Author: Arturo Gutierrez – RPA Engineer
INTRODUCCIÓN
Indeed many people wonder how industry giants such as Netflix, Unilever and ANZ Bank have been able to improve their employees’ professional growth, increase their profits and optimise their internal processes. Many point out that their development has been due to their financial muscle or the ideas of someone who has knowledge from other planets.
Nothing could be further from the truth. The truth can be found in a much simpler and devastatingly effective point, such as managing daily activities effectively and improving employees’ skills. This is known worldwide as “profit per employee”, una nueva medida que deja atrás temas obsoletos como el ROI y empieza a calificar una empresa por el valor que un empleado puede brindar a través del tiempo.
Ahora, la pregunta es ¿cómo se pueden mejorar estos índices para que la empresa se parezca más a los magnates actuales que están generando millones de dólares al mes?
What can we invest in to obtain the desired “profit per employee” that everyone is talking about, or better yet, as employees complain about the repetitive tasks they are assigned, how can we prevent them from getting bored with their work and ending up leaving the company?
La respuesta a estas preguntas se encuentra en el término Intelligent Process Automation o IPA: La revolución de la transformación digital, se conoce también como IA (intelligent Automation) o Cognitive Automation, se basa en la integración de tecnologías tales como la Inteligencia Artificial y RPA para la automatización de procesos organizacionales.
ROMPIENDO LOS MITOS DE IPA
MITO 1: IPA posible a acabar a los empleos
Today’s companies need fewer employees, which should no longer be seen as negative. Several studies indicate that more people die of stress or exploitation at work than in wars and terminal illnesses. More than 75% of people are dissatisfied with their jobs because they are repetitive and tedious. It is essential to see an alternative to these jobs that are destroying employees’ professional careers and to see new business strategies that drive “profit per employee” in acquiring new skills and technologies.
69% de los trabajadores esperan que a través de la automatización puedan ser más productivas en sus actividades profesionales principales, y 86% de los empleados piensan que el uso de la automatización en el espacio de trabajo los impulsa a conocer temas de valor para la organización, el hecho que se necesiten menos empleados se debe ver como una oportunidad de crecimiento profesional en los colaboradores.
Imagen generada con Stable Diffusion de robots trabajando
What IPA can offer in the long term is known as the “Triple A artefact”, which is all the benefits that can be achieved through the implementation of technologies in the processes, divided into three critical factors:
- Automatización: se deben reconocer y automatizar las tareas repetitivas en los procesos.
- Augment: Understand the processes’ behaviour over time and their benefit to the company through data analysis tools.
- Abandonar: eliminar cada una de esas actividades que no aporten valor a las empresas y de las que se refleje un gasto innecesario de tiempo y esfuerzo.
The following image shows how IPA can improve the performance of those repetitive activities that occur in companies daily and increase the “Profit per employee”.
Aumento del profit per employee con automatización
Como se puede evidenciar, gran cantidad de las actividades repetitivas y de poco valor se pueden automatizar por medio de IPA y se pueden generar herramientas a ayuda a los trabajadores a mejorar su desempeño y crecimiento profesional.
MITO 2: No existe el capital ni el conocimiento suficiente para implementar esta tecnología
Para llevar a cabo el buen que transición IPA: La revolución de la transformación digital el las empresas, posible necesario a las desarrollo de transición y transformación digital los se deben adoptar para a tienen valor exponencial en el desarrollo gigantes través del tiempo. Si se siguen con compromiso, paciencia y disciplina, estas tres fases es posible llegar a ese desarrollo tecnológico que los gigantes empresariales tienen hasta el momento.
Fases de valor estratégico de RPA
Fase 1: Eficiencia
Se encarga de automatizar e identificar por medio de RPA todos aquellos procesos repetitivos y rutinarios que se encuentren actualmente en la empresa.
El potencial de esta tecnología no está siendo aprovechado debido a que, hablando de inversión, RPA genera un ROI Entre 30-200% en los primeros 18 meses, y en términos de progreso en 2021 el mercado de RPA era de 3.5 billones de USD, se espera que crezca un 40% al año.
Pero la integración de RPA en este punto no es suficiente, se presentan muchos desafíos de escalabilidad, inversiones estratégicas y beneficios esperados que deben ser manejados por una segunda fase.
Fase 2: Efectividad
Strategies for scaling this technology over time are being developed. Customers own between 1 and 50 robots. Few have scaled from 51 – 100, and methods are expected to improve the transition from phase 1 to phase 2. However, there are still processes that RPA cannot carry out due to their complexity and data types. For them, it is crucial to scale RPA to an enterprise level and create intelligent automation through a third phase.
Fase 3: Habilitación
Es la última fase y en donde IPA genera sus mayores beneficios esperados. Para que esta fase de sus frutos se debe tener en cuenta la automatización de procesos de midoffice, backoffice y actividades frente al cliente, manejar datos no estructurados, analítica y decisiones probabilísticas y tener en cuenta que gran mayoría de los desafíos son organizacionales y gerenciales.
Se deben convertir las empresas en negocios digitales, en donde, el gran valor se encuentra en crear una plataforma de opciones digitales que brinde a los negocios flexibilidad, adaptabilidad, opciones estratégicas y resiliencia a bajo costo.
Como se ve reflejado en la explicación de cada una de las fases, es necesario ir de menos a más en estas integraciones. Es recomendable empezar identificando mediante un diagnóstico los procesos repetitivos y rutinarios que pueden ser automatizados, ver cómo se pueden escalar a nivel empresarial más automatizaciones (tener más robots) y por último, llevar a cabo una fase de transformación digital en donde la aplicación de tecnologías tales como inteligencia artificial y RPA vallan de la mano en procesos complejos que permitan obtener estadísticas y generar herramientas para complementar el trabajo de los colaboradores.
MITO 3: Eso de la IPA y Trasformación digital no aplica para el área y tipo de negocio actuales
Existen diferentes métodos de aplicación de IPA en los procesos, los más relevantes y que están en una fase de estudio y aplicación en Equinox AI Lab son los siguientes:
-Document Understanding:
Es conocido como procesamiento inteligente de documentos. Su objetivo principal es el de procesar documentos de diferentes formatos y obtener información relevante a través de la integración de dos tecnologías, como lo son la inteligencia artificial y RPA.
Esta tecnología es aplicable a diferentes sectores de la industria procesando documentos como facturas, recibos, órdenes de compra, facturas de servicios públicos, facturas de desembarco, pasaportes, licencias, entre otros documentos de los que RPA por sí solo no puede hacer el proceso de extracción debido a la complejidad en su estructura y contexto.
Algunos ejemplos aplicables a áreas específicas de negocio pueden ser los siguientes:
- Servicios financieros y seguros: Cuentas por pagar y por cobrar, Formularios del IRS, solicitud de préstamos, tramitación de hipotecas, apertura de cuentas e incorporación de clientes, tramitación de reclamaciones, incorporación de proveedores y procesos relacionados con el cumplimiento de la normativa.
- Recursos humanos: incorporación de empleados, selección de currículos y tramitación de expedientes de RRHH.
- Manufactura: tramitación de pedidos de venta, solicitud de piezas al cliente y procesamiento de envíos.
- Sector público: solicitud de migración, solicitudes escolares y solicitud de gestión de pasaportes.
- Salud: formularios médicos, facturas médicas, historiales médicos y recetas de medicamentos.
Acá dejamos algunos tips para llevar a cabo un buen procesamiento inteligente de documentos:
- Tener un flujo adecuado para los diferentes procesos, se sugiere utilizar el siguiente
RPA workflow for company’s processes
- Taxonomía: es el entendimiento del documento, en esta fase es importante definir los tipos de documentos y los campos que se van a obtener por medio de la extracción.
- Digitalizar: Convertir los documentos por medio de OCR en datos legibles para la máquina.
- Clasificar: Clasificar y separar los archivos en algún tipo de documento.
- Extraer: extraer la información de los documentos.
- Exportar: exportar los datos para utilizarlos después en otros procesos.
- Adquirir una variabilidad balanceada, obtener el numero adecuado de documentos para el entrenamiento del modelo, en este caso es importante multiplicar el número de campos que se requiere extraer por 25.
- Generar un algoritmo de clusterización, escoger 10 ejemplares de cada formato y no más de 10 en caso de que sean muchos formatos.
NLP + RPA
Natural Language Processing (NLP) es una tecnología que permite el análisis de grandes cantidades de datos en forma de texto o audio, permitiendo a la computadora interpretar y comprender el lenguaje humano. Todo esto basado en Machine Learning.
Para la correcta implementación de los modelos de NLP, y en especial en el caso de IPA, es importante establecer el objetivo, la cantidad y calidad de datos que se tienen. Esto porque de acuerdo al modelo y el objetivo se van a generar los archivos de entrenamiento y evaluación del mismo.
Usualmente, la data de entrada se puede ingresar con archivos csv o JSON, y la salida estará en formato JSON. Estos modelos utilizan diferentes técnicas de identificación de patrones, y pueden ser utilizados en:
- Clasificación de datos o textos individuales: por ejemplo, para identificar si un texto tiene un sentido positivo o negativo.
- Extraer entidades por categoría: Como en el caso de informes científicos de los cuales se requieran extraer los químicos que se vayan mencionando y clasificarlos por categorías.
CONCLUSIONES
Trabajar con IPA: La revolución de la transformación digital permite desmitificar ciertas creencias que no dejan a las empresas llegar a la transformación digital que desean tener.
It can be observed that increasing the “Profit per employee” through a triple A artefact benefits not only the professional career of workers but the company’s progress, abandoning those activities that represent a waste of time and focusing on the development of technological tools for improving processes.
It is not necessary to have significant capital and knowledge of another world to apply this technology, just be patient and rely on the three phases of digital transformation “efficiency”, “effectiveness”, and “enablement”. IPA is scalable and applicable to different business areas, and it is hoped that, through this article, the readers will be able to understand the impact that IPA is generating in companies and how it can be helpful to benefit them positively.
REFERENCIAS
Intelligent Automation – Learn How to Harness Artificial Intelligence to Boost Business & Make Our World More Human (Libro)
Becoming strategic with Intelligent Automation – leslie willcoks
UiPath document Understanding – Documentacion Uipath
Document Understanding: Cómo prepararse para una implementación exitosa – See Document Understanding: Cómo prepararse para una implementación exitosa at UiPath Colombia
TextClassification – Documentación de UiPath
Arturo Gutierrez – RPA Engineer
