En la actualidad, las empresas se enfrentan a múltiples dificultades en lo que respecta a la gestión de su capital humano, la cuales precisan la implantación de soluciones tecnológicas más ágiles, menos costosas, con una mayor escalabilidad y seguridad en el tratamiento de la información, así como una mejora en la experiencia del usuario. Bajo este contexto, las soluciones denominadas como RPA (Robotic Process Automation) se han convertido en el mejor aliado para automatizar las tareas más repetitivas y de menor valor añadido, ayudando a reposicionar la función de RRHH como un verdadero socio estratégico para el negocio.
Conscientes de las interesantes oportunidades que este tipo de soluciones de automatización pueden aportar a las empresas, Future For Work Institute y Meta4 han elaborado el estudio conjunto “La robotización de procesos de RRHH en las empresas españolas”, mediante una encuesta realizada a más de 192 profesionales de RRHH de las principales empresas españolas, con el objetivo de entender el nivel de conocimiento y grado de implantación de las soluciones RPA en las organizaciones. Así mismo, el informe ha contado con la participación de expertos de Cap Gemini, Everis, EY, IBM, Konecta, Prosegur y Uipath, empresas pioneras en este ámbito.
LA ROBOTIZACIÓN, UNA ASIGNATURA PENDIENTE PARA LOS RRHH
Una de las conclusiones más significativas del informe pone de manifiesto que el grado de conocimiento de las soluciones RPA en el ámbito de la gestión de personas está todavía poco explorado en España. En este sentido, el 46% de los responsables de RRHH consultados para la elaboración del estudio no habían oído hablar de la existencia de este tipo de soluciones para la automatización de procesos de gestión en su área. Por su parte, otro 37% considera que el grado de conocimiento en el área de Recursos Humanos sobre la automatización de procesos con RPAs, es bajo o prácticamente nulo.
Este conocimiento limitado se corresponde con una todavía más escasa penetración de este tipo de soluciones en los departamentos de RRHH de las empresas españolas ya que, a pesar de que un 10% de los responsables de RRHH consultados, manifiesta estar en fase de implantación de este tipo de soluciones, tan sólo un 2,6% afirma tener ya establecida una solución RPA en algún proceso para la gestión de personas.
Respecto a los principales obstáculos para implantar soluciones RPA, además del desconocimiento de los múltiples beneficios que aportan, las empresas que ya las están instaurando señalan como principales barreras una posible destrucción de empleo y el marco legal.
¿QUÉ PROCESOS DE RRHH ESTÁN AUTOMATIZANDO LAS EMPRESAS ESPAÑOLAS ?
Las soluciones RPA sirven para automatizar todos aquellos procesos de carácter transaccional que implican extraer información con un alto contenido de datos estructurados para su posterior volcado en otras herramientas o sistemas. Según los expertos consultados, se trata de procedimientos fácilmente estandarizables, donde la intervención humana no influye ni marca diferencia y que cuentan con un volumen suficiente para que la inversión tenga un retorno rápido para la empresa.
Y aunque claramente este es el caso de los procesos de nómina y administración de personal, los RPAs también pueden aportar ventajas en otros procesos de gestión de talento tales como el onboarding, la selección, formación o el reporting de RRHH, entre otros.
En este sentido, los resultados del informe muestran que los procesos de RRHH más proclives a automatizar mediante RPA en las empresas españolas, son los de administración de personal, seguidos por la gestión de nómina y los procesos de selección en el caso de empresas que ya han implantado este tipo de soluciones y por los sistemas relacionados con el reporting de RRHH, en el caso de aquellas compañías que estén valorando su implantación.
OPORTUNIDADES DE FUTURO DE LAS SOLUCIONES RPA PARA LA GESTIÓN DEL TALENTO
Entre los principales beneficios derivados de la implantación de soluciones RPAs, las empresas encuestadas destacan la reducción en el tiempo de ejecución de las tareas, el incremento de la productividad, una mayor agilidad y flexibilidad operativa, así como la reducción de errores y costes.
Traducido a métricas concretas, tanto las empresas que ya tienen implantadas este tipo de soluciones RPAs, como las que están valorando la posibilidad de instaurarlas, destacan como principales KPIS de mejora la velocidad en la ejecución total de las tareas, la reducción del índice de errores, el coste total por transacción así como también los costes de personal.
Respecto al futuro de la automatización robótica de los procesos de RRHH, los expertos participantes en el informe señalan una tendencia a combinar soluciones RPA con herramientas más inteligentes, incluyendo la integración con tecnologías de aprendizaje automático (Machine Learning), reconocimiento óptico de caracteres (OCR), procesamiento natural del lenguaje (NLP) o los Chatbots (Software de Inteligencia Artificial capaces de simular conversaciones con personas), que permiten automatizar procesos más complejos, sin estar basados necesariamente en reglas predecibles.
Para Santiago García, Cofundador de Future for Work Institute y Director de la investigación, “los RPAs pueden ayudar a las áreas de RRHH de las empresas a ganar eficiencia, a liberarse de trabajo administrativo y a enfocarse en actividades de mayor valor añadido. Es cierto que Recursos Humanos es una de las funciones menos automatizables de las empresas pero es más automatizable de lo que aparentemente creemos. Los RPAs, especialmente combinados con soluciones de Inteligencia Artificial pueden ayudar a ello”.
Según Jordi Aspa, Director General de Meta4 Iberia, “actualmente las empresas nos enfrentamos a dificultades cada vez más complejas a la hora de gestionar el talento de nuestras organizaciones. Ante este contexto que se torna cada vez más complejo, la incorporación de soluciones RPA a los procesos de RRHH, será una de las tendencias que sin duda marcará la transformación de la función de los RRHH y las formas de trabajo en los próximos años”.
Veces visto
19
All copyrights for this article are reserved to Observatoriohr
