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Jue, Ago

El lento despegue de la Automatización Inteligente

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La inversión crece con rapidez en la gran empresa española, pero la integración de las tecnologías aún es incipiente

(ABC) Un desafío inaplazable... pero incierto. Las empresas españolas parecen asumir con creciente convicción que la digitalización y la robotización de los procesos productivos es un viaje sin atajos que debe iniciarse sin un segundo de demora. Un objetivo definido y nítido, el de renovarse o comenzar a morir, que empieza a refrendarse con hechos inversores y no solo con palabras, pero para el que no siempre resulta sencillo encontrar una hoja de ruta adecuada y efectiva. Un error habitual es el de avanzar en los procesos de implantación de distintas tecnologías sin articular una estrategia integrada que maximice todo su potencial. Es la denominada Automatización Inteligente (AI), un concepto que implica enlazar y aglutinar elementos como la automatización de procesos y tareas, la analítica avanzada de datos y la Inteligencia Artificial, de forma que su rendimiento vaya mucho más allá de la suma de las partes.

Un reciente informe de la consultora KMPG («Easing the pressure points: The State of Intelligent Automation») revela que las grandes empresas españolas ya exploran la AI con proyectos piloto que ruedan inicialmente y luego escalan a otros procesos, funciones o departamentos. Un ritmo creciente de implantación transversal en el seno de las compañías que se traduce en cifras: el 47% asegura que ya ha invertido más de 8 millones de euros (diez millones de dólares) en este tipo de procesos de IA, muy cerca del porcentaje a nivel mundial, un 52%. Un 25% de las firmas nacionales incluso acumula inversiones de más de 44 millones de euros (50 millones de dólares), porcentaje que alcanza el 30% a nivel global.

El esfuerzo económico está sobre la mesa, pero el estudio, realizado en trece países con encuestas a casi 600 ejecutivos y altos directivos (cuarenta españoles), revela también que los sistemas de Automatización Inteligente no están escalando lo suficientemente rápido como para cumplir los objetivos y retornos deseados. «La inversión en tecnologías de AI y su adopción se está produciendo a un ritmo vertiginoso, pero a muchas empresas les está costando demostrar su impacto», reconoce Eva García San Luis, responsable de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial de KPMG España.

La cultura del dato

A pesar de que el volumen inversor está solo ligeramente por detrás de la media mundial, la desconfianza en poder escalar los proyectos de AI para alcanzar objetivos es sensiblemente inferior (46% en España, frente al 67% global). Una brecha que Eva García atribuye «a la falta de cultura empresarial alrededor del dato, concretada en la necesidad de desarrollar metodologías de gobierno y control de los procesos de Automatizacion Inteligente que doten a los modelos analíticos de la transparencia, la confiabilidad y la fiabilidad necesarias para generar confianza en las áreas empresariales consumidoras de los mismos. Sin estos procedimientos de gobierno y control, se generanexperiencias negativas que pueden lastrar la confianza en estas tecnologías».

La responsable de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial subraya que «sin una estrategia de transformación digital integral que refuerce las inversiones en AI en toda la organización, los proyectos se estancan en la fase piloto y no logran los resultados esperados». Es necesario un enfoque integrado y una visión clara que convierta la AI en un «catalizador para las empresas, ya que trae consigo una ventaja competitiva no solo empresarial, sino también en el plano financiero». Sin embargo, solo un 23% de los directivos españoles consultados reconoce tener la Automatización Inteligente organizada a nivel global en su empresa, aunque el 48% espera alcanzar ese estadio en tres años.

El 47% de las firmas españolas ya ha invertido más de 10 millones en AI, pero a «muchas le está costando demostar su impacto»

En la implantación de las nuevas tecnologías, cómo se gasta la inversión puede resultar tan importante como su volumen. Pero parece que asumir un enfoque integral aún no está interiorizado del todo en los órganos de decisión de las compañías. «Desde nuestra experiencia coincidimos en que la forma predominante de inversión y despliegue de estas tecnologías está muy centrada actualmente en probar sus resultados en distintos ámbitos muy concretos de los procesos empresariales, resolviendo necesidades de forma táctica y a menudo con el uso de tecnologías muy dispares entre sí. Este escenario evolucionará seguramente hacia un enfoque más estratégico, con el objetivo de resolver necesidades más amplias y estandarizar tecnologías de inteligencia artificial dentro de la empresa, con el fin de optimizar las inversiones y fomentar su reutilización como activos tecnológicos», sentencia Eva García San Luis. A falta de avanzar en su integración, al menos las firmas españolas no se están ciñendo a explorar una única tecnología (solo lo hacen un 18%). La analítica avanzada de datos -análisis predictivos y prescriptivos- y la Inteligencia Artificial son las apuestas más comunes para nuestras empresas (el 35%, en ambos casos, las han señalado como las tecnologías en las que han cimentado su estrategia).

Los directivos españoles señalan la necesidad de entender y contar con los recursos necesarios como el gran freno al despegue definitivo de la AI (36%), pero su impacto en las plantillas se configura como otra gran inquietud de futuro (35%). Con todo, el 63% de los encuestados estima que la Automatización Inteligente no afectará a más del 20% de la plantilla. Conseguir que las estrategias de transformación minimicen el impacto en el capital humano es otro de los grandes retos de la revolución en marcha.

Los límites del talento propio

Eva García reconoce que «el desafío más importante para las empresas no es la disponibilidad tecnológica sino la búsqueda de talento con experiencia real de aplicación de Inteligencia Artificial en el ámbito empresarial». Una de las formas de paliar esta escasez es la formación y reconversión de talentos propios hacia el ámbito digital, un modo también de reducir el impacto tecnológico en las plantillas. Sin embargo, García matiza que «dicha iniciativa debe orientarse a los perfiles con la base técnica adecuada para garantizar la futura eficiencia en el desarrollo de estas tecnologías, ya que requiere de unas características combinadas de conocimiento de negocio y aplicación de técnicas matemático-estadísticas que sólo se dan en perfiles muy determinados».