Los líderes de operaciones en distintos sectores están implementando nuevas herramientas y técnicas de automatización, paralelamente a planes a más largo plazo para la modernización de tecnologías de la información (TI), para digitalizar rápidamente el último tramo de sus procesos corporativos. Si las combinan con los avances en TI (incluyendo el desarrollo de software y microservicios ágiles) y en el campo del diseño organizacional (como plataformas de aprendizaje más robustas y la migración de una estructura de matriz tradicional a nuevas metodologías ágiles), los líderes de operaciones pueden rápidamente transformar sus operaciones en tecnologías (que ellos mismos posean, gestionen y mejoren continuamente), logrando reducir costos hasta en un sesenta por ciento de la mano de mejoras en calidad y puntualidad.
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Sin embargo, muchos equipos del área de operaciones y sus líderes sénior se fijan aspiraciones demasiado bajas y luego tienen que hacer un gran esfuerzo para lograr un impacto, incluso en sus primeros pasos a lo largo de este camino. Al no tener un objetivo claro y un mandato contundente de cambiar su modelo operativo, muchas empresas quedan atrapadas en un «purgatorio» de proyectos piloto: inversiones tentativas, poco impacto a escala y equipos que se dan por vencidos tras unos pocos proyectos aislados. Se focalizan únicamente en soluciones puntuales, en lugar de generar un verdadero motor de puesta en marcha y mejora continua.
Aplicar estas herramientas en forma aleatoria y sin coordinación no solo puede resultar en ineficiencias, sino que también puede generar un caos operativo: robots inestables que bloquean sistemas y procesos, un hervidero de procesos complicados que nunca son cuestionados o rediseñados adecuadamente, y gerentes que terminan sin poder gestionar a un grupo de trabajadores virtuales. Por otra parte, si se las gestiona adecuadamente y se las aplica en la secuencia correcta, estas herramientas son el primer paso para acelerar el rediseño continuo y basado en la tecnología de muchas áreas operativas, fortaleciendo la resiliencia de las operaciones y aumentando la productividad.
Para evitar estos fracasos tan comunes, las empresas deben llevar a cabo las siguientes acciones:
- Desarrollar un ciclo intuitivo de transformación de operaciones a tecnologías que ayude a los equipos de operaciones a entender cómo es un motor de mejora continua en un contexto de automatización y modelo operativo de ultima generación;
- Identificar los principales desafíos que los gerentes suelen enfrentar cuando procuran lanzar o acelerar el ciclo de transformación de operaciones a tecnologías; y
- Elaborar un manual efectivo a corto plazo para ayudar a que los gerentes puedan sortear estos desafíos, garantizar resultados sostenibles a corto y largo plazo, generar nuevas oportunidades para sus empleados, y cambiar su visión de la mejora continua dentro de la organización.
Si bien las empresas tienen un largo historial combinando tecnología y operaciones de manera iterativa, la mayoría de las instituciones continúan teniendo dificultades tanto con TI complejas como con operaciones complicadas, muy costosas y propensas al error.
La gestión lean y otros enfoques tendientes a la excelencia operativa son de gran utilidad para las operaciones, puesto que se centran en el cliente, eliminan desperdicios, mejoran la transparencia y crean una cultura que promueve la mejora continua. Aun así, si estos esfuerzos se dan en forma aislada, pueden verse limitados en gran medida por sistemas de TI que pueden llegar en forma tardía, costosa y compleja de gestionar. Mientras tanto, en el área operativa hay que lidiar con procesos que siguen siendo mayormente manuales y fragmentados.
Un panorama del futuro
Los cambios tecnológicos recientes —entre los que se destacan la minería de procesos, las herramientas de procesamiento de lenguaje natural, la robótica (tanto la automatización robótica de procesos, o RPA, como la automatización robótica de escritorio, o RDA), el aprendizaje automatizado accesible, la inteligencia artificial, las herramientas mejoradas para la gestión de gastos y los microservicios definidos por interfaces de programación de aplicaciones (API)—crearon repentinamente un nuevo abanico de posibilidades. Las empresas pueden modernizar sistemas complicados, automatizar pasos manuales y recuperar datos para análisis e insights con mayor rapidez para identificar y resolver las causas raíz de sus ineficiencias y demás problemas.
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Denominamos a este ciclo de mejora continua «transformar operaciones en tecnología». Es una manera sencilla de referirnos a la codificación de todos los pasos manuales y las reglas existentes en muchas áreas operativas, como también del manual de operaciones virtual que existe únicamente en las mentes de los integrantes críticos de un equipo operativo. El resultado es un conjunto de instrucciones codificadas que los bots automatizados pueden seguir, evaluar, actualizar y ejecutar en forma rápida y sencilla. Las herramientas automatizadas también permiten crear registros de auditoría y generar nuevos datos: tanto de abajo hacia arriba, para el procesamiento de un trabajo específico, como de arriba hacia abajo, para la manera de llevar a cabo los procesos. A su vez, esto permite más análisis, insights e impactos.
Las empresas pueden usar herramientas de visión artificial, minería de procesos y procesamiento de lenguaje natural para analizar otras fuentes de datos, como acciones de escritorio, archivos de registro y transcripciones de llamadas, y así capacitar a los operadores en tiempo real, junto con un alto nivel de detalle para futuras optimizaciones ad hoc y análisis de eliminación de causas raíz. Este enfoque pone en marcha un poderoso motor de mejora continua que los equipos en el área de operaciones pueden potenciar.
Si se la utiliza en el modo correcto, la combinación de estas herramientas y capacidades es revolucionaria. Sabemos de varias organizaciones de gran envergadura en diversas industrias que ya están encaminadas hacia el logro de eficiencias en el orden del cincuenta por ciento, o incluso más, en los próximos tres a cinco años. Por ejemplo, una institución financiera que utilizó este motor para reducir los costos de sus operaciones en el orden del cuarenta y cinco por ciento en el transcurso de dos años, ya va camino a lograr mayores ahorros y captar nuevas oportunidades de negocios. Otra institución financiera pudo rediseñar y automatizar sus operaciones globales para reducir sus costos en un cincuenta por ciento. También eliminó tareas duplicadas a gran escala y errores en sus procesos. En ambos casos, las instituciones destinarán parte de sus ahorros a financiar un proceso de cambio: del trabajo manual, y de bajo valor agregado, al servicio al cliente con alto valor agregado y basado en datos.
En un tercer caso, un banco automatizó el sesenta por ciento del ciclo de solicitudes de pago de sus clientes. Los clientes deben firmar estas solicitudes de pago. Por lo tanto, para poder procesarlas de manera directa y sencilla hacen falta varias capacidades de automatización. El banco aplicó el concepto de motor para aumentar reiteradamente el alcance y la efectividad del procesamiento automatizado de documentos. El flujo de trabajo resultó ser un factor habilitante clave: permitió la consolidación y el seguimiento de los volúmenes de operaciones, el registro de instancias de éxito y excepciones, y el suministro de datos valiosos para la gestión de capacidades y el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio a medida que las tareas manuales disminuían a lo largo del tiempo.
Este ciclo es posible solo a partir de los últimos años, gracias a los avances revolucionarios de la automatización y el aprendizaje artificial. El desarrollo de estas nuevas tecnologías es cada vez más veloz, y la cantidad de procesos que se pueden automatizar creció en forma exponencial. Ya no se trata simplemente del ingreso de datos, sino de procesos con una base de conocimiento mayor, como la generación de insights a partir de datos. El banco con operaciones globales que mencionamos en nuestro ejemplo automatizó partes importantes de la función de sus analistas financieros en la lectura de informes. Comparar ventas en las mismas tiendas, formular conclusiones y generar comentarios son algunas de tantas tareas que se pueden automatizar en gran medida.
¿Intentos fallidos?
En muchos casos, las áreas de operaciones pueden llegar a un punto de atascamiento en la mejora de sus procesos porque estos no están bien definidos. En caso de que sus procesos estén bien definidos, quizás no haya datos suficientes para identificar las causas raíz de un problema o detectar oportunidades de mejora. Por otra parte, una nueva plataforma que la empresa viene esperando por mucho tiempo podría traer aparejados cambios significativos en un área o proceso; por consiguiente, los equipos esperan hasta ver esos resultados en lugar de implementar mejoras hoy.
Al tener que optar entre varias prioridades, las empresas quizás no inviertan en el mapeo de procesos fundamentales y su microeconomía. O no ven un valor comercial significativo en automatizar el último tramo de sus procesos corporativos, quizás porque los procesos en cuestión no son frecuentes o requieren la participación de pocas personas en comparación al resto de los procesos. Incluso cuando estas empresas desarrollan una solución de automatización razonablemente completa, esta solución quizás es demasiado rígida para que se la pueda actualizar a medida que cambian las condiciones comerciales.
Estos gerentes están pasando por alto el costo total de una automatización incompleta. Por ejemplo, no tienen en cuenta las extensas sesiones de diálogo para ver cómo gestionar una excepción en particular. Estas excepciones pueden implicar personal sénior que «redescubre» el modo de enfocar una tarea, ensayo y error al trabajar con sistemas anteriores, proyectos que «rebotan» entre equipos que no están acostumbrados a gestionar actividades de menor volumen, más el riesgo y costo de corregir errores. A todo lo anterior se le agrega la inversión que implica seguir utilizando materiales de capacitación, cumplimiento y presentación de informes incompletos, desactualizados y posiblemente fuera de uso. Según las estimaciones de un cliente en el sector de seguros, esta clase de desafíos multiplica los costos operativos reales treinta veces en comparación con su valor estimado inicialmente.
The automation imperative
Maximizando el motor de la tecnología
Los líderes en el campo de la automatización tienen otra perspectiva. Las herramientas de automatización de procesos con documentación propia brindan una solución que suele tener un menor riesgo y costo que confiar en la memoria de una persona clave o volver a los procesos manuales de documentación. Al mismo tiempo, como las herramientas actuales de automatización permiten un retorno de la inversión lo suficientemente rápido, las empresas pueden implementar correctamente el mapeo y la instrumentación de procesos.
A medida que el proceso se implementa, genera datos sobre interrupciones en áreas cuyo desempeño es más lento y esto es el puntapié inicial para poner en marcha el motor de cambio de operaciones a tecnología. Por consiguiente, los ahorros no solo resultan de la eliminación del trabajo manual, sino también de gestionar equipos con una mejor perspectiva de los desafíos y la variabilidad del desempeño diario. Una empresa que incorpora el nivel de flexibilidad suficiente puede usar esta información para mejorar el proceso existente o eliminar los riesgos de futuros cambios en TI. Por lo general, las actualizaciones de las reglas que se necesitan para cambiar el proceso son muy sencillas y se aplican a procesos afines en forma inmediata. Además, no hace falta volver a capacitar al personal. Al no tener que realizar tareas repetitivas, los expertos se pueden focalizar en continuar mejorando el proceso y automatizar excepciones de menor volumen.
El banco con operaciones globales de nuestro ejemplo lo hizo muy bien. Al entender realmente la manera en que sus clientes y socios usaban sus servicios y datos, pudo activar nuevas eficiencias clave e innovar en modelos de negocios compartidos. Después de automatizar el procesamiento de las transacciones de sus clientes y sus plantillas, los ejecutivos del banco pudieron entender cabalmente las categorías y la frecuencia de las excepciones y los errores por cliente, tipo de transacción y producto. Utilizaron estos datos para comunicarse con sus clientes y explicarles cómo reducir sus costos por interacción, mejorar sus plantillas e incluso cobrar por actividades de integración para introducir procesos más sencillos. Este rediseño de los procesos que va más allá del «extremo a extremo» es cada vez más común: las empresas analizan el downstream y el upstream de las interacciones con sus clientes y sus conjuntos internos de datos.
Lograr la excelencia
Si bien este ciclo innovador de conversión de operaciones a tecnología es lo suficientemente simple para analizarlo ampliamente con equipos del área de operaciones, observamos varios desafíos comunes a cada paso del proceso.
En la etapa de presentación y revisión, para identificar oportunidades y lograr el compromiso del sector de TI es necesario lograr el nivel adecuado de granularidad, de manera que el titular del proceso pueda supervisar efectivamente los procesos y comprender el desempeño en cada uno de ellos. Esto no siempre sale bien. Con una granularidad demasiado elevada, las empresas se pierden oportunidades de automatización a causa de una excesiva cantidad de excepciones manuales. Cuando la granularidad es demasiado baja, la complejidad (y el caso de negocios resultante) puede parecer abrumadora.
La etapa de presentación debería comenzar en un nivel general en que se cuestione si las excepciones son necesarias. Identificar oportunidades para simplificar, reorganizar y estandarizar procesos—a la vez que se minimizan las excepciones—antes de explorar el próximo nivel de detalle. Eliminar variantes de bajo valor agregado es una gran oportunidad de mejora continua. Este trabajo se debe realizar en sprints rápidos, en lugar de intentar hacer un mapeo exhaustivo de todos los casos y las excepciones en la primera iteración.
En el rediseño basado en tecnología, lograr un proceso de base cero y tener las últimas tecnologías de automatización en mente ayudan a mantener las expectativas en alto. Unas pocas preguntas básicas permiten estructurar la tarea: ¿Qué nos impide digitalizar y automatizar los procesos de extremo a extremo? ¿Podríamos reducir las excepciones actuales y el procesamiento manual mediante actividades basadas en reglas? ¿Hace falta algún tipo de pensamiento complejo? ¿Alguna de las nuevas tecnologías de automatización nos pueden ayudar con esto? ¿Hace falta un nuevo front-end digital o un nuevo conjunto de inputs estructurados? ¿Hay obstáculos regulatorios en materia de políticas que impidan el procesamiento directo? Entender cada una de las barreras potenciales, junto con una perspectiva realista de la factibilidad y el esfuerzo necesarios, ayuda a priorizar acciones. Incluso cuando la digitalización insume algunos años, suele haber oportunidades de automatización a corto plazo que reducen el riesgo acumulativo y el costo de implementación de la iniciativa de digitalización, y hasta pueden resultar autofinanciables.
En el campo de la automatización y digitalización, hay desarrollos tecnológicos sorprendentes que están acelerando el recorrido hacia el impacto, y generando datos internos de los procesos que las empresas pueden usar para su mejora continua. Por ejemplo, los nuevos recursos y herramientas de automatización —algunos de los cuales nacen como iniciativas de una comunidad, como los foros de líderes en el campo de la automatización— hacen posible que las empresas resuelvan rápidamente algunos de sus desafíos comunes basándose en estándares comunes de configuración, mejores prácticas y plataformas de código abierto. También hay adaptadores ya existentes, o bien se los puede desarrollar para ser reutilizados e integrarlos a múltiples sistemas comunes de software corporativo. Por ejemplo, una empresa aseguradora logró una reducción aproximada de cinco meses en el tiempo de lanzamiento de su programa de automatización. En parte, este logro fue posible gracias a que supo aprovechar las mejores prácticas que había aprendido en un foro. A ello le sumó la correcta estructuración de sus equipos, y la organización correcta de su arquitectura y convenciones de nombres en TI desde el principio.
En lo que respecta al impacto y análisis de datos, los gerentes de operaciones deben tener un sentido de titularidad y urgencia para liderar con éxito sus operaciones como tecnología. Las herramientas avanzadas de automatización (a veces en consonancia con herramientas de minería de procesos y procesamiento de lenguaje natural) pueden ayudar a que los gerentes analicen más datos que los ejercicios de muestreo tradicionales—señalando posibles oportunidades, sugiriendo prioridades y facilitando el monitoreo continuo. Los objetivos de desempeño se deberían calibrar en consecuencia para luego pasar a todos los niveles de la organización y que el equipo de operaciones asuma su titularidad.
Con este motor de rediseño en marcha, las organizaciones pueden dar rienda suelta a sus más altas aspiraciones. Las reducciones revolucionarias en costos, los aumentos en la confiabilidad y en las capacidades de cara al cliente son apenas el puntapié inicial de lo que las organizaciones pueden lograr.