Cuando se van a considerar proyectos de automatización en las empresas hay que tener en cuenta las dos uves. El trabajador humano se sitúa al lado de la V de valor y al empleado digital —al robot— lo situaríamos al lado de la V de volumen”. Sobre automatización, robots, inteligencia artificial, y su aplicación en el ámbito empresarial, hemos hablado con Víctor Ayllón, vicepresidente del Centro de Excelencia RPA de Appian.
Víctor Ayllón, vicepresidente del Centro de Excelencia RPA de Appian.

Cuando se habla de automatización normalmente se hace en términos de eficiencia y de cómo los robots pueden desempeñar gran parte de las tareas tediosas que realizan los empleados. Pero también hay que considerar el factor humano y su papel, esencial a la hora de determinar las reglas del negocio y de tomar decisiones para que estos asistentes digitales ocupen el lugar adecuado en la cadena de valor de una organización.

Sobre este escenario hemos hablado con Víctor Ayllón, que cuenta con una experiencia de más de quince años en software de automatización y RPA, primero como CEO y cofundador de Jidoka y ahora como vicepresidente del Centro de Excelencia RPA de Appian. Ante esa incertidumbre inicial por parte de los trabajadores, Ayllón contrapone los sentimientos que la robotización genera cuando se ha finalizado la implantación y el empleado cuenta con el apoyo de un trabajador virtual que le libera del trabajo repetitivo y tedioso.

Hay que repensar la forma en la que se desarrolla el trabajo, aprovechando las fortalezas de humanos y robots

El posible rechazo inicial se convierte después en una especie de adicción. Una vez que el empleado se libera de esas tareas repetitivas, busca, casi de forma obsesiva, nuevos procesos en los que aplicar esa automatización”.

Además, según nos cuenta Ayllón, esta forma de proceder no tiene nada que ver con la edad de los empleados, sino con la actitud a la hora de abrazar estos cambios. “En otras revoluciones la tecnología sustituía a los trabajadores, en esta Revolución Digital, la tecnología los complementa”.

Expandir el workspace

Los espacios de trabajo están evolucionando desde un workspace tradicional, ceñido a un ámbito específico, a un contexto en el que debemos integrarnos dentro de un canal de comunicación en el que interactúan nuestros compañeros, humanos o trabajadores digitales.

El workspace se expande, y esto ha tomado todo su sentido en estos tiempos de COVID-19, donde hemos tenido que trabajar en remoto. Ahora, ese workflow debe ser digital y tiene que estar unificado y coordinado. Esa es la visión que tenemos en Appian: ser la plataforma que permita coordinar a todos los trabajadores, humanos y digitales, potenciando fortalezas y compensando debilidades, pero poniendo a la persona en el centro”.

El workspace se expande. Ahora, ese workflow debe ser digital y tiene que estar unificado y coordinado

Esta visión es la que permite obtener todo el valor que aporta el empleado humano en cuanto a su capacidad cognitiva o de resolución de problemas, la empatía en la atención a clientes o incluso el pensamiento crítico y su capacidad para hacer las preguntas correctas. “La inteligencia artificial va a generar buenas respuestas, pero no buenas preguntas”.

Se trata de repensar la forma en la que se desarrolla el trabajo, para poder aprovechar al máximo las fortalezas de cada parte —que los robots y las personas actúen según sus respectivas naturalezas— y enfatizar las habilidades complementarias de cada tipo de trabajador. El objetivo es que juntos sean más productivos.

Procesos batch o realizados por un robot

Cuando un humano tiene que hacer algo repetitivo, genera un proceso tipo batch, pero los sistemas no están preparados para trabajar así. Si se envían mil comunicaciones y una es incorrecta, es probable que se rechacen todas. Entonces hay que descubrir cuál está fallando.

Sin embargo, un robot envía mil comunicaciones. No hay problema en hacer mil veces la misma tarea. Si alguna no es correcta, solo se va a rechazar la que está mal y se van a admitir las 999 restantes.

Velocidad y simplicidad

En opinión de Víctor Ayllón, para poder responder a un escenario de cambio como el actual no es viable (ni económicamente ni en cuanto a tiempos) modificar las aplicaciones legacy existentes. El camino pasa por desarrollarlas de nuevo, o bien automatizar las existentes de la forma menos intrusiva posible. “De pronto aparece algo que se llama COVID-19 y da la vuelta a toda la organización. Esto es una crisis, pero también una oportunidad para el cambio”.

Precisamente, RPA permite emular lo que hacen las personas con las aplicaciones, incluso en ausencia de API, conectores o perfiles especializados, que son los que podrían modificar el código fuente para adaptarlo. “RPA actúa como un pegamento entre las aplicaciones y permite modificar la operativa. Otra posibilidad es crear una nueva aplicación con tecnología low code, y ahí enganchamos con el concepto de time-to-market, de velocidad, que es una evidente ventaja competitiva”.

Se trata de poner a trabajar a los mejores perfiles de Negocio junto con los equipos de TI en un modelo colaborativo

El crecimiento de las compañías está ligado a la evolución y adaptación del software que estas sean capaces de incorporar a sus procesos. “Es curioso, puedes cambiar la localización o la forma de trabajar de una empresa, pasar de una oficina física a una remota, incluso cambiar el board. Todo esto es mucho más fácil que sustituir tus aplicaciones. Pregúntale al CIO de una compañía qué ocurriría si quisiera reemplazarlas en, por ejemplo, tres meses”.

Esta velocidad de adaptación no está ligado a los posibles cambios que se puedan hacer en las aplicaciones legacy, sino a las que se pongan en marcha con tecnología low code: se generan de forma más sencilla, son más adaptables y seguras. La productividad, según asegura Ayllón, no se mide solo en el tiempo que se tarda en diseñar una ventana, sino en el que empleas en que esa ventana funcione en cloud, y en todos los navegadores, y en todos los dispositivos móviles… y que, además, sea segura.

Si hubiera que diseñar y desarrollar todas las tuberías de las aplicaciones, hacerlas a mano, pasaría igual que ocurre con los desarrollos a medida, que se tardaría meses o años. Todo eso viene ya incluido en la plataforma de Appian, y con el mismo coste”.

Además, y esto es muy importante, sin requerir de unos conocimientos especializados. Se trata de poner a trabajar a los mejores perfiles de Negocio junto con los equipos de TI en un modelo colaborativo. De hecho, el low code es un modelo mucho más cercano a Negocio que a TI, aunque el área de tecnología tiene que estar involucrada y participar en los proyectos.

Algunos ejemplos

Una de las áreas más evidentes de aplicación es el ámbito de los contact center. Por ejemplo, cuando un cliente reclama un duplicado de los movimientos de su tarjeta de crédito se pone en marcha un proceso que no es complejo, pero que involucra a diferentes sistemas y se desarrolla a partir de una serie de tareas repetitivas. El modelo que se plantea con estos asistentes digitales es que haya una persona atendiendo por teléfono al usuario —el ser humano en el centro—, que es quien le dice al robot que recopile la información para que genere el expediente.

Es importante buscar tareas de volumen. Si hay que hacer este proceso decenas o cientos de veces, no solo influyen los costes de hacerlo a mano, sino también lo frustrante que es para la persona que lo hace. En este nuevo modelo, la persona pasa de hacer un trabajo repetitivo a controlar lo que hace el robot, ver los reportes y actuar en caso de que haya que gestionar alguna excepción”.

En este nuevo modelo, la persona pasa de hacer un trabajo repetitivo a controlar lo que hace el robot

Otros ámbitos donde también tienen aplicación son el financiero, incluso en procesos relacionados con la gestión de riesgos, o en los departamentos de recursos humanos, por ejemplo en la gestión de nóminas.

El resultado final es un aumento evidente de la productividad y la eficiencia, aumento que en muchos casos, se traduce en un incremento de la capacidad para abordar más tareas. “Tenemos un cliente que, con el mismo personal, ha podido prácticamente duplicar su ámbito de acción gracias a la automatización de parte de sus funciones”.

Víctor Ayllón nos habla también de OCR (optical character recognition) y de IDP (intelligent document processing) a la hora de capturar información procedente del papel e integrarla en algún sistema utilizando inteligencia artificial. El mensaje clave es hiperautomatización. “No se trata de automatizar utilizando la misma tecnología sino utilizar todas las tecnologías disponibles para resolver la gran mayoría de los casos de uso: aquellos que son repetitivos y con volumen (con RPA) y los que requieren de capacidades cognitivas aunque tengan menor frecuencia (con IA)”.

Hiperautomatización

Estamos ante la convergencia de una serie de tecnologías que se han ido desarrollando y madurando a lo largo de los últimos 15 o 20 años y que ahora pueden trabajar de forma conjunta para automatizar la fuerza de trabajo. Ya no se trata solo de aplicar RPA en un proceso concreto sino de incorporar mejoras más allá de la velocidad o efectividad del proceso.

Si, por ejemplo, hay una operativa para generar un informe a través de hojas Excel, lo más indicado no es aplicar RPA para seguir generando esos reportes a través de Excel, aunque ahora lo haga un robot. Eso no es lo apropiado. Dentro del contexto de hiperautomatización, lo recomendable sería utilizar la mejor tecnología y desarrollar una aplicación low code para generar esos informes”.

Se trata de una combinación de low code, machine learning, inteligencia artificial, case management, el uso de API, RPA… El reto es coordinar todas estas tecnologías en una plataforma, que debe ser abierta para habilitar la posibilidad de ejecutar todo tipo de procesos (ServiceNow, SAP,…), además de cómoda y sencilla de utilizar, y que facilite la intervención humana para la gestión de excepciones.

Hay muchos años de trabajo para llegar al nivel de excelencia que tenemos en cloud, pero también en gobierno y seguridad”.

Otro punto importante es el cloud. “No solo se trata de que nuestra plataforma se ejecute en la nube, estamos hablando de certificaciones, seguridad, compliance, disponibilidad, SLA… Hay muchos años de trabajo para llegar al nivel de excelencia que tenemos en cloud, pero también en gobierno y seguridad”.

Este es un tema importante. Todas las compañías están preparadas para incorporar un robot en un proyecto piloto, pero cuando el escenario empieza a complicarse cobra todo el sentido la adecuada gestión y el gobierno de trabajadores digitales, facilitado a través de la necesaria colaboración entre TI y Negocio.

Además, las empresas deben ser capaces de plantear la automatización desde un punto de vista más estratégico. Para ello, es necesario contar con herramientas para el gobierno centralizado de los robots, en las que la flexibilidad del despliegue en cloud garantice la escalabilidad y seguridad que las compañías demandan en sus programas de automatización.

Es imposible escalar si no metes a ambos departamentos —TI y Negocio— en los mismos proyectos, para garantizar que se integren de forma adecuada, que no fallen y que funcionen 24×7”.