¿Qué hay detrás de los 232 billones de dólares de la automatización inteligente?

232 billones de dólares es un gran número.

Según KPMG, esa es la cantidad que las empresas invertirán cada año en tecnologías de automatización inteligente en 2025. Se parte de un nivel de inversión actual de unos 12.5 billones de dólares. Semejante proyección de crecimiento hace que surjan algunas preguntas de inmediato.

La primera es: «¿qué es la automatización inteligente?». La siguiente es: «¿qué valor esperado está atrayendo tal inversión?». La tercera es: «si esto es algo tan importante, ¿por qué hoy en día el nivel de inversión es tan bajo (en comparación)?».

La primera pregunta tiene una respuesta fácil. La automatización inteligente se define como la integración de tecnologías de computación cognitivas y robóticas emergentes en los procesos de negocio y las interacciones con clientes dirigidas por humanos. Estas tecnologías incluyen la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML) y la automatización robótica de procesos (RPA).Las respuestas a las otras dos (y mucho más) están en la parte 3 del informe de la encuesta internacional «El futuro del trabajo». Preguntamos a los líderes de TI en grandes empresas de Estados Unidos y Europa qué opinaban sobre la automatización inteligente. Según sus respuestas, su dominio es fundamental para alcanzar una ventaja competitiva en la Era Digital:

Los datos muestran que la automatización inteligente es buena para los clientes, es buena para los empleados, es buena para las operaciones corporativas y genera crecimiento empresarial. Lo más llamativo es que solo un 12 % de los encuestados afirmó que sus empresas lo están poniendo en práctica de manera eficaz actualmente.

¿Por qué? Es una cuestión de complejidad:

• • El 89 % de los encuestados afirmó que sus empresas tienen problemas para adaptar la tecnología.
  • El 80 %, dijeron que sus empresas «no entienden cómo la inteligencia artificial cambiaría todo».
  • El 66 % tiene dificultad para integrar sus inversiones y capacidades tecnológicas actuales con las exigencias de las tecnologías de la IA y la RPA.
  • Las respuestas que seguían en orden de importancia eran la necesidad de cambiar la cultura informática (44 %) y las prácticas de desarrollo de aplicaciones (31 %).

Lo que hace falta es un nuevo enfoque de la colaboración informática y de negocios y un desarrollo de aplicaciones que permita reducir drásticamente la curva de aprendizaje, de manera que empresas de todo tipo puedan liberar el valor de la automatización inteligente. El desarrollo low-code es ese nuevo enfoque.

Si desea saber más, lea la parte 3 del informe «El futuro del trabajo».