No son pocas las veces que empezamos un proyecto de automatización por la tecnología disponible, o arrancamos una RFP condicionada por un modelo concreto. Cualquiera de estas dos aproximaciones tiene alta probabilidad de terminar con fracaso. Es importante elegir la solución tecnológica óptima.
En nuestra experiencia desde infini a la hora de automatizar procesos en cualquier organización hay 6 factores clave para reducir el riesgo de fracaso. Estos además deben ser contemplados de forma secuencial.
Elegir la solución tecnológica óptima.
A la hora de automatizar un proceso primero debemos asegurar que hemos entendido el problema, los objetivos de negocio y comprendido a bajo nivel los procesos y sistemas de información que participan.
La solución para automatizar ese proceso puede venir por tres vías distintas ya sea un desarrollo a medida, el uso de un RPA o la implementación de una solución de mercado lista para usar.
¿Cuál es la mejor forma de automatizar un proceso?
RPA y Python son dos herramientas de automatización de procesos muy populares en el mundo empresarial. Ambos tienen sus ventajas y desventajas, y cada uno se ajusta mejor a diferentes necesidades de automatización.
Robótica de procesamiento automático (RPA) es una tecnología que permite a las computadoras realizar tareas repetitivas como rellenar formularios o procesar datos sin la intervención humana. Está diseñado para ser fácilmente configurable y escalable para satisfacer las necesidades específicas de cada organización. RPA se ha convertido en una herramienta popular entre las empresas por su capacidad para reducir los costes operativos al automatizar procesos manuales tediosos e ineficientes. Según un estudio realizado recientemente, el uso de RPA se ha multiplicado por diez en los últimos dos años, con más del 50% de las grandes empresas ahora utilizando la tecnología.
Python es un lenguaje de programación multipropósito ampliamente utilizado para la automatización de procesos. Está diseñado para ser fácilmente comprensible y ofrece herramientas avanzadas que permiten construir soluciones complejas con poco código. Al igual que la RPA, Python ha sido ampliamente adoptado por los negocios debido a su flexibilidad y capacidad para integrarse con otros sistemas informáticos existentes. Según un estudio reciente realizado por Stack Overflow Talent , Python es el lenguaje de programación más popular entre los desarrolladores profesionales, con el 75% declarando usarlo activamente en su trabajo diario.
En cuanto al costo de implementación, RPA generalmente requiere menor inversión inicial que Python debido a su simplicidad relativa. La mayoría de los robots RPA se pueden configurar fácilmente sin mucha programación o experiencia previa en informática. Por otro lado, el desarrollo con Python requiere tiempo y experiencias adicionales para aprender el lenguaje y escribir código personalizado para cada tarea específica. En términos generales, esta diferencia significa que la implementación inicial del RPA es más barata que la del Python; sin embargo, pueden surgir costes adicionales si hay problemas durante el proceso.
En cuanto al mantenimiento posterior a la implementación, ambas soluciones son relativamente sencillas de administrar si se han configurado correctamente desde el principio. Los robots RPA generalmente no requieren ninguna actualización una vez instalados ya que funcionan como agentes autocontrolados dentro del sistema informático existente, si hay cambios significativos en el sistema informático subyacente (por ejemplo, si se actualiza), los robots deben ser reconfigurados manualmente o reemplazados por versiones más recientes del software RPA para garantizar su continuidad operativa óptima.
Por otro lado, los programadores Python deben actualizar sus scripts manualmente cuando sea necesario mantenerse al día con los cambios en el sistema informático subyacente o agregar nuevas funcionalidades al script existente.
En cuanto a las capacidades necesarias, ambos tipos de soluciones requieren habilidades técnicas bien desarrolladas. Los usuarios finales deben entender completamente cada paso involucrado en el proceso automatizado antes de comenzar a configurar o programarlo.
En cuanto al rendimiento financiero, ambas soluciones presentan excelentes beneficios económicos si son usadas correctamente. RPA tiene asociado un coste de licencias que se debe agregar al coste total del proyecto, en ambos casos existirán costes de alojamiento y mantenimiento.
Por último y antes de valorar un desarrollo a medida o el uso de un RPA debemos contemplar la opción de una plataforma SAAS que se ajuste a al problema. Hay un sinfín de soluciones en el mercado listas para usar, quizás estemos ante un problema que ya viene resuelto por una aplicación de mercado.
¿Deberíamos automatizar el proceso o existe una aplicación? ¿Cuál es la mejor forma de automatizar RPA o desarrollo a medida? ¿Cuáles son los costes CAPEX y OPEX del proyecto?
La mejor solución para un proyecto puede no serlo para otro. Asumimos que la tecnología forma parte de la solución y que en cada caso debemos entender bien el problema para asegurar que la elección va a ser la óptima.
Primer factor: Consensuar el propósito y las métricas de negocio
Segundo factor: Alinear las expectativas del usuario final.
Tercer factor: Analizar el proceso y los sistemas de información