El Secreto para el Rediseño Exitoso de Procesos Impulsado por IA

Resumen y comentario

Autores: H. James Wilson y Paul R. Daugherty, Accenture Research.

Resumen Ejecutivo: Este artículo argumenta que la IA, particularmente la IA generativa (Gen IA), y otras tecnologías avanzadas están remodelando la gestión de procesos y que un rediseño exitoso de procesos requiere empoderar a los empleados, enfocarse en el «kaizen» o mejora continua, y comprender cómo integrar la IA de manera efectiva en los flujos de trabajo. El punto clave es que la IA debe aumentar las capacidades humanas, en lugar de reemplazarlas, fomentando la innovación y la creatividad a todos los niveles.

Temas e Ideas Principales:

1. 1. El Poder del «Kaizen» con IA: El artículo destaca la influencia del Sistema de Producción Toyota y su enfoque en el «kaizen» (mejora continua) como un modelo para la gestión de procesos. La IA se presenta como una herramienta para acelerar y ampliar el alcance del kaizen, permitiendo a las organizaciones identificar y abordar ineficiencias de manera más efectiva. «A medida que más operaciones se digitalizan, el kaizen—ampliado por la IA generativa y otras tecnologías avanzadas—está nuevamente remodelando la gestión de procesos.»

1. 1. Empoderar a los Empleados a Través de la IA: Un tema central es la importancia de empoderar a los empleados en todas las funciones, brindándoles acceso a herramientas de IA y formación. Este enfoque ayuda a los empleados a analizar su entorno, realizar tareas complejas y mejorar los procesos de negocio. «Pero reimaginar con éxito los procesos de negocio no es tan sencillo como pedirle a ChatGPT que haga algo: para ponernos al día, los líderes deben aprender qué procesos están listos para ser rediseñados con algoritmos y entender cómo otras empresas han utilizado la IA generativa para transformarlos.» El artículo menciona cómo, por ejemplo, en Mercedes-Benz esto ocurre en la planta de producción, en la función de cadena de suministro y en el desarrollo de software.

1. 1. La IA como Herramienta de Aumento, No de Reemplazo: El artículo enfatiza que la IA no debe verse como un medio para reemplazar a los trabajadores humanos, sino como una forma de amplificar sus capacidades. El énfasis está en usar la IA para liberar tiempo a los empleados, permitiéndoles enfocarse en tareas de mayor valor que requieren creatividad, resolución de problemas e innovación. «Los conocimientos de la IA amplifican, en lugar de reemplazar, la capacidad de los trabajadores para generar mejoras basadas en su propia experiencia, poder de observación y creatividad.» También se destaca cómo en «Mahindra & Mahindra, los equipos de producción pueden enviar consultas a asistentes virtuales impulsados por IA generativa y recibir instrucciones paso a paso para reparar robots industriales. Esto les ayuda a resolver rápidamente problemas técnicos y reducir el tiempo de inactividad de las máquinas.»

1. 1. Transformación de Procesos a Través de las Industrias: El artículo proporciona ejemplos de cómo la IA está transformando procesos en diversas industrias, desde la manufactura hasta la atención médica. Estos ejemplos ilustran la amplia aplicabilidad de la IA para agilizar los flujos de trabajo, mejorar la toma de decisiones y mejorar el servicio al cliente. «En industrias que van desde la automatización hasta las ciencias de la vida, productos de consumo, y en funciones como I+D, manufactura y gestión de la cadena de suministro, la IA generativa está impulsando el empoderamiento de los empleados de nuevas formas.» «En la industria farmacéutica, los datos sintéticos impulsados por IA generativa están ayudando a los trabajadores a crear procesos ricos en datos, reducir desperdicios, acelerar el análisis y fortalecer el control de calidad.» «Los gemelos digitales se pueden usar para hacer los procesos de producción más eficientes, mejorar la calidad, aumentar el rendimiento operativo y crear cadenas de suministro más robustas y resistentes.»

1. 1. El Ascenso de los Agentes Autónomos: El artículo discute la creciente prevalencia de los agentes autónomos que pueden realizar tareas complejas sin intervención humana directa. Estos agentes pueden aprender de los datos, adaptarse a condiciones cambiantes y colaborar con otros agentes para lograr objetivos comunes. «Los agentes autónomos llevan el kaizen a un nuevo nivel, no solo ofreciendo asesoramiento, sino tomando decisiones, actuando y mejorando procesos por sí mismos.» «Las empresas tecnológicas también están incluyendo agentes autónomos en sus ofertas de productos. Salesforce, por ejemplo, vende EinsteinGPT, un agente autónomo de IA para toda la empresa que puede entender el contexto completo de los mensajes de los clientes y resolver de forma independiente una amplia gama de problemas de servicio sin usar escenarios preprogramados como lo hacen los chatbots tradicionales.»

1. 1. La Importancia de la Supervisión Humana: Aunque la IA puede automatizar muchas tareas, el artículo subraya la necesidad de supervisión humana para garantizar que los sistemas de IA estén alineados con los objetivos organizacionales y los principios éticos. El juicio humano sigue siendo esencial para tomar decisiones complejas y abordar situaciones imprevistas. «Los agentes de IA mejorarán constantemente a medida que ganen experiencia, y los humanos que supervisan el proceso seguirán refinando su diseño y rendimiento.» «Se necesita a los humanos para garantizar la alineación con los objetivos generales, optimizar los modelos para las interacciones con las personas y proporcionar capacitación y retroalimentación a los agentes.»

Citas Clave:

• • «Los líderes fuertes ponen la transformación empresarial en manos de todos los empleados.»

• • «La IA generativa está transformando la forma en que los humanos interactúan con sistemas físicos complejos, desde robots hasta el cuerpo humano y organizaciones como hospitales.»

• • «RPA (automatización robótica de procesos) es esencialmente un bot, programado para realizar un conjunto de acciones según reglas preestablecidas, sin capacidad de razonamiento generalizado ni habilidades de planificación, los bots se tropiezan fácilmente con las variaciones y excepciones que inevitablemente surgen en procesos complejos. También se espera que se configuren y mantengan con dificultad frente a condiciones cambiantes.»

• • «Incluso frente al creciente ascenso de la autonomía de las máquinas, los procesos siguen siendo centrados en los humanos en la próxima era de agentes autónomos, y la IA será una de las claves del kaizen.»

Conclusión:

El artículo presenta un caso convincente sobre el potencial transformador de la IA en el rediseño de procesos. Sin embargo, también advierte que su implementación exitosa requiere un enfoque estratégico que priorice el empoderamiento de los empleados, la mejora continua y la supervisión humana. Al abrazar la IA como una herramienta de aumento en lugar de reemplazo, las organizaciones pueden desbloquear nuevos niveles de eficiencia, innovación y agilidad.

Comentario:

El artículo de Wilson y Daugherty presenta una visión optimista sobre cómo la IA generativa puede transformar la gestión de procesos en las empresas, empoderando a los empleados y mejorando la eficiencia. Sin embargo, se podría criticar por ofrecer una visión algo idealizada, sin profundizar en los desafíos prácticos de implementación, como la resistencia al cambio por parte de los empleados y los costos asociados con la infraestructura tecnológica necesaria. Además, el artículo no aborda suficientemente los problemas éticos, como la privacidad de los datos y los sesgos de la IA, ni discute las posibles consecuencias no deseadas de depender demasiado de la automatización. A pesar de su enfoque valioso, una reflexión más equilibrada y matizada sobre los retos de la adopción de la IA habría sido beneficiosa.

Fuente: Wilson, H. J., y Daugherty, P. R. (2025). Harvard Business Review. The secret to successful AI-driven process redesign. https://hbr.org/2025/01/the-secret-to-successful-ai-driven-process-redesign

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