Un vistazo al pasado puede ayudar a entender el estado actual de la automatización. A lo largo de las últimas décadas ha pasado por varias etapas, incluidas la simple automatización de procesos, la informatización, la reingeniería de procesos y las diferentes fases de la digitalización. No hace tanto, con la RPA parecía que un simple puñado de hacks astutos bastaban para superar los retos de la digitalización.

Desde entonces, las empresas se han enfrentado a numerosos retos, empezando por la propia implementación: a menudo, los datos se almacenan en sistemas aislados, algunos procesos nunca se han documentado correctamente o se ejecutan en programas a medida.

Aunque la automatización suele terminar por optimizar los procesos de trabajo, se corre el riesgo de caer en la canibalización entre diferentes automatismos si estos procesos se establecen de forma imprecisa o sin la suficiente antelación.

La hiperautomatización ayuda a desarrollar políticas corporativas y directrices de cumplimiento,y asegura que se cumplan

Hasta ahora, las grandes esperanzas asociadas a la automatización solo se han materializado parcialmente. La buena noticia es que la hiperautomatización puede construir sobre este legado, combinando RPA con inteligencia artificial (IA). Mientras que la RPA funciona de una manera bastante rígida, con simples afirmaciones condicionales, la hiperautomatización trabaja con modelos capaces de gestionar un conjunto complejo de datos.

Así, el uso de la IA permite un enfoque flexible y un aprendizaje continuo, lo que permite que estos sistemas puedan hacer frente a acontecimientos imprevistos e impredecibles (lo que se conoce como IA adaptativa). En el entorno actual, estas características no son nada despreciables.

La hiperautomatización va más allá de la simple mecanización: automatiza todos los procesos relacionados mediante el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Sin embargo, no se trata solo de automatizar más procesos empresariales, sino de actuar sobre lo que está entre estos procesos o por encima de ellos, como las instancias de toma de decisiones y el control del proceso.

No basta con digitalizar

La digitalización ya es un hecho, aunque solo representa el principio de la verdadera automatización. Por ejemplo, en el ámbito de la gestión del gasto, el primer paso para digitalizar los recibos o las facturas impresas es reconocer los caracteres a través de herramientas OCR, que dominan bastante bien esta tarea.

La IA ayuda a reconocer información en bruto y a etiquetarla: añade datos que dicen algo sobre lo leído

Asignarles un significado es un poco más complejo: saber si se trata del importe total en euros, del nombre de un hotel o del recargo del IVA que se puede reclamar. Para ello puede ser decisiva la posición relativa de una cadena de caracteres o la presencia de ciertas palabras clave, es decir, tener en cuenta el entorno más amplio.

En este contexto, la IA ayuda a reconocer esta información en bruto y a etiquetarla: añade datos que dicen algo sobre los datos leídos (metadigitalización).

En el ámbito financiero

Mientras que la automatización tradicional persigue sobre todo el ahorro de costes mediante la aceleración de los procesos, el objetivo principal de la hiperautomatización es la obtención de información mediante la IA. Dado que las operaciones financieras son la columna vertebral de la mayoría de las empresas, suele haber reticencias a la hora de realizar cambios en este ámbito. La resistencia de los empleados y los cambios normativos son algunos de los obstáculos más comunes.

La resistencia de los empleados y los cambios normativos son algunos de los obstáculos más comunes

Sin embargo, un examen más detallado de la hiperautomatización de las operaciones financieras demuestra que, en el largo plazo, los beneficios superan con creces los retos iniciales:

• Para empezar, ayuda a desarrollar políticas corporativas y directrices de cumplimiento; y asegura que se cumplan.
• Garantiza la trazabilidad de los datos, un punto especialmente importante para sectores altamente regulados, donde las inspecciones son frecuentes.
• Gracias a la IA, las tareas manuales repetitivas se reducen drásticamente. De este modo, los empleados pueden volver a concentrarse en las tareas esenciales mientras que el departamento financiero reduce costes.
• Por otro lado, las funciones analíticas integradas —basadas en la lectura y el tratamiento de las facturas, los gastos y las transacciones de las tarjetas corporativas— aportan transparencia, ayudando a los directores financieros a obtener una mejor lectura del flujo de caja.

En el camino de la automatización tradicional a la hiperautomatización, los avances técnicos son considerables. Cuando todos los procesos de finanzas están alineados y trabajan juntos, los resultados son medibles. Además, la IA es esencial para reconocer patrones, pero también para aprender de ellos y mejorar los procesos con el tiempo.

Gasto empresarial

Esto es especialmente útil para las multinacionales con procesos complejos en diferentes jurisdicciones, pero también se aplica a las grandes organizaciones con un sinfín de facturas de proveedores. Hay que tener en cuenta que, hasta que se ordene el pago, una factura suele pasar por varias etapas en el departamento de finanzas y, en la mayoría de los casos, implica tareas manuales.

Una plataforma de gestión de gastos con IA es capaz de realizar estas tareas en menos tiempo y por una fracción del coste

En este contexto, la IA puede aportar claridad, acelerar el proceso y ahorrar dinero: mientras que el coste medio por factura para un departamento financiero no automatizado puede ascender a 12 o 13 euros, una plataforma de gestión de gastos con IA es capaz de realizar las mismas tareas en menos tiempo y por una fracción del coste.

La hiperautomatización es una tendencia tecnológica estratégica de primer orden. Para las grandes empresas y multinacionales con operaciones complejas, su escalabilidad es una gran ventaja. Ofrece la posibilidad de potenciar los modelos de negocio tradicionales y mejorar la productividad, la innovación y la eficiencia, factores que, en última instancia, acabarán impulsando el ROI.

La incorporación de la IA a las operaciones empresariales inició una tendencia — especialmente en ámbitos como la experiencia del usuario a través chatbots o los asistentes virtuales— que parece acelerarse. De hecho, según el informe de 2021 de Deloitte (Automation with intelligence), más del 73% de las organizaciones encuestadas han comenzado a integrar la IA en sus procesos.

Es evidente que la hiperautomatización se ha convertido ya en una herramienta vital de supervivencia.