Alternativas a Blue Prism en 2026: qué usan hoy las empresas

Durante años, Blue Prism ha sido una de las plataformas de referencia en automatización robótica de procesos (RPA) a nivel empresarial. En 2026, sigue siendo una solución ampliamente implantada, especialmente en organizaciones con altos requisitos de gobierno, seguridad y control de procesos.

Sin embargo, en un contexto tecnológico cada vez más orientado al cloud, la inteligencia artificial y los agentes inteligentes, muchas empresas se hacen las mismas preguntas: ¿Sigue siendo Blue Prism la mejor opción para mi arquitectura tecnológica y para mi equipo? ¿Existen alternativas más flexibles y alineadas con los modelos actuales de automatización?

La realidad es que hoy existen alternativas más modulares, escalables y cloud-native que permiten cubrir los mismos casos de uso que Blue Prism y, en muchos escenarios, ampliarlos integrando automatización, datos e inteligencia artificial de forma más natural.

En este artículo analizamos alternativas a Blue Prism en 2026, poniendo el foco en aquellas soluciones que apuestan por arquitecturas modernas, adopción progresiva y una mayor integración con ecosistemas cloud y de datos.

¿Qué alternativas a Blue Prism existen en 2026?

Aunque Blue Prism continúa siendo una solución muy habitual para RPA enterprise tradicional, en 2026 muchas organizaciones están evolucionando hacia modelos de automatización más distribuidos, donde la automatización de tareas convive con flujos de datos, modelos de IA y agentes inteligentes.

En este escenario ganan protagonismo plataformas que priorizan la flexibilidad, la composición de servicios y la integración nativa con cloud, frente a soluciones más cerradas o monolíticas. Estas alternativas permiten adaptar la automatización al nivel de madurez de cada equipo y facilitar la evolución tecnológica sin grandes dependencias.

Azure (automatización cloud-native)

El ecosistema Azure se ha consolidado como una alternativa clara a Blue Prism cuando se adopta un enfoque de automatización distribuida. Combinando servicios como Azure Logic Apps, Azure Functions, Azure AI Document Intelligence y Azure Machine Learning, las empresas pueden automatizar procesos completos sin depender de RPA tradicional basado en interfaz.

Este enfoque resulta especialmente atractivo para organizaciones que ya trabajan en entornos Microsoft y buscan una automatización integrada con datos, IA y seguridad enterprise, con mayor escalabilidad y menor dependencia de bots clásicos.

AWS (automatización basada en eventos y servicios)

AWS ofrece una aproximación distinta a la automatización, basada en arquitecturas event-driven y servicios desacoplados. Mediante la combinación de servicios como Lambda, Step Functions, servicios de IA y colas de eventos, muchas empresas están reemplazando flujos de RPA tradicionales por automatizaciones más resilientes y escalables.

Esta alternativa es especialmente adecuada para organizaciones con una fuerte orientación tecnológica y equipos DevOps maduros, donde la automatización se concibe como parte del propio diseño de la arquitectura.

Databricks

Aunque no es una plataforma de RPA, Databricks se ha convertido en una pieza clave en escenarios donde la automatización está fuertemente ligada a datos, analítica avanzada y machine learning. En muchos casos, procesos que antes se resolvían con RPA ahora se automatizan directamente desde pipelines de datos y modelos predictivos.

Es una alternativa parcial a Blue Prism en escenarios donde la automatización no depende de interfaces de usuario, sino de decisiones basadas en datos en tiempo real o por lotes.

Automatización documental basada en IA y agentes inteligentes

Las soluciones centradas en procesamiento inteligente de documentos, como Azure AI Document Intelligence, están reemplazando a Blue Prism en muchos casos de uso tradicionales como facturas, albaranes, pedidos o formularios. En lugar de automatizar la interacción con aplicaciones, estos enfoques se centran en comprender el contenido del documento y activar los procesos directamente desde la información.

En este contexto, plataformas como aisQ AGENT permiten ir un paso más allá, incorporando agentes inteligentes que interpretan los datos extraídos y aplican reglas de negocio o modelos de IA para orquestar acciones de forma automática, como validaciones, integraciones con sistemas, generación de respuestas o escalado de incidencias.

Este enfoque combinado reduce la complejidad técnica, mejora la fiabilidad frente a cambios en las aplicaciones y acelera significativamente el time-to-value en procesos documentales intensivos.

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