Empresas y finanzas

La automatización eleva la eficiencia y la personalización de los servicios

  • La digitalización está impulsando el perfil de empleado-desarrollador
Madrid

En los últimos años, la automatización ha cobrado un protagonismo renovado en la información periodística, frecuentemente asociada a consecuencias negativas para el empleo. Así, por ejemplo, un reciente informe de McKinsey Global Institute -el think tank de la consultora homónima- alertaba sobre la posible pérdida de cinco millones de trabajos en España como consecuencia, entre otros factores, de la automatización.

El pasado mayo, el Gobierno presentó su plan España 2050, en el que señalaba que la robotización y el aumento de la automatización en el mercado laboral no "aumentará el desempleo estructural de forma inexorable". El informe aludía a que, como en otras transformaciones tecnológicas, el saldo suele ser favorable al empleo a medio o largo plazo.

Cabe argumentar que la automatización en modo alguno es un proceso nuevo. Comenzó hace décadas, de suerte que tendencias actuales como la gestión del dato, el uso generalizado de la inteligencia artificial (IA) y las soluciones out-of-the-box -software listo para usar sin apenas configuración y que, usualmente, resulta familiar a la mayor parte de usuarios- son solo una continuación natural de aquella. Que, lejos de perjudicarlo, busca mejorar la productividad del trabajador, evitándole tareas repetitivas y ayudándolo a crear valor.

Esta fue una de las principales conclusiones del observatorio La automatización inteligente, protagonista del crecimiento empresarial, celebrado por elEconomista en colaboración con Avanade, consultora tecnológica especializada en plataforma Microsoft.

"En un primer momento, la automatización abarcaba el proceso completo end-to-end. Ahora ha dado un paso más y está integrada en el puesto de trabajo", explica Javier Morales, director de Inteligencia Artificial e IoT de Avanade para España y Portugal. "No se trata de automatizar procesos end-to-end o sustituir personas, sino automatizar tareas. El objetivo es mejorar no solo el ahorro de tiempo, sino la calidad del trabajo de las personas, al automatizar tareas repetitivas".

Pedro Cervera, director de Organización y Operaciones de Ibercaja, abunda en esa misma línea desde la perspectiva del sector bancario: "Al principio la robotización era más epidérmica, de tareas administrativas. En un segundo momento, se emplean robots simples capaces de analizar documentos", lo que redunda en una mayor eficiencia de los procesos. "La robotización de procesos de transformación rápida genera mucha rentabilidad y eficiencia, ya que hay menos necesidad de reparar datos y conclusiones y libera, además, muchas horas de análisis y de mucho valor añadido. Ese es el verdadero retorno".

La aplicación de tecnologías de IA como el aprendizaje automático (machine learning) puede, además, traducirse en un mejor servicio para el cliente. Como apunta Enrique Lorente, head of Business Transformation de Generali, en el sector seguros "tenemos la característica de que hasta que no hay un problema no tenemos contacto con el cliente. La automatización y la gestión del dato y los modelos de machine learning nos permitirán poner el foco en la prevención, anticipar el riesgo, y lograr una mayor cercanía con el cliente".

El dato es, cabalmente, el centro de la estrategia de Microsoft. En particular, "la automatización del dato accesible y unificado, capaz de conectarse con las diferentes soluciones y, sobre todo, de proveerse de inteligencia con las soluciones de nuestro entorno Dynamics 365 sobre cloud Azure", de forma que se le pueda sacar el máximo partido, en palabras de Juan Chinchilla, director de Business Applications de Microsoft Ibérica.

En este planteamiento, son fundamentales las "aplicaciones out-of-the-box, que permiten mejorar la productividad de los empleados" y el concepto del desarrollo low-code y no-code: "soluciones que permiten que cualquier empleado de la organización pueda convertirse en un recurso capacitado para abordar esa digitalización que en muchos casos nos está desbordando", agrega Chinchilla.

Empleados-desarrolladores

En efecto, la aceleración de la de digitalización a menudo exige el desarrollo de aplicaciones a un ritmo que supera las capacidades humanas y técnicas de la organización. De ahí el foco en empoderar al trabajador, de manera que este sea capaz de protagonizar el cambio dentro de una estructura común.

Julio de Moreta, COE-Digital Strategy de Exolum, explica que "la digitalización ha crecido un 60% en los últimos 20 años. Nosotros hemos utilizado lenguajes de scripting para la automatización, pero eso siempre requería conocimientos de programación y un mantenimiento nada sencillo. Hoy un empleado que conozca estas tecnologías vale por dos, porque puede identificar casos de uso en su área de negocio. Pero si además sabe aplicar estas tecnologías su valor se multiplica por diez", porque permite aligerar la carga de trabajo del departamento de IT "y, de esta manera, puede tener un impacto en la cuenta de resultados mucho más efectivo".

Javier Morales corrobora esta tendencia: "Vamos hacia el citizen developer, un modelo en el que todos los integrantes de la empresa -o la gran mayoría- se han convertido en desarrolladores, lo que plantea el problema del gobierno", es decir, cómo garantizar que las aplicaciones así desarrolladas sean coherentes entre sí y conocidas.

José Antonio Pérez, director de Sistemas de Información de Bergé, incide sobre la dificultad de "tratar de realizar todo de una manera estratégicamente única pero totalmente distribuida en usuarios que son finales; es un modelo complicado para el que no ya la empresa, sino los propios departamentos de tecnología no están todavía preparados".

Esta manera de entender la transformación no siempre es fácil de llevar a la práctica. "Las barreras al low-code suelen ser culturales: es una manera de pensar tu proceso, levantarlo e incluso repensarlo antes de comenzar la transformación hacia la mecanización", explica Pedro Cervera. En Ibercaja "la visión que tenemos nosotros es diseñar el proceso del futuro: cómo lo haríamos si partiéramos de cero o si no hubiera restricciones". Para Cervera, "los agentes del cambio se enfrentan al hype inicial sobre motores cognitivos, y vieron que no eran tan fáciles de implantar ni tan económicos a nivel de proyecto".

José Antonio Pérez apunta también el problema de la cualificación: "Necesitamos perfiles muy especializados que sean capaces de avanzar con estas tecnologías dentro del entorno de la empresa". Enrique Lorente coincide en la apreciación de carencias tanto de especialistas en robótica e IA como en las formas de trabajar: "Ya no es tanto la capacidad de programar sin código o con un código sencillo, sino habituarse a unos principios de trabajo que no regían hace unos años o unos meses".

Juan Chinchilla lo resume así: "El freno a la automatización y la digitalización está en nosotros y nuestra capacidad para aprender nuevas tecnologías" recurriendo a los expertos solo cuando el grado de complejidad lo requiere. En ese sentido, Chinchilla recuerda la apuesta de Microsoft "por capacitar a empleados de las compañías que están implantando low-code para que lo conozcan y lo usen. De hecho, en este último año habremos formado a más de 5.000 personas en las soluciones Power Platform". Al mismo tiempo, Microsoft colabora con la compañía openAI en el desarrollo de una inteligencia artificial capaz de escribir código a partir de una descripción del problema y que, por tanto, no requiere ningún conocimiento previo por parte del usuario.

En todo caso, existen otras barreras, como puede ser la del "miedo que podemos tener las personas por que se automatice nuestro trabajo", apunta José Antonio Pérez. En este punto, el "ser atendido por un bot o tenerlo de compañero -un cobot- podría ser muy importante" para eliminar suspicacias, como señala Enrique Lorente. Los bots pueden ser útiles, asimismo, en los procesos de onboarding, de un empleado que llega a la empresa y pueda recurrir a un chatbot para resolver dudas, como aventura Javier Morales.

Además, es preciso tener una visión de largo plazo sobre las inversiones necesarias y los rendimientos esperables cuando hablamos de automatización. La clave estriba "no tanto en si el retorno es rápido o lento -señala José Antonio Pérez-, sino en la capacidad para medirlo: hay cosas que son fáciles de medir, por ejemplo, contra horas de trabajo, pero cuando hablamos de KPI intangibles, cuando la tecnología es palanca de negocio" esa medición es más complicada.

En ello coincide Enrique Lorente: "Estamos acostumbrados a querer procesos ágiles, pero no es tan fácil cuando estás pidiendo dinero a tu consejo de administración para implementar a medio plazo una tecnología que a lo mejor va a cambiar en ese medio plazo".

Hacia la hiperpersonalización

Una variable a tener en cuenta en este cálculo es la omnicanalidad, que permite "ofrecer al cliente una experiencia unificada, sin fisuras, en toda la relación con la compañía" y que ahora se aspira a evaluar en tiempo real, es decir, "basándose en la situación que el cliente está viviendo en ese momento", en palabras de Juan Chinchilla. Estas innovaciones permiten dar un valor diferencial difícilmente medible en el ROI a corto plazo.

"Ese tiempo real", añade Enrique Lorente, "se está trasladando desde el consumo, desde el retail, que ya estaban ahí, a sectores como seguros: el consumidor nos está exigiendo que le demos cualquiera de nuestros servicios en tiempo real y en formato hiperpersonalizado, como le daría un Amazon".

"Esta hiperpersonalización" en Avanade se entiende como "individualización". Como explica Javier Morales, "cada cliente es único, y a cada cliente le tengo que tratar de manera individual, y esto solo lo puedo hacer si tengo mis procesos perfectamente automatizados y si la IA que tengo implantada funciona bien".

¿Es posible que la personalización genere, también, recelos? "En Exolum -explica Javier de Moreta- no estamos enfocados a cliente final, pero sí tenemos un problema con nuestros trabajadores cuando queremos utilizar este tipo de IA para ayudarles, porque entramos en un terreno de privacidad". Las nuevas generaciones parecen más conscientes de los beneficios: "El 85% de los jóvenes espera que la compañía para la que trabajan les pregunte y escuche sus preferencias", concluye Juan Chinchilla.

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