Automatización: mucho más grande que la IA

Durante años he utilizado una forma muy sencilla de explicar la transformación digital: Personas, Procesos y Tecnología, y siempre en ese orden. No porque sea una fórmula perfecta, sino porque ayuda a recordar algo que con frecuencia olvidamos: la transformación no comienza con la herramienta.

Dentro de este modelo existen diferentes intersecciones. Cuando Personas y Procesos se encuentran, hablamos de cultura operativa; cuando Personas y Tecnología se conectan, aparece la adopción digital. Pero existe otra intersección que para mí siempre ha sido especialmente importante: la que ocurre entre Procesos y Tecnología. Ahí es donde vive la automatización.

Automatizar significa, en esencia, utilizar tecnología para transformar la manera en que hacemos las cosas. Puede ser eliminar una captura manual, conectar dos sistemas, ejecutar automáticamente una validación, generar un documento, mover información de un lugar a otro o evitar que una persona tenga que repetir cientos de veces una tarea que una máquina puede realizar.

Durante mucho tiempo hablamos de automatización utilizando diferentes nombres. Desarrollos particulares, interfaces, macros, scripts y workflows. Después llegaron los BPM, los RPA y los famosos bots. También las APIs, plataformas low-code y muchas otras tecnologías que fueron aumentando nuestra capacidad para automatizar procesos que antes dependían completamente de las personas.

Y entonces llegó la inteligencia artificial.

La velocidad y, sobre todo, la intensidad con la que la IA ha entrado en nuestras conversaciones empresariales ha provocado algo curioso: pareciera que automatización se convirtió de pronto en una palabra antigua. Hoy todo quiere llamarse inteligencia artificial, agente, copiloto o alguna otra variante que inevitablemente termina acompañada de las letras IA.

Pero quizá estamos confundiendo nuevamente la tecnología con el propósito.

Desde mi perspectiva, la inteligencia artificial no reemplaza a la automatización; amplía enormemente sus posibilidades.

Un bot tradicional puede tomar información de una pantalla y colocarla en otra. Un workflow puede ejecutar una secuencia previamente definida. Una API puede conectar aplicaciones. Un desarrollo particular puede resolver automáticamente una tarea específica. Todos ellos son diferentes maneras de automatizar.

La IA introduce una diferencia enorme: ahora podemos comenzar a automatizar actividades que antes eran extremadamente difíciles de convertir en reglas.

Leer un documento y entender su contexto. Interpretar una solicitud escrita de diferentes maneras. Clasificar información no estructurada. Encontrar patrones. Resumir cientos de páginas, conversar con una persona, analizar una imagen, proponer una respuesta e incluso determinar cuál debería ser el siguiente paso dentro de ciertos límites.

Eso cambia radicalmente las posibilidades, pero no cambia necesariamente lo que estamos tratando de conseguir: transformar la manera en que hacemos las cosas.

Y aquí aparece una confusión que probablemente será cada vez más frecuente: ¿cuándo estamos frente a automatización y cuándo realmente estamos frente a inteligencia artificial?

Desde afuera pueden parecer exactamente lo mismo. Un sistema recibe un correo, identifica el archivo adjunto, extrae ciertos datos, los valida y los registra automáticamente. Para quien observa solamente el resultado, aquello puede parecer inteligencia artificial. Pero quizá detrás solamente existen reglas, OCR tradicional, una integración y un workflow perfectamente diseñados.

Ahora pensemos en el mismo proceso, pero esta vez el sistema recibe documentos con estructuras diferentes, comprende qué información contienen, interpreta su contexto, identifica inconsistencias y determina qué hacer dependiendo de lo que encontró. Ahí probablemente ya existe inteligencia artificial participando en alguna parte del proceso.

Y existe una tercera posibilidad que, desde mi perspectiva, será la más común: que ambas convivan.

La IA puede interpretar un documento mientras una automatización tradicional ejecuta la transacción. Puede entender la intención de un correo mientras un workflow determina las autorizaciones. Puede analizar una situación y proponer una acción mientras una API realiza finalmente el movimiento dentro del sistema.

Por eso quizá estamos cometiendo un error al intentar enfrentar ambos conceptos.

La IA forma parte de un universo mucho más amplio de posibilidades para automatizar.

Y esa diferencia me parece fundamental, porque cuando comenzamos desde la tecnología terminamos buscando problemas que justifiquen utilizarla. Entonces aparecen procesos que llevan inteligencia artificial simplemente porque pueden llevarla, aunque una regla, una integración, un RPA o un pequeño desarrollo pudieran resolverlos de manera más sencilla, económica y predecible.

Es muy parecido a comprar una herramienta y después caminar por la empresa buscando dónde utilizarla.

Primero entender cómo hacemos las cosas. Después cuestionarnos por qué las hacemos así, identificar actividades repetitivas, tiempos muertos, decisiones innecesariamente manuales, capturas duplicadas, validaciones, búsquedas, consultas y movimientos de información que no agregan valor. Y entonces preguntarnos cuál es la mejor tecnología disponible para transformarlas.

A veces será inteligencia artificial. Otras veces será un workflow, un RPA, una integración, una API, un pequeño desarrollo o incluso una simple fórmula en Excel.

Y eso está bien, porque transformación digital no significa utilizar la tecnología más avanzada disponible. Significa utilizar la tecnología adecuada para transformar la manera en que hacemos las cosas.

Pero hay una pregunta todavía más importante que decidir qué tecnología utilizar:

¿Para qué queremos automatizar?

Durante mucho tiempo hemos asociado la automatización principalmente con eficiencia: reducir tiempos, disminuir errores, eliminar actividades manuales o hacer más con menos. Todo eso es válido y necesario, pero me parece una visión incompleta.

Para mí, el verdadero propósito de automatizar es generar capacidad para crear valor.

Cuando eliminamos de una persona una tarea repetitiva que no requiere su criterio, no solamente estamos ahorrando minutos. Estamos devolviéndole tiempo y capacidad para pensar, decidir, atender, crear, resolver y mejorar. Estamos permitiendo que su trabajo se mueva hacia actividades donde realmente puede aportar mayor valor.

Y ahí es donde la automatización comienza a trascender la eficiencia.

Porque esa capacidad liberada debería permitirnos llevar al negocio a otro nivel: responder más rápido, cometer menos errores, anticiparnos a los problemas, tomar mejores decisiones y, sobre todo, mejorar la experiencia y satisfacción de quienes compran nuestros productos o servicios.

Existe una cadena de valor que me parece importante no perder de vista:

Automatizamos tareas → liberamos capacidad → las personas generan mayor valor → el negocio mejora → el cliente lo percibe.

Si automatizamos un proceso y únicamente conseguimos que internamente sea más eficiente, hemos logrado algo importante. Pero si además esa eficiencia termina convirtiéndose en una mejor experiencia, mayor disponibilidad, mejores tiempos de respuesta, menos errores o una atención superior para nuestros clientes, entonces la automatización cumplió un propósito mucho mayor.

Por eso automatizar no debería significar simplemente hacer lo mismo con menos intervención humana.

Debería significar permitir que las personas hagan cosas de mayor valor y conseguir que ese valor termine llegando al cliente.

Vista de esta manera ocurre algo interesante con aquel modelo de Personas, Procesos y Tecnología con el que comenzamos esta reflexión. Gráficamente, la automatización se encuentra en la intersección entre Procesos y Tecnología, y creo que ahí debe permanecer. Pero su impacto no termina ahí.

La automatización toca finalmente a las Personas.

Y probablemente esa sea una de las paradojas más interesantes de la transformación digital: utilizamos tecnología para automatizar trabajo, pero su verdadero valor aparece cuando conseguimos potenciar el trabajo de las personas.

La inteligencia artificial está llevando esta posibilidad todavía más lejos. Durante décadas automatizamos principalmente acciones: si sucede A, ejecuta B; si llega este archivo, procésalo; si aparece este dato, actualiza aquel sistema.

Con inteligencia artificial estamos comenzando a automatizar también partes del entendimiento que existe antes de ejecutar esas acciones.

La máquina ya no solamente ejecuta, también puede interpretar, y probablemente ahí se encuentra el verdadero salto.

No estamos abandonando la automatización. Estamos ampliando su frontera hacia actividades que durante años consideramos imposibles de automatizar. La IA es extraordinariamente importante precisamente por eso, pero no deberíamos permitir que su enorme relevancia nos haga olvidar el concepto mayor al que sirve.

También debemos recordar algo que la fascinación tecnológica puede hacernos olvidar: un mal proceso automatizado sigue siendo un mal proceso. Y ahora incluso podemos convertirlo en un mal proceso mucho más rápido, sofisticado y caro.

Por eso quizá deberíamos dejar de comenzar nuestras conversaciones preguntando: “¿Dónde podemos utilizar inteligencia artificial?”

Y recuperar una pregunta mucho más sencilla: “¿Qué hacemos hoy que podríamos hacer mejor?”, después vendrá la tecnología.

Puede ser un bot, un desarrollo, una integración, un workflow, una API, un agente o un modelo de inteligencia artificial. Seguramente los nombres seguirán cambiando y aparecerán tecnologías que hoy ni siquiera imaginamos.

El propósito debería permanecer.

La automatización es el medio, liberar capacidad para generar valor es el propósito, y la IA es una de las tecnologías que hoy está ampliando extraordinariamente lo que somos capaces de automatizar.

Quizá por eso la automatización nunca perdió relevancia. Simplemente dejamos de hablar de ella porque apareció una tecnología mucho más atractiva para ocupar la conversación.

La IA es la novedad, la automatización sigue siendo la estrategia.