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Lo que querías saber sobre RPA pero tenías miedo de preguntar

27 de Abril de 2022
por Matthew Miller

En la última publicación de esta serie, profundizamos en las características clave del software de automatización de procesos robóticos (RPA) para ayudar a los compradores a encontrar el software adecuado para sus necesidades particulares. En esta pieza, ampliaremos la perspectiva para entender cómo encaja en tendencias históricas más amplias en el espacio de RPA y más.

El software RPA es una solución tecnológica para un problema antiguo: ejecutar tareas repetitivas de manera automatizada. Hemos visto este tipo de solución surgir en la revolución industrial cuando lo que antes realizaban los humanos comenzó a ser realizado por máquinas operadas por humanos. Ahora, damos por sentada este tipo de colaboración máquina-humano, a veces olvidando cuánto interactuamos y dependemos de las máquinas. Todo, desde la fabricación de automóviles hasta la agricultura, depende de este tipo de simbiosis.

RPA es una nueva perspectiva sobre un problema antiguo

Con el auge de las computadoras y el software, los humanos pasan gran parte de su tiempo haciendo clic en botones y mirando pantallas. Los trabajadores de recursos humanos, por ejemplo, reciben documentos emitidos por el gobierno de nuevos empleados, arrastran esos documentos a los sistemas de recursos humanos y actualizan esos sistemas con la información relevante. Así como los agricultores obtienen "superpoderes" con el uso de maquinaria como tractores y arados, los trabajadores de recursos humanos y otros profesionales de negocios pueden aumentar su trabajo y habilidades con el uso de software de automatización como RPA.

La tecnología RPA, a un nivel básico, graba la pantalla de un trabajador y anota los clics y movimientos del ratón. Pueden usar bots para automatizar estas tareas para ayudar a los empleados y quitarles de las manos las tareas repetitivas. En el ejemplo anterior, la tecnología RPA puede automatizar el proceso al ingerir los documentos y cargarlos automáticamente en los sistemas relevantes. Los tipos más avanzados utilizan reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para determinar el texto contenido y, en consecuencia, actualizar los campos en los sistemas de recursos humanos con él.

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Las tendencias de revisión en G2 destacan que RPA está abierto a todos

Al igual que la maquinaria que fue el núcleo de la revolución industrial, el software RPA está abierto a todos y puede ser utilizado por empresas tanto grandes como pequeñas. Aunque la mayoría de los revisores de G2 para la categoría de software de Automatización de Procesos Robóticos (RPA) provienen de empresas grandes, el 49% proviene de pequeñas y medianas empresas.

RPA reviewers on G2 by customer segment served

Porcentaje de reseñas en G2 basado en el segmento de clientes atendidos

Hemos encontrado que los usuarios de RPA provienen de todo el mundo, siendo la región más grande para los revisores Asia-Pacífico.

RPA reviewers on G2 based on region

Revisores de G2 por región

Finalmente, si observamos las principales industrias para los revisores de RPA, encontramos que después de los usuarios de TI y software, los servicios financieros son la principal industria que revisa el software RPA en G2. Esto también está respaldado por datos de AI Multiple, que encontró que el 51% de las soluciones RPA están dentro de las industrias de banca, servicios financieros y seguros. Esto es lógico y de esperarse, ya que los servicios financieros tienen muchas tareas repetitivas como parte de sus negocios, como recibir pagos y procesar pagos.

top industries to which RPA reviews belong to

Principales industrias para los revisores de RPA en G2

¿Qué significa todo esto para el comprador?

¿Cuál es la moraleja de esta historia?

En la próxima publicación de esta serie, analizaremos las tendencias de RPA en torno al costo, el ROI y la implementación.

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Matthew Miller
MM

Matthew Miller

Matthew Miller is a research and data enthusiast with a knack for understanding and conveying market trends effectively. With experience in journalism, education, and AI, he has honed his skills in various industries. Currently a Senior Research Analyst at G2, Matthew focuses on AI, automation, and analytics, providing insights and conducting research for vendors in these fields. He has a strong background in linguistics, having worked as a Hebrew and Yiddish Translator and an Expert Hebrew Linguist, and has co-founded VAICE, a non-profit voice tech consultancy firm.