Todas las empresas, independientemente de su sector o tamaño, funcionan gracias a procesos que marcan la forma en que crean valor. Basta pensar en la facturación, la gestión de pedidos, las numerosas microactividades que componen los ciclos activos y pasivos y las relaciones con clientes, proveedores y socios de la cadena de suministro.
La complejidad de estos procesos varía mucho, pero hay un elemento común: cuanto más articulado es un proceso, más tiende a contener actividades repetitivas, pasos estandarizables y puntos en los que la intervención humana no añade un valor particular.
De esta última constatación surgió, hace ya varios años, el tema de la automatización de procesos, hoy en día en el centro del debate tecnológico, como respuesta a la necesidad de hacer que los procesos sean más eficientes, rápidos y controlables.
PUNTOS CLAVE
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La automatización de los procesos empresariales es un factor clave para la eficiencia y la competitividad, ya que permite reducir tiempos, costes y errores, mejorando el control y la calidad operativa.
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La automatización se ha centrado en las actividades repetitivas y basadas en reglas, para luego extenderse también a las fases de los procesos que requieren interpretación y apoyo a la toma de decisiones.
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La evolución tecnológica ha sido continua: desde las integraciones tradicionales hasta la automatización robótica de procesos, pasando por los modelos más recientes basados en la IA agencial.
Automatización de procesos: qué significa y cómo funciona en 4 pasos
Automatizar un proceso significa analizar su funcionamiento, comprender sus fases, dependencias, puntos de control e interacciones entre personas, sistemas y datos, para luego intervenir donde existen actividades que se pueden estandarizar.
Veamos cómo funciona, paso a paso.
Conocimiento del proceso (evaluación)
La automatización parte del conocimiento del proceso. Antes de intervenir, las empresas deben comprender cómo se realiza realmente el trabajo, y para ello existen metodologías y herramientas de análisis muy sofisticadas, entre las que se incluyen técnicas de mapeo de flujos, análisis de registros de aplicaciones y plataformas de minería de procesos, que permiten reconstruir el comportamiento de los procesos a partir de los datos.
Análisis de las ineficiencias
Conocer el funcionamiento del proceso, por muy complejo que sea, permite identificar las áreas de ineficiencia. Se puede considerar que un flujo es optimizable cuando presenta algunas características que se pueden resumir en KPI específicos: tiempos de tránsito elevados, cuellos de botella, pasos manuales repetitivos, errores frecuentes o necesidad de reelaborar los datos.
Reingeniería de procesos
Una vez identificados los puntos críticos, el siguiente paso no es la automatización, sino el rediseño del proceso. De hecho, muchas organizaciones han comprendido que automatizar un flujo ineficiente significa simplemente acelerar un problema ya existente. Por lo tanto, se interviene con la reingeniería: se eliminan los pasos innecesarios, se simplifican las reglas de decisión, se aclaran las responsabilidades y se reduce el número de excepciones.
Automatización de procesos
En este punto, es posible identificar las áreas más adecuadas para la automatización. Como ya se ha mencionado, normalmente se empieza por las actividades repetitivas, basadas en reglas claras, con datos estructurados y un número limitado de variables: introducción y transferencia de información entre sistemas, controles, conciliaciones, notificaciones, actualizaciones, generación de documentos o activación de flujos de trabajo. Todas estas operaciones son necesarias para el funcionamiento de la empresa, pero rara vez requieren creatividad, criterio o capacidad de decisión compleja. Para esos casos existe la IA, o mejor dicho, la colaboración entre los profesionales y los sistemas basados en IA.
Evolución de las técnicas de automatización de procesos: de la RPA a la IA agente
La automatización de los procesos empresariales es el resultado de una evolución progresiva que ha seguido de cerca el desarrollo de las tecnologías de la información. Con el tiempo, han cambiado las herramientas, las arquitecturas y las formas en que se lleva a cabo la automatización, pero los objetivos han seguido siendo básicamente los mismos.
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Aumentar la eficiencia, reduciendo los tiempos y los costes operativos;
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Obtener una mayor productividad de las personas;
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Reducir los errores;
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Hacer que los procesos sean más controlables y trazables;
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Garantizar el cumplimiento de las políticas internas y la normativa;
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Crear una imagen corporativa más sólida y organizada;
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Lograr relaciones más fluidas con clientes, proveedores y socios.
El potencial de la automatización siempre ha sido muy importante. No en vano, con el tiempo, ha absorbido una parte significativa de las inversiones en TI y ha contribuido a impulsar la evolución de las propias tecnologías.
Antes de la RPA: integraciones complejas, costosas y poco flexibles
En las primeras fases de la desmaterialización y digitalización de los procesos, automatizar significaba intervenir directamente en los sistemas informáticos, realizando integraciones a medida. Los ERP, los sistemas de gestión, los sistemas documentales y las aplicaciones verticales se conectaban mediante desarrollos personalizados, a menudo largos y costosos.
El principal problema era que estos sistemas no estaban diseñados para comunicarse entre sí de forma sencilla, como ocurre con las API actuales. Las diferencias en los formatos de datos, la lógica de las aplicaciones y las interfaces hacían que cada integración fuera un proyecto en sí mismo, con tiempos de realización elevados y costes difícilmente sostenibles, sobre todo para procesos que cambiaban con frecuencia.
Automatización robótica de procesos, el cambio: automatizar sin intervenir en los sistemas
La introducción de la automatización robótica de procesos ha supuesto un cambio decisivo en la forma de abordar la automatización de los procesos. La idea básica es sencilla: en lugar de integrar los sistemas entre sí, es posible utilizar software capaz de replicar las acciones que una persona realiza en las interfaces de las aplicaciones.
Un software robótico puede acceder al sistema de gestión, copiar datos, introducirlos en otro sistema, rellenar formularios, generar documentos, enviar correos electrónicos, realizar controles formales y actualizar el estado de avance siguiendo reglas predefinidas. En la práctica, el sistema funciona como lo haría un usuario, pero de forma más rápida, continua y sin errores debidos a distracciones o cansancio.
Este enfoque ha hecho que la automatización sea mucho más accesible. Los tiempos de implementación se han reducido, los costes iniciales se han vuelto sostenibles y muchas actividades repetitivas, antes excluidas, han entrado en el ámbito de la automatización.
La automatización robótica de procesos, que sigue siendo un pilar de la automatización de procesos, ha demostrado ser especialmente eficaz para operaciones de gran volumen y basadas en reglas claras, como la introducción de datos, las conciliaciones y las verificaciones formales. Dado que, como se ha dicho, las primeras áreas automatizables de cada proceso son las rutinarias, es evidente que la RPA ha encontrado desde el principio un amplio campo de aplicación.
Además de sus indudables puntos fuertes, la RPA tiene tradicionalmente algunas limitaciones. Los robots de software funcionan bien cuando el contexto es estable y las reglas están definidas, pero tienen dificultades para gestionar situaciones discrecionales, datos no estructurados o casos que requieren interpretación. Además, automatizar actividades individuales no equivale a optimizar todo el proceso: en muchos casos se consigue acelerar las fases operativas, pero el beneficio real solo se aprecia cuando la RPA se integra en una visión más amplia, capaz de gobernar y orquestar el flujo de principio a fin.
De la RPA a la automatización inteligente: la automatización ahora puede tomar decisiones
En los últimos años, la evolución de las técnicas de IA ha abierto una nueva etapa en la automatización de procesos, que se ha extendido a contextos en los que es necesario interpretar información, clasificar contenidos, detectar anomalías o tomar decisiones basadas en datos.
En este escenario, se habla cada vez más de automatización inteligente, un enfoque que combina tecnologías como la RPA, el análisis de datos, el aprendizaje automático, la IA generativa, el PLN y muchas otras, para intervenir no solo en actividades operativas individuales, sino en partes más amplias del proceso.
Por lo tanto, no solo cambia el alcance de la automatización, sino también el objetivo, que se desplaza hacia la capacidad de orquestar flujos complejos, gestionar excepciones y apoyar decisiones en tiempo real.
En este contexto se inscribe el paradigma de la hiperautomatización, que no representa una tecnología, sino un enfoque sistémico de la automatización: los procesos se descomponen en sus diferentes fases y, dentro del mismo flujo, pueden coexistir diferentes tecnologías y soluciones, cada una de ellas aplicada donde genera el máximo valor. Esto es lo que ocurre, por ejemplo, en procesos complejos como el ciclo activo u Order to Cash (O2C), donde las actividades operativas, los controles, las interacciones documentales y las decisiones deben gestionarse de forma coordinada, manteniendo siempre una visión más amplia y un control global del proceso.
IA agencial en beneficio de la automatización de procesos
En esta evolución también se inscribe la denominada IA agencial, que puede considerarse parte del paradigma más amplio de la hiperautomatización. No se trata, por tanto, de una ruptura con lo visto hasta ahora, sino de una nueva forma de integrar la IA en los procesos empresariales, incluso en los fundamentales.
De hecho, están surgiendo agentes de software inteligentes y especializados, diseñados para realizar tareas muy específicas dentro de los procesos. Estos agentes pueden integrarse en los flujos más complejos para gestionar actividades que, hasta hace pocos años, requerían la gestión exclusiva de profesionales expertos: analizar documentos, clasificar información, generar contenidos estructurados o activar acciones en función del contexto.
Esto no significa que los procesos se vuelvan completamente autónomos o que el papel humano desaparezca. Aunque no es posible prever hasta dónde llegará esta transformación, lo que se observa hoy en día es un modelo en el que la IA, los LLM y los sistemas generativos crean valor sobre todo cuando se insertan en lógicas human in the loop, es decir, cuando siguen siendo herramientas de apoyo para quienes poseen competencia, experiencia y responsabilidad sobre el proceso.
El enfoque de Kirey hacia la automatización de procesos
Hacer que las empresas sean más eficientes, aumentar el control y mejorar la capacidad de gestionar actividades complejas: con estos objetivos, en Kirey diseñamos y desarrollamos sistemas y soluciones para la automatización de procesos, integrando competencias tecnológicas, metodológicas y empresariales.
Nuestro punto fuerte no es solo el alma tecnológica, sino también la dimensión consultiva. Como hemos visto, automatizar un proceso no significa simplemente acelerar lo que ya existe: significa analizarlo, comprenderlo, simplificarlo y, cuando es necesario, rediseñarlo. Es un trabajo que requiere experiencia, método y un conocimiento concreto de las dinámicas operativas.
En estos años hemos colaborado con grandes empresas de diferentes sectores, abordando procesos complejos y contextos organizativos articulados. Esto nos ha permitido, y nos permite, intervenir no solo en las herramientas, sino en todo el proceso de evolución de los procesos, identificando las áreas de mayor impacto y las tecnologías más adecuadas para generar valor.
Póngase en contacto con nosotros para descubrir cómo podemos ayudarle a que su empresa sea más eficiente, moderna y sólida en el mercado.
