Hiperautomatización: qué significa el término y qué debe cumplirse para que funcione

Puntos clave

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• La hiperautomatización es un enfoque integral que combina diversas tecnologías de automatización para identificar y automatizar la mayor cantidad posible de procesos empresariales y de TI en toda la organización.

• Se apoya en RPA, gestión de procesos de negocio, minería de procesos y tareas, plataformas low-code, IA, plataformas de integración y procesamiento de documentos.

• Automatizar un proceso es una cuestión de preparación, mientras que la hiperautomatización es una cuestión de secuenciación sobre qué procesos abordar en toda la empresa y en qué orden.

• El requisito previo que la mayoría de los programas pasan por alto es medir qué procesos son estables, de alto volumen y con pocas excepciones antes de aplicarles cualquier tecnología, por lo que el orden debe basarse en evidencia cuantificable.

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La mayoría de las guías de hiperautomatización enumeran las mismas tecnologías: RPA, minería de procesos, low-code, aprendizaje automático e IA. Pocas explican cómo elegir entre ellas para un proceso determinado, que es donde los programas tienen éxito o fracasan.

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La hiperautomatización no es una tecnología en sí misma, sino la orquestación, secuenciación o combinación de tecnologías existentes. Las tecnologías están al alcance de cualquiera. Lo que diferencia a un programa que crece de uno que se estanca es saber a qué procesos aplicarlas y en qué orden.

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¿Qué es la hiperautomatización?

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La hiperautomatización es un enfoque de automatización para toda la organización que combina varias tecnologías, como RPA, minería de procesos, plataformas low-code, aprendizaje automático e IA, para identificar y automatizar tantos procesos empresariales y de TI como sea posible. Describe una forma de trabajar en todo el conjunto de procesos y un "enfoque disciplinado y orientado al negocio" para identificar, evaluar y automatizar procesos rápidamente, utilizando múltiples tecnologías de forma conjunta.

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El término y la definición general anteriores provienen de la firma de analistas Gartner, que identificó la hiperautomatización como una de las principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2020 en su Simposio de 2019. Desde entonces, la hiperautomatización ha pasado de ser una palabra de moda en la industria a convertirse en un marco empresarial crítico multimillonario.
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La firma global de investigación y asesoramiento Forrester denomina a este mismo marco Automatización de Procesos Digitales (DPA), mientras que IDC (International Data Corporation) lo llama Automatización Inteligente de Procesos (IPA). Independientemente del término que utilice, la hiperautomatización llegó para quedarse.
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Desde la llegada de la IA generativa, la importancia de la hiperautomatización se ha disparado. Gartner informó a finales de 2024 que la hiperautomatización era un elemento básico del 90% de las grandes empresas. Hoy en día, es una forma indispensable de coordinar flujos de trabajo en departamentos enteros, sincronizando la experiencia humana con capas de toma de decisiones automatizadas.

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Pero poseer un conjunto de herramientas no resuelve qué procesos automatizar primero. ¿Por dónde empezar?
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Aprender un poco sobre las tecnologías involucradas puede darte una ventaja.

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Las tecnologías involucradas

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La mayoría de los programas incluyen siete categorías de herramientas de hiperautomatización. La automatización basada en agentes es una incorporación más reciente. Cada una aporta algo que las demás no ofrecen. Conocer en qué destaca cada una puede ayudarte a determinar dónde es mejor integrar cada una en tu propio proceso. El mapeo de procesos puede ayudarte a visualizar tu proceso para tener más claro dónde podría encajar una implementación de las que se describen a continuación.

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• RPA. Ejecuta pasos repetitivos basados en reglas en aplicaciones existentes siguiendo un script definido, sin realizar cambios en los sistemas subyacentes.

• Gestión de procesos de negocio. Proporciona la estructura para procesos definidos, responsabilidad y control de cambios, a menudo modelados en BPMN.

• Minería de procesos y tareas. La minería de procesos reconstruye un proceso a partir de los registros del sistema, incluyendo variantes y excepciones. La minería de tareas captura los pasos realizados en el escritorio entre ellos.

• Plataformas de código bajo. Permiten a los equipos crear y ajustar automatizaciones sin necesidad de un ciclo de desarrollo completo, lo cual es fundamental a gran escala.

• IA y aprendizaje automático. Gestiona juicios que una regla fija no puede resolver, como clasificar un documento o derivar una excepción a una persona.

• Integración e iPaaS. Conecta los sistemas entre los que la automatización mueve datos, ya que la mayoría de los procesos reales abarcan más de una aplicación.

• Procesamiento de documentos. Extrae datos estructurados de facturas, contratos y formularios de reclamaciones y los transfiere al siguiente paso.

• Automatización de procesos con agentes. Agentes de IA que planifican y actúan a través de varios pasos hacia un objetivo, adaptándose sobre la marcha.

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Ninguna de estas tecnologías es especialmente difícil de adquirir. Optimizar la hiperautomatización no consiste en implementarlo todo a la vez. Se trata de aplicar la tecnología adecuada al proceso correcto y en el orden preciso. Para lograrlo, primero necesita pruebas sobre su proceso.

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Las categorías se solapan en la práctica. Un proceso puede utilizar el procesamiento de documentos para leer una factura, RPA para introducirla e integración para transmitirla.

Cada una requiere algo distinto del proceso: la RPA necesita estabilidad, la IA necesita ejemplos de decisiones pasadas y la integración necesita sistemas con interfaces utilizables. La RPA suele ser el punto de partida de un programa, porque funciona sobre las aplicaciones existentes.

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Una decisión fija sobre una entrada estructurada se adapta a la RPA, mientras que un juicio sobre una entrada compleja se adapta a la IA o al procesamiento de documentos. Un traspaso entre sistemas se adapta a la integración.

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Una forma rápida de asignar una tecnología a un paso es describir el paso en tres partes: qué entra, qué decisión se toma y qué sale.

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Hiperautomatización frente a automatización frente a automatización inteligente

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La diferencia entre hiperautomatización y automatización radica en el alcance y la coordinación. La automatización inteligente se sitúa entre ambas.

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La automatización, en su sentido más estricto, es un script que gestiona una tarea repetitiva de la misma manera cada vez, sin necesidad de criterio alguno.
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La automatización inteligente añade criterio dentro del mismo alcance de proceso único, generalmente mediante IA. De este modo, la automatización puede gestionar un punto de decisión de forma más deliberada cuando surge mientras se ejecutan reglas fijas. El estándar IEEE 2755 establece el vocabulario para la automatización inteligente de procesos.

La hiperautomatización funciona a nivel meta, decidiendo qué procesos requieren automatización inteligente, automatización, RPA o cualquier otra implementación, y cuáles no deberían automatizarse todavía.
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Una forma práctica de distinguirlas es preguntarse quién toma la decisión. En la automatización, un desarrollador decide cómo se ejecuta una tarea. En la automatización inteligente, el responsable del proceso decide dónde debe aplicarse el criterio dentro del mismo. En la hiperautomatización, un líder de programa decide cómo optimizar mejor cada parte de un proceso, si es que procede.
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La mayoría de los programas utilizan los tres niveles a la vez. Tener claras las diferencias puede ayudarle a determinar quién es el responsable de la próxima decisión de automatización.
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Para los responsables de programas, la hiperautomatización suele estancarse por las mismas razones.

Por qué se estancan los programas de hiperautomatización

Los programas de hiperautomatización suelen estancarse por las cuatro razones que se indican a continuación. Todas ellas se deben a la misma carencia: decisiones de secuenciación tomadas sin pruebas a nivel de proceso.

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He aquí por qué se estancan los programas de hiperautomatización:
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1. Automatizar los procesos más sencillos antes que los de mayor valor. Se elige un proceso porque es fácil de programar, independientemente de si mejora una métrica importante para el negocio. El programa entrega resultados visibles al principio, pero pronto se queda sin victorias fáciles y con poco que mostrar por el esfuerzo realizado.

Antes de elegir un proceso, pregúntese qué métrica cambiará si la automatización funciona.

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2. Falta de una línea base, lo que impide demostrar el caso de negocio. Sin una medición previa, no hay un resultado posterior creíble. Cuando la dirección pregunta qué ha ahorrado la automatización, nadie puede responder con seguridad. Un resultado común es que el programa pierda financiación debido a esta ambigüedad, independientemente de si funcionó o no.

Establezca una línea base para tener un punto de referencia. Cubra un periodo lo suficientemente largo como para capturar tanto los momentos de mayor actividad como los de calma, de modo que obtenga un promedio representativo.

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3. Automatizar la ruta estándar mientras la ruta de excepciones sigue siendo manual. Imagine un proceso de reclamaciones donde la mayoría de los casos siguen un camino sencillo, pero una minoría con documentos faltantes o coberturas inusuales sigue requiriendo intervención humana. Si esa minoría compleja consume la mayor parte del tiempo de gestión, automatizar la mayoría sencilla apenas tendrá impacto en el total.

Evaluar las excepciones antes de automatizar prepara al sistema para gestionarlas de antemano, permitiéndole saber dónde suelen ocurrir en el proceso o qué pasos conducen a una ruta de excepción. Puede reducir las excepciones y disminuir el retraso general prediciéndolas de antemano y automatizando todo lo posible.

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4. Elegir la tecnología antes de comprender el proceso. Un equipo decide que quiere IA, RPA o una plataforma específica y luego busca un proceso para justificar la compra. La tecnología debe ser consecuencia de lo que el proceso necesita. Usar una herramienta solo porque ya se ha pagado por ella es la razón por la que herramientas capaces terminan aplicándose en la parte equivocada del trabajo, perjudicando el proceso en lugar de ayudarlo.

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Evaluar las necesidades de cada proceso antes de hablar con cualquier proveedor evita el desperdicio de licencias y garantiza que adopte herramientas que realmente transformen su trabajo.

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Estos cuatro son fallos a nivel de programa, pero también puede fallar a nivel de proceso. La automatización de procesos de negocio puede ayudarle a determinar si un proceso específico está listo para ser automatizado.

Una vez hecho esto, la hiperautomatización puede ayudarle a determinar cómo secuenciarlos.

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Cómo secuenciar un programa de hiperautomatización

Un programa de hiperautomatización se secuencia en ocho pasos, y omitir los pasos de medición es lo que produce los cuatro modos de fallo mencionados anteriormente.

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1. Inventariar el conjunto de procesos.
2. Medir la estabilidad y el volumen.
3. Calificar las tasas de excepción.
4. Clasificar por valor y preparación.
5. Elegir la tecnología según el proceso en lugar de según el programa.
6. Establecer una línea base previa.
7. Medir los resultados posteriores.
8. Expandir.

Inventariar el conjunto de procesos. Enumere todos los procesos candidatos, incluidos aquellos que aún no entusiasman a nadie. Un programa no puede secuenciar lo que no sabe que existe, así que registre un volumen aproximado y un responsable para cada uno a medida que avance.

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Mida la estabilidad y el volumen. Un proceso que cambia de forma cada pocas semanas es un mal candidato, independientemente de su volumen. El mayor retorno de inversión se obtiene con procesos de alto volumen y consistentes. Analice varios meses de variaciones, ya que una sola instantánea oculta cuánto cambia realmente el proceso.

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Evalúe las tasas de excepción. Aquí es donde se evitan de antemano los fallos en las rutas de excepción. El trabajo que parece automatizable pero que presenta una alta tasa de excepciones terminará consumiendo en gestión manual la mayor parte del tiempo que se pretendía ahorrar.

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Clasifique por valor y preparación. Combine el valor de automatizar un proceso con su nivel de preparación para ello. Esto evita que avance con un candidato valioso antes de que esté listo. Los procesos más valiosos y preparados deben ser los primeros. Una visión sencilla del valor frente a la preparación suele ser suficiente para acordar el orden.

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Elija la tecnología según el proceso. Un proceso puede requerir RPA, mientras que otro necesita IA para tomar decisiones que un script no puede gestionar. Tomar esa decisión suele depender de capturar los detalles granulares y los datos interdepartamentales para obtener un contexto completo. Comprometerse con una tecnología solo porque ya se ha pagado por ella agrava el problema y, como se mencionó anteriormente, puede provocar el fracaso de todo el programa.

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Establezca una línea base previa. Mida cada proceso tal como funciona hoy, antes de realizar cualquier cambio. De esta manera, tendrá una cifra real con la que comparar, utilizando las mismas métricas que empleará después.

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Mida después. Confirme que la automatización ha modificado la cifra establecida en la línea base y que es un proceso repetible. Dé tiempo al proceso para estabilizarse antes de evaluar los resultados.

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Expandir. Aplica lo aprendido en el primer ciclo al siguiente proceso de la clasificación. De este modo, cada ciclo comienza con mejores evidencias. Reclasifica también los procesos restantes, ya que la retroalimentación y la corrección de errores del primer ciclo suelen aportar información inesperada.

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La visibilidad que esto supone

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El inventario y la medición de cada proceso dependen de evidencias que la mayoría de las organizaciones no poseen. Si un proceso es estable, de alto volumen y con pocas excepciones, suele determinarse mediante la memoria o talleres basados en suposiciones. Una guía de visibilidad de la fuerza laboral puede ayudarte a encontrar los puntos ciegos que no sabías que tenías.

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La optimización del flujo de trabajo mide cómo se ejecutan los procesos, incluyendo cuánto dura cada etapa, cómo se mueve el trabajo entre pasos y dónde se repite. Descubre la estabilidad, el volumen y la tasa de excepciones de tus procesos, para que cualquier decisión tecnológica o de implementación se base en una fuente objetiva.

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Funciona a partir de cómo se realiza el trabajo en las aplicaciones que utiliza un proceso, incluyendo todos los pasos entre sistemas y todos los datos de actividad e interacción entre equipos.
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Esto la convierte en una capa práctica para entender qué procesos existen, con qué frecuencia se ejecutan y cuánto tiempo lleva cada parte: en contexto.

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Proporciona la evidencia sobre la que se basa tu decisión de secuenciación de hiperautomatización.
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Comienza con una línea base medida

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La tecnología es la parte sencilla. La secuencia comienza con una medición de referencia de qué procesos son estables, de alto volumen y con pocas excepciones. Mida primero y el orden se establecerá por sí solo a partir de lo que encuentre.

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‍Solicitar acceso a la versión beta de Optimización de Flujos de Trabajo para ver cómo funciona su propio ecosistema de procesos antes de secuenciar nada en él.

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Preguntas frecuentes

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¿Qué es la hiperautomatización?

La hiperautomatización es un enfoque a nivel organizacional que combina diversas tecnologías de automatización, como RPA, minería de procesos, low-code e IA, para identificar y automatizar la mayor cantidad posible de procesos empresariales y de TI. El término proviene de la firma de analistas Gartner y designa un enfoque que ningún producto por sí solo puede ofrecer.

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¿Cuál es la diferencia entre automatización e hiperautomatización?

La automatización aplica una tecnología a una tarea o proceso específico. La hiperautomatización combina varias tecnologías en todo el ecosistema de procesos y añade una decisión que la automatización no requiere: qué proceso recibe qué tecnología y en qué orden, basándose en la estabilidad medida, el volumen y la tasa de excepciones.

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¿Qué tecnologías se utilizan en la hiperautomatización?

La hiperautomatización suele combinar siete categorías: RPA, gestión de procesos de negocio, minería de procesos y tareas, plataformas low-code, IA y aprendizaje automático, integración e iPaaS, y procesamiento de documentos. Cada una aporta algo distinto y es raro que un programa necesite las siete para un solo proceso.

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¿Cómo empezar con la hiperautomatización?

Comience con ocho pasos: (1) inventariar el ecosistema de procesos, (2) medir la estabilidad y el volumen, (3) puntuar las tasas de excepciones, (4) clasificar por valor y preparación, (5) elegir la tecnología por proceso, (6) establecer una línea base previa, (7) medir los resultados y (8) expandirse al siguiente proceso.

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¿Cuál es la diferencia entre hiperautomatización y automatización inteligente?

La automatización inteligente añade capacidad de juicio, generalmente mediante IA, a la automatización de un proceso individual. La hiperautomatización opera un nivel por encima, decidiendo en toda la organización qué procesos requieren automatización inteligente, cuáles RPA y cuáles aún no deben automatizarse, basándose en una evaluación de preparación.

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¿Por qué fracasan los proyectos de hiperautomatización?

Los proyectos de hiperautomatización suelen fracasar debido a la secuenciación y la medición. Los programas automatizan los procesos más sencillos antes que los más valiosos, omiten la línea base impidiendo demostrar el caso de negocio, o automatizan el flujo estándar mientras que el flujo de excepciones absorbe el ahorro.

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