Este artículo está basado en las intervenciones que tuvieron lugar durante el último encuentro del Programa Quest, que se llevó a cabo el pasado miércoles 8 de mayo de 2024 en Madrid. Durante este encuentro, con la automatización como temática, más de 70 líderes digitales tuvieron la oportunidad de explorar cómo desarrollar una visión crítica, una comprensión profunda y obtener aprendizajes enriquecedores sobre las innovadoras iniciativas y también sobre los mayores desafíos de automatización a los que se enfrentan las organizaciones hoy en día. El encuentro se desarrolló en el Espacio LaCabina, gracias a la colaboración imprescindible de Telefónica como anfitrión y co-organizador.
José Ramón Godoy, Director de IT Solutions en CEMEX, junto con Arnaldo Colmenares, Associate Director en NEORIS, detallaron los avances significativos de CEMEX en la modernización de sus procesos industriales. Este esfuerzo forma parte de su estrategia para reducir sus emisiones de carbono para el año 2050, un hito que posiciona a CEMEX como pionera en el compromiso ambiental dentro de la industria cementera global.
La colaboración con NEORIS ha sido clave en este proceso, especialmente en la automatización de operaciones dentro del llamado Smart Plan de CEMEX. Esta modernización no solo ha incrementado la eficiencia, sino que también ha mejorado la seguridad laboral, apuntando a la meta de cero accidentes a nivel mundial. En esta modernización de sus procesos, además de una mejora de la eficiencia, CEMEX ha conseguido aportar algo muy importante para una compañía industrial, una mayor seguridad para sus empleados con un objetivo claro: cero accidentes a nivel mundial.
Retos
Las empresas de materiales de construcción desempeñan un papel crucial en el desarrollo de la economía en todo el mundo. Sin embargo, a medida que crece la demanda de materiales y mercancías, también lo hacen los retos asociados a la eficiencia y la seguridad de las operaciones. Cualquier retraso o accidente puede crear riesgos, costes adicionales, insatisfacción del cliente o transportista, así como afectar negativamente a la reputación de la empresa. Estos son algunos de los principales retos a los que se enfrentaba la organización:
La solución: Computer Vision NEORIS i4
La nueva plataforma impulsada por inteligencia artificial ofrece capacidades avanzadas para la identificación y seguimiento preciso de vehículos y personal. Esta tecnología no solo optimiza la eficiencia operativa de las empresas, sino que también contribuye al incremento de las ventas y a la mejora en la salud y seguridad laboral. Este sistema representa un avance significativo en la gestión y supervisión de recursos, facilitando operaciones más seguras y productivas.
Metodología, tecnología y recursos
Inicialmente, se llevó a cabo un análisis en profundidad para determinar el hardware existente en las distintas instalaciones de CEMEX, y se estimó que, en total, CEMEX contaba con unas 1.000 cámaras. Actualmente estiman que el número es de unas 5000 cámaras tanto conectadas como desconectadas a la red de CEMEX. Mapearon diferentes dispositivos que podrían ayudar a sus objetivos principales, beneficios de Salud y Seguridad y Optimización del Negocio.
Para llevar a cabo esta parte del proyecto, reutilizaron cámaras de las que ya disponía CEMEX, dándoles un valor añadido para que ofrecieran información analizable y así, generar indicadores y pasar a la acción. El valor que aporta NEORIS, además de su experiencia, es la posibilidad de utilizar todos los dispositivos disponibles para que interactúen en una plataforma única y que generen valor de manera unitaria. Esto minimiza la inversión y mejora la agilidad basada en sprints. Además, NEORIS ha facilitado la integración de estos dispositivos en múltiples plataformas como SAP, Oracle, Microsoft 365, Salesforce, Intelex, y Data Lake, utilizando una arquitectura flexible.
Evolución de la solución - Casos de uso potenciales
La solución i4 de NEORIS, que integra aplicaciones de Inteligencia Artificial, Computer Vision, IoT y análisis avanzado, ofrece un amplio espectro de aplicaciones prácticas. Inicialmente centrada en logística y seguridad, esta tecnología se ha extendido a otras áreas operativas vitales.
i4 se emplea actualmente en el ciclo de identificación de vehículos, mejoras en salud y seguridad laboral, control de accesos, gestión de inventario, recuento de objetos y control de calidad. Este enfoque expansivo refleja el potencial de i4 para transformar diversos aspectos de la operación empresarial, adaptándose a diferentes necesidades y mejorando la eficiencia en cada área de aplicación.
La plataforma está diseñada para identificar y rastrear vehículos (con Cámaras, RFID, Códigos QR, o una combinación de todos ellos) dentro de las instalaciones de la empresa para calcular el «Tiempo del Ciclo de Servicio», tanto de extremo a extremo como en cada punto de control (por ejemplo: tiempo en el patio, tiempo de carga del camión, tiempo empleado en trámites, hora de salida, etc.).
La solución implementada por NEORIS permite la monitorización en tiempo real de los viajes de vehículos dentro del centro, utilizando un cuadro de mandos que facilita el análisis de la información histórica desde múltiples perspectivas. El principal objetivo de esta tecnología es reducir al mínimo el tiempo que los vehículos permanecen en la planta, optimizando así el proceso de carga.
Gracias a estas mejoras, la plataforma ha conseguido reducir en 45 minutos el tiempo de carga en la planta. A medida que se perfecciona el proceso, es posible cargar más camiones en menos tiempo, aumentando la eficiencia operativa. No obstante, es importante destacar que no todos los procesos están automatizados; una parte del trabajo en la planta aún se realiza manualmente.
El sistema de monitorización implementado tiene como meta integrar varios procesos operativos en un único producto, permitiendo la notificación en tiempo real de cualquier incidencia. Mediante el uso de las cámaras, se busca reforzar aspectos cruciales para la seguridad de los empleados tanto dentro como fuera de la planta.
Las cámaras se utilizan para supervisar el flujo de entrada y salida de la planta, la detección de equipos de protección individual (EPI), la presencia de personas en áreas de riesgo como las zonas de carretillas elevadoras, las áreas de excavación y producción, y el cruce indebido de calles. Además, monitorean a quienes realizan trabajos en alturas, asegurando que se cumplan las normativas de seguridad en todo momento.
Situación actual de la solución
El lanzamiento de una innovadora plataforma comenzó con un piloto en Estados Unidos, que, tras demostrar su eficacia, fue gradualmente implementado en otros países, adaptándose a las legislaciones locales. El enfoque principal de este proyecto es la seguridad, el pilar donde se originó la idea y que sigue siendo la prioridad principal, aunque la solución también ha beneficiado otros procesos productivos.
Con la integración de esta plataforma, es posible acceder a información en tiempo real de todas las operaciones en los países donde ha sido implementada. A medida que avanza el proyecto, se prevé la incorporación de nuevos productos y servicios, incluyendo tecnologías como RFID y aplicaciones basadas en códigos QR. Esta expansión continúa mejorando la eficiencia y la seguridad a nivel global.
Resultados
Victoria González, Responsable de Sostenibilidad y ex-CIO en Plenoil; y Chus Llorente, Strategy & Business Director en Prodware, nos comparten la historia de éxito de Plenoil, un ambicioso plan de expansión basado en la flexibilidad y la eficiencia empresarial, donde la automatización destaca como el motor principal detrás de la optimización de procesos, la escalabilidad y la excelencia operativa. Con la apertura de varias estaciones de servicio por semana, Plenoil logrará establecer 500 estaciones en tan solo 12 años.
Plenoil lidera el sector de las estaciones de servicio de nueva generación, basando su filosofía en cuatro pilares: precio, comodidad, calidad y seguridad. Actualmente, Plenoil maneja más de 120.000 repostajes diarios en 248 gasolineras. En enero de 2017, solo contaba con 8 estaciones abiertas. Las cifras de 2023 reflejan su crecimiento exponencial, con 68 nuevas aperturas y 971 millones de litros vendidos. Para 2027, Plenoil se ha fijado el objetivo de alcanzar las 500 estaciones de servicio abiertas. Ninguna otra empresa ha logrado abrir tantos centros en tan poco tiempo.
Situación de partida: 2022
Para alcanzar el objetivo de 500 estaciones de servicio en 2027, Plenoil se dio cuenta de que primero debía organizar la compañía. Con un gran volumen de documentos y proyectos, era crucial centrarse en una gestión eficiente para llevar a cabo su plan de expansión. Su necesidad principal era un plan ambicioso basado en la flexibilidad y la eficiencia empresarial, gestionando más de 150 proyectos abiertos, cada uno con una duración de más de dos años y procesos en constante cambio. La integración con Asana y la falta de un alcance cerrado añadían complejidad, por lo que el reto era lograr que todos los equipos trabajasen de manera homogénea.
¿Cómo lo lograron? Plenoil adoptó la automatización como motor principal para optimizar procesos, escalar operaciones y alcanzar la excelencia operativa. Implementaron un enfoque de consultoría y proyectos por fases, utilizando tecnología Low code. La plataforma Microsoft Power Platform, junto con Dataverse, Power Automate, SharePoint y Power BI, fue clave en este proceso.
5 palancas tecnológicas
Elaboraron diferentes plataformas para cada área de negocio de la organización dedicada a proyectos.
1. Portal de proyectos
Objetivo: Proporcionar una plataforma para la gestión documental de los proyectos y estaciones de servicios de Plenoil. La organización enfrentaba una gran cantidad de documentos provenientes de oficinas en seis comunidades autónomas, lo que dificultaba su búsqueda y provocaba pérdidas de tiempo. Para resolver esto, implementaron un sistema en SharePoint. Cada departamento obtuvo un espacio de trabajo propio, lo que respetó la confidencialidad entre áreas y garantizó que cada empleado tuviera acceso a los documentos necesarios en el momento adecuado.
¿Por qué Power Platform?
Principales funcionalidades:
2. Aplicación Gestión de Proyectos
Objetivo: Proporcionar una plataforma para la gestión integral de proyectos desde la definición hasta el seguimiento y cierre. Cada tramitación de un proyecto tiene una duración de dos años. Durante ese periodo de tiempo existen una ingente cantidad de requerimientos y de documentación. En concreto, para sacar un proyecto adelante, cada proyecto implica hasta 250 tareas distribuidas entre seis departamentos. Por lo tanto, es crucial que cada departamento conozca sus tareas y tiempos para evitar estancamientos en los proyectos. Además, la plataforma debía ser fácil de usar para minimizar la resistencia al cambio entre los empleados.
¿Por qué Power Platform?
Principales funcionalidades:
3. Aplicación Gestión Cláusulas Jurídico
Objetivo: Proporcionar una plataforma para la gestión de compromisos legales asociados a los contratos de estaciones de servicios y proyectos. Con más de 250 proyectos futuros, cada uno con múltiples contratos y entre 20 y 30 cláusulas con diferentes fechas de vencimiento, la gestión de esta documentación era muy compleja. Ahora, la nueva plataforma permite organizar y supervisar los plazos, facilitando una gestión eficiente de todos los compromisos legales.
¿Por qué Power Platform?
Principales funcionalidades:
4. Aplicación Gestión Operativa
Objetivo: Proporcionar una plataforma para la gestión de auditorías y revisiones operativas sobre las estaciones abiertas. Esta herramienta también facilita la gestión y resolución de incidencias reportadas. Cada gasolinera requiere una gran cantidad de trámites, y la aplicación organiza toda esta documentación, avisa sobre fechas de vencimiento y gestiona incidencias básicas. Así, cada responsable de área recibe automáticamente un aviso con la tarea asignada, su nivel de urgencia, el tiempo disponible para resolverla y su importancia.
¿Por qué Power Platform?
Principales funcionalidades:
5. Cuadro de Mando Operacional
Objetivo: Proporcionar cuadros de mando operativos de control sobre el estado de las estaciones para conocer el estado de las auditorías realizadas y las incidencias reportadas. Antes, elaborar informes para los niveles directivos requería que cada departamento proporcionara detalles sobre cada proyecto, complicando la organización de la información y dificultando la identificación de prioridades para la compañía, especialmente con más de 250 proyectos en marcha. Ahora, con el nuevo cuadro de mando operacional, todos los datos de las diferentes aplicaciones se reúnen en un solo lugar, proporcionando una visión global rápida y clara de la situación de la organización y ayudando a definir sus próximos pasos.
¿Por qué Power Platform?
Principales funcionalidades:
Principales beneficios
Principales beneficios
Ana Martín Martínez, Gerente de Automatización e IA en Telefónica fue la encargada de explicar cómo su organización lleva varios años aplicando diferentes tecnologías en el ámbito de la hiper automatización a sus procesos de atención a los clientes, con un foco claro en la mejora de los principales KPIs de negocio asociados a estos procesos. La mezcla adecuada de estas tecnologías, en constante evolución, junto con una metodología de trabajo probada, es la receta del éxito.
Telefónica se ha propuesto "hacer el mundo más humano conectando la vida de las personas". Este proyecto de hiperautomatización busca mejorar la vida de las casi 10.000 personas que trabajan en sus centros de atención al cliente, tanto de empresas como del público en general, para ofrecer un servicio de calidad. La compañía ha decidido poner la tecnología al servicio de sus empleados, en lugar de usarla directamente con los clientes, con el fin de proporcionar una mejor atención.
ARTE: Automatización y Robotización Telefónica España
Telefónica se había quedado rezagada en sus sistemas y procesos en comparación con su crecimiento comercial. Los asesores de los Centros de Gestión de Empresas, encargados de la atención posventa, tenían que manejar hasta 98 herramientas según las necesidades del cliente. Este alto nivel de especialización requería una formación de más de un año para los nuevos empleados. Para abordar este problema, Telefónica decidió no cambiar los sistemas, sino usar robots para apoyar a los empleados, simplificar los procesos y mejorar la eficiencia y la calidad. El punto de partida era complejo debido a:
La hiperautomatización se presentaba como un elemento clave para afrontar el nuevo contexto permitiendo obtener eficiencias al requerir menor integración, aumentar la productividad, mejorar la calidad, aumentar el control y mejorar la satisfacción del empleado y del cliente. Además, este proceso permitía digitalizar la fuerza de trabajo y enfocar el talento hacia tareas de valor.
Se trata de una aproximación pragmática a la tecnología que se fundamenta en la automatización y la ejecución de procesos facilitando la toma de decisiones gracias a la interacción con las personas, es decir, se produce una simplificación de actividades desde la perspectiva del cliente/usuario y la automatización sirve como palanca de calidad y eficiencia.
La arquitectura de Telefónica que combina estas tecnologías, está integrada con los sistemas de atención de los Callcenters para asegurar una respuesta rápida y escalable, permitiendo además optimizar el número de licencias. El empleado solo ve una herramienta, por detrás hay numerosas tecnologías simplificadas. El objetivo final es la mejora operativa y de calidad, logrando resultados muy relevantes en el corto plazo con indicadores acordados con todas las áreas.
Ejemplos
Comparativa: envío y duplicado de tres facturas B2B
Apertura Reclamaciones Gran Público
Además de trabajar en corregir la causa raíz de una reclamación, han trabajado en llevar la resolución directamente durante la llamada. Esto es posible gracias a la robotización, ya que elimina el proceso manual de verificación de la información correspondiente en todos los sistemas. El robot se encarga de chequear los errores y eliminar los mismos para que no vuelvan a ocurrir. Con esto, han conseguido resolver el 45% de las reclamaciones de forma automática, reducir un 20% el importe de devolución y mejorar la calidad en un 12%. Es fundamental prestar atención al extremo a extremo del proceso. Lo importante no es solo reducir el tiempo, sino que la calidad del proceso mejora.
Gestión de Deuda
Todas las lógicas que es necesario contrastar y ejecutar en SAP, se han simplificado y llevado al Front. Cuando un cliente llama al 1004 con una duda relacionada con un cobro, con ARTE es el robot el que se encarga de la verificación, y el agente solo se encarga de dar la respuesta al cliente sin que sea necesario pasar a un segundo nivel de asistencia por parte de otro agente. El nuevo modelo operativo ha reducido notablemente el número de tareas recibidas en el Back Office, y actualmente solo el 9% de las llamadas requieren de una tarea que debe ser resuelta por un modo especialista. El nuevo modelo operativo ha mejorado la calidad del servicio, aumentando el índice de satisfacción de los clientes (CSI) y reduciendo el porcentaje de clientes insatisfechos un 25%.
Cómo automatiza Telefónica
El área de sistemas acompaña a la Unidad durante todo el proceso, desde el levantamiento y el cuestionamiento de lo que quiere hacer, hasta la puesta en producción completa. No se encargan solo de la parte técnica, sino que también acompañan en el proceso de concienciación y cambio. La participación de la Unidad es imprescindible tanto a nivel Sponsor, como a nivel operativo. Los proyectos se abordan en las siguientes fases:
Para asegurar la adopción de esta nueva forma de trabajo, implementan una Gestión del Cambio dividida en dos áreas clave: Comunicación y Formación. En Comunicación, se enfocan en informar y concienciar a las personas involucradas sobre las nuevas operativas. Realizan una comunicación continua para explicar las ventajas y el propósito del cambio, preparan a los equipos para el lanzamiento con mensajes clave, y proporcionan apoyo específico a los grupos impactados para asegurar una adopción exitosa.
La Formación se estructura en varias fases. Primero, el Sponsor del cambio informa, prepara y equipa a los líderes con el material necesario para gestionar a sus equipos. Luego, los formadores y los "Digital Champions" capacitan a los usuarios responsables de participar en pruebas y pilotos. A continuación, se forma a los usuarios finales en el uso diario del robot y en cómo manejar posibles incidencias. Finalmente, se establece una fase de soporte y seguimiento para resolver dudas y garantizar el buen funcionamiento del sistema.
Proyectos actuales
Dentro del programa de Hiperautomatización han incorporado la IA Gen como un acelerador. Aprovechan las capacidades que ofrece la Inteligencia Artificial (procesamiento de lenguaje natural, sistemas de aprendizaje automático, análisis predictivo, análisis y producción de imágenes, motores de recomendación y aprendizaje continuo) sobre cuatro verticales de aplicación en su modelo de negocio:
Ejemplos
Soporte Agente en el Mail: Han pasado de una gestión completamente manual del correo a un sistema integrado con automatizaciones y supervisado por un asesor. Cuando el call center recibe un correo electrónico de un cliente, los agentes pueden utilizar la herramienta ARTE, que abre automáticamente el proceso de respuesta según las necesidades del cliente. Aunque el robot automatiza la generación del texto, el agente revisa y supervisa la respuesta para evitar que el cliente sienta que está siendo atendido por una máquina. Actualmente, el 60% de los correos relacionados con duplicados de facturas se gestionan automáticamente.
Soporte Agente con Elypse: Anteriormente, los agentes contaban con una herramienta de documentación con 18,000 documentos y un buscador por palabras clave, lo que resultaba en largos tiempos de búsqueda. Ahora, han incorporado Inteligencia Artificial Generativa. Cuando el agente realiza una búsqueda, la IA Gen construye una respuesta concreta y proporciona enlaces directos a los documentos necesarios. Esto ha simplificado el proceso, reduciendo tiempos de espera y mejorando la homogeneidad en la atención, pasando de un sistema complejo y lento a uno sencillo y rápido.
Aprendizajes
No basta con identificar una serie de procesos a automatizar. Hace falta que la iniciativa de hiperautomatización sea:
Varios factores han facilitado el avance de los proyectos. Formar, asesorar y ayudar a los equipos de negocio permite identificar proyectos más fácilmente y ejecutar su implementación de manera más eficaz. La sponsorización y la participación activa de los equipos operativos son cruciales. Los proyectos de hiperautomatización, que emplean diversas tecnologías y requieren múltiples integraciones, son complejos. Por ello, es recomendable que las primeras iniciativas sean menos complicadas para ganar la confianza de la organización y sobre ellas construir.
Es esencial cuestionar los procesos y normas establecidas para realmente simplificar y automatizar. Un buen Business Case (BC) puede abrir muchas puertas. Debido al auge de la inteligencia artificial generativa, es vital contar con un área central que gobierne estos proyectos, asegurando el control de la tecnología, la seguridad, la ética, los costes y los retornos. En conclusión, es fundamental medir y revisar periódicamente los indicadores de tiempo y calidad de lo aprendido, ya que lo automatizado siempre puede mejorarse.
Roberto Konigs, VP de Prosci Iberia, lleva 25 años investigando qué pueden hacer las organizaciones para manejar mejor el cambio e impulsar la adopción y el uso de nuevas formas de trabajo. Durante esta trayectoria, han desarrollado modelos y herramientas que llevan a las organizaciones para ayudarlas a conseguirlo. En esta cápsula de ‘Píldoras para el Cambio’, los líderes digitales tuvieron la oportunidad de preguntarle a la IA de Prosci, que contiene la guía generativa sobre cómo realizar una gestión del cambio efectiva sus dudas sobre el tema.
¿Existen diferencias a la hora de llevar a cabo gestión del cambio en función del tipo de cultura (anglosajona, latinoamericana, asiática…)?
Guía Generativa de Prosci: Sí, existe una diferencia significativa en las mejores prácticas de gestión de cambio en función de la cultura. La cultura de una región o de una organización puede influir en cómo se percibe y se aborda el cambio. Según la Investigación de Prosci, el 88% de los profesionales de la gestión de cambio consideran que la conciencia cultural es importante o muy importante para una iniciativa de cambio. Ser consciente de la cultura permite a los profesionales de cambio personalizar su enfoque de gestión de cambio, aplicar adaptaciones específicas a la cultura y evitar obstáculos específicos de la cultura, así como crear planes de comunicación efectivos teniendo en cuenta la cultura de la audiencia (Prosci)
Por ejemplo, en América Latina, un elemento cultural clave es el sentido de responsabilidad hacia los demás, lo que puede utilizarse en la gestión del cambio para obtener compromiso y apoyo (Prosci). En Asia, el respeto hacia los líderes y la tendencia a seguir a líderes de apoyo facilita el cambio. En África, la distancia de poder, o la facilidad con la que las personas pueden acceder a la autoridad, afecta la gestión del cambio,
Cada cultura tiene atributos únicos que pueden apoyar o desafiar la gestión efectiva del cambio. Los profesionales deben ser capaces de identificar y comprender estos atributos para adaptar sus prácticas y estrategias de cambio de manera que sean más eficaces y resuenen mejor con las personas involucradas en el cambio.
¿Cómo se utiliza la IA generativa en favor de la gestión del cambio?
Guía Generativa de Prosci: La inteligencia artificial (IA) generativa está comenzando a desempeñar un papel importante en la gestión del cambio, ofreciendo oportunidades para mejorar la eficiencia y la eficacia en varias áreas. Según la investigación de Prosci, aquí hay algunas maneras en que los profesionales de gestión de cambio están utilizando la IA:
1. Apoyo en la Comunicación:
2. Creación de Contenido:
3. Estrategia y Planificación
4. Compromiso de los Interesados
5. Análisis de datos:
6. Soporte de tareas de Gestión del Cambio
La IA también puede ayudar a diseñar intervenciones de cambio adaptadas a las preferencias y perfiles individuales, asegurando que los empleados reciban el apoyo que necesitan en el formato más efectivo para ellos. Además, puede ofrecer apoyo de coaching para los gerentes sobre cómo abordar la resistencia de los empleados (Prosci).
Es importante destacar que, aunque la IA puede ser una herramienta valiosa, debe usarse como un complemento a las habilidades y conocimientos de los profesionales de gestión del cambio, no como un sustituto. La IA puede mejorar la capacidad de un profesional para realizar tareas específicas, pero la comprensión profunda de la dinámica humana y organizacional sigue siendo fundamental para el éxito de la gestión del cambio.
¿Cuál es la mejor estrategia de gestión del cambio para un proyecto de IA que implica reducción de personal?
Guía Generativa de Prosci: En proyectos de inteligencia artificial que implican la reducción de personal, es crucial abordar el cambio con sensibilidad y un enfoque estratégico sólido. Aquí hay una estrategia recomendada basada en la metodología de Prosci para gestionar este tipo de cambio:
1. Comprensión y Comunicación Clara del Cambio
2. Gestión Activa del Patrocinio
3. Evaluación y Planificación del impacto Organizacional
4. Desarrollo de Planes de Gestión del Cambio
5. Apoyo a los Empleados Afectados
6. Refuerzo y Sostenibilidad
7. Ética y Consideraciones Legales
8. Comunicación Personalizada y Empática
Frank Zamora, CIO en Acciona Agua y Jordi Llobet, Head of Data & Process en Entelgy explicaron cómo Acciona Agua en colaboración con Entelgy ha revolucionado la gestión del agua aplicando Process Mining en la optimización y mejora continua del Meter to Cash, uno de sus key process más estratégicos para España y México.
Contexto
Acciona es un líder global en el sector del agua, especializado en el diseño, ingeniería y construcción de instalaciones de tratamiento y distribución de agua. En su operación, se enfoca en el tratamiento (desalación, potabilización, depuración), suministro y saneamiento. Su especialidad es el Ciclo Integral del Agua y los servicios para ciudades y personas. En el área de suministro, Acciona trabaja para cumplir con el Objetivo de Desarrollo Sostenible número 6 de las Naciones Unidas, que busca garantizar el acceso universal a agua potable y servicios de saneamiento.
Resolviendo desafíos para la humanidad:
En este contexto, dada la importancia del ciclo de suministro de agua dentro de la operación completa del ciclo del agua, Acciona explora y aplica soluciones y tecnologías innovadoras para procesos de tratamiento y suministro de agua más eficientes y sostenibles.
Oportunidad
Acciona Agua + Entelgy + Celonis
¿Cómo puede Acciona mejorar su servicio de suministro utilizando plataformas, herramientas y paradigmas tecnológicos en el ámbito de mejora y automatización de procesos?
Acciona ha establecido el programa MAPA (Mejora de Procesos de Acciona Agua), enfocado en optimizar los procesos de suministro de agua, específicamente el proceso Meter to Cash. Este proceso estratégico abarca desde la lectura del contador hasta el pago del cliente, y está alineado con la estrategia de mejora continua de Acciona en la gestión del agua. El programa cuenta con el patrocinio del CEO de Acciona y la colaboración de Celonis y Entelgy, quienes no solo aportaron la tecnología necesaria, sino también su experiencia en procesos de agua y captura de valor.
El programa MAPA responde a la necesidad de mejorar continuamente los procesos de gestión del suministro de agua. Celonis ha introducido la figura del Value Architect, encargado de maximizar el valor de negocio a través de la implementación de Process Intelligence en el proceso Meter to Cash.
Process Mining y Process Inteligence
Process Mining es una técnica analítica que utiliza registros de eventos para descubrir, monitorizar y mejorar los procesos de una compañía. Utiliza datos de sistemas transaccionales para:
Acciona ha dado un paso más allá al utilizar la inteligencia de procesos (Process Intelligence), una evolución del concepto de Process Mining. Esta tecnología combina análisis retrospectivos y predictivos mediante Machine Learning para ofrecer una visión más completa y proactiva de los procesos de negocio.
Valor
Los valores que aporta MAPA a Acciona son los siguientes:
Visión
Radisson Acciona ha iniciado con éxito el proceso Meter to Cash y planea los siguientes pasos para el programa MAPA. Estos incluyen la adopción global de MAPA - M2C en todos los servicios de suministro de Acciona Agua, la mejora continua del proceso M2C y su ampliación a otros procesos estratégicos.
Las futuras mejoras se centrarán en aplicar más inteligencia artificial no generativa para prever insolvencias y comprender cómo las ineficiencias en el proceso M2C pueden afectar la solvencia de la compañía. Utilizarán modelos estadísticos de machine learning financieros para calcular el impacto de las insolvencias en la empresa. Además, Acciona está explorando la expansión del programa MAPA a otros procesos, como su área de EPC. Esto incluye mejorar la logística, la compra, el suministro y la gestión de almacenes para optimizar los tiempos de entrega de la compañía.
Resultados y aprendizajes
Qué es la Dirección General de Transformación Digital de la Justicia
Raúl Vega Borrega, Subdirector General Adjunto de Impulso e Innovación de los Servicios Digitales de Justicia en el Ministerio de Justicia y David Fraguela Muñiz, Director de Sector Público - Justicia en NTT Data explicaron cómo desde la DGTDAJ se están impulsando iniciativas relevantes que forman parte del proyecto estratégico Justicia 2030 y que persiguen que toda interacción con la Administración de Justicia se lleve a cabo de forma preferente por medios electrónicos, potenciando de esta forma los objetivos marcados por el programa Next Generation UE, principalmente el de conseguir que la Europa sea más ecológica, digital y resiliente a los cambios y retos del futuro.
Este proceso de Transformación Digital requiere de una organización tecnológica robusta con todas las garantías jurídicas y de seguridad que den sustento a la operativa de la Administración de Justicia, así como la definición de un modelo de gobierno que acompañe los retos que supone la transformación y potencie la mejora continua.
El servicio público de justicia tiene mucho que ganar con la aplicación de tecnologías basadas en la robotización e IA para agilizar el trabajo diario del personal público y resto de actores al servicio de la Administración de Justicia. También como utilidad para mejorar la vida de las personas, favoreciendo una efectiva mejora del acceso a la justicia, con un enfoque social e inclusivo. Sobre estas premisas, se analizan los principales retos a los que se enfrenta el Ministerio de la Presidencia, Justicia y Relaciones con las Cortes para transformar y optimizar este servicio público esencial, mejorando a su vez tanto la protección judicial efectiva como la seguridad legal sin dejar a nadie atrás en la aplicación de estas tecnologías innovadoras.
Asimismo, se muestran las iniciativas punteras implementadas que son una realidad, basadas en la automatización robótica de procesos y la combinación con técnicas de inteligencia artificial. Y cómo los resultados obtenidos contribuyen a:
IA y RPA en la Justicia. Desafíos.
Desde la organización se están impulsando iniciativas basadas en IA y RPA, su objetivo principal es agilizar el trabajo cotidiano del personal tramitador y la ciudadanía. No buscan sustituir a las personas ni tomar decisiones que puedan afectar a los derechos y libertades de la ciudadanía.
A las soluciones de IA se las entrena para que imiten y repliquen algunas capacidades cognitivas humanas, con los riesgos que esto conlleva: traslado de sesgos, manipulación de la información o dilemas éticos. Las aplicaciones basadas en IA puestas en marcha ofrecen asistentes que sirven de ayuda en la realización de trabajos rutinarios, repetitivos y con bajo nivel de riesgo, liberando al personal tramitador y profesionales de tareas con poco valor.
Los robots presentan menos riesgos, ya que se diseñan para que aprendan tareas repetitivas sin margen de error. Estos ejecutan las tareas para confirmar que la información grabada en el sistema se corresponde con la documentación existente. Es en estas tareas repetitivas, gestionadas por el personal de tramitación de forma manual, donde la robotización está siendo la mejor de las soluciones, ya que el robot no se equivoca ni se cansa y es capaz de seguir los pasos establecidos de manera rápida y automática.
Los sistemas algorítmicos se utilizan cada vez más como parte de los procesos de toma de decisiones tanto en el sector público como en el privado. Los algoritmos de IA plantean problemas éticos y morales en el ámbito de la Justicia. Para lograr utilizar una IA ética, con valores humanistas, y con uso real en la Administración de Justicia, están trabajando en el marco de colaboración establecido con el CTEAJE en la Política de uso de la IA generativa, con la creación del Manifiesto de IA, cuyo objetivo es asegurar un uso responsable, legal y ético de la IA Generativa, tratando de definir usos aceptables y usos prohibidos, así como obligaciones de los usuarios y de la propia organización relacionados con el uso de esta tecnología.
Se está haciendo hincapié respecto a lo establecido en la Carta de Derechos Digitales para contribuir a una mayor justicia social, con total transparencia. Además, se ha adelantado a las obligaciones de transparencia de la legislación europea a la hora de usar sistemas de IA, publicando mensualmente en el portal del ministerio los registros FAT (Fairness, Transparency and Accountability).
Desafíos
Medidas: Campañas de capacitación, capacitación de poderes judiciales, infraestructuras y sistemas de generación, de datos sintéticos, etc. ¿Se han establecido salvaguardias para garantizar el respeto a los derechos fundamentales en relación a los procedimientos digitalizados? No se han realizado decisiones robotizadas de índole judicial. RDL 6 2023. Manifiesto del Dato y de IA.
Centro de excelencia de Automatización
Permitirá impulsar el desarrollo e implementación de nuevos proyectos, para reducir el Time To Market (TTM) y proporcionar servicios públicos de Justicia en tiempos récord utilizando la tecnología Lowcode y RPA. Permite automatizar procesos en todos los ámbitos de la Administración de Justicia. Garantiza un progreso continuo y una mayor optimización de las iniciativas de automatización.
Iniciativas RPA
Cancelación de antecedentes penales
Agiliza las gestiones necesarias para que los ciudadanos estén en posesión de un certificado de antecedentes penales negativo. Ahorro efectivo de más de 42.000 horas de trabajo. Implantación y próximos pasos:
Concesiones de nacionalidad
Los robots ejecutan las tareas para confirmar que la información grabada en el sistema se corresponde con la documentación existente. Aportando precisión al seguir los pasos establecidos de manera ágil y automática. Trabajan en paralelo 5 procesos robotizados (concesiones por residencia, concesiones sefardíes, denegaciones, comprobaciones con la DG de la Policía, carga de información del Instituto Cervantes) que han llevado a cabo más de 2.700.000 procesos robotizados. Implantación y próximos pasos:
Robotización para la transmisión de información entre los sistemas de Gestión Procesal y el Sistema de CDCJ
Automatización de la operativa de las Cuentas de Depósitos y Consignaciones Judiciales (CDCJ) para una liberación de trabajo a los LAJs en base a la automatización de, hasta ahora, 8 casos de uso identificados e implementados. Ahorro estimado más de 100.000 h al año en ámbito MJU. Más de 4.000 operaciones automatizadas al día. Implantación y próximos pasos: Casos de uso implantados en Cáceres, Badajoz, Guadalajara, León, Murcia, Palencia, Islas Baleares. Además, se ha realizado un piloto en el Principado de Asturias. Se prevé su extensión gradual al resto de territorios competencia MJU.
Automatización de las notificaciones de desahucio
Se automatizan las notificaciones de desahucios a los servicios sociales cuando se incoa el procedimiento judicial para que remitan los correspondientes informes de vulnerabilidad de las personas que pueden ser desahuciadas y, a la vez, inicien procedimientos paliativos. Implantación y próximos pasos: en fase de finalización de los trabajos y se pondrá en marcha en modo piloto en Albacete y Cuenca. Este proyecto se está trabajando en el seno del CTEAJE.
Temis: Recursos Administrativos - Notificaciones
Procesamiento automático de envío de comunicaciones y notificaciones en la plataforma de tramitación TEMIS. Implantación y próximos pasos: Se estima que se realizan unas 20 notificaciones diarias y el tiempo estimado que se invierte es de 4 minutos por operación.
Iniciativas IA
El Ministerio ya utiliza la IA para diversos fines, como textualizaciones o estudios avanzados de prospección para encontrar relaciones no lineales. Quieren seguir desarrollando nuevos nichos de utilidad a medida para la Administración de Justicia, como la clasificación automática de documentos, la extracción de entidades y los mapas de información relacional. Ante esto, se debe trabajar para articularlo:
Hiperautomatización de monitorios y reclamaciones
Pasos del proceso del registro y reparto de monitorios:
El procedimiento monitorio permite la reclamación de deudas dinerarias acreditadas por un principio de prueba. Esta solicitud puede presentarse a través de Sede Judicial Electrónica o LexNET. El procedimiento monitorio aplica a las jurisdicciones civil (incluyendo mercantiles) y social. En la jurisdicción civil supone hasta el 60% de asuntos ingresados ya que se presentaron 177.000 solicitudes de procedimiento monitorio en el año 2022.
¿Qué se quiere alcanzar con la automatización?
Formulario específico de reclamaciones de vuelos
Objetivos:
Beneficios:
En este espacio, moderado por Jesús García, Director General de Negocio en CIONET Iberoamérica, seis expertos de organizaciones Business Partner de CIONET Spain tuvieron la oportunidad de compartir sus reflexiones respecto a lo que nos depara el futuro próximo en materia de automatización.
¿Qué nos depara la automatización en el futuro cercano? ¿Qué nos tiene que preocupar? ¿Qué va a ser tendencia?
Moisés Baena, Director del Global Business en Entelgy: “Hay múltiples estudios y análisis que tratan este tema. Basándome en los datos de 2023 ofrecidos por el Foro Mundial de Empleo, me gustaría destacar algunos. En primer lugar, el 23% de los empleos actuales va a cambiar de aquí a los próximos cuatro años. En segundo lugar, va a haber una disminución de la empleabilidad del 2%. En tercer y último lugar, de todos los empleos que sigan existiendo, el 44% de las capacidades de cada uno van a cambiar por completo. Otro estudio realizado a las 45 mayores potencias del mundo, el 80% de las compañías van a adoptar la Inteligencia Artificial como una commodity en los próximos años.
Desde Entelgy, consideramos que tenemos que volver en los próximos años al Databases. Las organizaciones necesitan tener preparado el dato 360 para poder aplicar la IA en la automatización de los procesos. La segunda cuestión fundamental es la adopción y la gestión del cambio. En Entelgy tenemos departamentos de Digital Change y plataformas de concienciación y adopción de diferentes paradigmas digitales, que ahora mismo están enfocados en la IA. Para revertir los datos anteriores, tenemos que pasar de destruir empleo a maximizar la empleabilidad.”
Lorena Ávalos, Responsable de AI & Robotics Sector Público y Telco en NTT Data: “Centrándome en el corto y medio plazo, las principales preocupaciones son la adopción y la hiperautomatización. Tenemos que recuperar los procesos que hace unos años con la automatización desechamos porque con las tecnologías de las que disponíamos no los podíamos abordar. Desde NTT queremos apostar por la recapitulación de todos esos procesos complejos que se descartaron en su momento, haciendo uso de la IA y de la IA Generativa, y dándole una nueva oportunidad a la automatización. Tenemos que volver al pasado para ir hacia el futuro. Otro aspecto muy importante en todo este proceso es no olvidarnos del usuario de negocio y de su parte de responsabilidad en el proceso de mejora de la eficiencia y ahorro de costes.”
Agustín Cárdenas, Director Marketing Grandes Clientes en Telefónica: “Creo que el año que viene estaremos hablando de cómo hemos introducido en los centros de excelencia a especialistas en IA. En segundo lugar, el año que viene veremos cómo han sido cribados los cientos de pruebas de concepto, y cuántos hemos conseguido escalar y convertir en proyectos. Para esto, es necesario un Business Case con unos beneficios y costes claros. La principal problemática es la inmadurez, no tecnológica, sino del modelo de negocio, que pone en cuestión muchas de las pruebas de concepto.”
Chus Llorente, Strategy & Business Director en Prodware: “Estamos en un momento de tal desarrollo que aventurarse y predecir es francamente complicado. Dicho esto, yo creo que estamos en un auténtico cambio de era en el que el principal reto son las personas. Hablamos de eficiencia y de productividad, pero lo realmente importante es entender los para qué y hacerse las preguntas correctas. Por lo tanto, más allá de tener una estrategia tecnológica, no nos tenemos que olvidar de las personas. Tiene que haber una estrategia clara de negocio y de organización y cultura.
Creo que va a haber dos funciones, no tecnológicas per se en la compañía, que se van a ver impactadas de manera directa. Una de ellas es la de Recursos Humanos. Va a tener un rol muy estratégico en cómo gestionar el cambio cultural, estando cada vez más cerca del negocio para poder anticiparse a todas las necesidades de formación. La otra función que se va a ver impactada es la del CEO. Este impacto está más que asumido en la gran empresa, pero no nos podemos olvidar de que España tiene un 98% de tejido empresarial de PYMES. Por lo tanto, es necesaria una labor de concienciación tecnológica y del impacto de esta en sus compañías.”
Miguel Pérez Colino, Director of Product Management & Engineering en SUSE: “El número de dispositivos de captura de datos ha crecido enormemente. Los datos que ofrecen estos dispositivos los estamos empezando a utilizar hacia el negocio. Ahora la tecnología es completamente parte del negocio. El CIO está involucrado en el negocio desde hace un tiempo y con la Inteligencia Artificial lo va a estar aún más. ¿Hacia dónde van las cosas? Probablemente el año que viene estemos hablando de la seguridad en torno a la IA. La fiabilidad también va a ser un punto clave. El cómo construimos las cosas de abajo a arriba, cómo elegimos las piezas adecuadas para que el resultado sea seguro, fiable y válido para el negocio va a ser fundamental. La parte de la infraestructura será un punto a tratar.
Cristina Valles, Country Manager en NEORIS: “Me gustaría echar la vista atrás. Hace 15 años, cuando empezábamos a robotizar procesos y a utilizar RPA para reducir costes y evitar errores humanos. Años más tarde, llegó el momento de introducir la IA en los RPAs, donde el programa era capaz de encontrar cuál era el siguiente paso dentro del proceso sin que fuera algo secuencial. En los últimos dos años, han aparecido numerosas nuevas tecnologías que nos van a ayudar a evolucionar todo esto. Hablamos de automatización inteligente, es decir, introducir IA Generativa y modelos de ML dentro de la automatización de nuestros procesos.
En los próximos meses vamos a hablar de cómo redefinir los procesos, automatizando al mismo tiempo. Las organizaciones con un grado mayor de madurez tecnológica, están obsesionadas con la automatización porque saben que es el medio que les va a ayudar a cumplir sus objetivos estratégicos. Otro tema muy importante es el cómo dar a los equipos de desarrollo las herramientas que les ayuden a aumentar la productividad, mejorar el time to market y aumentar la satisfacción.”
La urgencia por encontrar soluciones a los retos mundiales en los campos de la energía y la sostenibilidad ha inspirado un replanteamiento de los procesos convencionales de la química y la ciencia de materiales. Los laboratorios autónomos, que incorporan tecnologías físicas y digitales disruptivas como la robótica, la fabricación aditiva, la miniaturización de las reacciones químicas y la inteligencia artificial, pueden acelerar entre 10 y 100 veces el ritmo de descubrimiento de materiales y moléculas. Mediante el uso de flujos de trabajo de experimentos robóticos autónomos, los laboratorios autodirigidos permiten acceder a gran parte del universo químico y reducir los ciclos de descubrimiento combinando el aprendizaje secuencial de la IA, optimizando el diseño experimental para minimizar los experimentos y automatizando las pruebas analíticas.
La prueba de concepto presentada en Automation Quest por José Miguel Seoane, Data & Modelling Technical Advisor en Repsol lleva esta visión a la realidad mediante la implementación de múltiples elementos de robótica avanzada junto con tecnología de software de diseño experimental y orquestación asistida por IA para liberar el verdadero potencial de los laboratorios autónomos. En particular, han creado un laboratorio capaz de funcionar para el diseño iterativo y el ensayo de nuevas formulaciones de combustibles y lubricantes bajos en carbono con el objetivo de reducir en un 50% el tiempo de entrega.
Modelo de innovación
Para José Miguel, la innovación a día de hoy debe ser abierta. Repsol, en su Tech Lab no solo cuenta con 250 expertos en I+D de 17 nacionalidades y un presupuesto de 60 millones al año. Además, posee un espacio de más de 50.000 m2 dividido en 20 laboratorios especializados con todas las instalaciones que la industria necesita para desarrollar nuevos métodos. Esto lo llevan a cabo en colaboración con universidades, centros de innovación, startups, administraciones y corporaciones; con el objetivo de detectar tecnologías poco maduras, reducir su riesgo tecnológico y una vez están preparadas, escalarlas a sus negocios acelerando así su implantación en la compañía de una forma controlada y ordenada.
Contexto
Repsol se encuentra en pleno proceso de transformación industrial. Transformación que ya se puede apreciar en sus estaciones de combustible renovable. Han pasado de ser una industria oil and gas con una petroquímica tradicional a ser una industria multienergética que ahora trabaja con nuevas fuentes de origen renovable procedentes de residuos. Nos encontramos en lo que se denomina trilema energético: queremos energía asequible, escalable y sostenible. Esta tercera rama, obliga a generar nuevos productos, los cuales aun teniendo una curva de desarrollo mucho más empinada, pueden generar un valor mucho mayor. Los laboratorios de Repsol se centran en el desarrollo de combustibles de origen renovable para alcanzar los siguientes objetivos en 2030:
Descarbonización: alta carga analítica como cuello de botella
A pesar de no ser una industria manufacturera, tienen la necesidad de mantener la calidad y de demostrar que son capaces de poner en el mercado productos con la misma calidad que los productos de origen tradicional. Esto genera un gran control de calidad y la necesidad de analíticas experimentales. Solo en su TechLab esto supone más de 300 tipos de analíticas que generan más de 23.000 ensayos al año. A nivel de compañía, estamos hablando de 1.8 millones de análisis al año procedentes de 12.000 productos diferentes. Con la creación de nuevos productos, prevén un aumento neto de entre un 10 y un 20% en carga analítica, lo que también hace necesario el desarrollo de nuevos métodos analíticos para demostrar la sostenibilidad de dichos productos.
Anticipación como palanca
Con unos objetivos bien definidos para 2030 y un problema identificado, falta un marco habilitador para conseguir una buena estrategia. En el caso de Repsol, han definido como habilitadores estratégicos la digitalización, incluyendo la hiperautomatización de activos y la integración con negocio; la tecnología; y el talento. Para lograr ese objetivo final de generar combustibles lubricantes de origen renovable, la anticipación que se consigue obtener de un centro tecnológico como el de Repsol es clave. Así, apostaron por la química computacional, que consiste en utilizar modelos de machine learning para predecir las propiedades que va a tener un nuevo producto en base a las características finales que se buscan en el mismo. Combinando esta técnica con la automatización, han logrado la autonomía que buscaban, permitiéndoles, por ejemplo, la robotización de procesos industriales, analíticos y logísticos. Todo ello, acompañado de un desarrollo del talento y de la organización estructural de la compañía, apostando por un reskilling para lograr la adopción de la automatización, involucrando a los empleados en el día a día del proceso.
Activos autónomos
En los laboratorios clásicos, el conocimiento está en manos de expertos a los que hay que formar cíclicamente, los procesos se ven limitados en función del número de personas, el rendimiento se ve condicionado por el horario laboral y la operativa tradicional y existen riesgos para la salud debido a la manipulación de los productos químicos. En este aspecto, la automatización ofrece la posibilidad de que el laboratorio sea capaz de trabajar por sí mismo, hacer sugerencias y ejecutar, lo que se traduce en un área operativa 24/7 si el producto así lo exige y en la disminución del tiempo de tareas tediosas. Es decir, se duplican las capacidades de los laboratorios; se reduce el número de procesos, ofreciendo más tiempo para la investigación y la innovación tecnológica; y aumenta el rendimiento, reduciendo el time to market de nuevos desarrollos.
La autonomía es una capacidad emergente. Las compañías deben establecer unas políticas habilitadoras claras sobre cómo gestionar los datos, modelos, robots y sensores para así habilitar a tú equipo y generar un equipo transversal en el que puedan trabajar juntos los expertos de los distintos ámbitos. En el sector energético todavía no están muy maduros en términos de automatización que incluyan IA con robótica, aunque estos elementos son comunes en otras áreas donde ya hay productos en el mercado.
Laboratorio autónomos
Riesgos
Beneficios
Laboratorio autónomos
Lecciones aprendidas
Claves para futuros proyectos
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