¿Qué es la hiperautomatización?

Las empresas llevan años recopilando datos sobre sus operaciones diarias, realizando mediciones de sus líneas de fabricación, de las interacciones entre pacientes y personal sanitario, la logística de envíos, las transacciones financieras y un número sin fin de detalles clave adicionales. Hace tiempo se demanda software de procesos de negocio que utilice esos datos para comprender mejor las operaciones y simplificarlas, estandarizarlas y automatizarlas cuando sea posible. Ahora, se abre ante ti una nueva oportunidad: aprovecha tus conocimientos de tus procesos de negocio y todos esos datos operativos de gran valor, y utilízalos para entrenar inteligencia artificial y usar aplicaciones basadas en esta para anticiparte mejor y, posteriormente, reaccionar a los cambios en el contexto empresarial. Si lo consigues, disfrutarás de una potente y disruptiva ventaja empresarial que los analistas de Gartner han denominado "hiperautomatización".

¿Qué es la hiperautomatización?

La hiperautomatización es una técnica de negocio que permite impulsar la velocidad, eficiencia y precisión de las operaciones de trabajo diarias. Está relacionada con otra tendencia: la automatización inteligente, el proceso técnico que combina automatizaciones robóticas con inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) para imitar las interacciones humanas y automatizar procesos complejos. La hiperautomatización es la disciplina empresarial que utiliza la automatización inteligente para ayudar a las organizaciones a aprovechar su almacén de datos operativos con el fin de identificar y automatizar un número creciente de procesos de negocio y de TI.

A diferencia de la automatización usual, la hiperautomatización ofrece a las organizaciones una forma de acceder a los datos operativos, integrar fuentes de datos y utilizar servicios de IA para automatizar procesos de negocio complejos y sutiles. Estos pueden incluir interacciones de servicio al cliente, enrutamiento de documentos, logística de envío, análisis de negocio y muchos más. Con funcionalidades basadas en datos, como inteligencia artificial, generación de lenguaje natural, visión artificial y detección de anomalías, la hiperautomatización busca optimizar procesos de negocio que requieren interpretar el lenguaje humano, recomendar mejores opciones o incluso analizar series de pasos e incorporar bots para automatizarlos. El objetivo es ofrecer los mejores resultados empresariales al menor coste y, al mismo tiempo, incrementar la precisión y la velocidad de las operaciones empresariales.

Hiperautomatización

1. Personas expertas: conocimientos del sector y las tareas
2. Aplicaciones empresariales: integraciones de datos operativos y datos
3. Herramientas de automatización: coordinación de datos y automatización robótica de procesos
4. Inteligencia: IA y ML para imitar la experiencia humana

Conclusiones clave

• El objetivo de la hiperautomatización es incrementar la eficiencia, la precisión y la velocidad de las operaciones diarias de una organización, como, por ejemplo, el envío de retroalimentación en tiempo real cuando sea viable para ayudar a una organización a responder o incluso anticipar los cambios de negocio.
• La hiperautomatización es diferente y permite ir más allá que la automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés), más sencilla.
• La hiperautomatización incorpora automatización de procesos de negocio, integraciones de software y grandes almacenes de datos operativos para entrenar inteligencia artificial y automatizar procesos de negocio complejos.
• La hiperautomatización puede elevar los niveles de eficiencia y precisión de tareas como la gestión de las consultas del servicio al cliente o el enrutamiento inteligente de bienes o documentos en una amplia gama de operaciones comerciales.
• La hiperautomatización requiere una planificación exhaustiva y una evaluación y un análisis continuos para acotar los resultados y lograr el rendimiento de la inversión deseado.

¿En qué consiste la hiperautomatización?

Las organizaciones utilizan la hiperautomatización para alcanzar la máxima eficiencia en sus operaciones diarias y obtener los mejores resultados. Aunque su objetivo es la simplicidad para los usuarios de negocio, la hiperautomatización implica una coordinación compleja de múltiples tecnologías, herramientas y plataformas. Según los analistas de Gartner que acuñaron el término, la hiperautomatización requiere: inteligencia artificial (IA), machine learning (ML), arquitectura de software basada en eventos, automatización robótica de procesos (RPA), gestión de procesos de negocio (BPM) y conjuntos inteligentes de gestión de procesos de negocio (iBPMS), una plataforma de integración como servicio (iPaaS), herramientas con poco código/sin código, software empaquetado y otros tipos de herramientas de decisión, procesos y automatización de tareas.

Para una empresa, una estrategia de hiperautomatización es un medio para extraer más valor de su experiencia en el sector y de la masa de datos operativos que recopila a diario. Al integrar flujos de datos y entrenar IA, las empresas pueden incrementar la eficiencia de sus operaciones diarias y permitir interacciones más efectivas entre empleados, clientes y socios.

Como ves, la hiperautomatización requiere aunar un amplio abanico de disciplinas y una experiencia sólida en la operación que se está automatizando. Sin embargo, el resultado impulsa el nivel de eficiencia de las interacciones con clientes y socios, lo que genera ahorros de costes y ventajas competitivas.

¿Cómo funciona la hiperautomatización?

Un proyecto de hiperautomatización implica identificar los flujos de trabajo para los que la automatización resultaría benéfica, proveer e integrar los datos operativos adecuados, elegir las herramientas de automatización idóneas, reutilizar automatizaciones de eficacia probada cuando sea posible y ampliar funcionalidades con diversas formas de IA y machine learning, como detección de anomalías, visión artificial o procesamiento de lenguaje natural.

El objetivo de la hiperautomatización es imitar la forma en que los clientes o empleados interactúan con las aplicaciones e integrarse plenamente al proceso. Por ejemplo, tras examinar cómo las personas realizan una tarea, se puede crear un bot que automatice dicha acción; para la IA, esto puede significar comprender la intención de un cliente en lenguaje natural y tomar decisiones sobre los siguientes pasos de un flujo de trabajo. Con el tiempo, los datos de estas operaciones digitalizadas se pueden analizar para descubrir oportunidades ocultas de mejora de los procesos de negocio. A medida que las tareas se vuelven más complejas y la velocidad y precisión de las operaciones empresariales aumentan, se pasa de la automatización a la hiperautomatización.

Hiperautomatización frente a automatización robótica de procesos (RPA)

La automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés) es un sistema que permite a las personas de una organización crear bots informáticos para reemplazar las interacciones humanas y eliminar las tareas repetitivas y tediosas de su labor diaria. Si alguien copia y pega texto regularmente o desplaza documentos constantemente de un archivo a otro, se puede generar un bot informático para llevar a cabo esos pasos mientras el empleado se dedica a otras tareas.

En última instancia, la hiperautomatización supone la coordinación y mejora de la RPA con el fin de alcanzar objetivos más amplios y complejos. Para automatizar tareas y, a continuación, crear hiperautomatizaciones más complejas, el equipo de TI proporciona repositorios estandarizados de datos operativos y API para integrar datos de distintas fuentes. Los usuarios de negocio disponen de una plataforma con poco código o sin código que les permite arrastrar y soltar datos e integraciones para crear un flujo de trabajo automatizado. Las empresas suelen dirigir el proceso desde un centro de excelencia en el que se revisan las ideas, se forma a los participantes y se proporciona apoyo.

La hiperautomatización agrega una capa de inteligencia artificial que ha sido entrenada y cuenta con la información del enorme volumen de datos operativos históricos y casi en tiempo real del que disponen las organizaciones. El uso de IA permite que las automatizaciones interactúen con clientes, socios y empleados y, por ejemplo, puedan comprender la intención, obtener rápidamente información precisa, tomar las medidas adecuadas y comunicarse en lenguaje natural.

¿Por qué es importante la hiperautomatización?

La hiperautomatización es una aplicación de IA sofisticada que puede revolucionar los negocios. Permite a las empresas ganar ventaja competitiva mediante nuevos niveles de eficiencia. La hiperautomatización ayuda a las organizaciones a aprovechar mejor todos los datos operativos que recopilan y almacenan; les ayuda a tomar medidas más inteligentes al momento mediante el uso de software basado en eventos, en lugar de simplemente utilizar los datos para echar la vista atrás y analizar el pasado. Por ejemplo, un puerto puede rastrear y desplazar contenedores de forma más rápida y precisa mediante visión artificial, ya que esta permite identificar y medir automáticamente los contenedores que llegan al puerto. Asimismo, una aseguradora puede acelerar el tratamiento de un parte utilizando reconocimiento inteligente de caracteres para leer el texto de un documento y luego automatizar un flujo de documentos, marcando solo un pequeño número para que un empleado los revise. Del mismo modo, las finanzas, la atención sanitaria, la fabricación y el comercio minorista en línea pueden ganar eficiencia facilitando interacciones más rápidas y precisas con clientes, pacientes y proveedores, mediante la aplicación de automatizaciones empresariales que alcanzan hasta la cadena de suministro, para prever necesidades, pedir productos, cumplimentar documentos y sugerir los siguientes pasos a clientes o empleados. En todas estas áreas, la hiperautomatización representa una ventaja competitiva que reduce la carga de tareas repetitivas, reduce los costes, mejora la precisión y promueve la innovación.

Ventajas de la hiperautomatización

A medida que la hiperautomatización va arraigando en las empresas, estas consiguen beneficios en numerosas áreas.

• Velocidad empresarial: mejora la productividad y la eficiencia en toda la organización mediante la automatización de operaciones cada vez más complejas.
• Mayor precisión: ayuda a las organizaciones a procesar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa sin omitir detalles ni introducir errores en sus sistemas.
• Menor dependencia del trabajo manual: reduce los costes y libera a los empleados de tareas tediosas, ya sea sobre el terreno o en la oficina, para que puedan concentrarse en proyectos más importantes.
• Uso adicional de datos e infraestructura de TI: aprovecha los datos operativos y la infraestructura de TI existentes para lograr mejores resultados empresariales a un coste menor, con mayor velocidad y precisión.
• Mejora de procesos: ofrece acciones más consistentes y predecibles en los procesos de negocio y utiliza IA para analizar las operaciones diarias y tomar decisiones empresariales de forma rápida, así como para mejorar los procesos a lo largo del tiempo.
• Mejora del servicio al cliente: agrada a los clientes, ya que comprende su intención, encuentra información de forma rápida y precisa y se comunica en lenguaje humano natural. Contar con personas listas para intervenir en contextos complejos o emocionales sigue siendo importante, pero los chatbots de hiperautomatización pueden resolver con habilidad un gran número de situaciones.

Desafíos de la hiperautomatización

Las promesas de la hiperautomatización son muchas, pero requiere una planificación exhaustiva y un compromiso con la gestión de datos para que las respuestas se basen en los datos adecuados. Sin esto, puede convertirse en un lastre en lugar de una ventaja. Entre los retos posibles se incluyen:

• Costoso rediseño de procesos de negocio: ajustar un proceso de negocio para que se pueda automatizar requiere tiempo y planificación, así como aceptación por parte de los empleados. Esto podría implicar una prolongada estrategia de gestión del cambio, con comunicaciones regulares y coherentes con los trabajadores afectados.
• Actualizaciones tecnológicas: para pasar de automatizaciones sencillas con bots a la hiperautomatización, es necesario invertir en nuevas tecnologías, como software impulsado por eventos, una plataforma de integración eficaz para reunir los datos adecuados y herramientas de desarrollo con poco código. También se requiere experiencia en automatización de procesos empresariales e inteligencia artificial. Por ejemplo, la capacidad de realizar análisis en tiempo real es vital para operar y juzgar la eficacia de las funciones automatizadas.
• Necesidad de análisis: parte de la planificación de la hiperautomatización implica actualizar la gestión y el análisis de datos, lo que te proporcionará la información necesaria para medir la eficacia y verificar el cumplimiento normativo durante todo el proceso de automatización.
• Necesidad de una infraestructura de seguridad: la hiperautomatización afecta a muchos sistemas diferentes de una organización, por lo que se deben realizar pruebas para garantizar que ningún actor malicioso pueda infiltrarse en los bots o sistemas vinculados a la operación.
• Sesgo: al aplicar automatización de procesos de negocio a la toma decisiones, ya sean sobre préstamos, contrataciones, compras o tarifas de seguros, se debe tener mucho cuidado de garantizar que los algoritmos no proyecten sesgos indeseados.

Casos de uso de la hiperautomatización

En todos los sectores, la hiperautomatización está demostrando su valor al ayudar a las organizaciones a reducir costes, mejorar los niveles de servicio y reducir riesgos. Estos son cinco ejemplos reales:

• Comercio minorista: tras experimentar un crecimiento de tres dígitos, la empresa brasileña Facily descubrió que el servicio al cliente se había convertido en un desafío. Esta plataforma de comercio social creó automatizaciones para integrar la gestión financiera, el inventario y la logística, e impulsar las funciones principales de su mercado en línea, lo que creó un rastro auditable en su integralidad, desde los pedidos y aprobaciones hasta las cuentas a pagar. A su vez, esto se tradujo en una satisfacción de pedidos más rápida y un mayor control y del inventario y las compras.
• Operaciones financieras: Lyft utilizó la automatización para reducir en más de la mitad el tiempo que lleva cerrar sus libros en el componente de ingresos de su libro mayor. La empresa espera reducir la duración total de su cierre financiero a la mitad, y luego dividirla por dos de nuevo sin dejar de mejorar sus procesos.
• Cadena de suministro: debido a su apuesta por los ingredientes frescos, Chipotle necesita una cadena de suministro con capacidad de respuesta. Utilizaron la automatización de dos formas: en primer lugar, para realizar un seguimiento de las necesidades de forma constante y precisa, lo que permite a los proveedores confiar en las previsiones y planificar en consonancia. A continuación, automatizaron el seguimiento de los pedidos para llevar o entregar a domicilio, con el fin de poder conciliar, sin verificación humana, cada transacción en línea con los socios de entrega, con un ahorro de millones de dólares al año en las actividades de conciliación con los repartidores.
• Asistencia sanitaria: el proveedor de asistencia sanitaria danés Coloplast automatiza su marketing para comunicarse con los usuarios de ostomías y catéteres y brindarles asistencia. La compañía alcanza niveles de interacción muy superiores a la media del sector sanitario. Su programa de servicio personalizado e interactivo está diseñado para ayudar a mejorar las condiciones y la calidad de vida de los usuarios con información precisa y oportuna mediante comunicaciones automatizadas a través de múltiples canales de comunicación, incluyendo el correo electrónico, la web, el correo directo y el teléfono.
• Servicio al cliente: la automatización permite a Razer ofrecer a los jugadores expertos en tecnología el soporte técnico de autoservicio que prefieren. La mayoría de los clientes de Razer señalaron que el chat era la forma más cómoda de contactar con la compañía, pero los canales de comunicación más maduros de la empresa eran el teléfono y el correo electrónico. Razer incorporó bots conversacionales e IA para optimizar y automatizar su proceso de servicio al cliente. Ahora, la empresa atiende el 50 % de las consultas de sus clientes a través de chat automatizado y enruta el resto de forma inteligente a otros canales de comunicación.
• Seguridad de datos: la unidad de negocio AxiomSL de Adenza es un proveedor global de software de análisis de datos y riesgos para la generación de informes normativos en el sector de los servicios financieros. Utilizan automatizaciones de machine learning en su infraestructura de base de datos para eliminar la mayoría de las actividades de mantenimiento de esta y proporcionar escalado y ajuste automatizados, así como un proceso automatizado que cifra datos confidenciales y regulados, aplica parches a las bases de datos para detectar vulnerabilidades de seguridad y ayuda a evitar los accesos no autorizados.

Cómo iniciar el proceso de hiperautomatización

Para que un proceso de negocio pase de manual a hiperautomatizado, se necesita el compromiso de muchas personas, así como una gran cantidad de datos y otra tecnología. A continuación, describimos los pasos generales que implica la hiperautomatización.

1. Define tus oportunidades y necesidades de automatización.
   La hiperautomatización comienza con tus procesos de negocio existentes. Recopila información sobre tus operaciones y reglas de negocio actuales y compáralas con las buenas prácticas del sector. Entrevista a las personas que están en primera línea para saber dónde se encuentran los cuellos de botella o dónde la automatización puede evitar procesos repetitivos. Busca qué automatizaciones robóticas de procesos sencillas podrían existir ya. Esta información te ayudará a definir las hiperautomatizaciones más útiles para tu organización.
2. Recopila los datos.
   Gran parte de la hiperautomatización es un proceso de integración de fuentes de datos y creación de flujos de datos en tiempo real. Esto te ayudará a crear las transferencias y cadenas de aprobación de tus automatizaciones complejas. Utiliza los datos operativos que has almacenado para entrenar modelos de machine learning.
3. Identifica tus herramientas.
   La creación de automatizaciones incluirá servicios de automatización de procesos de negocio, herramientas de integración de datos, plataformas de desarrollo con poco código, plataformas de entrenamiento de machine learning, herramientas de análisis y, en algunos casos, sensores de Internet de las cosas (IoT). Estos se vincularán a los datos de tus aplicaciones empresariales para automatizar las interacciones entre dichas aplicaciones y dentro de ellas.
4. Organiza a tu personal.
   Identifica a líderes de proyecto potenciales en diferentes áreas de tu negocio, así como a aquellos que darán el visto bueno a los procesos de aprobación automatizados. Estas personas te ayudarán a determinar qué procesos se deben automatizar y a organizarlos, y tendrán un gran interés en analizar las mejoras de la eficiencia en sus áreas. Ten en cuenta que las automatizaciones pueden crear confusión entre los trabajadores de primera línea en cuanto a su rol. Ayúdales a establecer nuevas rutinas que aprovechen los procesos automatizados.
5. Implementa, mide, repite.
   La hiperautomatización es una colaboración entre la experiencia humana y los algoritmos de machine learning facilitada por el análisis y la transmisión de datos en tiempo real. Mantén un canal de comunicación abierto con los trabajadores de primera línea para medir la eficacia de cualquier automatización y prepárate para repetir el proceso. Llegado el momento, podrás confiar en el análisis de datos para mostrar cómo los procesos automatizados están ayudando a impulsar la eficiencia y la agilidad del negocio.

Ilustración de escaleras que ascienden de abajo a la izquierda hasta arriba a la derecha. En el escalón inferior izquierdo se encuentra una persona de pie con las manos en las caderas. En el escalón superior derecho aparece una persona de pie ondeando una bandera en señal de triunfo.

1. 1: Comienza a pequeña escala. Automatiza tareas sencillas siguiendo reglas de negocio
2. 2: Piensa en grande. Básate en la automatización de procesos de negocio para imaginar nuevas automatizaciones
3. 3: Usa datos. Integra fuentes de datos a los flujos de procesos. Entrena algoritmos de IA y ML
4. 4: Sienta las bases. Agrega arquitecturas de procesamiento de eventos para coordinar las automatizaciones
5. 5: Aplica inteligencia. Aplica algoritmos de inteligencia artificial y machine learning a los flujos de trabajo existentes
6. 6: Repite el proceso. Mejora los algoritmos con más datos

Disfruta de las ventajas de la hiperautomatización con Oracle

Cuando llegue el momento de llevar la hiperautomatización a tu organización, necesitarás herramientas de confianza para la automatización de procesos, el IoT, la gestión de datos y los servicios de IA. Un buen punto de partida para tus esfuerzos es Oracle Cloud Infrastructure Process Automation, que ayuda a los desarrolladores y expertos empresariales a automatizar flujos de trabajo de aprobación que abarcan sistemas de ERP, HCM y CX. Para obtener todos los datos que necesitas con el fin de impulsar esta hiperautomatización, necesitarás un servicio de integración que sea capaz de conectar cualquier aplicación o fuente de datos, como pueden ser los servicios de integración de Oracle Cloud Infrastructure. Independientemente de tu sector o de tus casos de uso, OCI te proporciona las herramientas necesarias para simplificar las tareas repetitivas con reglas de negocio reutilizables, integraciones predefinidas y diseños con poco código.

Preguntas frecuentes sobre hiperautomatización

¿Por qué implementar la hiperautomatización?

La hiperautomatización es una estrategia empresarial que ofrece más valor a partir de los datos operativos de una organización. Combina experiencia en automatización de procesos e integración de datos con funcionalidades de inteligencia artificial y machine learning para incrementar la velocidad, eficiencia y precisión de las operaciones de trabajo diarias. Para ello, automatiza flujos de trabajo complejos, como la gestión de documentos, las interacciones con el servicio al cliente y muchos otros procesos, a fin de ofrecer una ventaja competitiva.

¿Cómo se logra la hiperautomatización?

La hiperautomatización implica la coordinación de varias tecnologías, herramientas o plataformas. Combina plataformas de automatización de procesos empresariales con tecnologías como automatización robótica de procesos (RPA) y tecnologías avanzadas de IA y machine learning.

¿Cómo puedo empezar a implementar la hiperautomatización?

La hiperautomatización es una extensión de la ingeniería de procesos de negocio. Busca a un socio experto en ingeniería de procesos que ofrezca los servicios de inteligencia artificial y machine learning y las herramientas de integración que necesitarás para pasar de la automatización de tareas a la hiperautomatización de procesos empresariales completos.

¿Cuáles son algunas de las buenas prácticas de hiperautomatización?

Las buenas prácticas para establecer la hiperautomatización en tu organización incluyen identificar flujos de trabajo que podrían automatizarse, elegir las herramientas de automatización adecuadas, reutilizar automatizaciones de eficacia probada cuando sea posible y ampliar sus funcionalidades con distintas formas de IA y machine learning. También requerirás un proceso de retroalimentación para verificar que las automatizaciones están logrando su cometido y que se mejoren con el tiempo.