La hiperautomatización se ha convertido en una de las tendencias tecnológicas más importantes de la actualidad que combina la automatización avanzada con la inteligencia artificial y otras tecnologías emergentes para realizar tareas de manera más eficiente y efectiva. Cada vez más se está adoptando la hiperautomatización en diversas industrias, como por ejemplo es el caso de los servicios financieros, seguros, retail, energía, farmacéuticas o en la administración pública.
La hiperautomatización resulta crucial para optimizar la eficiencia y productividad de las empresas. Para avanzar en el viaje de la hiperautomatización es recomendable evaluar los procesos existentes y analizarlos para identificar las distintas áreas a mejorar. Una sólida planificación y estrategia a largo plazo es el mejor aliado para alcanzar los objetivos en el futuro.
En este punto, es fundamental que el negocio esté involucrado no sólo a la hora de identificar posibles automatizaciones en sus procesos, sino también a la hora de definir qué es lo que tienen que realizar estas automatizaciones. Para esto es necesario que las herramientas que se utilicen para construir estos procesos basados en hiperautomatización sean intuitivas y fáciles de aprender para cualquier tipo de perfil: técnico y de negocio. Además, también es fundamental que el negocio sea capaz de describir y diseñar directamente en la plataforma su visión final del proceso.
Además, a nivel tecnológico, es importante contar con plataformas que dispongan de capacidades de hiperautomatización nativas o que al menos ofrezcan también la posibilidad de conectarse con servicios automatizados que ya se encuentren dentro de la organización. Esto permitirá que se acorte en gran medida el tiempo del desarrollo y mejora de procesos de negocio basados en la hiperautomatización.
La revolución de la hiperautomatización
Este nuevo paradigma, aporta multitud de beneficios a las organizaciones. Algunos ejemplos son la gestión del riesgo y detección de fraude en los servicios financieros de tal manera que la organización puede monitorizar constantemente el riesgo crediticio, operativo y de mercado, entre otros, gracias a los algoritmos de aprendizaje automático. Así, pueden llegar a analizar grandes cantidades de datos e identificar los riesgos y oportunidades potenciales de forma ágil, facilitando la toma de decisiones informadas y una eficaz gestión de riesgos.
También estamos viendo que es posible la aceleración en el proceso de reclamaciones de seguros. En estos casos, las compañías de seguros pueden procesar este tipo de gestiones de manera más rápida, reduciendo errores y liberando a los empleados para poder tener interacciones de mayor calidad con los clientes. De esta manera, gracias a la tecnología IDP integrada, las aseguradoras pueden extraer y clasificar información relevante en unos pocos segundos, analizar los datos con precisión y generar pólizas altamente personalizadas.
En el mercado de la hiperautomatización, existen plataformas como Appian que pueden ayudar a los clientes a empezar o continuar el journey de automatización completa de punto a punto de sus procesos. Además, a través del low-code este tipo de plataformas permiten construir de forma muy rápida cualquier tipo de objeto de automatización, como por ejemplo modelos de AI, Robots (RPAs), Integraciones, reglas de negocio o datos únicamente con configuración y de esta forma, adaptarse a la necesidad específica de los procesos de negocio de cada organización.
Para finalizar, en un futuro, se espera que la hiperautomatización continúe su crecimiento y expansión a cada vez más empresas, ya que la hiperautomatización seguirá transformando la actual forma en que trabajamos y vivimos, con un enfoque en la IA y la mejora de la experiencia del usuario, pero también con desafíos y debates que surgen sobre su posible impacto en el empleo y la seguridad.
