La automatización empresarial vive uno de los momentos más trascendentales de su historia. Lo que durante años fue considerado un mecanismo para reducir tareas manuales, minimizar errores y mejorar la eficiencia operativa, ahora ha evolucionado hasta convertirse en un elemento estratégico capaz de transformar la manera en que las organizaciones toman decisiones, gestionan recursos y se relacionan con clientes y empleados.
Los datos respaldan esta realidad. Según el Barómetro del Estado de la Optimización Matemática elaborado por DECIDE en colaboración con Gurobi, el 98,5% de las empresas considera que existe margen de mejora en eficiencia y costes, aunque apenas una de cada cuatro utiliza inteligencia artificial prescriptiva para apoyar la toma de decisiones. Paralelamente, Gartner apunta a una nueva etapa caracterizada por procesos autónomos, automatización de tareas complejas y orquestación inteligente.
Con este contexto de fondo, Byte TI celebró un almuerzo patrocinado por las compañías H&K, Encamina y DECIDE Soluciones, en el que nueve responsables tecnológicos y expertos en transformación digital debatieron sobre el presente y el futuro de la automatización. A lo largo del encuentro quedó patente una idea: automatizar ya no consiste únicamente en hacer las cosas más rápido, sino en replantear cómo deben funcionar las organizaciones en un entorno donde la inteligencia artificial comienza a integrarse en el núcleo de los procesos empresariales.
Entre los participantes se encontraban Albert Sierra, director de Tecnología y Sistemas de Información de la Cambra de Comerç de Barcelona; Víctor Cuervo, Head of Architecture de Banco Sabadell; Amador Álvarez, IT Manager de la Universitat Politècnica de Catalunya; Jonathan Manrique, AI Business Solutions HUB Technical Solutions Lead de Encamina; Xavier Altafulla, CIO del Museu Nacional d’Art de Catalunya; David González, Key Account Manager de H&K; Ignacio Santillana, director de Linkroad; Verónica Tolós, Business Architect del área Cliente de Zurich Insurance Company; y David Fernández, director del vertical de Manufacturing, Logística y Transporte de DECIDE Soluciones.
Automatizar no es digitalizar: el proceso debe rediseñarse
Uno de los aspectos que fueron debatidos fue que la automatización no puede abordarse como una simple capa tecnológica aplicada sobre procedimientos ya existentes.
Jonathan Manrique, de Encamina, defendió que cualquier iniciativa debe comenzar por una pregunta fundamental: cuál será el impacto real en el negocio. “Hay que analizar cómo la automatización de procesos puede llegar a impactar positivamente en la cuenta de resultados”, señaló. A su juicio, el verdadero criterio para decidir qué automatizar no debe ser exclusivamente tecnológico, sino económico y estratégico.
Una visión similar compartió David González, de H&K, quien explicó que muchas organizaciones siguen viendo la automatización como una sustitución de tareas manuales cuando, en realidad, implica revisar por completo la manera de trabajar. “Hay que hacer un rediseño del proceso porque se tiene que ver desde otro prisma”, afirmó. Para González, cualquier proyecto exitoso debe apoyarse sobre cuatro pilares fundamentales: personas, calidad del dato, gobierno y seguridad.
La idea fue respaldada por varios de los participantes. Víctor Cuervo explicó que en Banco Sabadell han comprobado cómo la incorporación de nuevas capacidades basadas en IA ha permitido descubrir problemas existentes en fases anteriores de los procesos. “Al insertar capacidades de inteligencia artificial aparecen deficiencias que obligan a replantear todo el flujo”, señaló.
Desde DECIDE Soluciones, David Fernández insistió en que la visión integral resulta imprescindible. “La visión end-to-end del proceso es clave para saber cuáles son las palancas que hay que accionar”, explicó. Según su experiencia, muchas organizaciones centran sus esfuerzos en automatizar actividades concretas sin analizar previamente si el proceso completo responde realmente a los objetivos del negocio.
De hecho, uno de los mensajes más repetidos durante el encuentro fue que automatizar un procedimiento ineficiente únicamente consigue acelerar un problema que ya existía. Antes de incorporar inteligencia artificial, agentes autónomos o herramientas de automatización avanzada, es necesario entender cómo funciona el proceso, qué valor aporta y cuáles son sus puntos débiles.
El dato sigue siendo el gran desafío
Si hubo un tema capaz de generar unanimidad durante el almuerzo, fue la importancia de los datos. La irrupción de la inteligencia artificial ha puesto de manifiesto una realidad que muchas organizaciones arrastran desde hace años: la calidad, disponibilidad y gobernanza del dato continúan siendo asignaturas pendientes.
Albert Sierra explicó que la llegada de la IA ha servido para evidenciar carencias que anteriormente permanecían ocultas. “Ha puesto en valor que no tenemos los datos bien ordenados en líneas generales”, afirmó. En la Cambra de Comerç de Barcelona iniciaron hace dos años diversos proyectos piloto vinculados a inteligencia artificial y una de las principales conclusiones fue la necesidad de inventariar y comprender mejor los datos disponibles en cada departamento.
El responsable tecnológico destacó además que la IA está permitiendo avanzar hacia escenarios predictivos con enorme potencial. Entre los proyectos en los que participan figura el desarrollo de capacidades para anticipar situaciones relacionadas con infraestructuras críticas en Cataluña, incluyendo redes viarias y transporte ferroviario.
Sin embargo, para que estas iniciativas funcionen resulta imprescindible establecer mecanismos de gobierno desde el principio. “Hay que empezar a gobernar desde el inicio”, insistió Sierra.
Jonathan Manrique fue aún más contundente al abordar esta cuestión. Durante el debate dejó caer una cuestión a los compañeros asistentes: “La mayoría de los problemas son de deuda tecnológica”.
El responsable de Encamina recordó que numerosas compañías siguen trabajando sobre infraestructuras heredadas construidas hace décadas. Sistemas aislados, repositorios documentales dispersos y arquitecturas poco integradas, las cuales dificultan enormemente la aplicación efectiva de la inteligencia artificial. “La tecnología actual puede hacer muchas cosas, pero si el problema es de infraestructura y acceso a la información, seguirá siendo el mismo”, advirtió.
Amador Álvarez coincidió en este diagnóstico desde la perspectiva universitaria. Además de los problemas relacionados con la calidad de los datos, señaló la existencia de importantes desafíos culturales y organizativos. “Sin buenos datos y un proceso bien ordenado vamos mal”, resumió.
En la Universitat Politècnica de Catalunya ya se están desarrollando pilotos vinculados a procesos de matrícula, docencia y gestión de estudiantes, aunque la gobernanza continúa siendo uno de los elementos más complejos debido a la diversidad de actores involucrados.
Verónica Tolós, por su parte, explicó que Zurich Insurance mantiene una evaluación constante de las iniciativas de automatización y de inteligencia artificial. Antes de aprobar cualquier proyecto, se analizan tanto los beneficios esperados como los costes asociados y el impacto potencial sobre el negocio.
La conclusión de éste apartado fue claro: la inteligencia artificial no elimina la necesidad de gestionar adecuadamente los datos; al contrario, la hace más urgente que nunca.
De la automatización tradicional a la hiperautomatización
La interesante conversación entre los participantes avanzó hacia uno de los conceptos que más interés despiertan actualmente en el mercado: la convergencia entre automatización e inteligencia artificial.
Para David González, la aparición de agentes inteligentes marca el inicio de una nueva etapa. “La automatización puede convertirse en hiperautomatización”, señaló. Según explicó, la diferencia respecto a modelos tradicionales radica en la capacidad de estos sistemas para comprender contexto, interactuar con diferentes aplicaciones y ejecutar tareas complejas que anteriormente requerían intervención humana.
Jonathan Manrique defendió que las organizaciones deben distinguir claramente entre productividad y automatización. A su juicio, incorporar IA no siempre implica automatizar correctamente un proceso. En ocasiones, el verdadero valor surge de replantear completamente el modelo operativo aprovechando capacidades tecnológicas que hace apenas unos años no existían. “Hay que pensar si realmente el camino es el correcto. No siempre se trata de aplicar IA; a veces hay que repensar cómo está funcionando el proceso”, explicó.
David Fernández coincidió en que el momento actual resulta especialmente interesante debido a la convergencia de tecnologías como los grandes modelos de lenguaje, la inteligencia artificial agéntica y los sistemas avanzados de optimización matemática. Sin embargo, también recordó que el nivel de madurez todavía es limitado y que el mercado evoluciona a una velocidad extraordinaria. “Estamos en un momento tecnológicamente fascinante, pero también de poca madurez, porque todo cambia prácticamente cada día”, concluyó.
Gobernanza, seguridad y confianza: los pilares de la nueva automatización
Si la primera gran conclusión del encuentro fue que automatizar implica rediseñar los procesos, la segunda gran idea giró en torno a la gobernanza. La inteligencia artificial está acelerando la transformación digital, pero también está obligando a las organizaciones a replantearse cómo gestionan sus datos, quién puede acceder a ellos y bajo qué criterios deben tomarse las decisiones automatizadas.
En este sentido, los participantes coincidieron en que la automatización ya no puede desligarse de aspectos como la seguridad, la privacidad o el cumplimiento normativo. La confianza se convierte, así, en un elemento tan importante como la propia tecnología.
David González defendió que el gobierno de cualquier iniciativa de automatización debe apoyarse sobre una visión integral. Más allá de seleccionar una plataforma concreta o incorporar un nuevo modelo de IA, considera imprescindible garantizar el control sobre todo el ecosistema tecnológico. En su opinión, ese gobierno debe sustentarse sobre cuatro grandes pilares: la identidad del usuario, el dispositivo desde el que se accede, el gobierno del dato y el propio gobierno de la inteligencia artificial. «Lo interesante es disponer de una plataforma que gobierne el proceso de extremo a extremo y no únicamente la IA», explicó.
Una idea que también compartió Verónica Tolós, quien señaló que en Zurich Insurance el área de arquitectura actúa precisamente como órgano de evaluación para determinar qué procesos merece la pena automatizar, qué tecnología resulta más adecuada en cada caso y cuál será el retorno esperado de la inversión. «Es la misma evaluación que hacemos con cualquier otro proyecto estratégico: analizar el business case, los costes recurrentes y priorizar en función del valor para el negocio», indicó.
La necesidad de controlar todo el ciclo de vida de la información también fue subrayada por David Fernández. Desde la perspectiva de DECIDE Soluciones, la trazabilidad seguirá siendo uno de los grandes desafíos conforme aumente el uso de agentes inteligentes capaces de ejecutar acciones de manera autónoma.
Mientras que plataformas tradicionales de BPM ofrecen un seguimiento detallado de cada paso del proceso, los nuevos orquestadores agénticos introducen nuevos retos. «El BPM aporta trazabilidad del dato; un orquestador agéntico no necesariamente la proporciona y, además, un LLM puede completar información que no existe si no dispone de contexto suficiente», advirtió.
Precisamente esa pérdida de control preocupa especialmente en sectores altamente regulados. Fernández explicó que entidades financieras y aseguradoras ya están experimentando con modelos de lenguaje desplegados sobre infraestructura propia para evitar que información sensible salga del perímetro corporativo. Una tendencia que, previsiblemente, se extenderá a otros sectores conforme aumenten las exigencias regulatorias.
Jonathan Manrique coincidió en esta visión. Según explicó, cada vez más organizaciones optan por desarrollar modelos propios o desplegar soluciones locales para proteger la información crítica. «Las empresas están apostando por modelos propios por cuestiones de seguridad y privacidad, aunque eso implique mayores inversiones y evolucionar a un ritmo más lento», apuntó.
También recordó que la regulación siempre avanza por detrás de la tecnología. En su opinión, existe el riesgo de que determinadas normativas lleguen cuando el mercado ya haya evolucionado hacia nuevos modelos de automatización, dificultando la adopción de soluciones innovadoras.
Automatizar sí… pero no cualquier proceso
Otro de los debates más interesantes de la jornada giró en torno a la cuestión de si todo debe automatizarse o no. La respuesta fue tajante por parte de todos: No.
Lejos de defender una automatización indiscriminada, los asistentes coincidieron en afirmar que existen procesos donde el componente humano continúa siendo determinante y donde una automatización excesiva puede generar más problemas que beneficios.
Jonathan Manrique insistió en que el verdadero criterio debe ser el valor aportado al negocio. No basta con identificar una tarea repetitiva; resulta imprescindible evaluar si su automatización tendrá un impacto real sobre la organización.
En la misma línea, Xavier Altafulla explicó que muchas organizaciones comienzan automatizando aquellas actividades donde los empleados soportan una mayor carga administrativa. Sin embargo, advirtió de que mejorar únicamente la calidad de vida de un usuario interno no siempre implica generar valor para la compañía. «Si sólo facilito determinadas tareas a un empleado, el CEO puede preguntarse qué impacto tiene realmente sobre la cuenta de resultados», resumió.
David Fernández reforzó esta idea recordando que, antes de invertir en automatización, es necesario identificar ese reducido porcentaje de procesos que realmente condicionan el funcionamiento del negocio. «El levantamiento del proceso sigue siendo la clave para no tirar el dinero. Todo debe estar alineado con la estrategia de la organización», afirmó.
Durante el debate apareció además otra preocupación compartida: los procesos que afectan directamente al cliente. Verónica Tolós alertó sobre los riesgos de automatizar procesos críticos de atención al cliente sin disponer de la suficiente madurez tecnológica. «Todo aquello que impacte directamente sobre el cliente final hay que analizarlo con muchísimo cuidado. Un error puede afectar al NPS y también al prestigio de la compañía», explicó. La recomendación de Zurich pasa por realizar pilotos internos, medir resultados y únicamente desplegar las soluciones cuando existan evidencias suficientes sobre su funcionamiento.
Xavier Altafulla fue igual de contundente: «Cuando hablamos del cliente final hay que ir con pies de plomo». Víctor Cuervo ilustró esta situación recordando algunos ejemplos recientes de asistentes conversacionales incapaces de responder correctamente a preguntas inesperadas. En su opinión, el usuario acepta la utilización de inteligencia artificial, pero no tolera que ésta invente respuestas o proporcione información incorrecta cuando necesita resolver un problema real.
Amador Álvarez añadió que, cuando la información no está disponible o presenta errores, la experiencia del usuario empeora de forma inmediata, independientemente del grado de automatización existente.
David González introdujo un matiz especialmente interesante. Desde su punto de vista, existen ámbitos donde la aportación humana continúa siendo el principal elemento diferenciador. «Cuando el valor principal lo aporta una persona, probablemente no sea el lugar adecuado para sustituirla por inteligencia artificial», afirmó.
IT recupera un papel protagonista
La rápida popularización de herramientas de inteligencia artificial generativa ha provocado una situación inédita dentro de muchas organizaciones. Por primera vez, la innovación tecnológica ha llegado antes al usuario final que a los departamentos de IT.
David González recordó que, históricamente, la mayoría de las innovaciones comenzaban implantándose en grandes organizaciones o administraciones públicas antes de extenderse al mercado. Con la IA ha ocurrido exactamente lo contrario. «Ha empezado por el usuario final y nadie lo esperaba. Ahí es donde más daño ha hecho a las áreas de IT», explicó. Ese fenómeno ha obligado a los departamentos tecnológicos a recuperar un papel mucho más activo.
Jonathan Manrique considera que este cambio representa una oportunidad para que IT vuelva a situarse en el centro de la estrategia empresarial. «Los equipos de tecnología tienen que acompañar al negocio. Deben asumir un protagonismo mucho mayor del que habían tenido durante los últimos años», defendió.
Sin embargo, también advirtió contra uno de los errores más frecuentes: prohibir el uso de inteligencia artificial por miedo a perder el control de la información. En lugar de restringirla, propone establecer marcos de utilización seguros que permitan aprovechar su potencial dentro del entorno corporativo. «No se trata de impedir el acceso a la IA, sino de definir cómo utilizarla de forma profesional dentro de la empresa», explicó.
Albert Sierra coincidió en que la transformación no será únicamente tecnológica. En su opinión, la gobernanza también debe entenderse como un cambio cultural que afectará a todas las áreas de la organización. «La IA es una enorme palanca de aceleración, pero formar a las personas será tan importante como implantar la tecnología», señaló.
Amador Álvarez aportó otro aspecto especialmente relevante: la evolución de las competencias profesionales. Según explicó, la incorporación de inteligencia artificial está modificando incluso la forma en que los jóvenes adquieren experiencia laboral. Tareas que tradicionalmente servían para formar a perfiles junior comienzan ahora a ser ejecutadas por asistentes inteligentes, obligando a replantear los modelos de aprendizaje.
Jonathan Manrique añadió que el desarrollo de software constituye un buen ejemplo de esta transformación. Aunque la IA ya permite acelerar la generación de código, el verdadero cuello de botella continúa situándose en el análisis funcional y en el diseño de las soluciones. «El ahorro existe, pero el mayor cuello de botella sigue estando en el análisis y el diseño», aseguró.
Víctor Cuervo fue más allá. Desde su experiencia, el mayor retorno de la inteligencia artificial generativa no se produce escribiendo código, sino ayudando a definir requisitos, validar especificaciones o mejorar la experiencia final del usuario.
La automatización apenas ha comenzado
A medida que avanzaba el almuerzo quedó patente que los asistentes contemplan la automatización como una disciplina todavía en fase de construcción. Todos coincidieron en que la inteligencia artificial está acelerando una transformación que apenas acaba de empezar y cuyo verdadero alcance resulta todavía difícil de prever.
Jonathan Manrique resumió esta sensación con una reflexión que bien podría servir como conclusión de toda la jornada: «No hemos visto todavía ni el diez por ciento de las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial».
Una afirmación compartida por el resto de participantes, quienes consideran que el futuro no dependerá únicamente de la evolución de los modelos de IA, sino de la capacidad de las organizaciones para rediseñar sus procesos, mejorar la calidad de sus datos y construir modelos de gobierno sólidos que permitan aprovechar todo su potencial.
La automatización ha dejado definitivamente de ser un proyecto tecnológico para convertirse en una cuestión de estrategia empresarial. Quienes sean capaces de integrar procesos, datos, personas e inteligencia artificial bajo una visión común estarán en mejores condiciones para afrontar una nueva etapa en la que la eficiencia ya no será el único objetivo. La verdadera ventaja competitiva residirá en construir organizaciones más inteligentes, más ágiles y preparadas para tomar mejores decisiones en un entorno donde la IA será, cada vez más, un compañero de trabajo y no solo una herramienta.
