Entrevistas

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El CIO de Cuatroochenta, Sergio Aguado, explica con ejemplos prácticos cómo la inteligencia artificial, la automatización y el ‘low code’ mejoran el rendimiento de las empresas y la experiencia del consumidor.

La automatización de procesos a través de la inteligencia artificial se abre paso apoyándose en nuevas herramientas de low code o no code que la están acercando cada vez más a perfiles no técnicos, de gestión o de negocio. Una tendencia que mejora el rendimiento de las organizaciones y la experiencia del consumidor o usuario con menos esfuerzo de desarrollo de software específico. Por eso entrevistamos al CIO y socio fundador de Cuatroochenta, Sergio Aguado, para que nos explique las claves de esta evolución tecnológica, desde su experiencia con clientes al frente del departamento de I+D y con ejemplos prácticos.

"Frente a estimaciones hechas de forma manual o intuitiva, la inteligencia artificial recoge todos los datos y genera modelos para poder tomar decisiones de una forma más lógica, más automática, mucho más rápida y, en principio, más efectiva"

Sergio Aguado (CIO de Cuatroochenta)

Uno de los principales softwares que están ganando protagonismo es la Automatización Robótica de Procesos, conocida como RPA por sus siglas en inglés (Robotic Process Automation). Como indica Aguado, se trata de bots que pueden aprender, imitar y ejecutar procesos empresariales basados en reglas a partir de tareas recurrentes. Un nivel de automatización de procesos e intercambio de datos para sistemas principalmente heredados y on premise, que suelen ser esenciales en la actividad y que no permiten hacerlo a través de APIs.

Por su parte, la Automatización de Procesos Digitales (DPA) opera en servicios cloud y se basa en las APIs disponibles, permitiendo generar flujos de trabajo transversales entre las diferentes funcionalidades, incluyendo sincronización y recopilación de datos o notificaciones, entre otras tareas comunes.

Una capa de inteligencia artificial cada vez más accesible que, en un nivel más sofisticado, permite procesar información no estructurada a través del reconocimiento de texto, voz e imágenes para desarrollar predicciones y generar automatismos. Es decir, tomar decisiones basadas en datos, con múltiples aplicaciones en distintos campos: programación de la limpieza de aeropuertos vinculada con la afluencia de pasajeros, motores de recomendación de productos y servicios en una cadena de hoteles basándose en el historial de uso y el perfil de cliente, previsión de la rotura de stock en la industria, personalización del servicio en aseguradoras…

‘Low code’ para responder mejor a las necesidades de negocio

La adopción de sistemas low code se ha intensificado como consecuencia del desarrollo en remoto que muchas empresas han tenido que acometer durante la pandemia de la covid-19, lo que según un informe de la consultora Gartner va generar un incremento del 23,2% en el negocio del sector en 2021 respecto al año anterior. Tendencia que para Sergio Aguado está plenamente justificada porque, en su opinión, el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial en manos de perfiles de negocio hace que esas tecnologías se adapten mejor a las necesidades de las empresas.

Y el CIO de Cuatroochenta pone la hoja de cálculo de Excel como ejemplo de programación con muy poco código ya interiorizada desde hace años: "Cuando hacemos una fórmula utilizamos de alguna manera el low code y eso nos ha enseñado que no necesitamos a un técnico para resolver cierto tipo de tareas". Entre las nuevas herramientas low code, Aguado destaca las que están bien integradas en la infraestructura del cliente: "Un buen ejemplo es Power Platform de Microsoft, que está muy bien integrada con el ERP de Business Central y el CRM de Dynamics 365, lo que permite que a cualquier persona de negocio que trabaje con ellos le sea sencillo establecer automatismos al alcance de un usuario de Excel".

¿Por qué un área de Data Science en el departamento de I+D?

Aguado constata que las empresas se basan cada vez más en los datos para la toma de decisiones de negocio, razón por la que el departamento de I+D de Cuatroochenta ha creado un área de Data Science que presta servicio tanto a nivel interno como a los clientes. Y destaca dos fases para el tratamiento de datos que realiza el equipo, correspondientes a sus perfiles especializados: en primer lugar la recogida y visualización de datos, con herramientas como Power Platform, y a partir de ahí la explotación de esa información para ponerla al servicio de la inteligencia de negocio, para tomar decisiones de manera objetiva.

"Me parece un avance fundamental que personas no técnicas puedan desarrollar modelos de inteligencia artificial, aplicaciones o automatismos como los de las RPA. El low code pone en manos de los especialistas en el negocio las herramientas para que puedan utilizar esas tecnologías adaptadas a sus necesidades"

Conoce  cómo la automatización de procesos y el uso de la inteligencia artificial puede mejorar el rendimiento de tu compañía.

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