Caso de éxito en hiperautomatización: la facturación de proveedores

La hiperautomatización es tan sencilla de entender como compleja de aplicar. Se trata de combinar en un solo modelo integral dos o más tecnologías que aporten valor a la hora de automatizar procesos de negocio. Hoy, la receta exclusiva de Prosegur no agrega dos, sino múltiples tecnologías, algunas desarrolladas internamente. Su evolución no tiene límite en la era de la digitalización acelerada, con nuevos casos de uso que responden a las necesidades cambiantes de la compañía, sus clientes y el mercado.

Pocas organizaciones globales han desarrollado la hiperautomatización al nivel de Prosegur, que ya la aplica en procesos como la facturación de proveedores en España y Portugal. Sus objetivos: servir de piloto para otras áreas, agilizar las operaciones, disparar la eficiencia, minimizar errores, ahorrar tiempo y dinero, cumplir contratos de calidad de servicio más exigentes, mejorar la relación con los clientes, liberar a las personas de tareas tediosas como transcribir millones de datos para dedicarlas a otras de más valor. Todo ello, impulsando la inclusión laboral, gracias a un equipo de Soporte está formado por personas con discapacidad intelectual, convirtiéndose en "los jefes" de las tecnologías usadas.

Paso a paso, capa a capa

La facturación hiperautomatizada funciona por niveles que interrelacionan las partes del proceso:

1. Primero, los robots software RPA (Automatización Robótica de Procesos) automatizan las comunicaciones vía e-mail con miles de proveedores para que envíen y recepción de las facturas.

2. El software extrae los datos en crudo gracias a diferentes motores OCR (reconocimiento óptico de caracteres para convertir los datos a texto). Posteriormente, los robots analizan el contenido a través de Deep y machine learning, que extrae la información organizada en "atributos" o datos básicos, como fecha, número de pedido, IVA, importe, CIF del proveedor, CIF de la empresa de Prosegur que realiza el pago etc.

3. La tecnología machine learning permite detectar posibles errores (le falta un dígito en un CIF, por ejemplo). Los motores de IA asignan a cada dato extraído un grado de confianza asociado que, cuando baja el umbral del 90%, se notifica a la "torre de control" para que lo revise o se complete. Si no es suficiente porque está incompleto, intenta solucionarlo o deriva la alerta al Centro Administrativo de Prosegur (CAAP) para que avise al proveedor, lo corrija y el pago siga su curso. Es decir, el cliente, Prosegur, aporta la proactividad que permite a ese proveedor cobrar de forma inmediata en vez de esperar semanas desde que constata la ausencia de ingreso, entiende la causa y le pone remedio.

Dicha "torre de control" introduce el elemento humano sobre el que pivota el tecnológico. Está formado por un soporte de nivel 1 integrado por personas con discapacidad intelectual y un soporte nivel 2 integrado por expertos en procesos de pago de factura a proveedores. Forman parte de un reto inclusivo aún más esperanzador: que los departamentos TI en Prosegur estimulen el desarrollo personal y profesional de personas discapacitadas hasta integrar con ellas el 10% de la plantilla.

4. Siguiente capa, esos documentos e ingente cantidad de datos (en España y Portugal se procesan más de 250.000 facturas anuales) pasan a un repositorio propio de contenidos digitales SGD (Sistema de Gestión Documental) que custodia, organiza y facilita el acceso. Ya acumula más de 40 millones de documentos en formato digital, crece sin pausa, retroalimenta la capa machine learning y amplía sus capacidades con herramientas propias de la compañía como la firma digital (Segursign). Prosegur se ahorra un dinero al realizar en casa esa gestión administrativa que a semejante escala suele externalizarse.

5. Otra tecnología clave que por sí sola introduce automatismos: ERP (planificación de recursos empresariales), una especie de control centralizado de procesos. Estandariza su comunicación con el SGD y por lo tanto la hace fluida, confirma la validación de las facturas, autoriza el pago y completa todo el registro de la factura y su contabilización. También retroalimenta la capa machine learning y deep learning con las incidencias resueltas en la torre de control y no importa si Prosegur cambia la versión comercial de ERP, al estandarizar la comunicación mediante el uso de APIs.

¿Y ahora, qué?

El ecosistema de hiperautomatización está asumiendo la capa que le da sentido a todas las demás: minería de procesos (Process Mining) y analítica avanzada para procesar el magma de datos y decantar el conocimiento que permite una perspectiva macro, integrada con el resto de procesos de la compañía.

Hablamos de entender patrones del comportamiento propio y el de proveedores y clientes, las necesidades de stock a largo plazo, la comparación de servicios y suministros a partir del histórico, la anticipación de incidencias para realizar mantenimiento preventivo o la previsión de liquidez frente a gastos previsibles para no improvisar una financiación costosa, entre otras muchas claves que ayudan a las personas a tomar las decisiones correctas de gestión. Se trata de entender el presente gracias al pasado para planificar el futuro.

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