RPA.

En la práctica

El robot entra en el ERP, copia los datos de una factura, los pega en otra aplicación y pasa a la siguiente. Microsoft la presenta en Power Automate para tareas basadas en reglas, también en aplicaciones antiguas como los emuladores de terminal. Encaja donde un sistema no ofrece otra forma de llegar a los datos que su pantalla.

Localiza cada botón por unos atributos fijos. Si la aplicación cambia, hay que volver a capturarlos, y la propia Microsoft advierte de que los valores fijos dan problemas en aplicaciones cuyo contenido cambia.

Por qué te importa

Porque quien te la vendió puede estar ofreciéndote ya agentes. UiPath, por ejemplo, relanzó en abril de 2025 su plataforma como «agentic automation», con agentes de IA, robots y personas en el mismo sistema. Eurostat mide la versión con IA bajo la etiqueta «AI based software robotic process automation». En 2025 la usaba el 6,7 % de las empresas españolas de 10 o más empleados, y el 9,8 % de las medianas.

Con un agente de computer use cambian dos cosas. Mira la pantalla y la interpreta, así que en principio un botón que se mueve no lo para, y puede leer una factura con un formato que nunca ha visto. Lo que no cambia es que alguien tiene que definir el proceso y revisar lo que sale, y la flexibilidad se paga. Anthropic recuerda que un agente cuesta más y tarda más, y en OSWorld, la prueba de referencia de tareas reales de ordenador, los agentes todavía fallan una de cada tres veces (AI Index 2026).

Los límites

La RPA automatiza el proceso tal como está, con sus pasos de más. Se rompe cuando cambia la pantalla y no avisa si el dato que copia está mal, porque no lo entiende. Pasar a agentes tiene sentido donde eso cuesta dinero: excepciones frecuentes, documentos con formatos distintos, pantallas que cambian a menudo. En un proceso estable y de mucho volumen, como una conciliación bancaria, la repetición exacta suele ser lo que se busca. Llamar agente a un robot de siempre es AI washing.