En un panorama empresarial donde la eficiencia y la optimización son mantras constantes, la voz de líderes innovadores resuena con una claridad particular cuando desafían el status quo. Paul Hardy, jefe de innovación en ServiceNow, ha articulado una verdad fundamental que a menudo se pasa por alto en la carrera por la transformación digital: "Debemos resolver los problemas, no solo automatizarlos". Esta declaración no es meramente una frase pegadiza; es una filosofía que subraya la diferencia entre una mejora superficial y una verdadera evolución estratégica. Nos invita a detenernos y reflexionar profundamente sobre el propósito detrás de cada iniciativa tecnológica. ¿Estamos construyendo un futuro más eficiente y humano, o simplemente replicando errores con mayor velocidad y escala?
La era digital ha traído consigo una fascinación, casi una obsesión, por la automatización. Desde los flujos de trabajo más básicos hasta los procesos empresariales más complejos, la promesa de la robótica, la inteligencia artificial y las plataformas de bajo código es la de liberar a los humanos de tareas repetitivas y tediosas. Sin embargo, como bien señala Hardy, hay una trampa inherente en esta búsqueda ciega de la automatización. Si un proceso ya es defectuoso, ineficiente o está mal concebido, automatizarlo no lo mejora; simplemente acelera la generación de resultados deficientes o, peor aún, escala un problema existente a dimensiones previamente inmanejables. La verdadera innovación no reside en la capacidad de ejecutar más rápido lo que ya hacemos, sino en nuestra habilidad para reimaginar y rediseñar lo que hacemos y cómo lo hacemos.
El dilema de la automatización: ¿Solución o parche?
La tentación de automatizar es poderosa. Las empresas invierten millones en software y consultoría con la esperanza de reducir costos, mejorar la velocidad y aumentar la productividad. Sin embargo, muchas veces, la primera aproximación es la más sencilla: identificar una tarea manual y repetitiva y buscar una herramienta que la realice de forma autónoma. Esto, aunque puede generar ahorros a corto plazo, rara vez aborda la raíz del problema.
Pensemos en un departamento de TI que recibe miles de solicitudes de restablecimiento de contraseña al mes. La automatización podría establecer un chatbot que guíe al usuario a través de un proceso autoservicio. Esto es, sin duda, una mejora. Pero, ¿por qué hay tantas solicitudes de restablecimiento de contraseña? ¿Es porque las políticas son demasiado estrictas, la formación es inadecuada o la interfaz es confusa? Un enfoque que solo automatiza el restablecimiento se olvida de la pregunta más importante: ¿cómo podemos reducir la necesidad de restablecer contraseñas en primer lugar? Aquí es donde la visión de Hardy cobra pleno sentido. No se trata solo de automatizar el parche, sino de eliminar la herida.
En mi opinión, muchas organizaciones caen en la trampa de la "automatización por automatización". Ven una tecnología y luego buscan un problema al que aplicarla, en lugar de identificar un problema fundamental y luego diseñar la solución más efectiva, que podría o no incluir una dosis significativa de automatización. Es un cambio sutil pero crucial de mentalidad, de ser reactivo a ser proactivo y estratégico. Es pasar de "cómo podemos hacer esto más rápido" a "cómo podemos hacer esto mejor, o incluso evitar que sea necesario".
La visión de Paul Hardy: Más allá del 'workflow'
La perspectiva de Paul Hardy va más allá de la mera optimización de flujos de trabajo. En el corazón de la filosofía de ServiceNow, especialmente con plataformas como la Now Platform, está la idea de unificar y simplificar las experiencias complejas que los empleados y clientes tienen con la tecnología y los servicios. Su plataforma no solo automatiza pasos, sino que busca transformar la forma en que el trabajo se realiza en toda la empresa.
Para Hardy, resolver un problema significa abordarlo en su totalidad, desde su origen hasta su impacto final. Esto implica:
- Visibilidad completa: Entender cómo un problema específico se conecta con otros procesos, departamentos y sistemas dentro de la organización.
- Experiencia de usuario centralizada: Diseñar soluciones que sean intuitivas y empoderadoras para los usuarios, eliminando fricciones y puntos de dolor.
- Datos como motor: Utilizar los datos para identificar patrones, predecir problemas y tomar decisiones informadas sobre las soluciones.
- Agilidad y adaptabilidad: Crear sistemas que puedan evolucionar y adaptarse a medida que cambian las necesidades del negocio y los usuarios.
La Now Platform de ServiceNow, por ejemplo, está diseñada para ser una "plataforma de plataformas" que unifica la gestión de servicios de TI (ITSM), la gestión de operaciones de TI (ITOM), la gestión de servicios empresariales (ESM), la gestión de recursos humanos (HRSD) y mucho más. Esta integración permite a las empresas ver el panorama completo y resolver problemas que trascienden los silos departamentales. No es solo un motor de automatización; es un lienzo para la transformación. Para conocer más sobre su enfoque, se puede visitar el sitio oficial de ServiceNow en español.
Los pilares de una innovación centrada en la resolución
Para realmente "resolver problemas" en lugar de simplemente "automatizar problemas", las organizaciones deben adoptar una serie de principios y prácticas fundamentales.
Entendimiento profundo del problema
El primer paso y el más crítico es una comprensión exhaustiva de la naturaleza del problema. Esto va más allá de lo que es visible en la superficie. Implica investigación cualitativa (entrevistas, observación), cuantitativa (análisis de datos), mapeo de procesos (current state vs. future state) y, fundamentalmente, empatía con los usuarios finales. ¿Cuáles son sus puntos de dolor? ¿Qué tareas les resultan frustrantes? A menudo, el "problema" que se presenta inicialmente no es el problema real, sino un síntoma de una disfunción más profunda. Esta fase es donde se invierte el tiempo para garantizar que no estamos construyendo la solución perfecta para el problema equivocado.
Pensamiento sistémico y transversal
Pocos problemas empresariales existen de forma aislada. Un cuello de botella en un departamento puede tener un efecto dominó en toda la cadena de valor. El enfoque de Hardy y ServiceNow enfatiza la necesidad de romper los silos organizacionales. Esto significa que las soluciones no deben ser parches específicos para un departamento, sino integrarse de manera fluida a través de diferentes funciones. Una plataforma unificada como la de ServiceNow facilita esta visión, permitiendo que los flujos de trabajo y los datos fluyan sin interrupciones entre IT, RRHH, finanzas, servicio al cliente y otras áreas, lo que permite abordar el problema desde una perspectiva holística. Es una visión que se alinea con las mejores prácticas de la transformación digital.
Empoderamiento y cocreación
Las mejores soluciones rara vez provienen de un comité cerrado de ejecutivos o de un equipo de desarrolladores aislado. Implican a las personas que experimentan el problema diariamente. Empoderar a los empleados para que contribuyan con ideas, participen en el diseño y la prueba de soluciones, y se sientan dueños del proceso es fundamental. Las metodologías ágiles, el diseño centrado en el usuario y las herramientas de bajo código/sin código que permiten a los "ciudadanos desarrolladores" construir sus propias automatizaciones y aplicaciones son ejemplos de cómo se puede fomentar esta cocreación.
Medición de impacto y mejora continua
Una vez que se implementa una solución, el trabajo no termina. Es crucial establecer métricas claras para evaluar si el problema se ha resuelto de manera efectiva. ¿Se han reducido los tiempos de espera? ¿Ha mejorado la satisfacción del usuario? ¿Se han liberado recursos para tareas de mayor valor? La innovación es un ciclo iterativo. Los datos de rendimiento y el feedback continuo deben alimentar nuevas iteraciones, optimizaciones y, si es necesario, replanteamientos. La mentalidad de "fallar rápido, aprender rápido" es esencial aquí. Es un recordatorio de que la mejora continua no es solo una frase, sino una práctica fundamental.
El papel de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes
La inteligencia artificial (IA) es, sin duda, la tecnología estrella de nuestro tiempo, a menudo vista como el motor definitivo de la automatización. Sin embargo, su verdadero potencial, en el contexto de la visión de Paul Hardy, no reside simplemente en su capacidad para ejecutar tareas, sino en su habilidad para mejorar la resolución de problemas.
La IA puede ser una herramienta poderosa para el entendimiento profundo del problema. Algoritmos avanzados pueden analizar volúmenes masivos de datos para identificar patrones ocultos, predecir fallos de sistemas antes de que ocurran, o reconocer cuellos de botella en flujos de trabajo complejos. Por ejemplo, en lugar de solo automatizar la asignación de un ticket de soporte, una IA puede analizar el historial de tickets, los recursos disponibles y las habilidades del personal para asignar el ticket al especialista más adecuado, prediciendo incluso qué solución es la más probable. Esto no es solo automatización; es una inteligencia que facilita una resolución más rápida y eficaz.
Además, la IA puede liberar a los humanos para tareas de mayor valor cognitivo. Al encargarse de la rutina, permite que los equipos se concentren en problemas complejos que requieren creatividad, juicio ético y empatía. Los chatbots inteligentes pueden resolver preguntas frecuentes, pero los agentes humanos pueden dedicar su tiempo a resolver las consultas que realmente importan, las que requieren una interacción humana significativa.
Desde mi perspectiva, la IA es una lupa y un motor al mismo tiempo. Una lupa para entender mejor la complejidad y un motor para ejecutar las soluciones de forma más inteligente. Sin embargo, es fundamental que la IA sea entrenada con una comprensión ética y holística del problema que se busca resolver, para evitar perpetuar sesgos o ineficiencias preexistentes. El despliegue de la IA en la empresa debe ir de la mano de una estrategia clara de resolución de problemas.
Transformación cultural: El imperativo del cambio
Abordar los problemas de manera integral y no solo automatizar las tareas requiere algo más que una nueva tecnología; exige una profunda transformación cultural. Las organizaciones deben pasar de una mentalidad reactiva y orientada a la tarea a una proactiva y orientada al resultado.
Esto implica:
- Liderazgo comprometido: Los líderes deben modelar y fomentar una cultura donde la curiosidad, el cuestionamiento de lo establecido y la búsqueda de soluciones profundas sean valorados. Deben crear un entorno donde la experimentación y el aprendizaje de los fracasos sean aceptables.
- Empoderamiento del empleado: Los empleados en todos los niveles deben sentirse autorizados a señalar problemas, proponer soluciones y participar en su implementación. Esto requiere transparencia, comunicación abierta y la creación de canales para la retroalimentación y la innovación.
- Colaboración interdepartamental: Romper los silos es un desafío cultural significativo. Las estructuras organizativas deben facilitar, no obstaculizar, la colaboración entre diferentes funciones. Las métricas de éxito deben alinearse con los objetivos generales de la empresa, no solo con los de un departamento específico.
- Mentalidad de crecimiento: La adopción de nuevas tecnologías y enfoques de resolución de problemas requiere una mentalidad de aprendizaje continuo y adaptación.
Sin este cambio cultural, incluso las plataformas más avanzadas se quedarán cortas, siendo utilizadas como meras herramientas de automatización superficial en lugar de catalizadores de una verdadera transformación. La gestión del cambio y la cultura de la innovación son tan vitales como la tecnología misma.
Casos prácticos y el impacto real
Imaginemos una empresa manufacturera que experimenta frecuentes interrupciones en su línea de producción debido a fallos de equipos. Una aproximación de automatización superficial podría ser crear un sistema automático de tickets que alerte al equipo de mantenimiento cuando un sensor detecta un problema. Esto es útil, pero no resuelve el problema subyacente de por qué fallan los equipos.
Un enfoque al estilo de Paul Hardy implicaría:
- Entender el problema: Analizar los datos de los sensores, los registros de mantenimiento, los patrones de fallos, y hablar con los operarios. ¿Hay equipos que fallan con más frecuencia? ¿Están los fallos relacionados con la antigüedad, el uso, la falta de mantenimiento preventivo o condiciones ambientales?
- Pensamiento sistémico: Identificar si estos fallos impactan en la planificación de la producción, la calidad del producto o la moral del empleado.
- Solución de problemas profunda: Implementar un sistema de mantenimiento predictivo (quizás utilizando IA) que anticipe los fallos antes de que ocurran, basándose en el análisis de datos. Esto permite programar el mantenimiento preventivo en el momento óptimo, minimizando las interrupciones. Además, se podrían rediseñar los procesos de adquisición de equipos, las políticas de servicio postventa con los proveedores o incluso la formación de los operarios para un mejor uso y cuidado de la maquinaria.
- Automatización inteligente: La automatización aquí juega un papel, pero es una automatización informada: la creación automática de órdenes de trabajo para mantenimiento preventivo, la programación inteligente de técnicos, la gestión de inventario de repuestos. Todo ello con el fin último de reducir a cero las interrupciones inesperadas, no solo de gestionarlas más rápido.
El resultado es una línea de producción más fiable, menores costes de mantenimiento a largo plazo, productos de mayor calidad y empleados más satisfechos. Este es el verdadero impacto de resolver problemas, no solo automatizarlos.
Conclusión
La declaración de Paul Hardy de ServiceNow, "Debemos resolver los problemas, no solo automatizarlos", es un recordatorio poderoso y oportuno en nuestra búsqueda incesante de la eficiencia digital. Nos insta a adoptar una visión más profunda y estratégica de la innovación, donde la tecnología es una herramienta para una transformación significativa, no un fin en sí mismo. Las empresas que priorizan la comprensión profunda de los desafíos, adoptan un pensamiento sistémico, empoderan a sus equipos y aprovechan la inteligencia artificial de manera ética y estratégica, serán las que no solo sobrevivan, sino que prosperen en la compleja economía digital.
La automatización, cuando se implementa con sabiduría y como parte de una estrategia de resolución de problemas más amplia, es una fuerza imparable para el bien. Pero cuando se aplica sin discernimiento, sin abordar las causas fundamentales, puede convertirse en una forma de perpetuar la ineficiencia, solo que a mayor velocidad. La próxima vez que consideremos una iniciativa de automatización, recordemos las palabras de Paul Hardy y preguntémonos: ¿estamos realmente resolviendo un problema, o solo maquillándolo con una capa de tecnología? La respuesta a esa pregunta definirá el verdadero impacto de nuestra innovación.
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