Pasos para implementar automatización e hiperautomatización en una empresa

Para utilizar de manera eficiente estas herramientas, las organizaciones necesitan de la asesoría de un experto en Tecnologías de la Información, con el objetivo de que la estrategia sea la adecuada.

La transformación digital en las empresas es un hecho. Por lo tanto, tecnologías como la automatización robótica de procesos (RPA, en inglés) y la hiperautomatización son fundamentales para cualquier estrategia corporativa y comercial.

¿Cuáles son sus beneficios? Las ventajas de estas herramientas son múltiples, pero a grandes rasgos se pueden destacar las siguientes: realizan un gran volumen de operaciones en poco tiempo, aumentan la calidad de los servicios, reducen errores y eliminan las tareas repetitivas, lo que se traduce en un incremento en la productividad y la competitividad.

Algunas de las organizaciones que han contado con la asesoría de KIO Networks para implementar la automatización e hiperautomatización en sus procesos de producción, han reportado un 0% de errores y un 100% de efectividad en la trazabilidad de acciones.

A continuación, Octavio Camarena, director de KIO Application Management, enumera y explica cuáles son los pasos que se deben seguir para implementar de manera eficiente estas dos herramientas tecnológicas.

En el plano de la automatización robótica de procesos, que consiste en la utilización de robots o softwares para la ejecución exacta y sin errores de acciones repetitivas de una empresa, se debe seguir el siguiente proceso:

1. Tener claro cuáles son los sistemas que van a utilizar los robots, ya que se debe determinar qué plataformas se emplean, cuáles son funcionales y cuáles deben cambiarse.
2. Determinar la madurez de los procesos. Es decir, esas acciones ya deben tener una ruta clara. Por ejemplo, para emitir una factura, se debe contar con los datos del cliente, la información del producto y verificar todos los procesos que involucra. Si esto no está claro o debe modificarse, el robot tendrá que reprogramarse. Por lo tanto, se necesita validar la madurez de los flujos de procesos a automatizar.
3. Trazar una ruta crítica, con el fin de buscar cuáles son los procesos que van a traer más valor a corto y mediano plazo; de esta manera, se podrán elegir de manera adecuada y priorizarlos. Es clave saber valuar el impacto al negocio de la automatización.
4. Con todo lo anterior claro y en orden, se pueden implementar y ejecutar con certeza y confianza los servicios de RPA.

En la parte de hiperautomatización, que ya involucra inteligencia artificial (AI, en inglés), aprendizaje automatizado (ML, en inglés) y análisis de data, Camarena enumera las siguientes fases:

1. Identificar qué se quiere predecir, pues debería ser aquello que le genera más valor a la empresa. Se deben seleccionar los aspectos en los que se busca que una máquina ayude analizar data para predecir comportamientos.
2. Verificar si hay datos. Si no existe información, hay que conseguirlos o solicitar a un experto que ayude a crear estas bases de datos. En este caso, se recomienda contar con el apoyo de un ingeniero en datos.
3. Luego, se debe buscar la asesoría de un científico de datos. Este profesional le da sentido a los datos a través de algoritmos, con el objetivo de que la inteligencia artificial pueda discernir, e identificar patrones y correlaciones que tengan un impacto en la empresa.
4. Por último, viene la ejecución. Se empiezan a probar los modelos programados para determinar que serán efectivos.

“Es fundamental tener un periodo de vigilancia. Es decir, validar que todo está corriendo correctamente. Eso se llama calibración. Hay que ir calibrando que los sistemas de automatización y de inteligencia artificial estén arrojando los resultados esperados”, concluye Camarena.

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