Las claves que convierten la hiperautomatización en una estrategia ganadora

Se trata de uno de los desarrollos tecnológicos que más y mejores oportunidades están generando en la actividad económica. Según Ernst & Young (i), las organizaciones que invierten en automatización inteligente de procesos de negocio reportan mejoras en productividad, reducción de costes, cumplimiento normativo, precisión en la ejecución de planes, generación de fuentes de ingreso y competitividad. La consultora británica proyecta un crecimiento anual de la hiperautomatización del 55% entre 2021 y 2025, mientras Gartner (ii) ya calculó en 2019 un 30% de reducción de costes operativos, gracias a ella, para el lustro siguiente.

Algunas compañías españolas confirman tales predicciones. “Todo lo susceptible de ser automatizado, será automatizado”, comenta una alta directiva en un foro empresarial (iii). “La hiperautomatización (iv) está a otro nivel —asegura otro experto— por su capacidad para optimizar radicalmente la eficiencia y la calidad de nuestros procesos, productos y servicios para contribuir a la cuenta de resultados y a la supervivencia, porque si no lo haces tú, lo harán tus competidores”.

También conocida como automatización inteligente de procesos, se basa en la capacidad del software RPA para realizar sin intervención humana tareas masivas, repetitivas y predecibles, como altas y bajas o cuadrar cuentas con los bancos. Pero sobre esa capa añade otras, sin límite al menos teórico, de tecnologías integradas que implican un salto de capacidad y complejidad. Es como la diferencia entre escuchar un instrumento solitario o una orquesta sinfónica.

¿Qué tecnologías integran ese ecosistema?

Fundamentalmente, inteligencia artificial (IA) en sus variantes de machine learning, deep learning, reconocimiento óptico y procesamiento del lenguaje natural, gestores de flujo de trabajo y de procesos de negocio. A todo ello cabe añadir una capa de minería con analítica avanzada de datos, además de aplicaciones low code, bots y cobots o las propias plataformas de gestión unificada de todas esas capas. Una arquitectura así puede generar gemelos digitales que simulen procesos y flujos para mejorar la operativa.

En resumen, la RPA pone el músculo de la automatización y se sofistica al integrarse con la IA. Pasa, además a “descubrir, analizar, diseñar, medir, monitorizar, reevaluar…”, según explica de nuevo Gartner.

Tomemos un proceso estándar como la facturación. La capa RPA envía mails a los proveedores para solicitar y recibir sus facturas, y después las diferentes aplicaciones de IA unifican formatos, organizan la información en categorías y atributos, solucionan los errores leves, derivan los graves y analizan las causas para prevenirlas o mejorar los protocolos de solución, como avisar al proveedor sobre la eventual omisión de algún dato. Toda esa información se organiza en un repositorio de gestión documental que permite al machine learning cerrar el círculo al aprender de ellos. Finalmente, todo ese conocimiento revierte en forma de inteligencia de negocio para tomar mejores decisiones. Este esquema es extrapolable a cualquier proceso.

Banca y seguros, de los sectores más automatizados

Según KPMG, algunos de los sectores que más se hiperautomatizan son el financiero (v) y la venta minorista, además del energético y el asegurador, entre otros, en una creciente versatilidad de procesos, desde responder a consultas y realizar altas o bajas a la gestión de compras o modificaciones de pólizas. Una de las aplicaciones con mayor poder disruptivo es la programación de código —los tramos más previsibles— mediante herramientas como ChatGPT o Copilot, que podrían aliviar la frustrante escasez de talento tecnológico en esta y otras especialidades.

La hiperautomatización despliega un ecosistema orgánico, de evolución continua y complejo porque las capas interactúan entre sí como un engranaje, tanto que en cada empresa implica una receta única que conforma el core de una transformación digital a fondo.

De ahí estos consejos de implantación:

Definir con precisión, y ambición, los objetivos comerciales y de negocio. Es un proyecto de tal calibre que no cabe avanzar por ensayo y error, sino planificar para optimizar el acierto.
Igual de importante: elegir entre una creciente variedad de soluciones y plataformas —la “agonía de la elección”— las más ajustadas al plan y a la interoperatividad entre ellas y con los procesos. Testear durante toda la implantación su rendimiento para reajustar en marcha.
Comenzar con procesos sencillos y escalar a otros más complejos de forma progresiva.
Puede convenir la asesoría de un socio tecnológico externo por falta de capacidad interna, o si la compañía prefiere reservar su equipo técnico para otras tareas de valor añadido.
Resulta básico complementarlo con un cambio cultural que venza la resistencia y promueva un espíritu colaborativo. Compartir con la plantilla, incluso mediante formación, cómo la hiperautomatización puede contribuir al crecimiento de la empresa y, por tanto, de los puestos de trabajo. En este sentido, apunta Deloitte que “no es necesariamente una panacea, ya que requiere una transformación compleja y de varios años en la mentalidad y la cultura de la organización”.

(i) https://www.ey.com/es_pe/consulting/transformacion-limites-hiperautomatizacion-redefiniendo-trabajo

(ii) https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2020

(iii) https://cincodias.elpais.com/cincodias/2021/03/25/companias/1616694385_746794.html

(iv) https://www.iebschool.com/blog/hiperautomatizacion-una-oportunidad-de-oro-big-data/

(v) https://www.processmaker.com/es/blog/how-hyperautomation-is-transforming-banking-and-finance/

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