El poder del mapeo de datos en la atención sanitaria: ventajas, casos de uso y tendencias futuras. La rápida expansión del sector sanitario y de las tecnologías que lo sustentan genera una inmensa cantidad de datos e información. Las estadísticas muestran que alrededor de 30% del volumen mundial de datos se atribuye al sector sanitario, con una tasa de crecimiento prevista de casi 36% para 2025. Esto indica que la tasa de crecimiento es muy superior a la de otras industrias como la manufacturera, los servicios financieros y los medios de comunicación y entretenimiento.
10 minutos de lectura

Tendencias en RPA para 2025: ¿qué es lo próximo en automatización?

Si hoy le pidiera que describiera la automatización robótica de procesos (RPA) en cinco palabras, ¿qué diría? Automatización, eficiencia, bots, repetición, optimización: quizá sean las primeras que le vengan a la cabeza. Pero, ¿y si incluyera código bajo, GAN y minería de procesos? Probablemente pensaría, Espera, ¿qué tienen que ver con RPA?

Bueno, mucho, en realidad.

Como cualquier tecnología, la RPA no se detiene. Evoluciona rápidamente y cada año surgen nuevas tendencias. Precisamente por eso estamos aquí: para explorar las claves... Tendencias del mercado de RPA para 2025 y lo que significan para las empresas de todo el mundo.

Pero antes de sumergirnos en las tendencias, veamos algunas cifras. El mercado mundial de RPA se valoró en $22.790 millones en 2024 y se prevé que alcance $178.550 millones en 2033creciendo a una notable CAGR del 25,7%. Según Deloitte, 69% de organizaciones de Servicios Empresariales Globales (GBS) consideran la RPA una tecnología de transformación clave, lo que la convierte en el habilitador digital más solicitado. Así pues, el mensaje es claro: a medida que crezca la demanda, la RPA seguirá avanzando e integrando nuevas tecnologías para llevar la automatización al siguiente nivel.

¿Cuál será el futuro de la RPA en 2025? Analicemos tendencias clave que configuran su futuro.

Automatice de forma más inteligente, innove más rápido, con RPA haciendo el trabajo pesado.

Principales tendencias del mercado de RPA en 2025

La RPA específica del sector está tomando el relevo

En 2025, las empresas seguirán adaptando la RPA a sus necesidades concretas. Las soluciones de RPA específicas del sector ya no son opcionales, sino esenciales. Las herramientas genéricas que no abordan los retos reales son cosa del pasado. En su lugar, la automatización a medida impulsa operaciones más inteligentes, rápidas y rentables al abordar directamente los problemas específicos del sector.

El cambio a la RPA basada en la nube

La revolución de la RPA basada en la nube está haciendo que la automatización sea más fácil, rápida y escalable en 2025. Las empresas ya no necesitan hardware caro ni configuraciones complejas. Pueden despliegue instantáneo, amplíe los bots según sea necesario y confíe en los mejores proveedores de nube para la seguridad. Lo mejor de todo es que la implantación es rápida, por lo que las empresas pueden ver resultados reales en días, no en meses.

Flujos de trabajo más inteligentes con RPA colaborativo

En 2025, la RPA colaborativa definirá las estrategias de automatización. Las empresas ya no necesitarán la intervención humana para tareas repetitivas, solo para el pensamiento crítico y la toma de decisiones. Esta colaboración sin fisuras entre bots y personas aumenta la eficacia y permite a los empleados centrarse en el trabajo estratégico y de valor sin perder la supervisión ni el control..

La hiperautomatización cambia las reglas del juego

La hiperautomatización está transformando la forma en que las empresas automatizan los flujos de trabajo de principio a fin. En 2025, va más allá de los bots que ejecutan scripts... RPA, IA, aprendizaje automático y análisis trabajan juntos para gestionar cualquier tarea que se les proponga. El resultado es una automatización más inteligente, costes más bajos, menos errores y empresas más ágiles.

Minería de procesos para optimizar los flujos de trabajo empresariales

En 2025, las empresas no se limitarán a automatizar. Automatizarán de la forma correcta con la minería de procesos. Esta tecnología ayuda a las empresas a identificar ineficiencias y optimizar los esfuerzos de automatización. En lugar de aplicar RPA a ciegas, las empresas aprovechan los datos en tiempo real para detectar cuellos de botella, eliminar redundancias y automatizar con precisión para lograr la máxima eficacia e impacto..

Capacitar a los ciudadanos desarrolladores con RPA de bajo código

Olvídese de los días en los que la automatización requería profundos conocimientos de codificación. En 2025, RPA de bajo código está poniendo el poder de la automatización en manos de los desarrolladores ciudadanos. Con herramientas fáciles de usar como las interfaces de arrastrar y soltar, los empleados pueden configurar e implantar procesos automatizados por sí mismos en lugar de esperar a los desarrolladores. ¿Cuál es el resultado? Despliegue más rápido, mayor eficacia y operaciones más ágiles.

Mayor seguridad para una automatización más segura

Hoy en día, las empresas están reforzando sus sistemas RPA con una mayor ciberseguridad. Los datos cifrados, los controles de acceso estrictos y la detección de amenazas basada en IA son ahora la norma. Con los modelos de seguridad de confianza cero, sólo los usuarios y bots autorizados pueden interactuar con los flujos de trabajo críticos, lo que garantiza una automatización más segura y resistente.

El auge del robot como servicio (RaaS)

Con acceso bajo demanda, costes más bajos y escalabilidad integrada, RaaS redefinirá la automatización en 2025 y la hará más accesible que nunca. En lugar de grandes inversiones iniciales, ahora las empresas pueden suscribirse a bots basados en la nube y escalar según sus necesidades. Empresas son no más largo bloqueado sistemas rígidos, sino que adoptan una automatización que crece con ellos..

La ventaja competitiva de la RPA para las industrias

Ahora que hemos hablado de hacia dónde se dirige la RPA en 2025, pasemos a otro aspecto crucial: cómo está mejorando el funcionamiento de las industrias. No se trata de automatizar porque sí. Se trata de reducir costes, acelerar las cosas y eliminar el trabajo pesado de los empleados. Entremos en materia.

Educación

Al integrar la RPA con los sistemas de información de estudiantes (SIS), los sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) y las plataformas financieras, las escuelas y universidades pueden automatizar flujos de trabajo complejos con precisión. Gracias a la RPA basada en la nube, las integraciones API y los análisis basados en IA, pueden procesar automáticamente las solicitudes de los estudiantes, verificar los documentos y conciliar los pagos de las matrículas en los sistemas financieros.

Sanidad y farmacia

RPA está dando sanidad trabajadores más tiempo para lo que realmente importa: atender a los pacientes. Por ejemplo, las transferencias de historiales de pacientes. En lugar de que un recepcionista introduzca manualmente historiales médicos anteriores desde PDF o documentos en papel a un sistema de HCE, un bot de RPA puede hacerlo en cuestión de minutos. Y no sólo los hospitales: las farmacias también se están subiendo al carro. Los bots RPA ayudan a hacer un seguimiento del inventario de medicamentos, actualizar los niveles de existencias y enviar alertas cuando se agotan los suministros.

Finanzas y banca

La banca y las finanzas se enfrentan a un sinfín de transacciones, informes y comprobaciones de cumplimiento. Los robots RPA lo gestionan todo de forma más rápida, inteligente y sin errores. En automatizar la introducción de datos, las transacciones y la elaboración de informes con errores casi nulos. Gracias a la IA, los bots leen mensajes, interpretan solicitudes y generan respuestas, ayudando a los equipos de asistencia a trabajar más rápido. También extraen datos financieros de documentos escaneados y convierten el papeleo desordenado en información estructurada.

Logística y transporte

La logística y el transporte funcionan con calendarios ajustados, y la RPA está ayudando a las empresas a mantener el ritmo. Los robots gestionan el procesamiento de pedidos, el seguimiento de envíos, la facturación y los controles de conformidad. En los almacenes, RPA automatiza la gestión de inventarios, la actualización de existencias y el procesamiento de devoluciones. Los robots basados en IA también optimizan las rutas de entrega y actualizan los sistemas de seguimiento en tiempo real. ¿Cuál es el resultado? Menos retrasos, costes más bajos y mayor eficiencia. cadenas de suministro.

Venta al por menor y comercio electrónico

Los minoristas y las plataformas de comercio electrónico recurren a la RPA para automatizar operaciones de gran volumen y sensibles al tiempo. Desde el seguimiento del inventario en tiempo real y el cumplimiento automatizado de pedidos hasta la previsión de la demanda basada en IA, la automatización está agilizando los procesos y haciéndolos más inteligentes. RPA sincroniza los niveles de existencias en todos los almacenes, actualiza los listados de productos y gestiona los precios de forma dinámica.. Los robots también se encargan de la detección de fraudes, la verificación de pagos y la automatización de la atención al cliente.

Fabricación

Fabricantes están utilizando RPA para agilizar las operaciones, reducir el tiempo de inactividad y aumentar la eficiencia. Integrada con los sistemas ERP, MES y de inventario, la automatización se encarga de las tareas repetitivas, lo que permite a los equipos centrarse en la calidad y la estrategia. Los robots rastrean el inventario, coordinan a los proveedores y optimizan los programas en tiempo real. Con la automatización de datos y el análisis predictivo, los fabricantes reducir costes, aumentar la productividad y mantener la máxima calidad de los resultados, sin aumentar la carga de trabajo.

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1TP54Implementación de RPA con IA y ML

La IA y el ML están transformando muchas tecnologías, y RPA no es una excepción. Cuando se incorporan la IA y el ML, los robots RPA se vuelven más inteligentes, se adaptan más rápido y predicen lo que vendrá a continuación, lo que se traduce en menos averías y mucha más eficiencia. 

Por ejemplo, en finanzas, la RPA recopila datos de pagos y el ML predice quién podría pagar con retraso, lo que ayuda a las empresas a anticiparse a los problemas de liquidez. En el servicio de atención al cliente, los bots basados en IA detectan el sentimiento del cliente, señalan los casos urgentes y sugieren respuestas que realmente tienen sentido. En las cadenas de suministro, los bots basados en ML detectan las tendencias de la demanda antes de que se produzcan, para que las empresas puedan evitar quedarse sin existencias o hacer pedidos excesivos.

Con la IA y el ML, la RPA va más allá de la automatización basada en reglas para convertirse en sistemas de autoaprendizaje, impulsando decisiones más inteligentes y una mayor eficiencia en todos los sectores.

"Hoy en día, la RPA hace mucho más que automatizar tareas repetitivas. Con IA, ML y análisis avanzados, la automatización aprende y se adapta sobre la marcha. Esto significa menos dolores de cabeza manuales, flujos de trabajo más fluidos y una mejor colaboración entre las personas y los trabajadores digitales. Estoy seguro de que las empresas que adopten este cambio liderarán el camino hacia un mundo en el que la automatización y los datos dominen."

Tendencias del mercado de RPA: el futuro de la automatización

La RPA nunca se queda quieta. Las empresas desean constantemente una automatización más inteligente, rápida y potente, lo que significa que la tecnología que la sustenta está en constante evolución. En estos momentos, están empezando a surgir algunas tendencias interesantes, lo bastante recientes como para que muchas empresas las estén probando con cautela, pero lo bastante prometedoras como para que pronto causen sensación. Sumerjámonos y exploremos lo que se vislumbra en el horizonte.

Redes generativas adversariales (GAN) para una RPA más inteligente

Las GAN, utilizadas habitualmente en la automatización impulsada por IA, mejoran los robots RPA al mejorar la síntesis de datos, la detección de anomalías y la optimización de procesos. Mediante el entrenamiento en redes adversariales, Los sistemas RPA pueden generar datos de prueba realistas, simular escenarios empresariales para una mejor formación en automatización y detectar patrones fraudulentos o anómalos en tiempo real. Esto permite a RPA gestionar flujos de trabajo más complejos e impredecibles con mayor precisión y adaptabilidad.

Computación cuántica, de borde y de nueva generación para la escalabilidad de RPA

La computación cuántica y la computación de borde están ampliando los límites de cómo los robots RPA procesan, almacenan y ejecutan flujos de trabajo automatizados. La computación cuántica puede impulsar drásticamente el cifrado, la toma de decisiones complejas y el procesamiento masivo de datos en paralelo -. permitiendo a los robots RPA abordar modelizaciones financieras de alta velocidad, detección de fraudes en tiempo real y optimizaciones multivariables de la cadena de suministro.. Por otro lado, la computación de borde permite a los robots RPA procesar los datos más cerca de la fuente y reduce la latencia en la automatización impulsada por IoT, las fábricas inteligentes y la gestión logística en tiempo real.

Procesamiento más preciso del lenguaje natural (PLN) para una RPA inteligente

Los avances en PNL hacen que los robots RPA sean más eficaces a la hora de comprender, procesar y generar respuestas similares a las humanas. Esto es crucial para el procesamiento inteligente de documentos (PID), los chatbots basados en IA y los flujos de trabajo automatizados de atención al cliente. PNL avanzada permite a los bots extraer datos clave de textos no estructurados, resumir documentos jurídicos y financieros y traducir conversaciones en tiempo real con una precisión casi humana. El resultado es una mayor precisión en la automatización y una mejor colaboración entre humanos y robots en flujos de trabajo complejos.

Análisis predictivos más precisos para la toma de decisiones en RPA

El análisis predictivo está evolucionando más allá de la automatización estática basada en reglas, lo que permite a los robots RPA tomar decisiones basadas en datos de forma proactiva. Modelos predictivos basados en IA robots de ayuda prever las fluctuaciones de la demanda, anticiparse a los fallos del sistema, detectar los riesgos financieros y optimizar la planificación de la mano de obra.. Al aprovechar el aprendizaje por refuerzo y las previsiones basadas en IA, las soluciones de RPA pueden ajustar de forma autónoma los procesos en tiempo real y mejorar la eficiencia operativa y la gestión de riesgos en todos los sectores.

IA agéntica para una RPA totalmente autónoma

La RPA tradicional es estupenda para automatizar tareas repetitivas, pero a medida que los flujos de trabajo se hacen más complejos, sus límites se hacen más evidentes. Ahí es donde entra en juego la IA agéntica. Permite a los robots RPA pensar, aprender y adaptarse en tiempo real. En lugar de limitarse a seguir reglas establecidasEstos robots tomarán decisiones sobre la marcha, mejorarán a partir de acciones pasadas y manejarán situaciones impredecibles sin la constante intervención humana. Esto hará que la RPA sea mucho más flexible y potente, especialmente en sectores como las finanzas, la logística y la sanidad, donde la automatización tendrá que ser inteligente, no sólo rápida.

Reflexiones finales

El futuro de la RPA parece más brillante que nunca, y estas tendencias emergentes merecen absolutamente su atención. Las empresas que sigan el ritmo desbloquearán potentes ventajas competitivas a través de la automatización. Si está pensando en automatizar de forma más inteligente o probar algunas de estas nuevas tendencias, asociarse con Expertos en RPA como Innowise, que entienden realmente tanto la tecnología como sus objetivos empresariales, le ayudarán a automatizar con confianza, seguridad y eficacia.

FAQ

¿Cuáles son los principales impulsores de la adopción de RPA?

Las empresas adoptan la RPA principalmente para reducir las tediosas tareas manuales, ahorrar costes y permitir que los empleados se centren en las cosas importantes. Se trata de trabajar de forma más inteligente, rápida y sencilla. Además, la RPA reduce los errores, aumenta la productividad y se amplía fácilmente a medida que crece la empresa, lo que la convierte en una obviedad para las empresas que quieren seguir siendo competitivas.

Los mayores retos de la RPA son la gestión de flujos de trabajo complejos que van más allá de las tareas básicas y la integración sin problemas con los sistemas heredados existentes. También está la cuestión de gestionar los riesgos de seguridad. Además, mantener la fiabilidad de los robots a medida que evolucionan los procesos requiere un mantenimiento y unas actualizaciones constantes. Sin una planificación adecuada, la RPA puede convertirse más en un quebradero de cabeza que en una solución.

La RPA está desplazando las funciones de los empleados de las tareas repetitivas a actividades estratégicas de alto valor. En lugar de sustituir a las personas, les permite centrarse en tareas que requieren creatividad y perspicacia humanas. Cuando la automatización se encarga del trabajo pesado, los equipos pueden ser más productivos, creativos y eficientes, lo que aumenta la satisfacción laboral y mejora los resultados empresariales.

El RPA basado en Cloud impulsa el crecimiento del mercado haciendo que la automatización sea asequible, flexible y rápida de implantar. Las empresas pueden empezar poco a poco, añadir más robots según sus necesidades y evitar los elevados costes iniciales de la automatización tradicional. Esta flexibilidad está impulsando la adopción en todos los sectores, lo que ayuda a empresas de todos los tamaños a optimizar las operaciones sin las molestias de una infraestructura compleja.

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Siarhei Sukhadolski

Experto en FinTech

Fecha: Apr 17, 2025

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