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Automatización Inteligente: un cambio de paradigma

Automatización Inteligente: un cambio de paradigma

Desde el primer momento que apareció el término “Automatización Inteligente (AI) de Procesos” dentro de las organizaciones, surgieron las dudas. Acostumbrados hasta la fecha a un enfoque eminentemente práctico de automatización basado en Robotic Process Automation (RPA), donde la inversión estaba relativamente acotada y el retorno cuantificado, pasábamos a un escenario donde intervenían múltiples tecnologías y una mayor complejidad para demostrar el impacto y retorno.

Este cambio ha supuesto un cambio de paradigma en las organizaciones. Desde la optimización de las operaciones de back y middle-office hasta el incremento de los ingresos, o simplemente, dejar de pensar en eficiencia y proporcionar valor en la aplicación de AI a todos los niveles de la organización. A modo de ejemplo, según el informe Easing the pressure points: the state of Intelligent Automation, elaborado por KPMG, nos descubre por primera vez cómo el 28% de los directivos en España que han lanzado alguna iniciativa de AI, su principal objetivo era promover un incremento de los ingresos, frente al 25% que busca la pura eficiencia en costes.

¿Es fácil conseguir este cambio de paradigma? Más allá de las tradicionales barreras de inversión y la visión estratégica integrada, este cambio dentro de las iniciativas de AI suele encontrarse con 3 barreras fundamentales:

  • Equipos de trabajo diferentes para cada tecnología, y en múltiples ocasiones, trabajando en forma de silos con diferentes capacidades técnicas, foco y prioridades
  • No existe una plataforma tecnológica común que aglutine todas las capacidades de automatización, desde el puro RPA hasta Analítica Avanzada o Machine Learning (ML)
  • Gestión diferenciada de los equipos en función de las capacidades tecnológicas, provocando una desconexión entre ellos

En términos generales, este contexto de falta de integración y convergencia entre las diferentes tecnologías, es posible encontrarla en la percepción interna dentro de sus compañías en más del 73% de los ejecutivos de las principales organizaciones a nivel mundial, frente al 63% en el caso particular en España.

Centros de Excelencia de Automatización

Una de las principales herramientas que se están utilizando por las diferentes organizaciones para alcanzar este nivel deseado de convergencia a todos los niveles, operativo y tecnológico, son los Centros de Excelencia de Automatización, donde se aglutina el liderazgo, estrategia, conocimiento, capacidades y gran parte del expertise dentro del ámbito de AI, trabajando conjuntamente con el resto de áreas de la compañía, desde Negocio hasta IT. A pesar de la importancia de esta figura, únicamente un 8% de las organizaciones que ya han lanzado una iniciativa de AI en España han desarrollado estas capacidades.

¿Por qué crear una figura que lidere la transformación de las operaciones basada en AI?

Homogeneización de metodologías y formas de hacer, medición de resultados, y en términos generales, obtener un retorno efectivo de la iniciativa en toda la organización son sólo algunas de las justificaciones para intentar romper la frontera del enfoque actual basado en funciones y/o regiones específicas. Para entender la dimensión de la problemática actual de la AI y el escalado en las diferentes organizaciones, basta mirar qué sucederá en España durante los próximos 3 años. Según un estudio elaborado por KPMG, es previsible que durante los próximos 3 años, un 50% aprox. de las compañías españolas desarrollen un enfoque global integrado a través de un Centro de Excelencia de Automatización, mitigando así los problemas actuales de coordinación de las diferentes áreas de la organización y la integración tecnológica, entre otros.

 Personas: la poción mágica de la automatización

Uno de los principales focos de atención de los Centro de Excelencia de Automatización, será gestionar y medir el impacto de la AI en las personas que componen la organización en el corto, medio y largo plazo, un área todavía en desarrollo. ¿Cuáles son las principales preguntas a las que se enfrentan los directivos?

  • ¿Cómo gestionar y ubicar a las personas que se ven afectadas?
  • ¿Cuál va a ser el número total de personas afectadas por la automatización?
  • ¿Cuál debe ser el re-skilling de la personas dentro de la organización?
  • ¿Cuál es el balance óptimo entre personal propio / outsourcing externo?

A pesar del cambio que supone la AI dentro de las organizaciones y que una gran proporción de personas puede verse afectada (desde el 10% hasta el 50% de las personas dentro de la organización en más del 80% de las ocasiones(*)), la formación y la gestión del cambio de la plantilla actual es clave para una adopción ágil de la iniciativa.

Convergencia y personas, el reto actual de la automatización

A pesar de la inversión actual en AI, la descoordinación inicial y la falta convergencia entre las diferentes iniciativas de automatización existentes suele ser la nota predominante y el principal problema para el escalado dentro de la organización.

Las compañías necesitan en la actualidad una visión clara acerca del impacto de la automatización no sólo en las áreas corporativas y soporte al negocio, sino en toda la compañía. La AI es una herramienta efectiva para poder unir tecnología, talento, organización y liderazgo para conseguir resultados incrementales en términos de eficiencia y valor la negocio.

Por último, más allá de las operaciones, procesos y tecnología, la gestión de las personas dentro de la organización mediante la formación y re-skilling, junto a la necesaria atracción/retención de talento para su desarrollo debido a la alta velocidad de estas iniciativas,  debe ser el principal foco de atención durante los próximos años. 

 

 

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Carlos Mora

Director de Digital Labor en KPMG en España, Carlos ha asesorado a lo largo de su trayectoria profesional a grandes compañías nacionales y multinacionales en la definición y puesta en marcha de iniciativas de digitalización de sus operaciones y aplicación de nuevas tecnologías de robótica e inteligencia artificial para la automatización de procesos.
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