Conrado Meli – Socio en Primus comenta sobre el análisis estratégico con RPA para la organizaciones:
En la era digital actual, la toma de decisiones informadas es fundamental para el éxito de cualquier organización. Para lograrlo, es esencial contar con datos precisos y relevantes. Aquí es donde la Automatización de Procesos Robóticos (RPA) desempeña un papel crucial al genera un activo invaluable, como lo son los datos estructurados y procesables para el análisis tanto de su propio funcionamiento como del negocio que apoya.
Los RPA son expertos en la automatización de tareas repetitivas y basadas en reglas. Esto incluye la captura de datos de diversas fuentes, como correos electrónicos, documentos escaneados, formularios web y sistemas heredados. Al automatizar la extracción de datos de estas fuentes, los RPA pueden generar conjuntos de datos estructurados de manera eficiente y consistente.
¿Por qué son tan importantes estos datos estructurados?
Mejora de la toma de decisiones:
Los datos estructurados generados por la RPA son consistentes y precisos, lo que permite tomar decisiones basadas en información confiable
en tiempo real. Esto es fundamental para una toma de decisiones ágil y efectiva.
Eficiencia operativa:
Al automatizar procesos, la RPA garantiza la coherencia en la captura de datos, reduciendo errores y acelerando los flujos de trabajo. Esto se traduce en una mayor eficiencia operativa y una reducción de costos significativa.
Innovación impulsada por datos:
Los datos estructurados son el combustible para la innovación. Facilitan el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y análisis avanzado que pueden revelar ideas valiosas y oportunidades comerciales que de otra manera podrían pasar desapercibidas.
Cumplimiento y seguridad:
La RPA garantiza un seguimiento riguroso y el cumplimiento normativo al generar registros detallados de todas las actividades. Esto es especialmente importante en industrias altamente reguladas como la financiera y la sanitaria.
¿Cómo podemos aprovechar al máximo estos datos estructurados?
Integración inteligente:
Asegurémonos de que los datos estructurados generados por la RPA se integren de manera efectiva con otros sistemas y aplicaciones empresariales. Esto
garantiza que estén disponibles para su análisis y uso en toda la organización.
Análisis avanzado:
Invierte en capacidades analíticas avanzadas para extraer insights significativos de los datos estructurados. Esto puede incluir análisis predictivos, detección
de tendencias y modelos de machine learning.
Automatización cognitiva:
Explore oportunidades para llevar la automatización al siguiente
nivel mediante la incorporación de capacidades cognitivas como el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora.
Para ayudar con esto el RPA pueden ayudar a superar este desafío de varias maneras con la Automatización de la Recopilación de Datos, donde buscan activamente información relevante en fuentes internas y externas, llenando las lagunas de datos de manera continua. Validación y corrección de Datos incompletos o inexactos, mejorando la calidad de la información disponible. Y
por último, con uno de sus fuertes siendo puentes entre sistemas dispares, permitiendo la transferencia de datos de manera fluida y completa.
Es por esto que la automatización con RPA no solo automatiza tareas, sino que también es una herramienta poderosa para generar datos estructurados de alta calidad para el análisis
estratégico. Esto proporciona a las organizaciones información valiosa para la toma de decisiones informadas y una ventaja competitiva en un mundo empresarial cada vez más orientado por
datos. La implementación de soluciones RPA puede ser la clave para superar desafíos relacionados con la falta de información y acelerar el crecimiento y la eficiencia organizativa.
