Migración desde una plataforma RPA heredada a Primo — en semanas en lugar de trimestres
Cómo una importante cadena de retail reemplazó su plataforma RPA existente por Primo, incorporó IA agéntica para el manejo de excepciones y mantuvo las operaciones de tiendas 24/7 durante la migración.
Retail · Mercados emergentes · Primo Orchestrator · Primo Studio · Primo AI Server · Lectura de 10 minAbout the customer
Un importante grupo de retail en Europa del Este que opera una cadena de supermercados — varios cientos de tiendas, más de 30,000 empleados, ingresos anuales de miles de millones de dólares, y una huella operativa que funciona 24/7 en tiendas, centros de distribución y comercio electrónico.
El programa RPA del grupo había estado en producción en una plataforma RPA incumbente durante varios años, con 46 procesos automatizados que cubrían operaciones de back office de tiendas, cadena de suministro, finanzas y flujos de trabajo de servicio al cliente. Para 2024, el programa había alcanzado un punto donde la elección de plataforma necesitaba revisarse: los flujos de trabajo que deberían haber escalado estaban tardando demasiado en rediseñarse, el manejo de excepciones consumía tiempo de desarrollador, y la economía de licencias estaba yendo en la dirección equivocada en relación con el valor producido.
Lo que hizo el caso para una nueva plataforma
Tres problemas se compusieron.
Primero, escalabilidad. La plataforma existente había sido adecuada para los primeros 20 procesos; en el proceso 40, el equipo pasaba más tiempo trabajando en torno a las limitaciones de la plataforma que construyendo nuevas automatizaciones. Flujos de trabajo específicos — particularmente los que involucraban excepciones de alta frecuencia en la cadena de suministro — habían estado en la lista de "volveremos a esto" durante más de un año.
Segundo, economía de licencias. A medida que el programa escalaba más allá de 40 procesos, el costo de licencia por proceso y por robot crecía más rápido que el valor producido. La oficina del CFO había pedido al CoE que modelara plataformas alternativas.
Los elementos innegociables: cero interrupción en las operaciones de tiendas durante la migración, ninguna pérdida de ninguna de las 46 automatizaciones de producción, y una ruta creíble para casos de uso de IA expandidos en la nueva plataforma.
Cómo ejecutamos la migración
Pista 1 — Migración de procesos
Cada uno de los 46 procesos fue inventariado, mapeado en dependencias y convertido a Primo Studio. El convertidor automatizado de Primo — una herramienta de traducción de código que toma las definiciones de flujo de trabajo existentes y produce equivalentes de Primo Studio — manejó aproximadamente el 70% de la conversión automáticamente. El 30% restante fue remediación manual, principalmente en componentes personalizados específicos de la plataforma y manejo de excepciones.
Los procesos migrados se ejecutaron en modo sombra contra la instancia de la plataforma incumbente durante 24-48 horas por proceso — misma entrada, ambas plataformas produciendo salida, salida comparada. Donde la comparación pasó, el proceso fue transferido. Donde falló, el equipo trió y corrigió la conversión o escaló a una reconstrucción manual.
En la semana 4, los 46 procesos habían sido migrados y validados. En la semana 6, la instancia de la plataforma incumbente fue desmantelada.
Pista 2 — Introducción de AI Server
Mientras la Pista 1 estaba en marcha, un segundo equipo introdujo Primo AI Server junto al nuevo conjunto RPA. El primer caso de uso de IA se dirigió a excepciones de documentos de cadena de suministro — una categoría de excepciones que había estado en la lista diferida durante más de un año.
El caso de uso de AI Server entró en producción la misma semana que se completó la migración de plataforma. Dentro de dos semanas de la puesta en marcha, la IA estaba manejando excepciones que anteriormente se enrutaban a revisión humana, con precisión medida por encima del umbral de aceptación predefinido del equipo.
La migración que todos los demás proveedores habían cotizado en seis meses tardó seis semanas. La verdadera sorpresa no fue la velocidad — fue que terminamos la migración con más capacidad de la que teníamos al comienzo, no menos.
The numbers
What changed for the team
El equipo de desarrollo RPA dejó de pasar la mitad de su tiempo trabajando en torno a las limitaciones de la plataforma. La velocidad en nuevas automatizaciones se duplicó en el primer trimestre después de la migración, incluso cuando el equipo en sí no creció.
El equipo de manejo de excepciones — humanos que habían estado triando más de 1,500 excepciones de documentos de cadena de suministro por semana — vio el 60% de ese volumen absorbido por AI Server en los primeros dos meses. El equipo fue redirigido a excepciones genuinamente complejas y al análisis de causa raíz en patrones recurrentes, que anteriormente estaban en espera.
Retail platform migration — deployment architecture
What's next for this customer
El grupo de retail está ahora expandiendo la huella de AI Server hacia el triaje de entrada de servicio al cliente y la categorización de devoluciones — ambos procesos que habían sido diferidos bajo la plataforma anterior. El CoE también está usando el manual de migración (convertidor automatizado + modo sombra + sprint de 6 semanas) como plantilla para otras dos unidades de negocio en el grupo de retail más amplio que aún están en plataformas RPA heredadas.