Por Ignacio Muñoz Riquelme
Escribo este artículo porque he visto demasiados proyectos de automatización fracasar por razones evitables: bots que se rompen, IA que nadie confía, y soluciones que se vuelven imposibles de mantener luego de seis meses.
Pero, ¿conviene RPA o IA?
Esa pregunta es incorrecta y lleva a malas decisiones. La pregunta correcta es:
¿Qué problema operativo quiero resolver y qué arquitectura necesito para automatizar sin generar deuda operativa?
Según Gartner, el 80% de las organizaciones aumentará su inversión en automatización en 2025, pero el 70% fallará en capturar beneficios sostenibles debido a falta de estrategia y gobernanza.
Ese fracaso no es culpa de la tecnología. Es de diseño operacional.
En Latinoamérica la adopción de automatización está creciendo rápido por presión competitiva. El 65% de las empresas de la región ya usa RPA o automatización inteligente según Statista.
Y McKinsey confirma que RPA puede generar entre 20% y 60% de ahorro operacional cuando se implementa bien.
Hasta ahí bien. Pero también hay un dato que nadie dice:
El 50% de los programas de RPA en Latam terminan estancados antes del segundo año porque fueron diseñados como “bots parche”, no como arquitectura de operación, según UiPath Latin America Automation.
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Criterio |
RPA |
IA |
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Propósito |
Automatiza tareas repetitivas basadas en reglas |
Interpreta datos y resuelve variabilidad |
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Tipo de dato |
Estructurado |
No estructurado (texto, PDF, email, imagen) |
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Diseño |
Determinista |
Probabilístico |
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Riesgo |
Repite errores si regla está mal |
Puede “inventar” si no hay control |
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Velocidad |
Muy alta |
Media–alta |
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Auditoría |
Simple |
Requiere trazabilidad |
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ROI |
Rápido |
Alto si se integra bien |
RPA escala ejecución. IA escala entendimiento. Se necesitan mutuamente cuando el negocio escala.
Usa RPA cuando:
- El proceso no cambia mucho
- La regla es clara
- El resultado siempre debe ser el mismo
Ejemplos reales:
Usa IA cuando:
- Se requiere interpretar información
- Hay variabilidad
- Hay alto volumen de datos no estructurados
Ejemplos:
Según IBM Institute for Business Value, las compañías que usan automatización híbrida (RPA + IA) tienen 3 veces más impacto operativo que las que usan RPA sola.
La automatización híbrida no es teoría ni “buzzword”. Ya es estándar en banca, retail, seguros y telecomunicaciones en Chile y Latam.
Flujo híbrido típico:
Entrada → IA interpreta → IA valida → RPA ejecuta → RPA integra → Evidencia y Trazabilidad
Ejemplo real en backoffice:
Y acá hay un punto fundamental que nadie menciona: La automatización sin trazabilidad no sirve. Se rompe en auditoría.
Esto no es opinión, es cumplimiento. En Chile, la Comisión para el Mercado Financiero (CMF) exige trazabilidad en procesos críticos y continuidad operacional en la Norma de Carácter General N° 21 sobre gestión de riesgos operacionales.
Uno de los casos más interesantes que vi en el último año no fue IA en atención al cliente ni RPA en contabilidad. Fue IA aplicada a Quality Assurance.
- La IA generó casos de prueba en segundos que antes tomaban hasta 4 horas
- Se utilizó IA como asistente para Product Owners y QA
- Se logró mejor claridad en historias de usuario
- Todo integrado con QA Gate + trazabilidad por release
No reemplazó a los testers. Los hizo más rápidos y precisos.
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Mito |
Realidad |
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“RPA está muerto” |
No murió. Evolucionó. Sigue generando ROI rápido |
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“La IA reemplazará la automatización” |
Falso. IA interpreta, pero RPA sigue ejecutando |
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“IA = productividad automática” |
Falso. IA sin gobierno = ruido |
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“Automatizar siempre baja riesgo” |
No si no se usa trazabilidad y QA |
Según Bain & Company, el 44% de los proyectos de automatización no logran adopción en negocio porque se implementan sin gobierno técnico.
Mucha empresa se enamora de la automatización rápida. Y después la paga caro:
Automatizar sin arquitectura es como construir piso 10 sin fundaciones. Va a colapsar.
La automatización no se mide en “horas hombre ahorradas”. Se mide en estabilidad, escalabilidad y confianza operacional. Si en tu empresa eso también importa y quieres ver cómo integrarla, conversemos.
- API-first – Minimizar bots UI frágiles
- Orquestación centralizada – Controlar dependencias y errores
- CI/CD para automatización – Versionado + rollback seguro
- Human in the Loop (HITL) – IA supervisada en producción
- Observabilidad – Logs y alertas desde el día 1 (no al final)
- Seguridad – IAM + encriptación + políticas Zero Trust
- Trazabilidad obligatoria – Especialmente en banca y finanzas según CMF
La automatización inteligente no se trata de bots. Se trata de control, trazabilidad y diseño operacional.
Uno de los errores más frecuentes en las empresas es creer que la adopción de IA depende solo de herramientas. Eso es incorrecto. La IA no fracasa por modelo técnico; fracasa por organización. He visto casos donde el piloto funcionaba perfecto hasta que llegaba a negocio: nadie sabía quién era dueño del proceso, no existían políticas de datos, o no había trazabilidad para auditoría. Eso no es un problema técnico. Es un problema operativo y cultural.
Microsoft categoriza a las organizaciones que realmente capturan valor con IA como “Frontier Companies”: empresas que no solo adoptan IA, sino que integran la IA en su modelo operativo.
¿Qué hacen distinto de verdad?
Gobernanza clara: la IA no depende solo de TI. Se gobierna con TI + negocio + riesgo + datos, con responsabilidades explícitas.
Talento aumentado: no reemplazan roles, los rediseñan. Pasan de ejecutores a especialistas asistidos por IA (ej: QA, analistas operativos, CX).
Velocidad con control: escalan IA con trazabilidad y supervisión humana (HITL). No corren riesgo ciego.
No es casualidad: según Accenture, 74% del impacto de la IA depende de rediseño operacional y no de la herramienta usada. Eso explica por qué unas empresas avanzan y otras no: la diferencia no es acceso a IA, es capacidad de adopción.
Si todavía miden automatización solo como “horas hombre reducidas”, están en 2018.
Los KPIs serios son:
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Métrica |
Por qué importa |
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MTTR (Mean Time To Recovery) |
Recuperación ante error |
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FTY (First Time Yield) |
Calidad real del flujo |
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Error Leakage |
Cantidad de errores no detectados |
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AHT |
Tiempo total de ciclo |
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% Automación sostenible |
Automatizaciones sin mantener cada mes |
Según Forrester, solo el 14% de las automatizaciones en empresas son “sostenibles” después de 12 meses si no hay gobierno.
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Pregunta |
Si es “sí”… |
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¿Hay reglas claras? |
RPA |
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¿Hay variabilidad o interpretación? |
IA |
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¿Hay documentos/PDF? |
IA + RPA |
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¿Hay riesgo regulatorio? |
Híbrido con trazabilidad |
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¿Tiene que escalar? |
API-first + Orquestación + CI/CD |
Automatizar no es poner bots. Es diseñar operación.
Si tu organización está evaluando RPA, IA o un modelo híbrido, pero quieress hacerlo con arquitectura, trazabilidad y resultados medibles, conversemos con datos reales.