Posts publicados por Adrián Ortuño

RPA

Cuando se va a realizar un proyecto de RPA, siempre surge la misma duda, cómo poder calcular el ROI del proyecto y cuánto tiempo se va a tardar en ver esos efectos beneficiosos de robotizar un proceso dentro de la compañía, a continuación vamos a repasar los puntos clave a tener en cuenta en el ROI de un RPA.

¿Qué es el ROI de un RPA?

El ROI es medir el retorno de la inversión de un proyecto. Cuando normalmente se suele escuchar o hablar acerca del ROI de un proyecto siempre se centraliza única y exclusivamente en escuchar o hablar de euros, es decir, el dinero invertido en un proyecto con respecto al dinero que ese proyecto genera para poder cuantificar en cuanto tiempo la inversión estará amortizada.

Sin embargo, cuando se habla del ROI en un RPA hay que tener en cuenta más elementos a parte de los meramente cuantitativos, como la mejora en la eficacia en el trabajo o el soporte que obtienen los trabajadores de la compañía al tener estos procesos robotizados. Por tanto, para poder calcular el ROI de un RPA se deberán tener en cuenta más apartados.

¿Cómo calcular el ROI de un RPA?

Para calcular el ROI hay que tener en cuenta que el retorno empieza de forma inmediata, una vez el proceso está implantado ya empieza a ser beneficioso para la empresa, por tanto, no hay que esperar un tiempo hasta que empieza a funcionar y a partir del cual empezar el retorno de la inversión, si no que de forma inmediata se puede cuantificar la carga de trabajo que el proceso estará realizando con respecto al tiempo que tardaría el trabajador en realizarlo.

Un ejemplo sencillo sería el cálculo en base al coste en horas del trabajador, si por cada hora un trabajador costara a la empresa 20€, y la robotización de procesos le está liberando a un departamento de 4h al día de trabajo rutinario, se puede concretar que el ROI diario de manera cuantitativa es de 80€ al día. Si se extiende a la semana sería de 400€ y al mes un total de 1.600€.

Este no es el único factor para tener en cuenta el cálculo del ROI de un RPA, el trabajador que ya no tiene que realizar estas tareas repetitivas y tediosas va a tener 2 beneficios inmediatos:

  • El primero de estos beneficios es que el trabajador puede dedicar ese tiempo en otras tareas de más valor para la empresa, por tanto, esas 4h diarias que antes dedicaba única y exclusivamente a estas tareas que ahora el proceso robotizado le está liberando las puede dedicar a tareas de mucho más valor para la propia empresa. Con lo cual al ROI del proceso también se le pueden sumar estos 80€ al día de este trabajo que de no ser por el robot no se podría realizar en este momento, lo cual conllevaría que este trabajo se debería posponer suponiendo además un retraso en tareas de más relevancia para la empresa.
  • El segundo beneficio es liberar al trabajador de estas tareas repetitivas reduciendo el agotamiento gradual que generan y mejorando la satisfacción de su empleados, algo difícil de medir en términos cuantitativos pero que mejora la eficiencia del trabajo y la motivación dentro del puesto de trabajo.

Para tener una visión global del ROI de un RPA también se deben tener en cuenta factores que afectan al trabajo desempeñado por el robot, estas tareas que se han delegado en el robot siempre se van a ejecutar de la misma forma, en las mismas circunstancias, impulsando la productividad al máximo y evitando errores que supondrían un retrabajo dentro de los departamentos.

Pese a este ejemplo expuesto, hay que tener siempre en mente que el robot nunca se cansa, con lo cual hay que considerar siempre que el robot óptimo y al que más rendimiento se le saca es aquel que tiene suficientes procesos como para estar la mayor parte del día realizando trabajos para la empresa.

Conclusiones

En un proyecto RPA el retorno empieza de forma inmediata y hay que tener varios factores a la hora de determinar el ROI, la parte más directa es la referente a las horas de trabajo que el proceso robotizado está desempeñando para la empresa, pero adicionalmente también hay otros factores más difíciles de cuantificar pero que el proceso también impulsa como son la reducción de errores y motivación en los trabajadores al verse liberados de trabajos tediosos y repetitivos.

A todo esto, hay que sumarle que los propios trabajadores liberados de estas tareas repetitivas también podrán desempeñar otras tareas de más valor para la empresa con lo cual esto incrementa en gran medida el ROI del proceso pues no solamente está sacando trabajo si no que permite que trabajo de más relevancia también se pueda realizar en paralelo por las propias personas a las que el robot está liberando.

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En los últimos 30 años hemos asistido a un incremento exponencial en el número de dispositivos y software que generan datos para satisfacer las necesidades actuales de usuarios y empresas. Estas últimas, almacenan, interpretan, administran, transforman y procesan estos datos para proporcionar un conocimiento que aporte valor.

Poder extraer este conocimiento del análisis de los datos con los que opera cualquier empresa depende en gran medida de su capacidad para captar, almacenar, procesar y visualizar esos mismos datos. El volumen de datos con los que muchas de ellas tienen que lidiar en su día a día implica la necesidad de emplear grandes infraestructuras de almacenamiento y procesamiento que, a nivel local, pocas son capaces de asumir.

Por ello, el uso de servicios en la nube como Microsoft Azure, Amazon Web Services o Google ha experimentado un importante crecimiento en los últimos años. Estos servicios proporcionan la infraestructura física y lógica para poder almacenar y procesar todos esos datos, evitando así cualquier inversión de capital inicial y operando bajo un modelo de pago por uso. Además de la infraestructura, los entornos en la nube se encargan de realizar su mantenimiento, permitir su escalabilidad de una forma rápida y sencilla, asegurar su disponibilidad, así como ofrecer soporte técnico para las empresas a las que ofrecen este servicio.

A la hora de abordar un proyecto Big Data en un servicio en la nube se ha de optar por una infraestructura que disponga de los elementos necesarios para definir una base sólida que permita crecer a medida que se requiera una mayor funcionalidad. En una primera etapa podemos dividir el proyecto en cinco pilares fundamentales, junto con una serie de cuestiones a tratar antes de realizar la contratación del servicio:

  1. Captación o ingesta.
    • ¿De dónde vienen los datos?
    • ¿Cuántos orígenes de datos hay?
    • ¿Son accesibles desde los servicios en la nube o ha de crearse accesos específicos?
  2. Almacenado.
    • ¿Existe variedad de datos (texto, logs, imágenes, vídeos, etc)?
    • ¿Cuál es la estructura de los datos?
    • ¿Qué volumen de datos se va a tratar?
    • ¿Cuál es la velocidad de entrada de estos datos?
  3. Procesado.
    • ¿Debe responder a eventos en tiempo real, o un gran volumen de datos en un flujo continuo de tiempo ilimitado?
    • ¿Qué tiempos de latencia se admiten?
    • ¿Qué complejidad tiene el análisis a realizar sobre los datos?
  4. Análisis avanzado
    • ¿Qué tipo de análisis se desea realizar, análisis predictivo o descriptivo?
    • ¿Se requerirá del uso de herramientas de Inteligencia Artificial?
  5. Visualización.
    • ¿Quién va a tener acceso a los análisis generados?
    • ¿Existen diferentes niveles de acceso a la información?
    • ¿Con qué frecuencia se va a interpretar los resultados?

Resolver estas preguntas permite seleccionar qué tecnologías o elementos compondrán la infraestructura que albergue el proyecto. En el área de Business Intelligence y BigData de sumamoOs ayudamos a las empresas a dar respuesta a estas cuestiones y a adoptar la infraestructura más adecuada para los requisitos del proyecto.