Cómo evaluar las capacidades de transformación de la automatización inteligente

La implementación de este tipo de tecnología requiere mucha consideración si realmente se pretende complementar el proceso de transformación.

La automatización se promociona cada vez más como una panacea potencial para la transformación digital. Pero su valor real solo se puede realizar realmente cuando permite a los líderes empresariales rediseñar y mejorar digitalmente el trabajo en front, middle y back office; por lo que se realiza mucho más rápido, más inteligente, más eficientemente y también a una escala significativa.

Y eso es genial, pero con tantos proveedores ingresando cada vez más al mercado que ofrece automatización de procesos robóticos (RPA) y automatización inteligente, surge la exageración y la confusión que enmascara su capacidad para ofrecer lo que afirman. Entonces, al seleccionar un proveedor, necesitará la previsión para evaluar sus capacidades técnicas reales. Necesitará claridad porque solo después de la prueba de concepto, cuando intenta ampliar su programa de automatización inteligente, surgen limitaciones tecnológicas serias.

Gartner también reconoce este problema y afirma:"Hasta 2021, el 40 % de las empresas tendrán remordimiento del comprador de RPA debido al uso desalineado y aislado y la incapacidad de escalar". Entonces, para ayudarlo a evaluar mejor las capacidades del proveedor y evitar un gran arrepentimiento, aquí hay cuatro criterios de selección clave que debe considerar.

1. Compare y contraste las capacidades de los robots

Existen diferencias significativas entre las capacidades de RPA y los robots de software de los proveedores de automatización inteligente. De hecho, estos pueden marcar la diferencia entre lograr beneficios tácticos a corto plazo con un esfuerzo y un riesgo potencialmente grandes, o una transformación estratégica del trabajo a escala empresarial con menos esfuerzo y un riesgo mínimo.

En un extremo del espectro se encuentran los robots de software altamente avanzados, entrenados y ejecutados por usuarios comerciales a través de una plataforma colaborativa, con capacidades incorporadas para operar de manera segura dentro del control total del departamento de TI. Estos robots se mejoran constantemente para realizar trabajos más parecidos a los humanos. Pueden intercomunicarse para colaborar, pulular para compartir cargas de trabajo y operar a un ritmo inigualable como un equipo digital, con total integridad y precisión también.

Estamos hablando de robots inteligentes y multitarea que se están convirtiendo cada vez más en catalizadores de confianza en el centro de las estrategias de transformación del trabajo digital. Esto se debe a que realizan sin esfuerzo un trabajo conjunto basado en datos en múltiples entornos operativos de sistemas heredados y flujos de trabajo manuales complejos, inconexos y difíciles de modificar. Y, a diferencia de cualquier otro robot, realizan el trabajo sin interrupción, haciendo ajustes automáticamente según los obstáculos:diferentes pantallas, diseños o fuentes, versiones de aplicaciones, configuraciones del sistema, permisos e incluso idioma.

Estos robots también resuelven de manera única el antiguo problema de la interoperabilidad del sistema al leer y comprender las pantallas de las aplicaciones de la misma manera que lo hacen los humanos. Están rediseñando la interfaz humana como una API utilizable por máquina, de manera crucial sin tocar la lógica de programación del sistema subyacente. Esta "conectividad universal" también significa que todas las tecnologías actuales y futuras pueden ser utilizadas por robots, sin necesidad de API ni ninguna forma de integración del sistema. No se eliminan sistemas heredados y no se requieren cambios importantes en los procesos ni migraciones masivas de datos.

Esta capacidad da nueva vida a cualquier era de la tecnología y permite que estos robots se mejoren continuamente con las últimas capacidades de nube, inteligencia artificial, aprendizaje automático y cognitivas que simplemente se "arrastran y sueltan" en flujos de procesos de trabajo recién diseñados. En última instancia, esto significa que la transformación digital, que tradicionalmente sería prohibitiva en cuanto a costos y recursos, de repente se vuelve factible. De hecho, el trabajo que ahora se puede lograr en meses, requeriría años para completar programas de TI y grandes equipos de personas.

En el otro extremo del espectro están los robots que pulsan teclas, ejecutan scripts y actividades contra otras piezas de software, lo cual está bien para automatizaciones de tareas básicas. También hay robots que se basan en pasos de procesos registrados para completar tareas en entornos de escritorio, y eso también está bien. Pero los robots de registro e implementación no pueden adaptarse a ningún cambio no planificado en un entorno digital en constante cambio, lo que realmente limita el rendimiento laboral, la productividad y la resiliencia.

Por ejemplo, un robot de software tiene que navegar por un entorno virtual como un automóvil autónomo navega por uno físico. Imagine 'grabar' un viaje al trabajo y confiar en esta grabación para navegar el mismo viaje sin problemas al día siguiente. Terminaría en un accidente automovilístico, ya que las condiciones 'ambientales' serían completamente diferentes. De manera similar, en el mundo virtual resultaría en un robot roto, un proceso de trabajo incumplido y más trabajo para el equipo de TI.

Además, los procesos registrados no son eficientes cuando se ejecutan. Volvamos a la analogía del automóvil. En un viaje registrado, un semáforo estuvo en rojo durante dos minutos, por lo que el automóvil se detuvo y esperó, pero al día siguiente, el semáforo está en verde, pero el viaje "grabado" dice que espere dos minutos. Del mismo modo, los robots de registro e implementación se sientan y esperan los sistemas de destino cuando podrían estar trabajando de manera proactiva.

2. Medir el esfuerzo de codificación general

La automatización inteligente debería permitir a los usuarios comerciales responder rápidamente a las demandas del mercado, para que no quieran perder tiempo y esfuerzo construyendo robots. Es mucho mejor entregar rápidamente trabajo automatizado utilizando un sistema operativo intuitivo para entrenar y administrar robots. Estamos hablando de simplemente dibujar diagramas de flujo de procesos de trabajo que organizan un lenguaje subyacente de "definición de procesos" que tanto los robots como los humanos entienden, lo que también elimina la necesidad de codificación y cualquier riesgo asociado.

Cualquier proveedor que requiera experiencia en programación para automatizar cada proceso en realidad creará implementaciones con mucho código, un gran esfuerzo de depuración y altos gastos generales. Además, debido a la creciente escasez de habilidades de codificación, estos proyectos de automatización tendrán que entrar en la cola de TI, lo que es contrario a la promesa de "agilidad operativa" de la automatización inteligente. El papel adecuado de la comunidad de TI en la automatización inteligente es mantener los requisitos necesarios de gobierno, seguridad y cumplimiento, y no cargar con una deuda técnica cada vez mayor.

3. Establecer la escalabilidad y el potencial de colaboración

La transformación inteligente impulsada por la automatización a escala solo se logra a través de un esfuerzo centralizado, así que insista en la colaboración. La mejor manera de escalar y generar aún más valor a partir de la automatización inteligente es tener la libertad de emplear robots donde sea que se necesiten para entregar trabajo automatizado en colaboración, de modo que se comparta y se multiplique en todas las empresas. Por lo tanto, solicite a los proveedores que demuestren cómo los usuarios no solo pueden diseñar, dibujar y "publicar" de forma centralizada nuevas formas de trabajo automatizado, sino también compartir, mejorar y reutilizar estos activos de trabajo automatizado, en cualquier momento y en cualquier lugar.

Desafortunadamente, cuando cualquier tecnología de automatización se distribuye entre escritorios y se usa en contextos individuales, puede ayudar a esa persona, pero no ayudará a toda la organización a transformar el trabajo. Este enfoque "en silos" naturalmente limita cualquier potencial de escalamiento y obviamente no es efectivo en el clima actual de trabajadores remotos y restringidos.

4. Evaluar las capacidades de seguridad y auditabilidad

Dentro de cualquier entorno empresarial, todas las actividades de automatización inteligente deben realizarse de la forma más segura, compatible y transparente, o se convertirán en TI en la sombra.

Claramente, necesitará un proveedor con un sistema operativo que genere un registro de auditoría irrefutable centralizado de todas las automatizaciones de procesos, proporcionando detalles granulares de todas las acciones del robot y también todo el historial de capacitación. Aún mejor es permitir que los usuarios creen procesos automatizados, que publican como un documento que "es" el proceso real. Cambie el documento y el proceso cambiará instantáneamente, y todo se administrará de forma segura dentro del sistema central. Esto protege mejor al negocio de empleados deshonestos y robots deshonestos.

La automatización de escritorio presenta inconvenientes porque un robot y un humano comparten un inicio de sesión, por lo que nadie sabe quién es el responsable del proceso, y esto crea un agujero de seguridad y auditoría. Otro desafío es cuando a un solo usuario humano se le da autonomía sobre cada proceso que registra, esto oscurece la transparencia de un robot y oculta los pasos del proceso. Duplica esto con el tiempo y se convierte en una amenaza potencial para la seguridad, ya que casi no hay claridad para fines de cumplimiento y gobernanza. Además, cualquier codificación inevitable introduce TI en la sombra, con modelos de procesos no auditados que representan "puertas traseras", fallas de seguridad y fallas de auditoría.

Reflexiones finales

En última instancia, elegir la tecnología de automatización inteligente incorrecta puede limitar cualquier potencial de transformación digital y, de hecho, introducir el riesgo de caos digital. Una mejor forma de automatización inteligente es introducir la colaboración impulsada por el negocio, de manera inteligente, segura y a escala. De hecho, al emplear este enfoque, más de 2000 de las grandes organizaciones del mundo están logrando importantes aumentos de productividad a través de formas mejoradas de trabajo, por lo que se mantienen ágiles, seguras y a la vanguardia.