Nos encontramos en un interesante punto de inflexión respecto a cómo y dónde se ejecuta el trabajo. Como líderes empresariales y mánagers, nos hemos vuelto cada vez más capaces de gestionar una plantilla que combina lo virtual con lo presencial, la jornada parcial con la completa, los contratos fijos con los temporales. Pero justo cuando cada persona ha establecido sus rutinas de gestión preferidas, emerge un paisaje totalmente nuevo con opciones tecnológicas centrales para el empleo y posiblemente para el modelo de negocio: la automatización del trabajo. ¿Cómo, cuándo y dónde debería un gestor incorporar las diferentes tecnologías de automatización dentro de su negocio?

Actualmente existen tres facilitadores de la automatización del trabajo: la robotización de procesos, la automatización cognitiva y la robótica de servicio o social. Cada tecnología corresponde a un tipo de trabajo distinto y tiene diferentes implicaciones en función del trabajo a realizar, como describe la siguiente tabla.

Tecnologías de automatización adecuadas para cada tipo de empresa | Harvard Business Review en español

La forma más simple y desarrollada es la robotización de procesos. Puede utilizarse para automatizar tareas rutinarias de gran volumen y poca complejidad. Resulta especialmente eficaz para automatizar las llamadas tareas "de silla giratoria", en las que se transfieren datos desde un sistema de software hasta otro. Este trabajo lo realizan tradicionalmente humanos. Un ejemplo es procesar según determinadas reglas datos extraídos de correos electrónicos y hojas de cálculo e introducir los resultados en otros sistemas como los de planificación de recursos empresariales (ERP, por sus siglas en inglés) o administración de la relación con los clientes (CRM, por sus siglas en inglés). Crear una plantilla virtual de software robótico puede ayudar a las empresas a optimizar los procesos operativos además de mejorar la calidad y la rentabilidad de sus servicios.

No obstante, la mayor parte del entusiasmo actual en torno a la automatización del trabajo surge de los sistemas que pueden reemplazar a los humanos en tareas no rutinarias, complejas y creativas: sistemas capaces de automatizar la cognición humana. Los progresos del aprendizaje de máquinas, impulsados por una computación escalable en la nube y una inversión excepcional en talento humano de las grandes compañías tecnológicas, están generando ordenadores capaces de reconocer patrones y extraer conclusiones del big data de una manera sorprendentemente humana. Esta "inteligencia del reconocimiento" aparece en sistemas de reconocimiento de voz, la conversión del habla en texto, la comprensión del lenguaje natural, reconocimiento de imágenes y muchas otras aplicaciones que cada vez están más disponibles para los consumidores y empresas.

Las empresas pueden emplear estas tecnologías de automatización cognitiva de tres maneras. Primero, pueden seguir automatizando o realizar una reingeniería completa de sus procesos de negocio. Consideremos, por ejemplo, los seguros para automóviles. En lugar de asignar trabajadores humanos al peritaje de daños, una app activada por el propietario del vehículo y alimentada por una inteligencia de reconocimiento de imágenes podría procesar fotos del vehículo, evaluar sus daños, calcular y clasificar la cuantía de la reclamación y pasar la información a un humano para su aprobación final. Reduciría tanto el tiempo como el coste de los partes. La automatización cognitiva junto a herramientas como Google Glass también puede transformar el trabajo de un asistente de vuelo, por ejemplo. La capacidad de tales tecnologías para desagregar trabajos tradicionales y suplir o reemplazar tareas rutinarias presenta oportunidades de eficiencia, eficacia e impacto.

La segunda área de oportunidad de la automatización cognitiva consiste en que las empresas desarrollen nuevos productos y servicios. En el ejemplo anterior, la app inteligente podría formar parte de una nueva oferta de la póliza de seguros. Podría incluir también prestaciones adicionales como una ventana de conversación que aconsejara al asegurado, bajo demanda.

Por último, la automatización puede servir para mejorar y aumentar la comprensión del big data. Cuando se trata de transformar la estrategia de una empresa alrededor del futuro del trabajo, las analíticas del talento junto con el aprendizaje de máquinas pueden representar una potente herramienta para el análisis y la predicción.

Otra área que está evolucionando rápidamente es la robótica de servicio o social. A diferencia de sus predecesores, esta nueva generación de robots no se encuentra atornillada a una línea de montaje, son móviles y se desplazan por nuestro mundo cotidiano. Pueden ser drones que vuelan o nadan, robots antropoides que andan o robots de enjambre que se desplazan sobre ruedas. Son programables y pueden adaptarse a nuevas tareas. Esta nueva generación de robótica de servicio puede automatizar tareas rutinarias y no rutinarias. Liberados de la línea de montaje, los robots sociales pueden colaborar con los humanos en una variedad de aplicacionesque habrían sido impensables hace tan sólo unos años.  

Un buen ejemplo son los robots Kiva que Amazon utiliza para aumentar la eficiencia de la gestión y envío de sus pedidos. En lugar de tener que recorrer los pasillos en busca de los paquetes, los humanos se quedan de pie sobre plataformas mientras un ejército de robots les trae los paquetes adecuados en el momento apropiado. Al redefinir el proceso con robots, Amazon no reemplazó trabajadores humanos, sino que aumentó su productividad. Lo mismo ocurre con la app del ejemplo anterior: permite a los peritos humanos asumir un mayor número de reclamaciones al centrarse en las actividades de "mayor valor añadido" mientras que la app asume los aspectos más rutinarios del trabajo.

Gracias a la robótica, los empleados de Amazon tardan 15 minutos en preparar algunos pedidos en lugar de los 90 anteriores. Supone un aumento de la eficiencia del 20%. El pequeño tamaño de los robots también permitió a la empresa aumentar el tamaño de su inventario un 50%. Los mánagers supervisan todo el proceso, incluidas la interacción entre los robots y los humanos.

A medida que la vida media de las habilidades y capacidades de los trabajadores sigue reduciéndose, las crecientes ventajas del reciclaje laboral están llevando a muchas organizaciones a replantearse los riesgos asociados con el empleo a jornada completa para reducir el riesgo de obsolescencia. Las diferentes variaciones de la automatización del trabajo, como las descritas aquí, pueden proporcionar soluciones viables para todo este tipo de preocupaciones. Seleccionar la tecnología adecuada para automatizar las tareas y mejorar el rendimiento resulta, por tanto, importante para los negocios, al igual que la coordinación de la tecnología seleccionada con una estrategia comprensiva para el futuro del trabajo.