La adopción de la automatización a través de tecnologías como RPA (Robotic Process Automation) y AI (Inteligencia Artificial) se ha convertido en una necesidad para las empresas que buscan optimizar sus procesos y mejorar la eficiencia operativa. En este artículo, exploraremos el camino de adopción de estas tecnologías en tres etapas clave: Estrategia, Gobierno y Operación.
La digitalización ha transformado la manera en que las empresas operan, y la automatización juega un papel fundamental en este proceso. Sin embargo, adoptar RPA o AI no es simplemente implementar herramientas; es un viaje estratégico que requiere planificación y ejecución cuidadosa. A continuación, desglosaremos cada etapa del camino hacia una automatización efectiva.
Estrategia: Definiendo el camino
La primera etapa de la adopción de la automatización es la estrategia. En esta fase, es crucial establecer una visión clara y un plan de acción que guíe todas las decisiones futuras, alineando los proyectos con la superación de los retos estratégicos.
Es fundamental tener clara la meta. Antes de embarcarse en la adopción de RPA y AI, las organizaciones deben identificar sus retos clave, que, al ser superados, permitirán alcanzar dicha meta. Estos retos están vinculados a procesos específicos, los cuales deben ser el enfoque estratégico de la automatización.
Al estimar el retorno de inversión de los proyectos identificados, es probable que se encuentren con números positivos y con el apoyo de la dirección. La cultura organizacional también juega un papel vital en la adopción de nuevas tecnologías. Por lo tanto, la gestión del cambio se convierte en una herramienta clave, y los resultados tempranos deben ser comunicados de manera efectiva como un objetivo de alta prioridad.
Sin embargo, sin el conocimiento adecuado y políticas bien definidas, el programa de automatización avanzará lentamente, convirtiéndose en uno de esos proyectos que pudo haber sido, pero no fue.
Gobierno: Creación de un Centro de Excelencia (CoE)
Una vez establecida la estrategia, la siguiente etapa es el gobierno, que implica la creación de un Centro de Excelencia (CoE). Un buen inicio es responder a las siguientes preguntas:
- ¿Cuáles son los marcos de cumplimiento y normativas que deben regir el uso de datos, automatización e IA?
- ¿La organización debe cumplir con regulaciones específicas (como GDPR, ISO 27001 u otras normativas locales e internacionales)?
- ¿Qué políticas internas o externas deben guiar la gobernanza de datos y los modelos de IA?
- ¿Cómo se gestiona actualmente la calidad, seguridad y disponibilidad de los datos?
- ¿Quiénes participarán en el Centro de Excelencia?
- ¿Se implementan controles para la protección de datos sensibles y el acceso seguro a información crítica?
- ¿Qué mecanismos de medición y control se tienen para garantizar resultados sostenibles?
- ¿Cómo se monitorean los resultados y se miden los KPIs relacionados con la implementación de RPA e IA?
Con esta información clara, podrás construir tu Centro de Excelencia (CoE), que será un equipo responsable de supervisar y guiar la adopción de RPA y AI en la organización. Sus responsabilidades incluyen:
- Desarrollo de estándares: Establecer mejores prácticas para la implementación y gestión de procesos automatizados.
- Evaluación continua: Realizar revisiones regulares del rendimiento de los sistemas automatizados.
La gestión del cambio se convertirá en una herramienta para acelerar la adopción. Según John Kotter, este enfoque estructurado facilita la transición de una organización hacia un estado futuro deseado. Kotter, experto en liderazgo y gestión del cambio, desarrolló un modelo de ocho etapas que ayuda a las organizaciones a implementar cambios de manera efectiva:
- Establecer un sentido de urgencia: Comunicar la necesidad de cambio y crear un sentido de urgencia entre los miembros de la organización.
- Formar una coalición poderosa: Reunir un grupo de personas influyentes que apoyen el cambio y tengan el poder para impulsar la transformación.
- Crear una visión para el cambio: Desarrollar una visión clara y atractiva que guíe los esfuerzos de cambio y alinee a todos los miembros de la organización.
- Comunicar la visión: Difundir la visión de cambio en toda la organización, asegurando que todos la comprendan y se sientan parte del proceso.
- Empoderar a otros para actuar: Eliminar obstáculos que impidan el cambio y proporcionar el apoyo necesario para que las personas actúen en función de la nueva visión.
- Generar éxitos a corto plazo: Celebrar logros tempranos para mantener el impulso y motivar a todos a continuar con el cambio.
- Consolidar las mejoras y seguir avanzando: Utilizar el éxito de los cambios iniciales para abordar áreas adicionales y evitar que la inercia se apodere de la organización.
- Anclar los cambios en la cultura: Asegurarse de que los cambios se integren en la cultura organizacional para que perduren a largo plazo.
El modelo de Kotter se basa en la premisa de que el cambio exitoso requiere un enfoque planificado y que la gestión del cambio es fundamental para garantizar la adaptación y el crecimiento de la organización.
Otras herramientas que utiliza un Centro de Excelencia son el orquestador y soluciones de task mining. Este último permite:
- Recopilación de Datos: Utiliza software para recopilar datos sobre las acciones y comportamientos de los empleados mientras realizan sus tareas, incluyendo interacciones con aplicaciones, clics, tiempo de inactividad y otros indicadores de desempeño.
- Análisis de Procesos: Los datos recopilados se analizan para identificar patrones, cuellos de botella, redundancias y variaciones en la ejecución de tareas, lo que permite comprender cómo se están llevando a cabo los procesos actuales.
- Optimización: Tras identificar áreas de mejora, las organizaciones pueden implementar cambios en los procesos, adoptar herramientas de automatización o reestructurar tareas para mejorar la eficiencia y reducir costos.
- Integración con RPA: El task mining se utiliza junto con RPA para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas, liberando tiempo para que los empleados se concentren en actividades más estratégicas.
- Mejora Continua: El task mining no es un proceso de una sola vez; puede utilizarse de manera continua para monitorear y ajustar los procesos a medida que cambian las condiciones del negocio.
La automatización no es solo una tendencia; es una herramienta poderosa que, si se utiliza adecuadamente, puede transformar radicalmente la manera en que las empresas operan. Pero requiere contemplar una etapa de estrategia y otra de gobierno para lograrlo.
Operación
La etapa de operación en la adopción de RPA y AI es crucial para garantizar que las soluciones implementadas funcionen de manera eficiente y efectiva en el día a día de la organización. En esta fase, se busca optimizar los procesos automatizados mediante la integración de AI, que permite analizar datos en tiempo real, aprender de patrones y mejorar continuamente la toma de decisiones. La colaboración entre RPA y AI no solo automatiza tareas repetitivas, sino que también agrega un nivel de inteligencia que potencia la capacidad de respuesta de la empresa ante cambios en el entorno. Además, es fundamental establecer un monitoreo constante y métricas de rendimiento que permitan evaluar la efectividad de la automatización, asegurando así que se cumplan los objetivos estratégicos y se identifiquen oportunidades de mejora continua.
Autor: Luis Ocampo es un experto en transformación digital con más de 12 años de experiencia en la implementación de tecnologías de automatización. Su pasión es ayudar a las organizaciones a optimizar sus procesos y aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen RPA y AI.
Si deseas profundizar más sobre la automatización y su impacto en los negocios, escribe a luis.ocampo@iac.com.co