A pesar de todos los temores en torno a los robots y su efecto en el desplazamiento del trabajo humano, compañías como la rumana UiPath están creciendo aceleradamente. El año pasado llegó a establecerse en México debido a la creciente demanda de sus clientes multinacionales. Se considera la primera plataforma de hiperautomatización en el mundo y su meta es “que exista un robot por cada persona”.
Mientras que la visión de Bill Gates en Microsoft era “una computadora en cada casa”, Daniel Dines, CEO de UiPath, quiere “un robot por cada persona”. Fundador de la compañía en 2005 en su natal Bucarest, Dines es un firme convencido del poder transformador de la automatización para liberar el ilimitado potencial humano.
Forrester estima que para 2022, la automatización inteligente, o hiperautomatización, generará $134,000 millones en valor laboral al permitir a las empresas trasladar personal, habilidades e inversión hacia funciones críticas como la innovación, mejorar la experiencia del cliente o la eficiencia operativa. Gartner, por su parte, colocó a la hiperautomatización como la tendencia número uno en este 2020.
No por nada UiPath pasó de $100 millones a más de $400 millones de dólares en ventas en 24 meses. La empresa que hoy tiene su sede en Nueva York es considerada líder en Robotic Process Automation (RPA) recientemente levantó $225 millones de dólares en una nueva ronda de inversión, dando por resultado una valuación de mercado de $10,200 millones de dólares.
De acuerdo con Haig Hanessian, director de ventas para América Latina de la compañía, la adopción de RPA ha acelerado en México en medio de la pandemia, al igual que en muchos otros países del mundo, de acuerdo con un estudio de Forrester comisionado por UiPath. Se estima que 48% de los encuestados en varios países planean aumentar su gasto en RPA en los siguientes 12 meses para: incrementar la agilidad, diversidad y resiliencia de su cadena de suministro (83%); responder a presiones de costo extraordinarias al automatizar las operaciones del back office (80%); o apoyar la fuerza de trabajo remota (75%).
“Los clientes deben saber que la automatización no es optativa. De no hacerlo, están en grave riesgo de rezagarse en muy poco tiempo, cuando ya los clientes demanden el nivel de servicio que sus competidores les están dando. Es mejor antes que tarde. Esto avanza a pasos agigantados y esperemos que no los agarren con los dedos en la puerta, porque será cuesta arriba ponerse a la par. La ventaja que puedes tomar en el mercado es muy grande”, advirtió Hanessian.
Sin embargo, algunos de los principales obstáculos para abrazar esta tendencia parten de la dificultad de muchos líderes IT de decidir cuándo desplegar qué: inteligencia artificial (AI), RPA o machine learning (ML). ¿Cómo distinguir los casos de uso?
Buscar el mayor dolor
Los CIO con frecuencia se encuentran en dificultades para elaborar el caso de uso de la hiperautomatización, también llamada automatización inteligente. Los avances en inteligencia artificial y ML están allanando el camino para esta tecnología, una forma más sofisticada de la automatización robotizada de procesos (RPA), que aprende a ejecutar tareas de negocio completas con contexto, en lugar de una serie de tareas discretas.
De acuerdo con Hanessian, es muy común que se necesite un cierto grado de asesoramiento, y añade: “No es una o la otra. La plataforma de UiPath involucra a las tres, porque se complementan. La toma de decisiones más sofisticada requiere de las personas apoyadas por la AI; mientras que ML va entrenando al proceso robotizado por la RPA.
Otros de los retos de la automatización son: la falta de estrategia, es decir, no identificar un objetivo de negocios para la implementación de la automatización; no identificar a los actores principales; y la dificultad para medir el alcance del proyecto. En muchos casos, expectativas poco realistas.
En este aspecto, el entrevistado recomendó en primer lugar identificar el mayor dolor, es decir, cuáles son los cuellos de botella derivados de procesos manuales o repetitivos y, en segundo lugar, mantenerse muy cerca del proyecto junto con el responsable de la unidad de negocio. “Es importante definir en términos simples el objetivo: vender más, gastar menos, mitigar el riesgo para tener mayor cumplimiento, o mejorar la experiencia del cliente y del empleado.
Un ejemplo común es el call center, donde se pueden reducir los tiempos de respuesta en 50% y, en paralelo, aumentar las ventas. Con ese objetivo en mente es más fácil costear el proyecto (servicios y herramientas) y obtener el ROI.
“Nuestro ROI promedio está debajo de seis meses. Un banco japonés se ahorró $500 millones de dólares en menos de cinco meses”, comentó Hanessian.
Encontrar el talento
La escasez de talento suele ser citada como otro de los obstáculos para avanzar en proyectos de automatización, en especial entre profesionistas con habilidades analíticas profundas para comprender y corregir los resultados de los esfuerzos de automatización.
Para subsanar la falta de habilidades técnicas, UiPath creó en 2015 su Academy, con el fin de ofrecer entrenamiento gratuito y autodidacta. A la fecha existen 35,000 desarrolladores certificados en RPA por UiPath, lo que ha acelerado su crecimiento en el mercado. “Es una tecnología es muy amigable, con drag & drop. También contamos con StudioX, una plataforma de desarrollo para profesionistas sin experiencia técnica y directivos de negocio con la que pueden realizar sus propias automatizaciones desde cero”, aclaró Hanessian.
Su recomendación, en general, es acercarse a la tecnología adecuada. La segunda posición que más ha crecido en el mercado laboral es desarrollador RPA. Aunque reconoció que sí existe un rezago de talento, dijo que con la tecnología correcta los IT Masters pueden tener el talento adecuado con un ROI acelerado.
Contar con las personas
Los usuarios finales muchas veces no son cooperativos para definir los procesos a automatizar por miedo a perder su empleo. Existe la idea generalizada de que los robots sustituirán a millones de empleados alrededor del mundo.
Resulta lo opuesto, de acuerdo con el entrevistado, pues “le quitamos la parte robótica a la gente para que haga algo menos tedioso”.
Sin embargo, cuando la gente de plano se rehúsa a cooperar para definir las tareas a automatizar, Hanessian dijo que tienen tecnología que, con AI, ayuda a ver dónde empresa un proceso y donde termina, para extraer esa información en forma correcta.
“El objetivo de todas las empresas es crecer y ese crecimiento puede ser orgánico. Estamos viviendo una revolución. Hoy hay mucho más empleo que genera valor y que es mejor remunerado. Cierto que no podemos prescindir de un reentrenamiento para mejorar las habilidades de las personas. En esta revolución 4.0 podemos generar mayores y mejores empleos en todas las industrias”, concluyó convencido.
