Para seguir avanzando en el camino hacia la transformación digital, cada vez son más las compañías que ponen en marcha tecnologías de automatización inteligente (AI) en diferentes instancias de su operatoria.

La razón de la implementación es evidente: la AI es una solución holística que no solamente mejora los procesos organizacionales, sino que permite ampliar los escenarios de aplicación de la automatización robótica de procesos (RPA), incrementando su eficiencia.

No obstante, es habitual que, al momento de implementarla, las organizaciones encuentren barreras que le ponen un límite al desarrollo de estas tecnologías y frenen su avance. Te contamos en qué consisten estas limitaciones y qué hacer para superarlas.

Las barreras de la automatización inteligente

La implementación de AI tiene como objetivo potenciar las iniciativas de automatización y reducir el trabajo manual en procesos operativos complejos.

A pesar de que su implementación es altamente beneficiosa, a menudo las organizaciones se enfrentan a diferentes situaciones que frenan la curva de desarrollo ascendente de las iniciativas de automatización inteligente. Entre ellas podemos encontrar:  

Poca claridad en la estrategia de automatización

Uno de los principales escollos para el desarrollo constante y sostenido de los proyectos de AI aparece cuando las organizaciones que intentan aplicarlos carecen de objetivos claros y concretos en lo que refiere a su estrategia de automatización.

Para que la puesta en marcha tenga éxito y las iniciativas sean realmente escalables, es imprescindible analizar cómo y dónde se aplicará la AI en el futuro teniendo en cuenta no solamente el impacto en la operatoria y los plazos de retorno de la inversión, sino también el nivel de cambio que las organizaciones están dispuestas a atravesar.

Al tener directrices claras y concretas, es posible priorizar aquellos procesos más adecuados para ser automatizados y seguir un roadmap que facilite el crecimiento de la AI.

Cálculos inadecuados del costo de implementación

Otra de las barreras que encuentra la AI para desarrollarse está relacionada con una mala estimación de los gastos derivados de la puesta en marcha de las iniciativas.

Antes de implementar un proyecto de AI se deben calcular los costos de infraestructura, desarrollo, operación, licencias, capacitación y mantenimiento de las plataformas. Un cálculo inadecuado de estos valores puede frenar el avance de las soluciones.

Procesos segmentados

Uno de los mayores obstáculos para el escalamiento de las tecnologías de automatización inteligente ocurre cuando, en vez de gestionarse de manera unificada, los procesos críticos de un negocio están fragmentados.

Como consecuencia de este manejo inadecuado, los procesos se van traspasando entre diferentes equipos, sistemas y sectores de la organización, aumentando los márgenes de error y los retrasos en cada transferencia.

Si bien la RPA por sí sola puede abordar las problemáticas derivadas de la fragmentación, ya que aglutina sistemas y procesos desconectados, a medida que las compañías introducen otras tecnologías, abordar las fragmentaciones desde otro plano se vuelve imprescindible.

Antes de adoptar iniciativas de AI, es necesario que las organizaciones velen por la excelencia de sus procesos. ¿Cómo? Revisando los procesos críticos para el negocio, identificando los puntos débiles y simplificando su ejecución antes de hacer uso de las tecnologías de automatización inteligente.

Equipos IT sin la preparación necesaria

Otro de los obstáculos reside en que gran parte de las organizaciones no posee centros especiales de automatización inteligente con personal idóneo para llevar a cabo estas iniciativas, sino que dependen de sus equipos de IT para la implementación.

Tener un área IT equipada con la infraestructura adecuada, colaboradores capacitados y herramientas de ciberseguridad es importante. No obstante, en ENTA sabemos que montar un sector tecnológico en poco tiempo es engorroso. Por eso, ofrecemos el servicio de asesoramiento y acompañamiento en la ejecución de las iniciativas para que las compañías que no poseen un equipo interno puedan optar por trabajar con referentes en AI.

Además, capacitamos al personal para que en el futuro pueda realizar la administración y el mantenimiento de los robots implementados.

Colaboradores que se resisten a los cambios

A menudo, los trabajadores son reticentes a la implementación de automatizaciones ya que consideran que la mano de obra digital impactará de lleno en sus quehaceres, dejándolos sin tareas para realizar. 

Involucrar a los colaboradores en el diseño de automatizaciones ayuda a desmitificar el rol negativo que suele atribuírsele a la AI. Cuando los empleados forman parte del proceso de creación, disminuye su resistencia e incluso se potencia el interés y el compromiso, al ver cómo los robots los liberan de labores repetitivas.

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