La hiperautomatización de procesos es una de las claves para la reducción de costes y la optimización de la producción en las empresas.
Dentro de los procesos de transformación digital, la automatización marca un punto de inflexión para el éxito de muchos negocios. El uso de tecnología para la hiperautomatización tiene un efecto transformador. Esto se traduce en un impulso positivo clave para muchas empresas.
Lo curioso, es que muchos negocios aún no son conscientes de ello.
Creen que es algo solo al alcance de unos pocos. Que solo sectores hiper tecnologizados pueden aprovecharlo. O que únicamente las grandes compañías pueden implementar este tipo de procesos.
Sin embargo, la realidad es que está al alcance de negocios de diferentes tamaños y sectores.
Para que tengas una idea más clara sobre ello, en Inboost Marketing vamos a mostrarte qué es y cuáles son sus ventajas. Y también algunos ejemplos de hiperautomatización en diversos campos y sectores.
¿Qué es la hiperautomatización?
La hiperautomatización consiste en la automatización de procesos repetitivos mediante tecnologías avanzadas para lograr una mayor eficiencia, ahorrar tiempo y abaratar costes.
La implementación de tecnologías para la automatización acelera procesos, los simplifica y minimiza (en algunos casos incluso evita) el riesgo de errores. De esa manera esos procesos que eran lentos y complejos se hacen con más rapidez y eficacia.
¿Y cuáles son las tecnologías claves para la hiperautomatización?
- Automatización robótica de procesos o RPA. Permite a las personas crear robots o bots digitales mediante la observación de los procesos digitales realizados por humanos. Estos pueden aprender, imitar y ejecutar procesos digitales o empresariales basados en reglas.
- Machine learning. Permite que sin procesos de programación previa los ordenadores, mediante la tecnología de algoritmos, puedan realizar por sí mismos tareas complejas para los humanos.
- Inteligencia artificial o IA. Permite a las máquinas aprender de los humanos y tomar decisiones así como resolver problemas.
- Big Data. Es capaz de almacenar, analizar y gestionar datos masivos procesándolos a gran velocidad para detectar patrones y tendencias incipientes para realizar predicciones con un elevadísimo grado de acierto y crear soluciones óptimas ante diferentes problemáticas o casos.
Diferencias entre automatización e hiperautomatización
Automatización e hiperautomatización se diferencian en el tipo de tecnologías que utilizan para optimizar la realización de procesos repetitivos.
La automatización se sirve de tecnologías sencillas o simples mientras la hiperautomatización se basa en el uso de tecnologías avanzadas. Es decir, las primeras necesitan la intervención humana, la segunda puede hacerse tanto de forma atendida por humanos como desatendida.
Ventajas de la hiperautomatización de procesos
- Rapidez, ya que permite acelerar tareas complejas o repetitivas que realizadas por humanos o manualmente serían o bien muy lentas, o bien en la práctica imposibles de ejecutar.
- Mejora el rendimiento de la plantilla y su motivación al liberarlos de procesos repetitivos y emplear sus habilidades, conocimientos y talentos de forma más efectiva para el éxito de la empresa.
- Permite identificar nuevas oportunidades para el negocio y predecir comportamientos así como realizar análisis predictivos de modo que ayudan a tomar mejores decisiones para la empresa.
- Mejora la productividad y contribuye a la reducción de costes en la compañía.
- Reduce la posibilidad de errores y proporciona una mayor calidad en los procesos o servicios.
- Permite ahorrar dinero gracias a la disminución de costes operativos.
Estas son las más destacadas. Pero no son las únicas.
Ejemplos de hiperautomatización
En la práctica, ¿para qué sirve la hiperautomatización a las empresas? ¿Qué procesos automatizados pueden realizar con el uso de tecnologías avanzadas?
Vamos a ver una batería de ejemplos de hiperautomatización para diferentes sectores. Por supuesto, no están todos porque hay muchos más procesos que se pueden realizar.
- Recopilación, comparación, cotejo de datos coincidentes y análisis de datos en investigación médica y farmacológica para procesar de forma más rápida y eficaz los datos de estudio.
- Extracción de datos de documentos en el sector financiero para su mejor gestión.
- Simplificar y mejorar la gestión de almacenes logísticos mediante la gestión de datos.
- Optimizar la entrega de pedidos de paquetería con el envío automático de mensajes al receptor para avisar de la hora aproximada de entrega o sobre cualquier incidencia.
- Mejorar la atención al cliente mediante bots u otras herramientas. No solo para darles respuesta, también para identificar de qué manera solucionar sus problemas o mejorar las experiencias de compra.
- Optimizar el espacio de almacenaje en una nave logística o almacén industrial.
- Cotejar cantidades masivas de datos de facturas y albaranes para comprobar las coincidencias así como para detectar pequeños y grandes errores.
- Gestionar la reserva de transportes incluso si se dispone de diferentes puntos medios y tecnologías de venta de billetes.
- Analizar y obtener conclusiones rápidas de encuestas y formularios.
- Gestión de recursos humanos, recopilación de datos de tareas realizadas, horas extra, objetivos alcanzados y demás para la gestión rápida de nóminas.
- Organizar calendarios y horarios de trabajo de forma eficiente para la empresa y justa para todos los miembros de la plantilla.
