Automatizacion e inteligencia:
el duo definitivo
Hace treinta anos, la promesa de un futuro automatizado empezo con rebautizar los sistemas contables como lo que los proveedores llamaron ERP (planificacion de recursos empresariales). Entonces, presentar el sistema contable como plataforma que centralizaba datos de todos los departamentos y procesos de la empresa, incluido fabricar, entregar y registrar pedidos de clientes, se vio como remedio a la ceguera de datos y procesos. Fue un hito en como las empresas valoraban y aprovechaban los datos, pero tambien trajo efectos no deseados: mucha carga interna de TI, desarrollo y operaciones, y cuellos de botella para acceder y usar datos a tiempo.
En lugar de centrarse en resultados de negocio, los departamentos de TI, finanzas y quienes apoyan procesos basados en datos dedican enorme esfuerzo y dinero solo a conseguir datos fiables y mantener los sistemas que deben protegerlos.
El siguiente hito en la evolucion de los sistemas ERP fue pasar de instalaciones on-premise e integraciones propietarias a sistemas centralizados en la nube. La promesa era simplificar actualizaciones, mejorar usabilidad, eficiencia de costes y escalabilidad.
En muchos casos, los ERP en la nube han cumplido esas promesas y las empresas se han beneficiado del cambio. Pero el nuevo modelo no resolvio el problema mayor: acceso a datos precisos y oportunos para optimizar procesos de negocio.
Avanzando varios ciclos de innovacion, llegamos a uno de los hitos recientes: automatizacion robotica de procesos ( RPA ).
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La RPA, popular en la ultima decada, ofrece un enfoque nuevo para reducir la carga de TI en automatizacion de procesos: hacerla lo bastante sencilla de configurar, implementar y cambiar sin depender siempre de TI, y devolver el control al responsable del proceso.
Pero sigue habiendo un problema. La RPA no resuelve el acceso oportuno a datos de negocio sin gran coste y esfuerzo en todos los frentes, incluidas las tareas manuales de convertir datos a un formato que el ERP (on-premise o en la nube) pueda gestionar.
Hasta hace poco, todos estos enfoques eludian una cuestion central: como gestionar y usar datos de negocio si dependemos de que los empleados tecleen informacion desde correos, documentos y otras fuentes no estructuradas, y necesitamos departamentos enteros de TI y desarrolladores para mantener los sistemas?
Segun Gartner, el 96% de las organizaciones declara tener una iniciativa digital para transformar y automatizar procesos de negocio. Por desgracia, la mayoria se centra en automatizar, no en inteligencia de procesos. Hasta hace poco, los procesos automaticos eran en esencia no inteligentes y roboticos, guiados por reglas de flujo rigidas: podian acelerar cualquier proceso, tuviera o no sentido. Adaptar esos flujos a excepciones y errores exigia supervision continua del responsable del proceso o recodificacion por parte de TI.
Por eso la automatizacion de procesos de negocio no habia cumplido del todo su promesa. Primero, el mundo ERP asumia que la mayoria de datos estaban estructurados; no es asi. Segundo, los sistemas de flujo asumian que las reglas cubrian bastante del proceso para justificar coste y esfuerzo; a veces ocurre en procesos de alto volumen y velocidad como cuentas por pagar, pero las excepciones encarecen el esfuerzo y dejan el ROI por debajo de lo optimo.
Hoy la automatizacion inteligente de procesos aborda lo que la gestion de datos y la automatizacion solo basada en reglas no resuelve. Con machine learning, las soluciones se adaptan a excepciones con una orientacion puntual del responsable, sin intervencion de TI, ajustando algoritmos tras registrar las acciones del usuario.
Con esa adaptabilidad, extraer datos de documentos de negocio de forma inteligente es mas sencillo y rentable, y el equipo deja de vivir de la entrada de datos. Superar ese obstaculo con flexibilidad es clave; desde ahi, automatizar enrutamiento, aprobacion y alta en el ERP es casi un plus.
Hay mucho ruido en torno a la inteligencia artificial y la automatizacion de procesos . Pero si se mira lo que las empresas llevan decadas intentando sin las herramientas de hoy, se esta viendo una nueva ola de innovacion disruptiva.
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