¿Qué es lo que mantiene despiertos a los líderes empresariales de hoy en día? Por un lado, el hecho de que la competencia es más feroz que nunca. Otra preocupación es la velocidad vertiginosa a la que cambian y evolucionan las demandas de los clientes y del mercado. Para competir y prosperar, las empresas deben aprovechar todas las ventajas posibles no solo para ser más competitivas y rentables, sino también para aumentar su resiliencia y agilidad. Ahí es donde entra la automatización de procesos.
Cada vez más, las empresas recurren a la automatización de procesos como una herramienta poderosa en su lucha por impulsar su competitividad y rentabilidad. De hecho, según una encuesta reciente de Gartner a líderes mundiales de la industria, el 80 % de los encuestados mencionaron la automatización como una de sus principales prioridades comerciales y tácticas para el éxito.
Definición de automatización de procesos
La automatización de procesos se define como el uso de software y tecnologías para automatizar procesos y funciones comerciales a fin de lograr objetivos organizacionales definidos, como producir un producto, contratar e incorporar a un empleado o brindar servicio al cliente.
Automatización de procesos de negocio (BPA) y transformación digital
La Automatización de Procesos de Negocios fue inicialmente un aspecto único del área general más amplia de la gestión de procesos de negocios (BPM). BPA se centró en mejorar la productividad de back-end al hacerse cargo de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo. Hoy, sin embargo, BPA ya no es simplemente un componente de BPM, se ha convertido en la fuerza impulsora detrás de él y en la piedra angular central de cualquier proceso de transformación digital. La transformación digital, impulsada por tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, significa que el alcance y la escalabilidad de la automatización de procesos comerciales modernos son casi ilimitados. Las soluciones modernas de BPA ahora se pueden integrar tanto en aplicaciones de back-end como de front-end, agilizando los procesos desde las cadenas de suministro hasta recursos humanos, finanzas, servicio al cliente y más.
Ejemplos de automatización de procesos de negocio
Las actividades o tareas ad-hoc o de una sola vez no son los candidatos ideales para la automatización de procesos. Esta tecnología es más adecuada para tareas repetitivas con pasos, secuencias y reglas formalizadas. La automatización garantiza que el proceso comercial se realice correctamente en todo momento, involucrando a las personas adecuadas, en el orden correcto, considerando la información correcta y dentro de un período de tiempo específico. Un proceso empresarial planificado y modelado es el primer paso para mejorar la eficiencia mediante la reducción de tareas y actividades redundantes. Si bien las prioridades de automatización de procesos variarán de una empresa a otra, a continuación se presentan algunas áreas que a menudo se benefician de la automatización de procesos.
Automatización robótica de procesos (RPA)
RPA no se refiere a robots físicos como los que podría ver en una línea de montaje. Más bien, las herramientas y los bots de RPA se integran en los sistemas comerciales con el fin de automatizar y simplificar diversas tareas e interacciones. RPA es un componente principal de BPA. Describe software y bots que están programados para emular y copiar acciones humanas para completar tareas comerciales repetitivas. Los robots de software RPA pueden navegar por los sistemas, leer e ingresar datos y realizar una amplia gama de tareas basadas en reglas.
Automatización del flujo de trabajo
La automatización del flujo de trabajo a menudo se usa indistintamente con RPA, pero eso no es exacto. La automatización del flujo de trabajo se puede definir como hacer que el flujo de tareas, documentos e información en las actividades relacionadas con el trabajo se realice de forma independiente de acuerdo con las reglas comerciales definidas y se refiera a tareas específicas dentro de un flujo de trabajo completo.
Algunas técnicas y términos utilizados en la automatización de procesos
La automatización de procesos puede ser simple e incluir sólo unas pocas tareas centrales, o puede ser parte de un mayor viaje de IPA e hiperautomatización. A continuación se presentan algunas de las técnicas y tecnologías que contribuyen a los mejores resultados de automatización de procesos:
Hiperautomatización
La hiperautomatización no es una tecnología en sí misma, sino más bien una iniciativa estratégica que la organización emprende para identificar, examinar y automatizar la mayor cantidad posible de procesos comerciales y de TI, lo más rápido posible. Para hacer esto, la hiperautomatización se basa en la integración y orquestación de múltiples tecnologías, herramientas y plataformas, que incluyen IA/aprendizaje automático, RPA, sistemas ERP modernos y herramientas de desarrollo de código bajo/sin código.
Automatización inteligente de procesos (IPA)
McKinsey define IPA como «un conjunto emergente de nuevas tecnologías que combina el rediseño fundamental de procesos con la automatización robótica de procesos y el aprendizaje automático». Aumenta los procesos comerciales con IA y herramientas de próxima generación que ayudan a automatizar y simplificar las tareas repetitivas, replicables y rutinarias. Esto significa que IPA no solo puede imitar las actividades y tareas humanas, sino que también puede aprender a hacerlas. La inteligencia artificial y las tecnologías cognitivas permiten que las capacidades de toma de decisiones se incorporen a la automatización basada en reglas, lo que conduce a un mejor rendimiento de los trabajadores humanos, mayor velocidad, menor riesgo y mejores viajes de los clientes.
Automatización de código bajo/sin código
El código bajo/sin código (LCNC) se refiere a las herramientas de aplicaciones e integración que están equipadas con funcionalidad de arrastrar y soltar, herramientas visuales y mucho contenido preconstruido. Las herramientas de LCNC hacen posible que alguien con poca o ninguna habilidad de programación o codificación automatice procesos en función de su amplia experiencia en la materia relevante. Sin embargo, las tecnologías de automatización de LCNC también están equipadas con sólidas medidas de protección para garantizar que los equipos de TI puedan tener un control general y asegurarse de que cualquier nuevo proceso o aplicación automatizado se integre bien dentro del sistema, cumpliendo con los estándares de seguridad y cumplimiento más estrictos.
Big Data
Los datos no se clasifican como «grandes» simplemente por su volumen. Big Data se define por un conjunto de criterios relacionados, sí, con su volumen pero también con su complejidad y velocidad. Los datos estructurados tienen un formato lineal, como los que vería en una hoja de cálculo. Todo cabe en una columna o una fila. Los datos no estructurados, por otro lado, pueden consistir en información menos cuantificable, como comentarios de clientes, correos electrónicos, videos o imágenes. Big Data se puede integrar y usar directamente en la automatización de procesos comerciales, en función de reglas comerciales definidas, o aprovechando la inteligencia artificial (IA) y las capacidades de aprendizaje automático. Estos datos integrados se pueden usar para guiar la toma de decisiones, acelerar los procesos y aliviar las tareas y evaluaciones repetitivas.
Las tecnologías RPA de inteligencia artificial
Están diseñadas para funcionar mejor con datos estructurados, pero muchos de sus conocimientos e información más valiosos se encuentran dentro de datos semiestructurados y no estructurados (en imágenes escaneadas, páginas web, documentos PDF y mucho más). Las tecnologías de IA pueden procesar y convertir esos datos en un formato estructurado que el RPA podrá comprender y utilizar.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Los mejores chatbots basados en NLP aprenden del contenido informativo del habla humana, pero también aprenden a interpretar el contexto y el tono. En la automatización de procesos, las herramientas de NLP pueden ayudar a guiar mejor las interacciones y responder consultas estándar tanto internas como de los clientes.
Big Data de aprendizaje automático
Proporciona los grandes volúmenes de datos de los que dependen las tecnologías de aprendizaje automático para ayudarlas a tomar decisiones. Cuando el aprendizaje automático (y los algoritmos que lo impulsan) se integra con RPA, IA y otras herramientas como NLP, brinda la capacidad de detectar tendencias y patrones, además de aprender tanto de los datos como de los usuarios humanos. Esto hace que la automatización de procesos sea aún más precisa y útil.
Sistemas ERP inteligentes
Durante años, las empresas han confiado en los sistemas ERP para administrar y coordinar sus tareas financieras y del día a día. Pero los ERP de hoy han crecido en capacidad (con IA y tecnologías de aprendizaje automático) para brindar inteligencia y soporte a casi todas las áreas del negocio y sus operaciones. Muchas funciones de automatización ya forman parte de los sistemas ERP modernos.
Beneficios de la automatización de procesos de negocio
Los mayores impulsores de la automatización de procesos tienen que ver con los beneficios obvios que provienen de una mayor velocidad y eficiencia, y una mayor oportunidad de agilidad e innovación. Esos beneficios incluyen:
