Cómo potenciar la automatización para obtener un mayor ahorro de costes y una mayor eficiencia

La automatización inteligente podría ser tan transformadora como la informática en la nube, y ya está ayudando a las empresas a reducir costes. Te explicamos en qué consiste y cómo puede beneficiarse tu empresa.

Las empresas que superan la fase piloto de la automatización inteligente han experimentado enormes beneficios en costes.

Es probable que tu empresa ya haya invertido tiempo y dinero en automatizar procesos empresariales que antes se realizaban de forma manual. Sin embargo, eso no es suficiente para ofrecer a los clientes una experiencia óptima, lograr el mayor ahorro posible de costes, un crecimiento a largo plazo o la mayor eficiencia. ¿Qué es? Automatización inteligente.

¿Qué es la automatización inteligente?

La automatización inteligente combina la automatización de procesos robóticos (RPA, por sus siglas en inglés), la inteligencia artificial (IA), los análisis, los datos y mucho más para crear un proceso integral que puede aprender y adaptarse por sí mismo. Las organizaciones que ya han superado la fase piloto de la automatización inteligente lograron una reducción media de costes del 32 %, según la encuesta de automatización más reciente de Deloitte.

A continuación, hablaremos sobre cómo puedes superar este abismo y de qué manera se beneficiará tu empresa una vez que lo hagas.

Dos tercios de las empresas han implementado alguna automatización basada en tareas, que es una automatización bastante simple de un único proceso dentro de una unidad de negocio. Por ejemplo, crear un ticket de servicio, la aprobación automática de un crédito o promociones automáticas por correo electrónico.

Según Matt McLarty, director de tecnología de campo global y vicepresidente de la oficina de transformación digital de Mulesoft, las automatizaciones basadas en tareas que se utilizan en muchas empresas hoy en día no son lo suficientemente reutilizables, escalables ni sostenibles como para ofrecer el valor que se precisa en este momento. Esto se debe a que carecen del contexto y la sofisticación que las empresas necesitan para transformar realmente su negocio y ofrecer mejor asistencia a los clientes.

Algunos ejemplos:

• Un chatbot que no reconoce a un cliente o su historial de pedidos y ofrece respuestas automatizadas que no abordan el problema del cliente
• Un servicio de comida que no puede decir por qué tu paquete no se ha entregado porque no tiene visibilidad del proveedor de logística
• Un sistema de RR. HH. automatizado aislado de un sistema de éxito de los empleados.

«Muchas de las soluciones de RPA están muy centradas en registrar cómo funciona un proceso y automatizarlo», explica McLarty. «Sin embargo, si hay una excepción en ese proceso, como suele ocurrir, solo se retrasa la resolución del problema poniendo un bot entre yo y la persona que realmente resolverá mi problema».

La automatización inteligente proporciona contexto

La automatización inteligente proporciona el contexto de los datos para que puedas comprender mejor lo que está sucediendo. El contexto, que refleja el significado de las imágenes, el texto y el habla, detecta patrones y puede hacer recomendaciones, predicciones y decisiones.

Los datos conectados en tiempo real son clave para la automatización contextual, ya se trate de procesos empresariales automatizados internamente o de la forma en que las empresas automatizan las interacciones con socios y clientes.

Estamos en las primeras fases de esta automatización avanzada, pero muchas organizaciones tienen pensado adoptarla. La encuesta de Deloitte reveló que la IA es la siguiente tecnología de automatización más deseable. Un 46 % de las empresas planea implementarla en los próximos tres años.

Cómo identificar nuevas oportunidades de automatización inteligente

Una vez que una empresa ha ofrecido una serie de automatizaciones, los beneficios tienden a nivelarse. Esto se debe a que la empresa no es capaz de identificar fácilmente nuevos procesos para automatizar, explica Joe Surprenant, líder de ventas en las prácticas de IA y operaciones de datos de Deloitte. Las empresas tienen que extraer sus datos y procesos para descubrir estas nuevas oportunidades.

«Cuando agotes los mapas térmicos y la caja de ideas de los propietarios de procesos, necesitarás un enfoque híbrido que incluya tanto herramientas de descubrimiento digital como experiencia en procesos para identificar las lagunas», afirma.

La tecnología que lo hace posible se denomina inteligencia de procesos. Son los datos que se recopilan para analizar los pasos individuales dentro de un proceso o flujo de trabajo, y pueden ayudar a una organización a identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia. Aunque, en la actualidad, solo una de cada cinco empresas encuestadas por Deloitte utiliza la inteligencia de procesos (PI), (múltiples empresas desarrollan tecnologías de PI), se trata de un sector en rápido crecimiento.

«La inteligencia de procesos ha abierto los ojos de muchos de nuestros clientes para mostrarles cosas que no sabían», afirma Surprenant. Por ejemplo, una gran empresa utilizó tecnología de minería de procesos para analizar su proceso de compra directa de materiales de principio a fin. El análisis identificó pasos en el proceso de mantenimiento de la orden de compra que tenían una mayor tasa de modificaciones y de actividad manual. Esta información llevó al desarrollo de una solución de automatización del mantenimiento que combinaba RPA, automatización del flujo de trabajo de gestión de procesos empresariales (BPM) y análisis, lo que generó un ahorro anual de 40 millones de dólares.

Otro cliente de retail utilizó la PI para descubrir la causa principal de una desconexión entre las funciones de ventas, pago, entrega y devolución dentro de su cadena de suministro. Esta información se usó para crear una aplicación consolidada del recorrido del cliente para rastrear y resolver rápidamente los problemas en estas funciones. Esto se tradujo en una reducción del 23 % en las devoluciones de los pedidos, una reducción del riesgo de ventas de 46 millones de dólares y una mejora del 7 % en la puntuación neta de promotor.

La inteligencia de procesos es beneficiosa de tres maneras:

• Digitaliza y acelera el descubrimiento de casos de uso de automatización. De hecho, automatiza la automatización.
• Proporciona un punto de datos adicional sobre lo que algunos usuarios de negocio sospechan que puede ser un ámbito propicio para la automatización.
• Ahorra a las empresas el tiempo y el dinero de contratar consultores para entrevistar a los propietarios de procesos e identificar oportunidades de automatización.

Para llevar a cabo

la implementación de una automatización contextual más sofisticada, no solo hay que centrarse en la tecnología. Para tener éxito, hay que replantearse los fundamentos y volver a diseñar los procesos, todo centrado en las necesidades de los clientes.

McLarty, que trabaja estrechamente con los clientes en sus transformaciones digitales, sugirió estos primeros pasos:

Tener en cuenta la experiencia del cliente integral

Esquematizar toda la experiencia del cliente, de principio a fin, cómo están interconectadas todas esas piezas y qué necesitan los clientes en cada paso. La mayoría de las empresas, explica, solo tienen en cuenta una pieza del rompecabezas (por ejemplo, el comercio, el servicio o el marketing) y automatizan solo ese elemento.

Los datos conectados en tiempo real cambian las reglas del juego en la automatización contextual. Las plataformas de datos de clientes de última generación integran los datos de todas las interacciones con los clientes, de cualquier sistema, canal o flujo de datos, en un perfil de cliente unificado. Esta visión integral permite ver a los clientes en su totalidad. Por ejemplo, te ayuda a ver cómo una interacción de servicio con un cliente afecta a una promoción de marketing para ese cliente.

Busca una tecnología que sustente una gran solución

¿Es tu tecnología repetible y escalable? Debes buscar herramientas que identifiquen diferentes procesos que se pueden automatizar en tu organización. Estas herramientas extraen los metadatos del proceso y los convierten en un flujo de trabajo automatizado.

MuleSoft es la tecnología que permite conectar datos desde cualquier sistema o canal.

«La solución automatizada tiene que tener conexiones con el análisis predictivo que son sinónimo de inteligencia artificial y todas las fuentes de datos, para que pueda decirte todo lo que necesitas saber», afirma McLarty.

No es fácil reflejar cómo será la automatización contextual transformadora basada en IA. Surprenant dice que será equivalente a la nube.

«Todavía no hemos llegado a eso», afirma. «Sin embargo, cuando lleguemos al punto en el que las empresas prioricen la automatización al diseñar procesos empresariales y adopten una mentalidad de trabajo digital, será tan grande como la nube o incluso más».