La automatización suele asociarse a iniciativas transversales lideradas por TI. Pero, para Ana María Martínez, cofundadora y CGO de Kaudal y partner de Laboratoria, buena parte del espacio para recuperar tiempo está dentro de cada puesto: tareas operativas que absorben horas y pueden resolverse con herramientas de uso extendido en las empresas, como suites de Google o Microsoft.
Según estima, un colaborador promedio pierde 52% de su tiempo en actividades que podría aprender a automatizar si existe una ruta clara de identificación, capacitación enfocada y control interno sobre lo que se implementa.
Si una empresa decide automatizar, ¿qué es lo primero que debería priorizar?
Lo primero es una decisión estratégica: qué postura toma el CEO —o el líder de tecnología o data— sobre el rol de la automatización en la organización. Hay dos decisiones clave.
La primera: automatización para reemplazar personas o para potenciar personas. Yo creo que tiene más sentido la segunda, porque liberar horas vuelve al talento más operativo y más estratégico, y eso impacta el resultado del negocio.
La segunda decisión es quién va a automatizar. Si se deja todo en manos del equipo central de TI, normalmente solo se va a ver la punta del iceberg: inventarios, nómina, cosas evidentes.
Pero hay muchas automatizaciones pequeñas dentro del trabajo de cada persona, que son las que realmente elevan la productividad del día a día.
Mi recomendación: automatización que potencie personas y automatización democratizada con control.
En concreto, ¿cómo la automatización para potenciar a las personas impacta el resultado del negocio?
Potenciar significa liberar horas para que el equipo abarque más, atienda más clientes o genere más ingresos.
Un ejemplo que suelo mencionar: en SGS, 47 personas liberaron alrededor de 30,000 horas; eso permitió ampliar capacidad, atender más y replicar aprendizajes en otros países.
La automatización puede entrar por eficiencia, por enfoque humano o por ambos, pero en la práctica convergen: liberar tiempo termina impactando costos y/o ingresos.
¿Qué tan grande es la oportunidad de tiempo liberado en el trabajo diario?
En Kaudal nos enfocamos en automatización individual: lo que una persona puede automatizar en su rol.
En una medición que compartí en el Data & AI Summit del año pasado, un colaborador promedio pierde 52% de su tiempo en tareas que podría aprender a automatizar usando herramientas que ya tiene, como Google Workspace o Microsoft.
De la oportunidad a la adopción
¿Qué tiene que existir en las compañías para que la automatización ocurra de forma ordenada?
Tres cosas. Primero, medición: identificar qué puede automatizar cada persona en su rol. Segundo, educación personalizada: enseñar lo que un colaborador necesita para su caso. Y tercero, gobernanza: seguridad y visibilidad para la empresa sobre lo que se está automatizando.
Si ya existen herramientas de automatización en Google y Microsoft, ¿por qué los colaboradores no las usan?
Porque están colapsados. Es un círculo vicioso: como se tiene demasiada carga manual, no hay tiempo para sentarse a aprender y automatizar.
Pasa mucho con personal de campo: toman muestras, hacen inspecciones, sacan fotos y capturan información durante el día; y luego en la noche se quedan pasando todo a Excel o armando reportes manuales.
¿Cuánto tiempo se invierte en aprender y cuánto se libera?
En promedio, cuando alguien llega a Kaudal, libera cerca de 194 horas y dedica 16 a aprender y construir su automatización. Yo lo resumo así: dedicas 20, liberas 200. Y hay casos que liberan mucho más; he visto personas por encima de 1,000 horas.
¿Qué tipo de empresas están apostando más por automatización individual?
Más que por industria, es por tamaño y complejidad operativa: organizaciones con mucha gente, mucha interacción entre áreas y con proveedores, clientes o reguladores; y con trabajo frecuente de estandarizar formatos, consolidar información y reportar.
Por ejemplo: importadores, bancos, seguros, universidades, cementeras, empresas de alimentos, de autos y de salud. El patrón es alto volumen de tareas interhumanas y manuales.
¿Por qué no hay más compañías adoptando automatización individual?
Principalmente por ignorancia y por una visión atrasada de lo que la tecnología puede ser hoy. Muchos líderes todavía la imaginan compleja, costosa, inaccesible y riesgosa, como hace una o dos décadas.
Pero desde hace años existe una tendencia global a democratizar el software —vía low-code, no-code y ahora IA generativa— porque menos del 1% de la fuerza laboral sabe programar, y no se puede depender de unos pocos desarrolladores para transformar el trabajo de millones. La tecnología puede ser simple y segura: no hay excusa para no empezar.
La estructura que evita el desorden
¿Qué rol juega TI en este enfoque de automatización individual? ¿Qué se necesita para adoptarla?
Es complementario. TI suele enfocarse —y debe seguir enfocándose— en automatizaciones transversales: sistemas, procesos estructurales, modernización.
Pero es inviable que un equipo central automatice el detalle del rol de cada colaborador; nunca va a tener capacidad ni contexto.
El riesgo aparece cuando TI intenta abarcar solicitudes puntuales del negocio: se distrae de lo transversal y, además, puede terminar entregando soluciones “mal hechas” por falta de entendimiento del día a día.
Idealmente, se necesita un sponsor —ojalá el CEO— que ponga el tema en agenda y empuje el cambio. También un owner, responsable de la estrategia y de reportar a ese sponsor; puede venir de TI, de transformación digital o de posiciones como CTO o COO.
Además, un gestor técnico de proyectos que revise lo que se está automatizando, identifique complejidades y decida cuándo frenar o cuándo se requiere una herramienta o licencia adicional por conexiones o riesgos.
Y, por último, un rol que motive la adopción, que muchas veces viene de Recursos Humanos. Al final, es una combinación de liderazgo, gestión técnica y gestión humana.
Si hay que convencer a la gerencia general o directorio, ¿qué KPI sirve para «comprar» el proyecto?
El principal lenguaje es el ROI. Si se entrega tiempo liberado, eso equivale a capacidad humana: horas-hombre que se pueden reasignar, reducir costos o aumentar ingresos.
El liderazgo suele querer ver retorno en esos términos. Yo lo resumo así: antes de recortar personal, hay que recortar tareas manuales. Primero se libera carga y luego se decide cómo reutilizar esa capacidad en la que ya se invirtió.
¿Qué riesgos existen al «democratizar» la automatización?
En este enfoque, el riesgo es mínimo porque se automatiza con la suite y la nube que la empresa ya tiene, con sus reglas de seguridad y accesos.
El mayor riesgo, en realidad, es no organizarla: si no hay estrategia y monitoreo, la automatización igual ocurre por debajo, con personas instalando softwares no autorizados o creando soluciones desconectadas que generan desorden tecnológico y fricciones con TI.
Hoy se habla mucho de agentes. ¿En qué se diferencian de la automatización tradicional?
La automatización existe desde siempre; luego se volvió fuerte en manufactura con robots, después en software —como Excel haciendo cálculos— y más recientemente con inteligencia artificial para automatizar tareas que requieren de conocimiento.
Un “agente”, en sentido estricto, es una automatización de un flujo repetitivo que incluye una IA que toma decisiones por uno. En cambio, una automatización simple repite exactamente lo que se le indica.
Dicho eso, el término “agente” se usa cada vez más por marketing y a veces se aplica a cosas que no lo son. Lo importante, más allá del nombre, es que se haga.
