¿Qué tal si ahora echamos un vistazo a las líneas de evolución de la otra gran familia de robots software, tal y como los identifico en mi libro 'Robots en la sombra'? ¿Qué tal si ahora miramos a la Automatización Robótica de Procesos (RPA)?
La casualidad ha querido que justo ayer finalizase la lectura del libro 'Robotic Process Automation Projects: Build real-world RPA solutions using UiPath and Automation Anywhere' de Nandan Mulakara y Arun Kumar Asokan, una obra sin apenas teoría, muy volcada, simplemente, en mostrar en detalle casos concretos de uso de dos herramientas concretas, UiPath y Automation Anywhere.
Sin embargo, justo en el apéndice final sí se entra a identificar algunas de las tendencias y líneas de evolución de RPA y esto es lo que voy a recoger en este post: la visión de estos dos autores en cuanto a la evolución de este tipo de soluciones.
Conviene advertir, no obstante, que aunque el libro es bastante moderno (fue publicado en 2020), el campo de la Automatización Robótica de Procesos se mueve de una manera tan vertiginosa que las tendencias de un momento se quedan obsoletas en seguida o, por lo menos, dejan de ser tan 'cool'.
Aún así, resumo las tendencias que estos dos autores identifican, que creo que todavía resultan relevantes.
1. RPA como plataforma
Los autores no le dan categoría de tendencia pero sí afirman que las soluciones de RPA actuales, cada vez se convierten más en unas plataformas de automatización donde se van encajando nuevos componentes que añaden nuevas tecnologías y capacidades.
Esto, en efecto, es así, y las plataformas, aparte de las capacidades típicas de RPA (como el 'screen scraping') ofrecen soluciones de desarrollo 'low-code' de robots, soluciones de despliegue y operación de robots y, en ese marco general, permiten incorporar componentes (por ejemplo, actividades y paquetes en UiPath), que se integran de manera natural en la plataforma pero extienden sus capacidades (por ejemplo, con motores OCR de otros fabricantes, con algoritmos de Machine Learning o con conectores a todo tipo de soluciones corporativas).
2. Hiperautomatización
Aunque, de nuevo, los autores no lo identifican exactamente como una tendencia, sí mencionan este concepto holístico definido por Gartner donde los autores opinan que RPA puede actuar como capa de orquestación.
3. Inteligencia Artificial
Los autores, apoyándose, por ejemplo, en informes de Deloitte, identifican la creciente inclusión de capacidades de inteligencia artificial, específicamente, algoritmos de machine learning y capacidades de procesamiento de lenguaje natural.
4. Procesamiento de documentos
En realidad como un subconjunto de la anterior, se apunta al uso creciente de técnicas de inteligencia artificial en el tratamiento y obtención de información de documentos, ya sea de manera directa o incorporando soluciones de OCR e ICR de fabricantes como Abby, Hyland, Kofax o Hyperscience.
5. Inteligencia Artificial Conversacional
Y como otro subconjunto del uso de la Inteligencia Artificial, se apunta a las capacidades conversacionales, especialmente orientadas a la interacción con clientes, incorporando elementos de NLU ('Natural Language Understanding').
En lo que yo puedo observar, y lo entiendo más como una dinámica de mercado que tecnológica, esta incorporación de capacidades conversacionales se lleva a cabo más como una integración con soluciones de chatbots o IA conversacional existentes que como desarrollo de esas capacidades de manera nativa en las plataformas RPA.
6. Process mining y process discovery
Esta tecnología, que analiza mediante ciencia de datos y machine learning la información de los logs de sistemas que automatizan procesos es, en efecto, una tendencia fortísima, y cada vez más fructífera del campo del BPM ('Business Process Management') como conté en el artículo 'Process mining: la ciencia de datos aplicada a la mejora de procesos de negocio y su robotización' publicado en el blog de Telefónica Grandes Empresas.
Aparte de la tendencia en sí misma al desarrollo del Process Mining, también es cierto que algunas las plataformas de RPA incorporan ya su propia solución de Process Mining e incluso de Task Mining. Ahí tenemos por ejemplo las soluciones de UiPath en ese campo que son muy destacadas.
7. RPA como servicio (RPAaaS, RPA as a Service)
Y, casi como no podía ser de otra manera en el mundo tecnológico actual dominado por el cloud y las plataformas de servicio, otra tendencia es el ofrecimiento de los robots como servicio, algo que se hace también en el caso de robots industriales, pero que, en este caso, se refiere a servicios de automatización basados en robots en la nube, una tendencia a la que también apuntaba yo en mi libro 'Robots en la sombra' como un modelo de negocio robótico.
8. Mercados RPA (RPA marketplaces)
Finalmente, los autores destacan la existencia de los marketplaces ligados a las plataformas de automatización RPA como las propias UiPath o Automation Anywhere, unos entornos en que, de manera muy similar a las App Store de Apple o Google, se pueden encontrar robots, actividades y conectores reutilizables para incorporar en nuestras automatizaciones.
Unos componentes en ocasiones ofrecidos por los propios fabricantes de las plataformas RPA, pero en otros casos creados por los fabricantes de soluciones corporativas (CRM, ERP, Ofimática, etc) que desean ofrecer una fácil incorporación de sus productos a un entorno de automatización y, finalmente, unos componentes que también son ofrecidos por terceros: integradores, desarrolladores independientes, etc.
Todo un ecosistema que refuerza esa visión de las soluciones comerciales de RPA como plataformas de automatización, como veíamos en el primer punto.
Conclusiones
Como decía en el encabezado, el mundo de las soluciones de RPA está en un movimiento vertiginoso a nivel tanto tecnológico, como funcional, de competencia y de mercado y, a medida que gana peso, cada vez abandona más su posición de nicho para incorporarse a las grandes corrientes tecnológicas e integrarse con otro tipo de soluciones.
Un mercado éste de RPA, divertido de seguir.
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