¿Sin resultados en Automatización Inteligente? Analiza estos 8 motivos

¿Sin resultados en Automatización Inteligente? Analiza estos 8 motivos

Las grandes empresas internacionales y españolas llevan tiempo dedicando importantes esfuerzos y recursos a la implantación de tecnologías disruptivas. Como son la analítica de datos, Inteligencia Artificial, Cloud, Machine Learning, Cognitive Computing y Robotic Process Automation (RPA)… Tecnologías que se aglutinan bajo el concepto Automatización Inteligente (AI) y que, de manera integrada, tienen mucho más potencial que por separado. La Automatización Inteligente consiste no solo en automatizar tareas puramente transaccionales, sino también procesos que requieren capacidad de interactuar, interpretar datos, estructurarlos, automatizar decisiones…

Y aunque el objetivo estratégico inicial que se planteaban las empresas con el uso de estas tecnologías era mejorar eficiencia, ahora se apunta en primer lugar el aumento de ingresos (28% de los directivos españoles y 24% de los globales). En segundo lugar, acelerar la capacidad de obtener datos y análisis de datos que aporten valor. Eso permitirá mejorar la experiencia de cliente, enriquecer la calidad y la cantidad de las interacciones con clientes y optimizar el modelo de servicio y la efectividad de las tareas de front, middle y back-office.

Sin embargo, los directivos no están consiguiendo los resultados esperados. Y no hay una única razón, sino varias. Desde una falta de visión integral, a un ritmo demasiado lento de escalado de los proyectos piloto a otras funciones y departamentos de la empresa. Pasando por falta de liderazgo o escasez de talento preparado y la superación de otros obstáculos, según recoge el informe Easing the pressure points: The state of intelligent automation elaborado por KPMG y la consultora and HFS Research. El informe se basa en una encuesta a 590 altos directivos de seis sectores diferentes y 13 países, incluido España.

“La inversión en tecnologías de AI y su adopción se está produciendo a un ritmo vertiginoso, pero a muchas empresas les está costando demostrar su impacto”, comenta Eva García San Luis, socia responsable de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial de KPMG en España. “Sin una estrategia de transformación digital integral que refuerce las inversiones en Automatización Inteligente en toda la organización, estos proyectos se estacarán en su fase piloto y no lograrán los resultados esperados. Sin embargo, cuando se implanta con una visión clara y un enfoque integrado, la AI es un catalizador para las empresas, ya que trae consigo una ventaja competitiva no solo empresarial, sino también en el plano financiero”, añade.

¿Cuáles son los obstáculos a superar? ¿Dónde se están cometiendo errores? ¿Cómo está la situación en España? La fotografía de España es bastante similar a la internacional, con algunas diferencias que señalamos en este artículo. Compara ambas realidades para detectar los problemas que se están dando en esta nueva revolución empresarial. El  informe de España recoge información más detallada de todos los aspectos que se comentan a continuación. Puedes descargarlo aquí.

Descarga el informe

1. De proyectos piloto a grandes inversiones

Los sistemas de Automatización Inteligente están suponiendo ya cuantiosas inversiones a las compañías. Cerca de la mitad de las empresas consultadas (47% en España y 52% a nivel global) reconocen que acumulan inversiones de más de 10 millones de dólares. Y el 25% de las empresas españolas (31% de las globales) lleva invertidos más de 50 millones de dólares. Las elevadas cifras muestran que los sistemas han dejado de ser proyectos piloto y se están extendiendo a otros departamentos, funciones y la organización en general. Luego analizaremos a qué ritmo.

Las áreas que absorben las mayores inversiones son diferentes en España y el resto del mundo. Mientras que a nivel internacional destacan Finanzas y Contabilidad, en España los mayores importes están yendo a las actividades relacionadas con el core-business, y a otras áreas como compras, aprovisionamiento y cadena de suministro. En ambos casos, el 23% de los directivos españoles consultados señala que están invirtiendo más de 50 millones de dólares.

2. Invirtiendo en todo el espectro

En general, la mayoría de las organizaciones (83% de las españolas consultadas y 62% de las firmas globales) están invirtiendo en todo el espectro de las tecnologías que abarca la Automatización Inteligente. No se prima una tecnología sobre otra. Un análisis más al detalle muestra que las tecnologías que en España tienen un mayor nivel de implantación y escalado a toda la organización son la analítica avanzada de datos, tanto análisis predictivos como prescriptivos, y la Inteligencia Artificial.

Donde todavía hay más proyectos piloto es en los sistemas de RPA y donde aún no hay muchos planes de desarrollo es en visión computarizada. En procesamiento de Lenguaje Natural (NLP en sus siglas en inglés) que implica leer, reconocer y comprender el lenguaje hablado, traducir, responder de forma automática, etc., también queda camino por recorrer, desde el punto de vista de adopción por  las empresas españolas  –ver información detallada en el informe completo-.

3. Solo un 15% adopta un enfoque integrado

Aunque las inversiones en Automatización Inteligente están bastante extendidas, solo un 15% de las empresas españolas consultadas (11% de las globales) adopta una visión holística que resulta crítica para sacar partido a estas soluciones. Es importante que las compañías asuman este enfoque y detecten dónde, cuándo y cómo integrar los esfuerzos a través de las tecnologías para optimizar el potencial que ofrecen en conjunto.

“Debido a la necesidad de disponer de esta visión clara y un enfoque integrado de la iniciativa, gran parte de las organizaciones están invirtiendo en todo el espectro de tecnologías dentro del paraguas de AI”, comenta Carlos Mora, director de Digital Labor y Robotic Process Automation (RPA) de KPMG en España. “Actualmente, coexisten diferentes iniciativas con múltiples objetivos y tecnologías. Pero la necesidad de un amplio escalado a lo largo de toda la organización, y sobre todo, agilizar y eficientar el modelo de adopción de la automatización en todas las áreas favorece la necesidad de disponer de un modelo de convergencia y una estrategia de transformación digital integral”, añade.

4. Un escalado demasiado lento

Los sistemas de Automatización Inteligente no se están escalando lo suficientemente rápido como para cumplir los objetivos y retornos deseados. Aunque se observa una alta correlación entre ambas variables, según recoge el informe. En concreto, el 64% las compañías globales que más y mejor están cumpliendo sus objetivos financieros contemplan haber escalado en 2019 todos los procesos de AI. Y al contrario, el 59% de las compañías que financieramente van peor, trabajan con un horizonte de 2 a 5 años en la implantación transversal de estas tecnologías.

La buena noticia es que tanto la percepción de los directivos como sus planes de escalado son positivos. El 71% de los directivos españoles y globales espera haber extrapolado a nivel funcional los desarrollos de Automatización Inteligente en un plazo de un año. Y un 63% confía en tener esto mismo pero a nivel empresarial, lo cual es más y valioso.

El siguiente paso sería hacer un escalado a nivel empresarial en su conjunto. Es decir, sin fragmentación geográfica ni funcional. Si hoy apenas un 23% de las empresas españolas consultadas tiene esa visión, en tres años espera contar con ella el 48% de las compañías. Para ello, primero habrá que superar alguno de los obstáculos detectados, algo sobre lo que los directivos también se sienten confiados. -En el informe completo se recogen todas las proyecciones de este escalado funcional, regional y empresarial-.

5. Incertidumbre financiera y liderazgo

Cuando a los directivos se les pregunta qué dificultades están encontrando para obtener los resultados que esperan de estas inversiones, señalan varios aspectos. Por un lado, la necesidad de escalar tanto vertical como horizontalmente estas tecnologías entre los procesos y las funciones. Es decir, hay que conseguir realmente dimensión y extrapolación a otras áreas para que los objetivos se conviertan en realidad. Otra dificultad es la incertidumbre sobre la inversión financiera necesaria. Y con frecuencia, la falta de claridad organizativa para ir desplegando los procesos. El desconocimiento de por dónde empezar, cómo coordinar e integrar los esfuerzos sin duplicarse y cómo afrontar la inquietud sobre el impacto en el empleo y en las operaciones también figuran entre los obstáculos citados. La falta de liderazgo y visión, unido a la escasez de profesionales son otras dificultades añadidas.

6. Enfoque combinado: IT y negocio

El éxito en la estrategia de Automatización Inteligente exige un enfoque combinado entre tecnología y negocio. Cuando es el departamento de tecnología (IT) el que lidera la iniciativa, sin ninguna implicación de negocio, como ocurre todavía en cuatro de cada diez casos, no se avanza a buen ritmo. Solo el 13-15% de los directivos españoles (20% globales) aplica un enfoque combinado de ambos factores. Otro elemento que conduce más rápidamente al éxito es la creación de Centros de Excelencia para liderar la implantación del proceso. Pero apenas un 10% de las empresas españolas (6% globales) ha creado este tipo de unidades, según los datos recogidos en el informe de KPMG.

7. Escasez y reconversión de talento

Otro de los obstáculos es el laboral, por la escasez de profesionales con las habilidades necesarias, la necesaria formación y reconversión de algunos de los empleados actuales y el recelo que se ha despertado en torno al impacto de la Automatización Inteligente en el empleo. El 53% de los directivos españoles (38% globales) consultados cree la AI afectará al 11-20% de la plantilla.

Las empresas deben abordar el reto de la escasez de profesionales con un enfoque múltiple. Empezando por la formación de los profesionales actuales –estrategia señalada por el 75% de los directivos-. Algo que, como señala el informe de KPMG, en la práctica resulta más fácil de decir que de hacer. Otra opción es la contratación de nuevo personal, de consultores y proveedores externos. Hay que tener en cuenta que la competencia por atraer profesionales es enorme y costosa, sobre todo en Inteligencia Artificial.

8. Hoja de ruta hacia el éxito

En conclusión, se podría decir que para obtener los resultados esperados de la Automatización Inteligente es necesario adoptar una visión no fragmentada, sino integral que permita superar los compartimentos estancos y difundir las mejores prácticas. Se requiere una visión clara de cómo va a cambiar su negocio con la AI. Esto implica una adecuada y efectiva visión de tecnología, talento, cambio organizativo y liderazgo para lograr resultados exponenciales.

Aunque los proyectos pueden impulsarse desde las funciones en sentido ascendente, deben complementarse de arriba a abajo por la alta dirección con mandato y visión y con un enfoque programático. Es imposible escalar los procesos sin el talento necesario para ejecutar la estrategia y los recursos para reinventar el negocio desde una perspectiva de automatización. Establecer objetivos estratégicos claros y ejecutarlos para determinar la mejor manera de lograrlos es crítico para conseguir avanzar con éxito.

 

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