Cómo elegir el proyecto de automatización adecuado

Cada vez que aparece una nueva ola de tecnología, los directivos se hacen las mismas preguntas: ¿por dónde empezamos a aplicarla primero? ¿Perseguimos la «fruta fácil» que produzca victorias rápidas y defendemos proyectos más ambiciosos? ¿O deberíamos centrarnos estratégicamente, sin demora, en las aplicaciones que nos den una ventaja decisiva sobre la competencia?

En este momento, con la llegada de un conjunto revolucionario de tecnologías para automatizar el trabajo con el conocimiento (la inteligencia artificial en particular), vemos que los equipos se enfrentan a estas cuestiones en los niveles más altos de las organizaciones. La automatización inteligente (el término que se utiliza comúnmente para la automatización robótica de procesos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en las organizaciones) aporta una velocidad, precisión y una potencia de reconocimiento de patrones sin precedentes a los procesos empresariales que, de forma rutinaria, requieren descifrar la información, desde responder a las preguntas de los clientes hasta cumplir con las normas gubernamentales y detectar el fraude y los ciberataques. Como eso describe gran parte de la actividad de los lugares de trabajo modernos, las deliberaciones sobre por dónde empezar y cómo proceder son diferentes a las de otras tecnologías. Las mismas respuestas de siempre no se aplican.

El potencial de mejorar el rendimiento en una empresa típica con estas herramientas es a la vez amplio y profundo. En una empresa que conocemos, se formó un equipo para inspeccionar todas sus operaciones, encontrar las áreas en las que las personas consumían tiempo debido a trabajos repetitivos de procesamiento de la información y volver con las tareas candidatas para la automatización. La lista incluía cientos de cosas que una máquina inteligente podría hacer para aprovechar la creatividad de los trabajadores, aumentar la velocidad de toma de decisiones, mejorar la precisión o mejorar el servicio a los clientes.

También hay fuertes incentivos competitivos: debido a este potencial, las empresas invierten en estas herramientas a un ritmo vertiginoso, según Gartner, la automatización inteligente es el área de inversión en tecnología empresarial de más rápido crecimiento. La pandemia dio un gran impulso a la caja de herramientas, ya que de repente las empresas tuvieron que encontrar nuevas formas de llevar a cabo los procesos de misión crítica.

Ya sea impulsada por las oportunidades o por la presión competitiva, es probable que su organización utilice pronto la automatización inteligente en muchos, muchos aspectos de sus operaciones. Entonces, ¿por dónde debería empezar?

En lugar de fijar sus objetivos en términos de victorias rápidas (lo que realmente no moverá la aguja) o de aplicaciones estratégicas importantes (que requieren habilidades y bases que aún no tiene), concéntrese en cómo sus primeros pasos promoverán el desarrollo de capacidades en su organización. Debería secuenciar los proyectos que emprende, sabiendo que, en última instancia, se ocupará de cientos, de modo que los primeros desarrollar los talentos de la IA y puso en marcha la infraestructura tecnológica de IA para los proyectos que emprenderá a continuación, y a continuación.

Mapa del lugar al que quiere ir

El desarrollo de capacidades —desarrollar la fuerza de una organización para resolver una clase de problemas a los que seguirá enfrentándose en el futuro— es un desafío que podría haber abordado en otros ámbitos. En áreas que van desde la formulación de estrategias hasta la gestión de proyectos, los equipos reconocen que pueden y deben mejorar aprendiendo de la experiencia. Y dado que hay fundamentos que hay que dominar antes de poder avanzar a capacidades de orden superior (tienen que caminar antes de poder correr), los equipos suelen seguir la orientación de las llamadas modelos de madurez, descrita por expertos que han visto a otros viajar por el mismo camino anteriormente. Dado que su personal tendrá que estar a la altura una y otra vez del desafío de implementar soluciones de automatización inteligentes, este es el enfoque que tiene sentido, pero usted tendrá que pensar más en la mejor secuencia de pasos.

Planificar este viaje requiere planificar cómo su equipo u organización pasará deliberadamente de un estado de novato a experto.

El primer paso suele ser una evaluación de las capacidades existentes: los desafíos que su personal ya sabe cómo abordar y la sofisticación de las herramientas de las que disponen para resolverlos. Quizás ya tenga grandes habilidades de análisis de datos en el personal, por ejemplo, o personas que hayan participado en instalaciones de RPA en otros lugares.

Su siguiente paso es analizar las brechas. Esto detalla la diferencia entre sus capacidades actuales y las exigencias de la solución más difícil que pueda imaginarse. Esto podría revelar que su infraestructura de TI actual simplemente no está a la altura de la próxima ola de aplicaciones que tendrán que interactuar con diferentes fuentes de datos. O que se necesitará una colaboración mucho más eficaz entre los desarrolladores de software y los propietarios de los procesos empresariales que la que se ha visto en el pasado.

Por último, con los estados inicial y final claramente articulados, puede especificar un recorrido paso a paso, con los proyectos secuenciados según los que son los que más pueden hacer en los primeros días para sentar las bases esenciales para las iniciativas posteriores.

He aquí un ejemplo que ilustra cómo este enfoque puede conducir a mejores opciones. En un fabricante de equipos de construcción, hay tres áreas tentadoras de automatizar. Una es la solución que ofrece un proveedor: una herramienta de chatbot que se puede implementar de forma bastante sencilla en el servicio de asistencia de TI interno con un impacto inmediato en los tiempos de espera y la plantilla. Una segunda posibilidad está en las finanzas, donde las previsiones de ventas podrían mejorarse mediante el modelado predictivo impulsado por el reconocimiento de patrones de la IA. La tercera idea es muy importante: si la empresa pudiera utilizar la automatización inteligente para crear un entorno de «equipos conectados» en los sitios de trabajo de los clientes, su modelo de negocio podría pasar a centrarse en nuevas fuentes de ingresos a partir de los servicios digitales, como la monitorización y el control remoto de la maquinaria.

Si busca una implementación relativamente fácil y un ROI rápido, la primera opción es obvia. Si, por el contrario, busca una gran publicidad para la nueva y audaz visión de su organización, la tercera es la entrada. Puede crear un equipo de tigres u una organización independiente y darle licencia completa para generar disrupción en el negocio actual. Pero tenga en cuenta que ninguno de esos enfoques prepara realmente el terreno para que la organización actual extienda la automatización inteligente a otras aplicaciones; no hacen que las personas de su organización en general estén más interesadas, receptivas o capaces de aplicar la tecnología inteligente en otros lugares. En otras palabras, como organización, tomar estos caminos no lo lleva muy arriba en la curva de aprendizaje, hacia una mayor madurez con la tecnología.

Esto es lo que haría la segunda opción, en gran parte porque exigiría que la empresa se pusiera manos a la obra en materia de datos. Sin una buena estrategia de datos empresariales, las personas de las diferentes partes de la organización carecen de estándares comunes en cuanto a qué datos deben recopilarse y cómo deben organizarse, limpiarse y prepararse para el análisis. Esta es una capacidad fundamental que la empresa necesitará tener para avanzar en el uso del aprendizaje automático a gran escala. Desde el punto de vista del desarrollo de capacidades, es fácil ver cómo el progreso en los datos empresariales desbloquearía, por ejemplo, otros 10 proyectos, que a su vez pueden priorizarse según las capacidades adicionales que puedan añadir. Nuestra empresa de fabricación podría trazar una hoja de ruta que muestre cómo, cinco años después, no solo cosechará los beneficios de los proyectos específicos, sino que también estará, en general y profundamente, más preparada para emprender iniciativas verdaderamente transformadoras.

Por qué Automatizar

Hace cincuenta años, cuando el legendario Peter Drucker acuñó el término «trabajadores del conocimiento», también reconoció que su ascenso en la economía mundial pondría a prueba a las organizaciones. «La contribución más importante que la gestión debe hacer en el siglo XXI», escribió, es «aumentar la productividad del trabajo con el conocimiento». Por último, en la automatización inteligente, existe un potente conjunto de herramientas para hacerlo, y la carrera ha comenzado. Evite la loca carrera que hace que su organización persiga posibilidades pero sin progreso colectivo. Elija sus lugares con prudencia y su inversión en la automatización inteligente puede ser un proceso de creación de capacidades.