Cómo elegir el proyecto de automatización correcto

Invierta en los que construirán las capacidades de su organización.

Cómo elegir el proyecto de automatización correcto

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Resumen.   

La automatización inteligente es el área de más rápido crecimiento de la inversión en tecnología empresarial. El potencial de aumentar el rendimiento en la empresa típica con estas herramientas es amplio y profundo. Pero a medida que las empresas buscan lugares para aplicar estas herramientas, a menudo caen en dos trampas comunes: buscar ganancias rápidas y fáciles que no tengan mucho impacto, o proyectos grandes y ambiciosos que ofrezcan importantes ventajas estratégicas. Sin embargo, en lo que deben centrarse es en una tercera opción: proyectos que desarrollen su capacidad.


Cada vez que una nueva ola de tecnología entra en escena, los gerentes se enfrentan a las mismas preguntas: ¿por dónde empezamos a aplicarla primero? ¿Vamos tras la «fruta fácil de alcanzar» que producirá victorias rápidas y construirá el caso para proyectos más ambiciosos? ¿O debemos centrarnos estratégicamente, sin demora, en las aplicaciones que nos darán una ventaja decisiva sobre la competencia?

En este momento, con la llegada de un conjunto revolucionario de tecnologías para automatizar el trabajo del conocimiento, en particular la inteligencia artificial, vemos que los equipos se enfrentan a estas preguntas en altos niveles en las organizaciones. La automatización inteligente (el término que se usa comúnmente para la automatización de procesos robóticos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en las organizaciones) brinda una velocidad, precisión y un poder de reconocimiento de patrones sin precedentes a los procesos comerciales que requieren rutinariamente descifrar información, desde el campo de los clientes preguntas para cumplir con las regulaciones gubernamentales para detectar fraudes y ciberataques. Como eso describe gran parte de la actividad de los lugares de trabajo modernos, las deliberaciones sobre dónde empezar y cómo proceder son diferentes a las de otras tecnologías. No se aplican las mismas respuestas de siempre.

El potencial de aumentar el rendimiento en la empresa típica con estas herramientas es amplio y profundo. En una empresa que conocemos, se formó un equipo para inspeccionar todas sus operaciones, encontrar áreas en las que el trabajo repetitivo de procesamiento de información consumiera el tiempo de las personas y volver con las tareas candidatas para la automatización. La lista se extendía a cientos de cosas que una máquina inteligente podría hacer para aprovechar la creatividad de los trabajadores, aumentar la velocidad en la toma de decisiones, mejorar la precisión o mejorar el servicio a los clientes.

También hay fuertes incentivos competitivos: debido a este potencial, las empresas están invirtiendo en estas herramientas a tasas vertiginosas, según Gartner, la automatización inteligente es el área de inversión en tecnología empresarial de más rápido crecimiento. La pandemia dio un gran impulso al conjunto de herramientas, ya que las empresas de repente tuvieron que encontrar nuevas formas de llevar a cabo procesos de misión crítica.

Ya sea impulsada por las oportunidades o la presión de la competencia, es probable que su organización pronto utilice la automatización inteligente en muchos, muchos rincones de sus operaciones. Entonces, ¿por dónde deberías empezar?

En lugar de enmarcar sus objetivos en términos de victorias rápidas (que realmente no moverán la aguja) o aplicaciones estratégicas importantes (que requieren habilidades y fundamentos que aún no tiene), concéntrese en cómo sus primeros pasos harán avanzar el desarrollo de capacidades en su organización. Debe secuenciar los proyectos que emprende, sabiendo que en última instancia asumirá cientos, para que los primeros desarrollar los talentos de la IA y poner en marcha la infraestructura tecnológica de IA para los proyectos que emprenderás a continuación, y a continuación y a continuación.

Mapa a dónde quieres ir

El desarrollo de capacidades —desarrollar la fortaleza de una organización para resolver una clase de problemas que seguirá enfrentando en el futuro— es un desafío que puede haber abordado en otros ámbitos. En áreas desde la formulación de estrategias hasta la gestión de proyectos, los equipos reconocen que pueden y deben mejorar aprendiendo de la experiencia. Y dado que hay aspectos fundamentales que deben dominarse antes de poder avanzar a capacidades de orden superior (tienen que caminar antes de poder correr), los equipos a menudo toman su orientación de los llamados modelos de madurez, descrito por expertos que han visto a otros recorrer el mismo camino anteriormente. Dado que su gente tendrá que estar a la altura una y otra vez del desafío de implementar soluciones de automatización inteligentes, este es el enfoque que tiene sentido, pero usted decidirá más sobre la mejor secuencia de pasos.

La planificación de este viaje requiere trazar un mapa de cómo su equipo u organización pasará deliberadamente de un estado de novato a ser un experto.

El primer paso suele ser una evaluación de las capacidades existentes: los desafíos que su gente ya sabe cómo abordar y la sofisticación de las herramientas que tienen para resolverlos. Quizás ya tenga habilidades sólidas de análisis de datos en el personal, por ejemplo, o personas que han participado en instalaciones de RPA en otros lugares.

El siguiente paso es un análisis de brechas. Esto detalla la diferencia entre sus capacidades actuales y las demandas de la solución más desafiante que puede imaginar. Esto podría revelar que su infraestructura de IT actual simplemente no es igual a la próxima ola de aplicaciones que necesitarán interactuar con fuentes de datos dispares. O que se necesitará una colaboración mucho más efectiva entre los desarrolladores de software y los propietarios de procesos empresariales de lo que se ha visto en el pasado.

Finalmente, con los estados inicial y final claramente articulados, puede especificar un recorrido paso a paso, con proyectos secuenciados de acuerdo con los que pueden hacer más en los primeros días para sentar las bases esenciales para iniciativas posteriores.

He aquí un ejemplo para ilustrar cómo este enfoque puede llevar a mejores elecciones. En un fabricante de equipos de construcción, hay tres áreas tentadoras para automatizar. Una es la solución que ofrece un proveedor: una herramienta de chatbot que se puede implementar de manera bastante simple en el servicio de asistencia de IT interno con un impacto inmediato en los tiempos de espera y el personal. Una segunda posibilidad está en las finanzas, donde la previsión de ventas podría mejorarse mediante un modelo predictivo impulsado por el reconocimiento de patrones de IA. La tercera idea es importante: si la empresa pudiera utilizar la automatización inteligente para crear un entorno de «equipos conectados» en los sitios de trabajo de los clientes, su modelo de negocio podría cambiar a nuevas fuentes de ingresos de los servicios digitales, como la supervisión y el control de la maquinaria de forma remota.

Si busca una implementación relativamente fácil y un ROI rápido, la primera opción es obvia. Si, por el contrario, busca una gran publicidad para la nueva y audaz visión de su organización, la tercera es la opción. Puede configurar un equipo tigre u organización separada y otorgarle una licencia completa para generar disrupción el negocio existente. Pero tenga en cuenta que ninguno de esos enfoques prepara realmente el terreno para que la automatización inteligente se extienda a otras aplicaciones de la organización existente; no hacen que las personas de su organización en general estén más interesadas, sean receptivas o puedan aplicar tecnología inteligente en otros lugares. En otras palabras, como organización, tomar estas rutas no lo lleva muy lejos en la curva de aprendizaje, hacia una mayor madurez con la tecnología.

Esto es lo que haría la opción dos, en gran parte porque exigiría que la empresa actuara en conjunto con los datos. Sin una buena estrategia de datos empresariales, las personas de diferentes partes de la organización carecen de estándares comunes con respecto a qué datos deben recopilarse y cómo deben organizarse, limpiarse y prepararse para el análisis. Esta es una capacidad fundamental que la empresa necesitará implementar 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 empresariales desbloquearía, por ejemplo, otros 10 proyectos, que a su vez se pueden priorizar por las capacidades adicionales que podrían agregar. Nuestra empresa de fabricación podría trazar una hoja de ruta que muestre cómo, cinco años después, no solo cosechará los beneficios de los proyectos específicos, sino que también estará en general y profundamente preparada para emprender iniciativas verdaderamente transformadoras.

Por qué automatizar

Hace cincuenta años, cuando el legendario Peter Drucker acuñó el término «trabajadores del conocimiento», también reconoció cómo su ascenso en la economía global desafiaría a las organizaciones. «La gestión de contribuciones más importante que debe hacer en el siglo XXI», escribió, es «aumentar la productividad del trabajo del conocimiento». Por último, en la automatización inteligente, existe un poderoso conjunto de herramientas para hacerlo, y la carrera ha comenzado. Evite la carrera loca que hace que su organización persiga posibilidades pero sin progreso colectivo. Elija sus lugares de manera inteligente y su inversión en automatización inteligente puede ser un viaje de desarrollo de capacidades.


Por Rajendra Prasad, Gayathri Pallail Bhaskar Ghosh, Rajendra Prasad, Gayathri Pallail