El Toque Humano: Por Qué la Automatización Debe Ser Guiada por Personas

La automatización se está volviendo ubicua en la mayoría de las industrias. En la fabricación, se espera que las ventas globales de robots industriales casi dupliquen su volumen para 2018, alcanzando 400,000 unidades. En el hogar, se espera que los ingresos del segmento de automatización del hogar superen los 6 millones de dólares este año y muestren una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 28.19%.

Una de las áreas más grandes para la automatización que hemos visto es la industria automotriz, con el apetito por vehículos totalmente autónomos de conducción propia creciendo. A principios de este mes, el gigante automotriz Mercedes-Benz previó el futuro potencial del transporte urbano al probar su autobús autónomo CityPilot en Ámsterdam. Esto fue en un movimiento que, según afirmaba, haría que el transporte público operara "aún más seguro, eficiente y cómodo".

Esta afirmación de los beneficios de seguridad quizás no sea tan trivial como suena a primera vista. Las películas de ciencia ficción a menudo presentan una computadora central que es una amalgama colectiva de numerosos pensamientos. Pero no hay razón para que permanezca en la 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 por semáforos y sortea rotondas. Todo se hace naturalmente a través de un conocimiento acumulado por la experiencia. Ahora, imagine que las experiencias de todos los conductores en el Reino Unido se suben a una base de datos y se usan para conducir los autos automatizados del futuro. El auto 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 el big data en todas sus formas, la valiosa información que yace debajo necesita ser desbloqueada a través de análisis efectivos para que los hallazgos puedan ser procesados, extrapolados y utilizados correctamente.

Estos datos pueden ser utilizados por planificadores urbanos de todo el mundo que se están lanzando a desarrollar "ciudades inteligentes" basadas en la automatización. Por ejemplo, en un esfuerzo por abordar los crecientes problemas de congestión en las carreteras, Singapur ha comenzado recientemente a probar una pequeña flota de taxis Audi automatizados para transportar pasajeros alrededor de un parque empresarial. Se cree que los taxis sin conductor reducen el costo de un viaje promedio en un 70% al eliminar la necesidad de un conductor. Aunque los autos inicialmente tendrán conductores listos para tomar el control si la tecnología falla, el plan es eliminar gradualmente al humano en 2019. El piloto termina en 2020 con miras a un despliegue más amplio después de eso. Los autos estarán equipados con 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 ha llegado para quedarse. Lo importante es mirar la automatización desde la perspectiva de todo el negocio y el proceso de extremo a extremo. Las organizaciones hace 20 años automatizarían una prueba de software en un algoritmo sencillo, sin embargo, ahora tenemos una masa de sistemas integrados, así como software integrado e ingeniería que deben integrarse. Esto hace que la garantía de calidad y las pruebas de tales sistemas integrados sean mucho más complejas y, por lo tanto, exijan estrategias de prueba automatizadas complejas.

La única forma de asegurar que un negocio funcione como debe es probar continuamente todo el proceso de negocio, para asegurar que una actualización que se implementa en una parte de la "cadena" digital no afecte las operaciones digitales en otro lugar.

Si bien es posible agrupar conocimientos combinados en inteligencia digital accionable que se puede usar para automatizar la mayor parte del proceso de garantía de calidad, es importante recordar que se necesita un humano para predecir lo que hará un humano. Por esto, nunca es sabio eliminar completamente a los humanos del proceso de garantía de calidad, sin embargo, creemos que al menos el 30% de las actividades transaccionales que involucran TI serán automatizadas por robots en los próximos 5-10 años.

En conclusión, la automatización de un proceso de negocio necesita 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 experta humana. Cualquier garantía de calidad debe hacerse desde el principio del desarrollo de un producto o servicio, y continuarse a lo largo. No es suficiente solo probar el nuevo proceso para ver si pasará o no. La capacidad asesora del conocimiento del dominio es crucial para asegurar que la automatización no sea simplemente una ruta automática al desastre.

Dik Vos es CEO de SQS

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