De automatizar tareas a orquestar procesos adaptativos

La automatización empresarial avanzó mucho en los últimos años. Sin embargo, en muchas organizaciones su alcance sigue siendo limitado: automatizamos tareas o conjuntos de tareas, aunque muchas veces los llamemos procesos.

Un flujo puede atravesar varios sistemas, aplicar reglas, contar con monitoreo y ejecutar acciones de forma confiable. Aun así, suele representar solo una parte de un proceso de punta a punta. Los extremos siguen siendo manuales porque son complejos, costosos de integrar o, simplemente, porque no existe una definición compartida de cómo debería funcionar el proceso completo.

Ese límite no necesariamente habla de una falla tecnológica. Muchas veces muestra algo más básico: para automatizar un proceso primero tenemos que entenderlo y definirlo con suficiente claridad.

El desafío no es solo técnico

Muchas iniciativas se estancan antes de llegar a producción o terminan cubriendo solo una parte del flujo. Definir un proceso E2E requiere una participación activa del negocio, pero quienes intervienen en esa definición no siempre tienen una visión integral del proceso ni son responsables por su resultado de punta a punta.

El resultado es bastante previsible: automatizamos los pasos más claros y repetibles, mientras que las excepciones, las decisiones ambiguas y las coordinaciones entre equipos quedan afuera.

A esto se suma una brecha de expectativas. Cuando aparece un caso nuevo o no contemplado, es común escuchar: “¿el robot no aprendió a resolverlo?”. En una automatización determinística, la respuesta suele ser no. El robot hace aquello para lo que fue diseñado, siguiendo reglas, datos de entrada y caminos de excepción previamente definidos.

La inteligencia artificial está empezando a correr ese límite. Hoy podemos interpretar documentos, extraer información estructurada, clasificar solicitudes o inferir la intención de un usuario. Esto hace viables soluciones que hace algunos años hubieran sido demasiado frágiles, caras o difíciles de implementar.

Pero incorporar IA no alcanza, por sí solo, para dar el salto que muchas organizaciones esperan: tener procesos capaces de enfrentar situaciones fuera del happy path, adaptar su recorrido y reducir la intervención humana sin perder control.

La promesa de la orquestación adaptativa

En este contexto aparece el concepto de orquestación adaptativa de procesos. No se trata simplemente de agregar IA a una automatización existente ni de reemplazar los flujos tradicionales por agentes autónomos.

La propuesta es combinar ambos mundos: flujos determinísticos, necesarios para ejecutar controles, reglas y operaciones de manera confiable, con decisiones no determinísticas apoyadas en IA y agentes. El objetivo es poder abordar procesos más complejos y variables sin renunciar al control.

En la práctica, esto podría significar que, ante un evento, el proceso interprete el contexto, determine cuál es el siguiente paso más conveniente, involucre al sistema, persona o agente adecuado y mantenga trazabilidad de todo lo ocurrido.

Es una idea muy atractiva, pero todavía estamos en una etapa temprana. La tecnología avanza rápido y aparecen nuevas herramientas constantemente. Eso no significa que ya exista una respuesta única, madura y aplicable a cualquier proceso.

La oportunidad hoy no está en esperar a que aparezca esa solución definitiva, sino en construir las condiciones necesarias para poder aprovecharla cuando tenga sentido.

Prepararse sin empezar de cero

Prepararse para la orquestación adaptativa no significa abandonar las iniciativas actuales. Al contrario. Podemos seguir resolviendo tareas y procesos con mecanismos determinísticos, pero conviene empezar a pensarlos como componentes reutilizables dentro de una visión más amplia.

Para eso, el primer paso es evaluar el nivel de madurez actual en algunos fundamentos y priorizar la evolución de aquellos que hoy representen una limitación:

• El conocimiento, los datos y la información que explican cómo funciona realmente el proceso.
• El diseño de los flujos, sus reglas, roles y responsabilidades, incluyendo variantes y excepciones.
• El inventario de automatizaciones, integraciones, APIs, aplicaciones y capacidades de IA disponibles.
• La ejecución, el monitoreo y la trazabilidad de los casos en curso.
• La interacción entre personas, agentes, sistemas heredados y aplicaciones modernas.

Esto no implica necesariamente concentrar todo en una única plataforma. Son capacidades que permiten pasar, gradualmente, de islas de automatización a una verdadera visión de proceso E2E.

Dónde concentrar el esfuerzo

No todos los procesos justifican el mismo nivel de inversión. El primer criterio debería ser el impacto: ¿qué valor tendría para el negocio resolver una porción mayor del proceso?

Los procesos que trabajan con información variable y requieren decisiones difíciles de expresar mediante reglas simples son candidatos especialmente interesantes. Ahí es donde un enfoque no determinístico puede aportar mayores resultados.

También lo son aquellos en los que diferentes sistemas, equipos o personas deben intervenir dinámicamente según lo que ocurre durante la ejecución, en lugar de seguir siempre un recorrido predefinido.

Las excepciones también merecen un análisis particular. Muchas representan oportunidades de automatización, pero no todas deberían resolverse con IA. Si una excepción existe porque los datos son inconsistentes, los sistemas funcionan mal o las reglas de negocio no están claras, automatizarla puede terminar amplificando el problema en lugar de solucionarlo.

Por último, una solución que aspire a coordinar este tipo de procesos debe ofrecer trazabilidad E2E. No alcanza con saber que una tarea se ejecutó: tenemos que poder reconstruir quién intervino, con qué información, qué decisión tomó, qué acción se realizó y cuál fue el resultado.

Medir el proceso, no la tecnología

El éxito no debería medirse en función de si usamos RPA, IA, agentes u orquestación adaptativa. La métrica tiene que estar vinculada al valor que entrega el proceso.

El tiempo calendario E2E, por ejemplo, puede ser mucho más representativo que las horas de trabajo ahorradas. Permite medir cuánto tarda realmente un caso desde que comienza hasta que termina. En procesos que dependen de la disponibilidad y coordinación de muchas personas, reducir ese tiempo puede generar incluso más valor que reducir el esfuerzo humano directo.

Según el caso, también importarán el costo, la calidad, el cumplimiento, la reducción de retrabajos o incluso la posibilidad de ejecutar procesos que antes no podían completarse por falta de capacidad.

El porcentaje de automatización E2E también puede ser una buena métrica para entender dónde estamos y cuánto margen de evolución existe. Pero no debería convertirse en un objetivo en sí mismo.

Un porcentaje bajo de automatización no necesariamente significa un mal resultado. Puede ocurrir, simplemente, que automatizar el proceso completo cueste más de lo que vale. En esos casos, tiene más sentido concentrarse en la parte de mayor impacto y lograr que esa solución opere con el mayor nivel de autonomía que resulte razonable.

La visión de ENTA: hacia una automatización de extremo a extremo

Desde ENTA entendemos que la orquestación adaptativa es una evolución relevante, aunque todavía se encuentra en una etapa temprana de maduración. A medida que las plataformas de automatización incorporen nuevas capacidades basadas en este enfoque, el desafío será distinguir cuáles permiten extender la automatización de extremo a extremo de aquellas que solo agregan complejidad tecnológica al entorno, sin resolver una necesidad concreta ni aportar trazabilidad, control o valor de negocio.