La próxima frontera de la hiperautomatización: Cómo las empresas pueden mantenerse por delante

Aunque la hiperautomatización no es aún muy popular entre las empresas, ya está evolucionando rápidamente desde la automatización de procesos hasta un ecosistema inteligente interconectado impulsado por la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la automatización de procesos robóticos (RPA). ¿Esto motiva a las empresas a implementar estas soluciones? Probablemente.

Según Gartner, casi un tercio de las empresas automatizarán más de la mitad de sus operaciones para 2026, un salto significativo desde solo el 10% en 2023. Sin embargo, mientras la hiperautomatización promete revolucionar las industrias y el número de aquellos que la adoptan crece, muchas organizaciones, desafortunadamente, todavía luchan por escalarla de manera efectiva. Menos del 20% de las empresas han dominado la hiperautomatización de sus procesos.

Así que, en este artículo, exploremos por qué la hiperautomatización está evolucionando en primer lugar, los desafíos clave de su implementación y cómo las empresas pueden proteger sus operaciones para el futuro mientras evitan las trampas comunes.

Pasando de la automatización básica a sistemas inteligentes

La hiperautomatización, como se desprende del término mismo, lleva la automatización al siguiente nivel al combinar la IA, el ML, la RPA y otras tecnologías. Permite a las empresas automatizar tareas complejas, analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones en tiempo real. Así que, mientras la automatización tradicional se centra en tareas individuales, la hiperautomatización crea sistemas que aprenden y mejoran continuamente.

Como se mencionó anteriormente, no muchas empresas la han integrado todavía, lo que podría deberse a que no entienden realmente su necesidad, necesitan la hiperautomatización para mantenerse competitivas en un mundo digital. ¿Cómo? En realidad, la lista es bastante larga: reduce costos, aumenta la eficiencia, minimiza los errores humanos en tareas repetitivas, optimiza las operaciones, ayuda a cumplir con las regulaciones y mejora las experiencias del cliente.

Sin embargo, como ya vimos en la predicción de Gartner, para 2026, casi un tercio de las empresas habrán automatizado más de la mitad de sus operaciones, y este cambio muestra que las empresas quieren más que solo tareas automatizadas, necesitan sistemas que analicen, aprendan y se ajusten en tiempo real.

Por ejemplo, las empresas están utilizando la automatización inteligente (IA) para mejorar la toma de decisiones. Esto implica integrar la inteligencia artificial generativa (GenAI) con plataformas de automatización, por las cuales las empresas pueden reducir el trabajo manual y mejorar la eficiencia. Empresas como Airbus SE y Equinix, Inc. han implementado con éxito la hiperautomatización basada en IA para procesos financieros, reduciendo significativamente las cargas de trabajo y acelerando los procesos.

A medida que los volúmenes de datos crecen y la toma de decisiones en tiempo real se vuelve esencial, la hiperautomatización juega un papel clave en el éxito empresarial.

Desafíos en la ejecución de la hiperautomatización

Aunque la idea de la automatización a gran escala suena atractiva, sus niveles de adopción reales son aún bajos. Más allá de no poder definir el objetivo de la hiperautomatización, la falta de recursos y la resistencia al cambio pueden ser un gran obstáculo. Además, la complejidad de integrar nuevas tecnologías con sistemas existentes y la necesidad de inversiones significativas en la capacitación del personal también plantean desafíos significativos. Dadas estas barreras, la mayoría de las empresas siguen confiando en gran medida en procesos manuales y flujos de trabajo operativos obsoletos.

Y, desafortunadamente, los obstáculos no terminan aquí. Otra gran razón por la que pocas organizaciones logran implementar la automatización de manera efectiva se debe a una mala cultura de datos. Sin políticas de datos estructuradas y procesos bien documentados, las empresas luchan por mapear sus flujos de trabajo con precisión, lo que resulta en ineficiencias que la automatización sola no puede resolver. La ausencia de un esquema de gobernanza de datos sólido también puede llevar a problemas de calidad de datos, lo que dificulta garantizar que los sistemas automatizados operen con la precisión y confiabilidad necesarias para impulsar cambios significativos.

Hay también el hecho de que los equipos de TI a menudo operan por separado del resto de la infraestructura empresarial, y la brecha resultante entre las perspectivas hace que la automatización sea difícil de ejecutar. Para salvar esta brecha, se necesitan habilitadores sólidos, ya sean consultores externos o miembros del equipo interno que crean en la automatización y tienen una participación personal en hacer que suceda. Por ejemplo, los empleados pueden tener sus salarios (o bonos, al menos) vinculados a resultados medibles, en cuyo caso impulsar la automatización se vincula directamente a una mayor eficiencia y compensación financiera.

Los plazos claros y las métricas de éxito también son cruciales, porque sin plazos definidos, los esfuerzos de automatización probablemente se estancarán y no lograrán resultados significativos. Y, incluso si la implementación inicial es exitosa, se requiere el mantenimiento constante de esa automatización. Las actualizaciones de software suelen ser muy frecuentes, y debes mantenerlas para garantizar que los modelos de IA que estás utilizando sigan integrados adecuadamente con tus sistemas.

En este sentido, recomendaría minimizar el número de proveedores de software cuyos productos utiliza tu empresa. Cuantos más plataformas haya, más difícil es mantener la supervisión sobre todos esos productos interconectados. La hiperautomatización funciona mejor en empresas con operaciones sencillas y protocolos claros para actualizar y mantener sus sistemas automatizados.

El futuro de la hiperautomatización: las startups liderarán el camino

La hiperautomatización es más efectiva para las empresas que comienzan desde cero. Las empresas establecidas, aunque a menudo están obstaculizadas por sistemas heredados, tienen la ventaja de tener presupuestos grandes y pueden contratar equipos extensos, lo que les permite abordar desafíos de maneras que las empresas más pequeñas simplemente no pueden igualar debido a la financiación limitada. Es por eso que creo que las startups, que están construyendo todo desde cero, impulsarán cada vez más la hiperautomatización como una forma de reducir los costos operativos.

Sin embargo, es importante que ambos bandos sean conscientes de las reacciones de los clientes. Si la automatización afecta negativamente la experiencia del cliente, ya sea por una mala implementación o simplemente por falta de demanda, eso es algo a considerar. Por ahora, los clientes miran con escepticismo los chatbots de IA, las respuestas automatizadas y muchas otras cosas que el servicio al cliente moderno puede ofrecer. Como resultado, forzar la automatización donde no es necesaria arriesga hacer más daño que bien.

Al final, recomendaría que las empresas traten la hiperautomatización como una iniciativa transversal, involucrando a todas sus divisiones para garantizar la mejor alineación con las necesidades reales de la empresa. En las startups más pequeñas, hay más espacio para la experimentación, pero para las empresas más grandes, esto significa establecer una supervisión estructurada para prevenir errores costosos.

Es importante recordar que la hiperautomatización no se trata solo de tecnología, se trata de crear un enfoque adaptable para los procesos empresariales, y aquellos que tengan éxito en esto obtendrán una ventaja significativa sobre sus competidores. La hiperautomatización es inevitable, pero sin la estrategia adecuada, puede crear más problemas de los que resuelve.