Reducir costos, acelerar tareas repetitivas y disminuir errores operativos son solo el punto de partida cuando se piensa en automatización de procesos. Pero limitarse a esta visión funcional es perder de vista el verdadero potencial que tiene implementar tecnologías como RPA (Automatización Robótica de Procesos), inteligencia artificial o orquestadores digitales en la transformación del modelo operativo de una compañía. Estamos entrando en una etapa donde las empresas no solo deben automatizar lo posible, sino repensar cada proceso con la automatización como componente nativo desde el diseño. Bienvenidos a la era Automation First.

Y sin embargo, pese al creciente despliegue de tecnologías, muchas organizaciones siguen abordando la automatización como un conjunto de pequeños proyectos aislados. El problema no es técnico, sino estratégico: una visión limitada, la falta de preparación cultural y la ausencia de gobierno adecuado pueden hacer de la automatización una moda pasajera o un diferencial competitivo sostenible. ¿Cómo dar el salto de automatizar tareas a construir organizaciones escalables?

La automatización ya no es una promesa, sino una inversión con resultados claros. Un informe de McKinsey (2022) muestra que la implementación avanzada de tecnologías de automatización puede reducir el tiempo de inactividad entre un 30% y 50%, y aumentar la productividad laboral entre el 10% y 30%. Las evidencias están ahí, pero la pregunta clave sigue siendo: cómo escalar estos beneficios de forma sistemática.

Según Deloitte (2023), el 78% de las organizaciones que ya implementaron RPA quieren ampliar su cobertura, pero apenas un 13% ha logrado escalar su estrategia con éxito. Gartner proyecta que para 2025 el 70% de las grandes empresas habrán creado "fábricas de automatización", estructuras específicas para desarrollar y escalar la automatización de procesos. El mensaje es claro: automatizar no es solo implementar robots, es diseñar un modelo de operación futuro.

Uno de los errores más comunes en las empresas es asumir que todo puede y debe ser automatizado. Pero no todos los procesos están listos ni tienen sentido automatizarlos. Hay tres criterios clave para priorizar:

1. Estabilidad y repetición: Si el proceso es predecible, con reglas claras y bajo grado de personalización, tiene alto potencial de automatización.
2. Volumen y frecuencia: Procesos que se repiten miles de veces al mes generan retorno rápido cuando se automatizan.
3. Bajo nivel de juicio humano: Automatizar tareas que requieren empatía, interpretación subjetiva o flexibilidad ante lo inesperado suele ser más complejo o ineficiente.

Por otra parte, los procesos que están mal definidos, altamente personalizados o que aún dependen de documentos físicos o aprobaciones manuales necesitan ser rediseñados antes de cualquier intento de automatización.

Construir una mentalidad Automation First implica más que tener robots o herramientas low-code. Es fundamental que las organizaciones desarrollen:

• Procesos digitalizados: Si aún hay flujos que dependen de papel o de canales no trazables, la automatización no tiene dónde operar.
• Integraciones abiertas: Las plataformas automatizadas deben poder conectarse con ERP, CRM, servicios en la nube y otras fuentes de datos. Las APIs y las estructuras bien documentadas se vuelven esenciales.
• Modelo de datos confiable: La automatización amplifica tanto lo bueno como lo malo. Si los datos de entrada están sucios, los resultados serán errores a escala.

Al igual que el modelo AI-First promueve pensar cada solución con inteligencia artificial desde el diseño, un enfoque Automation First implica redefinir cómo se concibe la operación desde el rediseño de procesos hasta la estructura organizacional. Para lograrlo, es clave:

• Desarrollar capacidades internas: Formación transversal en automatización, citizen development, pensamiento algorítmico y gobernanza del cambio deben ser parte del día a día.
• Democratizar las herramientas: Plataformas low-code/no-code permiten que usuarios de negocio sin perfil técnico creen soluciones simples. Esto ahorra tiempo, promueve innovación interna y reduce la carga sobre TI.
• Mapear proactivamente: Usar herramientas de process mining para identificar oportunidades ocultas de automatización y replantear procesos estancados.
• Incluir la automatización en la estrategia del negocio: No puede ser solo un tema de TI. Debe estar alineada con objetivos corporativos, impacto en cliente y eficiencia operacional.

Desde Q-Vision Technologies hemos liderado procesos de automatización en organizaciones de sectores como financiero, banca, salud y retail, con un enfoque que va más allá de la implementación técnica: combina diagnóstico organizacional con arquitectura tecnológica, cultura y gobierno.