Por Andrés Cartagena, IT Manager, AIG-Metropolitana.
La automatización empresarial ha transitado del uso de RPA para resolver tareas repetitivas hacia esquemas más integrales, apoyados en inteligencia artificial, integración de sistemas y datos confiables, que permiten escalar procesos y generar mayor eficiencia operativa.
Ejes de análisis
La automatización en las organizaciones ha estado vinculada al uso de RPA. Estos robots demostraron ser una solución eficaz para eliminar tareas repetitivas, especialmente aquellas que seguían reglas y no requerían interpretación ni criterio humano para el procesamiento de datos. El valor de RPA se concentró en aliviar cargas operativas y reducir tiempos en actividades puntuales. Sin embargo, no todos los procesos ni todas las industrias podían beneficiarse de este tipo de automatización.
Los RPA, aunque eficientes en escenarios estables, seguían dependiendo de la intervención humana cuando los procesos presentaban variaciones, excepciones o cambios repentinos. En muchos casos, también requerían supervisión para medir resultados o evaluar su efectividad. Desde una perspectiva tecnológica, impedía que los procesos se optimizaran de forma completa. La incorporación de inteligencia artificial abre la posibilidad de contar con “robots” capaces de analizar información, aprender del comportamiento de los datos y reaccionar frente a situaciones tanto simples como complejas, de manera similar a como lo haría una persona, pero apoyados en cálculos y datos consolidados.
La diferencia entre un robot de RPA y un esquema de automatización avanzada está precisamente en esa capacidad de aprendizaje y toma de decisiones. Mientras el RPA ejecuta instrucciones predefinidas, la automatización avanzada se apalanca en inteligencia artificial para adaptarse a los cambios en los procesos y en las tareas, respondiendo de forma dinámica a escenarios que antes requerían intervención humana.
Integración de sistemas
Para que este modelo funcione, entran en juego factores que van más allá de la herramienta tecnológica. La integración de sistemas, la calidad de los datos y la analítica se vuelven elementos necesarios e importantes. Cualquier iniciativa de automatización, necesita que la información involucrada en los procesos esté disponible, sea confiable y pueda ser analizada con rapidez. De manera que los flujos avancen, se tomen decisiones y se obtengan resultados sin depender constantemente de una persona.
Esta falta de integración explica por qué muchas iniciativas de RPA quedaron confinadas a proyectos aislados y no lograron escalar. Cuando los datos no se obtienen de todas las fuentes necesarias o no están disponibles en el momento adecuado, el proceso automatizado se fragmenta. En esos casos, los “robots” terminan resolviendo tareas incompletas y se recurre a nuevos desarrollos desconectados para cubrir vacíos. El resultado suele ser una mayor segmentación del proceso y un aumento en la probabilidad de errores.
Automatización avanzada como modelo integral
La automatización avanzada plantea un escenario distinto. Al aprender los procesos de cada área, relacionar tareas y conectar flujos, permite transformar actividades separadas en procesos paralelos o consecutivos, generando sinergias en la obtención de resultados. Además, facilita la identificación de oportunidades de mejora y la unificación de procesos con una visión más clara hacia la experiencia del usuario, lo que hace posible su réplica en distintas áreas del negocio.
El impacto económico también cambia cuando la automatización deja de centrarse en tareas individuales y pasa a cubrir procesos de punta a punta. La reducción de tiempos se traduce directamente en menores costos, ahorros operativos, mejoras en la cadena de valor y una mayor satisfacción del cliente, todo ello reflejado en una operación más eficiente.
En esta etapa, la inteligencia artificial permite a los directivos tomar decisiones mejor informadas, sustentadas en analítica de datos. Cuando las fuentes de información se integran y se aplican algoritmos capaces de anticipar comportamientos futuros, las organizaciones se acercan a modelos más predictivos, donde la toma de decisiones puede automatizarse en función de objetivos proyectados.
Desde esta perspectiva, aquellas empresas que aún entienden la automatización como simples robots que copian y pegan no están captando la dimensión del momento actual. Limitarse a optimizar tareas aisladas impide cubrir procesos completos y convierte al “robot” en un recurso que requiere supervisión constante, casi como un empleado adicional. La automatización avanzada, en cambio, exige una visión más amplia, donde procesos, datos e inteligencia trabajan de forma integrada para generar valor real y sostenible para el negocio.
