Hiperautomatización y empresas orientadas al dato

La transformación digital de las empresas requiere impulsar la utilización de datos para mejorar la competitividad, de esta forma, se persigue el mejor conocimiento de las necesidades y la experiencia del cliente, la optimización de procesos y una mejor toma de decisiones.

Las estrategias basadas en datos (data driven) nos permiten, a través de la recopilación y tratamiento de datos, identificar áreas de mejora en cuatro aspectos clave. Por un lado, en los procesos y operaciones, optimizando la efectividad, la eficiencia y los costes. Por otro, en el conocimiento de la base de clientes: su comportamiento, preferencias, sensibilidad a campañas de marketing… También nos ayudan a entender mejor los resultados de la gestión, mediante indicadores o análisis comparativos y de causa-efecto. Finalmente, posibilitan la identificación de nuevas oportunidades de negocio -como nuevos productos, procesos o experiencias de cliente- pudiendo predecir tendencias y comportamientos futuros utilizando modelos matemáticos que operan sobre datos.

Pero esto no es todo. Además, las estrategias basadas en datos permiten cohesionar todos los departamentos de la empresa sobre la base de la unicidad del dato, facilitando la implantación de estrategias, políticas y criterios de gestión comunes.

Según el estudio de Deloitte IDO Survey Report 2021, más del 50% de las organizaciones tienen en la agenda del CEO el mandato de impulsar la analítica de datos y su implantación en la estrategia, tecnología, procesos y personas; incluyendo la participación del Chief Data Officer (CDO) en el comité ejecutivo. Sin embargo, más del 70% de las organizaciones todavía no incluyen -o solo están en una fase exploratoria- la automatización con inteligencia artificial en la toma de decisiones.

La captura de datos, el acceso de los usuarios a los mismos, la toma de decisiones y la ejecución de acciones basadas en arquitecturas de sistemas data-driven, adquieren su máximo potencial cuando se combinan con herramientas de automatización inteligente (hiperautomatización). Estas permiten explotar la inteligencia de esos datos para transformar las empresas, capturando mayor valor en sus operaciones e identificando nuevas áreas de crecimiento, utilizando herramientas de inteligencia artificial, lectura y reconocimiento de imágenes y documentos, captura de sentimientos y procesamiento del lenguaje natural y otras capacidades tecnológicas.

Existen muchos casos ya operativos de estas estrategias aplicadas en todas las industrias y funciones empresariales. Un ejemplo: en la cadena de suministro de una compañía se puede obtener el control de los precios de todos los proveedores y optimizar los pedidos de compra en tiempo real, de manera que se puede conseguir unos ahorros de costes hasta el momento desconocidos, cumpliendo con las necesidades del inventario, los precios y todas las políticas relacionadas de compliance y sostenibilidad.

El auge de las tecnologías de data y de hiperautomatización así como su simbiosis, es innegable. El informe Deloitte Tech Trends 2023 también lo refrenda concluyendo que es de especial relevancia que las organizaciones se adapten e integren la inteligencia artificial y la automatización, como los AI Workers. Estos se apoyan en tres principios: la transparencia en los datos y su disponibilidad, la explicación de los algoritmos de forma que se comparta y entienda la toma de decisiones en la organización y la gestión del cambio de forma que se genere confianza en la inteligencia artificial.