Automatización de procesos: de la promesa a la práctica

La automatización ya no es una moda, sino un eje estratégico de competitividad. Con IA generativa, RPA y plataformas low-code, las organizaciones buscan eficiencia y foco en tareas de mayor valor. El reto actual es consolidar el cambio con datos confiables, métricas claras y capacidades humanas adecuadas.

En 2025, la conversación sobre productividad ya no gira sólo en torno a “qué herramienta probar”, sino a cómo diseñar una operación automatizada de punta a punta, conectada con objetivos de negocio, métricas y cultura. McKinsey estimó que la ola de automatización (incluida la inteligencia artificial (IA) generativa) podría sumar entre 0,2 y 3,3 puntos porcentuales al crecimiento anual de la productividad si las transiciones laborales se gestionan bien. A la vez, el World Economic Forum proyecta que el 25% de los empleos actuales será impactado en los próximos cinco años y que 44% de las competencias núcleo de los trabajadores se verá alterado hacia 2027, reforzando la urgencia de programas de reskilling y upskilling.

En ese marco, muchas empresas coinciden en que la IA ya opera como “socio” del trabajo humano. Lo sintetiza Natalia Scaliter, gerente general de Google Cloud Argentina: “Estamos en un punto de inflexión donde la IA se transforma de una herramienta a un socio colaborativo. Sumando IA, las empresas pueden personalizar y escalar estos modelos y con Gemini integrado en Workspace, llevamos el poder de la IA directamente a donde los equipos trabajan, liberando a las personas para que se centren en tareas de mayor valor”.

El pasaje de “pruebas aisladas” a programas empresariales de automatización exige método. Marco Barquero Marín, consultor de Software Regional de Hiperautomatización en GBM, pone el foco en el “cómo”.  “Más allá de herramientas puntuales, lo más importante hoy es contar con un marco de trabajo ágil, claro y con propósito, que defina no solo qué automatizar, sino por qué y para qué. Este marco debe enfocarse en resultados medibles, priorizar iniciativas de alto impacto y asegurar que la automatización esté alineada con los objetivos del negocio —explica—. En ese sentido, se vuelve imprescindible contar con una capa de orquestación, como lo plantea el modelo BOAT, que integra automatización, gobierno, tecnologías emergentes e impacto tangible tanto en el negocio como en TI. A partir de esa base estratégica, se incorporan tecnologías específicas como la automatización robótica de procesos (RPA) para tareas repetitivas, plataformas low-code/no-code que permiten a usuarios de negocio crear soluciones sin depender de TI, y sistemas de gestión de procesos (BPM) que permiten modelar y optimizar flujos complejos. Finalmente, en entornos técnicos, herramientas de infraestructura como código y de automatización de configuración son fundamentales para administrar la infraestructura de manera eficiente, segura y escalable”.

La noción de ecosistema también aflora desde el ángulo de la integración y la calidad de datos. “Para maximizar la productividad, las empresas deben...

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