HPE entre los líderes de almacenamiento de Gartner
La tasa de crecimiento entre 2018 y 2023 de estas herramientas RPA, que permiten mejorar la productividad y la experiencia de cliente y reducir los costos, será superior al 400%.
Vía CIO España
El empleo de herramientas RPA o de automatización robótica de procesos es una tendencia en auge en las empresas a la hora de evitar la realización de tareas repetitivas que no necesitan de trabajo humano para completarse, lo que agiliza el trabajo en TI y ayuda a destinar recursos que antes se empleaban en la cobertura de estas actividades a otras en las que se genere valor. Esto está llevando al crecimiento del mercado de software: se espera que para 2022 la factura de este nicho llegue a los 2.400 millones de dólares.
Entre las múltiples industrias y verticales en los que se espera que tenga un importante grado de penetración está el sector financiero, que se cuenta además entre los primeros en incorporar este tipo de tecnologías. La consultora Juniper Research cifra el crecimiento del RPA en banca en más del 400% entre 2018 y 2023, un periodo en el que pasará de ingresar 200 millones de dólares a 1.200 millones.
Por regiones, la mayor parte de los ingresos derivados de la aplicación de RPA en el sector financiero se concentrará en Norteamérica, seguido por Europa Occidental. Entre las dos zonas copan la práctica totalidad del mercado.
El estudio de la firma de investigación Traditional Banks and Fintech indica que la adopción de esta tipología de herramientas se encuentra, sin embargo, en una fase inicial en muchas de las compañías y que aún puede experimentar ciertas trabas en su desarrollo, como un bajo nivel de comprensión entre el equipo encargado de su implantación, la pobre definición de los beneficios que puede aportar o no tener en cuenta la importancia de la estrategia de después del despliegue.
En la automatización robótica de procesos en el sector financiero tienen un papel esencial los chatbots, como herramienta que permite una atención al usuario ágil a jornada completa. Sin embargo, y pese a su popularidad, aún deben refinarse y mejorar en inteligencia para alcanzar su potencial. En esto tendrá un papel importante la inversión en los procesos de aprendizaje, mediante técnicas de IA y machine learning.
