Cerrando 2021, el concepto de Automatización Inteligente ha cobrado fuerza como la evolución natural de la automatización de procesos. Si en años anteriores adoptamos RPA para tareas repetitivas y analítica para obtener insights, ahora la tendencia es fusionar la Automatización con la Inteligencia Artificial para llevar la eficiencia operativa al siguiente nivel. Este enfoque, conocido también como Intelligent Process Automation (IPA) o Hyperautomation en su faceta más amplia, se trata de dotar a nuestros flujos de trabajo de “cerebros” además de “músculos”. Es decir, no solo ejecutar tareas automáticamente, sino también tomar decisiones, aprender y adaptarse dentro de los procesos.

¿Y cómo luce en la práctica esta automatización inteligente? Un ejemplo claro está en el terreno del servicio al cliente. Pensemos en un centro de contacto: la automatización tradicional con RPA podría extraer datos de diferentes sistemas para armar el expediente de un cliente, pero con automatización inteligente entran en juego agentes conversacionales y IA de lenguaje natural que entienden las consultas de los clientes y responden con acierto. Así, un chatbot inteligente puede resolver problemas comunes de forma autónoma, mientras que los casos complejos se escalan a un humano, pero enriquecidos con sugerencias o análisis previos realizados por IA (como detectar el tono del cliente o predecir la mejor solución). Otro caso es el procesamiento inteligente de documentos: muchas empresas han empezado a usar bots para mover PDF de un lugar a otro, pero con algoritmos de visión artificial integrados ahora esos bots “leen” el contenido de facturas, órdenes de compra o cédulas, extraen la información relevante y la ingresan en los sistemas internos. La tarea deja de ser solo mover datos – la máquina entiende qué dicen los documentos y actúa en consecuencia. Este tipo de inteligencia añadida permite automatizar procesos de negocio que antes eran demasiado “cerebrales” para dejarlos a cargo de una máquina.

Durante este trimestre, vemos una maduración de las capacidades de IA disponibles comercialmente, lo que impulsa la automatización inteligente. Grandes proveedores de nube ofrecen servicios listos para usar de IA (reconocimiento de voz, análisis de sentimiento, detección de anomalías, entre otros) que se pueden integrar mediante APIs en las automatizaciones. Al mismo tiempo, las plataformas de RPA y BPM han incorporado cada vez más componentes de inteligencia artificial nativos o vía alianzas. Por ejemplo, varios suites de automatización ahora traen módulos de machine learning donde el usuario puede cargar sus datos y entrenar un modelo predictivo (sin salir de la plataforma), para luego usar ese modelo dentro de un flujo automatizado. Imaginemos un proceso de aprobación de crédito: un BPMS inteligente podría automáticamente consultar un modelo de scoring crediticio entrenado con IA para decidir si aprueba o rechaza una solicitud, sin intervención humana salvo en casos especiales. La integración es cada vez más fluida – antes había que construir soluciones a medida para combinar IA y automatización; hoy los frameworks vienen preparados para hacerlo de forma gráfica, casi plug-and-play.

Esto representa grandes oportunidades para las empresas medianas. La automatización inteligente permite atacar ineficiencias en tareas que requieren análisis, juicio o personalización, ámbitos que eran terreno exclusivo de las personas. Un bot ahora puede clasificar correos entrantes por prioridad porque “entiende” su contenido, o puede monitorear en tiempo real transacciones buscando patrones sospechosos porque “aprendió” qué es normal y qué no lo es. Y puede hacer esto a escala masiva y a velocidad inalcanzable para un equipo humano. Para las áreas operativas, significa que por fin se puede aspirar a ese ideal de “cero trabajos manuales repetitivos”: incluso las validaciones, controles de calidad o consolidación de datos –tareas que involucran revisar y pensar– pueden delegarse en buena medida a sistemas inteligentes. Esto libera a los colaboradores para centrarse en excepciones, casos especiales y en la innovación de procesos, en lugar de en la ejecución diaria.

Por supuesto, la confiabilidad y el control son consideraciones importantes. Al incorporar IA, las empresas medianas deben asegurarse de entender las recomendaciones o acciones que toma el sistema. Se habla mucho de IA explicable: por ejemplo, si un algoritmo va a decidir denegar un reembolso, conviene que podamos explicar que “lo hizo porque los datos X e Y coincidían con patrones de fraude previamente identificados”. En ambientes regulados o de alto impacto, lo común es que la automatización inteligente asista al operario humano en la decisión, en lugar de sustituirlo por completo – al menos hasta que haya plena confianza. En nuestro contexto actual, la mayoría de proyectos de automatización inteligente comienzan con implementaciones acotadas o paralelas: se introduce la IA para sugerir o categorizar, mientras el humano aún supervisa. A medida que el modelo prueba su precisión (por ejemplo, acierta 95% de las veces en clasificar bien un caso), se le puede ir otorgando mayor autonomía en el proceso. Este enfoque gradual equilibra la eficiencia con el control, algo muy valorado por las organizaciones.

Hacia finales de 2021, Automatización Inteligente ya no es solo una palabra de moda, sino una realidad en muchas empresas punteras, y está bajando rápidamente al alcance de más actores. Un informe de Deloitte indicaba que incluso durante 2021, el número de organizaciones que estaban pilotando automatizaciones inteligentes creció sustancialmente​, aunque también notaban que el retorno de inversión puede tomar algo más de tiempo a medida que los proyectos se vuelven sofisticados​. Esto tiene sentido: pasar de automatizar tareas simples a procesos inteligentes integrales es una curva de aprendizaje. Sin embargo, la dirección es clara. Las empresas medianas que ahora inviertan en combinar IA + Automatización lograrán ventajas operativas difíciles de igualar. No solo harán las cosas más rápido y con menos costo, sino que las harán mejor, aprendiendo y optimizando constantemente. Piensa en una cadena logística donde los desvíos se corrigen solos gracias a algoritmos, o en un departamento de recursos humanos donde la preselección de CV la hace una IA y los gestores solo entrevistan a los mejores candidatos filtrados. Ese es el tipo de salto cualitativo que ofrece la automatización inteligente. Al cierre de este año, el mensaje es que la tecnología para lograrlo ya está aquí – 2022 será el año de escalar estos pilotos inteligentes a niveles de producción masiva, integrando agentes digitales cada vez más “pensantes” en la fuerza laboral de nuestras empresas.