Automatización de procesos en la empresa

Lejos de ser una visión futurista, la automatización de procesos es hoy el motor que separa a las organizaciones resilientes de las que luchan por mantenerse competitivas. La digitalización de empresas y la automatización de procesos en áreas clave como RR.HH, logística o marketing, no solo permiten ahorrar tiempo y reducir errores, sino que también aportan una ventaja competitiva y estratégica al facilitar una toma de decisiones más ágil y precisa. Además, impulsan directamente la productividad.

Según la Global Outsourcing Survey 2024 de Deloitte, el 83 % de las compañías ya utiliza IA o bots en funciones externalizadas y un 25 % declara reducciones directas de costes o mejoras de calidad gracias a ello. Y el último informe de McKinsey Technology Trends 2025 eleva la apuesta: hasta el 45 % de las tareas actuales podrían automatizarse con la tecnología disponible hoy.

En plena explosión de la IA generativa y la robotización, en este post de la web InfoMBAs exploramos cómo las empresas están traduciendo la tecnología en la automatización de procesos para lograr una eficiencia operativa medible en tres áreas neurálgicas de la empresa: recursos humanos, logística y marketing.

¿Qué es la automatización de procesos?

La automatización de procesos consiste en utilizar tecnología para ejecutar tareas repetitivas, regladas sin intervención humana constante. Esta automatización puede aplicarse tanto a sistemas internos (back-office) como a servicios orientados al cliente (front-office), lo que permite a los equipos humanos enfocarse en actividades de mayor valor añadido y alienarse con la estrategia corporativa.

Las principales tecnologías empleadas para la automatización de procesos son:

• RPA (Robotic Process Automation): robots que simulan acciones humanas en sistemas informáticos.
• Inteligencia Artificial: para toma de decisiones autónoma y análisis predictivo.
• Big Data & Analytics: procesamiento de grandes volúmenes de información para mejorar la planificación.
• ERP y CRM avanzados: sistemas integrados para gestionar operaciones y relaciones con clientes.
• IoT (Internet of Things): dispositivos conectados que recogen y transmiten datos en tiempo real.

Panorama de la automatización de procesos: tendencias y métricas clave

Automatización + IA = ahorro tangible. Según Deloitte, una de cada cuatro organizaciones ya registra una disminución en sus costes de servicio. Además, un 20 % está desarrollando estrategias de “talento digital” para liderar equipos híbridos compuestos por personas y máquinas. Por su parte, McKinsey señala que las empresas con más del 30 % de automatización en sus procesos clave logran márgenes operativos entre un 5 % y 7 % superiores al promedio del sector.

Process Mining como catalizador. Plataformas como Celonis anticipan que la minería de procesos dejará de ser un nicho tecnológico para convertirse en una capacidad transversal de TI. Esta tecnología conecta datos, inteligencia artificial y gemelos digitales para impulsar mejoras de eficiencia de extremo a extremo (end-to-end).

Mercado en expansión. Solo en el ámbito del marketing automation, el 60 % de las empresas asegura haber logrado un ahorro anual promedio de 300.000 dólares tras implementar estas soluciones.

Casos por área funcional: ¿Cómo automatizar procesos de forma práctica?

Automatización en procesos en Recursos Humanos: más rapidez y menos errores

Puedes ver más ejemplos prácticos y claves sobre esta transformación en esta guía sobre digitalización de recursos humanos y así ampliar información.

Caso de éxito: BBVA (España)

En 2024, el departamento de recursos humanos del BBVA desplegó 3.300 licencias de ChatGPT Enterprise. El 80 % de sus usuarios afirma haber ahorrado al menos dos horas semanales gracias a esta herramienta.

Con más de 1.500 casos de uso identificados, el banco gestiona sus iniciativas de inteligencia artificial desde una AI Factory propia, lo que ha acelerado notablemente el time-to-market de nuevos servicios.

ROI rápido estimado: 2 h × 3.300 empleados × 48 semanas/año = 316.800 horas liberadas, lo que equivale a unos 158 empleados FTE.

*FTE (Full-Time Equivalent): equivalente a tiempo completo

Automatización en logística inteligente: Velocidad, trazabilidad y control total

1. Robots en el almacén

Inditex optimiza sus centros de distribución con robots de picking para el servicio click‑and‑collect. El resultado: mayor velocidad de manipulación y menor coste laboral, a la vez que aumenta la precisión en los envíos.

Por su parte, Amazon opera más de 750.000 robots. Tras la incorporación de seis nuevos modelos en 2024, los analistas estiman un ahorro anual de hasta 3.000 millones de dólares. Su objetivo interno: “aplanar la curva de contratación” durante la próxima década.

2. Sensores IoT, drones y process mining

Una empresa de distribución emplea sensores IoT en estanterías y drones para conteo de inventario, conectados a SAP EWM y Oracle SCM Cloud.

Estos sistemas:

• Detectan niveles de stock en tiempo real y generan órdenes de compra automáticas.
• Reducen los errores de inventario hasta en un 90 % y recortan los costes logísticos entre un 20 % y 35 %.
• Combinados con minería de procesos, permiten identificar cuellos de botella entre WMS (gestión de almacenes) , TMS (gestión del transporte) y ERP ( gestión empresarial), liberando millones en capital circulante y reduciendo inventarios hasta en un 12 %.

Automatización en Marketing: creatividad y ROI medible

1. Plataformas de marketing automation

Herramientas como HubSpot, Salesforce Pardot u Oracle Eloqua orquestan campañas omnicanal, disparando segmentaciones y triggers automáticos. El 60 % de las compañías declara ahorros medios de 300 000 US$ al año³ y un incremento del 14,5 % en productividad comercial.

Ejemplos de flujos automatizados de alto impacto:

• Recuperación de carrito abandonado: recordatorios que reactivan al usuario tras 1 h, 24 h o 48 h.
• Descuentos personalizados por cumpleaños o hitos de fidelidad.
• Segmentación comportamental en tiempo real según navegación o histórico de compra.

Las empresas que implementan estos flujos de marketing operativo consiguen entre un 30 % y un 50 % más de conversiones y reducen el coste de adquisición de clientes (CAC) hasta en un 25 %.

2. IA generativa en campañas

Coca‑Cola fue pionera con la plataforma Create Real Magic, fruto de su alianza con OpenAI y Bain & Company. Gracias a este proyecto, la marca ha creado contenidos en 26 idiomas y ha reinventado anuncios icónicos a una fracción del coste tradicional.

Personalización masiva: la IA generativa permite diseñar anuncios dinámicos y geolocalizados en tiempo real, reduciendo el time-to-market de semanas a solo horas.

Tecnologías clave en la automatización operativa

Hoja de ruta para implementar la automatización de procesos

Paso 1 – Mapeo y priorización

Comienza por visualizar los procesos utilizando minería de procesos o talleres de value-stream mapping. Evalúa cada flujo según su volumen, frecuencia, tasa de error y valor añadido. Prioriza aquellos procesos con alta carga operativa y bajo valor para obtener “victorias rápidas” que ayuden a financiar el resto del programa.

Paso 2 – Pilotos rápidos (sprints de 6-8 semanas)

Trabaja con equipos ágiles: designa un product owner del área de negocio y forma un equipo mixto entre TI y Operaciones. Define objetivos SMART y KPIs claros (por ejemplo, reducir el tiempo de ciclo en un 30 %). Al final del sprint, valida con datos reales y documenta las lessons learned antes de escalar a producción.

Paso 3 – Medición de ROI desde el día 1

Establece una línea base y monitoriza métricas como ahorro por hora, lead time, SLA y NPS. Calcula el ROI utilizando la fórmula: (beneficio anual – coste del proyecto) / coste del proyecto × 100 %.

Visualiza los resultados en cuadros de mando en tiempo real para mantener alineados a dirección y equipos.

Paso 4 – Gestión y talento

Crea un Center of Excellence (CoE) que establezca los estándares, lineamientos de seguridad y prioridades del programa. Complementa con programas de reskilling y upskilling para que los empleados aprendan diseño de RPA, analítica de datos e IA generativa, y puedan participar activamente en la mejora continua.

Paso 5 – Escalado y mejora continua

Una vez validado el piloto, escala progresivamente. Incorpora IA predictiva (para prever demanda o fallos), analítica en tiempo real (para decisiones instantáneas) e IA generativa (como copilots de procesos y generación de contenido). Implanta ciclos de mejora continua tipo Plan-Do-Check-Act cada trimestre y revisa regularmente la cartera de procesos a automatizar para mantener el impulso.

Conclusión: automatizar procesos es innovar y crecer

La automatización de procesos ya no es un privilegio exclusivo de grandes corporaciones ni requiere inversiones millonarias. Hoy, las pymes tienen acceso a soluciones as-a-service, licencias SaaS de bajo coste y plataformas low-code/no-code que nivelan el terreno de juego.

Invertir en automatización se traduce en mejoras directas en eficiencia operativa, una mayor capacidad de respuesta ante los cambios del mercado y una mejor experiencia para clientes y empleados. También contribuye a la sostenibilidad empresarial a largo plazo.

Mensaje clave para directivos y futuros estudiantes de un MBA o Executive MBA (EMBA):
Dominar las competencias digitales -desde RPA (Robotic Process Automation) y minería de procesos hasta IA generativa y analítica de datos- será esencial para liderar organizaciones ágiles, escalables y competitivas en la economía digital. Saber seleccionar, implementar y medir el impacto de estas tecnologías ya no es una ventaja: es una habilidad imprescindible que debe desarrollarse en cualquier programa de Master in Business Administration, y especialmente en un Executive MBA orientado a formar profesionales para ocupar puestos de alta dirección.