Por qué la automatización requiere humanidad

La automatización se está volviendo omnipresente en la mayoría de las industrias. En la fabricación, se espera que las ventas globales de robots industriales casi se dupliquen en volumen para...

La automatización se está volviendo omnipresente en la mayoría de las industrias. En la fabricación, se espera que las ventas globales de robots industriales casi se dupliquen en volumen para 2018, alcanzando las 400 000 unidades. En el hogar, se espera que los ingresos del segmento de automatización del hogar superen los $6 millones este año y muestren una tasa de crecimiento anual del 28,19 % CAGR.

Una de las áreas más grandes para la automatización que hemos visto es en la industria automotriz, con un creciente apetito por vehículos autónomos totalmente autónomos. A principios de este mes, el gigante automotriz Mercedes-Benz anticipó el futuro potencial del transporte urbano al probar su autobús autónomo CityPilot en Ámsterdam. Este fue un movimiento que, según afirmó, haría que el transporte público operara "aún de manera más segura, eficiente y cómoda".

Esta afirmación de los beneficios de seguridad tal vez no sea tan frívola como parece a primera vista. Las películas de ciencia ficción a menudo cuentan con una computadora central que es una amalgama colectiva de numerosos pensamientos. Pero no hay razón para que siga siendo ficción. Un vehículo automatizado podría ser el más seguro en la carretera si aprovechara una experiencia de conducción colectiva. Piense en cómo usted mismo conduce a casa desde el trabajo, pasa los semáforos y sortea las rotondas. Todo se hace naturalmente a través de un conocimiento construido a partir de la experiencia. Ahora, imagine que las experiencias de todos los conductores en el Reino Unido se cargan en una base de datos y se utilizan para conducir los autos automatizados del futuro. El automóvil automatizado sería un conductor con millones de años de experiencia.

Esto sería lo último en big data de conciencia colectiva. Sin embargo, al igual que con los grandes datos en todas sus formas, la valiosa información que se encuentra debajo debe desbloquearse a través de análisis efectivos para que los hallazgos puedan procesarse, extrapolarse y usarse correctamente.

Estos datos pueden ser utilizados por los planificadores de ciudades de todo el mundo que se están esforzando por desarrollar "ciudades inteligentes" basadas en la automatización. Por ejemplo, en un esfuerzo por abordar los crecientes problemas de congestión en las carreteras, Singapur comenzó recientemente a probar una pequeña flota de taxis Audi automatizados para transportar pasajeros en un parque empresarial. Se cree que los taxis sin conductor reducen el costo de un viaje promedio en un 70 por ciento al eliminar la necesidad de un conductor. Aunque inicialmente los autos tendrán conductores listos para hacerse cargo si la tecnología falla, el plan es eliminar gradualmente al humano en 2019. El piloto finaliza en 2020 con miras a implementar una implementación más amplia después de eso. Los autos estarán equipados con un software que permitirá a los viajeros reservarlos, de manera similar a los servicios de viajes compartidos Uber y Lyft. Es probable que se anuncien programas piloto similares en EE. UU. y Europa a finales de este año.

Impulsada, en parte, por la tendencia más amplia de transformación digital, la automatización llegó para quedarse. Lo importante es observar la automatización desde la perspectiva comercial completa y el proceso de extremo a extremo. Hace 20 años, las organizaciones automatizaban una prueba de software con un algoritmo sencillo; sin embargo, ahora tenemos una gran cantidad de sistemas integrados, así como software integrado e ingeniería que deben integrarse. Esto hace que el control de calidad y las pruebas de tales sistemas integrados sean mucho más complejos y, por lo tanto, exigen estrategias de prueba automatizadas complejas.

La única forma de garantizar que una empresa funcione como debería es probar continuamente todo el proceso comercial, para garantizar que una actualización que se implemente en una parte de la "cadena" digital no afectará las operaciones digitales en otros lugares.

Si bien es posible agrupar conocimientos combinados en inteligencia digital procesable que se puede usar para automatizar la mayor parte del proceso de control de calidad, es importante recordar que se necesita un ser humano para predecir lo que hará un ser humano. Debido a esto, nunca es aconsejable eliminar por completo a los humanos del proceso de control de calidad; sin embargo, creemos que al menos el 30 % de las actividades transaccionales relacionadas con TI serán automatizadas por robots en los próximos cinco a diez años.

En conclusión, la automatización de un proceso comercial debe estar respaldada por un plan integral de garantía de calidad de extremo a extremo que incluya una combinación óptima de análisis estático automatizado y revisión humana experta. Cualquier garantía de calidad debe realizarse desde el principio del desarrollo de un producto o servicio, y continuar durante todo el proceso. No basta con probar el nuevo proceso para ver si pasa o no. La capacidad de asesoramiento del conocimiento del dominio es crucial para garantizar que la automatización no sea simplemente una ruta automática hacia el desastre.

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