Puntos clave: La automatización orientada al negocio está evolucionando con la IA generativa, capacitando a los usuarios no técnicos para mejorar la eficiencia y adaptabilidad del flujo de trabajo. Este cambio permite a los equipos empresariales Crea y gestiona la automatización directamente, reduciendo su dependencia de TI.
- La IA generativa permite a los usuarios Crea flujos de trabajo usando lenguaje natural, haciendo accesible la automatización.
- Las organizaciones priorizan los resultados empresariales frente a los tradicionales compartimentos tecnológicos en soluciones de automatización.
Capacidad de poner donde reside el conocimiento
Cuando una aseguradora evalúa una reclamación, recurre a años de reconocimiento de patrones. Casos límite que ha visto, excepciones que ha aprendido, decisiones que nunca llegaron a ningún manual. Cuando su empresa decide automatizar ese proceso, ella entrega los requisitos a TI y espera. Lo que llega semanas después se encarga de los casos sencillos. El resto aún la necesita. Y a pesar de los miles de millones invertidos en plataformas de automatización, este patrón persiste en todas las empresas. Los requisitos se Obtén en la traducción. Los casos límite Obtén porque parecían obvios para quien no los apuntó. El juicio que vive en las cabezas experimentadas se queda ahí. La solución no es dedicar más tiempo a recopilar requisitos. Es replantearse quién construye la automatización en primer lugar. Creo que estamos en un punto de inflexión. El centro de gravedad de la automatización ha estado cambiando de TI hacia el negocio, y las organizaciones que se han reconocido y se son adaptando a este cambio se adelantarán a las que no lo hagan.
El problema de la propiedad de la automatización
Durante décadas, la automatización ha sido dominio de TI. Y con razón. Construir flujos de trabajo significaba escribir código, entender arquitecturas de sistemas y gestionar dependencias complejas. IT lo dominaba porque el trabajo requería una experiencia técnica que la mayoría de los equipos de negocio no tenían. Pero ese modelo tiene una debilidad fundamental. Quienes entienden el negocio no son quienes construyen la automatización. Lo que es obvio para el usuario de negocio nunca entra en los requisitos. Los casos límite que un profesional experimentado maneja instintivamente se vuelven increíblemente complejos de documentar. La lógica construida durante años de reconocimiento de patrones se reduce a una especificación simplificada que pasa por alto los matices. El resultado están una automatización que maneja el predecible 80 por ciento y se rompe con el 20 por ciento que importa. He hablado con numerosos líderes empresariales durante el último año. El CIO de una importante empresa de servicios financieros lo expresó simplemente: "Hay diez veces más usuarios de negocio que usuarios de son TI. ¿Por qué son pedimos a TI que automatiza lo que la empresa sabe saber mejor?"
Por qué el low-code y el no-code quedaron cortos
La industria reconoció este problema hace años. La respuesta fue con plataformas low-code y no-code. Reduce la barrera técnica, Haz la automatización accesible para más personas. Era el instinto correcto. Pero la ejecución quedó corta. Las soluciones low-code reducían cierta complejidad aunque seguían requiriendo pensamiento técnico. Los usuarios de negocio chocaban con muros cuando los procesos se volvían sofisticados. Las alternativas no-code lograban simplicidad sacrificando capacidad. Adecuadas para tareas básicas, pero insuficientes para los flujos de trabajo complejos que generan un valor real para el negocio. Ninguno de los enfoques resolvió el problema más profundo: la fragilidad. Incluso cuando los usuarios de negocio podían crear flujos de trabajo, esos flujos de trabajo se rompían en el momento en que cambiaban las condiciones. La automatización tradicional funciona con lógica determinista. Funciona perfectamente cuando los datos llegan en el formato esperado, cuando los procesos siguen caminos predichos, cuando nada cambia. En el momento en que la realidad cambia—un campo inesperado, un nuevo escenario, una regla de negocio cambiante—se rompe. Un estudio de investigación de la EMA de 2025 con más de 400 empresas encontró que la complejidad de gestionar la automatización en entornos híbridos y multi-nube es una de las principales razones por las que las organizaciones tienen dificultades para expandir la automatización. Las empresas no confían en que su automatización maneje la variabilidad en entornos complejos. Por eso, limitan el alcance, mantienen respaldos manuales y nunca Lograr la transformación que proyectaban. La brecha entre lo que necesitan los equipos empresariales y lo que pueden construir no se ha cerrado.
Cómo la IA cambia la automatización empresarial
La IA generativa está cerrando esa brecha. No reemplazando el juicio humano, sino eliminando las barreras que impedían que los equipos empresariales participaran. El cambio ocurre en tres dimensiones:
- Creación de flujos de trabajo – Las interfaces en lenguaje natural permiten a los profesionales describir lo que necesitan de forma conversacional, con la IA traduciendo la intención en lógica de flujo de trabajo. Alguien que entiende el proceso empresarial pero carece de formación técnica puede construir automatizaciones que antes requerían habilidades especializadas.
- Visibilidad operativa – Los asistentes impulsados por IA pueden responder preguntas como "¿qué cargas de trabajo fallaron en las últimas 24 horas?" analizando registros, métricas e historial de ejecuciones en tiempo real. El conocimiento que antes requería navegar por varios sistemas se vuelve disponible a través de la conversación.
- Adaptabilidad – La IA acomoda la variabilidad de formas que los sistemas deterministas no pueden. Datos que llegan en formatos inesperados, casos límite que no fueron programados explícitamente. Los escenarios que romperían la automatización tradicional se convierten en variaciones manejables.
Ninguna de estas capacidades sustituye el juicio humano. Más bien, quienes entienden el negocio pueden finalmente trabajar directamente con sistemas que antes eran dominio exclusivo de TI.
Cómo son las organizaciones adoptando la automatización orientada al negocio
Las organizaciones son cambiando la forma en que evalúan y seleccionan la automatización. Los enfoques tradicionales de silos tecnológicos —elegir la mejor herramienta para cada categoría— son dando paso a evaluaciones de resultados empresariales donde se evalúan múltiples capacidades de automatización junto a los problemas que son necesarios. La facilidad de utiliza para los equipos empresariales se está convirtiendo en un criterio estándar de selección. Las empresas quieren herramientas que sus equipos de operaciones puedan configurar sin tener que presentar tickets de TI. Quieren paneles de control que los usuarios de negocio puedan personalizar en lugar de esperar informes. Quieren flujos de trabajo que los analistas de negocio puedan modificar de forma segura cuando cambien los requisitos. Algunas empresas han ido más allá, integrando especialistas en TI en funciones empresariales para Crea equipos híbridos que combinan capacidad técnica con experiencia en el sector. Pero el camino más prometedor están la tecnología que reduce la experiencia necesaria desde el principio. Creación de flujos de trabajo impulsados por IA que permite a los profesionales describir lo que necesitan en lenguaje natural. Interfaces conversacionales que aportan experiencia directamente al trabajo diario—ya sea conocimiento de mainframe para desarrolladores de aplicaciones o conocimientos operativos para equipos empresariales. Inteligencia integrada donde ya se realiza el trabajo, no en herramientas separadas que requieren formación distinta.
El futuro de la automatización impulsada por el negocio
El camino a seguir no consiste en elegir entre el control de TI y la libertad empresarial. Se trata de crear sistemas lo suficientemente sofisticados para manejar la complejidad real y a la vez accesibles para que los equipos empresariales los posean. Tres principios guían este cambio:
- Poner la capacidad donde reside el conocimiento – Las personas que comprenden los resultados deben tener las herramientas para actuar directamente sobre ese conocimiento.
- Integra la inteligencia en los flujos de trabajo existentes – la IA que requiere herramientas y formación separadas añade fricción. La IA que se encuentra con los profesionales donde trabajan la elimina.
- Diseña para la variabilidad, no solo para la eficiencia: la automatización que se rompe cuando la realidad se desvía no es automatización. Es una carga.
Estos no son objetivos aspiracionales. Son requisitos prácticos para las organizaciones que quieren que la automatización cumpla su promesa. El suscriptor que sabe exactamente cómo evaluar riesgos debería estar construyendo la automatización que lo hace. El responsable de operaciones que entiende las dependencias de flujos de trabajo debería configurar cómo funcionan. El equipo financiero que detecta patrones en los datos debería crear las reglas sobre cómo actuar en consecuencia. La cuestión están si las organizaciones aceptarán el cambio o seguirán esperando a que TI traduzca lo que la empresa ya sabe.
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Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.