Alguna vez te has preguntado qué es UiPath. Si lo has hecho, te informamos que se trata de un software especializado en la Automatización Robótica de Procesos, o RPA (siglas en inglés). Este facilita a las compañías configurar bots destinados a tareas específicas de forma eficiente, y aumentar la rentabilidad del negocio.

La referencia a «UI» denota la interfaz de cliente y también la forma en que los usuarios interactúan con los bots. Estos suelen encargarles ciertas labores monótonas y tediosas, tales como enviar masivamente correos electrónicos, entre otras. Pero si deseas saber más, te invitamos a leer hasta el final este artículo que hemos desarrollado para ti.
Procesamiento inteligente de documentos e IA especializada

Para conocer qué es UiPath, debes saber que este sistema facilita que cualquier persona pueda crear robots de software según requiera. Aquellos aprenden, imitan y ejecutan procesos basados en reglas preestablecidas y se comunican con los sistemas y aplicaciones empresariales, logrando:

• Automatizar la fluidez, de extremo a extremo y sustentada en la IA.
• Sistematizar labores cognitivas manuales para minimizar la inversión de tiempo y costos.
• Aportar alta precisión operacional.
• Reducir los errores y riesgos.
• Optimizar el cumplimiento.

Así, agilizan los métodos y reducen los puntos de labores sobre los RR.HH. En este contexto, la referida se destaca como una plataforma eficiente de RPA. Esta empodera a sus operadores para promover y asumir compromisos con el automatizado. 

Creación de robots mediante observación de procesos en plazos cortos

Cuando indagues sobre qué es UiPath, recuerda que este permite a las empresas crear robots desde la observación de los procesos y acciones humanas. Estos pueden grabar y aprender las tareas directamente de los actos que realizan los empleados en sus jornadas diarias. 

Luego de aprender el proceso, puede reproducirlo autónomamente, eliminando necesidades de intervención humana en tareas repetitivas. Es un acto sencillo que permite a las empresas empezar a ver resultados en un corto tiempo. 

La capacidad de los robots para aprender directamente de los usuarios y su flexibilidad para integrarse con los sistemas existentes resulta determinante. Esto favorece una transición hacia la automatización fluida y suave.

5 Beneficios de implementar RPA de UiPath en empresas

Muchas empresas han experimentado importantes beneficios tras implementar la tecnología de Automatización Robótica de Procesos (RPA) de UiPath. Seguidamente, destacamos algunos:

• Ahorro de tiempo y esfuerzo

La tecnología RPA de UiPath agiliza los procesos empresariales, identificando deficiencias y proporcionando información crucial para superarlas. Este enfoque acelera la transformación digital y hace a la actividad más rentable.

• Aprovechamiento de sistemas existentes

UiPath se integra fácilmente con los demás sistemas existentes, minimizando interrupciones en operaciones cotidianas. Esto posibilita una transición fluida hacia la automatización, evitando costos de tiempos e inactividad.

• Mejora en la experiencia de los empleados

Al automatizar tareas repetitivas y poco relevantes, los empleados pueden concentrarse en actividades que exigen más creatividad y rendimiento. Superando los 200 elementos preelaborados para su uso inmediato, UiPath garantiza realizar mayor trabajo en menor tiempo, mejorando la productividad y la satisfacción laboral.

• Garantía de cumplimiento

Los robots de UiPath siguen procedimientos estrictos que aseguran el cumplimiento de estándares y normativas. Los informes detallados rastrean el desempeño de aquellos, facilitando la documentación y la auditoría en cualquier momento.

• Mejora la experiencia del cliente

Al automatizar las tareas rutinarias, los equipos pueden dedicar más tiempo a ofrecer un servicio superior a los clientes. Estandarizar los procesos de las empresas garantiza resultados eficientes y efectivos, trayendo consigo una mejor experiencia del usuario.

Las estadísticas de UiPath señalan 70% menos del tiempo empleado para procesar cientos de miles de facturas. Asimismo, cuenta un 600% de incremento al procesar reclamaciones y un 85% de reducción del tiempo empleado en los procesos inherentes a RR.HH. En definitiva, una vez saben qué es UiPath y su sistema de RPA, las empresas terminan por implementarla.

¿Quiénes pueden emplear UiPath?

Las plataformas de Automatización Robótica de Procesos están transformando la operatividad empresarial, sin importar su industria o esencia comercial. Desde seguros hasta salud, pasando por finanzas y servicios, esta tecnología es una herramienta versátil para optimizar la eficiencia y la productividad.

Y como especial característica presenta capacidad de adaptarse sin fricción para trabajar con las acciones y procesos existentes dentro de una organización. Ello a diferencia de otras soluciones tecnológicas que ameritan reestructurar los procesos e implementar nuevos software.

¿Por qué elegir a UiPath?

Elegir el software RPA de UiPath es una apuesta segura. Al preguntarte qué es UiPath, lo primero a saber es que esta plataforma se posiciona como una de las líderes en automatización robótica de procesos. Pero si requieres de mayores argumentos para decidirte a implementarla, te recomendamos considerar los siguientes factores que la destacan ante la competencia.

• Amplia capacidad para la automatización de complejos procesos

Ofrece la posibilidad de desarrollar robots de software tanto de forma atendida como desatendida. Además, es compatible con todas las tecnologías de otros proveedores, como Microsoft, Java, SAP, Oracle, entre otros.

• Agilidad en el Desarrollo

El desarrollo en UiPath es notablemente más rápido que en otros softwares de la competencia. Aparte, la herramienta es altamente adaptable a los cambios, permitiendo parametrizaciones en cualquier momento para ajustarse a nuevos entornos o prioridades.

• Escalabilidad

Es extensible y modulable, lo que significa que puede escalarse según las necesidades del negocio. Esta herramienta permite desarrollos tanto en entornos cloud como on-premise, ofreciendo flexibilidad y adaptabilidad a diversas infraestructuras.

• Innovación constante

Desde hace algunos años, incorporó la Inteligencia Artificial (IA), aumentando la autonomía de los robots y su capacidad para crecer y adaptarse a nuevas circunstancias. 

Busca a los mejores en RPA

Ahora que sabes qué es UiPath, ya habrás visualizado la importancia de contar con servidores de calidad en el área. Recuerda que valerte de buena tecnología RPA es sinónimo de calidad y garantía de éxito productivo para tus empresas. Así que no dudes en acudir a Kpaz, nuestro personal estará gustoso de asesorarte al respecto. ¡Esperamos tu contacto!

¿De qué va la automatización del flujo de trabajo? – Empieza a aplicarlo hoy mismo

En el corazón de la automatización del flujo de trabajo se encuentra la idea de automatizar tareas repetitivas y bien definidas. ¿Con qué objeto? Para liberar a los empleados de actividades tediosas y permitiéndoles concentrarse en tareas de mayor valor.

• Esto se logra mediante el uso de software y diferentes tecnologías que te ayudarán a gestionar el flujo de trabajo.
• Así, te facilitarán la coordinación y el seguimiento de las tareas a través de diferentes etapas y participantes.

¡Pero no es tan fácil! El trabajo automatizado implica una serie de pasos interconectados. Cada uno de estos se desencadena automáticamente una vez que se complete la tarea anterior. ¿Cómo cuáles? Recopilar, procesar datos, aprobar solicitudes, asignar tareas, enviar notificaciones, generar informes, entre otros.

Beneficios clave de la automatización del flujo de trabajo

Existen muchos beneficios de la automatización en el mundo empresarial que apalancará tu empresa hacia el éxito. Sin embargo, antes de que te pierdas en un mar de información, toma nota de los más importantes que tienes que tener en cuenta desde ya:

Estandarización, optimización de procesos y reducción de errores

Uno de los principales beneficios de la automatización del flujo de trabajo es estandarizar y optimizar los procesos de tu empresa. ¿Cómo se logra hacer esto?

Sencillamente, haciendo que trabajos repetitivos sean automáticos, con el fin de eliminar variables y errores que comprometan el desempeño de la empresa. Teniendo como resultado, una mayor precisión y calidad de resultados, así como previsibilidad y cumplimiento de las normas y regulaciones.

Visibilidad y control mejorados

La automatización también permite ver y controlar mejor los procesos dentro de la empresa. Por, ejemplo, los administradores pueden monitorear el progreso de las tareas en tiempo real.

De esta forma, se pueden identificar los conocidos cuellos de botella para así tomar la mejor decisión sobre los flujos de trabajo. Esta transparencia facilita identificar las áreas problemáticas o de mejora continua e implementar soluciones.

Aumento de la productividad

¿Qué pasa si eliminamos las tareas manuales y repetitivas? La automatización de trabajo pretende liberar a tus empleados de esas actividades tediosas para permitirles concentrarse en tareas más importantes. 

¿Cómo se traduce esto para tu empresa? Esto conduce a un aumento significativo de la productividad y la eficiencia. Pues, los recursos humanos se pueden reasignar a tareas más estratégicas y creativas.

Soluciones líderes en automatización del flujo de trabajo

Ya conoces los beneficios, pero, ¿qué soluciones hay para llegar a la automatización? Las principales empresas en tecnología reconocen la importancia de la automatización del flujo de trabajo.

Por ello, han desarrollado soluciones potentes y escalables para satisfacer las necesidades de las organizaciones modernas. Algunas de las soluciones líderes incluyen:

Microsoft Power Automate

Microsoft Power Automate es una plataforma de automatización que forma parte de la suite de herramientas Power Platform. Te permite crear flujos de trabajo automatizados mediante una interfaz visual intuitiva, sin necesidad de conocimientos de codificación avanzados. Además, se integra perfectamente con otras aplicaciones de Microsoft, como Office 365, Dynamics 365 y Azure.

Google Cloud Workflows

Google Cloud Workflows es una solución basada en la nube. Aprovecha la potencia y la escalabilidad de la plataforma de Google Cloud. Esto te permite crear excelentes flujos de trabajo de manera eficiente. Igualmente, el software se integra con otros servicios de Google Cloud, como Cloud Functions, Cloud Storage y Cloud Datastore.

AWS Step Functions

AWS Step Functions es el servicio de automatización del flujo de trabajo de Amazon Web Services (AWS). De la misma manera, puedes crear y ejecutar flujos de trabajo, distribuidos y escalables, aprovechando la amplia gama de servicios y herramientas de AWS.

Step Functions admite una variedad de lenguajes de programación y se integra perfectamente con otros servicios de AWS, como Lambda, EC2, DynamoDB y SQS.

La automatización del flujo de trabajo y la transformación digital

Como habrás visto la automatización del flujo de trabajo tiene un rol muy importante en la transformación digital. Gracias a que permitirá a tu empresa adaptarse y optimizar sus procesos para aprovechar las nuevas tecnologías. Y, así mantenerse en el radar frente a la competencia.

• Con nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, aprendizaje automático, análisis de datos, etc., la capacidad de integrar y automatizar los flujos de trabajo es fundamental.

En un entorno de rápida evolución, las empresas necesitan poder adaptar y ajustar rápidamente sus procesos para responder a diferentes cambios. ¿Cómo cuáles? Pueden ser los requisitos del mercado, las regulaciones, las demandas de los clientes, etc. Aplicando esta herramienta las empresas pueden implementar cambios de manera más eficiente y con un menor riesgo de interrupciones.

El futuro de la automatización del flujo de trabajo

Solo basta con ver la forma en que actualmente se están adoptando distintas tecnologías; pueden ser la computación en la nube, modelos de AI, IoT, o la realidad aumentada/virtual, etc. Lo cierto es, que cada nueva tecnología impulsará la evolución de la automatización del flujo de trabajo para poder mantenerse al día y seguir en la competencia.

• Estas tecnologías permitirán la integración de flujos de trabajo en entornos físicos y digitales; abrirán nuevas oportunidades para conseguir una mayor optimización y eficiencia.
• ¿Te atreves a desbloquear todo el potencial de la automatización del flujo de trabajo para mantenerte a la vanguardia de la transformación digital?

¿Quieres intentarlo? Si deseas conocer más o tienes dudas de cómo la automatización del flujo de trabajo puede beneficiar a tu empresa, no dudes en contactarnos. En KPaz estaremos encantados de asesorarte y brindarte consejos personalizados para ayudarte a aprovechar al máximo esta poderosa herramienta.

La Inteligencia Artificial se ha convertido en un agente transformador del mundo de los negocios. Las soluciones de IA permiten a las organizaciones optimizar sus procesos, analizar datos, mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas de una manera nunca antes vista.

Las compañías que no aprovechen estas tecnologías se quedarán rezagadas. Afortunadamente, hoy en día existen soluciones innovadoras al alcance de todo tipo de organizaciones. En este texto veremos las formas más efectivas en que tu compañía puede beneficiarse de la IA.

Automatización de procesos con Inteligencia Artificial

Uno de los usos más poderosos de la inteligencia artificial es automatizar procesos manuales y repetitivos, optimizándolos para un máximo rendimiento. Las aplicaciones de IA pueden aprender a realizar desde tareas simples, como categorizar datos y documentos, hasta procesos complejos como manejar solicitudes de clientes, programar entregas o procesar transacciones financieras.

Al automatizar estos procesos con IA se logra:

• Aumento de productividad.
• Disminución de costos operativos.
• Escalabilidad para manejar mucha información.
• Procesamiento de big data en tiempo real para mejorar las resoluciones.
• Estándares de calidad uniformes.

Algunos ejemplos de automatización de procesos con IA son: asistentes virtuales para atención al cliente, conducción autónoma de vehículos en almacenes, algoritmos de trading financiero, entre otros. La automatización inteligente permite enfocar los equipos humanos en tareas de alto valor donde se necesita pensamiento creativo, dejando que la IA se encargue del trabajo repetitivo.

Análisis de datos e insights

La Inteligencia Artificial puede detectar patrones y tendencias gracias a su capacidad de procesar enormes volúmenes de datos. Estos pasarían desapercibidos para los humanos. Esto permite a las empresas generar insights accionables que mejoran la toma de decisiones de negocios. Las principales aplicaciones de IA para análisis de datos hacen el siguiente trabajo:

• Segmentación inteligente de clientes basada en sus comportamientos históricos. Permite identificar los mejores clientes, predecir necesidades y personalizar acciones.
• Análisis predictivo de ventas y demanda. Pronostica resultados futuros mediante modelado estadístico y machine learning.
• Monitorización en tiempo real de operaciones, para identificar oportunidades y riesgos críticos rápidamente.
• Optimización de precios y promociones aprovechando elasticidad de la demanda.
• Detección temprana de amenazas de fraude basada en reconocimiento de patrones anómalos.

El análisis de big data con técnicas como machine learning, procesamiento de lenguaje natural y minería de datos, se ha vuelto un recurso esencial para que las empresas tomen mejores decisiones informadas por los datos. La Inteligencia Artificial potencia estas capacidades para maximizar los insights de valor para el negocio.

Mejora de la atención al cliente con chatbots y asistentes virtuales

La atención al cliente es una de las áreas donde la IA ha tenido un impacto más positivo en los negocios. Las soluciones de chatbots y asistentes virtuales permiten automatizar y optimizar la interacción con los clientes de un modo más efectivo.

Los chatbots potenciados con procesamiento de lenguaje natural pueden mantener conversaciones fluidas y naturales; pueden responder dudas comunes, brindar información útil, resolver problemas simples y direccionar casos complejos a agentes humanos. De este modo, los chatbots agilizan la atención, disponibles 24/7 para responder las consultas de los usuarios.

Por otro lado, los asistentes virtuales inteligentes como Alexa o Siri están revolucionando la experiencia del cliente al actuar como una interfaz conversacional para acceder a productos y servicios. La Inteligencia Artificial aplicada a la atención al cliente permite a las empresas brindar una experiencia consistente y personalizada a gran escala.

Detección de fraudes y análisis de riesgos

La Inteligencia Artificial permite analizar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones complejos para identificar actividades fraudulentas o situaciones de riesgo en tiempo real.

En el área financiera, los algoritmos de machine learning entrenados detectan transacciones y comportamientos anómalos asociados a lavado de dinero, fraude con tarjetas de crédito, falsificación de cheques y más. Esto permite a las instituciones financieras actuar rápido para mitigar pérdidas.

Las aseguradoras utilizan modelos predictivos de IA para calcular precios de pólizas acorde al riesgo real de cada cliente. Así se reduce el fraude en reclamos y se previenen pérdidas mayores.

En retail la IA identifica compras y devoluciones fraudulentas analizando patrones de comportamiento del cliente y datos transaccionales. Esto reduce las pérdidas por fraude. La ciberseguridad se beneficia de la IA para detectar y responder ante amenazas avanzadas en tiempo real.

Automatización de marketing y ventas con IA

La Inteligencia Artificial está revolucionando las estrategias de marketing y ventas al permitir automatizar y optimizar un gran número de procesos. La IA permite crear campañas personalizadas en todos los canales, con contenidos y ofertas adaptadas a los intereses de cada segmento.

Los chatbots impulsados por IA pueden automatizar campañas de email marketing y proporcionar asistencia personalizada a potenciales leads. Para ventas, la IA alimenta CRMs con información relevante de clientes y prospectos detectada online. Los pipelines de ventas se optimizan con inteligencia predictiva para priorizar leads calificados.

Con la IA el seguimiento postventa se vuelve proactivo y personalizado. Los agentes reciben alertas para tomar acción antes de que un cliente se vaya.

La automatización inteligente aumenta la efectividad del marketing al segmentar y personalizar a escala.  Optimiza las ventas al focalizar los esfuerzos en oportunidades reales y maximiza la retención predictiva.

Aprovechar el poder de la IA para impulsar tu negocio

Como ya hemos visto, existen aplicaciones de Inteligencia Artificial innovadoras que pueden optimizar prácticamente cualquier área de tu negocio: desde automatización de procesos, hasta la toma de decisiones informadas y la mejora en la experiencia del cliente.

La adopción de la IA es clave para que tu empresa pueda adaptarse y mantenerse competitiva en la nueva economía impulsada por los datos y la tecnología. En KPaz, nuestro equipo de consultores expertos puede ayudarte a definir una estrategia integral de IA personalizada para tu negocio, aprovechando las soluciones más innovadoras que potenciarán tus resultados.

¡Contáctanos hoy para comenzar! Estamos listos para guiarte en este apasionante viaje para convertir tu empresa en un negocio inteligente e imparable.

Todo esfuerzo productivo implica tareas repetitivas que, sin embargo, son esenciales para el negocio. Llenado de formas y reportes, integración de bases de datos y de facturas, entre otras. La buena noticia es que podemos trabajar con RPA para estos fines.

Cuando hablamos de RPA nos referimos a la Automatización Robótica de Procesos (definida por sus siglas en inglés). Una serie de tecnologías que pueden realizar tareas administrativas, de flujo de trabajo y en negocios de gran volumen.

Hemos preparado este artículo para hablarte sobre las ventajas de recurrir a la automatización mediante robots, y para vencer todas tus resistencias al respecto.

Contexto actual

Según cifras de la consultora Gartner, el uso de RPA es una tendencia en aumento: en 2018 un 65% de las empresas de gran volumen recurrían a este tipo de automatización tecnológica. En 2022, este porcentaje aumentó a un 85%.

La gran ventaja de su creciente adopción es que los precios de este tipo de soluciones se han reducido a la par que su nivel de especialidad ha evolucionado. Gracias al RPA, la exactitud y la eficiencia de las tareas automatizadas ha aumentado también.

Al trabajar con RPA se reducen costos, tiempos de ejecución y uso de recursos, a la vez que aumenta la productividad y la exactitud.

Los sectores que más suelen trabajar con RPA son la banca, las aseguradoras, las empresas de servicios públicos y las de telecomunicaciones. Puede tratarse de aplicaciones que operan lo mismo tanto en dispositivos individuales como en servidores empresariales.

Las tareas a las que se destinan con mayor frecuencia la tecnología RPA incluye:

• Estructuración de datos.
• Automatización de tareas o de procesos ya existentes. 
• Sumar funcionalidades automatizadas a sistemas heredados.
• Enlace con sistemas externos de conectividad limitada. 

H2- Beneficios de trabajar con RPA

La manera de trabajar con RPA es a través de bots: software que realizan tareas repetitivas en un gran volumen, en una fracción del tiempo en que lo haría.una persona y sin el desgaste que implicaría para ella.

La velocidad y exactitud de trabajar con RPA son solo algunos de los beneficios que aporta para tu empresa esta automatización. Sus consecuencias son, entre otras, que los equipos quedan disponibles para encargarse de tareas que suponen un valor superior.

Otra ventaja de los RPA es que evolucionan sin problemas con el tamaño de la empresa, de manera que el escalamiento y el añadido de funciones son parte de su naturaleza. Pueden expandirse, sin problema, desde un dispositivo centralizado hacia cada una de las franquicias y sucursales. 

Trabajar con RPA facilita el desarrollo y el escalamiento de tu empresa, pues la consistencia en el añadido de funciones es parte de su naturaleza. 

Vamos a analizar en detalle cada uno de estos beneficios.

Ahorro de tiempos de operación (eliminar tareas repetitivas y ocupar esas horas en tareas valiosas)

Como hemos mencionado, a nivel de usuarios, para los empleados de áreas claves trabajar con RPA significa un ahorro de tiempo y de esfuerzo. Una energía y foco que pueden destinar a las tareas más relevantes y rentables.

Sin embargo, este no es el único ahorro que nos ofrecen los RPA: como se trata de scripts sencillos y autoejecutables, no requieren de escritura de código o de la participación de personal especializado ni de TI. 

Reducción de errores

Los RPA son sistemas que funcionan bajo la lógica de los datos que lo alimentan: a instrucciones concretas responde con patrones y protocolos. Es decir, con respuestas unívocas, inmediatas y comprobables. 

Este curso de acción es una de las principales ventajas de estos robots. Reducen significativamente los errores al seguir los patrones y directrices que se definen para completar una tarea. Todo ello sin sombra alguna del error humano. 

Equipo más eficiente

Podría parecer que la intervención de robots administrativos haría que la cadena productiva se homologue a un nivel de cumplimiento invariable. Sin embargo, ocurre todo lo contrario.

Al trabajar con RPA, se optimizan todos los procesos y los escalan cuando es necesario. Al añadir funciones y reducir los errores, se facilita que las intervenciones del equipo humano mantengan ese alto estándar, lo que se traduce en una mejora del rendimiento y de la calidad de productos y servicios.

Sincronización al instante

Como hemos mencionado, se puede trabajar con RPA desde un servidor centralizado hasta dispositivos independientes gracias a la velocidad con la que intercambia y recopila datos.

Al trabajar con RPA hay un retorno inmediato de su inversión, en la forma de ahorros en sueldos y ganancia por mayor productividad.

Esta interconectividad permite una inmediata sincronización, que incluye los datos, los productos finales y la homologación de las versiones de la app.

Resultados rápidos

Si bien la implementación de RPA requiere de una inversión notable, sobre todo en el desarrollo del ecosistema necesario para su funcionamiento, su retorno es inmediato.

Al eliminar las tareas de bajo valor humano, el primer ahorro que se produce es en sueldos pagados por estas tareas administrativas.

El retorno de la inversión también llega, entre otros aspectos, por el aumento de la productividad y de la calidad, así como en la optimización de tareas y de procesos.

Conclusiones

Trabajar con RPA es una tendencia en aumento por las ventajas que ofrece para las empresas: mayor productividad, menores errores, más rapidez y una capacidad de escalabilidad evolutiva.

Si estás buscando un partner que impulse a tu empresa a través de la optimización, ponte en contacto con nosotros. En Kpaz te acompañamos en todo el proceso de digitalización que tu empresa necesita para ser más competitiva.

Te puede interesar: 

Transforma tu empresa con RPA y la ayuda de KPaz

KPaz y Outsystems en exclusiva

KPaz: Primer Partner Certificado USN por UiPath

En la actualidad no hay empresa en el mundo que no implemente o esté considerando en un futuro cercano establecer una serie de asistentes robóticos que ayuden a resolver tareas repetitivas. Por lo tanto, optar por un software de RPA es la opción ideal. 

El RPA (Robotic Process Automation) es conocido como una tecnología de automatización de procesos basada en robots.  Esto supone ser un software enfocado en la automatización de tareas dentro de los procesos de negocio y tecnología. A través de scripts que emulan la interacción humana con la interfaz de usuario de la aplicación. 

La cual, se encarga de resolver aquellas tareas monótonas y menos productivas de una empresa. 

Es importante resaltar que estos robots funcionan con una misma estructura, compuesta por dos partes. La primera son datos estructurados, provenientes de distintos inputs (bases de datos, formularios y archivos). 

Por lo tanto, la segunda parte, se enfoca en la lógica de procesos, basada especialmente en reglas o condiciones. Esta parte es capaz de pensar y tomar decisiones pertinentes por los datos recibidos previamente.

Ahora bien, en el mercado tecnológico existen diferentes opciones de software RPA que se pueden implementar en tu empresa. Sin embargo, es de vital importancia que escojas el adecuado, para brindar los mejores resultados operacionales a tu negocio. 

Por medio de este artículo te compartiremos la información necesaria para conocer más sobre este aliado tecnológico y cómo saber cuál te beneficia más.

La difícil elección de un RPA 

En un mercado repleto de soluciones de software RPA revisarlos todos para tomar una decisión puede resultar agotador. En Kpaz te sugerimos quedarte con los tops de línea o mejor llamados “World Class”, de preferencia los que tienen mejor puntuación en el Cuadrante Mágico de Gartner, ya que sus informes le permiten a las empresas obtener una amplia y sintetizada visión sobre una determinada área de productos tecnológicos. Permitiendo tomar las mejores decisiones en sus procesos de transformación digital.

En Kpaz te acompañamos desde que escoges al RPA hasta después de su implementación, para asegurarte mejores resultados de rendimiento y optimización.

En concordancia, veamos lo siguiente para realmente saber qué se debe tener en cuenta al momento de elegir un software de RPA. 

Consideraciones para elegir un RPA

Previamente a elegir un producto RPA, se deben comprender algunas consideraciones sobre estos softwares para conocer realmente las oportunidades que ofrece a tu empresa. Aunado a esto, se deben verificar todas las funciones básicas y aquellas que los diferencia entre sí.

Algunas de las consideraciones que son fundamentales de tener en cuenta, son las siguientes: 

1. Tiempo de implementación 

Un RPA está diseñado y se caracteriza por realizar tareas repetitivas, además es capaz de realizarlas de forma rápida y eficiente, lo que los hace más rápidos en comparación con otras alternativas.

Estas son algunas razones por las que los RPAs son más rápidos:

• Velocidad: Estos son capaces de realizar tareas a una velocidad mucho mayor, esto se debe a que pueden procesar información a una velocidad constante y sin errores, lo que permite una mayor productividad.
• Automatización: Están diseñados para automatizar las tareas repetitivas y basadas en reglas.
• Integración: Se pueden integrar fácilmente con otras herramientas y sistemas, lo que permite una mayor eficiencia en los procesos.

Actualmente los procesos para implementarlos suelen ser bastante participativos, de manera que los talentos aporten su valor en todo el proceso. Sin embargo, es complicado establecer tiempos específicos de forma genérica porque cada empresa, necesidad y software es diferente. Hay robots simples que se pueden desarrollar en un días y robots (o sistemas de robots) más robustos que pueden durar varias semanas en desarrollarse.

Es por esto que es indispensable establecer el alcance del proyecto y estudiar estas condiciones caso a caso. Para realizar una estimación específica puedes contactarnos 

2. Continuidad operacional 

La continuidad operacional es un factor crítico a considerar al implementar RPA en tu empresa. A continuación te presentamos algunas consideraciones importantes:

• Plan de contingencia: en caso de que tus  RPA presenten alguna falla, contar con este plan es clave para no perder la continuidad operacional.
• Monitoreo y mantenimiento: tu sistema RPA debe ser monitoreado con regularidad para garantizar un funcionamiento correcto y para detectar cualquier falla antes de que se convierta en un problema importante.
• Pruebas de recuperación: realiza pruebas regulares para asegurarte de que el sistema pueda recuperarse de una falla. Entre estos se incluyen pruebas de respaldo y simulaciones de fallas.
• Seguridad: RPA debe ser una sistema seguro y protegido contra amenazas de seguridad. Se incluyen la protección de datos confidenciales e implementación de medidas de seguridad adecuadas.

3. Versionamiento de la herramienta 

Se debe tener cuidado con la versión del sistema, pues debe ser capaz de actualizarse. Además de ser compatible con otros programas en el proceso operacional de la empresa. 

Todas las herramientas actualizan sus versiones, sin embargo, algunas versiones no son compatibles entre sí y podrías verte forzado a tener que desarrollar todo de nuevo en sus futuras versiones, sumando los costos que dicho upgrade implica.

Por lo tanto, se debe considerar una investigación detallada a la hora de elegir un software de RPA.

4. Integración con herramientas WordClass 

Uno de los propósitos de estos sistemas es poder brindarles a los usuarios soluciones amplias. Por tanto, que un software ofrezca trabajar con herramientas WordClass, genera mayores beneficios en la automatización y organización empresarial.  

El WordClass sirve para gestionar los procesos de manera eficiente. Integrando todos los aspectos de la organización como la calidad, seguridad, ahorro de tiempo, innovación, etc. Proporcionando un aumento de rendimiento y operatividad. 

Comunidad y soporte 

Para alcanzar un máximo beneficio de este programa, es indispensable contar con asesores capacitados y profesionales en la materia. 

En Kpaz te brindamos apoyo para aumentar las capacidades del RPA con el que trabajes internamente a través de sesiones de capacitaciones y mejores prácticas. Además de un soporte continuo y servicios de optimización para alcanzar el máximo potencial. 

Aunado a esto, te acompañamos en el diseño y desarrollo de proyectos RPA. Para así garantizar servicios de gestión de riesgos, problemas y calidad para la solución RPA proporcionada. 

Ejemplos KPaz 

A continuación, te detallamos varios ejemplos de RPA: 

• RPA Custom Made: Desarrollo de solución ideal y a medida para automatizar procesos, adaptándose a la realidad de compañía y arquitectura tecnológica actual.
• RPA Out of the Box: Implementar fácil y rápidamente robots prediseñados a distintos procesos. Esta opción es ideal para pruebas de concepto, proyectos pilotos o procesos estandarizados multi-industrias.
• RPA Agile Teams: Asignar células de trabajo ágil para la implantación de backlog RPA. Los perfiles que componen las células de trabajo son adaptables a necesidades particulares de cada compañía.
• Robot as a Service (RaaS): Implantación y operación de robots y su infraestructura necesaria, asegurando la continuidad operacional de negocios, con los mayores estándares de seguridad y calidad.

Conclusiones

Antes de poner en marcha un sistema de RPA dentro de las funciones de tu negocio, es necesario conocer las necesidades de la empresa. Para luego evaluar cada una de las consideraciones que se desglosan a lo largo del artículo. 

Finalmente llegamos a la conclusión que al implementar un software de RPA se obtienen las siguientes ventajas en cualquier organización: 

• Ahorro de tiempo para los empleados al descargar tareas repetitivas a los bots.
• Tasas de error reducidas en tareas automatizadas por RPA.
• Tiempos más cortos para realizar tareas automatizadas.
• Mayor capacidad empresarial cuando las tareas de limitación de velocidad se han automatizado.

Recuerda que antes de tomar la decisión final debes asegurar que el software de RPA que escojas debe brindarte las ventajas previamente mencionadas. Además de cumplir con las consideraciones pertinentes. 

¡Contáctanos! Te brindamos un acompañamiento profesional y dedicado para resolver todas tus dudas. 

Te puede interesar: 

Transforma tu empresa con RPA y la ayuda de KPaz -KPaz

¿Qué es el Low Code y por qué está acelerando el futuro?  -KPaz

Tipos herramientas de Business intelligence que debes conocer -KPaz

Cada vez surgen más dudas sobre cuáles son las diferencias exactas entre los sistemas OutSystems y GeneXus. Es por esto que te compartimos este artículo con la información necesaria para resolver todas tus dudas.  

Bien sabemos que GeneXus es una herramienta de desarrollo multiplataforma basada en la representación del conocimiento. Principalmente orientada al entorno empresarial para aplicaciones de escritorio Windows. 

Los desarrolladores describen la aplicación en un alto lenguaje, principalmente declarativo, de donde se genera el código nativo para múltiples entornos. 

Por otra parte, OutSystems es una plataforma de desarrollo Low-code. La cual proporciona herramientas para que las empresas desarrollen, implementen y administren aplicaciones empresariales omnicanal. 

Asimismo, se basa específicamente en el desarrollo de aplicaciones empresariales móviles y web. Ejecutando dichas aplicaciones en la nube, on-premises o en entornos híbridos. 

Ambas herramientas funcionan de manera eficiente para brindar distintas funciones de calidad a los diferentes usuarios, así que, veamos más a lo largo de este artícu8lo.

¡Síguenos en la lectura!

Simplifique el desarrollo del software

Los desarrolladores del sistema GeneXus han estado trabajando por un largo tiempo para lograr simplificar el desarrollo de software desde finales de la década de los ochenta. 

En cambio, OutSystems nació a principios del 2000. Es por esto que muchas personas aún no saben de sus privilegiados beneficios. 

En todo este tiempo en el que se ha madurado la herramienta, ha permitido ofrecer muchas ventajas y nuevas técnicas a sus usuarios, que le ha permitido a Outsystems mantenerse como líder en el cuadrante de Gartner en los últimos 4 años.

Aunque muchas cosas evolucionan y toman su curso para mejorar, hay algo que permanece igual, y es el propósito de simplificar el desarrollo de software. La cual, se basa en una teoría y una arquitectura únicas en el mundo.

Estos sistemas tanto GeneXus como OutSystems responden a la evolución constante de la tecnología y brindan a sus clientes desarrollar continuamente sistemas de software de cualquier tamaño. 

Principales diferencias entre OutSystems y GeneXus 

Tanto OutSystems como GeneXus son grandes herramientas tecnológicas de desarrollo de software que han revolucionado el mundo digital. Sin embargo, se diferencian por algunos pilares fundamentales y en un sin fin de detalles menores. 

Vamos a detallar algunas de las diferencias fundamentales a continuación:

Mayor cobertura tecnológica

Ambas aportan funciones tecnológicas amplias, reconociendo que GeneXus tiene una larga trayectoria y experiencia en el mercado. Sin embargo, OutSystems se ha desarrollado y le ha dado la pelea cuando hablamos de innovación tecnológica. 

Gracias a la plataforma de OutSystems muchas empresas de todos los tamaños han podido desarrollar, desplegar y gestionar aplicaciones a una mayor velocidad y eficiencia. Esto ocurre por las avanzadas innovaciones tecnológicas que ha traído el sistema. 

En definitiva, OutSystems a pesar de ser catalogado como un sistema reciente, permite a todas las organizaciones desarrollar un software capaz de marcar la diferencia. Sea para transformar experiencias o llevar a la empresa al futuro digital. 

Precio para desarrolladores

En este punto, GeneXus cobra por el número de desarrolladores, sin importar el tamaño de las aplicaciones generadas, la cantidad de líneas de código, la cantidad de objetos descritos, ni siquiera la cantidad de usuarios finales. 

Así que el costo de comprar GeneXus suma por cada desarrollador en el equipo, pero se divide por cada aplicación generada y por la cantidad de usuarios finales de dichas aplicaciones. 

En cambio, OutSystems suma el costo por cada nueva aplicación puesta en producción y por el número de usuarios que tenga cada una. Los valores extras asociados a los desarrollos de producto o aplicación (como bases de datos, ambientes de prueba, licencias, etc) están incluídos en el valor de cada nuevo desarrollo.

Es decir, su costo estará asociado a los usuarios finales de cada aplicación generada, no de cuántos desarrolladores utilicen su plataforma. 

Sin embargo, con OutSystems es posible reducir el tiempo de desarrollo que, por ende, ayuda en la disminución de los costes. Además, los usos de estas aplicaciones empresariales nos permiten mermar el uso de desarrolladores y otros roles con respecto al desarrollo tradicional.

Simplificación

El sistema GeneXus cuenta con una plataforma que busca simplificar el uso de herramientas automáticas para la creación de software, ideando la manera de satisfacer las necesidades y expectativas del cliente en cuanto a la aplicación. 

Respecto a OutSystems, esta se encarga de simplificar y acelerar todos los pasos en el ciclo de vida de una aplicación con herramientas de última generación y automatización impulsada en la industria.

Democratización

Igualmente, GeneXus se enfoca en democratizar la implementación de herramientas eficaces para el desarrollo de los softwares. La cual intenta proveer las mejores opciones y la mayor confiabilidad para cada cliente.

Del mismo modo, OutSystems mediante la democratización permite a los diferentes usuarios sin habilidades de datos técnicos, implementar analíticas y obtener un conocimiento tecnológico nunca antes visto.

Pues, a través de estas herramientas, los diferentes clientes que compren este sistema de desarrollo de software, pueden crear aplicaciones y flujos de trabajo sofisticados sin necesidad de conocimientos técnicos.

Conclusiones

Llegamos a la conclusión de que ambas son herramientas que cumplen a cabalidad sus funciones para lo cual fueron diseñadas. Además de proporcionar a las empresas beneficios notables en las operaciones empresariales. 

OutSystems suma continuamente nuevas capacidades y características, y con la misma rapidez, los desarrolladores pueden agregarlas a su aplicación sin fricciones adicionales.

De la misma manera, permite desarrollar e implementar aplicaciones en la nube, de forma local o en un modelo híbrido. Implementando un solo desarrollo para todos los dispositivos, para integrar todos tus sistemas y aplicaciones existentes. 

Ahora bien, GeneXus brinda una plataforma de desarrollo para crear, mantener y evolucionar aplicaciones y soluciones de software de misión crítica. Proporcionando cobertura tecnológica y con un mínimo costo comparativo.

En Kpaz te brindamos asesoría profesional y el servicio indicado para tu empresa ¡Contáctanos!

Si te ha gustado este artículo, quizá te interese: 

• ¿Qué es el Low Code y por qué está acelerando el futuro?
• Talento de TI y consultoría. Lo que tu empresa necesita para alcanzar sus metas
• Soluciones tecnológicas que puedes y debes implementar en tu empresa en los próximos 5 años

La gestión de los procesos contables, específicamente las cuentas por pagar, es una de las áreas más desafiantes para las empresas de todas las industrias. La buena noticia es que existen soluciones RPA (Robotic Process Automation) que pueden ayudarte en gran medida.

En este artículo te hablamos sobre las cuentas por pagar y cómo las herramientas basadas en tecnología RPA  pueden agilizar las tareas y hacerlas más eficientes. Además te contamos cómo KPaz puede apoyarte.  

Cuentas por Pagar eficientes para facilitar tus finanzas

Las cuentas por pagar son las facturas y otras deudas que la empresa debe pagar. De hecho, lo único que paga una organización que no se considera cuentas por pagar es la nómina.

La precisión y la integridad de los estados financieros de una empresa dependen del proceso de cuentas por pagar. Su eficiencia y eficacia también afectará la posición de caja, la calificación crediticia y la relación con tus proveedores.

La RPA es una tecnología que está ayudando a las cuentas por pagar a encontrar su verdadero potencial simplemente al poner software robots a hacer el trabajo de la persona

La implementación de un sistema confiable producirá la información precisa para hacer tus planificaciones tanto a corto como a largo plazo. Esto es lo que necesitas saber para mantenerte al día con las deudas de la empresa.

Problemas comunes de las Cuentas por Pagar

Echa un vistazo a cualquier departamento de cuentas por pagar, especialmente a aquellos que trabajan a mayor escala y con mayores volúmenes. Es probable que te encuentres con diferentes problemas que no lo dejan ser más productivo.

Algunos de estos inconvenientes son el resultado de errores humanos o procesos mal definidos, mientras que otros son fallas técnicas. Todos ellos tienen una cosa en común: impactan negativamente en el trabajo que se realiza en el departamento. Veamos algunos de los más comunes:

Facturación no estandarizada

La facturación no estandarizada hace referencia cuando se emplean diferentes modelos y tipos de facturas. Es decir no sigue un formato definido o de acuerdo a parámetros establecidos.  

Esto trae como consecuencia mayor tiempo dedicado en el procesamiento de facturas. Así como en la verificación de cada uno de los datos, números e información extra.

Además de ello, se requiere mayor tiempo de entrenamiento para capacitar al personal en cómo debe atender a cada modelo de factura que vaya a ser procesado.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados es información que no está organizada de acuerdo con un modelo o esquema preestablecido y, por lo tanto, no se puede almacenar en una base de datos tradicional.

No tienen una estructura identificable, por lo que no pueden ser utilizados fácilmente por un programa de computadora.

Cuando una empresa tiene datos no estructurados suele enlentecer el proceso operacional en el departamento ya que se pierde mucho tiempo buscando en diversos sitios. Esto a su vez trae otros problemas como errores de datos o duplicidad entre ellos.  

Discrepancias y aprobaciones

Las discrepancias entre las órdenes de compra, las facturas y los informes de recepción provocan errores de coincidencia que a menudo requieren una investigación manual.

Al igual que con otros procesos manuales, estos errores causan demoras con efectos de ralentización en cascada en el departamento. Todo esto afecta las aprobaciones de pago.

3 tips para alcanzar la automatización robotizada

A medida que un número cada vez mayor de organizaciones continúa buscando formas de mejorar la eficiencia del trabajo y reducir los costos, una de las tecnologías que está creciendo rápidamente es RPA.

De hecho, más del 53% de las organizaciones encuestadas por Deloitte han confirmado que han implementado o comenzado a incorporar esta tecnología en sus procesos administrativos y manuales.

KPaz es una empresa de consultoría tecnológica que cuenta con una amplia experiencia brindando soluciones digitales bajo las 3 principales tecnologías RPA del mercado, de esta forma las empresas pueden hacer sus procesos más ágiles y eficientes.

Estas soluciones RPA responde a estas características:

1. Automatización

Lo que hace que RPA sea la solución ideal para la automatización de cuentas por pagar es la flexibilidad, adaptabilidad y alta capacidad de configuración de los flujos de trabajo que facilita esta tecnología.

RPA controla y automatiza procesos basados ​​en reglas sin necesidad de intervención humana, incluida la gestión de cobros y deducciones y más. Piensa en RPA como un robot virtual que puede automatizar tareas manuales y repetitivas, así como eliminar errores o discrepancias.

2. Datos estructurados

RPA utiliza robots de software para acceder y trabajar con cantidades masivas de datos típicos en el departamento de contabilidad y cuentas por pagar.

Esta tecnología es ideal para el procesamiento estructurado de datos de fuentes múltiples y dispares. Esto representa una ventaja bastante importante en el área.

Pero el departamento también tiene que tramitar una gran cantidad de información no estructurada, incluido el contenido anidado en el cuerpo de correos electrónicos y documentos en papel, así como en otras fuentes. RPA también puede ayudarte en ese proceso.

3. Digitalización

RPA es una de las soluciones más efectivas para que las empresas superen desafíos como la escasez de talento, la gestión de datos, la reducción de costos, por todas las ventajas que implica su naturaleza digital.

Transforma los procesos de cuentas por pagar mediante el uso de RPA para eliminar los procedimientos manuales, lentos y repetitivos.

Es por ello que es una parte importante del proceso de transformación digital en el departamento, ya que ayuda a mejorar la experiencia del usuario al brindar acceso a datos en tiempo real e incrementar la eficiencia organizacional.

Conclusiones

RPA ofrece algunos beneficios claros en las operaciones administrativas, como la automatización de cuentas por pagar y el procesamiento de facturas.

Según una investigación de Forrester, se prevé que el mercado de servicios de RPA alcance la cantidad de 12.000 millones de USD para este año.

La mejora del cumplimiento, la productividad, la precisión y la reducción de costos son las principales ventajas por las que la implementación de RPA sigue superando las expectativas.

¿Qué esperas para implementar también esta tecnología? En KPaz contamos con el personal capacitado para guiarte en este proceso con la mejor solución concebida específicamente para tu empresa. No dudes en contactarnos.

Te puede interesar:

Transforma tu empresa con RPA y la ayuda de KPaz

Machine Learning y sus aplicaciones en empresas emergentes

Soluciones: AI & Analytics Solutions

La adopción de los sistemas basados en RPA (Automatización Robótica de Procesos) va en aumento. Llevando a organizaciones de cualquier tipo y tamaño en todo el mundo a implementarla.

Según estadísticas recopiladas por Gartner, se estima que el gasto de los usuarios finales en software RPA llegue a los 2.900 millones de dólares para finales de 2022, lo que significa un aumento del 19,5% desde 2021.

Mayor ahorro de tiempo, reducción de los errores humanos, mayor eficiencia, rendimiento y productividad, son algunos de los beneficios que se desprenden de este tipo de tecnología.

En este artículo te hablaremos sobre el RPA y de cómo esta tecnología puede ayudar a tu empresa a mejorar la eficiencia en sus procesos. Además te contamos cómo podemos ayudarte desde KPaz a comenzar a implementar estas herramientas. 

¿Qué es RPA?

La RPA (Robotic Process Automation) es el término utilizado para las herramientas de software que automatizan parcial o totalmente las actividades humanas manuales, basadas en reglas y que ejecutan tareas repetitivas.

Funcionan replicando las acciones de un ser humano real que interactúa con una o más aplicaciones de software, para realizar tareas como la entrada de datos, procesamiento de transacciones estándar o para responder a consultas simples de servicio al cliente.

Según una encuesta global de RPA realizada por Deloitte, el 85 % de los encuestados informó que la RPA cumplió o superó sus expectativas de beneficios como precisión, puntualidad y flexibilidad.

De hecho, el «chatbot» que ha comenzado a ser omnipresente en los sitios web es casi siempre una herramienta de automatización de procesos robóticos. Este puede manejar las consultas estándar típicas como «dónde está X en el sitio web», «cómo restablezco mi contraseña» y preguntas similares.

¿Por qué debes usar RPA?

La versatilidad de RPA ya es reconocida a nivel global. Según las estadísticas publicadas por LinkedIn, se cree que el 72% de todas las empresas utilizará RPA en algún momento en los próximos dos años.

Las empresas pueden usar RPA en varias tareas, como generar correos electrónicos masivos, extraer datos como archivos PDF y documentos escaneados, crear y enviar facturas, verificar el historial de empleados y automatizar la nómina.

Dado que el objetivo de un negocio es generar ingresos, el RPA puede ayudar en la cotización mediante la automatización de las operaciones de ventas, por lo que no solo ejecuta transacciones más rápido sino también con un mayor grado de precisión. Los RPA pueden hacerse de actividades operativas orientadas a las ventas, lo que resulta en una mayor satisfacción del cliente.

También destaca en el campo de la gestión de datos. Teniendo en cuenta el gran volumen de datos que hay, es una gran ventaja contar con esta herramienta para recopilar, integrar, analizar y procesar los grandes volúmenes de datos generados en el mundo actual.

Como puedes darte cuenta, son múltiples los beneficios que se desprenden de las soluciones con tecnología RPA, pero a nivel general veamos algunos otros:

Aumentar la productividad

Cuando los empleados deben realizar tareas repetitivas, tienen mucho menos tiempo para dedicarlo al trabajo que requiere de sus habilidades y pensamientos estratégicos. Las tareas manuales consumen mucho más tiempo y energía.

El uso de RPA puede aumentar la capacidad de un equipo para completar el trabajo entre un 35 % y un 50 %. Al mismo tiempo, esto agiliza las operaciones, reduciendo los tiempos de ejecución.

Como puedes darte cuenta el aumento de la productividad es obvio. Puede ser productivo para una persona automatizando sus procesos o para toda una cadena de servicios al optimizar toda la línea de producción. Más abajo ejemplificamos casos reales. Sigue leyendo.

Eliminar los errores humanos

Una de las principales ventajas del RPA es que reduce los errores humanos, ya que funciona con reglas establecidas. Esto representa un gran alivio para los empleados, porque no pasarán largas horas corrigiendo los errores.

Siempre que las aplicaciones estén correctamente programadas con los datos requeridos, podrán manejar los procesos con mayor rapidez y precisión que un empleado humano.

Estos errores van desde la persona que se equivoca escribiendo datos, pero también al momento de hacer el envío de la información en días erróneos o fuera de los plazos requeridos. El robot puede regularizar estos «errores», lo que impactará en la calidad del trabajo.

Optimizar los tiempos

Los RPA se pueden programar para iniciar un proceso en un día determinado de cada mes y en un momento preciso. Esto es importante en aquellas actividades que, si se hacen tarde, pueden poner en peligro la continuidad del negocio.

Con la automatización como su principal característica, las tareas repetitivas y manuales se ejecutan rápidamente. Este hecho hace que los tiempos se optimicen y obtengas un mayor rendimiento.

Este análisis de Kearney mostró que los bots procesan las operaciones 20 veces más rápido que un empleado promedio (sin mencionar que pueden funcionar las 24/7 y sin errores).

Integrar data

La reducción de errores manuales conduce a datos de mayor calidad, lo que permite análisis más confiables. El uso de RPA contribuye a la identificación de brechas en los procesos y áreas donde aún faltan mejoras.

Los estudios de casos revelan que RPA puede mejorar la calidad de los datos, ya que los extraen y manipulan con una precisión de 99%, en comparación con el 62% cuando los datos se extraen manualmente.

Además, RPA puede contribuir a informes más eficientes al proporcionar metadatos para analizar su rendimiento, así como al permitir que estas herramientas accedan a los datos en sistemas heredados.

Características del RPA

RPA es un campo amplio y existe una diversa gama de herramientas en el mercado que varían considerablemente entre sí. Sus ofertas son bastante diversas junto con sus fortalezas y debilidades. Pero existen ciertas características que presentan a nivel general:

Usabilidad

La facilidad de emplearse en todo tipo de industrias es la piedra angular de los software RPA y, para la automatización, puede desempeñar un papel importante en acelerar el desarrollo de capacidades internas.

RPA es una tecnología que se enfoca en procesos en lugar de industrias, siempre que estos sean: manuales, repetitivos, frecuentes, que consuman tiempo y que requieran de manejos de datos estructurados.

Además, su facilidad de uso puede conducir a un crecimiento más rápido, una eficiente implementación y mayores niveles de adopción. Esencialmente, cuánto más fácil sea la herramienta de usar, más rápido será el beneficio.

Según HfS Research, la madurez de la automatización robótica de procesos en varias funciones se menciona a continuación:

• Seguros – 38%
• Retail – 36%
• Energía – 30%
• Sanidad – 30%
• Manufactura – 28%
• Banca y Servicios Financieros – 24%
• Salud – 22%

Escalabilidad

El software RPA tiene el atributo de aumentar su capacidad y funcionalidades de acuerdo a la demanda de sus usuarios. Puede permanecer estable mientras se adapta a los cambios, actualizaciones, revisiones y reducción de recursos. Esto los hace escalables y flexibles.

La escalabilidad se refiere a las estrategias, procesos y tecnologías involucradas y la facilidad de amoldarse a ellos. El software RPA es lo suficientemente ágil para adaptarse al crecimiento y al cambio rápido.

El objetivo de la escalabilidad en RPA no es solo garantizar que estas herramientas puedan manejar picos en la carga de trabajo y ampliar el alcance del uso, sino también establecer un enfoque en toda la empresa para implementar, aprovechar y capturar el valor de la automatización.

Compatibilidad

La capacidad de integrarse con diferentes sistemas y tecnologías es otro de los beneficios de la RPA. Esto conduce a automatizaciones más sólidas, rápidas y efectivas.

Cada herramienta tiene diferentes fortalezas y debilidades en la forma en que se integra con diferentes tecnologías, por lo tanto, al seleccionar una herramienta, debes pensar en dónde se puede usar potencialmente.

Seguridad

Las herramientas de RPA incluyen la capacidad de seguridad basada en roles para garantizar permisos específicos de acción. Permiten la configuración y personalización de los cifrados para asegurar datos y defenderse contra la interrupción de la red.

Todos los datos, auditorías e instrucciones automatizadas a los que accede el robot están encriptados para evitar la manipulación maliciosa y garantizar la legitimidad del cumplimiento del registro histórico.

También ofrecen un registro detallado de las acciones de los usuarios, así como de cada tarea ejecutada. Esta característica garantiza la seguridad interna y mantiene el cumplimiento de las normas de la industria.

¿Cuáles son los líderes mundiales de plataformas de RPA?

No hay duda alguna que el RPA tendrá un gran alcance en el futuro  y creará una gran cantidad de puestos de trabajo en la industria de la tecnología de la información.

De acuerdo a datos de Statista se pronostica que el mercado global de RPA crecerá a más de 13 mil millones de dólares estadounidenses para 2030, un aumento de más de 12 mil millones en comparación con 2020.

A continuación te presentamos 3 empresas destacadas en el desarrollo de software RPA:

Blue Prism

Es una de las precursoras del RPA y la que mayor crecimiento ha tenido en el cuadrante de Gartner en el último año. Brinda soluciones sobre la base de reglas y automatización. Tiene un papel importante en varios sectores, como empresas de inversión, financieros y comercio electrónico, entre otros.

Utiliza una estructura .NET para construir su plataforma. Ayuda a las empresas al cumplimiento absoluto de las políticas, la alta escalabilidad y la facilidad de uso, proporciona funciones como resiliencia, cumplimiento y seguridad y admite pocas plataformas como JAVA, Windows, IBM Mainframe, Windows APP y WWW para sus proveedores de servicios RPA.

Automation Anywhere (AA)

La compañía tiene su sede en California. Cuenta con productos como Automation Anywhere Enterprise (RPA), IQ Bot, Bot Insight, BotFarm y Bot Store. También utiliza tecnología que consiste en Attended and Unattended RPA.

Automation Anywhere brinda soluciones en diversas industrias, como BPO, servicios financieros, atención médica, seguros, ciencias biológicas, manufactura, sector público y telecomunicaciones. La compañía también tiene presencia en Asia Pacífico y Europa.

UiPath

Es una empresa que ofrece soluciones por industria, proceso y tecnología. Tiene productos como Platform, Studio, Robots y Orchestrator. Líder en el cuadrante de Gartner, brinda soluciones en sectores como banca, seguros, salud, telecomunicaciones, manufactura, sector público y retail, entre otros.

Gestiona la automatización de cuentas por pagar, de procesamiento de reclamos, centros de contacto, finanzas y contabilidad, y pagadores de salud para los proveedores de servicios RPA.

¿Cómo podemos ayudarte desde KPaz?

En el caso de BluePrism,  por ejemplo, desde KPaz se ha utilizado  esta plataforma en compañías de seguros. La solución consistió en realizar un proceso transaccional que extrae desde un sistema origen todos los contratos pendientes de póliza, los clasifica según la naturaleza del seguro para luego, caso a caso, ir creando las pólizas de seguro según el tipo y el flujo de navegación que correspondía. 

Uno de los mayores desafíos que se tuvo que resolver con este robot fue la existencia de sistemas legados que esta compañía de seguros tenía; de donde se obtenía la información original, el resto de los procesos ocurría en otros sistemas para que finalmente, cada póliza de seguro generada regresara al sistema original.

Esta particularidad generó desafíos importantes en el flujo debido a la alta tasa de fallas del sistema legado que pudo ser superado con la nueva arquitectura transaccional que permite reintentar los casos desde el punto de fallo y así evitar pérdida en los tiempos de trabajo.

Como resultado, se obtuvo un proceso autónomo que permitió liberar la carga diaria de 3 usuarios que realizaban estas actividades.

En el caso de Automation Anywhere (AA)  KPaz ha realizado implementaciones para productores de consumo masivo realmente conocidos en el mercado. Una de las problemáticas más memorables en esta industria, fue el gran volumen de órdenes de compra (OC) que generaban los clientes a la compañía. 

Estas OC se generaban con su propio formato dentro de los sistemas de la compañía. Luego, se necesitaban de al menos 2 personas que invirtieran el 80% de su tiempo en registrar el ingreso de estos documentos en los sistemas restantes.

Bajo esta problemática se le propuso al cliente  revisar los formatos de las OC que llegaban de sus clientes y buscar aquellas que eran masivas y que compartían formatos estructurados. Concluyendo que con un RPA de Automation Anywhere se podía construir una solución que cubriera el 90% de los casos ingresados por los clientes.

La solución técnica incluyó un desarrollo transaccional que incorporó un módulo de lectura de documentos estructurados conocidos, con alto rendimiento de casos de éxito de lectura correcta de información de las OC.

Como resultado, se eliminó el 80% del esfuerzo diario de los usuarios que realizaban esta actividad, con un caso de negocio rentable desde el punto de vista de inversión, ya que si se hubiese incorporado una herramienta de lectura de documento más avanzada para cubrir el 20% faltante, el negocio no hubiese sido rentable. 

En el caso de la herramienta UiPath, donde somos la primera compañía con certificación USN en Chile y Perú, tenemos varios ejemplos con la industria automotriz. Uno de ellos fue una solución desarrollada para la industria de consumo masivo, donde se configuró la herramienta para centralizar un proceso de al menos 5.000 facturas mensuales en SAP con un pico de recepción sobre el 40% en los últimos días de cada mes.  

Este proceso iniciaba a partir del monitor de SAP; donde se asignaban los documentos tributarios a procesar (input) al robot de UiPath y  que con reglas de negocio que se definieron para el proceso, se volvió posible segmentar las facturas según su naturaleza para ser contabilizadas según su centro de costo asociado (cada una con una lógica de contabilización diferente). 

Dentro de estas validaciones se corroboraba que el documento estuviese correcto y que se le asociara correctamente a la OC emitida por dicha transacción.  

A partir de estas y otras definiciones,  el robot es capaz de tomar aquellos casos correctos y contabilizarlos. Para aquellos que no, el robot los deriva dentro del monitor de SAP al analista según la categorización del error.

Esta solución le permitió al cliente balancear la carga de trabajo en los periodos críticos para el negocio, colocando la solución en más de un robot. Por ejemplo: 2 robots procesando facturas en paralelo. 

Además, se generó un proceso de contingencia para aquellos casos donde las facturas que no cumplieran con las reglas del proceso pudieran ser validados de forma manual para luego ser  re-inyectadas al robot y contabilizarse de forma directa sin validaciones.

Conclusión

La RPA es una solución para automatizar las operaciones en la empresa mediante el uso de robots de software para respaldar tareas repetitivas que normalmente realizan los humanos. La clave es centrarse en aquellos procesos que proporcionarán mayor valor al ser automatizados.

La implementación de esta tecnología puede reducir los tiempos en el trabajo diario, minimizar los errores, aumentar la eficiencia, la productividad, rentabilidad y generar resultados concretos de manera muy rápida.

Comienza tu viaje hacia esta nueva tecnología utilizando una empresa desarrolladora de soluciones RPA, como KPaz. 

Ponte en contacto con nosotros y te guiaremos en este viaje brindándote experiencia y mejores prácticas para que tu implementación sea más eficaz y valiosa.

Te puede interesar:

It Agile Transfomation

Robotic Process Automation (RPA)

Business Process Management

El Machine Learning es una disciplina del campo de la inteligencia artificial, la capacidad que tienen las máquinas para aprender se encuentra presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. 

Y, en la actualidad, la inteligencia artificial se aplica a distintos ámbitos, entre ellos, te podemos mencionar a las empresas emergentes y algunas otras enfocadas en tecnología.  

¿Quieres conocer más del machine learning y de las aplicaciones que puede tener en las empresas emergentes? A continuación, hemos creado un contenido amplio y detallado sobre este tema, lee con mucha atención. 

¿Qué es machine learning?

El Machine Learning es una forma de la inteligencia artificial que tiene como finalidad, permitir que un sistema aprenda a través de los datos suministrados, en lugar de aprender a través de la programación explícita. 

Es importante mencionar, que esta modalidad de la inteligencia artificial, no es un proceso simple. Una vez que el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, existe la posibilidad de producir modelos más precisos basados en datos. 

Emplear el Machine Learning en la empresa, permite analizar y conocer mejor las tendencias de los usuarios y sus patrones de consumo.

Este término se utilizó originalmente en el año 1959, pero ha ganado protagonismo durante los últimos años debido al aumento de la capacidad de cómputo y el auge del manejo de datos. 

Las técnicas de aprendizaje automático, se han considerado una parte esencial del Big Data. Bajo este contexto, implica que los sistemas mejoran de manera autónoma con el paso del tiempo sin la necesidad de la intervención humana. 

Categorías del machine learning

Con la intención de mejorar la precisión de los modelos predictivos, se han creado algunas técnicas del machine learning. Tomando en consideración la naturaleza del problema empresarial que se atienda, existen distintos enfoques que se basan en el tipo de datos y el volumen de los mismos. 

A continuación, te mostramos las categorías del machine learning: 

Aprendizaje de refuerzo

Este se trata de un modelo de aprendizaje conductual, el algoritmo recibe retroalimentación a partir del análisis de datos, llevando al usuario al mejor resultado posible. 

El aprendizaje de refuerzo es diferente a otros tipos de aprendizaje supervisado, debido a que el sistema no se encuentra entrenado con el conjunto de datos de ejemplo. 

En este modelo, el sistema aprende a través del ensayo y el error, en tal sentido, cuando se toman decisiones exitosamente en secuencia, se obtendrá como resultado el fortalecimiento del proceso, dado que, de esta manera se resuelven los problemas de forma más efectiva. 

Aprendizaje supervisado

Este tipo de aprendizaje, comienza por un conjunto establecido de datos y la comprensión de cómo se clasificarán los mismos. La finalidad de este aprendizaje, es encontrar patrones en datos que se pueden aplicar a procesos de analítica. 

Estos datos, tienen unas características etiquetadas que definen el significado de los datos. Por ejemplo, es posible crear una aplicación de machine learning que se base en imágenes y con descripciones escritas, con la intención de que se distingan entre millones de ellas. 

Aprendizaje no supervisado

Cuando hablamos de un aprendizaje no supervisado, hablamos de uno que se utiliza cuando la problemática requiere de una cantidad masiva de datos por etiquetar. 

Un ejemplo real de este tipo de aprendizaje, son las aplicaciones de redes sociales, como Twitter, Snapchat e Instagram, son aplicaciones con muchos datos sin etiquetar. 

En cuanto a la comprensión del significado que se encuentra detrás de estos datos, necesita algoritmos que tienden a clasificar los datos con base en los patrones que encuentra.

Este tipo de aprendizaje se ejecuta a través de un proceso iterativo, donde se analizan los datos sin intervención humana. Un ejemplo claro se encuentra con la tecnología de detección de spam a través de e-mails. 

Donde existen muchas variables en los e-mails legítimos y de spam para que el analista etiquete una gran cantidad de datos masivos de e-mails no solicitados. 

En este sentido, los clasificadores de machine learning, a través del clustering y la asociación, son aplicados para identificar e-mails no deseados. 

Deep learning

Este es un método específico de machine learning que se caracteriza por incorporar las redes neuronales en capas sucesivas, con la intención de aprender de los datos de manera iterativa. 

Este modelo de aprendizaje es especialmente útil cuando se refiere al aprendizaje de datos no estructurados. Estas redes neuronales están diseñadas para emular el funcionamiento del cerebro humano. 

De esta manera, las computadoras pueden ser entrenadas para lidiar con problemas y abstracciones mal definidos. Esta modalidad, se utiliza frecuentemente en reconocimiento de imágenes, voz y aplicaciones de visión de computadora. 

Beneficios del Machine Learning

Antes de implementar el machine learning en tu empresa y estar al día con las tendencias tecnológicas, es importante que conozcas un poco más de sus beneficios: 

• Mejor servicio al cliente 

Emplear inteligencia artificial en tu empresa te permite analizar de manera adecuada la preferencia de tus clientes. De esta manera, es posible que ofrezcas un producto personalizado y de manera automática. 

Al lograr esto, la percepción que tienen los clientes hacia la organización mejora, por lo que, se potencia la fidelización.

• Disminución de errores

Cuando se utiliza aprendizaje automático en los sistemas de gestión aplicados en la empresa, se evita la recurrencia de los mismos errores. En tal sentido, cuanto más tiempo tenga empleado el sistema, tendrá mucha más solidez. 

El Machine Learning garantiza que habrá más solidez en la empresa conforme pasa el tiempo. Esto, debido al aprendizaje de los errores ya ocurridos. 

• Acciones preventivas 

Tomando en consideración el punto anterior, se pueden disminuir en gran forma la cantidad de errores que ocurren en la organización. En ese sentido, la inteligencia artificial descarta de manera autónoma las acciones más arriesgadas para la empresa. 

De igual forma, determina cuáles son las acciones que generan un gran riesgo en el desarrollo de la organización. 

• Ciberseguridad 

Con estas herramientas, las máquinas se encontrarán en total actualización en temas de ciberseguridad. Tomando en consideración que una gran cantidad de malwares utilizan un código similar, el aprendizaje automático, evita de manera considerable que los ataques se repitan. 

• Detección de fraudes 

Una de las ventajas más llamativas de la inteligencia artificial, es que pueden detectar de manera eficiente cuáles son las transacciones legítimas y cuáles no, siempre y cuando se les asigne un patrón a estos movimientos monetarios. 

• Automatización de procesos

Detectar la automatización de los procesos que no aportan valor añadido a la organización  es uno de los beneficios más marcados de la inteligencia artificial. 

Gracias a esta tecnología, la máquina sabrá cuáles son los procesos que debe tratar, pudiendo, con el tiempo, perfeccionar e incluso ampliar la cantidad de tareas que realizará. 

Aplicaciones del machine learning

El Machine Learning tiene distintas aplicaciones en la empresa, para que conozcas más a profundidad este tema, te invitamos a conocer en qué puede ayudarte esta tecnología: 

Decisiones relacionadas a la gestión

La toma de decisiones relacionada a la inteligencia artificial tiene lugar, cuando se usan algunas de estas soluciones tecnológicas para ayudar a determinar las decisiones de gestión más rápidas, precisas y sólidas. 

Al hacerlo, es posible que la toma de decisiones se realice de la forma más adaptada a la realidad de la empresa posible. En este sentido, se pueden considerar tres grados de implementación de las soluciones de inteligencia artificial: 

• Decisiones automatizadas por completo. En esta modalidad, es la inteligencia artificial la que aplicará la toma de decisiones y correctivos en base a los resultados de análisis de datos de la gestión.
• Aumento de las opciones disponibles, con esta solución ofrece distintas alternativas, teniendo los responsables la última palabra. 
• Apoyo a las decisiones, en este caso, son las personas las que toman las decisiones, pero, con respaldo en las soluciones de la inteligencia artificial y el análisis que éstas hayan elaborado. 

Chatbots

Un chatbot es una forma de inteligencia artificial, mediante el cual un asistente virtual se comunica con los usuarios a través de mensajes de texto. 

En muchas ocasiones, toma forma de un compañero virtual que se integra en sitios web, aplicaciones, entre otros, mientras conversa y ayuda a los usuarios. 

Tomando en consideración la programación y diseño, se pueden encontrar distintos tipos de chatbots: 

• Chatbots simples: Este tipo de software inteligente, trabaja en función a una serie de comandos y palabras clave que son previamente preparadas. 

En caso de que el usuario realice una pregunta sin usar la palabra clave, el robot no podrá comprenderlo y responderá invitando a realizar la formulación de otra manera. 

• Chatbots inteligentes: Estos considerados de una categoría más compleja y de un nivel superior. Esta modalidad no trabaja en base a preguntas o palabras clave. 

El chat en vivo responde con sugerencias o ideas sobre un texto escrito. Ofrece una mayor cantidad de corrientes de diálogo, ofreciendo una experiencia más natural y humana para el usuario. 

Fijar precios dinámicos

El machine learning permite dotar de distintas aplicaciones a tu e-commerce, de esta manera se pueden optimizar precios y personalizar la recomendación de productos a tus usuarios. 

Estos softwares se basan en lo que se conoce como Price intelligence para ejecutar una estrategia de precios dinámicos. Para lograrlo, utilizan los valores del resto del mercado y sus fluctuaciones, pudiendo adaptar a cada momento el precio del producto. 

La clave se encuentra en que, en base a la inteligencia de la herramienta, es posible establecer tantas reglas como sean necesarias, logrando mantener la competitividad del precio, asegurando los márgenes indicados por el e-commerce.

Realizar investigaciones de mercado

La inteligencia artificial aplicada a la investigación se ha hecho tendencia durante los últimos años. Cuando aplicas esta tecnología a la investigación del mercado, es posible que tu empresa obtenga insights de mayor valor. 

Controles de calidad

Emplear machine learning en tu empresa, te permite optimizar los procesos para hacerla competitiva en todo momento. Hacerlo, te permite: 

• La detección e identificación de materias primas óptimas. 
• Inspección y detección autónoma de defectos. 
• Optimización de los parámetros en control de máquinas. 

Conocer al cliente y recomendar productos acordes a su perfil

El internet lo ha cambiado todo y los consumidores se han convertido en democratizadores del internet. Es decir, no solamente consumen el producto, sino que expresan su opinión. 

Para lograr encontrar la personalidad de compra de un consumidor, es necesario tener información sobre qué productos han comprado o visualizado anteriormente. 

Con el Deep Learning es posible obtener con éxito gran volumen de datos, con la intención de descubrir y aplicar conocimiento, así como, realizar predicciones con entrenamiento no supervisado. 

Con el Deep Learning podrás: 

• Encontrar productos a través de una imagen. 
• Identificar logotipos a través de imágenes compartidas por usuarios en las redes sociales. 
• Monitorización del comportamiento de los usuarios en un e-commerce de cualquier evento. 
• Predecir las preferencias de los usuarios, orientando la publicidad de las plataformas online en base a ellas. 
• Identificación de clientes potenciales, entre muchas otras cosas. 

A través del machine learning es posible que los equipos informáticos sean capaces de mejorar los procesos, al aprender de su propia experiencia y de los datos introducidos. 

¿Tu empresa necesita implementar machine learning?

En la actualidad, son muchas las técnicas asociadas al machine learning que se aplican en las empresas. Éste es considerado como un área específica de la inteligencia artificial, basado en el aprendizaje automático de las máquinas. 

Con esta tecnología se pueden realizar distintos procesos, entre ellos, agrupamiento, predicción, creación de sistemas expertos, entre otros. Las aplicaciones de esta área son enormes. 

Si deseas que tu empresa se encuentre al día en cuanto a las tendencias tecnológicas disponibles en la actualidad, con el machine learning es completamente posible. 

En Kpaz tenemos tecnología de última generación para darle a tu empresa las funcionalidades que necesita para optimizar sus procesos. 

Conclusiones

El machine learning, es probablemente el término más utilizado durante los últimos años. Existe una marcada tendencia para aplicar estas nuevas tecnologías a las organizaciones. 

Sin importar el punto de abordaje de estas tecnologías, para que una estrategia de machine learning pueda ser aplicada con eficiencia, es importante desarrollarla de manera escalonada, tomando en cuenta los recursos de la organización y sus objetivos. 

Es posible que necesites comenzar de manera discreta, al experimentar con diferentes elementos de la web para luego, avanzar a otras etapas más completas que requieran la integración con otros sistemas. Lo importante es dar el primer paso. 

La inteligencia artificial ha llegado para quedarse y tu empresa debe mantenerse actualizada en todo momento. 

Te puede interesar: 

Lo que debes saber para implementar Inteligencia Artificial y Analítica avanzada en tu empresa

Soluciones empresariales estratégicas y tendencias tecnológicas que debes conocer

Soluciones tecnológicas que puedes y debes implementar en tu empresa en los próximos 5 años

Seguramente lo has escuchado mencionar como Inteligencia Empresarial, el Business Intelligence ha llegado para que las grandes empresas solucionen los problemas que surgen con la transformación digital. 

Es importante que, como organización, te encuentres completamente inmerso en los cambios y soluciones tecnológicas. En tal sentido, es vital que conozcas a profundidad lo que implica manejar buenas herramientas de Business Intelligence.

Click to tweet: Aplicar herramientas de Business Intelligence en tu empresa, te permite tomar decisiones más eficientes y mejor enfocadas. 

La Inteligencia Empresarial se caracteriza por ser una serie de procesos que ofrecen una solución informática. Esto con la finalidad de analizar el funcionamiento de la empresa. 

¿Quieres conocer un poco más sobre este tema? lee con atención el contenido que hemos creado para ti a continuación. No dudarás en implementarlo inmediatamente en tu negocio. 

¿Por qué implementar Business intelligence en tu negocio?

Las herramientas de Business Intelligence están pensadas para dar sentido a los datos que se manejan diariamente en las empresas. En principio, el descubrimiento de datos, que antes se encontraba limitado a la experiencia de la analítica avanzada, es posible que cualquiera lo maneje con estas herramientas. 

Gracias a estas herramientas, podrás obtener conocimiento para alcanzar tus metas, entre ellas, el crecimiento, resolución de problemas urgentes, recopilar datos en un solo lugar, prever resultados futuros, entre muchos otros aspectos. 

Beneficios del Business Intelligence 

Los datos son cada vez más importantes para enfocar las estrategias empresariales adecuadas en la empresa, por lo que, es fundamental contar con la metodología capaz de analizar y organizar esta información, sin duda, es algo muy valioso. 

Entre los beneficios más llamativos del Business Intelligence, se encuentran los siguientes: 

• Agilidad en los procesos. 

Los datos en una organización crecen exponencialmente cada día, por lo que, procesar esta cantidad de datos con la metodología incorrecta, generaría una gran pérdida de tiempo, dinero y esfuerzo. 

Contar con estas herramientas permite optimizar los procesos de recolección y procesamiento de datos. De igual forma, genera información precisa, resumiéndola y presentándola en informes, para que la toma de decisiones sea muy sencilla. 

• Precisión en los datos. 

Los datos migran de manera automática de fuentes diversas como lo son las bases de datos internas de la organización. Las herramientas de Inteligencia Empresarial, pueden procesar, categorizar y segmentar esta información. 

Al cumplir este proceso de forma automatizada, se elimina por completo el error humano de los procesos de captura, carga y procesamiento de datos. 

• Toma de decisiones sustentada.

Estas herramientas, ayudan a los ejecutivos de la empresa, gerentes y analistas a descubrir conocimientos de gran relevancia para cada uno de sus roles y áreas de responsabilidad. 

Con las plataformas y sistemas que se implementan bajo esta modalidad, los encargados de la toma de decisiones pueden basarse en hechos y no en suposiciones. 

• Métricas de rendimiento.

Al aplicar estas herramientas, el diseño y seguimiento de métricas de rendimiento o KPIs, es mucho más simple. Pueden proporcionar una hoja de ruta de seguimiento que permitirá observar el progreso en relación a los objetivos. 

Permite realizar una configuración de alertas para determinar cuándo y dónde enfocar la iniciativa de mejoras y correctivos para la organización. 

Click to tweet: Contar con herramientas que te permitan hacer seguimiento a los KPIs de tu empresa, es vital para determinar el progreso en base a los objetivos. 

• Eficiencia y productividad. 

El Business Intelligence, evita que los colaboradores de la organización dediquen gran cantidad de su tiempo en la búsqueda y análisis de datos, así como en la generación de informes. 

En lugar de esto, los trabajadores pueden enfocarse en tareas que sean de mayor peso táctico. 

• Agrega competitividad en el mercado.

Al ser capaces de detectar patrones y pronosticar tendencias, es posible presentar informes simplificados. Esto permite también, que la empresa genere mayor competitividad en el mercado. 

• Mejora la rentabilidad. 

Al contar con sistemas más automatizados para el procesamiento de datos, se reducen de manera considerable las horas de trabajo administrativo y procesamiento manual de la información. 

Adicionalmente, el Business Intelligence garantiza una mejor visibilidad de la información financiera de la empresa, por lo que, se pueden reducir desperdicios y otras deficiencias. 

La Inteligencia Empresarial es un elemento esencial para la toma de decisiones en la empresa, así como también para el desarrollo adecuado de las estrategias para la misma. 

Herramientas de Business Intelligence 

Las herramientas de Business Intelligence permiten obtener información, procesarla y generar reportes de manera eficiente. Esto lo que busca es utilizar esos datos para mejorar la eficiencia de la empresa, detectando carencias y así diferenciarse de la competencia. 

Dentro de las herramientas más utilizadas, se encuentran las siguientes: 

• SAP BI 

Esta herramienta cuenta con una tecnología de inteligencia de negocios que te permite compartir información estratégica y tomar mejores decisiones para tu empresa. 

Es capaz de dar soporte a sus usuarios, utilizando una única herramienta que tiene distintas interfaces. Es inteligencia empresarial en tiempo real, lo que proporciona mayor autonomía del usuario. 

• Pentaho.

Estos son un conjunto de programas libres que permiten generar inteligencia empresarial. Tiene herramientas integradas que te permiten generar informes, minar datos, entre otros aspectos importantes para la empresa. 

• MicroStrategy.

Con esta herramienta podrás acceder, visualizar y analizar los datos de manera completamente gratuita. Ofrece análisis con gran rapidez y flexibilidad, con la finalidad de maximizar el impacto de los datos. 

• SAS Business Intelligence

Ayuda a tus colaboradores a tener la información correcta para quien la necesite. Adicionalmente, con esta herramienta es posible compartir informes interactivos y revisar análisis con gran facilidad. 

• Sisense

Esta herramienta permite a tu empresa analizar y explorar con facilidad los datos de crecimiento múltiple y que se obtienen de distintas fuentes. 

Herramientas de gestión de datos 

Las empresas manejan una gran cantidad de datos de distintas características, para evitar que exista duplicación de información o datos desorganizados, es necesario implementar herramientas de gestión de datos. 

Estas herramientas permiten almacenar, integrar, analizar y asignar los datos de la empresa en orden y con excelente eficiencia. La clasificación de la información puede ir desde los datos de los empleados hasta de los clientes y proveedores. 

Podrás encontrar distintas herramientas de gestión de datos, adaptables por completo a tus necesidades. Entre sus tipos, puedes encontrar: 

• Según su adaptabilidad 

Estas herramientas se adaptan de manera adecuada a las necesidades concretas de la empresa. Por ejemplo: 

• Herramientas genéricas:

  Se trata de soluciones estandarizadas, son ideales para empresas pequeñas, dado que son pocas o nulas las modificaciones que se pueden aplicar a la herramienta. 

• Herramientas semi-customizables:

  Con estas herramientas se pueden establecer parámetros de funciones específicas para cada empresa. Son ideales para empresas en crecimiento con la adquisición de nuevos clientes. 

• Herramientas construidas a medida:

  Es una de las mejores modalidades que puedes aplicar, dado que ofrecen una base y a partir de ahí, puedes desarrollarlas como necesites. 

• Según sus áreas funcionales

Dentro de esta clasificación, se pueden considerar dos grupos: 

• Los ERP:

  Estas herramientas permiten la aglomeración de todo, permiten que la empresa controle todos los flujos de información que se van generando en cada área de la organización. 

De esta manera, es posible integrar todos los departamentos, eliminando los programas especializados para cada uno de ellos. 

• Herramientas específicas:

  Son las herramientas que se enfocan en un área específica de la empresa. Es posible que se apliquen en un área funcional concreta o a sectores específicos, como los restaurantes.

Ejemplo de herramientas

Son muchas las herramientas entre las que puedes elegir, la decisión que tomes dependerá de aquello que quieras lograr con tu marca. A continuación, algunas de las más interesantes: 

Tableu

Con esta herramienta puedes realizar un análisis e inteligencia de negocios. El principal servicio de este software es la visualización de datos interactivos enfocados en la inteligencia empresarial. 

Qlick

Es considerada una de las herramientas de uso imprescindible, combina todos los datos, ayuda a crear informes y obtener conocimientos de forma rápida. 

Incluye inteligencia de negocios impulsada por el usuario y análisis de conversación, así como la integración de datos. 

Power BI

Esta no es solo una herramienta de Inteligencia Empresarial, es un servicio de análisis empresarial que ofrece Microsoft con la finalidad de proporcionar visualizaciones interactivas con una interfaz simple e intuitiva. De esta forma, los usuarios pueden crear sus propios informes y paneles.

Conclusiones

Las herramientas de Business Intelligence tienen gran protagonismo en la actualidad, son muchas las empresas que realizan la toma de decisiones en base a los análisis de estos softwares. 

Contar con esta excelente opción tecnológica, puede generar excelentes beneficios para tu organización, entre ellos, mayor rentabilidad, agilidad en los procesos, mejor toma de decisiones, entre muchos otros aspectos. 

Te puede interesar: 

• Talento de TI y consultoría. Lo que tu empresa necesita para alcanzar sus metas
• Soluciones empresariales estratégicas y tendencias tecnológicas que debes conocer
• Soluciones tecnológicas que puedes y debes implementar en tu empresa en los próximos 5 años