El vapor ayudó a mecanizar las labores manuales, la electricidad dio paso a las cadenas de montaje en serie y, unas décadas más tarde, la automatización permitió gestionar líneas de producción enteras. Las principales revoluciones industriales del pasado fueron recibidas con escepticismo al principio, aunque la mayoría de las empresas que no adoptaron el cambio a tiempo acabaron desapareciendo. Hoy, las tecnologías que combinan el ámbito digital con el mundo físico y biológico están a la vanguardia de la cuarta revolución industrial. La hiperautomatización es uno de sus exponentes más destacados y las empresas no pueden permitirse el lujo de perdérsela.
Uno de los tópicos más comunes durante las revoluciones industriales son las tecnologías disruptivas que “amenazan” con transformar fundamentalmente los métodos tradicionales de producción y del negocio. En la última década hemos sido testigos de la aceleración de tecnologías innovadoras como el Internet de las Cosas (IoT), la Realidad Aumentada (VR), la Inteligencia Artificial (AI), el Aprendizaje Automático (ML), la Automatización de Procesos Robóticos (RPA) y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Mientras que las empresas han adoptado estas y otras tecnologías en los procesos de fabricación y en los modelos de servicio, la mayoría de los procesos empresariales financieros todavía parecen estar atascados en la fase de digitalización: los datos digitalizados han permitido cierto grado de automatización, pero muchas organizaciones siguen confiando en sistemas aislados para sus operaciones financieras. A menudo, una mezcla de procesos de trabajo ineficientes, tasas de error relativamente elevadas y excepciones que requieren una intervención manual tiende a ralentizar los procesos empresariales financieros y hacerlos propensos a errores. Son factores de coste innecesarios en la gestión de los gastos.
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La IA hace de puente
La digitalización de los datos es una condición previa necesaria para la RPA y la posterior automatización de los procesos de trabajo. La RPA necesita entradas estructuradas y opera rígidamente sobre la base de declaraciones condicionales (por ejemplo, “si A, entonces B”) para automatizar tareas basadas en reglas. El eslabón que falta entre la simple mecanización automatizada y la automatización a gran escala de toda la cadena de procesos de la gestión del gasto empresarial, incluida la digitalización, la autorización, la contabilidad y el archivo, es la inteligencia artificial. La combinación de IA y RPA (hiperautomatización) permite un enfoque flexible; la IA puede gestionar entradas no estructuradas, apoyándose en modelos diseñados para manejar conjuntos de datos complejos. Más importante, su capacidad para aprender de forma continua ayuda a reducir el trabajo manual y las tasas de error a un mínimo estricto. Visto así, se podría decir que la IA es clave para optimizar los procesos de trabajo.
Ventajas de la hiperautomatización
Claro está que procesos de trabajo más rápidos y eficientes aumentan el número de tareas ejecutadas en un periodo de tiempo determinado. Un ejemplo: en la mayoría de las empresas, la gestión manual de las facturas de los proveedores puede llevar hasta 17 días; la verdadera automatización (incluyendo IA) puede reducir este ciclo a tan sólo 4 días. Además del ahorro de tiempo considerable para su departamento de contabilidad, la empresa también puede conseguir descuentos por pronto pago.
Por otro lado, la automatización de documentos permite generar y procesar documentos electrónicos. Un vistazo a la gestión automatizada del gasto puede ayudar a ilustrar algunos de los procesos implicados: durante la primera fase de la digitalización, se extraen los datos de los documentos impresos (por ejemplo, con la ayuda de OCR) y se identifican los caracteres leídos: ¿es un 8, un 3 o una E? A continuación, la IA “mira” la posición relativa de una cadena de caracteres o la presencia de ciertas palabras clave en el documento (por ejemplo, una factura de hotel) para determinar el significado de los datos: ¿se trata del importe total en euros, del nombre del establecimiento o del recargo del IVA que se puede reclamar? Entonces, la información extraída se etiqueta y los datos están preparados para la automatización del documento: autorización, contabilidad, presentación y preparación de reclamaciones de IVA. A partir de los datos obtenidos se pueden generar informes para optimizar la planificación y los análisis detallados pueden servir de base a los responsables a la hora de tomar decisiones.
Cuando todos los procesos de automatización en el departamento financiero están alineados y trabajan juntos, los resultados medibles nunca están lejos. Esto es especialmente cierto en el caso de las grandes organizaciones con procesos complejos y un sinfín de facturas de proveedores: hasta que se ordena el pago, una factura suele ser manipulada por varios empleados y las tareas manuales incrementan el coste de su gestión: en un entorno no automatizado, esto puede suponer una media de 12 a 13 euros por factura. Mientras tanto, una plataforma con IA para la gestión del gasto empresarial es capaz de realizar las mismas tareas en menos tiempo y por una fracción de los costes mencionados.
Hora de embarcarse
La adopción de tecnologías de automatización en las empresas se ha acelerado en los últimos años, convirtiendo a la automatización inteligente en una de las principales tendencias estratégicas. Gartner proyecta que las tecnologías de hiperautomatización madurarán y que formarán parte del mainstream entre 2025 y 2030.
Hoy por hoy, las soluciones integrales de IA en la gestión del gasto empresarial ayudan a orquestar los procesos de trabajo; la integración de los sistemas existentes en un entorno low code (o “no code”) se traduce en una automatización de principio a fin, que conlleva un importante ahorro de tiempo y costes. Junto con una menor tasa de errores, menos trabajo manual y una mayor satisfacción de los empleados, estos son factores que, en última instancia, ayudan a impulsar el ROI: un argumento bastante convincente que habla por sí mismo, especialmente en el contexto de los cambios en cuanto a las exigencias empresariales y de unas perspectivas económicas en declive. Las organizaciones que no aprovechen todo el potencial de automatización de las tecnologías de la Cuarta Revolución Industrial corren el riesgo de quedarse atrás.
