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Muchas empresas implementan RPA con una pregunta equivocada: ¿qué automatizamos primero? Antes de elegir herramienta o configurar un bot, hay una conversación más importante: ¿este proceso debería existir tal como está? En este artículo explicamos por qué automatizar un proceso ineficiente solo perpetúa el problema, y cómo una metodología que optimiza primero y automatiza después marca la diferencia entre un proyecto exitoso y uno que nadie recuerda.

Muchas empresas buscan implementar inteligencia artificial, pero operan con datos dispersos, reportes en Excel y sin un gobierno claro. Este artículo aborda el problema real: sin control, trazabilidad y definiciones comunes, no hay confianza en los datos. Recién al ordenar esta base —a través de gobierno de datos e IA con SAP Datasphere— es posible tomar decisiones confiables y escalar la analítica en la organización.

Durante años, SAP BW y SAP Data Services fueron el estándar para construir plataformas de datos sobre SAP. Pero ese modelo ya quedó atrás. Hoy el problema no es solo tecnológico. Es estratégico: 👉 seguir operando con herramientas que ya no evolucionan al ritmo del negocio. El punto de inflexión: obsolescencia práctica (no solo técnica) Aunque muchas organizaciones siguen operando con SAP BW y Data Services, la realidad es clara: SAP está empujando el roadmap hacia Datasphere

Flyer informativo de Henley sobre Rocketbot y RPA, destacando los beneficios de automatizar procesos empresariales para mejorar eficiencia y reducir costos.

Robot orquestando procesos financieros.

Guía práctica en 5 pasos para iniciar un proyecto de planning financiero: alcance, datos, modelo, gobierno y quick wins.