La hiperautomatización fue calificada como la tendencia tecnológica número uno para 2021 por Gartner, la firma de investigación y asesoría de TI. 

Esta tecnología está programada para ser la próxima impulsora de la revolución digital en el dominio comercial, y tiene como objetivo integrar todas las actividades automatizadas en una plataforma común, que es única para cada organización.

Impacto de la Hiperautomatización

Gartner define la hiperautomatización como “el uso orquestado de múltiples tecnologías, herramientas o plataformas, incluida la inteligencia artificial (AI), Machine Learning, la arquitectura de software basada en eventos, la automatización de procesos robóticos (RPA), la gestión de procesos comerciales (BPM) y la gestión inteligente de procesos comerciales. Suites (iBPMS), plataforma de integración como servicio (iPaaS), herramientas de código bajo/sin código y software empaquetado”. 

Esta definición marca la fase avanzada actual de la automatización de procesos digitales que ha evolucionado desde y después de los sistemas de gestión de flujo de trabajo digital desarrollados en la década de los 80.

La hiperautomatización reúne los diversos componentes de cualquier negocio (fuerza laboral y flujo de trabajo) para mejorar la eficiencia de las operaciones y, por lo tanto, el resultado final.

Cómo funciona la hiperautomatización

La hiperautomatización consta de tres componentes: automatización, orquestación y optimización.

La automatización es la base de cualquier estrategia de hiperautomatización. Por lo general, consiste en programas y herramientas de automatización más pequeños que ayudan con tareas específicas. RPA, por ejemplo, es un sistema de automatización. 

Múltiples herramientas de automatización se unen en la hiperautomatización.

La orquestación es la unión de las herramientas de automatización en un marco más amplio para que todas las tareas estén interconectadas y funcionen sincronizadas entre sí.

Y la optimización es la capa adicional de inteligencia que permite la optimización a través de validaciones y ML, lograr una mejor integración de los procesos de automatización y orquestación.

Robotic process automation (RPA)

Robotic Process Automation (RPA), es la automatización de tareas repetitivas y estructuradas de acuerdo con un conjunto de reglas predefinidas.

Business process management (BPM) 

La gestión de procesos empresariales (BPM) es una disciplina organizativa en la que una empresa da un paso atrás y analiza todos estos procesos en total e individualmente. Analiza el estado actual e identifica áreas de mejora para crear una organización más eficiente y eficaz.

La gestión de procesos empresariales (BPM) es la forma en que una empresa crea, edita y analiza los procesos predecibles que constituyen el núcleo de su negocio.

Cada departamento de una empresa es responsable de tomar alguna materia prima o datos y transformarlos en otra cosa. Puede haber una docena o más de procesos centrales que maneja cada departamento.

Suites de gestión de procesos empresariales inteligentes (iBPMS)

iBPMS significaría en español Sistema Inteligente de Gestión de Procesos Comerciales o Empresariales, y consiste en tomar una herramienta BPM que ya es excelente, y la enriquece con inteligencia adicional, que incluye funciones como cloud computing, procesamiento de eventos y toma de decisiones en tiempo real.

En términos simples, el iBPM inteligente va un paso más allá del BPM tradicional y crea un entorno tecnológico dinámico basado en el trabajo de conocimiento de valor agregado.

Desde su introducción como concepto por parte de Gartner en 2012, las empresas han llamado a iBPM el próximo gran avance en el dominio de BPM empresarial.

Integración de plataformas como servicio (iPaaS)

En términos simples, iPaaS es una plataforma para construir e implementar integraciones dentro de la nube y entre la nube y la empresa. 

Con iPaaS, los usuarios pueden desarrollar flujos de integración que conectan aplicaciones que residen en la nube o en las instalaciones, y luego implementarlas sin instalar ni administrar ningún hardware o middleware.

Estos incluyen herramientas y tecnologías que respaldan la ejecución de flujos de integración, el desarrollo y la gestión del ciclo de vida de las integraciones, la gestión y el seguimiento de los flujos de aplicaciones.

Inteligencia Artificial (IA)

Inteligencia artificial (IA) es la capacidad de las máquinas que pueden tomar decisiones similares a las humanas al emular el proceso de pensamiento lógico de los humanos.

El aprendizaje automático (ML), una subsección de la IA, involucra algoritmos que enseñan a la máquina a aprender de las tareas sin la necesidad de pasar por la intervención humana. 

Las reglas se modifican y agregan a medida que la computadora aprende de los datos existentes.

IA proporciona soluciones innovadoras para permitir que las organizaciones emerjan de la pandemia en una posición fuerte.

Según Gartner, para 2025, el 10% de empresas que establecen IA generarán al menos tres veces más valor de su esfuerzos de IA que el 90% de empresas que no lo hacen.

Machine learning

Debido a las nuevas tecnologías informáticas, el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) de hoy, no es como el aprendizaje automático del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y la teoría de que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas. 

Los investigadores interesados ​​en la inteligencia artificial querían ver si las computadoras podían aprender de los datos. El aspecto iterativo del aprendizaje automático es importante porque, a medida que los modelos se exponen a nuevos datos, pueden adaptarse de forma independiente. 

Con ML, los sistemas aprenden de cálculos previos para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha cobrado un nuevo impulso.

Otras tecnologías integradas a la hiperautomatización

La hiperautomatización proporciona un marco para el despliegue estratégico de varias tecnologías de automatización por separado o en conjunto. Estas tecnologías podrían incluir:

Big Data

La tecnología que permite almacenar, analizar y gestionar enormes cantidades de datos para identificar patrones y crear soluciones óptimas.

Cobots

Robots colaborativos que trabajan con el ser humano en el circuito para actividades centradas en el ser humano.

Minería de datos

Herramientas de minería de procesos y minería de tareas para reconocimiento y predicción de patrones.

La hiperautomatización se puede utilizar para crear un Doppelganger digital para la organización, llamado DTO (Digital Twin Organisation). El DTO es una representación digital de la operación comercial o el flujo de trabajo y se puede usar para simular interacciones y ayudar a hacer predicciones en tiempo real.

Softwares comercializados como clusters 

Si bien la automatización ya se emplea en muchas organizaciones para llevar a cabo tareas y operaciones específicas, a menudo no están coordinadas. 

Una plataforma de hiperautomatización puede reunir todas estas herramientas de automatización dispares en una sola plataforma, aportando así coherencia de tareas y datos.

El ahorro de tiempo que brinda la hiperautomatización del conjunto de potentes aplicaciones que ofrece Zoho, aporta un proceso general y una plataforma en la nube para integrarlas dentro del paraguas de trabajo más grande de una organización. 

Soluciones como Zoho que van desde CRM hasta análitica de Machine Learning, son los vínculos perfectos entre las diversas tareas automatizadas que ofrece la hiperautomatización.

Conclusión

La hiperautomatización no es más que un enfoque empresarial para identificar, examinar y automatizar tantos procesos comerciales y de TI como sea posible. Requiere el uso orquestado de herramientas y plataformas de múltiples tecnologías, incluyendo RPA, plataformas low-code y herramientas de minería de procesos.

La hiperautomatización de tareas recurrentes mundanas puede aumentar la velocidad, precisión y consistencia de las operaciones. Estos conducen a la mejora de la eficiencia y la rentabilidad del negocio.

Los procesos comerciales manuales, especialmente aquellos que coordinan actividades de múltiples departamentos y sucursales de una organización, requieren un capital humano considerable.

La consultora global McKinsey, demostró que el 45% de las actividades remuneradas actuales que cuestan el equivalente a 2 billones de dólares en salarios anuales totales pueden automatizarse potencialmente. 

Además, la realización manual de tareas redundantes y potencialmente automatizables disminuye la productividad de la empresa, y la baja productividad puede costar a los empleadores alrededor de USD 1800 millones al año.

Por último, al implementar un proceso de automatización, la principal visión es contar con una plataforma común que otorgue todas las herramientas de automatización individuales de las diferentes áreas de la  empresa.

Esta coherencia de sistemas de datos evita errores que son comunes en actividades de automatización dispares y con múltiples métricas.