclusión

En este informe, detallamos la naturaleza de la RPA, los distintos niveles de automatización posibles, ejemplos de actividades candidatas y algunos ejemplos de tecnologías existentes. Este estudio demuestra que: La RPA no es una tecnología en sí misma, sino una forma de enfocar la automatización. El reto de la automatización es siempre el mismo: evitar las manchas repetitivas y de escaso valor añadido y aumentar así los costes y el rendimiento.
También hemos destacado que la RPA es un fenómeno progresivo y que no existe un proceso unificado y sistemático para automatizar las operaciones. Por otro lado, es necesario identificar las "oportunidades" de automatización que pueden registrarse en diferentes niveles de aplicación que van desde el simple spot hasta el agente cognitivo que analiza y optimiza.
También hemos mostrado cómo el punto fuerte de la RPA es basarse en la reutilización de aplicaciones existentes, soluciones de software que ya abordan cuestiones empresariales con sus reglas. El objetivo es entonces coordinarlas, secuenciarlas y hacerlas interoperables como lo haría un agente detrás de su pantalla. También mostramos cómo las tecnologías de inteligencia artificial son un conjunto de herramientas que aumentan significativamente las capacidades de automatización de tareas que incluyen datos no estructurados como correos electrónicos, documentos o incluso la voz.

Por último, el RPA dispone ahora de un estudio de desarrollo completo, maduro y especialmente rico en funciones que permite pasar del desarrollo al despliegue y la ejecución. También están disponibles algunas soluciones de código abierto para probar el enfoque.