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Ingenieras de software trabajando en software de automatización en la oficina. (Imagen:@israelandrxde vía Unsplash)

¿Cómo pueden las organizaciones "tender las tuberías" para el éxito de la automatización?

La colaboración humano-máquina debe tener una perspectiva estratégica y holística para liberar su valor inherente tanto para las empresas como para los trabajadores.

Por Tomás Castagnino, Jonathan Thomas

Durante los últimos años, muchos han pronosticado que "los robots" ocuparán los puestos de trabajo de millones de trabajadores. Algunos pronostican días aún más sombríos, afirmando que el futuro distópico y sin empleo no generará ninguna ganancia de productividad. Y porque las desgracias nunca vienen solas : las alteraciones del trabajo y de los balances de las empresas relacionadas con la pandemia no han hecho más que intensificar estos temores. Según el Foro Económico Mundial, el 80% de los líderes empresariales están acelerando la automatización de sus procesos de trabajo, y el 50% se ha declarado dispuesto a acelerar aún más la automatización de los puestos de trabajo en sus empresas.1

La clave para separar los hechos del alarmismo es considerar a los millones de trabajadores que están en el centro de este debate. ¿Perderán sus puestos de trabajo, verán reducidos sus salarios o aumentarán realmente sus niveles de productividad y bienestar como resultado de la colaboración entre humanos y máquinas?

Analizar los datos de la automatización para entender sus implicaciones

Los efectos potencialmente adversos de la automatización, como la reducción de salarios y la pérdida de puestos de trabajo, son, por supuesto, una posibilidad. Sin embargo, el uso de la tecnología de la automatización también tiene ventajas reales, como ha sucedido con cualquier otro equipamiento en el lugar de trabajo. Piénselo así: las calculadoras no sustituyeron a los profesores de matemáticas. Tampoco redujeron su salario. Por el contrario, hicieron menos mundano el trabajo de los profesores al automatizar los cálculos, al tiempo que aumentaban el tiempo que podían dedicarse a impartir conocimientos y perfeccionar las habilidades de los alumnos. Por lo tanto, el análisis basado en datos nos ayudará a comprender mejor el impacto de la automatización en los trabajadores.

Esther Duflo, economista del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y ganadora del Premio Nobel de Economía 2019, sostiene en un ensayo de 2017 que "los economistas deberían comprometerse seriamente con la fontanería".2 Lo que Duflo quiere decir con esto es que los economistas deberían prestar mucha atención a lo que realmente ocurre sobre el terreno. Y que deberían diseñar políticas en consecuencia para que la economía o la automatización- funcione.

La primera tarea será "tender las tuberías". Pero, ¿cómo podemos estar seguros de que esta tarea se está llevando a cabo correctamente? Sostenemos que los datos de automatización deben analizarse de forma más experimental y detallada. Lo ideal sería que ese análisis fuera más allá del rastreo forense de los vínculos entre productividad, número de empleados y salario. Un enfoque más detallado también calificaría diversos efectos potenciales, como la distribución de los costos de la automatización; los beneficios para los trabajadores con diferentes habilidades en las distintas etapas de sus carreras; la creación de nuevas tareas adecuadas para la colaboración entre humanos y máquinas, y cómo podrían cambiar las evaluaciones de rendimiento y los salarios debido a la automatización.

ARP en tiempo real: un estudio de caso basado en datos

Para identificar estas relaciones, revisamos el impacto de la introducción de una específica forma de automatización, la automatización robótica de procesos (ARP), en un típico flujo de trabajo, y realizamos un estudio en el que participaron alrededor de 500 trabajadores.

Nos centramos en el impacto de la automatización en la atención al cliente en los servicios de la tecnología de la información (TI). Los 500 trabajadores incluidos en nuestro estudio se encontraban en diferentes etapas de sus carreras y eran responsables de diferentes tareas y actividades. La automatización se introdujo para tareas como resolver determinadas solicitudes de los clientes, por ejemplo, los reinicios del sistema. También se utilizó para anticiparse a posibles problemas o peticiones antes de que pudieran surgir mediante la supervisión del sistema. En promedio, se producían unas 30.000 interacciones de este tipo al mes.

Aumento de la productividad y de los salarios

Hicimos un seguimiento de los trabajadores durante un periodo de dos años: un año antes de la introducción de la automatización y un año después. Registramos las métricas de productividad (por ejemplo, el tiempo que tardaba resolver las solicitudes) y las combinamos con datos como la demografía de los trabajadores, las evaluaciones anuales del rendimiento, la remuneración y el tiempo que pasaban "en el trabajo". Esto nos permitió comparar los resultados antes y después de la introducción de la ARP.

Descubrimos que la ARP generó un aumento significativo de la productividad (siguiente gráfica).

El tiempo promedio de resolución de las solicitudes disminuyó tras la implantación de la ARP

Nota: El tiempo promedio de resolución del mismo tipo de ticket es similar. Un tipo de solicitud mantiene las siguientes características constantes a lo largo del periodo de análisis: es un incidente del mismo tipo y prioridad, originado en la misma área funcional del cliente, reportado a través del mismo canal y asignado al mismo equipo. Los quintiles se definen como tiempos anteriores a la solución ARP.

Fuente: Accenture.

Por ejemplo, el tiempo promedio que se tarda en resolver una solicitud ("ticket") se redujo en una quinta parte en el año siguiente a su implantación, lo que vino acompañado de un impresionante descenso del 30% en los errores de solución (siguiente gráfica), que son solicitudes que requieren una segunda revisión porque la solución inicial no resolvió el problema subyacente.

El porcentaje de tickets reabiertos disminuye tras la implantaciónde la ARP

Nota: El porcentaje de tickets reabiertos comparten el mismo promedio por tipo de solicitud. Un tipo de ticket mantiene las siguientes características constantes a lo largo del periodo de análisis: es un incidente del mismo tipo y prioridad, originado en la misma área funcional del cliente, reportado a través del mismo canal y asignado al mismo equipo. Los quintiles se definen como el porcentaje de tickets reabiertos antes de la ARP.

Fuente: Accenture.

Curiosamente, estas ganancias de productividad fueron compartidas por todas las partes interesadas, incluidos los trabajadores. Casi el 95% del personals seguían trabajando para la empresa un año después de la implementación de la ARP. Esto incluye a un 12% de los trabajadores que se trasladaron a otras unidades de negocio. Los que se trasladaron a otras unidades se beneficiaron de los programas de reentrenamiento y desarrollo profesional de la empresa. El resultado fue que los índices normales de rotación de trabajadores no se vieron afectados por la ARP.

Además, los aumentos salariales en el año siguiente a la implementación de la ARP crecieron 3 puntos porcentuales para quienes permanecieron en su unidad de negocio original en comparación con quienes fueron reubicados en otras unidades de negocio.

Nuestros resultados también muestran por qué es importante vigilar los efectos secundarios. En nuestro estudio, los menores aumentos salariales entre los empleados que habían sido redistribuidos a otras unidades de negocio reflejaban su rendimiento en su función anterior. Esto implica que las organizaciones deben crear oportunidades para los empleados que no se benefician de las ventajas de la automatización, a fin de ayudarles a mantener su compromiso y desarrollar todo su potencial.

Comprender las posibles consecuencias de la automatización puede ayudar a aumentar sus beneficios. Y el uso óptimo de las palancas de valor internas -como el talento o los datos- puede marcar la diferencia en este sentido.

La adopción debe ir acompañada de agilidad, lo que exige tener en cuenta las particularidades de cada caso. La agilidad puede lograrse, por ejemplo, impartiendo una formación personalizada a los empleados que participan en un nuevo proyecto para garantizar una transición fluida (gráficas siguientes).

La formación ayuda a la transición a un nuevo proyecto (los empleados que continúan en el proyecto)

Nota: Implantación de la ARP a partir de abril de 2017.

Fuente: Accenture.

Por último, el impacto de la automatización en los empleados depende en gran medida de las tareas que se automatizan. Hay una mayor demanda de empleados en los niveles más junior cuando la ARP cambia el flujo de trabajo y lo aleja de las tareas urgentes y de alta prioridad, proporcionando al sistema más estabilidad, como fue el caso en nuestro estudio. Pero lo contrario puede ser cierto si la automatización sustituye las tareas menos urgentes y de baja prioridad.

La formación ayuda a la transición a un nuevo proyecto (los empleados se desvinculan del proyecto)

Nota: implantación de ARP a partir de abril de 2017.

Fuente: Accenture.

Preparar a las empresas para la automatización

La preocupación por los posibles efectos negativos de la automatización no se justifica de acuerdo con los datos que hemos analizado. Es cierto que las empresas que no abordan la automatización de forma estratégica pueden enfrentarse a un camino espinoso. Pero estos casos se pueden evitar. La medición y el análisis de datos adecuados para comprender mejor las implicaciones de la implementación de la automatización, el seguimiento de su impacto y la realización de las correcciones necesarias del rumbo, por ejemplo, proporcionando capacitación e información oportunas para mantener el compromiso de los trabajadores, son solo algunas opciones de cómo tanto las empresas como la fuerza laboral pueden prosperar junto a la automatización.

Es necesario realizar más estudios como el que hemos llevado a cabo para conocer mejor el impacto real de la automatización en el lugar de trabajo. Aunque la colaboración entre humanos y máquinas puede beneficiar a las empresas y a sus trabajadores, hay mucho más que podemos aprender para hacer que la automatización trabaje a favor de nuestra gente, no en su contra.

  • Tomás Castagnino es Director Principal de Investigación Económica y Ciencia de Datos en Accenture Research.
  • Jonathan Thomas is Lead of the UK and Ireland Economic Modelling Centre of Excellence at Accenture Research. 

Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas en este artículo son las de los autores, basadas en su experiencia y en investigaciones previas, y no reflejan necesariamente las opiniones de la ONUDI (leer más).

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