MATRIX GO en los MEDIOS
Artículo original en: Intelligence.Garden: https://intelligence.garden/automacao-robotica-de-processos-avanca-no-brasil-e-se-integra-cada-vez-mais-a-ia/
La automatización robótica de procesos (RPA) está ganando terreno en las empresas brasileñas, pero su tasa de adopción aún varía considerablemente entre sectores. Industrias como la automotriz, la farmacéutica, la de bienes de consumo y la fabricación de alta tecnología están a la vanguardia, impulsadas por la madurez tecnológica y la necesidad de integrar sistemas previamente aislados, como ERP, MES y SCADA, para acelerar el flujo de información y mejorar la precisión en la toma de decisiones.
Implementar RPA (Automatización Robótica de Procesos) es una estrategia para aumentar la eficiencia y reducir errores. Implica el uso de robots de software para automatizar tareas repetitivas basadas en reglas que antes realizaban los humanos. Si se logra con éxito, suele seguir un ciclo de vida estructurado.
Según expertos entrevistados por el Portal Inteligencia. JardínLa industria sigue siendo la mayor adoptante de la automatización robótica, seguida de cerca por el sector logístico y, más recientemente, el comercio minorista y el comercio electrónico. Sin embargo, sectores como la educación, los seguros y el sector jurídico aún se encuentran en las primeras etapas de adopción, donde no existe una automatización estructurada de procesos.
En la vida diaria, la RPA se utiliza para automatizar tareas repetitivas y administrativas que respaldan la producción y el servicio. Esto incluye la generación automática de informes de calidad, la transferencia de datos entre sistemas, la apertura de órdenes de mantenimiento preventivo basadas en sensores, la reposición automática de inventario y el registro digital de inspecciones. Lo que antes era trabajo repetitivo, como rellenar hojas de cálculo e introducir datos, ahora lo gestionan robots de software.
"Esto libera a los profesionales para centrarse en el análisis, la mejora de procesos y la toma de decisiones. Esto suele aumentar tanto la productividad como la satisfacción laboral", explica Michael Lopes, ingeniero de automatización con más de 10 años de experiencia, quien ha desarrollado soluciones para empresas como Tesla, GM y Ford, centrándose en la eficiencia energética, la automatización de líneas de producción y la integración robótica.
En los sectores servicios, la RPA también está presente en la atención al cliente, con chatbots, voicebots y asistentes virtuales, así como en rutinas financieras y contables, como conciliaciones bancarias y emisión de facturas.
Wagner Loch, Director de Operaciones de Under Protection, empresa de soluciones de seguridad de la información, afirma que la automatización libera a los analistas de tareas repetitivas, permitiéndoles centrarse en la investigación, la identificación de amenazas y la mejora continua de los playbooks (guías estandarizadas que describen paso a paso cómo realizar tareas o responder a situaciones específicas). "El objetivo no es reducir la plantilla, sino aumentar la formación y garantizar la actualización constante de los profesionales", enfatiza Loch.
Optimizar vs. Automatizar
Sin embargo, antes de automatizar, los expertos recomiendan optimizar. Esto se debe a que, aunque a menudo se usan indistintamente, optimizar y automatizar son acciones diferentes, y comprender esta diferencia es crucial para mejorar los procesos de forma eficiente.
Optimizar Significa mejorar un proceso eliminando desperdicios, corrigiendo errores y reduciendo cuellos de botella. Analizar lo que se está haciendo, identificar pasos innecesarios y reorganizar el flujo de trabajo para hacerlo más ágil y rentable. Esta mejora puede o no implicar tecnología.
Automatizar, a su vez, implica el uso de tecnología para garantizar que el proceso se ejecute con la mínima intervención humana posible. Esto implica herramientas como RPA (automatización robótica de procesos), inteligencia artificial o sistemas integrados.
Optimizar significa 'ordenar': eliminar pasos innecesarios, simplificar y corregir fallas del proceso. Automatizar significa usar tecnología para que este proceso se ejecute solo. En un entorno industrial, es mucho más eficiente optimizar de antemano. Si automatizas un proceso lleno de cuellos de botella, solo solucionarás los errores más rápido, explica Michael Lopes.
Entiendo que la optimización consiste en mejorar un proceso reduciendo desperdicios, errores y cuellos de botella. La optimización puede o no implicar tecnología y automatización. Por ejemplo, revisar un paso innecesario en un proceso representa una optimización, que no implica necesariamente la adopción de RPA. La automatización, en cambio, incluye tecnología para ejecutar mejor los procesos, añade. Nicola Sánchez, CEO de Matriz Go, empresa especializada en el desarrollo de plataformas tecnológicas enfocadas en el engagement y las relaciones entre empresas y clientes.
¿Y qué pasa con los equipos cuando RPA entra en escena?
Contrariamente a la creencia popular, la tendencia no es simplemente recortar empleos, sino redistribuir roles hacia actividades más estratégicas. En las fábricas, los profesionales están abandonando las tareas manuales y centrándose en el análisis de datos y la mejora de procesos. En el sector servicios, se están reasignando equipos para supervisar sistemas o gestionar casos complejos, mientras que la automatización absorbe la rutina.
Según nuestra experiencia con nuestros clientes, cuando automatizan un proceso de servicio o ventas, tienden a trasladar a los equipos a tareas más estratégicas o de supervisión, mientras que se eliminan nuevas contrataciones para tareas operativas y mecánicas. Esta es la tendencia que observo con más frecuencia, afirma Sánchez.
Aún así, desde una perspectiva más realista, según el CEO, aunque RPA puede usarse para reasignar personas a roles más estratégicos, lo cierto es que muchas empresas —sobre todo cuando priorizan la reducción de costes a corto plazo— ya optan por sustituir parte de su personal por automatización, eliminando puestos operativos y repetitivos.
Esto se explica por sus claros beneficios: con una precisión cercana a 100% y una mínima influencia de factores emocionales o sesgos sociales, la RPA garantiza resultados consistentes y fiables. El mantenimiento preventivo se vuelve más eficiente, con órdenes emitidas automáticamente antes de que las máquinas fallen, lo que reduce el tiempo de inactividad inesperado.
La precisión de los datos también aumenta, ya que la automatización elimina errores tipográficos y otros errores humanos, lo que aumenta la fiabilidad de la información. Además, los informes e indicadores se actualizan constantemente, lo que permite tomar decisiones más rápidas y asertivas.
“Por ejemplo, en un servicio crítico con un cliente más nervioso, la IA puede identificar la emoción del cliente y actuar en consecuencia con precisión y asertividad (algo imposible de garantizar en el mismo escenario con el servicio humano”, añade el CEO de Matriz Go.
Los resultados positivos, como una mejor experiencia y satisfacción del cliente, así como una mejor calidad de vida del equipo, ya son visibles, aunque son más difíciles de medir, señalan los expertos.
Para el profesor Hércules Lima Ramos, de la Escuela Técnica Superior de UMF, Las ganancias con RPA ya son significativas y pueden medirse:
Un robot trabaja 24/7, sin descansos. Puede procesar un volumen de datos mucho mayor y más rápido que una persona. Dado que el robot sigue reglas predefinidas, el riesgo de error humano (como la introducción incorrecta de datos) prácticamente se elimina. Esto aumenta la precisión y la calidad del trabajo. También ofrece beneficios de cumplimiento normativo: la RPA garantiza que los procesos cumplan estrictamente las normas y regulaciones, lo que facilita la auditoría.
Escenarios y desafíos futuros
El futuro apunta a que RPA se integrará cada vez más con la inteligencia artificial, especialmente la inteligencia generativa, haciendo que los robots de software sean más adaptables y capaces de interpretar contextos para tomar decisiones.
En opinión de Michael Lopes, los desafíos siguen siendo importantes. Esto se debe a que «muchas fábricas operan con sistemas heredados difíciles de integrar, lo que dificulta la adopción de nuevas soluciones».
A esto se suma la falta de infraestructura y gobernanza, la resistencia natural de quienes temen perder terreno frente a la tecnología y las dificultades para mapear correctamente los procesos, un paso fundamental para que la automatización funcione de manera eficiente.
A Nicola Sánchez, el abordaje del factor humano, la resistencia al cambio y la sensación de que “la máquina me quitará el puesto” son los principales cuellos de botella que las empresas deberán afrontar para adoptar la tecnología.
Otra tendencia futura es que RPA trabaje junto con el aprendizaje automático, interpretando datos de cámaras y sensores en tiempo real y automatizando procesos de extremo a extremo, desde el pedido del cliente hasta la entrega.
Las soluciones en la nube y las implementaciones rápidas también deberían democratizar el acceso para las pequeñas y medianas empresas.
Se espera que sectores como las telecomunicaciones, el farmacéutico, la salud, la logística, la automoción, la alimentación, las bebidas y los servicios financieros, así como la propia industria, sientan este impacto con mayor intensidad en los próximos años.
"De cara al futuro, RPA se integrará cada vez más con la inteligencia artificial y el análisis predictivo, lo que permitirá acciones más inteligentes, como ajustar automáticamente un plan de producción en función de la demanda o el rendimiento de la máquina", afirma Michael Lopes.
Para el profesor Hércules Lima, la adopción de RPA también enfrenta barreras como el alto costo inicial y la complejidad de la integración con sistemas heredados, que representan barreras importantes para la implementación de RPA.
"Esta combinación de RPA con otras tecnologías más avanzadas es probablemente lo que definirá el futuro del trabajo. Donde hoy vemos un robot realizando una tarea, pronto veremos un sistema completo aprendiendo y adaptándose", afirma el profesor.
Por otra parte, Wagner Loch, de Under Protection, cree que los mayores desafíos de la automatización son tres: calidad de los datos, integración de sistemas y gestión de cambios.
La automatización solo es eficaz si los datos de entrada son fiables y están estandarizados; de lo contrario, existe el riesgo de errores de automatización. En Brasil, aún encontramos entornos con múltiples plataformas antiguas que dificultan la integración nativa entre herramientas, lo que requiere personalización e inversión adicional. Además, existe un problema cultural: los equipos necesitan confiar y comprender los flujos de trabajo automatizados, evitando la resistencia a su uso y garantizando una supervisión cualificada, reflexiona.
