Automatización inteligente: reinventa tu empresa desde la rentabilidad

Raúl Alonso    19 julio, 2019
Para qué sirve la automatización inteligente

La automatización inteligente aplicada a los procesos de negocio continúa escalando posiciones en la agenda digital de la empresa hasta convertirse en prioritaria.

La utilización de chatbots, el análisis inteligente descriptivo, la robótica o la interacción entre el lenguaje humano y las máquinas son algunas de las tecnologías que convierten a las empresas en más eficientes, pero también ayudan a crear productos y servicios.

Y si todo lo leído hasta aquí te suena a ciencia ficción, quizá el siguiente dato te alerte sobre la necesidad de ir aterrizando en la realidad de la automatización inteligente (AI), un área con el que el 28% de las empresas españolas espera aumentar sus ingresos. Ellas son los pioneras.

Qué es la automatización inteligente

Lo primero de todo es poner las ideas en orden, ¿qué entendemos por AI? Según el informe “Automatización inteligente” de la consultora KMPG, es “un conjunto de tecnologías disruptivas que junto con la analítica avanzada de datos hace posible la transformación digital y la automatización de procesos de negocio”.

Es vital entender que es un cambio de paradigma, una reinvención total de los procesos empresariales para obtener el máximo beneficio de estas tecnologías, no se trata de la simple implementación de unas nuevas tecnologías en la operativa de la compañía. 

Principales tecnologías para la automatización

Dentro de esas tecnologías disruptivas, la AI presta atención a cinco grandes disciplinas:

  • La inteligencia artificial (IA).
  • El aprendizaje automático o machine learning.
  • La informática cognitiva. Su misión es simular al proceso de pensamiento humano en modelos informatizados, se trata de que una máquina pueda resolver problemas del modo en que un hombre lo haría, pero sin su asistencia.
  • La automatización robótica de procesos.
  • Analítica avanzada de datos.

Para qué sirve la automatización inteligente

El 47% de las grandes empresas españolas consultadas por KPMG ya han invertido más de 8 millones de euros en estas tecnologías, conocer el retorno que se espera de este esfuerzo quizá sea la mejor vía para saber cómo la AI puede transformar la empresa.

E insisto, también en esa pyme siempre escasa de manos para sacar adelante el trabajo diario, es aquí donde una política adaptada de AI puede ayudar a llegar más lejos.

Es fácil adivinar que en la era del customer centrism sea precisamente el usuario el principal destinatario de los objetivos operativos de estas inversiones.

“Mejorar la calidad del servicio y de las interacciones con el cliente” es la opción elegida por el 33% de las empresas consultadas para el citado estudio. Mismo protagonista del segundo objetivo “agilizar el modelo de prestación de servicios y la efectividad de la atención al cliente”.

Como tercer gran objetivo, mejorar la eficiencia en back-office (del personal de administración y apoyo de la empresa) y en middle-office (del equipo de control en áreas como tesorería, calidad, riesgos y otros).

Dentro de los objetivos estratégicos, la primera opción es avalada por el 28% de las empresas, que espera convertir sus políticas de AI en mayores ingresos. En esta visión de las utilidades de estas tecnologías, “acelerar la capacidad para aprovechar el análisis de datos” y “mejorar las conclusiones operativas de negocio” son las otras dos metas más deseadas.

Plan de empresa para avanzar en la automatización

La propuesta es diseñar una estrategia respondiendo a las clásicas preguntas de por qué, qué y cómo:

  • Por qué. Por un lado, la empresa debe tener “una visión clara de cómo va a cambiar su negocio con la AI” y, por otro, de quién lo va a dirigir. Por supuesto, siempre con una decidida implicación de la dirección.
  • Qué. La recomendación es trabajar con varias tecnologías de forma simultánea, la mejor fórmula para obtener los mayores beneficios. La segunda, cultivar un enfoque integral, suprimir los compartimentos estancos que caracterizan a tantas empresas, con el fin de difundir con rapidez las mejores prácticas.  
  • Cómo. Hay que establecer objetivos claros junto a su plan de ejecución. Siempre en un proceso de mejora continua, capaz de detectar los fallos con rapidez para solucionarlos, seleccionando lo que funciona para poder escalarlo con inmediatez. Un marco de trabajo en el que se debe contar con el personal adecuado “para reinventar el negocio desde una perspectiva de la automatización”.

10 claves para automatizar con éxito

  1. La empresa va a abordar un proceso integral que implica la reinvención del negocio: debe cuestionar sus modelos operativos básicos para descubrir cómo pueden transformarse desde la AI. En ningún caso el proceso debe entenderse como una serie de proyectos de inversión en tecnología.
  2. El proceso debe estar liderado por quien tiene una visión estratégica de la compañía y cuenta con la capacidad para implicar e ilusionar a todos los empleados.
  3. Se debe establecer un modelo de trabajo que garantice la colaboración coordinada entre las diferentes unidades de negocio, la dirección ejecutiva y el grupo de tecnologías de la información.
  4. Combinar tecnologías de AI que pueden trabajar conjuntamente, huyendo de soluciones fragmentadas para problemas concretos. Se trata de reinventar procesos y funciones para sacar el máximo partido a tecnologías que favorecen al conjunto de la organización (la nube, análisis de datos avanzados, cadenas de bloques…).
  5. Difundir con rapidez las mejores prácticas. Todos deben participar de todos los avances, para evitar la duplicidad de tareas y diluir el rendimiento de la inversión.
  6. Dotar al plan de recursos económicos y de tiempo suficiente para actualizar la formación del personal, un proceso del que KPMG advierte: “Hay que ser realista sobre el número de profesionales cuya formación puede actualizarse”.
  7. Gestión interna del cambio para abordar la transición hacia una mano de obra más digital.
  8. Ser creativos durante el proceso de maduración de la estrategia, para minimizar la carencia en habilidades AI de la empresa y su personal.
  9. No temer el fracaso. Dominar el arte de fracasar rápido para posteriormente triunfar con lo que funciona.
  10. Aprender a cambiar la perspectiva y a ser audaz.

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