Cuando las empresas se embarcan en un programa de automatización , el camino hacia una implementación exitosa está lejos de ser seguro. De hecho, según Ernst & Young , alrededor del 30-50 % de los proyectos de automatización de procesos robóticos a nivel mundial fallarán.
Si bien cada negocio tomará su propio camino distinto con la automatización, existen varios obstáculos comunes que impiden el éxito de la gestión de proyectos de automatización que afectan a todos los sectores. Sin duda, los problemas técnicos siguen siendo una causa frecuente de que los proyectos de automatización se descarrilen. Sin embargo, en muchos casos, el problema con la automatización no es técnico, sino más bien una falta de visión del panorama general.
La falta de un propósito crítico para el negocio, un impacto definido y objetivos claros a largo plazo para cualquier proyecto de automatización inevitablemente obstaculiza el progreso. Esto a menudo se ve agravado por proyectos que comienzan con mal pie debido a la falta de comprensión de los procesos comerciales y una perspectiva poco clara sobre los objetivos específicos para la automatización.
A muchas empresas también les resulta un desafío gestionar el cambio y llevar a los empleados con ellos en el viaje. Al centrarse en la tarea en sí en lugar de los beneficios comerciales asociados, los equipos no logran crear un caso comercial convincente para el proyecto de automatización, lo que tiene un tremendo impacto en la inscripción de las partes interesadas y los empleados más amplios de la empresa.
Dada esa lista de obstáculos, la perspectiva de comenzar un programa de automatización puede ser desalentadora. Presidí un evento de mesa redonda de OpenOcean sobre el tema de la IA en la automatización, con líderes de opinión y pioneros de toda la industria. Los participantes tuvieron una gran variedad de sugerencias sobre cómo tener éxito en la implementación de IA en la automatización, un reflejo en parte debido a la compleja gama de factores que se encuentran detrás de cada programa de automatización exitoso. Teniendo en cuenta los puntos clave que surgieron, existe una hoja de ruta clara que las empresas deben abordar para evitar obstáculos, construir un caso comercial a largo plazo y establecer un entorno de apoyo para la automatización y la IA.
1. Construya una buena base interna
Los mejores programas de automatización de IA y ML se basan en una buena base interna. Esto debe comenzar con un trabajo riguroso de la empresa para crear claridad sobre los posibles casos de uso, haciendo coincidir la tecnología con la realidad de la empresa y comprometiéndose con las partes interesadas importantes durante el proceso de planificación. Muchas empresas de IA han madurado su enfoque y aplicación técnica, pero aún se encuentran en las primeras etapas cuando se trata de establecer casos de uso valiosos y relevantes para apuntar y, a menudo, carecen de una participación más amplia de las partes interesadas.
El sector financiero es un buen ejemplo de buenas prácticas. A través de cambios internos en la industria, particularmente en torno a la estandarización de productos, las empresas han podido implementar rápidamente proyectos de automatización en todo el sector. Invertir en IA y ML no es suficiente: concéntrese en emparejar la tecnología con la realidad y los objetivos del negocio.
2. La comprensión del proceso es esencial
Tener una comprensión fundamental de la relación entre el problema y el resultado es esencial para el éxito de la automatización. La minería de procesos es una de las mejores opciones que tiene una empresa para agilizar este proceso. Leyla Delic , ex CIDO en Coca Cola İçecek , describe con elocuencia la minería de procesos como un “escaneo CT de sus procesos”, haciendo un balance y asegurándose de que la automatización que desea implementar realmente resuelva problemas para el negocio. Con la minería de procesos, uno debe esperar la necesidad de ingresar e intentar a ciegas al principio, aprender qué funciona y solo luego expandirse y escalar para obtener resultados reales.
Un informe reciente de Forrester encontró que el 61 % de los ejecutivos que toman decisiones están utilizando o están considerando utilizar la minería de procesos para simplificar sus operaciones. La construcción de una comprensión detallada e integral de los procesos proporciona la base necesaria para pasar de la automatización de tareas específicas en silos a una automatización de procesos más holística, lo que genera un impacto tangible. Con las herramientas más avanzadas disponibles en la actualidad, incluso se pueden comprender en tiempo real las actividades y los procesos reales de los trabajadores del conocimiento en todos los equipos y herramientas, y recibir recomendaciones automáticas sobre cómo mejorar el trabajo.
3. Pasar de las aplicaciones en silos a la integración de plataformas
Uno de los principales beneficios de implementar la IA y la automatización en el lugar de trabajo radica en el aumento de la productividad, la optimización de los procesos y la liberación de capacidades importantes de los trabajadores humanos. Tener demasiados sistemas y servicios diferentes que no se comunican entre sí crea el efecto opuesto en la productividad que la IA y la automatización se propusieron lograr. Para realizar la orquestación del trabajo impulsada por la IA, debemos romper los silos entre las aplicaciones.
Actualmente, la industria está experimentando lo que PD Singh , vicepresidente de productos de software de SambaNova , llama el “efecto abanico”: la prisa de las empresas por capitalizar el interés del mercado después de que una empresa sacude el mercado, dejándolas con una panoplia de plataformas similares. . La dirección del viaje debe ser hacia una empresa integrada y una orquestación más holística de tareas, procesos y recursos. Esto requerirá una integración artificial para respaldar una orquestación óptima, y podría lograrse integrando estas capacidades en una única plataforma de extremo a extremo o mediante lo que Gartner llama un enfoque de arquitectura de plataforma componible.
4. Establecer una automatización clara y un ROI de IA ayudarán a escalar la tecnología
John Hill , director ejecutivo de Silico , describió la importancia de “las diferencias entre el cambio que ha ocurrido y el cambio que habría ocurrido si no hubieras hecho nada”. Esta distinción es esencial para dar claridad a una organización sobre el ROI de la automatización.
Descubrir cómo medir el ROI de la automatización no es un proceso que deba apresurarse. Invertir este tiempo desde el principio le permite a una organización adoptar un enfoque específico para lanzar y escalar el proyecto, con la aceptación total de todas las partes interesadas para beneficiarse en todo el negocio.
Además de esto, las organizaciones deben recordar que ningún proyecto de automatización viene sin riesgos. No podrá prever todos los resultados al principio. Pero al estar dispuestas a fallar y aprender de los errores, las organizaciones pueden progresar gradualmente en un proyecto y trazar el mejor camino hacia el éxito de una automatización más holística.
El camino hacia el éxito de la automatización
La automatización tiene un enorme potencial para transformar las empresas. Sin embargo, demasiadas empresas todavía se ven frenadas por problemas recurrentes de gestión de proyectos que les impiden obtener estos beneficios. Si bien están lejos de ser una guía completa, estos consejos deberían actuar como base para que una empresa supere las probabilidades y ofrezca un programa de automatización orientado al éxito a largo plazo. Las empresas deben ir más allá de simplemente configurar la automatización, sino también integrar ML e IA para brindar inteligencia en una plataforma integrada si quieren beneficiarse del máximo valor agregado.
Fuente:
Editor’s Choice. (2022w, mayo 16). Four ways towards automation project management success. Information Age. Recuperado 16 de mayo de 2022, de https://www.information-age.com/four-ways-towards-automation-project-management-success-123499380/