Según un estudio publicado por Gartner a finales de 2019, titulado 10 Strategic Technology Trends for 2020, la hiperautomatización lideraba el Top 10 de las tendencias tecnológicas para 2020. Además, aseguraba grandes beneficios a aquellas empresas que inviertan en esta tecnología en los próximos años.

La hiperautomatización supone una vuelta de tuerca y una sofisticación del concepto de RPA, donde se combina con un conjunto de tecnologías avanzadas para ser más precisos, inteligentes y poder abordar la automatización de procesos más complejos aumentando las capacidades de los humanos.

Estas tecnologías incluyen IA, machine learning, NLP (natural language processing), process mining, analytics, etc., para poder gestionar todas las fases del ciclo de vida de la automatización. Adicionalmente, va a permitir disponer de fuerzas laborales híbridas (humanos y robots) que podrán colaborar para hacer el trabajo mucho más eficiente. Todo ello respaldado por unos KPI de los procesos robotizados para medir los resultados y generar iniciativas de mejora continua.

Las plataformas de RPA han evolucionado al son del concepto de hiperautomatización, añadiendo más funcionalidades e inteligencia con el objetivo de ampliar su cuota de mercado. La elección de la herramienta adecuada es importante a la hora de lanzar o escalar una iniciativa de automatización de procesos a toda la compañía. Es una decisión que puede condicionar el éxito del proyecto. Algunos aspectos que se han de tener en cuenta son la facilidad de uso, la funcionalidad, la arquitectura, la escalabilidad, la seguridad, las integraciones con terceros, la formación, el soporte técnico, el gobierno y el coste total de propiedad.

La elección de la herramienta adecuada es importante a la hora de lanzar o escalar una iniciativa de automatización de procesos a toda la compañía

Aunque existe una amplia variedad de plataformas de RPA, los principales analistas (Gartner, Forrester, Everest Group o Zinnov) coinciden en destacar a BluePrism, Automation Anywhere y UiPath como los líderes de este mercado. A partir de los criterios señalados, estas son algunas de las características más interesantes de cada una de estas plataformas.

Blue Prism

Esta empresa británica, cotizada en la bolsa de Londres, ha recuperado el tiempo perdido y, con la versión v6.7, ha mejorado la interfaz de usuario, la facilidad de uso, el nivel de escalabilidad y lo relativo al gobierno.

Los aspectos más destables de esta plataforma son:

  • La reusabilidad de código, teniendo en cuenta la forma de diseñar las automatizaciones (uso de objetos).
  • Su escalabilidad, ya que es posible utilizar estos objetos ya creados para futuros desarrollos.
  • En cuanto a la seguridad, garantiza la trazabilidad, dejando logs de forma automática de cualquier acción.
  • Esta firma continúa sin apostar por los robots atendidos instalados en el desktop del usuario, ya que no los considera escalables.
  • Con la adquisición de Thoughtonomy, en julio de 2019, se ha complementado la plataforma y se han mejorado las capacidades en el ámbito de SaaS.
  • Una de las funcionalidades reseñables es IADA, un orquestador inteligente en cloud que puede organizar y planificar dinámicamente la ejecución de los procesos a partir de históricos de tiempos de ejecución y criticidad (SLA).
  • A pesar de no contar con automatización atendida, sí dispone de funcionalidades que permiten conseguir una automatización asistida. Una de ellas es Interact, que facilita la creación de formularios simples para los usuarios, que permitan que se lance un robot o se introduzca un input para que el proceso continúe. Otra es Service Assist, orientada a que los usuarios de un call center puedan interactuar con el robot para devolver información en la llamada.
  • Ofrece diferentes “sabores” o alternativas de despliegue, ya que la plataforma está disponible en on-premise, en la nube, en un modelo híbrido o como una solución integrada de SaaS.
  • Ha incorporado Decipher, la herramienta de procesado y extracción inteligente de información de documentos que se puede instalar on-premise.
  • Ha introducido capacidades analíticas y de dashboards para la gestión de excepciones, tiempos de ejecución, etc.
  • Se ha mejorado el marketplace, el Digital Exchange, que incluye objetos preconfigurados para ser utilizados.
  • En cuanto a la formación, disponen de University, donde han centralizado también todo lo relativo a documentación y certificaciones.
  • Desde julio 2019 hay una versión de pruebas completamente gratuita, en la que se puede empezar a probar la tecnología y a automatizar los primeros procesos.

Automation Anywhere

Su sede central está en San José (California). Con el lanzamiento de la última versión de esta herramienta (AA2019), a finales del 2019, dio un salto cualitativo importante en cuanto a mejoras y nuevas funcionalidades, entre las que que destacan la facilidad para crear bots, la agilidad de despliegue y la escalabilidad.

Los aspectos reseñables de esta versión son:

  • Stack tecnológico nativo en la nube con una arquitectura de microservicios escalable.
  • Soporta diferentes sistemas operativos, incluidos Windows, Linux o MacOS.
  • La interfaz de usuario es mucho más sencilla y amigable, e incluye comandos drag and drop, nuevos grabadores, así como facilidades para que usuarios no técnicos puedan generar sus propios bots.
  • Cuenta con Productivity Pack, que se integra de forma nativa con Microsoft Office o Salesforce para poder lanzar bots directamente desde dentro de estas aplicaciones.
  • Todo el software, a excepción del bot runner o agente que se instala en local, se ejecutan a través del navegador con la última versión disponible, por lo que no requiere actualizaciones ni descargas.
  • Tras la adquisición de la compañía francesa Klevops, en agosto de 2019, ha mejorado en el ámbito de la Automatización Atendida 2.0, facilitando la organización de los flujos de trabajo en un equipo de empleados y bots.
  • En cuanto a la seguridad, los datos de negocio se quedan siempre en local, no se suben nunca a la nube.
  • Dispone de capacidades cognitivas, así como de analítica avanzada de procesos robotizados.
  • En cuanto al procesado inteligente de documentos, IQ Bot es una solución robusta, con modelos de IA que han sido entrenados previamente y que permiten la extracción de datos de facturas, pedidos, etc., de forma automatizada. Puede desplegarse en la nube o en las instalaciones del cliente.
  • Está previsto que próximamente salga al mercado Discovery Bot, una solución de descubrimiento que utiliza inteligencia artificial para identificar procesos con potencial de ser automatizados, así como para crear esqueletos de bots de forma automática para que sirvan de base a su automatización.

UiPath

Con sede en Nueva York, esta empresa cuenta con una estrategia de marketing distintiva y se ha focalizado en enriquecer su plataforma con nuevas herramientas que persiguen cubrir todo el ciclo de vida de la hiperautomatización.

La versión 20.4, que acaba de presentar al mercado, cuenta con importantes mejoras y nuevas funcionalidades que tienen como objetivo democratizar su uso y extender la automatización en las empresas, así como permitir la automatización de procesos más complejos, y demostrar el valor y el ROI de los proyectos.

Los aspectos destacados de esta plataforma son:

  • Cuenta con nuevas capacidades de identificación y priorización de procesos a través de Automation Hub, una herramienta web multiusuario que centraliza las iniciativas de automatización.
  • Con la adquisición de Process Gold, en octubre de 2019, ha integrado en la plataforma capacidades de process mining y task mining como alternativas para identificar oportunidades de automatización en el back-end y en el puesto de trabajo respectivamente.
  • En cuanto al desarrollo, ha aumentado la familia de UiPath Studio, la suite para desarrolladores, incluyendo diferentes versiones del producto orientadas a distintos perfiles (desarrolladores, usuarios de negocio, testers).
  • Permite automatizar procesos más complejos, introduciendo capacidades de IA nativas tales como el document understanding, que facilita el procesado inteligente de documentos semiestructurados (como facturas) y desestructurados, como correos electrónicos o contratos.
  • A través de AI Fabric permite la incorporación de diferentes modelos de inteligencia artificial propios del cliente para hacer más inteligentes los flujos de automatización.
  • Ha avanzado en lo referido a la colaboración entre humanos y robots con la introducción de Action Center, que permite que las personas puedan gestionar excepciones y validaciones, o tomar decisiones dentro de un flujo de automatización.
  • Con UiPath Automation Cloud es posible implementar, desplegar y gestionar automatizaciones de forma ágil y centralizada —utilizando el orquestador en la nube— a pesar de que las licencias de Robot y de Studio requieren instalación.
  • Incorpora UIPath Insights para medir el impacto y el rendimiento de las automatizaciones, con KPI específicos y métricas de negocio de los procesos robotizados.
  • La comunidad de usuarios y desarrolladores sigue siendo una de las más grandes. Además, su programa Academy ha evolucionado con más cursos y certificaciones para especializar a los distintos tipos de perfiles.

La elección de la herramienta adecuada es importante a la hora de lanzar o escalar una iniciativa de automatización de procesos a toda la compañía

Conclusión

Cualquiera de las tres plataformas analizadas resulta adecuada para empezar, o impulsar, con garantías una iniciativa de automatización a nivel empresarial. Prácticamente todas han evolucionado en la misma línea, mejorando en cuanto a la sencillez de uso, incorporando capacidades de IA y machine learning, y cubriendo todo el ciclo de vida de la automatización.

El siguiente nivel de automatización hará que las diferentes plataformas evolucionen todavía más, incorporando capacidades nativas de IA para abordar casuísticas especiales y procesos más complejos. Nuestras previsiones apuntan al desarrollo de nuevos procesos de consolidación en un mercado emergente, con la compra de compañías de RPA más pequeñas que complementen a las de mayor tamaño a través de nuevas funcionalidades —en ámbitos como analítica, inteligencia y optimización— para cumplir con las expectativas del negocio.