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El concepto “Revenue Growth Management” (RGM) fue creado en los años 70 por la industria aeronáutica que vivía difíciles circunstancias como consecuencia de los altos precios que alcanzaron los combustibles. Dentro de las acciones más destacables que se hicieron, y que podemos ver hasta nuestros días, están las alianzas entre competidores para compartir destinos y llenar lo más posible los aviones, así como la creación de distintas clases dentro de los aviones.

El futuro de los servicios financieros

La industria financiera es una de las que está viviendo las mayores y más aceleradas transformaciones de la historia. Cuatro aspectos son el motor de esta situación:

  1. La acelerada apertura de los mercados de servicios financieros, con la eliminación de las barreras para-legales. En concreto, esto quiere decir que en un futuro cercano vamos recibir ofertas de créditos de consumo desde cualquier banco del mundo.
  2. Las empresas Fintech, que están sacando continuamente soluciones para partes de la cadena de valor de los servicios financieros en forma mucho más eficiente que los grandes jugadores. Esto está generando una enorme fragmentación y especialización en la cadena de valor, especialmente en lo que dice con relación en las plataformas de pagos.
  3. Blockchain y Cryptomonedas:​ Muchas empresas se están metiendo en los negocios de la banca. Por ejemplo, UBER cuando comenzó a operar en EEUU, debió sacar cuentas corrientes para aquellos conductores que no tenían cuentas bancarias. Uno de las empresas con mayores depósitos en China es Alibaba, que tiene cuentas corrientes para sus clientes.
  • La plataforma blockchain es una base de datos formada por bloques y copiada en miles de servidores a nivel global.
  • Cada bloque graba miles de transacciones que se desencriptan después de unos minutos y estos bloques quedan literalmente “fosilizados” por lo que son imposibles de hackear. Así, las plataformas blockchain se constituyen en las más seguras, lo que es ideal para los servicios financieros.
  • Se genera una descentralización de la confianza y la certificación lo que implica que ya no se necesitan intermediarios. Este aspecto, genera mucho temor en la industria financiera.
  • Existen dos tipos de blockchain, los corporativos y los abiertos. Los blockchains corporativos brindan muchas ventajas para las empresas de servicios financieros en el sentido que están diseñadas para una rápida integración a las plataformas del negocio y con niveles de seguridad muy altos.
  • Una de las mejores es el IBM BLOCKCHAIN que, además de tener altos estándares de operación y seguridad, esta diseñada para trabajar en conjunto con la plataforma de inteligencia artificial IBM WATSON.
  • En el caso de las plataformas abiertas, existen miles de “Miners” que tienen copias de la base entera del blockchain. Estos miners al realizar diversas labores, que los obligan a mantener la base de datos, reciben cryptomonedas que se generan automáticamente por la plataforma. Es decir, la plataforma se “auto-sostiene”.
  • Una de las aplicaciones más utilizadas es la capacidad de hacer transferencias internacionales en 10 segundos con el uso del blockchain y la cryptomoneda ethereum. Si comparamos esto con los típicos códigos “SWIFT” que demoran varios días en hacer transferencias internacionales, podemos ver la revolución que se está produciendo.
  • Muchas empresas se están metiendo en los negocios de la banca. Por ejemplo, UBER cuando comenzó a operar en EEUU, debió sacar cuentas corrientes para aquellos conductores que no tenían cuentas bancarias. Uno de las empresas con mayores depósitos en China es Alibaba, que tiene cuentas corrientes para sus clientes.

Cognitive Revenue Growth Management

La   gran   pregunta   para   la   industria   financiera   es   entonces ¿Cómo generar un mayor  EBITDA  (beneficio  antes  de  intereses,  impuestos,   depreciaciones   y   amortizaciones)   en este   nuevo   ecosistema   financiero   que   cambia   permanente? 

El “Cognitive Revenue Growth Management” (CRGM) es una herramienta que permite a las organizaciones transformarse en empresas cognitivas de manera que puedan sacar provecho a cualquier escenario de cambio acelerado. 

El CRGM es una metodología que combina las herramientas del Revenue Growth Management tradicional con aquellas cognitivas (Inteligencia Artificial, Big Data, Machine Learning, Deep Learnning, etc). El CRGM permite a las empresas financieras tener las siguientes capacidades para el crecimiento estratégico de sus ingresos:

Capacidad de identificar y abordar integralmente todas las oportunidades de crecimiento ventas:

  • No se trata solamente de identificar las oportunidades de crecimiento sino de poder abordarlas generando ventajas competitivas sostenibles.
  • Las capacidades cognitivas del CRGM, permiten utilizar data no estructurada (80 % - 90 % del total) y estructurada para la generación de insights acerca de nuevas oportunidades de ingreso, con vistas 360º acerca los clientes, canales y segmentos de negocio.
  • El CRGM genera insights de la interacción de las principales variables del negocio financiero como lo son la regulación, clientes, spreads, tasas de interés, pricing, riesgo, comisiones, competencia, fidelidad y sustitutos, entre otros. Todo lo anterior, en coherencia con la estrategia y modelo de valor de la empresa.
  • En esta nueva lógica, gracias al entendimiento común y homogenización de la data y de las recomendaciones de negocio, las áreas funcionales de las empresas dejan de ser silos aislados y comienzan a  interactuar  en   tiempo   real en pos del aumento estratégico de ventas.
  • En particular, las áreas comerciales y de marketing comienzan a actuar como un cuerpo único en las acciones de crecimiento estratégico de ventas, considerando clientes, canales y segmentos de negocio. 

Capacidad de generar soluciones integradas con los mejores clientes:

  • En un ecosistema financiero que cambia tan aceleradamente, el CRGM permite lograr coordinaciones e integrar estratégicament a los mejores clientes en una cadena de valor común.
  • En efecto, los segmentadores cognitivos homogenizan información muy dispersa y el uso de algoritmos predictivos generan estimaciones acerca de las propensiones del comportamiento de las variables de negocio más importantes.
  • Las negociaciones tradicionales donde se entrega una cantidad su cinta de información al cliente para tener un mayor “poder de negociación”, se sustituye por una coordinación estratégica de alto nivel con el cliente, considerando incluso la colaboración interfuncional con las áreas del cliente.

En el CRGM el valor está más en el uso estratégico de la información con el cliente que en el “poder de negociación.” (Ver figura 3)

Capacidad de tomar acciones de aumento de margen en forma holística a las variables más importantes del negocio:

  • EL CRGM no solo permite tener una mirada 360º de los clientes, canales y segmentos de negocio, sino también de las relaciones funcionales de éstas con las comisiones, tasas de interés, spreads, mercados de instrumentos financieros, regulaciones, así como la cantidad y tipos de servicios y productos.
  • La capacidad de gestionar holísticamente los ingresos de la cartera de servicios financieros, permite lograr un alto nivel de diferenciación en el abordaje de cada segmento e incluso a nivel de clientes individuales. Por ejemplo, se pueden recibir recomendaciones cognitivas a nivel muy granular, considerando al resultado final como las variables a optimizar (comisiones, tasas de interés, spreads, riesgo, participación de mercado, etc.)

Strategic omnichannel revenue:

  • En el CRGM no se trata de tener omnicanalidad porque “se debe tener”, sino de cómo se gestiona estratégicamente la omnicanalidad para el aumento de ingresos y de la rentabilidad.
  • El CRGM permite utilizar las variables de negocio desde un nuevo entendimiento multidimensional, donde se pueden entender las potencialidades de ingreso y el impacto de acciones comerciales estratégicas desde todos los ángulos de la cadena del valor propia, de la industria, de los clientes y de las variaciones de las regulaciones que hay entre países.
  • Coopetition: Incluso, es posible acceder a nuevos mercados   de la mano de competidores que también tienen el interés de rentabilizar sus infraestructuras de negocio. En algunos mercados se es competidor y en otros aliados.
  • Por ejemplo, en el negocio del Wealth Management, se ve mucho el caso de que las empresas compiten a nivel comercial, pero son aliadas en el uso de sus infraestructuras de negocio (clearing, optimización tributaria, construcción de fondos mutuos, servicio al cliente). El CRGM permite sacar el máximo provecho de estas oportunidades de “coopetición” al tener reglas de negocio y de las variables de estas alianzas, minimizando los costos de supervisión y de conflicto entre las partes.
  • Capacidad de Tomar Decisiones Más Rápidas y Mejores, Utilizando la Enorme y Creciente

Cantidad de Información Disponible:

  • El CRGM, permite generar insights predictivos de la competencia, de la interacción de los clientes con los servicios financieros de la competencia, de elasticidad cruzada de tasas y comisiones e incluso llegar a nivel de clientes individuales
  • Estas capacidades, integradas a los procesos de la empresa y a las reglas de negocio, permite tomar acciones comerciales con mucho mayores probabilidades de éxito.
  • Gracias al machine learning, con el tiempo, las recomendaciones que entrega el CRGM van mejorando en su capacidad de predicción.

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¿Por qué necesita un coach empresarial para analíticos?

05 Noviembre, 2018 | De acuerdo con Forbes el 66% de las compañías ya tercerizan entre el 11% y el 75% de sus aplicaciones de inteligencia de negocios. Forrester predice que hasta un 80% de las firmas van a confiar en proveedores de servicios de inteligencia para alguna porción de sus capacidades de descubrimiento durante el año 2018. Una analogía sencilla puede ayudarnos a comprender porque esta estadística tiene mucho sentido. Supongamos que usted ha querido mejorar su condición física por algún tiempo y ha llegado el momento de tomar la decisión y pasar a ejecutar su objetivo, podría tener las siguientes opciones: Ir a la tienda de deportes y comprar el equipo más sofisticado disponible. Adquirir la membresía de algún gimnasio reconocido. Contratar un entrenador que diseñe una rutina personalizada y le asesore con la misma. ¿Según su experiencia o criterio cuál considera que le brindaría los mejores réditos? Regresando al terreno de la inteligencia de negocios y la analítica, supongamos que a nivel empresarial usted ya tiene conciencia con respecto a la importancia de ejecutar iniciativas de analíticos para su transformación digital y el desarrollo de ventajas competitivas en su negocio. Veamos algunas de sus opciones: Realizar una inversión de capital en implementar una solución de analíticos que luego deberá aprender a gestionar. Aprovisionar los servicios de analíticos de un fabricante que involucre uno o más terceros para llevar a cabo su ejecución. Contar con especialistas de datos que le den acompañamiento continuo y trabajen junto con su equipo para obtener el mayor valor de sus datos. ¿Según su experiencia o criterio cuál convendría más? IBM DataFirst DataFirst es el método de trabajo enfocado en transformar su negocio, al tiempo que se obtiene el mayor valor y conocimiento de sus datos. Brinda la estrategia, la experiencia y la hoja de ruta para empoderarle en su viaje desde la primera base analítica hasta la monetización de una empresa cognitiva. Este método le ayuda a resolver sus necesidades más apremiantes, llenando los vacíos existentes y a creando valor en cada paso por medio de un enfoque iterativo, ágil, y centrado en la nube. De esta manera, es posible construir un caso de negocio para avanzar en su transformación analítica, mitigar los riesgos en la implementación de las soluciones y acelerar su tiempo para obtener valor. El método le habilita para… DataFirst consiste en elegir un problema para comenzar a enfocarse en el mismo, identificar las brechas existentes, así como las áreas que deben abordarse; con el fin de establecer un plan para validar y probar la solución propuesta. Como metodología ágil, las construcciones clave del método DataFirst se muestran a continuación: Usted puede COMENZAR EN CUALQUIER LUGAR, lo que le permite centrarse en sus mayores oportunidades de negocios. Le ayuda a LLENAR LOS VACÍOS, de estrategia, experiencia y habilidades demostradas en ciencia de datos y analíticos, ni más ni menos. Finalmente, DataFirst le permite CONSTRUIR VALOR EN CADA PASO, conduciendo en última instancia a una cultura basada en datos, una iniciativa a la vez. GBM su Coach Empresarial para analíticos Dentro del portafolio de Soluciones Integradas de Analíticos, GBM cuenta con iniciativas enfocadas en el Descubrimiento de Datos,  donde usted podrá contar con un servicio de científicos de datos, que por medio del DataFirst y otras metodologías complementarias tales como el Design Thinking, Lean Management y Ágil, le brindarán acompañamiento experto con el fin de generar conocimiento de las fuentes de datos existentes en su organización, discernir la información clave e información relevante, generar prototipos de los datos , así como divulgar a las áreas involucradas los hallazgos relevantes en un enfoque de equipo de equipos. Si quiere ir mas allá de la implementación de una pieza de analíticos, o la adquisición de un servicio que será implementado por terceros, contáctenos. Con gusto se le explicará que nos hace el coach empresarial para analíticos de nuestros clientes.

Digital Tech Trends

01 Noviembre, 2018 | Sobrevivir a tiempos de cambio y no morir en el intento, para las empresas es todo un reto hoy en día. Las compañías han visto en la innovación la forma de subsistir y están buscando cómo transformar sus negocios con tecnologías digitales como: Inteligencia Artificial, Cloud, Contenedores, Microservicios, Kubernets, Robotic Process Automation (RPA), Application Programming Interface (API) y Analitycs Engine. Estas tecnologías les permiten a las empresas innovar en sus aplicaciones de negocios y obtener ventajas competitivas, así como encontrar nuevas formas de interactuar con los consumidores, a través de sus dispositivos, como teléfonos y relojes digitales. Las pasarelas de pagos y los asistentes virtuales que están llegando a los portales de servicio al cliente son ejemplos del uso que se le están dando a estas tecnologías en la transformación digital. Los departamentos de tecnología de las empresas siempre están en búsqueda de sacarle más provecho a sus inversiones de hardware y software (almacenamiento, comunicaciones, middleware, etc) para mejorar el tiempo de respuesta de sus aplicaciones de negocios y reducir costos operativos. La tendencia tecnológica en esta área está liderada por contenedores Docker, el gestor de contenedores Kubernets y la arquitectura de microservicios. Docker es una tecnología de contenerización que permite a los desarrolladores crear aplicaciones auto contenidas en “microservicios”. La construcción de una aplicación requiere de un número importante de recursos y elementos que incrementan la complejidad de preparar el entorno antes de habilitar el desarrollo de la aplicación a utilizar, estos entornos poseen limitantes de escalabilidad, en su gran mayoría delimitados por el tamaño del equipo físico donde reside. Con la contenerizacion se reduce esa complejidad que dispara innecesariamente los costos de hardware/ software y de administración de plataformas. En pocas palabras, con contenedores y microservicios las aplicaciones de negocio se cortan en pequeñas partes completamente independientes haciéndolas más costo-efectivas. Ahora que las aplicaciones de negocio están “cortadas”    en    varias    partes,    es    necesario automatizar su gestión, Kubernets o Kubernetes robustece el uso de contenedores, dado que permite habilitar y gobernar una colección de contenedores permitiendo definir esquemas de alta disponibilidad y habilitación de “clustering” a fin de que las aplicaciones contenidas en los contenedores puedan funcionar como un solo organismo. Al mismo tiempo, proporciona un entorno que permite su monitoreo, control y capacidades para escalar la infraestructura de forma dinámica (haciendo realidad el concepto de nube híbrida) como respuesta al incremento del consumo de la aplicación por los usuarios finales. Lo anterior, ha disparado proyectos  de modernización de aplicaciones para buscar flexibilizar las aplicaciones de negocio y reducir costos operativos en el camino. Lo interesante de este cambio, es que ha entregado a los ejecutivos de negocio herramientas para encontrar nuevas fuentes de ingreso, y en la actualidad, las empresas buscan la habilitación de microservicios para exponer funciones de negocio que tradicionalmente eran consumidos sólo internamente, hacia el mundo exterior. Este cambio de paradigma busca obtener nuevos beneficios al compartir información, y en la mayoría de los casos, monetizar en el proceso. Esta tendencia esta liderada por los APIs o Business APIs. Application Programming Interface o API es un término técnico utilizado por los desarrolladores para definir instrucciones con las cuales comunicarse con otras aplicaciones por medio de código de software. Sin embargo, cuando hablamos de Business APIs no estamos refiriéndonos a un tema técnico, sino a la oportunidad que tiene una empresa de exponer capacidades de negocio y/o información con socios, competidores o cualquier tercero y cobrar por cada vez que éstos utilicen ese Business API. Por ejemplo, la exposición de un servicio de calificación de riesgo que utilicen terceros (mueblerías, tiendas de electrodomésticos, etc.) y que puedan habilitar un perfil del cliente en tiempo real y proveer a través de un servicio con el banco la compra o el financiamiento de algún producto. Los Business APIs son el lenguaje de las startups y de los emprendedores, ya que éstos les permiten crear productos digitales de forma rápida y agregar valor donde nadie más lo está haciendo. Cada vez que una persona pide comida a domicilio por medio de Uber Eats, la aplicación utiliza múltiples Business APIs para dar el servicio, entre ellos los APIs de medios de pago de Visa y Mastercard por los cuales Uber tiene que pagar por su uso. Esta dinámica con las startups y la creación de productos digitales ha puesto mucha presión sobre las empresas para encontrar formas de interactuar con estos nuevos actores en su lenguaje y hacer alianzas que les permitan acelerar la cocreación de productos digitales y con esto garantizar la vigencia de sus productos y servicios con el nuevo consumidor digital. La tendencia que habilita la interacción con startups y la creación de productos digitales es el Cloud. La innovación digital empresarial no es tan sencilla, ya que las empresas con productos análogos no inician con el “lienzo en blanco”. Sin embargo, el Cloud es la plataforma que permite tener acceso a las tecnologías de punta (contenedores, API, Inteligencia Artificial) sin tener que hacer grandes inversiones económicas, permitiéndoles a los equipos de innovación la creación de productos digitales en cuestión de semanas para validarlos con los consumidores y así crear alianzas con startups que sumen al éxito del producto digital. En resumen, el Cloud es la caja de herramientas que utilizan los intraemprendedores de la empresa para utilizar todas las tecnologías digitales emergentes para la creación de productos y servicios nuevos y con ello hacer la realidad la innovación digital empresarial. En esta transformación digital, las empresas también están buscando transformar los procesos de negocio para brindar una mejor experiencia y/o reducir los costos operativos para el procesamiento de las solicitudes de los clientes. Aquí entramos al terreno de la Inteligencia Artificial y Robotic Process Automation. RPA o Robotic Process Automation es una tecnología cuya aplicación se encuentra orientada a optimizar actividades repetitivas dentro de los procesos de las organizaciones y que, en la gran mayoría de los casos, se consideran actividades manuales y transcripción de información de un sistema a otro. Esta tecnología permite de forma bastante rápida la captura del comportamiento de un operador de la computadora y grabar la secuencia de pasos u operación diaria. Como resultado de lo anterior, tenemos “Robots” en la ejecución de las tareas repetitivas que realiza un operador humano y que, en la mayoría de los casos, su horario de ejecución se extiende de las 8 horas diarias a 24. Un conjunto de robots puede ser visto como una fuerza de trabajo virtual. Es por esto, que RPA está impulsando proyectos enfocados a reducir el costo operativo y aumentar la eficiencia operativa dentro de los procesos de la empresa. Sin embargo, no todas las tareas realizadas por las personas son estructuradas y repetitivas, algunas requieren de cierta capacidad de análisis de información y entendimiento del contexto para tomar la decisión correcta, es aquí donde la Inteligencia Artificial entrega herramientas que permiten simular algunas capacidades cognitivas humanas como el aprendizaje por medio de la lectura de información (Machine Learning), identificación de patrones, el procesamiento del leguaje natural por medio de la escucha y el habla, y finalmente incorporar estas capacidades a los procesos para hacerlos más eficientes y crear una mejor experiencia para el cliente. Los máximos exponentes de esta tendencia son los asistentes virtuales que están llegando a los portales de servicio al cliente y/o a los canales digitales que utilizan los consumidores como Facebook Messenger, Siri, Alexa, etc. Sin embargo, las capacidades de la Inteligencia Artificial pueden apoyar en muchas más tareas y procesos dentro la organización que permitan competir de mejor manera en la economía digital. Finalmente, toda esta explosión de interacciones digitales genera una cantidad de datos sobre los consumidores que para las empresas son difíciles de almacenar, analizar y capitalizar en hallazgos que les permitan definir mejores estrategias. La tendencia en esta área son los Analytics Engine. Los Analytics Engines proporcionan las herramientas para realizar análisis sobre volúmenes de datos elevados, éstos se apoyan en los Datalakes, que es un lugar para almacenar datos estructurados y no estructurados, así como un método para organizar grandes volúmenes de datos muy diversos de diversas fuentes. Finalmente, estas tecnologías combinadas con Machine Learning y Deep Learning permiten a las empresas sacarle provecho a la información y crear estrategias de monetización basadas en datos. La adopción de todas las tecnologías digitales mencionadas en este artículo puede ser intimidante, es por ello que hemos creado el foro “Digital Tech Trends” donde convocamos a diferentes líderes de tecnología dentro de las empresas por medio de webinars mensuales y eventos presenciales, para acercarlos a estas tendencias y mostrarles casos de uso prácticos que pueden considerar implementar dentro de sus organizaciones para potenciar una relación estratégica entre los líderes de tecnología con los líderes de negocio. IBM ha entendido el reto que tienen los líderes de tecnología en esta trasformación digital y es por esto que ha consolidado todas estas tecnologías digitales en un solo producto llamado IBM Private and Public Cloud, con el cual las empresas pueden adoptarlas en cuestión de un par de semanas, y con ello iniciar la modernización de sus aplicaciones, la monetización de Business API, innovación para la creación de productos digitales, creación de fuerzas de trabajo basadas en RPA e Inteligencia Artificial, definir estrategias de monetización de datos y con todo ello avanzar en la transformación digital de sus negocios análogos. Por su parte, GBM con esta iniciativa busca apoyar a los líderes de tecnología brindándoles las herramientas  para  experimentar  sobre  las nuevas tendencias de  nube  híbrida  y  que puedan tomar la mejor decisión sobre dónde invertir su tiempo y dinero para  agregar capacidades digitales a la empresa.  

El viaje de RPA

01 Noviembre, 2018 | Cuando pensamos en robots, nuestra mente busca referencias de la ciencia ficción como, R2D2, Wall-E, o inclusive Terminator. Imaginamos creaciones mecánicas que nos ayudan en nuestra vida cotidiana con capacidades que complementan o inclusive mejoran las propias de nuestra condición humana. La realidad, aunque un poco diferente, de los robots que idealizamos no está lejos de la concepción original de la ciencia ficción, nuestra visión del futuro está sucediendo ahora. Gartner prevé que el mercado de automatización a través de robots de software crecerá un 41% año tras año hasta el 2020. Forrester estima que en el 2021 habrá más de 4 millones de robots haciendo diferentes tipos de tareas administrativas, de oficina o de ventas.   Adentrándonos en RPA Los robots de software entran en este panorama como una tecnología disruptiva cuyo potencial es capaz de crear nuevos paradigmas de negocio. No tienen pies ni manos, pero son capaces de interactuar con las estaciones de trabajo como lo haría una persona, imitando sus acciones sobre los aplicativos. RPA (Robotic Process Automation) es la práctica de automatizar actividades de negocio, utilizando robots de software, para realizar tareas principalmente transaccionales, y repetitivas, basadas en reglas definidas y sin interferencia de decisiones humanas. El término RPA se acuña a principios del año 2000, y no surge particularmente de una nueva tecnología central, sino es más una evolución de tecnologías como “screen scrapping”, y automatización de flujos de trabajo, e incorpora otras como reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Agrega además funcionalidades para grabar acciones ejecutadas en una computadora, y la posibilidad de crear robots de una manera visual mediante facilidades de arrastrar y soltar sin la necesidad de que las personas tengan conocimientos profundos de codificación. El potencial de RPA es emocionante, promete aumentar eficiencia, reducir costos, y un rápido retorno de inversión, sobre todo porque un robot no es susceptible a fatiga o desmotivación; sin embargo, no se debe olvidar un hecho clave: no importa cuán poderosa sea la tecnología, se basa en el diseño y la programación humana, por lo que tiene limitaciones. La propuesta de valor La propuesta de valor de RPA se basa en las bajas barreras que ofrece la tecnología, ya que tiene un costo razonable, permite desarrollar rápidamente, los tiempos de implementación de un robot de software se miden en semanas, y no es invasiva, es decir no depende que se modifiquen sistemas existentes. Para lograr el éxito es esencial tener un entendimiento claro de las necesidades, prioridades, y procesos de la organización, así como las capacidades propias de la tecnología para escoger los casos de uso que mejor se adapten. Se recomienda siempre entender ¿qué se quiere automatizar? Y ¿por qué? y detallar si las actividades identificadas requieren previamente de una mejora. RPA no es un destino final sino un viaje. Revisemos las etapas de este viaje: Establezca el camino y enfoque el esfuerzo: •    Concéntrese en establecer prioridades de automatización para obtener una lista de iniciativas basadas en la ponderación de los objetivos de negocio con respecto a las necesidades. •    Elija un socio tecnológico que lo apoye en la adopción asertiva de RPA. •    Obtenga el compromiso ejecutivo. Descubra/seleccione/evalúe: •    Detalle los pasos de los procesos candidatos para entender el alcance de la automatización, además filtre si el proceso candidato es idóneo para RPA como un todo o una parte de éste. •    Evalúe los beneficios y la factibilidad técnica.  •    Determine si el proceso levantado requiere de mejoras y estandarización antes de ser automatizado. •    Establezca el Pipeline de Automatización: Consolide las iniciativas de automatización que pasaron por los filtros previos y están listas para continuar. Defina/implemente/entregue: •    Defina, implemente, y entregue las soluciones de automatización de manera continua. •    No olvide proveer acompañamiento para la adopción efectiva. RPA se puede aprovechar de múltiples maneras y la forma de utilizarlo es única en cada organización. La flexibilidad y facilidad de implementación puede acercarnos a una transformación de negocio completa, en la  que en el camino se puede incorporar la Inteligencia Artificial, o la gestión de procesos de negocio a través de tecnologías como BPM. Lo importante es tener la determinación de iniciar, enfrentar el reto, y emprender el viaje, para mantenerse competitivo en la era de la automatización.  



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