Las 3 formas en que se puede automatizar el trabajo

Estamos en un punto de inflexión interesante con respecto a cómo y dónde se hace el trabajo. Como líderes y gerentes empresariales, somos cada vez más capaces de contratar una fuerza laboral que sea una combinación de virtual e in situ, a tiempo parcial y completo, permanente y contingente. Pero justo cuando hemos determinado las rutinas de gestión preferidas, está surgiendo un panorama completamente nuevo con las opciones tecnológicas fundamentales para el trabajo y, posiblemente, para su modelo de negocio: la automatización del trabajo. ¿Cómo, cuándo y dónde deberían pensar los líderes en aplicar las distintas tecnologías de automatización a sus negocios?

Actualmente hay tres factores tecnológicos que permiten la automatización del trabajo: la automatización robótica de procesos, la automatización cognitiva y la robótica social. Cada tecnología se adapta a un tipo de trabajo diferente y tiene diferentes implicaciones según el trabajo que se vaya a realizar, como se describe en el siguiente gráfico.

La más simple y madura hasta ahora es la automatización robótica de procesos. Se puede utilizar para automatizar tareas rutinarias, de gran volumen y de baja complejidad. Es particularmente eficaz en la automatización de las llamadas tareas de «silla giratoria», en las que los datos tienen que transferirse de un sistema de software a otro. Estas tareas las realizan tradicionalmente los humanos. Por ejemplo, pueden implicar tomar entradas de correos electrónicos u hojas de cálculo, procesar la información mediante la aplicación de determinadas reglas y, a continuación, introducir la salida en otros sistemas empresariales, como un ERP o un CRM. Crear una fuerza laboral virtual de robots de software puede ayudar a las empresas a optimizar los procesos operativos y a aumentar la calidad y la rentabilidad de los servicios compartidos.

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Sin embargo, la mayor parte del entusiasmo actual en torno a la automatización del trabajo proviene de los sistemas que pueden reemplazar a los humanos en tareas no rutinarias, complejas, creativas y, a menudo, exploratorias; en otras palabras, los sistemas que pueden automatizar la cognición humana o la automatización cognitiva. Los avances en el aprendizaje automático, impulsados por los recursos informáticos escalables en la nube y la fuerte inversión en talento humano excepcional por parte de los grandes actores de la industria de la TI, están haciendo que los ordenadores sean capaces de reconocer los patrones y entender el significado de los macrodatos de una manera astutamente similar a la humana. Esta «inteligencia de reconocimiento» se muestra en los sistemas de reconocimiento de voz, conversión de voz a texto, comprensión del lenguaje natural, comprensión de imágenes y muchas otras aplicaciones que están cada vez más disponibles para los consumidores y las empresas.

Las empresas pueden utilizar estas tecnologías de automatización cognitiva de tres maneras. En primer lugar, pueden automatizar aún más o rediseñar por completo sus procesos empresariales. Tomemos, por ejemplo, la industria de los seguros de automóviles. En lugar de hacer que agentes humanos visiten los coches para evaluar los daños, una aplicación utilizada por el propietario de la póliza del automóvil y que funcione con inteligencia de reconocimiento de imágenes podría procesar las fotos de los daños del coche, evaluar el grado de los daños, estimar y clasificar el tamaño de la reclamación y pasar la información para su aprobación final a un humano, lo que simplifica significativamente el proceso de reclamación en términos de tiempo y coste. La automatización cognitiva como las Google Glass pueden transformar el trabajo de una azafata, por ejemplo. La capacidad de esta tecnología para permitir desagregar los trabajos tradicionales y complementar o reemplazar las actividades rutinarias presenta oportunidades en cuanto a eficiencia, eficacia e impacto.

La segunda área de oportunidad de la automatización cognitiva es que las empresas desarrollen nuevos productos y servicios. En el ejemplo anterior, la aplicación inteligente podría formar parte de una nueva oferta para los clientes de seguros de automóviles, quizás con funciones adicionales, como un chatbot que podría ofrecer consejos adicionales y bajo demanda sobre el seguro al propietario de la póliza.

Por último, la automatización cognitiva se puede utilizar para obtener nuevos conocimientos sobre los macrodatos. Cuando se trata de transformar la estrategia de una empresa en torno al futuro del trabajo, la analítica del talento combinada con el aprendizaje automático puede ser una herramienta muy poderosa de análisis y predicción.

Otra área que está evolucionando rápidamente es la robótica social. A diferencia de sus predecesores, esta nueva generación de robots no está atornillada a una línea de montaje, sino que son móviles y se mueven en nuestro mundo diario. Pueden ser drones que vuelan o nadan, robots antropoides que caminan o robots enjambres que ruedan sobre ruedas. Son programables y pueden adaptarse a las nuevas tareas. Esta nueva generación de robótica social puede automatizar las tareas rutinarias y no rutinarias. Liberados de la línea de montaje, los robots sociales pueden colaborar con los humanos en una variedad de aplicaciones que eran impensables hace unos años.

Un buen ejemplo son los robots Kiva que Amazon ha estado utilizando para aumentar la eficiencia de su proceso de tramitación de pedidos. En lugar de caminar por los pasillos para encontrar los paquetes correctos, los humanos ahora están en las plataformas mientras un ejército de robots sociales les trae el paquete correcto en el momento adecuado. Al rediseñar el proceso mediante robots, Amazon no sustituyó a los trabajadores humanos, sino que los hizo más productivos, de la misma manera que la aplicación antes mencionada permite a los ajustadores humanos aceptar más casos al centrarse en las actividades de «mayor valor añadido», mientras que la aplicación se ocupa de los aspectos más rutinarios del trabajo.

Los empleados de Amazon ahora tardan 15 minutos en gestionar algunos pedidos en lugar de 90 minutos, lo que representa un aumento del 20% en la eficiencia; el pequeño tamaño de los robots también permitió a Amazon aumentar el tamaño de su inventario un 50%. La dirección supervisa todo el proceso de tramitación, incluidas las interacciones laborales entre los robots y los humanos.

A medida que la vida media de las habilidades sigue reduciéndose, la creciente prima por el reciclaje está haciendo que muchas organizaciones se replanteen los riesgos asociados con el empleo a tiempo completo para reducir el riesgo de obsolescencia. Las diferentes variaciones de la automatización del trabajo y las tareas, como las de aquí, pueden ofrecer soluciones viables a todos los problemas anteriores. Por lo tanto, seleccionar la tecnología adecuada para automatizar las tareas laborales y mejorar el rendimiento es fundamental para las empresas, al igual que alinear la tecnología seleccionada con una estrategia integral para el futuro del trabajo.