Claves para automatizar procesos de forma real y efectiva

En el mercado actual, muchas empresas ya invierten en automatización de procesos, pero pocas logran una automatización real. ¿Por qué? Porque automatizar no consiste únicamente en implantar soluciones aisladas, sino en construir una arquitectura flexible que permita que distintas tecnologías trabajen de forma coordinada y se integren con los sistemas que la empresa ya utiliza.

Y es que, en la práctica, rara vez un solo producto o tecnología es capaz de automatizar un proceso de principio a fin. Por ejemplo, pensemos en una empresa de logística que quiere mejorar su proceso de gestión de incidencias. Puede implantar un portal para que los clientes reporten problemas, pero si ese portal no está conectado con el gestor documental que almacena los albaranes, con el RPA que verifica la trazabilidad de los envíos, con el BPM que coordina las tareas del equipo de operaciones y con el CRM donde se centraliza la relación con el cliente, el resultado no es automatización, sino una colección de sistemas desconectados que generan más fricción que eficiencia.

Para afrontar este reto, cobra relevancia la figura del integrador de sistemas y contar con una Plataforma de Servicios que integre las tecnologías de automatización entre sí y con el conjunto de sistemas existente en el cliente para automatizar de punta-a-punta todos los procesos de negocio empresariales. 

Esa suite debería incluir módulos especializados que cubren las principales necesidades en automatización: gestión documental (con soluciones como Alfresco y DocuWare), firma digital, factura electrónica, BPMs para orquestar procesos, herramientas de portales web e intranets (como Liferay) y RPAs para automatizar tareas repetitivas. Todo ello se integra de forma natural con sistemas ya existentes en las organizaciones como ERPs, CRMs, bases de datos y aplicaciones verticales.

La IA abre nuevas posibilidades de automatización

En plena entrada de la IA en los entornos corporativos, las plataformas de servicios deben evolucionar e incluir módulos de inteligencia artificial con tecnología de Intelligent Document Processing (IDP), para ampliar los casos de uso que ya estábamos abordando y abrir nuevas posibilidades de automatización que hasta hace poco eran impensables.

IDP permite la captura inteligente de datos de documentos, correos e imágenes complejas —incluso con texto manuscrito—mediante algoritmos de deep learning, y convertirlos en datos estructurados con una alta precisión.

A diferencia de los sistemas tradicionales de captura, no solo extrae información, sino que entiende el contenido. Puede interpretar el contexto, identificar automáticamente el tipo de documento (autoclasificación), y dividir archivos complejos que contienen varios documentos distintos (autosplit). Todo esto sucede sin intervención humana y en cuestión de segundos, lo que permite automatizar tareas que hasta ahora requerían intervención humana. 

Casos de uso

• En recursos humanos, cuando llega la documentación de un nuevo empleado, el sistema puede identificar si se trata de un contrato, un DNI o un certificado, archivarlo correctamente y alertar si falta algún archivo.

• En finanzas, si se recibe en un mismo documento facturas, albaranes y pedidos, el sistema es capaz de identificar cada uno, separarlos y clasificarlos automáticamente en sus correspondientes archivadores para que continúen el proceso: identificar al proveedor, validar los importes y lanzar directamente el flujo de aprobación interno.

• En logística, el escaneo de documentos físicos permite separar automáticamente los albaranes, asociarlos al número de envío y vincularlos al expediente digital correspondiente.

• En atención al cliente, los correos entrantes con documentación adjunta pueden ser clasificados y procesados automáticamente según el contenido, iniciando el tratamiento del caso sin demoras.

Además, la tecnología IDP es fundamental para integrar con éxito la IA en la empresa, ya que transforma información no estructurada en datos fiables que alimentan los sistemas y ayuda a resolver retos asociados a la gestión y gobernanza del dato. Al organizar y enriquecer estos datos, facilita el funcionamiento de modelos avanzados como los LLMs, capaces de comprender el lenguaje natural humano, y de arquitecturas RAG, que combinan esa comprensión con el acceso a datos internos para ofrecer respuestas precisas, fundamentadas y adaptadas al contexto del negocio.

Por ejemplo, un equipo directivo puede preguntar a una IA conversacional como ChatGPT lo siguiente: "¿Qué variables explican la caída de ingresos en la división industrial en el último año?"

Y recibir una respuesta generada a partir de informes de ventas, datos de soporte y atención al cliente, evolución del mercado y comentarios internos, resumida en una recomendación clara.

En definitiva, la automatización no pasa únicamente por implantar soluciones tecnológicas. Automatizar de forma real y efectiva implica entender los procesos de cada empresa, detectar sus cuellos de botella y aplicar la estrategia adecuada, con tecnologías integradas y compatibles con el ecosistema tecnológico ya existente en las empresas.

Por otro lado, la inteligencia artificial ha elevado ese potencial: ya no solo automatiza tareas, sino que es capaz de interpretar y entender la información, emplear razonamientos y aportar recomendaciones basadas en los datos que tienen las empresas.

Una evolución que permite a las organizaciones ser más ágiles, precisas y eficientes. Porque, al final, el verdadero valor de la automatización está en hacer más con menos.