La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en los procesos comerciales se ha convertido en un factor crítico para impulsar el éxito organizacional.
A pesar del potencial reconocido de esta tecnología, muchas empresas se enfrentan a desafíos para implementar y escalar eficazmente dichas iniciativas. Nuestro reto es abordar la relación simbiótica entre los dos y esbozar un enfoque estratégico para lograr un rediseño exitoso de procesos basado en la IA.
El poder de la gestión de procesos
La gestión de procesos implica analizar, optimizar y automatizar una serie de tareas para lograr un resultado específico. La gestión eficaz de los procesos puede conducir a una mayor productividad, reducir las tasas de error y mejorar el servicio al cliente.
Si bien la gestión de procesos ofrece beneficios significativos, a menudo se ha enfrentado a la resistencia debido a factores como la complejidad percibida, la falta de soporte tecnológico y los fracasos pasados asociados con las iniciativas de reingeniería de procesos.
El auge de la IA y su impacto en los procesos
La aparición de nuevas tecnologías, en particular la IA, ha revitalizado el potencial de la gestión de procesos. Las herramientas de IA, como el aprendizaje automático y la IA generativa, pueden automatizar tareas, analizar vastos conjuntos de datos y proporcionar información para la mejora del proceso.
La IA permite a los empleados identificar cuellos de botella, agilizar los flujos de trabajo y tomar decisiones basadas en datos. Por ejemplo, en la empresa Mars Wrigley, la implementación de herramientas impulsadas por IA ha llevado a una mayor utilización de camiones, un cumplimiento de pedidos más rápido y mejores calificaciones de servicio al cliente.
No obstante, implementar la IA de manera efectiva requiere procesos bien definidos y administrados. Los procesos integrados facilitan el intercambio de datos entre departamentos, un requisito crítico para la capacitación y el despliegue de algoritmos de IA. Por el contrario, la falta de coordinación en la gestión de datos puede conducir a ineficiencias y errores.
La sinergia de la IA y la gestión de procesos: una guía paso a paso
Para desbloquear el potencial combinado de la inteligencia artificial y la gestión de procesos, las organizaciones pueden adoptar un enfoque sistemático. H. James Wilson y Paul R. Daugherty desarrollan esta perspectiva en su artículo “El secreto para un rediseño exitoso de procesos impulsados por IA”, publicado en Harvard Business Review.
Este enfoque no solo optimiza los procesos, sino que también empodera a los empleados en todos los niveles para participar activamente en la mejora continua, alineándose con los principios fundamentales del Sistema de Producción de Toyota:
- Establecer la propiedad y definir roles claros: se debe nombrar a un propietario de proceso dedicado y a un equipo multifuncional de gerentes de procesos para supervisar la iniciativa. Abordar los posibles conflictos entre las prioridades departamentales y los objetivos del proceso es crucial para el éxito.
- Identificar a los clientes del proceso y comprender sus necesidades: determinar los clientes principales y secundarios del proceso, tanto internos como externos. Aproveche tecnologías como los sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) e inteligencia artificial generativa para recopilar y analizar los datos de comentarios de los clientes.
- Mapee el proceso existente: utilice técnicas de minería de procesos para extraer datos de los sistemas de TI y visualizar el flujo actual del proceso. Identificar cuellos de botella e ineficiencias en el proceso existente allana el camino para mejoras específicas. PepsiCo implementó con éxito la minería de procesos para agilizar su proceso de cuentas por pagar, lo que resultó en un importante ahorro de tiempo y costos.
- Establezca medidas y objetivos de rendimiento del proceso: definir métricas claras para evaluar el rendimiento del proceso, como el tiempo de ciclo, la satisfacción del cliente y la precisión de los datos. Establecer objetivos de mejora realistas basados en las necesidades y la viabilidad, alejándose de objetivos arbitrarios.
- Considere los habilitadores de procesos: explore las herramientas de IA que pueden mejorar el rendimiento de los procesos, incluida la automatización robótica de procesos (RPA), la IA generativa, el aprendizaje automático y el análisis empresarial tradicional.
- Rediseñe el proceso: involucre a un equipo multifuncional para rediseñar el proceso, incorporando las mejoras identificadas y aprovechando las herramientas impulsadas por IA. Empresas como Deutsche Telekom han utilizado con éxito herramientas de diseño basadas en IA para agilizar los procesos de recursos humanos y lograr ahorros sustanciales de costos.
- Implementar y monitorear el proceso: implementar el proceso rediseñado con la capacitación adecuada, la integración de datos y el desarrollo del sistema. Emplear la minería de procesos para monitorear continuamente el rendimiento, identificar variaciones y garantizar el control. Adapte el proceso para adaptarse a los cambios en las necesidades, regulaciones y tecnologías de los clientes.
Abordar la resistencia humana a la IA
Implementar con éxito la inteligencia artificial requiere enfrentar la resistencia humana, muchas veces alimentada por la percepción de que la IA es opaca, rígida y carece de inteligencia emocional. Julian De Freitas profundiza en estas barreras en su artículo "¿Por qué la gente se resiste a aceptar la IA?", publicado en Harvard Business Review.
Si bien la IA ofrece un potencial significativo, las organizaciones deben abordar los factores humanos que obstaculizan su adopción. Según De Freitas, cinco barreras clave contribuyen a la resistencia:
- Opacidad: la falta percibida de transparencia en la toma de decisiones de IA puede crear desconfianza. Proporcionar explicaciones claras de cómo funcionan las herramientas de IA, centrarse en por qué se tomaron ciertas decisiones y comenzar con modelos más simples y comprensibles puede aumentar la aceptación.
- Falta de emoción: la gente puede ser escéptica sobre la capacidad de la IA para manejar tareas subjetivas que requieren comprensión emocional. Enmarcar las tareas en términos objetivos y antropomorfizar las herramientas de IA pueden abordar esta preocupación.
- Inflexibilidad: la percepción de la IA como rígida e incapaz de adaptarse puede disuadir de la adopción. Hay que destacar las capacidades de aprendizaje de la IA, usar términos como "aprendizaje automático" y proporcionar ejemplos de mejora continua puede aumentar la confianza.
- Autonomía: las preocupaciones sobre la IA asumiendo tareas y reduciendo el control humano pueden crear resistencia. Incorporar la entrada del usuario en los sistemas de IA y proporcionar opciones de personalización puede restaurar un sentido de agencia.
- Preferencia por la interacción humana: la gente a menudo prefiere interactuar con los humanos debido a la calidez percibida, la comprensión y la empatía. Reconocer esta preferencia y equilibrar estratégicamente la interacción humana y la IA puede mejorar la aceptación.
El futuro de la gestión de procesos: agentes autónomos
La evolución de la IA ha dado lugar a agentes autónomos, sistemas inteligentes capaces de realizar tareas de forma independiente, adaptar estrategias y aprender de la experiencia. Estos agentes tienen el potencial de revolucionar la gestión de procesos automatizando flujos de trabajo complejos e impulsando la mejora continua. La integración exitosa de los agentes autónomos requiere una cuidadosa consideración de los factores humanos y las implicaciones éticas.
La integración de la IA en la gestión de procesos presenta una oportunidad significativa para que las organizaciones transformen sus operaciones y logren niveles sin precedentes de eficiencia, productividad e innovación. Al adoptar un enfoque sistemático para el rediseño de procesos, aprovechando las herramientas impulsadas por IA y abordando los factores humanos que obstaculizan la adopción de la IA, las empresas pueden desbloquear todo el potencial de la transformación empresarial impulsada por la IA.
El futuro de la gestión de procesos radica en la colaboración armoniosa de los humanos y la IA, donde cada uno aprovecha sus fortalezas para lograr objetivos compartidos e impulsar la mejora continua.