RPA

Introducción a la IA Generativa y RPA

IAGen y RPA

Resumen


Este artículo aborda la revolucionaria fusión de la Inteligencia Artificial Generativa con la Robotic Process Automation (RPA). Inicia con una introducción a ambos conceptos, explicando cómo la IA Generativa, con su capacidad de crear y optimizar, está transformando el ámbito de los RPA, sistemas diseñados para automatizar tareas rutinarias. Profundiza en las aplicaciones actuales, destacando casos de uso innovadores y empresas pioneras en esta integración. Se exploran los beneficios significativos, como mayor eficiencia y habilidad para gestionar tareas complejas, así como los desafíos inherentes, incluyendo cuestiones éticas y de manejo de datos.

El artículo también se proyecta hacia el futuro, apoyándose en informes de consultoras líderes como Gartner y McKinsey para predecir tendencias emergentes y posibles desarrollos. Incluye estudios de caso detallados que demuestran el impacto real de esta integración en diferentes industrias. Concluye reflexionando sobre el impacto a largo plazo de la IA Generativa en los RPA, anticipando una transformación profunda en diversas industrias y en la sociedad.

 


¿Qué «es» y «no es» la IAGen?

la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en crear modelos capaces de generar contenido nuevo y original. Estos modelos pueden producir textos, imágenes, música, y otros tipos de datos que no existían previamente. La IAGen no es simplemente un proceso de copia o replicación de contenido existente; más bien, utiliza patrones y estructuras aprendidas de grandes conjuntos de datos para crear algo completamente nuevo y único.

la IAGen no es un sistema que simplemente replica o copia datos existentes. No se trata de un mecanismo de almacenamiento o recuperación de información, sino de un proceso creativo. La IAGen tampoco es infalible o perfecta; sus creaciones están limitadas por los datos en los que se entrena y pueden incluir errores o sesgos. Además, no posee una comprensión intuitiva o conciencia del contenido que genera; actúa basándose en patrones y correlaciones estadísticas sin una verdadera comprensión del significado o el contexto

Aplicaciones de la IA Gen:

Al profundizar un poco sobre las Aplicaciones Actuales de la IA Generativa en el campo de Robotic Process Automation (RPA), se puede destacar los siguientes puntos en funcion del segmento o industria de aplicación:
  1. Automatización en Servicio al Cliente: Una de las aplicaciones más destacadas es en los centros de atención al cliente. Las herramientas de RPA con IA Generativa pueden interpretar y responder a consultas de clientes en tiempo real, proporcionando respuestas personalizadas y soluciones precisas. Por ejemplo, empresas como Amazon utilizan chatbots avanzados que no solo responden preguntas comunes, sino que también generan respuestas basadas en el comportamiento y las necesidades específicas del cliente.
  2. Generación de Informes y Análisis de Datos: En el sector financiero y de investigación, la IA Generativa está siendo utilizada para analizar grandes volúmenes de datos y generar informes detallados. Bancos y firmas de análisis financiero, como JPMorgan Chase, están implementando estas tecnologías para crear informes financieros personalizados, análisis de tendencias de mercado y predicciones económicas basadas en datos complejos.
  3. Creación de Contenido Digital: En el ámbito del marketing y la publicidad, la IA Generativa integrada en sistemas de RPA está revolucionando la forma en que se crea contenido. Empresas de medios y publicidad están utilizando estas tecnologías para generar automáticamente contenidos escritos, visuales e incluso audiovisuales. Un ejemplo es Adobe, que ofrece herramientas que utilizan IA para ayudar en la creación de diseños gráficos y edición de imágenes, adaptándose a las tendencias y preferencias del usuario.
  4. Automatización en Salud: En el sector de la salud, la IA Generativa en RPA está siendo utilizada para análisis de datos médicos y generación de informes de pacientes. Hospitales y clínicas están utilizando estas tecnologías para procesar datos de pacientes, generar historiales médicos automatizados y proporcionar recomendaciones de tratamientos basadas en el análisis de datos de salud.
  5. Desarrollo de Software: La IA Generativa también está ayudando en la automatización del desarrollo de software. Herramientas de RPA están siendo equipadas con capacidades para generar código, probar software y detectar errores automáticamente. Esto está permitiendo a las empresas de desarrollo de software acelerar su producción y mejorar la calidad de sus productos.

Tendencias:

A medida que avanzamos en esta era de rápida transformación digital, estamos presenciando una integración cada vez más profunda entre la IA Generativa y los sistemas de RPA. Esta fusión está allanando el camino hacia una automatización más inteligente y adaptativa, donde las máquinas no solo ejecutan tareas, sino que también aprenden y optimizan procesos en tiempo real. Imagina sistemas de RPA que no solo siguen instrucciones, sino que también proponen mejoras y adaptaciones basadas en patrones emergentes y retroalimentación continua.

Otra tendencia significativa es la personalización avanzada en la experiencia del cliente y las soluciones empresariales. A través de la IA Generativa, los sistemas de RPA podrán ofrecer interacciones y respuestas que se sientan únicas y adaptadas a las necesidades individuales, marcando un salto en la calidad del servicio y la satisfacción del cliente. Esto va más allá de la simple automatización de tareas; se trata de crear una experiencia verdaderamente personalizada y dinámica para cada usuario.

Mientras estas tecnologías avanzan, también lo hace la conciencia sobre la importancia de un desarrollo ético y responsable de la IA. Se espera que la industria tecnológica ponga un mayor énfasis en la creación de marcos éticos y regulaciones para garantizar que los avances en IA Generativa y RPA respeten la privacidad, la seguridad de los datos y los derechos humanos. Este enfoque ético será crucial para ganar y mantener la confianza del público en estas tecnologías.

Además, (personalmente) estoy seguro que veremos una expansión de estas tecnologías en una variedad de industrias. Desde la salud hasta las finanzas y las artes, la IA Generativa y RPA abrirán nuevas posibilidades para la innovación y la eficiencia. En el sector sanitario, por ejemplo, podrían automatizar y personalizar el tratamiento de pacientes, mientras que en el mundo financiero, podrían revolucionar el análisis de datos y la toma de decisiones.

Algo adicional, pero no menos importante, con el aumento de la recopilación y procesamiento de datos, la seguridad de la información será más crucial que nunca. Es probable que veamos desarrollos en criptografía avanzada y medidas de seguridad robustas para proteger los datos sensibles manejados por sistemas de RPA.

En palabras resumidas, el futuro de la IA Generativa y RPA promete ser emocionante, con avances que no solo mejoran la eficiencia y la productividad, sino que también plantean desafíos y oportunidades en la ética, la personalización y la seguridad de los datos. Estas tendencias no solo transformarán la forma en que las empresas operan, sino que también tendrán un impacto significativo en nuestra vida cotidiana y en la sociedad en general.

Casos de Uso:

Los casos de uso de la Inteligencia Artificial Generativa y la Automatización de Procesos Robóticos (RPA) que pueden generar el más alto Retorno de Inversión (ROI) son aquellos que combinan la eficiencia operativa con la innovación en áreas críticas para el negocio. Estos casos suelen encontrarse en sectores donde la automatización no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también crea valor agregado a través de la personalización, la innovación y la mejora en la toma de decisiones. La clave para un alto ROI radica en identificar procesos que son tanto intensivos en mano de obra como susceptibles a mejoras a través de la inteligencia artificial avanzada.

Aquí presentamos algunos ejemplos destacados:

  1. Automatización en Servicios Financieros: En el sector bancario y financiero, la implementación de RPA con IA Generativa para la gestión de riesgos y el análisis de fraude puede resultar en ahorros significativos y en una disminución de las pérdidas por actividades fraudulentas. Al procesar grandes volúmenes de transacciones en tiempo real y detectar patrones sospechosos, estos sistemas pueden prevenir el fraude de manera más eficaz que los métodos tradicionales.
  2. Gestión de Atención al Cliente en Telecomunicaciones: Las empresas de telecomunicaciones pueden emplear estas tecnologías para personalizar la interacción con el cliente, resolviendo consultas y problemas de manera más eficiente. La IA Generativa puede ayudar a crear respuestas personalizadas y soluciones a problemas comunes, lo que mejora la satisfacción del cliente y reduce los costos operativos asociados con los centros de llamadas.
  3. Optimización de la Cadena de Suministro en Manufactura: En la industria manufacturera, la IA Generativa y RPA pueden ser utilizadas para optimizar la cadena de suministro, desde la previsión de la demanda hasta la gestión de inventarios. Esta integración puede llevar a una reducción significativa de los costos de almacenamiento y a una mejora en la eficiencia de la producción.
  4. Automatización de Procesos Administrativos en Salud: El sector salud puede beneficiarse enormemente de la automatización de procesos administrativos, como la gestión de registros de pacientes y la facturación. La IA Generativa puede facilitar la personalización del tratamiento y la atención, mejorando la eficiencia y la calidad del servicio al paciente.

Estos casos de uso no solo ofrecen una alta rentabilidad, sino que también establecen las bases para una transformación digital más amplia, mejorando tanto la eficiencia operativa como la experiencia del cliente. Al centrarse en áreas donde la automatización y la inteligencia artificial pueden tener un impacto significativo, las empresas pueden maximizar su ROI mientras se posicionan como líderes en la adopción de tecnologías avanzadas.

Conclusión:

Las tendencias actuales en Inteligencia Artificial Generativa y RPA indican una era de transformación digital significativa, con una integración creciente que promete eficiencia, personalización y soluciones innovadoras en diversos sectores.

Los casos de uso destacados en servicios financieros, telecomunicaciones, manufactura y salud no solo apuntan a un alto retorno de inversión, sino también a una mejora en la calidad del servicio y la experiencia del cliente. El futuro de estas tecnologías se centra en un desarrollo ético y responsable, asegurando un impacto positivo tanto en la economía como en la sociedad.

Gracias por acompañarnos en este viaje a través de la IA Generativa y la RPA. En «SomosCognitivos», continuaremos explorando y compartiendo las últimas tendencias y desarrollos en este fascinante campo. ¡Hasta la próxima!

La Hiperautomatización un paso adelante en la automatización empresarial

Hiperautomatización now!!

Resumen


Al hablar de «hiperautomatización» nos estamos refiriendo a la combinación de tecnologías de automatización como la RPA (Robotic Process Automation), NLP (Natural Language Processing), IA (Artificial Intelligence), iBPMS (Intelligent Business Process Management Suites), ML (Machine Learning) y otras más, que permiten mejorar la eficiencia y la productividad de los procesos de negocio. La tendencia en auge de la hiperautomatización en el ámbito empresarial puede generar importantes beneficios en términos de eficiencia y ahorro de costos, no obstante, también conlleva riesgos significativos que lo veremos en el desarrollo de este post.


Contenido

 Hiperautomatización

La hiperautomatizaciòn «per se», se està convirtiendo en una tendencia tecnológica que se ha desarrollado a partir de la automatización de procesos repetitivos simples o de baja complejidad, hasta abarcar procesos  de mayor complejidad. Cuando mencionamos de mayor complejidad me refiero a que involucran datos no estructurados , así como también decisiones basadas en la inteligencia artificial.  La particularidad es que la hiperautomatización no solo se enfoca en la automatización de tareas, sino también en la optimización de procesos que a la larga son elementos que mejoran la experiencia del cliente.

La evolución  de la hiperautomatización permite incluir herramientas que permiten la orquestación y gestión de flujos de trabajo, permitiendo la integración de múltiples sistemas como también tecnologías.

Imaginemos por un momento que tenemos un robot «asistente» que nos ayuda con las tareas diarias, como por ejemplo a hacer la cama, poner la mesa y limpiar el piso.  Al comienzo, (como es comprensible) el robot solo podrá realizar estas tareas sencillas y repetitivas. Pero a medida que pasa el tiempo, la habilidad del robot para hacer tareas mas complejas, crece, por ejemplo como ayudarnos a planificar el día y hacer pronósticos del clima para hoy. El robot ahora puede aprender de sus experiencias y tomar decisiones más inteligentes. Además, este robot con el aprendizaje desarrollado en las primeras experiencias ha aprendido a trabajar con otros robots para hacer todo más rápido y eficiente. Eso es lo que la hiperautomatización hace en los negocios: usar tecnología para ayudar a las empresas a trabajar más rápido y mejor, como un equipo de robots que trabajan juntos para hacer el trabajo más rápido y eficiente.

Impacto

La relevancia sustancial del impacto que produce la hiperautomatización puede considerarse desde diferentes escenarios, sin embargo me gustaria comentar por ahora en el ámbito laboral y social. Por un lado, puede mejorar la eficiencia y la productividads de los procesos de negocio, lo que puede llevar a una mayor rentabilidad y competitividad de las empresas. No obstante, puede tener un impacto en los empleados que realizan trabajos repetitivos y rutinarios. Mientras se logra automatizar pocas o muchas tareas, es posible que se reduzca la necesidad de empleados que antes realizaban dichas tareas, lo que podría generar cierta preocupación sobre la eliminación de empleos y el impacto en la seguridad laboral (si no hay empleado, es un asegurado menos).

Ahoram veámoslo desde el otro lado, la hiperautomatización también tiene el potencial de liberar a los empleados de las tareas tediosas y repetitivas, lo que les permite enfocarse en trabajos más estratégicos y de mayor valor, lo que puede ser positivo para su desarrollo profesional y para la capacidad de la empresa para innovar y crecer. Es decir, se crean espacios especializados para el hombre a tareas más criticas como la toma de decisiones.

 

Riesgos

La hiperautomatización, al ser implementada, puede acarrear diversos riesgos en cuanto al empleo, la privacidad y seguridad de los datos, la excesiva dependencia en la tecnología y la desigualdad laboral. A continuación, se describen algunos de los riesgos más frecuentes asociados a la hiperautomatización.

  1. La hiperautomatización puede eliminar muchos trabajos (DESEMPLEO) que antes eran realizados por personas, lo que podría resultar en un desempleo masivo y una brecha de habilidades. Las empresas deben considerar cómo pueden reentrenar o reubicar a los empleados afectados por la automatización y fomentar el desarrollo de habilidades relevantes.
  2. La hiperautomatización puede requerir la recopilación y el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que puede plantear RIESGOS DE PRIVACIDAD Y SEGURIDAD de datos. Las empresas deben implementar medidas de seguridad y privacidad de datos para proteger la información confidencial de los clientes y empleados.
  3. La hiperautomatización puede hacer que las empresas sean altamente DEPENDIENTES DE LA TECNOLOGIA, lo que podría generar vulnerabilidades y riesgos en caso de fallos en los sistemas. Las empresas deben planificar cómo pueden mitigar los riesgos asociados con la dependencia de la tecnología.
  4. La hiperautomatización puede aumentar la brecha de ingresos y la DESIGUALDAD LABORAL, ya que algunos trabajos automatizados pueden requerir habilidades y educación avanzadas, lo que puede dejar atrás a los trabajadores menos capacitados. Las empresas deben trabajar para mitigar los riesgos de la desigualdad laboral y la brecha de ingresos.

¿Cómo mitigar estos riesgos?

Opciones hay varias, a continuación expongo una aproximacion al respecto:

  • Planificación de la transición: Las empresas tienen que adopatarlo con «tino» y con cuidado y pensar en cómo reentrenar o reubicar a la gente afectada por la automatización. Además, pueden bajarle la carga horaria o redefinir las tareas de los trabajadores para evitar dejarlos sin trabajo.
  • Seguridad y privacidad de datos: Las empresas tienen que estar «pilas» y tomar medidas de seguridad y privacidad de datos para proteger la info confidencial de la clientela y empleados. Por ejemplo, pueden cifrar los datos o implementar protocolos de acceso restringido para que la info esté más protegida que nunca.
  • Diversificación de tecnología: Las empresas deberian ser más astutas y no depender solo de una plataforma de automatización. Así pueden evitar depender de un solo proveedor y reducir el riesgo de posibles impactos negativos o imprevistos.
  • Revisión de algoritmos: Las empresas deben estar bien pendientes y revisar periódicamente los algoritmos que usan para asegurarse de que no estén sesgados y sean justos. Ayuda mucho en este punto la contratación de un auditor externo para revisar los algoritmos y asegurarse de que sean éticos, justos, y humanamente comprensibles.
  • Capacitación y educación: Las empresas deben ser proactivas con sus empleados y ofrecer programas de capacitación y educación a los trabajadores para que puedan adquirir nuevas habilidades y competencias que sean relevantes en la era de la hiperautomatización. Así se puede reducir la brecha de habilidades y la desigualdad laboral, que en muchos casos son causales de la pobreza extrema.

Casos de Uso

Sn multiples los Casos de Uso que puede se puede plantear desde el lado de la Hiperautomatización. En seguida unos pocos pero relevantes:

Industria Casos de uso de la hiperautomatización
Banca y finanzas Automatización de procesos de aprobación de préstamos, análisis y gestión de riesgos, gestión de fraudes, atención al cliente mediante chatbots, procesamiento automático de facturas y pagos.
Manufactura Automatización de procesos de producción y ensamblaje, mantenimiento predictivo de maquinaria, control de calidad mediante inteligencia artificial y análisis de datos, gestión de inventarios y seguimiento de pedidos.
Salud Automatización de procesos de atención al paciente mediante chatbots y robots de asistencia, gestión de registros médicos y análisis de datos, programación automática de citas y recordatorios, seguimiento y monitoreo remoto de pacientes.
Logística y transporte Optimización de rutas y planificación de entregas mediante inteligencia artificial, gestión automatizada de almacenes y distribución de inventarios, monitoreo y seguimiento de vehículos y cargas mediante sensores y GPS, análisis y predicción de la demanda y la oferta.
Retail Personalización de ofertas y promociones mediante análisis de datos y machine learning, automatización de procesos de inventario y gestión de pedidos, atención al cliente mediante chatbots y asistentes virtuales, monitorización de precios y análisis de competencia.

 

Conclusión

Para concluir, la hiperautomatización es una tendencia en auge que puede brindar oportunidades emocionantes para aumentar la eficiencia y reducir los costos de las empresas. A pesar de los desafíos significativos en términos de impacto en el empleo, la privacidad y la seguridad de los datos, la dependencia tecnológica y la desigualdad laboral, hay motivos para el optimismo. Si las empresas pueden planificar y ejecutar la automatización con cuidado y consideración, y adoptar medidas para mitigar los riesgos asociados, es posible lograr un equilibrio efectivo entre los beneficios y los costos de la hiperautomatización

 

Referencias

  • Stralynn: https://www.stralynn.com/post/hyper-automation-an-emerging-approach-with-digital-transformation-at-its-core
  • Forbes:  https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/10/07/how-to-start-your-hyperautomation-journey/?sh=16d7ed366165
  • Deloitte: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/in/Documents/technology-media-telecommunications/in-hyperautomation-the-next-frontier-noexp.pdf

Automatización de Procesos: Mejora la eficiencia y productividad en tu empresa

Automatización

Resumen


La automatización de procesos es como tener un equipo de robots trabajando para ti. Los robots se encargan de las tareas repetitivas y monótonas, mientras tú y tus empleados pueden concentrarse en trabajos más importantes y creativos. En este artículo, exploraremos cómo la automatización de procesos puede ayudar a mejorar la eficiencia y la productividad en tu empresa.


Contenido

Automation RPA

La automatización es un conjunto de tecnologías que permiten a las máquinas realizar tareas que antes requerían la intervención humana. La automatización ha sido utilizada durante décadas en la industria, pero recientemente ha experimentado un auge debido al avance de la inteligencia artificial y la robótica. La automatización se puede aplicar en diversos campos, incluyendo la fabricación, la logística, el transporte, la atención médica, la educación, entre otros.

En este artículo se discute la definición de automatización de procesos, los diferentes tipos de automatización, y cómo implementarla en tu empresa. Se analizan los beneficios de la automatización de procesos, como la reducción de errores, la eficiencia mejorada y la reducción de costos. Además, se explican las herramientas y tecnologías de automatización de procesos disponibles y se ofrecen consejos sobre cómo seleccionar la mejor solución para tus necesidades.

Casos de Uso:

  1. Procesamiento de facturas: la automatización de procesos puede simplificar el proceso de facturación, reducir errores y mejorar la eficiencia.
  2. Gestión de inventario: la automatización de procesos puede ayudar a las empresas a gestionar mejor el inventario y mejorar la precisión en la gestión de almacenes.
  3. Atención al cliente: la automatización de procesos puede mejorar la experiencia del cliente al proporcionar respuestas rápidas y resolver problemas de manera más eficiente.
  4. Gestión de proyectos: la automatización de procesos puede mejorar la eficiencia en la gestión de proyectos, desde la asignación de tareas hasta el seguimiento del progreso del proyecto.
  5. Procesamiento de órdenes: la automatización de procesos puede mejorar la precisión en el procesamiento de órdenes y reducir los tiempos de espera de los clientes.
  6. Análisis de datos: la automatización de procesos puede mejorar la eficiencia en el análisis de datos, desde la recolección de datos hasta la presentación de informes.

Impactos Positivos

Son muchas y variadas las posibilidades que se abren en el campo de la Automatización, buscando al finn y al cabo en mejorar la calidad de vida de las personas, reemplazando tareas manuales y rutinarias por procedimientos autònomos basados en reglas, o en muchos casos mediante procedimientos inteligentes.

Cito, muchos de estos impactos que dan lugar la Automatización:

  • Reducción de costos y tiempos de operación.
  • Mejora en la eficiencia y productividad.
  • Reducción de errores y riesgos.
  • Mayor capacidad de análisis y toma de decisiones.
  • Mejora en la experiencia del cliente. |
  • Pérdida de empleos y cambio en la estructura laboral.
  • Fallos en la seguridad y privacidad de los datos.
  • Dependencia excesiva de la tecnología y los proveedores.
  • Falta de transparencia y explicabilidad en los procesos automatizados.
  • Dificultades para adaptarse a cambios tecnológicos rápidos.

Riesgos

La automatización de procesos puede generar una serie de riesgos, tanto para las empresas como para los trabajadores. Por un lado, la automatización puede reducir la necesidad de mano de obra humana y, en consecuencia, aumentar el desempleo. Por otro lado, la automatización también puede provocar errores técnicos o fallas en los sistemas, lo que puede generar problemas de calidad y eficiencia en los procesos automatizados. Además, la automatización puede crear una dependencia excesiva de la tecnología, lo que aumenta la vulnerabilidad de la empresa ante fallos técnicos o ciberataques.

Complementariamente, se puede mencionar otros riesgos, como:

  • Error humano en la programación y diseño de la automatización.
  • Pérdida de información o datos importantes.
  • Vulnerabilidad a ataques cibernéticos.
  • Fallos técnicos y de hardware.
  • Pérdida de la confianza de los clientes y la reputación de la empresa.

¿Cómo mitigar estos Riesgos?

Es crucial que las empresas establezcan estrategias efectivas para reducir los riesgos asociados con la automatización de procesos. Una de las tácticas más importantes consiste en brindar capacitación y reentrenamiento a los empleados para que puedan adaptarse a los nuevos roles y responsabilidades que surgen con la automatización. Además, es imprescindible que se implementen medidas de seguridad adecuadas para prevenir posibles ciberataques y fallas técnicas, y para garantizar la protección de los datos de los clientes. Antes de implementar la automatización en una empresa, también es recomendable realizar una evaluación exhaustiva de los riesgos y beneficios. Por último, es crucial que las empresas consideren los desafíos éticos y legales que pueden surgir con la automatización y que desarrollen políticas y procesos adecuados para mitigarlos.

Algunas fuentes web que brindan recomendaciones para la mitigación de riesgos de la automatización incluyen:

  • «Automation risks and opportunities» de PwC: Este informe analiza los riesgos y oportunidades de la automatización en diversas industrias y sectores, y ofrece recomendaciones para su mitigación.
  • «4 Strategies for Mitigating Automation Risks» de IndustryWeek: Este artículo brinda cuatro estrategias para mitigar los riesgos de la automatización, incluyendo la formación y reentrenamiento de los trabajadores, la implementación de medidas de seguridad, la evaluación de riesgos y beneficios, y la consideración de los desafíos éticos y legales.
  • «How to Mitigate the Risks of Automation in the Workplace» de Smartsheet: Este artículo brinda recomendaciones para mitigar los riesgos de la automatización en el lugar de trabajo, incluyendo la evaluación de los procesos a automatizar, la formación y reentrenamiento de los trabajadores, y la implementación de medidas de seguridad adecuadas.

Referencias

  1. «What is Business Process Automation?» (https://www.techopedia.com/definition/30468/business-process-automation-bpa)
  2. «Why Automating Business Processes is Essential for Digital Transformation» (https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2020/03/06/why-automating-business-processes-is-essential-for-digital-transformation/?sh=5cfd08d36057)
  3. «The Benefits of Automating Your Business Processes» (https://www.insight.com/en_US/content-and-resources/tech-journal/december-2019/the-benefits-of-automating-your-business-processes.html)
  4. «The Top 5 Benefits of Automating Your Business Processes» (https://www.mintegral.com/top-5-benefits-of-automating-your-business-processes/)
  5. «How to Implement Business Process Automation in 6 Simple Steps» (https://www.process.st/business-process-automation/)
  6. «Business Process Automation (BPA): The Complete Guide» (https://www.cio.com/article/3210464/business-process-automation-bpa-the-complete-guide.html)