Automatización de procesos digitales (DPA): Guía completa sobre DPA, BPM y transformación empresarial

A medida que las empresas avanzan en su transformación digital, la orquestación inteligente combina cada vez más la IA con agentes y la ejecución determinista, lo que permite que la IA se encargue de las decisiones que requieren criterio por sobre la lógica basada en reglas, sin reemplazarla. Esa combinación permite a las organizaciones gestionar decisiones y excepciones más complejas en toda la empresa.

Puntos clave

• La automatización de procesos digitales amplía la gestión de procesos empresariales mediante el uso de herramientas de bajo código, IA y automatización a fin de orquestar flujos de trabajo en múltiples aplicaciones y sistemas.
• El enfoque se centra en los procesos integrales, que conectan tareas individuales y traspasos de responsabilidad en flujos de trabajo coordinados, en lugar de automatizar actividades aisladas.
• Las plataformas de bajo código hacen que la automatización sea más accesible y permiten que los usuarios de negocio y quienes desempeñan el rol de citizen developer creen y adapten flujos de trabajo con menor dependencia del desarrollo de software tradicional.
• Complementa los bots basados en tareas y la IA, mediante reglas deterministas para las tareas rutinarias, mientras que la IA respalda las decisiones, las excepciones y las entradas no estructuradas.
• El objetivo es una transformación digital más amplia, lo que mejora la eficiencia operativa y, al mismo tiempo, crea experiencias más rápidas y coherentes para clientes y empleados.

¿Qué es la automatización de procesos digitales?

La automatización de procesos digitales (DPA) utiliza herramientas de desarrollo de bajo código para automatizar y orquestar procesos que abarcan varias aplicaciones, y se centra en flujos de trabajo integrales en lugar de tareas aisladas. El concepto fue acuñado por Forrester Research en 2017 para describir la transición de las engorrosas suites heredadas hacia una orquestación de bajo código más ágil.

La DPA moderna reúne cuatro bloques de construcción principales: plataformas de bajo código, motores de orquestación de flujos de trabajo, inteligencia artificial y automatización robótica de procesos (RPA). En conjunto, estas tecnologías permiten a las organizaciones coordinar el trabajo entre aplicaciones que, históricamente, operaban de manera aislada. Las interfaces de programación de aplicaciones (API) pueden conectar directamente las aplicaciones modernas, mientras que los bots de software pueden interactuar con sistemas que carecen de API u otros métodos de integración. La IA puede interpretar información y respaldar la toma de decisiones dentro del flujo de trabajo.

Las interfaces de bajo código amplían aún más el grupo de personas que puede participar en la automatización. En lugar de exigir a los desarrolladores que programen cada automatización de flujos de trabajo desde cero, los citizen developer autorizados pueden usar herramientas visuales de arrastrar y soltar para diseñar y modificar procesos, siempre que se mantengan dentro de los estándares de gobernanza empresarial.

DPA profunda frente a DPA amplia: el marco de Forrester

Hay dos capas distintas en este enfoque que Forrester Research distingue como las tecnologías DPA profunda y DPA amplia.

La capa profunda representa la evolución de las plataformas heredadas hacia sistemas de bajo código preparados para la nube, capaces de gestionar procesos empresariales complejos que requieren un alto nivel de integración. La capa amplia pone énfasis en herramientas más ligeras y accesibles que permiten a un grupo más amplio de usuarios de negocio automatizar flujos de trabajo relativamente simples.

Esta distinción ayuda a las organizaciones a adaptar la tecnología a la complejidad de los procesos. Un flujo de trabajo de importancia crítica que abarca varios sistemas empresariales puede requerir capacidades profundas, mientras que los flujos de trabajo departamentales pueden beneficiarse de herramientas amplias que empoderan a los citizen developers.

Diferencias entre las capas de automatización

La orquestación integral, la gestión de procesos heredados y el enfoque basado en tareas de los bots abordan distintas capas de mejora. La orquestación moderna evolucionó a partir de la gestión de procesos empresariales (BPM) y puede incorporar bots de software como componentes de ejecución dentro de flujos de trabajo más amplios. En lugar de ser tecnologías que compiten entre sí, cada vez más funcionan en conjunto.

Una evolución desde la gestión tradicional de flujos de trabajo: DPA versus BPM

La principal diferencia entre la DPA y la BPM es la forma en que se digitalizan y se ejecutan los procesos. Tradicionalmente, la BPM se centra en el modelado, la gestión y la optimización de los procesos de negocio, mientras que la DPA amplía esos principios con el desarrollo de bajo código, la IA, las integraciones modernas y las experiencias digitales. La DPA no elimina la gestión de procesos de negocio. Moderniza y amplía muchos de sus conceptos fundamentales.

Diferencias en el alcance y la ejecución: DPA versus RPA

La diferencia clave entre la DPA y la RPA es el alcance. La automatización robótica de procesos suele automatizar tareas repetitivas específicas al imitar las interacciones humanas con el software, mientras que la DPA orquesta la automatización integral de flujos de trabajo entre aplicaciones, personas, datos y automatizaciones.

Beneficios clave de la automatización de procesos digitales

La DPA ofrece eficiencia operativa, ahorro de costos, menos errores manuales, experiencias del cliente más rápidas y mayor escalabilidad al digitalizar flujos de trabajo integrales y conectar los sistemas aislados. Reduce los errores en el ingreso manual de datos y optimiza la experiencia de los clientes y los empleados.

Los beneficios clave son los siguientes:

• Mayor eficiencia operativa y productividad. La automatización de flujos de trabajo reduce la entrada repetitiva de datos y los cambios entre sistemas, lo que permite a los empleados dedicar más tiempo a tareas de mayor valor.
• Reducción de los costos operativos. El procesamiento en tiempo real permite a las organizaciones gestionar mayores volúmenes de transacciones sin que aumente proporcionalmente el esfuerzo manual.
• Mayor precisión y cumplimiento. Los procesos estandarizados pueden reducir los errores manuales y, al mismo tiempo, generar flujos de trabajo y rastros de auditoría consistentes, lo cual es particularmente importante en los servicios financieros, la atención médica y otros sectores regulados.
• Experiencias mejoradas para los clientes. El procesamiento directo reduce las demoras entre las solicitudes de los clientes y los resultados.
• Mayor escalabilidad. Los flujos de trabajo digitales permiten a las empresas absorber mayores volúmenes de transacciones sin aumentar la cantidad de empleados.

Las ganancias potenciales pueden ser considerables. Un cliente del sector de las telecomunicaciones logró un aumento de 108 veces en la eficiencia de las operaciones de cobranza y ahorró USD 635 000 al mes en horas de trabajo manual con 102 automatizaciones.

Ejemplos y casos de uso comunes

Entre los casos de uso más comunes de la DPA se encuentran la incorporación de clientes, la gestión de facturas y compras, el cumplimiento de pedidos y la gestión de solicitudes de autoservicio; procesos que abarcan múltiples sistemas y que antes requerían traspasos manuales.

• Incorporación de clientes: la DPA puede coordinar las verificaciones de conocimiento del cliente (KYC), la generación de credenciales y las comunicaciones de bienvenida. Al conectar estos pasos, las organizaciones pueden acortar los ciclos de incorporación. Por ejemplo, la solución de IA con agentes para la incorporación reduce el tiempo de revisión de KYC/prevención del lavado de dinero (AML) hasta en un 60%, con un 50% menos de errores manuales.
• Gestión de facturas y compras: la automatización de flujos de trabajo puede extraer información de facturas, validarla con órdenes de compra, transferir datos entre los sistemas financieros y los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), derivar las excepciones para su revisión e iniciar los procesos de aprobación o pago.
• Cumplimiento de pedidos: la DPA puede conectar los sistemas de pedidos para calcular impuestos, generar manifiestos y comunicar a los clientes el estado del seguimiento.

Process Discovery puede ayudar a las organizaciones a identificar estas oportunidades de procesamiento directo al revelar actividades repetitivas, obstáculos y traspasos con alta fricción antes de decidir qué automatizar.

Impulsar la transformación digital con IA y orquestación

La automatización de procesos digitales conecta la ERP, la gestión de relaciones con el cliente (CRM) y los servicios en la nube mediante API, aplica análisis en tiempo real y deriva las excepciones que requieren un alto grado de criterio a agentes de IA o a personas para su revisión y aprobación.

La IA con agentes se suma a esa capa y no es su sucesora. La ejecución determinista continúa gestionando los pasos de alto volumen y basados en reglas del flujo de trabajo, mientras que la IA con agentes analiza las excepciones, las entradas ambiguas y las decisiones discrecionales que la lógica basada en reglas no puede resolver por sí sola.

Las herramientas de automatización de flujos de trabajo de bajo código extienden este enfoque a los usuarios de negocio, lo que permite a los citizen developer autorizados crear y ajustar flujos de trabajo sin tener que esperar a que los equipos de ingeniería programen cada cambio.

En este video, verá cómo Mihir Shukla, director ejecutivo de Automation Anywhere, y Craig Le Clair, vicepresidente y analista principal de Forrester Research, aclaran las diferencias cruciales entre los agentes de IA, la IA con agentes y la automatización de procesos. Analizan las tres clases de agentes de IA y explican por qué la orquestación empresarial entre silos es clave para lograr un retorno de la inversión (ROI) transformador y eficiencia operativa.

Desafíos comunes en la implementación (y cómo evitarlos)

Los mayores desafíos de la DPA en la evolución de la gestión de procesos de negocio son la resistencia al cambio, la complejidad de la integración con los sistemas heredados, la falta de claridad en cuanto a la responsabilidad de los procesos y la gobernanza a escala; no la tecnología en sí misma.

Las organizaciones pueden reducir esos riesgos comenzando por el análisis de procesos e identificando los flujos de trabajo de alto valor, en lugar de poner en marcha programas de transformación de gran envergadura que se implementan de forma repentina. Los proyectos piloto ofrecen la oportunidad de demostrar un valor cuantificable antes de ampliar la escala. Para obtener orientación sobre cómo estructurar estas iniciativas, el Marco de gestión de riesgos de IA del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) es un recurso voluntario para la gobernanza de los sistemas inteligentes.

Igualmente importante es que las organizaciones no deben optimizar un flujo de trabajo que no funciona. Digitalizar una secuencia ineficiente puede simplemente acelerar la ineficiencia. Las organizaciones deben identificar los pasos innecesarios y las responsabilidades poco claras antes de automatizar la ejecución.

Las empresas también necesitan un marco de gobernanza para los citizen developers, la IA, el acceso a los datos y la ejecución desde el inicio. Por último, los equipos deben tener en cuenta la deuda de integración: las API pueden simplificar las conexiones con las aplicaciones modernas, pero los sistemas heredados suelen requerir estrategias adicionales de integración o de bots.

Cómo Automation Anywhere ofrece automatización de procesos digitales a escala empresarial

Automation Anywhere reúne la orquestación de flujos de trabajo, la automatización robótica de procesos, la IA y la gobernanza empresarial para automatizar procesos en entornos tecnológicos complejos.

El sistema de automatización de procesos con agentes (APA) amplía la automatización con agentes de IA capaces de razonar y tomar medidas en los flujos de trabajo. El motor de razonamiento de procesos ofrece toma de decisiones con agentes para procesos complejos, mientras que Process Discovery ayuda a las organizaciones a identificar oportunidades de automatización de flujos de trabajo y a comprender cómo fluye realmente el trabajo entre equipos y sistemas.

En conjunto, estas capacidades permiten a las empresas combinar la ejecución determinista con la IA generativa y con agentes, al mismo tiempo que respaldan la seguridad, la gobernanza y la supervisión humana que requiere la automatización a escala de producción.

Conclusión: cómo convertir la complejidad de los procesos en una ventaja competitiva

Con Automation Anywhere, las empresas pueden transformar las operaciones heredadas en flujos de trabajo conectados y basados en datos. El sistema de automatización de procesos con agentes (APA) secuencia agentes de IA junto con la automatización determinista y las acciones humanas a lo largo de procesos integrales, lo que ayuda a los equipos a generar valor más rápido y ofrecer experiencias más consistentes para clientes y empleados.

La automatización de procesos digitales ha evolucionado desde la gestión de procesos de negocios (BPM) hasta convertirse en una disciplina impulsada por la IA para coordinar flujos de trabajo integrales que reducen los costos, minimizan los errores y mejoran la experiencia de los clientes y los empleados.

Gracias a una priorización basada en el descubrimiento, una gobernanza sólida y la plataforma de automatización empresarial adecuada, las organizaciones pueden combinar la DPA, la RPA y la IA con agentes para convertir los procesos fragmentados en la base de la transformación digital.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es la automatización de procesos digitales?

La automatización de procesos digitales utiliza tecnologías de bajo código, orquestación de flujos de trabajo, IA y automatización para digitalizar procesos empresariales de forma integral. A partir de la BPM, la DPA conecta sistemas aislados y automatiza los traspasos entre aplicaciones, lo que ayuda a las organizaciones a mejorar su eficiencia operativa y a crear experiencias más rápidas y consistentes para clientes y empleados.

¿En qué se diferencia el enfoque de la DPA de la BPM tradicional?

La BPM se centra, en términos generales, en modelar, gestionar y optimizar los procesos de negocio. La DPA hace evolucionar la BPM al incorporar el desarrollo de bajo código, la IA, integraciones modernas y la orquestación entre aplicaciones, lo que permite a las organizaciones digitalizar sus operaciones más rápido y dar mayor importancia a las experiencias del cliente y de los empleados.

¿Cuál es la diferencia entre la RPA y la DPA?

La RPA automatiza tareas repetitivas individuales al imitar las interacciones humanas con el software. La automatización de procesos digitales coordina flujos de trabajo integrales de mayor alcance. La DPA puede orquestar varios bots junto con API, IA, reglas de negocio y aprobaciones humanas para automatizar procesos que abarcan varios sistemas empresariales.

¿Cuáles son los principales beneficios de la automatización de procesos digitales?

Entre los beneficios de la automatización de procesos digitales se incluyen una mayor eficiencia, menores costos operativos, menos errores manuales, un mejor cumplimiento normativo, una mejor experiencia del cliente y una mayor escalabilidad. Al conectar sistemas aislados y automatizar los traspasos, la DPA también libera a los empleados de tareas repetitivas para que puedan enfocarse en actividades de mayor valor.

¿Cuáles son algunos ejemplos comunes de la automatización de procesos digitales?

Algunos ejemplos de la automatización de procesos digitales incluyen la incorporación de clientes, la gestión de facturas, las compras, el procesamiento de pedidos, la tramitación de reclamos y el autoservicio para empleados. Estos flujos de trabajo suelen abarcar varias aplicaciones y se benefician del procesamiento integral, que reduce la entrada manual de datos, los cambios entre sistemas y los traspasos entre empleados.

¿Cómo mejora la DPA la experiencia del cliente en comparación con la BPM tradicional?

La DPA mejora la experiencia del cliente al ofrecer interacciones digitales rápidas y personalizadas a través de canales web y móviles, mientras que la BPM tradicional se centra en modelar y gestionar el proceso en sí. La incorporación de la IA y la experiencia de usuario (UX) de bajo código optimiza todo el recorrido del cliente.