La automatización se está imponiendo poco a poco entre las empresas españolas. Es uno de los hechos que el Covid ha posibilitado. Trataremos en este artículo de analizar cuál es el estado de esta tecnología.

La tecnología está madura, y eso ha sido uno de los elementos clave para que las empresas empiecen a automatizar determinadas tareas. El éxito que suponga la automatización de un proceso es el que dará el pistoletazo de salida para que las organizaciones apuesten por automatizar otras tareas. Sin embargo, y tras el éxito de un determinado proyecto, puede que la empresa caiga en la tentación de intentar automatizar prácticamente todo lo que supone un error. Al igual que sucede con otras tecnologías, cada vez que se opte por implementar un proyecto determinado, es necesario tener una estrategia, que hagan que ese proyecto llegue a buen puerto y realmente se logren los objetivos deseados.

Pero, ¿qué se puede automatizar? Pues prácticamente todo, pero por encima de cualquier otra cosa, lo que es necesario automatizar son todas aquellas tareas repetitivas. Ello permitiría liberar a un trabajador de esas tediosas tareas y emplearlo en otras mucho más productivas. Pero además, la automatización de este tipo de tareas permite que las ventajas las comprueben, no solo los trabajadores, sino también los clientes. Un ejemplo de ello ocurrió al inicio de la pandemia. Para paliar los efectos del confinamiento entre los trabajadores, el Gobierno sacó adelante los ERTEs. Cientos de miles de personas se vieron afectados y tuvieron que solicitar la prestación, y ahí se vio un problema. Muchos de ellos tardaron varios meses en poder cobrar, precisamente porque se tenían que cruzar datos entre administraciones y los funcionarios tenían que obtener y teclear cada dato de cada beneficiario. Si esa tarea hubiera estado automatizada, en el que los datos se vuelvan directamente, seguramente ese problema no habría existido. Las ventajas están claras, pero lo cierto es que siempre habrá apartados que no se podrán automatizar de ninguna manera. Por eso es importante llevar a cabo una estrategia. En este sentido, Miguel Ángel Barrio, Director de Entelgy Digital considera que “la tecnología está ya lo suficientemente madura como para aportar un grado de automatización muy amplio. No obstante, siempre hay procesos y tareas lo suficientemente complejas, o con una interacción humana suficiente para no poder contemplar su automatización. No ya porque no sea posible técnicamente, que es muy probable que sí se pueda, sino porque el coste de hacerlo no cubre la mejora que se consigue”.

Por su parte, Raúl Bartolomé, Director de la Unidad Insight&Data en Capgemini ofrece los cuatro puntos sobre los que no se podrá automatizar:

– Pensamiento crítico: es el análisis y la evaluación tanto de la información buena como de la mala, de los resultados, de los factores, del contenido e incluso de las emociones que dan como resultado no sólo mejores, sino potencialmente las mejores decisiones. Decisiones humanas que nos permiten ver el panorama más amplio. La tecnología puede señalar el origen del problema, pero nos corresponde a nosotros interpretarlo y resolverlo.

– Ética: la ética en la empresa es más importante que nunca. Trabajar con los demás, a pesar de los desacuerdos, aumenta nuestras capacidades y responsabilidades como profesionales, no solo como seres humanos. Nos involucramos en soluciones de colaboración y promovemos un lugar de trabajo en el que todos encuentran valor en lo que hacen ellos y los demás. La tecnología es fácil de usar, pero las personas tenemos que convivir.

– Creatividad e imaginación: la tecnología en la creatividad es una herramienta para materializar y mostrar nuestras ideas. El software nos permite mejorar y estilizar, pero eso no significa que el toque humano ya no sea necesario. Hoy en día, la creatividad va de la mano de la estrategia.

– La innovación en nosotros: en un mundo de modernización, estamos aprendiendo a iniciar la innovación en nosotros mismos, ideando nuevos conceptos para el bien común. La automatización, la robótica, la IA, la tecnología inteligente, los zapatos que se atan solos…

El mercado

Se estima que sólo este año, el mercado de la automatización generará alrededor de 214.000 millones de dólares en todo el mundo y crecerá a una tasa anual del 3,7% durante el periodo que comprende de 2021 a 2026. Es decir, las empresas cada vez incluyen la automatización de más proyectos y lo hacen porque hay un elemento que está ayudando sobremanera al impulso de esta tecnología: hablamos de la inteligencia artificial. En este sentido, una de las empresas que está más involucrada en distintos apartados de inteligencia artificial es Microsoft. Tal y como exponen desde la multinacional, “la automatización necesita de la Inteligencia Artificial para desplegar todo su potencial y, para avanzar por el camino adecuado, por ello nosotros trabajamos para garantizar que cualquier operación que se realice en este sentido en un futuro, se haga cumpliendo los principios de privacidad, seguridad, equidad, inclusión, transparencia y responsabilidad. Porque solo así garantizaremos que el uso de esta tecnología en cualquier campo sirva para potenciar y amplificar la inteligencia humana”.

Lo cierto es que son muchos los sectores los que ya han incorporado soluciones de Inteligencia Artificial a sus procesos porque son numerosos los beneficios tangibles que esta tecnología les puede aportar para transformar su negocio. Para Miguel Valdés, CEO de Bonitasoft, “la IA tiene su lugar en la automatización, sin duda. La analítica de procesos, por ejemplo, está avanzando rápidamente para poder extraer datos de los procesos y ofrecernos más información útil sobre lo que ocurre en los procesos empresariales, de modo que podamos entenderlos y mejorarlos. Según Wil van der Aalst (Technische Universiteit Eindhoven), las técnicas clásicas de extracción de datos no sirven para los procesos, porque éstos expresan un comportamiento demasiado complejo, con concurrencia, bucles, decisiones, etc., por lo que la IA tiene un papel importante que desempeñar.

De cara al futuro, la IA será fundamental para mejorar la experiencia del usuario con las aplicaciones BPM, aplicando otras técnicas de IA sobre las interacciones del usuario y los usos del navegador y analizando el flujo de las páginas. A medida que las aplicaciones ofrezcan una experiencia de usuario cada vez mejor, veremos tanto mejores operaciones como una mayor diferenciación estratégica para las organizaciones que las empleen”.

La automatización robótica de procesos o RPA, es donde se está inicidiendo más a la hora de implementar tareas de automatización

Se puede decir que la automatización ha supuesto la puerta de entrada a la aplicación de la inteligencia artificial en entornos empresariales. Al entrenar a los robots de software a través del aprendizaje automático, es posible conseguir que tomen mejores decisiones en casos difíciles con menos excepciones. Y casi todo y, gracias a la IA, puede ser automatizado. Las tareas que pueden ser completadas por las máquinas de IA son aquellas que anteriormente dependían en gran medida de los seres humanos para la toma de decisiones e incluyen, por ejemplo, la planificación financiera y la detección de fraudes. Es cierto que implementar la inteligencia artificial puede suponer un incremento de los costes, pero los beneficios compensan ya que se produce una mayor precisión y exactitud en las tareas y el reemplazo de la tediosa y lenta mano de obra. Además, mientras que la automatización y la IA son tecnologías poderosas por derecho propio, la combinación de RPA (automatización robótica de procesos) e inteligencia artificial permite que surjan capacidades complejas que abren una amplia gama de posibilidades.

RPA

La automatización robótica de procesos o RPA, es donde se está inicidiendo más a la hora de implementar tareas de automatización. Pero, ¿es posible identificar los procesos que requieren esta automatización? ¿cómo se pueden indentificar? La firma de analistas Gartner estima que el mercado global de RPA es de 21 mil millones de dólares. La pandemia ha atraído más atención a esta tecnología. Un 68% de los gerentes en Europa, confían en la automatización para, sobre todo, ganar productividad. Con el desarrollo de la tecnología, la automatización puede afectar cada vez a más procesos, tanto administrativos como comerciales. El único ámbito que aún no se puede automatizar es la respuesta de emergencia a situaciones imprevistas, donde el trabajo se basa en la comunicación y la capacidad de decisión.

Hay que tener en cuenta que los robots aún no son útiles donde se requiere inteligencia emocional. En cualquier otro caso, la RPA puede marcar un hito en la gestión de operaciones comerciales. Algunos expertos hablan sobre cómo determinar dónde se necesitan los robots y por dónde empezar para evitar errores comunes.

Para comprender dónde comenzar a identificar los procesos que requieren robotización, es necesario estudiar el entorno corporativo de una empresa en particular. El problema es que, en general, cuando no hay procesos documentados, no hay una imagen clara de un extremo a otro de cómo funcionan los procesos transversales amplios. Por ejemplo, cómo se contrata a los empleados o cómo se manejan las reclamaciones de seguros.

Además, sin guías de trabajo, pueden surgir problemas en situaciones de fuerza mayor, por ejemplo, durante una pandemia, cuando muchos trabajan de forma remota. Cuando un empleado que tradicionalmente ha realizado determinadas tareas se va de vacaciones o de baja por enfermedad, los riesgos potenciales se hacen evidentes. Tiene sentido que los empleados que hacen su trabajo durante mucho tiempo ya comprendan instintivamente cómo actuar en situaciones de emergencia. Sin embargo, si hay una tarea para robotizar el proceso, entonces es necesario comprender qué se está haciendo y por qué y elaborar una guía detallada del flujo de trabajo.

El análisis de escenarios ayuda a identificar situaciones en las que puede ser necesaria la automatización. Además, permite identificar inconsistencias y brechas en el control de procesos manuales.

Después de analizar los procesos, deben considerarse como una función matemática a través del prisma de la automatización, desde el punto de vista de los datos de entrada. Una vez que está claro qué está sucediendo con los datos, cómo y quién los usa, es fácil determinar por qué se necesita el resultado de este proceso. Esto revela no solo aquellos procesos que vale la pena automatizar, sino también aquellos que, resulta que, en principio, no son necesarios. Algunos proveedores de soluciones de RPA también ofrecen reingeniería de procesos de negocio: optimización no solo debido a la velocidad de los robots, sino también mediante la eliminación de acciones innecesarias.

Como resultado, en lugar de hacer la pregunta “¿Quién debe realizar acciones específicas?”, es mejor centrarse en las preguntas “¿Cómo se hará el trabajo para lograr el resultado esperado?” y “¿Por qué se necesitan los resultados de este proceso?”

Encontrar procesos para automatizar requiere comprender qué pasos o componentes se beneficiarán más de ellos. La mayoría de estos procesos tienen tres características en común: alto volumen de operaciones, acciones repetitivas y acceso a datos estructurados.

Intuitivamente, parece que vale la pena considerar los procesos con mayor volumen de transacciones para obtener el mayor efecto de la automatización. Sin embargo, si se realizan muchas operaciones en algún tipo de actividad, esto no significa que sea más adecuado que otros. En tales situaciones, es mejor dividir el proceso en varias partes y comenzar automatizando las operaciones más simples. Por ejemplo, en lugar de tomar todo el proceso de contabilidad, comience por conciliar las cuentas bancarias, dividiendo el proceso de un extremo a otro en fases coherentes. Luego habría que continuar con la gestión del proceso de facturación para pedidos de ventas o informes financieros. Así, cada parte se convierte en una tarea manejable, lo que conducirá a la automatización de todo el proceso con un gran volumen de transacciones.

Por lo tanto, el desarrollo de la RPA es mejor comenzar interactuando con sistemas que la RPA pueda leer fácilmente y luego evaluarlos como parte de las reglas para gobernar la ejecución del proceso. Por lo tanto, los datos ya estarán en una forma comprensible para la computadora, lo que permitirá al sistema RPA hacer frente rápidamente a la automatización en el futuro.

Para el portavoz de Capgemini, “la automatización se basa en identificar aquellas partes de la tarea que no requieren de intervención humana, o que la intervención humana que requiere es repetitiva y susceptible de ser modelada por científicos de datos. Una vez identificadas, hay que recabar los datos necesarios para poder entrenar la IA de cara a tomar las decisiones requeridas dentro de la tarea. En algunos casos habrá información suficiente como para poder entrenar la IA y en otros habrá que crear un sistema que recopile esa información. Eso puede ser un problema a la hora de automatizar completamente la tarea”

En los casos donde haya datos suficientes, otro aspecto muy importante a tener en cuenta es la calidad que tengan. Unos datos con poca calidad llevan a un sistema que toma malas decisiones y cuya eficiencia será muy mala. A partir de aquí empieza a hacer su papel la IA, concretamente el Machine Learning. Una vez entrenada la IA, se pone en marcha y lanzan dos procesos nuevos que son vitales para el éxito de la automatización:

• Se monitoriza el comportamiento de la IA para confirmar que las decisiones que toma son correctas y que el sistema tiene la fiabilidad mínima necesaria.

• Se siguen recopilando datos para volver a entrenar el modelo de forma periódica y así garantizar que mantiene la fiabilidad requerida con el paso del tiempo. No hay que olvidar que los sistemas tienden a sufrir cambios pequeños con el tiempo que a la larga degeneran las decisiones tomadas. Y por eso la IA tiene que ser reentrenada acorde a esos cambios.

Según Raúl Bartolomé, “los pasos en los que las compañías suelen fallar son en los 3 últimos. Es vital garantizar que los datos fluyen con la velocidad adecuada cuando esté en marcha el sistema, que se monitoriza el comportamiento de las decisiones tomadas y que se adecuan los sistemas para facilitar un reentrenamiento óptimo”.

Quiénes automatizan más

Queda claro que la automatización robótica de procesos (RPA) es una herramienta súper potente que permite automatizar procesos complejos y tareas repetitivas, transaccionales y que no aportan ningún tipo de valor, gracias a las reglas de decisión y la gestión de casos totalmente unificados. Una tecnología que está ayudando mucho a implementar tareas de RPA es el low-code, pues permite lanzar aplicaciones de forma más rápida y segura ya que emplea un entorno cloud. En este sentido, Appian es una de las empresas que más fuerte está pujando por introducir este modelo. En España, por ejemplo, se encuentra el caso de Deloitte Robotics que, gracias a la RPA y a la automatización de Appian, consiguieron ahorrar a los empleados más de 41.000 horas de trabajo manual. Para Miguel Ángel González, vicepresidente regional Appian Iberia, “las ventajas que aporta la automatización son evidentes ya que ayuda a las empresas a saber cómo transformar sus procesos, a pensar a medio y largo plazo y ayudarles a detectar oportunidades que sin RPA serían muy difíciles o costosas de afrontar. En este sentido, lo que ofrecemos en Appian es una automatización “full-stack” con una plataforma de automatización que incluye todo lo necesario para llevar a cabo proyectos de automatización como RPA, Automatización Inteligente, OCR avanzado… y el cliente las puede orquestar de manera que gracias al low-code pueden construir aplicaciones que permiten no incrementar en exceso la dificultad tecnológica de los proyectos”.

La automatización robótica de procesos (RPA) es una herramienta súper potente que permite automatizar procesos complejos y tareas repetitivas

También Red Hat, apuesta fuerte por este mercado. En opinión de Pablo Ráez, Business Development Manager de Red Hat, “actualmente la automatización predomina en los sistemas de TI y en los software de decisión empresarial. Además, se está usando en otros sectores, como en la industria, la robótica y el sector de la automoción, entre otros. En todos estos casos, las tareas o procesos de TI que son más susceptibles a ser automatizados son aquellos que más se repiten, los que consumen más tiempo o los que son más complejos. La idea es usar la automatización para reducir costes, complejidad y errores, y de esta manera conseguir que los trabajadores que se encuentra sobrecargado por tener que ocuparse de las tareas cotidianas y tediosas, puedan recuperar el control y dirigir su atención a iniciativas estratégicas que son de más valor para la organización”.

En general, son varios los sectores que ya tienen a la automatización entre sus prioridades a la hora de abordar sus proyectos de transformación digital. Tal y como asegura Antoni Rovira, Manager de Software, Control y Dispositivos Inteligentes en Rockwell Automation, “la automatización se aplica con mayor o menor grado a todos los sectores industriales. Aquellos entornos con fabricación de mayor repetitividad y elevadas cadencias es donde encontramos una alta densidad tecnológica, e importantes inversiones en este campo. Algunos de los principales sectores son: Industria del automóvil, auxiliar de la automoción, fabricación de dispositivos y equipos, industria de la alimentación, bebidas y bienes de consumo, maquinaria de envasado y empaquetado.

La evolución de la tecnología también ha permitido sincronizar actividades manuales difícilmente mecanizables con las automáticas, de forma que se pueda garantizar la calidad de los productos con una alta seguridad. Este tipo de técnicas se aplican desde hace años en industrias como: farmacéutica, alimentación, química, etc”.

Finalmente, Maria Fernanda Mina Ponce, Asesora de Yooz considera que “más allá de procesos específicos se pueden mencionar las áreas de la empresa más automatizadas como: marketing automatizando desde la generación de emails hasta la recolección y análisis de datos; servicio al cliente por medio de chatbots para atender dudas y solicitudes; logística y operaciones para la parte mecánica o finalmente el área financiera con ERP o soluciones más especializadas en el área contable”.

RPA en España

La automatización robótica de procesos (RPA) en sectores como el bancario o seguros pueden generar un ahorro de costes del 25 al 50% al automatizar tareas repetitivas y con uso intensivo de datos, y al mejorar la precisión y la eficiencia de la ejecución del proceso. Como trabajador virtual sustituye tareas repetitivas y de uso muy manual, prestando así además un servicio 24 horas al día, 7 días a la semana, lo que reduce la latencia y aumenta notablemente los niveles de productividad. Tal y como afirma el portavoz de Capgemini, “RPA es el primer paso para automatizar las empresas. Una vez la compañía tiene madurez en el uso de esa tecnología, se puede pasar al segundo nivel de madurez que es dotar a los robots de IA. En este sentido, aquellas que ya han llegado a este segundo nivel son las que más ventaja competitiva están ganado al ser capaces de tener operaciones más eficientes y ágiles”. Por su parte, Miguel Ángel Barrio de Entelgy considera que “RPA empieza a ser una opción más que integrada en las empresas españolas. A raíz de la pandemia, el crecimiento de adopción de esta tecnología ha sido enorme. Las ventajas principales de esta adopción vienen de la optimización y automatización de muchos procesos, como reducción de tiempos de tramitación y ejecución, limitación de errores en las ejecuciones de las tareas, incremento de las ventanas de tiempo de ejecución en base a las capacidades 24×7 de los robots de software, reducción de costes en base al incremento de eficiencias por la automatización, etc.”.

La realidad es que RPA se está imponiendo. El uso de RPA (Robotic Process Automation) está extendido en la mayor parte de empresas españolas que fabrican producto final con una cierta repetitividad y cadencia. Esto es así porque como afirman desde Rockwell Automation, la automatización y transformación digitales permite conseguir las siguientes ventajas:

• Menor tiempo de acceso al mercado de los productos (“Time to market”): Permite reducir el periodo de lanzamiento de nuevas referencias o variaciones de las existentes.

• Disminución del coste total de la propiedad: reduciendo el coste operativo de fabricación y de mantenimiento de las instalaciones.

• Optimización del uso de los activos industriales: mediante diagnóstica automatizada y producción flexible es posible extender el tiempo de vida útil de la maquinaria, y a la vez conseguir aumentar la variedad de producto a fabricar.

• Mejora en la gestión del riesgo industrial. Con el diseño adecuado de las aplicaciones se reduce el peligro debido a errores humanos, mejora la calidad y aumenta la protección contra los ciberataques.

Todas estas ventajas hace que la automatización no sea algo exclusivo de las grandes compañías. Aunque con un presupuesto más ajustado, las pymes también ven claras estas bondades y también están implementando soluciones de automatización. Un especialista en este mercado como Ekon, también lo ve así. En opinión de Marc Canela, su Product Marketing Manager, “la automatización robótica de procesos se va implementando en las Pymes Españolas, esto les beneficia desde la entrada automática, o generación de información se realice de forma automática, por ejemplo, dispositivos o sistemas que dialogan entre ellos. Frente a los sistemas tradicionales, ganamos tiempo de ejecución y seguridad en el proceso. El disponer de este ahorro y seguridad de tiempo permite invertirlo en otras actividades como la gestión de clientes más personalizada, el control de costos, etc.”.

Los errores

Al automatizar las tareas rutinarias se logra aumentar la eficiencia del flujo de trabajo, reducir los costes y aumentar los ingresos, y por supuesto, liberar al personal de realizar tareas aburridas mejorando su grado de satisfacción laboral. Por esto, las empresas cada vez buscan más la automatización de procesos robóticos para mejorar su productividad, calidad, eficiencia operativa y la satisfacción de sus clientes. Pero para que el paso hacia la automatización se produzca de manera correcta y no provoque errores que dificultan su implantación y crecimiento, es crucial entender qué es lo que no hay que hacer. Y sí, las empresas no definen siempre bien la estrategia. Miguel Valdés-Faura, CEO y cofundador de Bonitasoft, asegura que “automatizar un proceso empresarial ineficiente sin mejorarlo no hace que el proceso mejore. Podemos decir lo mismo de la RPA: utilizar robots en tareas aisladas de un proceso ineficiente tampoco mejora el proceso. Así que es importante dar un paso atrás y analizar el proceso completo antes de automatizar nada. ¿Qué se puede hacer mejor y cómo? Un equipo de automatización multifuncional -empresa, desarrolladores de front-end, desarrolladores de back-end, arquitectos de sistemas, líderes de aplicaciones, etc.- puede incorporar mejoras y una mayor eficiencia en el proceso a medida que se automatiza”.

Las empresas cada vez buscan más la automatización de procesos robóticos para mejorar su productividad

Desde Blue Prism se asegura que “una de las razones principales por la que fracasa una tarea de automatización es que esta se automatiza sin tener una comprensión completa del ciclo de vida del proceso. Esto nos lleva a descubrir nuevas excepciones y variantes que no se han tenido en cuenta. Además, puede suceder que el proceso que se está automatizando no es tan predecible y robótico como se pensaba inicialmente, o la automatización se ejecuta en un entorno mucho más dinámico de lo que se había identificado previamente. En cualquiera de los dos casos, el proceso requiere más mantenimiento y desarrollo continuo”.

ML y DL

Ya hemos dicho que la inteligencia artificial juega un papel esencial en el desarrollo de la automatización. Y dentro de este elemento, el Machine Learning y el Deep Learning tienen la principal tarea ya que como afirma el portavoz de Bonitasoft, “la IA aplicada a las aplicaciones de procesos ayuda a anticiparse a las futuras limitaciones y a alinearlas con los recursos disponibles -es decir, a ser proactivos en lugar de reactivos- y así evitar cuellos de botella y retrasos. Podemos utilizar la detección de patrones de flujo de procesos y las predicciones de procesos y métricas empresariales para guiar las acciones correctivas y las actualizaciones de las aplicaciones en funcionamiento. Las aplicaciones pueden analizar sus propios patrones históricos y señalar las restricciones futuras que no son fácilmente percibidas por un observador humano. Algunas capacidades avanzadas de automatización de decisiones pueden basarse tanto en algoritmos de minería de procesos como en técnicas de aprendizaje automático. También se puede analizar la ejecución de los procesos empresariales, de modo que se puedan predecir determinados comportamientos. La IA puede utilizarse de este modo para hacer recomendaciones para la toma de decisiones automatizada o humana”.

Por su parte, el portavoz de Entelgy Digital también destaca el valor que tanto ML como DL van a adquirir. En su opinión, “el aprendizaje automático va a aportar nuevos eslabones en la cadena de valor de la automatización de los procesos. Gracias a técnicas de machine learning, la automatización llegará más allá, porque se podrá aprender de los errores en el proceso, lo que redundará en que las excepciones y errores actuales pasarán a ser tratados también de forma automatizada, alargando el proceso cada vez más, con ejecuciones cada vez más certeras”.

La IA, en definitiva, supone un cambio importante, pues dota a los robots de capacidades que antes eran exclusivas de los humanos. Nos tenemos que acostumbrar a que los ordenadores ahora van a poder ver, leer, escuchar y en algunos casos incluso a comprender los contenidos de lo que se está hablando o lo que están percibiendo. Y según los modelos de machine learning se van enriqueciendo, estas capacidades irán mejorando su porcentaje de acierto. El representante de BluePrism asegura que “la automatización lo que va a permitir es a desplegar estas capacidades que nos van a ofrecer Google, AWS, Azure o los que vengan en el futuro, con tan solo arrastrar una caja en nuestro diseño del proceso y de pronto añades la capacidad de un chatbot, de OCR, de entender imágenes o cualquier cosa que venga desde el dominio de la inteligencia artificial, a un proceso que corre en un AS400 que tiene 20 años. Que puedes incorporar un chatbot a tu proceso de negocio con unos pocos clics. Muchas de las innovaciones en el área de aprendizaje automático se quedaban como pruebas de concepto que desarrollaban algunos departamentos, pero no eran sencillos de escalar y llevar a producción, porque no tenías una capa de seguridad, de auditoría, de control, de integración con todos los demás sistemas. Mediante la automatización todos estos problemas se resuelven, y vemos muchas nuevas iniciativas que se apoyan en estas capacidades”.

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