Cuando una nueva ola de tecnología salpica la escena, los gerentes se enfrentan a las mismas preguntas: ¿en dónde nos enfocamos primero?, ¿nos ocupamos de la fruta que está a la mano y que nos producirá ganancias rápidas y nos ayudará a construir el caso para proyectos más ambiciosos?, ¿o debemos de enfocarnos de modo estratégico, sin retraso, en las aplicaciones que nos darán la ventaja decisiva frente a nuestros competidores?
por BHASKAR GHOSH, RAJENDRA PRASAD Y GAYATHRI PALLAIL*
© The New York Times Syndicate
Con la llegada de tecnologías revolucionarias para automatizar el trabajo, vemos a equipos de trabajo enfrentarse a estas cuestiones en los nivelesaltos de la organización.
La automatización inteligente (el término comúnmente utilizado para la automatización de procesos robóticos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial) aporta una velocidad, una precisión y una capacidad de reconocimiento de patrones sin precedentes a los procesos empresariales que requieren habitualmente descifrar información, desde la respuesta a las preguntas de los clientes hasta el cumplimiento de la normativa gubernamental o la detección de fraudes y ciberataques.
Dado que esto describe gran parte de la actividad de los trabajos modernos, las decisiones sobre dónde empezar y cómo proceder son diferentes a las de otras tecnologías: simplemente no se aplican las mismas respuestas de siempre.
El potencial para mejorar el rendimiento de la empresa con estas herramientas es profundo. Una máquina inteligente podría potenciar la creatividad de los trabajadores, mejorar o perfeccionar el servicio a los clientes.
Debido a este potencial, las empresas están invirtiendo en estas herramientas a un ritmo vertiginoso: según una empresa de investigación y consultoría, la automatización inteligente es el área de mayor crecimiento de la inversión en tecnología empresarial. La pandemia dio un gran impulso a este conjunto de herramientas, ya que las empresas tuvieron que encontrar nuevas formas de llevar a cabo procesos de alta prioridad.
De modo independiente a las oportunidades o a la presión de la competencia, es probable que pronto la empresa utilice la automatización inteligente en varias etapas de las operaciones. Hacer la transición hacia el trabajo automatizado es una tarea compleja, por lo que hay que preguntarnos: ¿por dónde se debe empezar?
MAPEAR LA RUTA
La construcción de capacidades, es decir, el desarrollo de la fuerza de una organización para resolver los problemas a los que se seguirá enfrentando en el futuro, es un reto que probablemente ya se haya abordado en otras áreas.
En temas que van desde la formulación de estrategias hasta la gestión de proyectos, los equipos reconocen que pueden y deben mejorar aprendiendo de la experiencia. Y como hay cuestiones fundamentales que deben domin arantes de avanzar hacia capacidades de categoría superior tienen que caminar antes que correr, los equipos suelen guiarse por los llamados modelos de madurez, esbozados por expertos que han visto a otros recorrer el mismo camino.
Dado que el personal tendrá que superar una y otra vez el reto de implantar soluciones de automatización inteligentes, éste es el enfoque que tiene sentido, pero decidir la mejor secuencia de pasos dependerá de uno.
El primer paso suele ser una evaluación de las capacidades existentes: los retos que el personal ya sabe abordar y la sofisticación de las herramientas que tiene para resolverlos.
Tal vez ya se cuente con sólidos conocimientos de análisis de datos en la plantilla, por ejemplo, o con personas que hayan participado en instalaciones de automatización de procesos robóticos (rpa) en otros lugares. El siguiente paso es un análisis de las deficiencias.
En él se detalla la diferencia entre las capacidades actuales y las exigencias de la solución más compleja que pueda imaginarse. Esto podría revelar que la actual infraestructura de tecnologías de la información simplemente no está a la altura de una próxima oleada de aplicaciones que tendrán que interactuar con fuentes de datos dispares. O quizá se necesitará una colaboración mucho más eficaz que en el pasado entre los desarrolladores de software y los propietarios de los procesos empresariales.
Por último, con los puntos de partida y destino claramente enunciados, se puede especificar un viaje paso a paso, con proyectos secuenciados de acuerdo con los que sean más útiles en los primeros días para sentar las bases esenciales para las iniciativas posteriores.
Veamos un ejemplo para ilustrar cómo este enfoque puede llevar a tomar mejores decisiones. En un fabricante de equipos de construcción hay tres áreas potenciales para automatizar.
Una de ellas es la solución que ofrece un proveedor: una herramienta de chatbot que puede implementarse de forma sencilla en el servicio de asistencia interna de los departamentos de ti, con un resultado inmediato en los tiempos de espera y en el número de personas.
Una segunda posibilidad se encuentra en el área de finanzas, donde la previsión de ventas podría mejorarse con un modelo predictivo potenciado por el reconocimiento de patrones de ia.
La tercera idea es la más importante: si la empresa pudiera usar la automatización inteligente para crear un entorno de “equipos conectados” en los lugares de trabajo de los clientes, su modelo de negocio podría cambiar hacia nuevas fuentes de ingresos procedentes de servicios digitales, como la supervisión y el control de la maquinaria a distancia.
Si lo que se busca es una implementación relativamente fácil y un rápido retorno de la inversión, la primera opción es una obviedad.
Si, en cambio, lo que se busca es una gran publicidad para la nueva y ambiciosa visión de la organización, la tercera es la mejor opción. Se puede organizar un panel de expertos y darle licencia para analizar el negocio. Pero ninguno de estos enfoques prepara el terreno para que la automatización inteligente se extienda a otras partes de la organización; no hacen que los empleados estén más interesados, sean más receptivos o capaces de aplicar la tecnología inteligente en otras áreas.
En otras palabras, como organización, tomar estas rutas no la hace avanzar mucho en la curva de aprendizaje hacia una mayor madurez con la tecnología.
Esto es lo que sucedería con la segunda opción, en gran parte porque exigiría que la empresa se pusiera las pilas en materia de datos. Sin una buena estrategia de datos, distintas partes de la empresa carecen de normas comunes sobre los datos que deben recopilar y cómo deben organizarse, limpiarse y prepararse para el análisis.
Ésta es una capacidad fundamental que la empresa deberá tener para avanzar en el uso del aprendizaje automático a escala. Desde el punto de vista de la creación de capacidades, es fácil ver cómo el progreso en los datos de la empresa desbloquearía otros 10 proyectos, que a su vez pueden ser priorizados por las capacidades adicionales que podrían añadir.
Nuestra empresa manufacturera podría fijar una trayectoria que muestre cómo, cinco años más tarde, no sólo estará cosechando los beneficios de los proyectos específicos, sino que también estará más preparada, en lo general y a profundidad, para emprender iniciativas en verdad transformadoras.
¿POR QUÉ AUTOMATIZAR?
Hace 50 años, cuando el legendario Peter Drucker acuñó el término “trabajadores del conocimiento”, también reconoció cómo su ascenso en la economía global supondría un reto para las organizaciones.
“La contribución más importante que debe hacer un directivo en el siglo xxi –escribió– es aumentar la productividad del trabajo del conocimiento”. Finalmente, en la automatización inteligente hay un poderoso kit de herramientas para ello.
Se debe evitar la carrera alocada que lleva a una organización a perseguir posibilidades, pero sin progreso colectivo.
Si se elige bien los puntos, la inversión en automatización inteligente puede ser un viaje de construcción de capacidades.