La automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés) ya no es una promesa futura: es una realidad que se acelera año tras año. Según Deloitte, el mercado global de RPA crecerá a tasas superiores al 33 % anual hasta 2028, impulsado por la demanda de eficiencia operativa, reducción de costos y digitalización inteligente.
Para las empresas de software, desarrollo backend o automatización, esto no es solo una tendencia de negocio: es una alerta estratégica. Dominar herramientas, lenguajes y frameworks orientados a RPA se convierte en un diferenciador clave.
¿Por qué crece tanto el RPA?
Entre los factores que impulsan este crecimiento están:
- La necesidad urgente de automatizar tareas repetitivas en áreas como finanzas, RRHH, logística o atención al cliente.
- La madurez alcanzada por plataformas low-code como UiPath, Automation Anywhere o Power Automate.
- La expansión de modelos as-a-service que permiten escalar bots sin grandes inversiones iniciales.
- La integración con herramientas de IA que permite a los bots ejecutar tareas más complejas (inteligencia documental, clasificación semántica, etc.).
Además, en Latinoamérica, el RPA está dejando de ser patrimonio exclusivo de grandes corporaciones. Cada vez más pymes lo están adoptando con soluciones más accesibles y adaptables.
¿Qué significa esto para desarrolladores y equipos técnicos?
En este escenario de crecimiento, las oportunidades para perfiles técnicos se amplían. Pero también los desafíos.
¿Qué tecnologías y habilidades se vuelven clave?
- Lenguajes como Python, .NET y JavaScript, especialmente para la creación de componentes personalizados.
- Frameworks de integración, como Apache Camel, MuleSoft o n8n, para conectar RPA con APIs y sistemas internos.
- Conocimiento en arquitecturas orientadas a eventos (EDA), que permiten disparar bots con lógica basada en triggers.
- Comprensión de principios DevOps y CI/CD, para integrar RPA en pipelines de entrega continua.
- Manejo de herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) o clasificación automática si se trabaja con documentos o correos.
Además, las empresas valoran cada vez más la capacidad de diseñar flujos de negocio eficientes, no solo escribir scripts. Es decir: UX de procesos.
RPA + IA = Automatización Cognitiva
El crecimiento del RPA está ocurriendo en paralelo al avance de la inteligencia artificial. Hoy, ya no basta con que un bot haga clics y copie-pega datos. Se espera que tome decisiones, lea documentos, entienda textos, clasifique correos o analice sentimientos.
Es lo que se conoce como automatización cognitiva: una convergencia entre RPA, IA, análisis de datos y gestión documental inteligente.
Esta fusión exige nuevas competencias y plantea retos arquitectónicos: desde la elección de motores de inferencia hasta la gobernanza de modelos y la trazabilidad de decisiones automatizadas.
¿Qué está pasando en Chile y la región?
Según Atento, muchas empresas en Latinoamérica están comenzando a escalar sus iniciativas RPA desde pilotos aislados hacia automatizaciones de misión crítica, integradas con ERP, CRMs y plataformas de autoservicio.
El foco ya no está solo en “automatizar tareas”, sino en redefinir procesos completos y lograr impacto medible en KPIs de eficiencia, tiempo y satisfacción de cliente.
Y eso requiere algo más que bots: requiere estrategia, arquitectura y visión técnica.
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Conclusión: RPA ya no es una opción, es una competencia clave
El crecimiento proyectado del 33 % anual no es solo una cifra optimista. Es una señal de hacia dónde va la industria del desarrollo y la automatización.
Quienes dominen herramientas RPA, frameworks de integración y capacidades cognitivas estarán mejor preparados para diseñar soluciones reales, escalables y sostenibles.
Y las empresas que entiendan cómo orquestar estas tecnologías con estrategia sacarán ventaja frente a una competencia que aún automatiza sin visión.
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