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La automatización inteligente, evolución necesaria para alcanzar la excelencia operativa

Por Rosa Megía, Enrique Sahún — 15 de septiembre de 2020

La aplicación de estas tecnologías permite dotar de una mayor velocidad a los procesos de negocio

En el primer artículo de esta serie dedicada a la excelencia operativa, destacábamos la importancia de esa primera etapa de análisis y descubrimiento para cuantificar objetivamente las operaciones de la compañía, evaluar los procesos, identificar las principales ineficiencias y medir su impacto en el negocio, para así luego poder establecer prioridades a la hora de abordarlas.

Tras esa primera etapa, estaremos en disposición de decidir si un proceso debe ser redefinido (y cómo) para optimizarlo, e incluso, si puede ser automatizado en su totalidad o en parte. Ahora sí, en aquellos casos que aplique, podremos empezar a hablar de la utilización de técnicas de automatización robótica de procesos (RPA).

No pretendemos en este artículo repetir las bondades de las técnicas de RPA o las características de los procesos que mejor se pueden automatizar, ya existe abundante y variada literatura al respecto. Sin embargo, sí creemos que es importante hablar de los dos principales tipos de robots que podemos desarrollar, atendidos y desatendidos, en función, sobre todo, de si se trata de procesos de front office, donde se pueda requerir intervención humana, o procesos de back office, que suelen operar en segundo plano, respectivamente.

En el primer caso, los robots van a ofrecer una alta productividad y bajos tiempos de respuesta en servicios de front desk o en aquellos que se ejecutan de cara al cliente como un help desk o un call center.

En el caso de los procesos de back office, por el contrario, encontraremos robots que operan sin intervención humana y permitirán maximizar el rendimiento y, por tanto, minimizar el coste de prácticamente cualquier tipo de actividad. A partir de ahí, nos podremos encontrar con diferentes escenarios híbridos donde se combinen ambos tipos de robots y el propio individuo, que puede intervenir también en el proceso.

No obstante, en esta ocasión queremos incidir en cómo esta automatización puede llevarse a un nivel superior de inteligencia mediante la combinación de RPA con otras soluciones o tecnologías, lo que se conoce como IPA (automatización inteligente de procesos). Estas técnicas nos permitirán obtener un proceso 100% automatizado al cubrir aquellos aspectos que el propio robot por sí solo no es capaz de ejecutar y para los que precisa de una intervención humana (resultando en alguno de los escenarios híbridos que comentábamos antes).

La conjunción de RPA con inteligencia artificial hace que las posibilidades de optimización crezcan de manera exponencial, al dotar de flexibilidad y capacidad de gestión de excepciones a la propia robotización. Con esta aproximación es posible abordar automatizaciones complejas en las que hasta ahora era necesario contar con el razonamiento humano en ciertas partes del proceso o, simplemente, no era posible automatizar al no tratarse de escenarios con unas reglas perfectamente definidas.

Hablamos de combinar RPA con técnicas de inteligencia artificial como machine learning para automatizar la toma de decisiones mediante modelos predictivos. Podemos aplicar este tipo de automatización, por ejemplo, en los procesos de reclamación o alta de clientes en aquellas compañías donde interviene un proceso de scoring. En estos casos, el modelo creado recomendará esa acción de aprobación o denegación de la reclamación o de la aceptación del nuevo cliente para continuar con el propio proceso de back office automatizado a continuación. De este modo se puede conseguir una ejecución autónoma del proceso, de principio a fin, sin intervención humana.

También es posible incorporar las capacidades de la inteligencia cognitiva para extraer información y comprender textos en lenguaje natural en aquellas partes de los procesos en los que es necesaria una comprensión semántica de un documento. Esta tecnología cobra especial relevancia a la hora de interpretar de manera automática la interacción de un cliente que está comunicando con la compañía mediante cualquiera de los canales que tiene a su disposición. De esta manera será posible dotar de una mayor velocidad y objetividad al proceso asociado, reduciendo costes de manera sustancial e incluso eliminando posibles errores humanos.

Por otro lado, si, por ejemplo, pensamos en optimizar un proceso de onboarding de clientes, incorporaremos soluciones biométricas que permitan realizar la identificación y comprobación del individuo de manera automática y totalmente fiable. Así estaremos mejorando la experiencia de cliente desde su primera interacción con la marca, además de reducir los costes operativos asociados a este proceso.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo podemos llevar la automatización de procesos a un siguiente nivel que nos acerque a esa excelencia operativa que perseguimos. Y su aplicabilidad es, por supuesto, en cualquier sector o industria. Son ya muchas las experiencias reales en industrias como la financiera, los seguros o las telecomunicaciones donde se ha conseguido pasar de procesos que solo conseguían estar automatizados en un 30-50% a llegar a niveles de automatización del 90-100% gracias a la aplicación de IPA.

Según Forrester, en 2019 la automatización inteligente de procesos podría llegar a reducir los costes laborales a nivel global en 120.000 millones de euros para 2022. Adicionalmente al ahorro de costes, la aplicación combinada de estas tecnologías permite dotar de una mayor velocidad a los procesos de negocio, consiguiendo unos mayores retornos de inversión. Todo apunta, por tanto, a que esta debe ser la evolución de RPA y que será la base de la nueva generación de la optimización de las operaciones.

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