¿Automatizar el proceso — o automatizar el problema?
Hay una pregunta que ha cobrado fuerza con el avance de la automatización y, especialmente, de la inteligencia artificial:
Si una actividad puede ser realizada por tecnología, ¿sigue teniendo sentido mantenerla en manos de una persona?
La pregunta es legítima.
Pero quizá esté empezando por el lugar equivocado.
Antes de decidir qué automatizar, existe otra cuestión:
¿La organización comprende suficientemente bien aquello que pretende automatizar?
Esa diferencia puede determinar si la tecnología aumentará la capacidad de la organización — o simplemente hará que un problema existente ocurra más rápido.
El proceso diseñado y el proceso que realmente ocurre
Los procesos rara vez funcionan exactamente como aparecen en diagramas de flujo, procedimientos o sistemas.
En la operación real, las personas conocen las excepciones.
Saben a quién llamar.
Mantienen controles paralelos.
Anticipan problemas.
Interpretan situaciones que no estaban previstas.
Crean atajos.
En muchos casos, lo que parece ser capacidad del proceso es, en realidad, la capacidad de las personas para compensar sus limitaciones.
Eso no significa necesariamente que estén ejecutando el proceso de manera inadecuada.
El desvío puede contener información.
Cuando alguien crea una hoja de cálculo paralela, evita una etapa o consulta siempre a determinada persona antes de tomar una decisión, allí existe una señal.
La pregunta de gestión no debería ser solamente:
“¿Por qué no se sigue el proceso?”
Tal vez sea más útil preguntar:
“¿Qué tuvieron que aprender, agregar o sortear las personas para que este proceso funcionara?”
Porque automatizar antes de comprender esta diferencia puede significar transformar una fragilidad operativa en una fragilidad automatizada.
Estandarizar no es lo mismo que automatizar
La estandarización y la automatización suelen aparecer juntas en las discusiones sobre eficiencia.
Pero no son lo mismo.
Estandarizar significa establecer una forma suficientemente consistente de realizar determinada actividad.
Automatizar significa transferir parte de su ejecución a una tecnología.
Un proceso puede estar estandarizado y continuar siendo ejecutado por personas.
También puede estar parcialmente automatizado.
O puede haber actividades en las que automatizar simplemente no genere suficiente beneficio para justificar el costo, la complejidad o el riesgo.
Por eso, la existencia de un estándar no debería producir automáticamente la conclusión de que existe una oportunidad de automatización.
Del mismo modo, la posibilidad técnica de automatizar algo no significa que deba automatizarse.
La pregunta no es solamente:
“¿Es posible?”
También necesitamos preguntar:
“¿Tiene sentido?”
La inteligencia artificial amplió esta frontera
La automatización tradicional funciona particularmente bien cuando las entradas, reglas, salidas y excepciones pueden definirse suficientemente.
Si ocurre determinada condición, se ejecuta determinada acción.
Las herramientas de workflow, las integraciones entre sistemas, RPA y las plataformas de automatización han ampliado enormemente esta capacidad.
La inteligencia artificial agrega otra capa.
Permite trabajar con lenguaje, información menos estructurada, reconocimiento de patrones y situaciones que no necesitan estar descritas íntegramente de antemano mediante una secuencia rígida de reglas.
Esto amplía significativamente aquello que puede recibir apoyo tecnológico.
Pero no transforma la incertidumbre en certeza.
Tampoco elimina el contexto, el riesgo, las consecuencias o la responsabilidad.
Una IA puede producir una respuesta plausible ante una situación nueva.
Puede combinar información y sugerir alternativas incluso cuando nunca haya encontrado exactamente ese escenario.
Eso es diferente de afirmar que toda situación nueva puede delegarse a ella con el mismo nivel de confianza.
Cuanto más alejada esté una situación de patrones conocidos, cuanto menos contexto esté disponible y cuanto mayores sean las consecuencias de una decisión, más importante será evaluar cómo deben combinarse la tecnología y el juicio humano.
¿Qué debe seguir siendo humano?
Tal vez esa tampoco sea la pregunta correcta.
Porque sugiere una división permanente:
por un lado, tareas de las máquinas;
por otro, tareas de las personas.
Esa frontera seguirá cambiando.
Actividades que ayer exigían intervención humana hoy pueden automatizarse.
Actividades que hoy dependen fuertemente de personas podrán recibir niveles crecientes de apoyo tecnológico.
Por eso, una discusión más útil puede ser:
¿Cuánto de esta actividad podemos delegar a la tecnología sin perder el contexto, el juicio y la responsabilidad necesarios para producir una buena decisión?
En algunas situaciones, la tecnología podrá ejecutar prácticamente todo el proceso.
En otras, podrá preparar información, identificar patrones o recomendar alternativas mientras una persona decide.
También existirán situaciones en las que la participación humana seguirá siendo predominante.
No porque el ser humano sea, por definición, mejor ante cualquier novedad.
Las personas también interpretan el presente a partir de experiencias, referencias y patrones construidos en el pasado.
La diferencia aparece, entre otros aspectos, en la posibilidad de percibir que el propio contexto cambió, buscar información que todavía no está disponible para el sistema, cuestionar premisas, redefinir el problema y considerar consecuencias organizacionales que superan la tarea aislada.
Y existe además una dimensión que no debería desaparecer de la discusión:
responsabilidad.
Una recomendación producida por tecnología no elimina la necesidad de que la organización defina quién responde por las consecuencias de esa decisión.
Automatizar es una decisión de gestión
Esta cuestión apareció de forma muy concreta en una conversación reciente con alguien que trabaja justamente del otro lado de este desafío: desarrollando automatizaciones y agentes de inteligencia artificial.
Al hablar sobre proyectos en organizaciones cuya operación todavía necesita ser comprendida, surgió una dificultad muy práctica: antes de automatizar, es necesario descubrir cómo ocurre realmente el trabajo.
No solamente cómo debería ocurrir.
Es necesario comprender el proceso, sus excepciones, los conocimientos que las personas agregan a la ejecución y las decisiones que dependen del contexto.
La observación resulta interesante precisamente porque proviene de quien trabaja con la tecnología.
Revela que el mapeo de procesos y la automatización no están en lados opuestos de la transformación.
Cuanta más capacidad tecnológica tenemos para automatizar, más importante puede volverse comprender aquello que estamos a punto de entregar a la tecnología.
La herramienta puede ejecutar a enorme velocidad aquello que fue diseñado.
Pero la velocidad, por sí sola, no corrige un diseño equivocado.
La discusión sobre automatización frecuentemente comienza por la herramienta.
¿Qué plataforma utilizar?
¿Qué proceso automatizar?
¿Dónde aplicar inteligencia artificial?
¿Cuánto tiempo se ahorrará?
Son preguntas importantes.
Pero quizá deban aparecer después.
Antes de ellas, necesitamos comprender el trabajo.
¿Qué ocurre realmente?
¿Dónde existe repetición?
¿Dónde están las excepciones?
¿Qué decisiones dependen del contexto?
¿Qué información es necesaria?
¿Cuál es el riesgo de una decisión inadecuada?
¿Cuáles son sus consecuencias?
¿Quién responde por ella?
Solo después de eso tiene sentido elegir cuánto estandarizar, cuánto automatizar, dónde utilizar inteligencia artificial y dónde preservar o reforzar el juicio humano.
Estandarización, automatización, IA y juicio humano no son peldaños de una escalera
Existe una representación tentadora:
primero estandarizamos.
Después automatizamos.
Cuando aparece variabilidad, utilizamos inteligencia artificial.
Cuando surge algo realmente complejo, lo dejamos para las personas.
Es una imagen simple.
Y precisamente por eso puede ser peligrosa.
Estas capacidades no forman necesariamente una escalera.
Pueden coexistir en el mismo proceso.
Una etapa puede estar rígidamente estandarizada y automatizada.
Otra puede utilizar IA para interpretar información.
Una tercera puede exigir validación humana.
Y una cuarta puede seguir dependiendo esencialmente del juicio.
El diseño adecuado depende de previsibilidad, contexto, riesgo, consecuencia y responsabilidad.
La tecnología no elimina la necesidad de gestión.
Aumenta la cantidad de elecciones que la gestión necesita hacer.
Enxergar antes de automatizar
Aquí es donde el Ciclo de Gestión Power 4P ayuda a organizar la discusión.
ENXERGAR significa observar el proceso que realmente ocurre — no solamente el que está documentado.
ENTENDER exige comprender por qué existen desvíos, excepciones, controles paralelos y decisiones humanas.
ESCOLHER significa decidir conscientemente qué debe estandarizarse, automatizarse, apoyarse con IA o permanecer bajo mayor juicio humano.
EXECUTAR transforma esa elección en un nuevo diseño de trabajo.
EVIDENCIAR verifica si el cambio realmente aumentó la capacidad, la calidad, la productividad o los resultados — y qué consecuencias produjo.
EVOLUIR utiliza esas evidencias para revisar continuamente el propio sistema.
En este recorrido, Pessoas, Processos, Produtos/Serviços y Rentabilidade dejan de ser dimensiones aisladas.
Una automatización modifica el proceso.
Cambia el trabajo de las personas.
Puede afectar la experiencia o la calidad del producto y del servicio.
Y necesita producir una relación económicamente justificable entre inversión, capacidad, riesgo y resultado.
Automatizar más no significa necesariamente evolucionar más
La automatización y la inteligencia artificial amplían extraordinariamente aquello que las organizaciones pueden hacer.
La cuestión no es reducir esa posibilidad.
Es utilizarla con discernimiento.
Tal vez una organización tecnológicamente madura no sea aquella que automatiza todo lo que consigue automatizar.
Puede ser aquella que comprende suficientemente bien sus procesos para decidir dónde la tecnología aumenta la capacidad — y dónde todavía necesita contexto, supervisión, juicio o responsabilidad humana.
Porque la velocidad es capacidad cuando avanzamos en la dirección adecuada.
Cuando no lo hacemos, la velocidad solamente reduce el tiempo necesario para llegar al lugar equivocado.
Por lo tanto, antes de preguntar cuánto podemos automatizar, quizá exista una pregunta más importante:
¿Comprendemos suficientemente bien aquello que estamos a punto de acelerar?