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Según Gartner, referencia en investigación y asesoramiento para empresas, el mercado mundial de software de hiper automatización, que involucra aplicaciones para un enfoque de automatización masiva, movió US$ 481,6 mil millones en 2020 y debería haber superado la marca de US$ 532,4 mil millones en 2021. Este es un número que será confirmado en los próximos meses.
En sus previsiones para 2022, Gartner incluyó la hiper automatización como una de las principales tendencias tecnológicas del año, ya que el proceso permite que las empresas promuevan un crecimiento acelerado y construyan resiliencia en los negocios, identificando y automatizando rápidamente el mayor número posible de procesos.
La hiper automatización forma parte del universo de la transformación digital, realizándose a partir de la unión de técnicas avanzadas como Robotic Process Automation (RPA), Process Mining (PM), Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (AI). Para alcanzar este alto nivel de automatización, una empresa necesitará utilizar varias herramientas, incluyendo software analíticos avanzados, de descubrimiento, diseño, medición, monitoreo y automatización compleja. Es necesario tener conciencia de que la hiper automatización acarreará cambios profundos en la empresa, tanto de estructura como de mindset.
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Para llegar al estadio de hiper automatización, sin embargo, las empresas deben iniciar un viaje y cambiar sus prácticas para crear ambientes de trabajo inteligentes. El ecosistema interno de apoyo deberá ofrecer la infraestructura de TI y de soluciones adecuadas, así como el soporte de la alta dirección, soporte financiero, capacitación de los equipos y evaluación continua de los resultados.
El primer paso de este viaje en una empresa implica la estructuración y organización de la base de datos, de los más diferentes sectores: datos comerciales, de operación, financieros y otros que tengan sentido para la empresa. Los datos, probablemente, estarán organizados en un Sistema Integrado de Gestión Empresarial (ERP – Enterprise Resource Planning).
Cabe recordar que la automatización de un proceso de negocios, sin entender su función o sus etapas, puede representar inversiones y esfuerzos desperdiciados. Es importante también entender que la hiper automatización busca liberar a los colaboradores de tareas repetitivas y de bajo valor, reducir costos operativos y aumentar la eficiencia.
¿Es escalable y estandarizado?
Una solución de minería de procesos es una herramienta relevante en este viaje, ya que permite análisis de procesos orientados por datos, que van a reconstruir el flujo real de los procesos de negocios con base en registros de transacciones en los principales sistemas de TI de la organización. Así, la construcción del flujo que será automatizado no dependerá únicamente de la información proporcionada por los colaboradores; a veces, puede existir una distancia y cuellos de botella entre el proceso real y el idealmente diseñado por los gestores.
Para la implementación de las herramientas de RPA, los procesos deben ser escalables, repetitivos y estandarizados. Cuando una empresa tiene procesos complejos y no estandarizados, la automatización puede no ser viable o requerir mucho inversión, en un primer momento, acarreando la necesidad de revisión o aplazamiento.
Los usuarios que participan en un determinado proceso deberán ser movilizados para entrenar a los robots en los flujos de trabajo. Durante esta fase de «entrenamiento», normalmente en un proyecto piloto, los procesos que serán automatizados podrán ser evaluados, usando la aplicación de minería de procesos. Una iniciativa de RPA requiere un seguimiento continuo de los resultados y utilizar estos hallazgos para mejoras.
La combinación de automatización de procesos robóticos con tecnologías de inteligencia artificial deberá generar más opciones de procesos a ser automatizados. La utilización de soluciones de IA crece a medida que la hiper automatización avanza, ya que el aprendizaje automático permite generar contenido relevante y original, acelerando aún más la transformación digital.
Fuente: Chris Santos:
Texto: *Rogério Ferreira es Solution Architect | Pre Sales en A10 Aanlytics y formado en Gerencia de Procesos y Data Science
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