[14/12/2022] Hace tres años, Johnson & Johnson (J&J) se propuso aplicar la automatización inteligente (AI) a todos los aspectos de su negocio. A medida que la pandemia mundial de COVID-19 empezaba a extenderse, la empresa, uno de los mayores proveedores mundiales de productos farmacéuticos, dispositivos médicos y bienes de consumo envasados, necesitaba reducir costos, agilizar tareas y mejorar la precisión de sus principales operaciones empresariales.
La automatización robótica de procesos (RPA) ya estaba ganando terreno a medida que las organizaciones trataban de aplicar "robots" de software para automatizar los procesos empresariales basados en reglas. Pero organizaciones como J&J querían llevar la automatización más allá. Combinando la RPA con el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI), pretendían automatizar tareas más complejas. La oportunidad llevó a Ajay Anand y Stephen Sorenson de J&J a hacer una apuesta muy grande en el 2021.
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"La única manera de llamar la atención en J&J de sus líderes de muy alto nivel es con el tamaño del impacto que podría tener", señala Anand, vicepresidente de estrategia y transformación de servicios globales de la farmacéutica. "En general, J&J prefiere todo en miles de millones".
Anand y Sorenson, vicepresidente senior de servicios tecnológicos, cadena de suministro, integración de datos e ingeniería de fiabilidad de la empresa, propusieron la creación de un Consejo de Automatización Inteligente para toda la empresa que ellos presidirían. Y afirmaron que conseguirían un impacto de 500 millones de dólares en los tres años siguientes. El equipo ya casi ha alcanzado esa cifra. Anand señala que, en una revisión reciente, un miembro del comité ejecutivo les pidió que duplicaran esa cifra basándose en el ritmo actual.
Los primeros obstáculos de la automatización inteligente
Gracias al trabajo del Consejo de Automatización Inteligente, J&J está aplicando ahora la automatización inteligente a todo, desde procesos empresariales básicos hasta chatbots que pueden ayudar a empleados y clientes, pasando por algoritmos que pueden supervisar la cadena de suministro de la empresa y ayudarla a ajustarse a condiciones cambiantes, como la duplicación de la demanda de Tylenol en los primeros días de la pandemia.
Pero cuando Anand y Sorenson ayudaron a J&J a dar los primeros pasos en su viaje hacia la automatización, no tardaron en toparse con obstáculos.
"Deslocalizábamos, utilizábamos mano de obra barata e intentábamos simplificar nuestros procesos, pero era muy difícil escalar y la rotación era alta", explica Sorenson. "Teníamos este escenario en el que estábamos constantemente reciclando a la gente y los procesos de excepción nos estaban matando".
Es difícil imaginar cuántas excepciones tiene un proceso hasta que realmente lo ejecuta o forma a la gente para que lo haga, explica Sorenson. Las excepciones pueden atascar incluso tareas aparentemente sencillas, como el envío de formularios de confirmación. Errores tipográficos, un nuevo puesto de trabajo... cualquier pequeño detalle puede enviar esos formularios directamente a la cola de errores, explica Sorenson.
"Intentamos automatizarlos y nos dimos cuenta de que la gente no conocía sus procesos empresariales tan bien como creía", explica. "Conocían su trabajo y podían llevarlo del punto A al punto Z, pero si intentabas automatizarlo, muy pocas de las automatizaciones tenían un camino fácil hasta el final".
No tardamos en darnos cuenta de que el enfoque tradicional para trazar los procesos empresariales -sentarse con los empleados, entender cómo hacen su trabajo y capturarlo- no iba a dar al equipo de automatización lo que necesitaba. Para obtener una visión completa de los procesos empresariales, J&J recurrió a una herramienta de minería de tareas.
"Escogimos a un puñado de empleados que estaban dispuestos a colaborar con nosotros en las primeras fases, les informamos de todos los aspectos relacionados con la privacidad y los formamos. "Cuando iniciaban un proceso concreto, pulsaban el botón de grabación y nosotros lo grabábamos en esta herramienta. Acabamos creando el swim lane y toda la documentación asociada a él".
En lugar de entrevistar a los empleados sobre el proceso por adelantado, el equipo tomó las grabaciones y las revisó con los empleados, preguntándoles si había alguna variación que no se hubiera capturado y que quisieran compartir.
Adoptar una mentalidad digital
J&J empezó a utilizar RPA para tareas sencillas de procesos empresariales como mover documentos, rellenar hojas de cálculo, enviar mensajes clave, integraciones de correo electrónico y similares. A partir de ahí fue creciendo.
"Cuando analizamos todos nuestros procesos empresariales, también nos interesó mucho la forma en que podíamos reimaginarlos con una perspectiva digital", comenta Anand, señalando la facturación como un ejemplo clave de la nueva perspectiva de la empresa. Como cualquier empresa, al ejecutar ese proceso, J&J a veces tenía errores o disputas con los clientes.
"Al reimaginar esos procesos con una mentalidad digital, pudimos ver las cosas de principio a fin y buscar lugares donde no solo podemos automatizar, sino también incorporar algo de inteligencia", anota. "¿Podemos predecir los clientes con los que podemos tener algunas disputas, y podemos empezar a tomar algunas medidas, de forma proactiva?".
Al aplicar la automatización inteligente a la facturación, J&J pudo aumentar la recaudación de efectivo, reducir la tasa de error y reducir el número de horas de trabajo y dólares gastados para lograr los mismos resultados.
Anand explica que el núcleo de la mentalidad digital de J&J en torno a la automatización inteligente son las 3E: experiencia, eficacia y eficiencia. ¿Cambia la automatización la experiencia de empleados, clientes y proveedores? ¿Hace que los procesos sean más eficaces y eficientes?
El éxito surgió de pequeñas victorias
Sorenson señala que el equipo aprendió que la clave del éxito de la automatización, como ocurre con muchos proyectos de TI, era empezar poco a poco, conseguir victorias y educar a la gente sobre las posibilidades.
"Teníamos un dicho: 'No intente conseguir un home run'. Solo hay que llegar a la base, poner a los jugadores en la base, moverlos y empezar a batear. Y entonces empezaremos a hacer carreras", comenta Sorenson. "Eso ayudó mucho a la gente a pensar que no tenían que preocuparse por todo, que solo necesitaban automatizar estos pocos pasos y luego ver hasta dónde podíamos llegar a partir de ahí".
Sorenson señala que las pequeñas victorias pudieron ayudar al equipo de automatización a ganarse la confianza, pero también generaron datos que les permitieron demostrar que la mentalidad de "lo digital primero" y "la máquina primero" conducía a resultados más precisos.
"Si se pensara de otra forma, se podrían automatizar los pasos para que fueran más precisos e incorporar la detección para poder encontrar problemas en los que las cosas fallaban históricamente, o incluso pasos de reconciliación que nos permitieran confirmar que las cosas funcionaban desde el principio", afirma Sorenson.
Muy pronto, a medida que crecía la confianza, las conversaciones ya no se centraban en convencer a las partes interesadas del valor de la automatización, sino en qué más podía hacer el equipo.
Anand señala que fue clave gestionar los miedos mostrando ejemplos a compañeros y socios.
"Cuando la gente veía esos ejemplos, eso realmente les inspiraba", anota Anand. "Siempre existía ese pequeño temor de que la automatización significara que la gente iba a perder su trabajo. Y pudieron ver que en realidad trasladaba a los empleados a un trabajo de orden más elevado y los liberaba para hacer más innovación".
Basado en el artículo de Thor Olavsrud (CIO) y editado por CIO Perú