Bienvenido de nuevo a Work Minus, donde hablamos sobre lo que necesitamos dejar de trabajar y los cambios rápidos que puede realizar hoy para acercarse al futuro del trabajo. Hoy, nuestro invitado es Neil Ward-Dutton. Es el fundador de MWD Advisors y este episodio es Work Minus Robophobia. Hola Neil. ¿Cómo estás hoy?
Estoy bien. Gracias, Neil. Gracias por invitarme.
Sí, siempre es genial tener a alguien de tu calibre en el programa. Últimamente ha escrito e investigado mucho, por lo que estamos encantados de compartir sus conocimientos. ¿Por qué no empiezas por contarnos un poco sobre quién eres y qué tipo de cosas haces?
Está bien, genial. Entonces, soy Neil Ward-Dutton. Dirijo una firma de analistas de la industria boutique centrada en cómo funcionan los cambios en la tecnología digital. Y fundamentalmente, eso significa descubrir cómo la nueva tecnología realmente está cambiando la forma en que las personas toman decisiones, la forma en que se realiza y coordina el trabajo, la forma en que se comparte el conocimiento y la forma en que los clientes obtienen los resultados que desean. Y una gran parte de eso tiene que ver con la automatización y la inteligencia artificial. Y de eso es de lo que hablaremos en esta llamada. He estado haciendo esto en MWD Advisors durante aproximadamente 12 años. Y durante varios años con otras firmas antes. Entonces, he dado la vuelta a la cuadra varias veces, como dicen.
Si. Y estoy seguro de que ha visto muchos cambios, especialmente en los últimos años. Hablamos mucho de IA en el programa, pero una de sus especialidades también es RPA o Automatización de procesos robóticos. Entonces, ¿por qué no nos pone al día sobre qué es RPA?
Seguro. Sí, entonces la automatización robótica de procesos o RPA es probablemente el tema más agresivamente promovido y explorado con el que me he encontrado en mucho tiempo. Simplemente parece haber pasado en los últimos dos años de una especie de preocupación de nicho a casi todo el mundo dispuesto a hablar de ello. Para intentar darle una idea muy rápida de lo que es esto, en su nivel más básico, es bastante simple. Es fundamentalmente un software que imita las acciones de un humano, contra, algún tipo de sistema heredado o algún tipo de sistema que no es realmente compatible con un tipo más tradicional de integración basada en API programática. Por lo tanto, los sistemas RPA generalmente tendrán una interfaz de diseño en la que captura y modela las acciones de las personas que trabajan en las pantallas de los sistemas heredados. Entonces, abrir una pantalla, ingresar algunos datos, ejecutar una consulta, obtener algunos resultados, ejecutar un informe, etc.
Y lo que puede hacer con estos sistemas es agregarlos, ¿verdad? Por lo tanto, puede trabajar no solo contra un sistema, sino que también puede tener estos programas o robots como se llaman. Puede hacer que interactúen con un sistema, tal vez obteniendo datos de una hoja de cálculo o de una base de datos, tal vez enviando un correo electrónico o ejecutando algún tipo de decisión automatizada en segundo plano. Entonces, en realidad, hay algunos paralelismos con lo que hemos visto con el flujo de trabajo. Un entorno de diseño donde puede especificar acciones y fluir entre acciones y decisiones. Pero normalmente se enfoca específicamente en tipos de tareas muy, muy particulares, y esas tareas tienden a ser, como se puede imaginar, muy rutinarias, a menudo un tipo de tareas administrativas, que tienen que ver con un tipo simple de consulta y actualización de sistemas backend. Se encuentra mucho de este tipo de trabajo en organizaciones grandes, y mucho de esto lo hacen trabajadores administrativos humanos, donde es muy rutinario, muy basado en reglas y muy repetitivo.
Entonces, ¿RPA se usa principalmente en un entorno empresarial donde hay mucha gente trabajando en este tipo de cosas?
Así es. De hecho, Neil, empezó en el entorno de la subcontratación. Entonces vio grandes empresas de subcontratación que ya estaban agregando el trabajo de varios clientes y realmente buscaban formas de mejorar su eficiencia y mejorar su rentabilidad. Así que ya estaban, de forma capturada, gestionando una gran cantidad de trabajo muy rutinario en nombre de sus clientes. Y la tecnología RPA realmente comenzó como una forma de eliminar algunos de los trabajos más robóticos de las manos de las personas que gestionan los contratos de subcontratación. Pero se extiende desde allí a los entornos de back office y servicios compartidos en la banca y el comercio minorista y los servicios públicos y prácticamente en todas partes. Y también está comenzando a extenderse a lugares como centros de llamadas.
Y ahora hemos mencionado la IA antes, ¿cómo ha influido la IA en la RPA?
Sí, esa es una gran pregunta. Realmente, la forma principal en la que la tecnología relacionada con la inteligencia artificial ha comenzado a usarse junto con la RPA es capturar parte del trabajo preliminar que normalmente debe realizarse en un contexto de RPA. Necesito ser más específico al respecto. Por lo tanto, una especie de escenario estereotipado que habría buscado abordar con RPA es tratar con consultas muy sencillas o publicar información. Así que un gran ejemplo son las cuentas por pagar, donde si piensas en una empresa de telecomunicaciones o una empresa de servicios públicos o un fabricante o algo así, piensas en todas las facturas que podrían recibir cada mes. Habrá miles y miles y miles de estos. Y debe haber un proceso para recibirlos, averiguar si son correctos, si todos los datos están completos, conciliarlos con otros sistemas de registro y luego pagar esas facturas y comunicarse con el proveedor, ¿verdad? Entonces, ese es un caso de uso muy, muy común para RPA. Y las organizaciones comienzan por obtener los datos de las facturas y luego realizan el proceso simple de comparar la factura con la orden de compra y compararla con uno o dos sistemas de referencia más. Y luego tomar la decisión, pagar la factura, etc. Así que ese es el tipo de pieza de backend.
Pero donde se puede usar la IA es tomar parte de la parte frontal de eso también, porque lo que a menudo se encuentra es incluso en empresas realmente grandes y muy bien establecidas donde es posible que ya tengan grandes inversiones en tipos de redes electrónicas B2B para procesamiento financiero completo, una proporción significativa de las facturas que reciben todavía se enviarán por correo electrónico, o pueden ser archivos adjuntos en PDF o incluso por fax. Y en esa situación, como lo ha hecho usted, piense en ello casi como un problema multicanal. Hay muchos documentos que llegan, en diferentes formatos, cada día con diferentes facturas, algunos de ellos tal vez se envían por error, ya sea de forma accidental o maliciosa. Entonces, lo que encuentra es que cada vez más organizaciones están utilizando tecnología de captura inteligente de OCR para tomar documentos entrantes, digamos PDF o escanea algo de una sala de correo digital, y luego usan modelos de aprendizaje automático para modelar eso y decir, está bien, esto es una factura. de tipo X o tipo Y. Sé cómo se ve eso. Lo sé, porque según la experiencia pasada, que las líneas de pedido están en este punto de la factura, y el total está aquí hacia la parte inferior derecha, y el número de orden de compra está en la parte superior derecha, no en la parte superior izquierda porque es del proveedor x.
Y puede usar captura inteligente, herramientas de inteligencia artificial para clasificar, extraer datos, limpiar los documentos, hacer coincidencias borrosas y resolver problemas si no está del todo claro de dónde proviene la factura, por ejemplo. A veces, incluso vemos organizaciones que buscan realizar traducciones automáticas de documentos. Entonces, en realidad, tal vez si los documentos tal vez no sean facturas, sino que vengan otros tipos de documentos y en varios idiomas, traduciéndolos todos al inglés, por ejemplo. Entonces, una respuesta un poco larga, pero supongo que lo que estoy tratando de decir es que estas tecnologías se usan a menudo para proporcionar capacidades de sentencia y categorización en la parte frontal de los robots, si lo desea, eso tiene sentido.
Sí, sí, absolutamente. Obviamente, los beneficios son bastante sencillos. Estás hablando de velocidad, estás hablando de precisión, estás hablando de reducir tus errores. Simplemente tomar mucho de este trabajo y entregárselo, en cierto sentido, no a un robot, como el tipo que verías que está construido por algo, pero un robot que está trabajando detrás de escena detrás de la pantalla, por así decirlo. Entonces, ¿cuáles son algunos de los otros beneficios importantes en los que las personas pueden no pensar cuando piensan en esta RPA y la IA trabajando juntas?
Bueno, la clave, mencionaste, muchas de las principales, ¿verdad? Y hay una especie de beneficio de nivel superior que puede obtener de estas tecnologías. Alto nivel además de lo que ha identificado cualquier velocidad, precisión y errores generales, que es la satisfacción de sus propios clientes. Entonces, cuando está automatizando aspectos del tipo de procesos de cara al cliente, y puede ofrecer una mayor velocidad, menos errores, resultados más precisos, claramente eso se traducirá en una mejor experiencia del cliente y una mayor satisfacción del cliente.
Y hay una serie de casos en los que la organización busca grandes resultados con solo poder responder a los clientes de manera mucho más rápida y transparente. Construir todo eso de transparencia a través de otra cosa, que muy a menudo como parte del cálculo cuando la gente piensa en el ROI y el caso de negocios es el cumplimiento normativo. Porque en muchos casos, encuentra, particularmente en situaciones de back office, cosas que no necesariamente vemos o en las que usted puede pensar en las grandes empresas. Mucho de ese trabajo administrativo de oficina, mucho es algo opaco. Es difícil ver realmente lo que está pasando. Y muchas de las cosas de cumplimiento que ocurren son en realidad ejércitos de personas con portapapeles que persiguen a los departamentos y dicen, está bien, ¿hiciste eso? ¿Hiciste eso? ¿Cuándo hiciste eso? ¿La persona adecuada hizo x o y? Cuando comienza a automatizar algunas de estas partes un poco más opacas de una operación comercial, obtiene una gran cantidad de transparencia. Entonces es fácil de ver, no tres meses después. ¿Es fácil ver en este momento qué trabajo se está haciendo? ¿Dónde? ¿Qué tipo de reglas se siguen? ¿El proceso que identificamos es tan grande seguido? Bueno, sabes qué, si se ha automatizado mediante robótica y probablemente esté siguiendo el proceso que diseñamos, ¿verdad? Porque estas cosas solo siguen reglas. Entonces eso es un gran problema. Particularmente en los servicios financieros, pero en realidad también en muchas, muchas otras situaciones. Y piensas en cosas como, estoy bajo el GDPR, el reglamento general de protección de datos de la UE. Piense en los derechos otorgados a las personas para realizar solicitudes a las empresas. Dime la información que tienes sobre mí o elimina toda mi información. Esas son excelentes aplicaciones potencialmente para tipos similares de automatización.
Si absolutamente. Hemos titulado este programa Work Minus Robophobia, por lo que no queremos que la gente le tenga miedo a los robots, como ellos. ¿Por qué cree que el futuro del trabajo son los humanos y los robots, no los humanos o los robots?
Estoy muy contento de que hayas hecho esta pregunta porque veo tanta confusión sobre esto, y muchos titulares que tratan de que los robots se van a quitar nuestros trabajos no ayudan. Otros titulares que dicen que los robots no van a quitarnos nuestros trabajos. Y para mí, ambos cuentan como una especie de grito a través de la valla a cada uno de los que en realidad están apuntando a lo incorrecto. Porque de todo el trabajo que hemos hecho, lo que estamos descubriendo es el impacto de los robots, ya sea que se trate de obreros o de cuello blanco. En realidad, es muy, muy raro, que ya esté viendo un trabajo completo en el que algo se automatizará. El impacto se produce principalmente a nivel de tareas individuales. Y hay muy pocos trabajos que solo se compongan de un tipo de tarea.
Entonces, habrá una gran cantidad de trabajos. Habrá algunas tareas que serán cada vez más susceptibles de automatización, ya sea RPA o si se trata de una integración o flujo de trabajo impulsado por API o algún uso de IA como parte de todo eso. Algunas tareas serán cada vez más accesibles a medida que la tecnología madure hacia una mayor automatización, pero pasará mucho tiempo antes de que todas las tareas que realiza la mayoría de las personas sean susceptibles de automatización. Entonces, en la gran mayoría de los casos, cuando piensa en trabajos y roles que se están realizando, veremos a personas y software colaborando. Y hay muchas, muchas tareas que requieren la discreción de un experto real, la resolución de problemas, la creatividad o, de hecho, pueden ser razones éticas o reglamentarias por las que no nos sentimos cómodos con que el software tome ciertos tipos de decisiones. Creo que, si nos fijamos en el entorno de la fábrica, por ejemplo, donde sí, en algunas fábricas ha habido una gran cantidad de automatización.
Pero luego, si das un paso atrás y borras los ojos un poco y miras cómo se ven esas fábricas, la razón por la que hay tanta automatización en ellas es porque en realidad lo que se ha hecho es que el entorno ha sido controlado muy estrictamente. . Entonces, la historia de la automatización en ese contexto no se trata solo del robot. En realidad, se trata del medio ambiente. El entorno se ha diseñado tanto como el robot. Entonces piensa en cómo estos robots se mueven por el espacio. Y muy a menudo siguen caminos muy particulares que tienen que estar claros. Si no están claros, todo se reduce a seguir en un carro de mano o un robot que se balancea en el espacio, el espacio físico. Hay que mantener a la gente en un tipo de zona medioambiental muy particular, de lo contrario podría haber colisiones, ¿verdad? Entonces, es solo un recordatorio de que, en realidad, si realmente busca altos niveles de automatización, se trata tanto de diseñar un entorno de una manera muy restringida, como de diseñar la automatización. Y eso impone restricciones sobre lo que puede automatizar de manera realista hoy y tal vez en los próximos 5 o 10 años. Porque el mundo real no se puede diseñar como fábricas. No podemos controlar el contexto y el entorno de trabajo de esa forma, salvo en algunos contextos muy específicos.
Sí, lo sé, absolutamente. Es fascinante pensar en qué tareas, en lugar de trabajos, serán asumidas por ciertos tipos de robots que se presenten. ¿Crees que las tendencias pueden estar ahí por mucho tiempo? ¿Sientes que habrá una edad de oro en la que los humanos y los robots puedan trabajar juntos en estas cosas, pero luego, eventualmente, encontrarán una manera de codificar todas estas cosas o creemos que no se pueden codificar? ¿Qué, mirando hacia afuera, qué tan lejos en el futuro crees que estamos viendo aquí?
Bueno, creo que durante los próximos 10 años es peligroso pensar en estas cosas hasta que se registren. Creo que los próximos 10 años serán un progreso continuo, una maduración gradual de la tecnología para abordar cada vez más tipos de tareas. Pero supongo que donde soy más cauteloso es donde llegamos más allá de eso, de 7 a 10 años porque en realidad la tecnología está cambiando muy rápidamente. Es muy, muy difícil decir con certeza en qué tipo de entorno terminaremos. Podríamos terminar en un entorno en el que la mayor parte del trabajo esté automatizado. Pero, ¿saben qué, si estuviéramos en ese entorno, qué haríamos con el desempleo? ¿Qué haríamos con los salarios? ¿Qué haríamos con nuestra economía? ¿Cómo funcionaría eso? Así que creo que hay muchas oportunidades para que cosas que no tienen nada que ver con la tecnología se interpongan en el camino. Entonces, por ejemplo, los sindicatos o los políticos, o la competencia internacional, todo tipo de cosas que realmente no tienen que ver con la tecnología, pero que también pueden producir algo para la economía, posiblemente descarrilen o cambien la agenda en torno a la automatización, es bastante incierto a largo plazo.
No, absolutamente. Así que vamos a traerlo de vuelta en lugar de 10 años en el futuro que es lo que trae de vuelta al ahora, hablemos con alguien que esté dirigiendo un equipo de adquisiciones o estuvo en el equipo de marketing, que sea gerente en un negocio en este momento y quiera dar el primer paso hacia algo como RPA o alguna versión de eso. ¿Dónde es un buen lugar para comenzar?
Es muy, muy importante. De hecho, estaba hablando con alguien esta mañana, sobre esto es realmente muy importante entender que la RPA es una pieza general específica del rompecabezas en torno a la automatización. Es particularmente útil cuando ya ha pasado por algún tipo de reingeniería de procesos, y ya ha identificado el trabajo que se realiza en muchos lugares, pero se puede estandarizar y centralizar. Entonces, lo que realmente desea buscar son lugares en su organización donde haya equipos específicos que ya estén haciendo cantidades bastante significativas del mismo tipo de trabajo. Y ese trabajo es probablemente muy rutinario, está muy basado en reglas, está muy prescrito. Así que probablemente haya algún tipo de manual en algún lugar que diga, así es como se hace este trabajo. Vas al sistema, A, escribes esta información, recuperas información, vas al sistema B, buscas un cierto código de referencia, ese tipo de nivel de procedimiento de prescripción.
Si puede encontrar departamentos o equipos en los que haya realizado un trabajo importante de ese tipo, ese es un excelente lugar para comenzar. Si intenta aplicar RPA a una situación en la que tiene una persona haciendo pequeños trabajos aquí y allá, realmente no está tan bien definido. Va a ser bastante difícil y tomará bastante tiempo para que realmente obtenga un retorno de su inversión porque, en realidad, RPA necesita que el trabajo esté diseñado de maneras muy particulares para que usted obtenga el tipo de retorno correcto. Entonces, ese es realmente el mejor lugar para comenzar es encontrar lugares donde el trabajo ya haya sido rediseñado y optimizado. Y donde ya es bastante predecible y prescrito. Ahí es donde realmente deberías empezar.
Bueno, excelente. Neil, podemos hablar de esto durante varias horas, estoy seguro, pero este ha sido un gran comienzo para que alguien piense en RPA. Piense en cómo la IA influye en eso y en todo. Muchas gracias por estar en el programa. ¿Dónde pueden ir las personas para conectarse más contigo?
Oh, bueno, ha sido un placer. Muchas gracias por el tiempo. El mejor lugar para que la gente se ponga en contacto conmigo y me encuentre en Twitter realmente, y mi manejo es fácil. Es @neilwd .
Si. No puede ser más fácil que eso, ¿verdad?
Excelente.
Muy bueno. Gracias de nuevo por estar en el programa. Lo apreciamos y esperamos que todos lo disfruten. Esperamos poder conectarnos más con usted en el futuro.
Es un placer.
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