Al cerrar 2022, miramos hacia el horizonte de la automatización empresarial y vislumbramos una nueva frontera emergente: la automatización de decisiones o Decision Intelligence. Durante los últimos años, las organizaciones han automatizado tareas y digitalizado procesos, pero típicamente las decisiones clave dentro de esos procesos –aprobar o rechazar algo, elegir una estrategia, diagnosticar una situación– seguían en manos humanas o basadas en reglas estáticas. Ahora, con la madurez de la inteligencia artificial y la analítica avanzada, se empieza a automatizar y optimizar también la toma de decisiones en distintos niveles. Esto implica sistemas que no solo ejecutan pasos, sino que evalúan información y eligen cursos de acción, muchas veces en tiempo real y aprendiendo de resultados previos. Gartner ha nombrado a la Decision Intelligence como una de las principales tendencias tecnológicas estratégicas de 2022, prediciendo que un tercio de las grandes organizaciones usará inteligencia de decisiones para 2024 en decisiones estructuradas, buscando mejorar su ventaja competitiva​.

Pero, ¿qué es exactamente Decision Intelligence? Es un enfoque que combina datos, modelos analíticos y reglas de negocio para tomar decisiones de forma más informada y automática en una empresa. Abarca técnicas de IA, pero también de modelamiento de decisiones (como árboles, redes causales) y se preocupa por la trazabilidad y mejora continua de esas decisiones. En pocas palabras, lleva la inteligencia artificial a integrarse con la lógica de negocio. Un ejemplo concreto: imaginemos una empresa de retail online que cada día debe decidir precios dinámicos para cientos de productos. En lugar de basarse en la intuición o en reglas fijas (“10% de descuento si stock > 100”), una plataforma de decision intelligence podría analizar multitud de datos (demanda, precios de la competencia, margen, comportamiento de clientes) y decidir automáticamente los precios óptimos producto por producto, ajustándolos periódicamente para maximizar ventas y ganancias. Y lo haría explicando el porqué de esas decisiones (por ejemplo: bajar precio de X porque la demanda cayó y hay mucho stock) y aprendiendo con el tiempo qué estrategias funcionan mejor. Otro ejemplo: un sistema de logística que re-rutea entregas en tiempo real. Si ocurre un retraso o incidente, una inteligencia de decisiones puede evaluar posibles rutas alternativas, disponibilidad de mensajeros, costo de cada opción, nivel de servicio prometido, etc., y decidir la mejor acción (esperar, reasignar a otro vehículo, notificar al cliente) sin que un supervisor intervenga caso por caso.

Durante este trimestre, hemos visto señales claras de esta tendencia en diferentes sectores. En finanzas, por ejemplo, muchas instituciones están adoptando motores de decisiones con IA para aprobaciones de crédito, detección de fraude o recomendaciones de inversión. Ya no son solo modelos predictivos aislados, sino sistemas integrados que actúan sobre esas predicciones. En manufactura, aparece el concepto de fábricas autónomas, donde sistemas deciden ajustar velocidades de producción o cambiar flujos según análisis de eficiencia y demanda. Y en operaciones de TI, el auge de AIOps (AI for IT Operations) está llevando a decisiones autónomas para gestionar infraestructura: identificando y resolviendo incidentes sin intervención (reiniciar un servidor, redistribuir carga) basándose en inteligencias entrenadas. Las medianas empresas comienzan a explorar estas posibilidades en ámbitos más acotados: por ejemplo, un e-commercemediano podría automatizar decisiones de marketing, dejando que la plataforma elija qué campañas enviar a qué clientes según su probabilidad de compra (en lugar de un marketer manualmente segmentando). O una pyme de seguros podría usar un motor inteligente para decidir aprobaciones rápidas de siniestros pequeños mientras reserva a sus peritos humanos solo los casos de alto monto o sospechosos.

Uno de los pilares que hace viable la automatización de decisiones hoy es la abundancia de datos y el avance del machine learning. Muchas empresas ahora acumulan suficientes datos históricos de sus operaciones; combinándolos con algoritmos de aprendizaje automático, es posible entrenar modelos que predigan resultados de decisiones. Además, la computación en la nube permite probar múltiples modelos y enfoques sin una inversión prohibitiva. Herramientas de AutoML (Auto Machine Learning) incluso automatizan el descubrimiento del mejor modelo para un conjunto de datos dado. Por otro lado, se ha desarrollado el campo de la ingeniería de decisiones que proporciona marcos para implementar estas soluciones de forma responsable: esto incluye desde lenguajes de modelado de decisiones (como DMN – Decision Model and Notation) hasta prácticas de governance (registrar cada decisión automatizada, sus resultados y permitir auditoría). Gartner estima que para 2026, el 60% de las grandes empresas habrá integrado prácticas de decision intelligence, incluyendo el logging de decisiones para su análisis posterior​, evidenciando la importancia de controlar qué deciden las máquinas y aprender de ello.

Para una empresa mediana, ¿qué tan alcanzable es esta “empresa autónoma” llena de decisiones automáticas?Probablemente sea un camino gradual. Lo sensato es empezar identificando decisiones frecuentes, de alto volumen y reglas definidas donde una automatización traiga beneficios claros. Por ejemplo, en un proceso de crédito, quizás el 70% de los casos son sencillos y se podrían automatizar con un modelo de puntaje y unas reglas, dejando el resto a analistas; implementar decision intelligence ahí tendría impacto inmediato en tiempos (aprobaciones instantáneas) y costos. Una vez automatizada y afinada esa decisión, se puede pasar a otra más compleja. Es importante medir resultados y mantener humanos en el circuito al menos como supervisores inicialmente, para generar confianza en el sistema. Con el tiempo, a medida que los modelos prueban su eficacia (o se corrigen cuando fallan), la confianza en la automatización crece y se le puede dar mayor autonomía.

También hay que considerar la explicabilidad y ética. Las organizaciones deben asegurarse de que las decisiones automatizadas sean justas, no introduzcan sesgos indeseados y puedan ser explicadas a interesados (reguladores, clientes) cuando sea necesario. Aquí es donde Decision Intelligence difiere un poco de simplemente poner una IA a decidir: se busca un enfoque híbrido, donde la IA aporta potencia predictiva pero dentro de un marco de negocio entendible. Por ejemplo, un sistema puede usar machine learning para predecir algo (probabilidad de impago) pero luego la decisión final se toma combinando esa predicción con reglas de negocio claras (“no aprobar si probabilidad de impago > X% y ingreso < Y”), asegurando alineación con políticas corporativas.

Al finalizar 2022, podemos decir que estamos en los albores de la empresa autónoma, aquella donde muchos procesos se gestionan solos de manera óptima. Ya hemos recorrido el camino de automatizar tareas (RPA), automatizar procesos (BPM/DPA), incorporar análisis predictivos y asistentes inteligentes. El paso siguiente –y lógico– es que los sistemas empiecen a decidir y actuar con mínima intervención, sobre todo en escenarios que requieren velocidad o manejo de gran volumen de variables. Empresas que abracen tempranamente esta tendencia podrían lograr niveles de eficiencia y agilidad sin precedentes: decisiones en fracciones de segundo basadas en millones de datos, ajustes dinámicos a estrategias sin burocracia, personal dedicado casi exclusivamente a supervisar excepciones y mejorar modelos en lugar de tomar cada decisión manualmente. Es una visión ambiciosa, pero ya al alcance gracias a la convergencia de IA, big data y automatización.

Mirando hacia 2023, es muy probable que veamos crecer notablemente las implementaciones de Decision Intelligence en negocios de todo tamaño, y herramientas cada vez más amigables para implementarla. La promesa es tentadora: combinar la velocidad de las máquinas con la inteligencia contextual (alimentada por datos) para dirigir operaciones. Aquello que antes requería juntas, análisis humanos prolongados o simplemente intuición, puede volverse un proceso orquestado por algoritmos que evalúan alternativas y escogen la mejor acción. Por supuesto, el juicio humano y la estrategia general seguirán siendo cruciales – no se trata de ceder el control total, sino de apoyarse en la automatización para las decisiones del día a día. En conclusión, la automatización de decisiones representa la nueva frontera que cierra el círculo de la hiperautomatización: no solo ejecutar más rápido, sino pensar más rápido. Las empresas que logren capitalizar esta tendencia tendrán en sus manos un poderoso diferenciador en el mundo digital de la próxima década.