Por Alan M. Lerner (*)
El escenario global actual no enfatiza la preponderancia ni el impacto de una tecnología particular sino, más bien, el rol transformador que la digitalización está teniendo en los procesos, la estrategia y la cultura organizacional. En la última encuesta realizada por la consultora y auditora KPMG (2017), se observaron las siguientes conclusiones:
1. Si bien atender el fenómeno de la digitalización constituye una prioridad competitiva clave para las organizaciones, no logran hallar un punto de partida claro para implementar iniciativas.
2. El foco de la digitalización aún se centra en beneficios tácticos (ejemplo: reducción de costos, de plantilla y de costos operativos de procesos).
3. En relación al año 2016, las organizaciones están dejando de identificar restricciones / limitaciones en sus TIC como barrera frente a la digitalización; la complejidad, no obstante, subyace en decidir cómo emplear la tecnología para brindar soporte a iniciativas estratégicas.
4. Si bien la automatización robótica de procesos o RPA (Robotic Process Automation por sus siglas en inglés) es la alternativa más clara para reducir costos, las organizaciones están demostrando mayor interés por la automación cognitiva (también conocida bajo el fenómeno de Machine Learning / inteligencia artificial).
5. Las organizaciones requieren una visión centrada en la gestión como medio para optimizar los beneficios de la digitalización, así como también, las habilidades necesarias para capitalizarlos internamente.
En línea con estos resultados, cabe resaltar las principales barreras que atentan contra estos cambios (falta de visión estratégica, incertidumbre respecto de dónde iniciar el proceso hacia la digitalización, carencia de habilidades en la organización).
En el plano de la industria, puede contemplarse que, globalmente, Servicios Financieros (63%) y Telecomunicaciones (28%) se encuentran liderando los esfuerzos de digitalización. Esto demuestra la relevancia estratégica de la tecnología como medio para alcanzar la diferenciación en industrias ampliamente comoditizadas.
Asimismo, cabe destacar que las áreas funcionales de Finanzas (65%) y Data & Analytics (56%) son las que mayor enfocan sus inversiones en disrupción digital, afectando significativamente el compromiso de gerentes de unidades de negocio y altos ejecutivos (principales responsables de liderar estas iniciativas). En el plano del liderazgo, se espera que la digitalización contribuya y permita robustecer la colaboración en la organización. Para ello, y para lograr mayor agilidad intra-organizacional, resultará clave:
• Reducir el tiempo invertido en tareas transaccionales y operacionales para liberar mayor tiempo a la colaboración.
• Mejorar el ownership y accountability cross-funcional para los proyectos e iniciativas de negocio, realizando hincapié en la planificación.
• Optimizar los esfuerzos por identificar de qué manera cada función involucrada puede colaborar en resolver problemáticas clave, tales como la comunicación y el trabajo en equipo.
• Involucrar más recursos y personal a estas iniciativas desde la generación de ideas, hasta la resolución de problemas, así como también, comprometer a los clientes para participar de estas iniciativas (ejemplo: vía plataformas de crowd-sourcing).
Alan M. Lerner
Clima optimista
En línea con esta visión, cabe destacar que el cambio continuo que afecta a las compañías de tecnología acompaña este proceso. En la última encuesta instrumentada por KPMG (The disruptors are the disrupted. Disruptive technologies barometer: Technology sector, 2017), 580 ejecutivos senior de compañías de tecnología (en 16 países) revelan actitudes optimistas respecto del impacto de la disrupción tecnológica. Asimismo, manifiestan cierta falta de capacidad / cultura organizacional para comprender el impacto que estas tecnologías tendrán. Puntualmente, es importante el hecho de que estas tecnologías pueden generar impacto en áreas tales como: a) experiencia de cliente; b) mejoras en el modelo de negocio de la organización; c) capacidad para resolver problemáticas operacionales complejas. Como resultados claves, se destacan:
1. Los líderes de las organizaciones tecnológicas admiten que sus compañías no se encuentran enteramente preparadas para el impacto de la digitalización. Si bien es cierto que gran parte de los encuestados siente que la disrupción posee un efecto positivo en términos de posibilitar alcanzar nuevos mercados y crear modelos operativos más flexibles (combinando servicios cloud, de data & analytics y de pagos digitales), los ejecutivos también temen que esta flexibilidad abra las puertas a nuevos competidores fuera del sector. Actualmente, muchas organizaciones como Amazon, Google y Microsoft han aprovechado esta visión para diversificar su portafolio de soluciones de valor.
2. El sector de alta tecnología está invirtiendo en una amplia gama de tecnologías disruptivas, apostando a incrementar la efectividad operativa y mejorar la experiencia de cliente. La combinación de tecnologías tales como internet de las cosas y data & analytics está reduciendo la brecha necesaria para alcanzar los objetivos de productividad y mejorar la experiencia del cliente. El uso de inteligencia artificial y software de automatización robótica para gestionar transacciones, predecir necesidades del cliente y priorizar proyectos que impulsen el crecimiento de estas tecnologías se está tornando crítico en la agenda de los ejecutivos de tecnología.
3. Las compañías de alta tecnología aún tienen dudas sobre qué tecnologías disruptivas oficiarán como agentes de cambio en un mercado cambiante. Entre la realidad virtual / realidad aumentada, la impresión 3D y la robótica, resulta complejo definir la ecuación que maximice las utilidades derivadas de este tipo de iniciativas. No obstante, es cierto que resulta fundamental emplear indicadores críticos de desempeño para monitorear la utilización de los recursos detrás de estas inversiones, comprendiendo cómo estas TIC asisten en la reducción de costos operativos y en la mejora de la experiencia de cliente.
4. Las tecnologías disruptivas no se encuentran priorizadas en la cima de la agenda de los líderes de la industria. En este sentido, dado su potencial transformador, se está tornando cada vez menos común que este porfolio de iniciativas dependa exclusivamente del área de Tecnología Informática. En este sentido, resulta fundamental contar con patrocinio de la alta dirección, principalmente, al momento de encarar decisiones de inversión. La agilidad estratégica para encarar estas iniciativas actuará como ingrediente fundamental en un mundo en donde los tiempos son breves y la capacidad de fracasar rápido oficia de aliado. Finalmente, otro punto de dolor radica en la disponibilidad de personal calificado para capitalizar el conocimiento y tomar las decisiones con el timing adecuado; representará un desafío fundamental en el camino hacia el éxito a partir de la flexibilidad.
RPA como alternativa disruptiva
Las tecnologías digitales han evolucionado de tal forma, que a través de la utilización de robots e IA, se pueden ejecutar procesos transaccionales, de aprendizaje y razonamiento como lo haría cualquier ser humano. El cambio dramático que ha sucedido a través del tiempo lo evidencia perfectamente.
Resulta clave que las organizaciones comiencen a ser conscientes del valor agregado que cualquier tecnología de gestión disruptiva podría aportar al negocio. Las tecnologías digitales están cambiando lo que hacemos y como lo hacemos, y de esta forma se transforman en la influencia más significativa desde la revolución industrial con beneficios antes impensados.
Estamos cada vez más inmersos en el marco de una economía de servicios en donde las características salientes de la propuesta de valor de las organizaciones deben rondar atributos tales como: adaptable, ágil, escalable, con decisiones basadas en datos, orientación a la experiencia del cliente, optimizando costos, entre otras.
Ante este escenario, las organizaciones están comenzando a vislumbrar un cambio a partir de RPA (Robotic Process Automation). RPA es un software para ejecutar actividades que normalmente son ejecutadas por humanos. Una vez configurados, estos “robots” ejecutan una secuencia de actividades siguiendo un conjunto de instrucciones y reglas. Herramientas avanzadas de RPA incluyen procesamiento de lenguaje natural y habilidades de aprendizaje cognitivo. Entre los beneficios claves de esta tecnología, RPA tiene el potencial de:
• Impactar múltiples funciones de negocio. Se estima que el ahorro para las funciones de TI puede alcanzar hasta 60%;
• Reducir significativamente los costos de transacción derivado de gestiones operativas;
• Facilitar acceso a herramientas transformacionales que pueden combinar conocimiento de negocio, de procesos y de la industria en soluciones creativas y disruptivas a problemas cotidianos;
• Brindar información adicional para respaldar un proceso de toma de decisiones más rápido;
• Generar relaciones más sólidas y receptivas con los clientes sobre temas clave;
• Ayudar a la colaboración, fomentando asociaciones más sólidas y mejorando la responsabilidad cross-funcional de las iniciativas del negocio.
Los factores claves que impactan la adopción son diversos: nivel del cambio/impacto, datos (estructurados vs desestructurados), costos, cronogramas de desarrollo / implementación y horizonte en la realización de beneficios. En la imagen que figura a continuación, puede vislumbrarse la evolución de los paradigmas detrás de RPA:
1. En un nivel inicial, se apunta a la automatización básica de procesos, empleando tecnologías basadas en workflows o macros de Excel. Más allá de las implicancias técnicas de este tipo de tecnologías menos complejas, tanto la organización de IT como las áreas de negocio deben hallarse listas para encarar este proyecto de adopción.
2. En un segundo nivel, yace la automación avanzada de procesos, apuntando al procesamiento de datos no estructurados. Aquí, el potencial de big data, analytics y otras herramientas predictivas resulta clave para identificar patrones de negocio claves y aportar valor a la gestión ejecutiva.
3. Finalmente, en su nivel más avanzado, se vislumbra la automación cognitiva, en donde las firmas comienzan a invertir esfuerzos en el entrenamiento de robots para ejecutar actividades transaccionales. El entrenamiento incluye reconocimiento y procesamiento de lenguaje natural, auto-aprendizaje y aprendizaje basado en evidencia, entre otros.
Algunas características de los tres niveles de automación (es la automatización industrial mediante el uso de sistemas o elementos computarizados y electromecánicos para controlar maquinarias o procesos industriales) son las siguientes:
1. Automación básica de procesos:
• Automación de transacciones;
• Trabaja con datos estructurados y parámetros definidos;
• Robots actúan de forma autónoma;
• Trabajan en la camada de presentación;
• Fácil diseño, tests rápidos e implementación con baja inversión;
• Factor humano reemplazado;
• Proveedores: Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, Redwood
2. Automación avanzada de procesos:
• Incorpora el trabajo con datos desestructurados y soporta elementos de auto aprendizaje;
• Permite la captura de conocimiento tácito de procesos y lo aplica en el aprendizaje;
• Basado en evidencias, utiliza la alta probabilidad de resultados deseados;
• Disponibilidad de alto volumen de datos para modelar escenarios;
• Acelera el análisis humano;
• Proveedores: IPSoft, Arago, Ignio, Workfusion
3. Automación cognitiva:
• Algoritmos avanzados permiten automación de procesos de naturaleza cognitiva;
• Soluciones incorporan capacidades de auto aprendizaje avanzado;
• Pueden generar hipótesis cognitivas y analytics predictivo avanzado;
• Plataformas de alta inversión y largos plazos de implementación;
• Reduce el error humano;
• Proveedores: Watson, Holmes, Amelia, Celaton
Como próximos pasos en este sendero de complejidad, vertiginosidad y disrupción, resulta recomendable trabajar sobre las siguientes líneas de acción:
1. Comenzar en pequeño pero pensar en grande: identifique procesos con los cuales definir una prueba de concepto (POC – Proof of Concept) para comenzar a testear la funcionalidad de RPA.
2. Pruebe, seleccione, entrene y escale: en este orden, evalúe, en función de los resultados obtenidos en las pruebas piloto, la impronta de implementar RPA, escalando en función de resultados favorables obtenidos y ajustando de acuerdo a los desvíos / incidencias registrado en las pruebas efectuadas.
3. Involucre el área de TI desde el inicio: sin la asistencia del área de TI, será complejo obtener resultados concretos; esta iniciativa deberá enmarcarse en el portafolio de proyectos estratégicos de las áreas de Tecnología de las organizaciones.
4. Tecnología, proceso y dato deben ser evaluados como parte integral de la estrategia. Esto implica que será relevante contar, tanto el proveedor de la solución tecnológica (si se decide obtener de manera externa), así como también, con procesos robustamente mapeados, definidos y detallados a nivel funcional. En este sentido, resulta más que recomendable definir una Oficina de Transformación de Procesos (una PMO – Project Management Office aumentada) con capacidad de gestión y de seguimiento, a efectos de monitorear el trabajo integral de los actores y reportar directamente al CIO sobre los avances obtenidos.
5. Consiga el buy in de los ejecutivos: obtener el patrocinio de la alta dirección será clave en el ámbito de una iniciativa estratégica como esta. Para esto, es esencial abordar un Business Case (Caso de negocios) que se nutra de KPI claves más allá de retornos comunes y corrientes. Será básico identificar aspectos tales como: a) cantidad de FTE (Full Time Equivalents) que se reducirían como resultado de la implementación; b) ahorro de costos medidos como % de la facturación; c) impacto en EBIT/EBITDA; d) otros indicadores típicos tales como ROI (Retorno sobre la Inversión), VAN (Valor Actual Neto), PRD (Periodo de Repago Descontado), etc.
En conclusión, si bien no existe una receta para el éxito en proyectos de este calibre, es necesario comprender que, para alcanzar el éxito, será necesario definir esfuerzos más allá de la tecnología, generando un cambio de mentalidad cultural ante este tipo de iniciativas, bregando por comprender su naturaleza, impacto y consecuencias para la salud financiera y operativa del negocio.
(*) Gerente Senior de Management Consulting de KPMG Argentina.
Fuentes:
• KPMG (2016). The disruptors are the disrupted. Disruptive technologies barometer: Technology sector.
• KPMG (2017). Building solutions for digital disruption: KPMG Global Insights Pulse Q1.
• KPMG (2017). Governing the bot revolution: how centralized controls stops ad–hoc RPA deployment and drives true transformation.
• KPMG (2017). The REFM outsourcing landscape: 2017 Global Outsourcing Pulse Survey.
