La irrupción de las fintech, compañías procedentes del mundo tecnológico, propició un importante cambio en las reglas del juego en el ámbito bancario, al disponer estas de la ventaja añadida de no estar tan estrechamente reguladas por la legislación como los bancos. En cierto modo, y para determinados servicios, donde una fintech es capaz de dar respuesta al cliente en apenas un par de clics de ratón, una entidad bancaria precisa, para llegar al mismo resultado, de media docena de pasos que le vienen impuestos por la normativa vigente.

Este contexto de rivalidad todavía se ha recrudecido más con la llegada de la pandemia, tal y como revela un reciente informe de Deloitte, que llega a hablar del “comienzo de un nuevo escenario competitivo”. Según pone de manifiesto este informe, los efectos del coronavirus no solo han acelerado los procesos de transformación, sino que han servido de prueba de fuego para las infraestructuras digitales de los bancos.

La hiperautomatización es el gran habilitador para desmarcarse en un sector cada vez más disputado

La automatización ya se contemplaba en los diversos procesos de digitalización de las entidades; ahora, con la incorporación de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), llega lo que Gartner bautizó en 2019 como “hiperautomatización”, una automatización vitaminada que no busca únicamente obtener un recorte de gastos, sino prestar los servicios al cliente de un modo óptimo. Un cliente que en la actualidad exige inmediatez, omnipresencia y personalización. Así pues, la hiperautomatización persigue dar cobertura a estas nuevas necesidades que están surgiendo, al tiempo que aumenta la eficiencia y la agilidad, de modo seguro y permanente.

La hiperautomatización, convertida tanto en un reto como en una oportunidad para la banca, engloba las tradicionales tecnologías BPM (business process management) con RPA (robotic process automation), programación low-code, IA o ML. Si RPA asume las tareas repetitivas que venían realizando las personas, las nuevas capacidades cognitivas constituyen el siguiente paso: la etiqueta de “híper”. Este aporte, con el que se identifican patrones y se anticipan acciones de manera preventiva, permite llevar la automatización a un nivel más profundo, que va más allá de las meras tareas o procesos.

La necesidad de una estrategia

El sector de servicios financieros cuenta con un amplio abanico de procesos susceptibles de automatizarse, con equipos de operaciones que históricamente han dado servicios de back-office en los que hay muchas tareas que la tecnología permite automatizar. Sin embargo, hablar de hiperautomatización implica ir más allá, definir una estrategia integral con objetivos marcados de antemano que guíen el proyecto. Tal y como indica Miguel Ángel González Serrano, vicepresidente regional de Appian para Iberia, “la tecnología ha de actuar como un habilitador, de manera que todas esas piezas se articulen de forma correcta”.

Hablar de hiperautomatización implica ir más allá, definir una estrategia integral con objetivos marcados de antemano que guíen el proyecto

La definición de esta estrategia es uno de los grandes retos tecnológicos a los que se enfrentan las entidades bancarias. De lo contrario, la digitalización únicamente se dirigiría a automatizar lo que venían haciendo las personas, ganando, sí, algo de eficiencia a corto plazo, pero perdiendo por el camino todo el potencial de la escalabilidad. Dicho de otro modo, no se estaría siendo innovador.

Desde la óptica de González Serrano, emprender un proyecto de hiperautomatización implica evaluar los procesos existentes para determinar si es necesario modificarlos o crear otros nuevos antes de que sean automatizados. Más aún en muchas de las grandes entidades, que, nacidas de fusiones, han traído consigo multitud de sistemas heredados que han de entrar en la ecuación, algo para lo que el low-code es también de gran ayuda.

Hiperautomatización y el factor cultural

Por otro lado, dentro de este planteamiento de hiperautomatización —que implica un empoderamiento del dato a lo largo de toda la organización— resulta crucial no obviar el factor cultural. El directivo de Appian afirma lo siguiente: “Nosotros centralizamos ya no solo el código, sino también el dato, que este se encuentre gobernado y centralizado y expandido a la vez por toda la amalgama de tecnologías”.

De esta manera, en primer lugar, es importante abordar el aspecto cultural desde la óptica de aunar departamentos técnicos y de negocio, dado que están abocados a formar equipos mixtos para poder definir y desplegar esta estrategia integral. En esencia, se trata de gestionar de manera horizontal todos los sistemas legados y hacer que esos sistemas integren las unidades de negocio, todo ello sin que se produzca ninguna interrupción. En ese sentido resulta imprescindible mantener la máxima de ser ambiciosos en los planteamientos y modestos en la implantación, desplegando la estrategia con pequeños casos de uso.

Para tener éxito en esos casos hay que plantear estrategias de plataforma en las que se aproveche la economía de escala, en las que se industrialice de alguna manera toda la parte de automatización. Según explica González Serrano, se trata de “saber diferenciar qué es táctico (como es el caso de las tecnologías RPA) y qué es estratégico, porque lo importante es la extensibilidad de la hiperautomatización que tenemos a lo largo de toda la plataforma”.

En segundo lugar, la gestión del cambio ha de acometerse también entre el resto de la plantilla, que, en lugar de percibir la hiperautomatización como una amenaza para su puesto de trabajo, ha de identificarla como un alivio frente a la carga de tareas tediosas que lastran su talento y su desempeño, lo que, en última instancia, impacta negativamente en el servicio que se presta al cliente. La hiperautomatización es el gran habilitador para resolver ese problema y desmarcarse en un sector cada vez más disputado.