ESCALA: Orquesta de IA, Investigación y automatización

En contabilidad, auditorías, operaciones administrativas y marketing, la automatización digital ya no es opcional: es la forma de competir con costos, tiempos y expectativas de servicio. El error típico no es elegir “la herramienta equivocada”; es no tener un método para evaluar, orquestar e instrumentar el impacto. Ahí nace ESCALA, un algoritmo de 6 letras diseñado para implementar automatización (RPA, BPM, IA y APIs) con gobierno y métricas desde el día cero.

El algoritmo ESCALA (6 decisiones ejecutivas)

E — Elegir el proceso correcto 

No se automatiza lo “fácil”, se automatiza lo que paga. Candidatos ideales: alto volumen, reglas claras, reprocesos, errores caros o fricción que afecta la experiencia.


Caso retail: un retailer premium eligió un proceso financiero “imposible” (asientos contables complejos) y lo automatizó con RPA, liberando 7.000 horas de trabajo. Traducción: selección inteligente = ROI sin drama.

Tecnologías típicas: Process Mining/Task Mining para descubrir cuellos de botella; RPA para ejecución repetitiva; OCR/IDP si hay documentos.


S — Simplificar y estandarizar 

Si un proceso tiene 14 excepciones “porque siempre se ha hecho así”, la automatización solo acelera el caos. Primero: reglas, variantes, dueños y criterios de excepción.


Caso banca: Bank of America convirtió la atención en una ruta simple con Erica (IA conversacional): superó 3.000 millones de interacciones, con cerca de 50 millones de usuarios y un promedio de 58 millones de interacciones al mes. El aprendizaje aquí no es “chatbot”; es simplificación de journeys y autoservicio a escala.

Tecnologías típicas: IA conversacional (NLP), integración vía APIs con servicios bancarios, analítica para “containment” y escalamiento a humano.


C — Coordinar y orquestar 

Este es el corazón de ESCALA: orquestación. Sin BPM/workflow, terminas con un zoológico de bots. Con orquestación, defines reglas, rutas, evidencias y controles; y “llamas” a RPA/IA/APIs cuando corresponde.

Caso seguros (claims): Select Health usó Chorus BPM para corregir reclamaciones erróneas por lotes y aceleró el proceso 95% (de ~60 días a ~3 días en promedio). Orquestar no es automatizar un paso: es automatizar el flujo completo con trazabilidad.

Tecnologías típicas: BPM (orquestación), reglas de negocio, colas y SLAs, integraciones con core systems y RPA para tareas repetitivas.


A — Automatizar con el stack correcto

El “cómo” importa:

  • RPA para tareas repetitivas entre sistemas.

  • APIs para integraciones estables y escalables.

  • IA (OCR/NLP/ML) cuando hay documentos, lenguaje o clasificación probabilística.

  • BPM para gobernar el end-to-end.
    Caso agro: Felleskjøpet Agri automatizó gestión de discrepancias de precios: una tarea manual de 12 horas/semana pasó a resolverse en minutos, y las discrepancias se redujeron en más del 50%.


L — Loggear, medir y gobernar 

Sin observabilidad no hay impacto: hay fe. Logs, métricas, control de excepciones, seguridad, segregación de funciones y auditoría son parte del diseño.


Caso salud (RCM): Omega Healthcare automatizó con Document Understanding (IA) + RPA: más de 100 millones de transacciones procesadas desde 2020, 15.000 horas/mes ahorradas, 99,5% de exactitud y reducción del turnaround ~50%, con reportes de ROI para clientes.

Tecnologías típicas: IDP (OCR+ML), RPA, tableros de monitoreo, process/task mining para optimización continua.


A — Ampliar con gobierno 

Escalar es el momento donde los programas mueren… o se vuelven ventaja competitiva. Se requiere CoE, catálogo de automatizaciones, componentes reutilizables, SLAs, ciberseguridad y “human-in-the-loop” en excepciones.


Caso telco: Orange España creó una “Robot Factory” y reportó ahorros superiores a €34 millones en poco más de dos años. Escala = industrializar automatización.


Proceso KPI de impacto KPI de control
Contabilidad Costo por transacción, tiempo de cierre, % conciliaciones con diferencias, DSO, retrabajo STP rate, tasa de error, % excepciones, tiempo de resolución de excepciones (MTTR)
Auditoría / compliance Cobertura (% población vs muestra), hallazgos por ciclo, tiempo por prueba, costo por control Evidencia completa (%), trazabilidad, cumplimiento de SLA regulatorio
Administrativos Lead time, SLA compliance, backlog aging, first-time-right Éxito de ejecuciones, fallas por sistema/dato, ratio humano vs bot
Marketing Time-to-launch, conversión, CAC, uplift incremental, churn evitado Calidad de segmentación, tasa de abandono del journey, latencia de datos

 

 

Gabriel Contreras

Gabriel Contreras

Actual CEO de SINNETIC para Colombia. Estudios en psicología, estadística, Msc en estadística, MBA y especialista en comportamiento del consumidor e investigación de mercados. Más de 15 años de experiencia haciendo consultoría analítica y de datos para Seguros, Agronegocios, FMCG, Farma y Movilidad

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