Eduardo Laens, CEO de Varegos, diálogo con Innovación Digital 360 sobre eficiencia organizacional y automatización de procesos.
Durante la entrevista, Laens profundizó en cómo la hiperautomatización puede ayudar a las organizaciones a escalar su productividad sin aumentar los costos fijos, y destacó la importancia de integrar tecnología, procesos y personas para lograr resultados sostenibles.
Según él, la gestión estratégica de datos y la inteligencia artificial se convirtieron en elementos fundamentales para generar eficiencia y reducir errores.
A lo largo de la charla, también compartió su visión sobre el uso corporativo de la IA. Habló sobre temas de actualidad como los asistentes personales y la automatización de procesos internos, y señaló cuáles son las iniciativas que realmente aportan valor y cuáles quedan obsoletas.
Por otro lado, Laens abordó la relevancia de las metodologías ágiles y del change management para que los equipos adopten nuevas tecnologías de manera efectiva. Además, se refirió a las resistencias internas y aseguró que los profesionales que trabajen por encima de los modelos y no delegando en ellos sus capacidades críticas van a ser quienes se sobrepongan.
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¿Cómo puede la hiperautomatización ayudar a que las organizaciones escalen su productividad sin aumentar los costos fijos y al mismo tiempo mantener la calidad de servicio?
Eduardo Laens: Qué buena pregunta. Es una pregunta recontra profunda. Probablemente tenga varias aristas para responderla, pero voy a tratar de desglosarla como para poder dar la mejor aproximación.
Cuando nosotros fundamos Varegos, si bien era una consultora tecnológica, la búsqueda detrás de los servicios que elegíamos proveer siempre estaban vinculados a la eficiencia organizacional.
Y elegimos a propósito las palabras eficiencia organizacional para diferenciarnos de la tradicional transformación digital. Porque creíamos que la declaración de valor de una transformación digital no necesariamente podía estar asociada con haber alcanzado algún tipo de eficiencia.
Cuando nosotros hablamos de eficiencia organizacional, hay distintas percepciones en las compañías de qué significan esas palabras. Hay compañías que persiguen eficiencia por reducción de costos. Hay compañías que persiguen eficiencia por time to market, por aceleración en sus procesos. Si puedo adelantar un proceso que tardaba, no sé, el onboarding un mes a tres días, estoy consiguiendo adelantar dinero en el revenue del stream de mi compañía.
Y después, obviamente, tenés el escenario de escala, que es el que vos mencionaste. Hay una mirada de eficiencia organizacional en donde yo lo que hago es con la misma estructura que tengo, puedo alcanzar nuevos mercados, alianzas B2B, escala en definitiva. Y a eso nos dedicamos.
Lo que tratamos de entender es cuál es el conflicto que está teniendo el cliente en esas dimensiones. Si es una cuestión de estoy sobreestructurado y necesito digitalizar para reducir estructura o necesito acelerar mis tiempos de mercado o con la estructura que tengo, necesito que me ayudes a escalar. Son approaches completamente diferentes y ahí es donde tratamos de acompañarnos.
¿Cuáles son los principales desafíos al integrar aplicaciones y plataformas de distintas áreas de una misma compañía, y qué estrategias suelen reducir los riesgos de interrupción de operaciones críticas?
Eduardo Laens: A nosotros nos gusta decir que, para poder implantar cualquier cuestión tecnológica en una organización, tenés que balancear tres grandes universos: procesos, tecnología y personas. Y no podés ir por dos de tres. Tenés que ir por los tres al mismo tiempo, siempre. Porque la posibilidad de éxito está definida por cómo esas tres partes se complementen y se articulen correctamente.
Vos podés haber comprado la mejor tecnología, pero si no tenés bien documentados tus procesos —o sea, si no definís lo que tiene que ocurrir para alcanzar tus indicadores de performance—, no va a funcionar. Vos tenés los indicadores de performance, vos tenés la mejor tecnología, pero si no capacitaste ni empoderaste a tus recursos para que puedan sacar el mejor provecho de esa nueva tecnología, vas a fracasar.
Entonces, la articulación que define una buena estrategia de implementación de TI es tener una mirada criteriosa sobre esas tres dimensiones. Eso es metodología, estrategia. No estoy hablando de absolutamente nada relacionado a un producto específico.
La segunda parte de tu pregunta, sobre cómo aseguramos la continuidad del negocio, tiene que ver con lo tecnológico. Lo que hacemos en esos casos es conformar mesas interdisciplinarias dentro de la organización. Necesitamos involucrar, obviamente, al área de negocio, al área usuaria y a quienes están operativos con el proceso o sistema que decidimos automatizar.
También es fundamental contar con el equipo de TI, con seguridad informática y, probablemente, con el back office disponible por si algo no funciona. Por eso se diseña un plan de roll out que permita incorporar esa tecnología de manera transparente. Para el usuario final, el cliente o el negocio, esa integración no debería notarse.
¿Qué criterios conviene evaluar para decidir qué procesos internos deben ser automatizados con el fin de lograr mayor eficiencia y quizás un retorno de inversión?
Eduardo Laens: Hay varios filtros. Hay filtros duros, hay filtros cualitativos y después hay una cuestión de elección por madurez o complejidad. Pero vamos a la parte dura, que creo que es la que debería ayudar a la gran mayoría de las personas.
Para poder decidir qué procesos convienen automatizar, yo suelo recomendar pasarlo por un tamiz de tres filtros.
El primero es volumen. Uno quiere automatizar cosas que pasan mucho. Volumen, yo lo suelo declarar, puede ser un volumen en meseta, carga constante. Esto me pasa cuatro horas por día, todos los días, y toma el tiempo de dos personas, tres personas. Es una carga estable sostenida a lo largo del tiempo en tu organización.
Pero hay una dimensión de tiempos que no es en meseta, es en pico. El volumen en pico es, esto no me pasa todos los días, me pasa una vez por mes, pero cuando me pasa, me bloquea la operación de un área. Pensemos en un cierre de facturación, en un cierre impositivo, en un proceso de delivery complejo. Volumen es sin duda la primera gran dimensión.
Hay una segunda dimensión, que es el error humano. Y a veces el error humano tiene un peso dentro de las organizaciones, que es más importante que el volumen.
Siempre pongo este ejemplo. En una compañía con la que nos tocó trabajar, había una persona que tenía que hacer la carga de tipo de cambio. Vas al Banco Nación, te fijas cuánto está el dólar, y lo cargas en tu ERP, en tu sistema contable, para poder operar en multimoneda durante esa jornada. Bueno, una vez, esa persona tomó mal el valor por una décima de centavo. Y se operó durante todo el día con eso.
¿Cuánto puede tardar en ese proceso? ¿Un minuto? ¿Tres minutos? Claramente, el problema no estaba dado por el volumen o la carga de trabajo. Pero una semana después, cuando los clientes de ese grupo económico, que tiene 19 compañías, empezaron a decir “me facturaste mal”, necesitas arreglar la factura. Estuvieron tres semanas ajustando asientos contables. Entonces, el error humano importa a veces mucho más en esa distribución de prioridades que el tiempo.
Y hay una tercera dimensión, que es la criticidad. El proceso que crees automáticamente, ¿qué tan crítico es? ¿Afecta a tu proceso más importante de la organización? ¿Afecta a tu cliente principal, a tu proveedor principal, a tu cadena de valor? ¿Tiene visibilidad para el board de dirección?
Obviamente, esas dimensiones por separado te dan una foto. Pero si vos tomás esa foto completa, cuando se cruzan los tres diagramas de venn, te vas a encontrar con ese error.
Es algo que te pasa muchas veces, que te equivocás muy seguido, y cuando te equivocás, un tiranosaurio gruñe muy fuerte. Eso es el santo grial de los procesos para automatizar. Y empecemos claramente por acá, porque esto nos duele, nos duele un montón y un montón de veces. Ese sería, te diría, el primer filtro grande que todas las organizaciones tienen que hacer para elegir un caso.
¿Podrías explicar por qué la gestión estratégica de datos representa una ventaja competitiva para una empresa?
Eduardo Laens: Hoy el recurso más valioso de todas las organizaciones son los datos. No podés hacer nada sin datos. No podés hacer insight, no podés hacer BI, no podés hacer inteligencia artificial. Los datos mandan.
El problema con los datos dentro de las organizaciones es que, mientras más grande es la organización, más cantidad de sistemas tienen. Y cada sistema tiene su forma de almacenar los datos.
Yo puedo ser, en un registro de usuario de un sistema, EduLaens. En otro registro puedo ser Eduardo.Laens. El otro soy eLaens. Poder tomar acceso a toda la información distribuida en múltiples sistemas, curarla para que esté accesible del mismo modo por una única fuente de valoración, es un gran desafío para las organizaciones.
Ahí vienen estos espacios de data lakes, data warehouse, que te permiten, a través de técnicas de integración de datos, ETLs; normalizar la información de clientes, de procesos, de cadena de producción, para que sea consumible y explotable por un sistema.
Después elegirás si ese sistema es, de vuelta, o un modelo de inteligencia artificial generativa, o un modelo de explotación de datos con analítica para poder descubrir insights. Elegirás lo que quieras. Pero el punto de partida es, si no tengo la información sana, curada y confiable, no puedo hacer nada. Por eso es tan crítico y tan fundamental en las organizaciones.
¿Cuáles son los usos de la inteligencia artificial hoy en día que están generando beneficios tangibles en industrias como la banca, el retail, la manufactura, o en una industria tradicional?
Eduardo Laens: Yo sé que parece una pregunta sencilla, pero es una pregunta muy compleja. La voy a separar en tres grandes. Porque primero tendríamos que definir qué definimos como inteligencia artificial.
Probablemente, yo imagino, estamos hablando de generativa, porque es lo que está haciendo hoy el mercado en el 99% de sus dimensiones, cuando habla de inteligencia artificial. Pero en el uso corporativo, yo necesito separarlo en tres, porque lo que está pasando son realmente tres tipos de iniciativas dentro de las organizaciones.
Tenés un primer mundo que es el uso de inteligencia artificial como asistente personal de los empleados. Esto es, voy a ser muy básico y generativo, le compré una cuenta de GPT a cada empleado. Eso como que empezó a pasar como en cascadas muy grandes en las organizaciones, pero creo que no tiene una profunda transformación para la organización.
Es como, voy a hacer una analogía, permíteme el juego, es como pensar que si tengo un restaurante y compré cuchillos nuevos para los cocineros, ahora mi restaurante es tres estrellas Michelin. No, compraste cuchillos nuevos.
Tenés que hacer mucho más que solo darle las licencias de GPT a tus empleados, porque después tenés un problema de adopción y después tenés un problema de, si no les decís para qué y cómo, probablemente lo usen mal. Y eso va a tener perjuicios para ellos en sus carreras profesionales y para vos como organización en los resultados que esas personas entregan.
Entonces, primera dimensión, asistentes personales para tus empleados.
En la segunda dimensión tenemos dos mundos que son ya muy corporativos. El primero que es el de uso interno corporativo. Estoy hablando de automatización de back office, automatización de flujos, para que tareas que antes eran procesos manuales, ahora se resuelvan automágicamente con agentes de inteligencia artificial.
Creo que es donde hoy más se están notando las ventajas y beneficios. ¿Por qué? Porque hay una regla general que es los procesos automatizados son más confiables, los procesos automatizados son más rápidos, más eficientes, y los puedo monitorear de una forma proactiva.
Entonces, si yo tengo muchas cosas que antes eran cajas negras, en donde yo tenía que estar levantando el teléfono, mandando mails, persiguiendo personas, y ahora eso está articulado por un agente de inteligencia artificial, la escala que gana la organización es escandalosa, es brutal. Ahí tenés escenarios de escala muy grandes.
Hay una tercera parte, te dije, la primera es asistentes individuales personales, la segunda es automatización de procesos internos, la tercera es puertas afuera de la organización.
Hoy tenés compañías utilizando interfaces conversacionales o aplicaciones móviles para atender consumidores, para atender clientes cadena de valor, productores, acuerdos, alianzas B2B, lo que fuera. Con ventajas que claramente dan escala y valor, obviamente son 7 por 24. O sea, no tenés un problema de atención cerrada a una ventana horaria específica en tus sucursales. Tenés trazabilidad, tenés en tiempo real contexto y memoria que te permite que la persona reciban respuestas muy tailor-made a su problema.
Acá lo que yo encuentro es que hay una distinción entre las soluciones que sí aportan valor, las que realmente permiten a la organización mejorar su NPS o sus calificaciones de atención, o generar canales de upselling para que obviamente haya revenue tras las soluciones, y lo que es netamente tech-wash (y lo hicimos porque queríamos salir en redes diciendo que ahora tenemos un chatbot con inteligencia artificial. En realidad sigue siendo la misma organización, lo único que hizo algo fancy con un poquito de brillantina para tratar de salir en los medios).
Hay de los dos, te diría. Hay una cosa de urgencia, de algo hay que hacer con IA y lo que hacen, siento yo que no entrega valor a la organización, pero le permite a la compañía ponerse en, nosotros también lo hicimos. Y después hay cosas sí, muy serias y muy profundas que creo que están pensadas para apalancar el negocio y ahí sí puedes hacer una trazabilidad directa a revenue.
¿Cómo pueden las metodologías ágiles ayudar a una organización a adaptarse al mercado y acelerar la entrega de productos o servicios?
Eduardo Laens: Sí, no te queda otra. No es opcional. La vieja forma de trabajar en proyectos largos, en cascada, sin validación de prototipos —ni por el usuario interno ni por el externo—, no tiene sentido.
Suelo arrancar mis talleres y charlas con una cita del libro “El origen de las especies”, de Darwin, donde dice que la especie que sobrevive no es ni la más fuerte ni la más inteligente, sino la que mejor y más rápido se adapta al cambio.
Y pucha, si estamos en una época de cambios, ¿no? Digo, nos enfrentamos con novedades tecnológicas cada dos o tres meses. Entonces, no tengo la posibilidad de jugar juegos en los que mis proyectos tecnológicos duren ocho o diez meses. No tengo. Porque en la mitad de ese tiempo ya cambió el mundo: cambió la regulación, cambió la política, cambió el mercado porque un competidor lanzó un prototipo similar, o cambió la tecnología.
Empezás a trabajar con un modelo tecnológico y el fabricante ya anunció uno nuevo que es mejor y más rápido. Entonces, no hay forma de no trabajar con metodologías ágiles.
Hay que romper los proyectos en sprints muy cortitos, que nos permitan validar constantemente si seguimos en camino, si seguimos en plan, si no nos desviamos del objetivo que queríamos alcanzar. Por lo cual, es mandatorio.
¿Qué indicadores de negocios son más efectivos para medir el ROI de proyectos de transformación digital que combinan integración, automatización y analítica de datos?
Eduardo Laens: Lo más fácil, cuando hacemos automatización, es caer en el PxQ. Es la cantidad de horas ahorradas multiplicada por el salario de las personas que hacían esas tareas. Costo por cantidad. Es una cuenta bastante sencilla.
Pero lo cierto es que esa cuenta se queda corta. Porque cuando hacés eso y pasás a un escenario de escala —como bien decías—, además del PxQ, estás liberando horas de personas que ahora están disponibles para realizar nuevas tareas. Entonces, no solo tenés ese ahorro ligado a la automatización, sino que también ganaste en escala y disponibilidad.
Pero hay otra cuestión adicional. Cuando automatizás —como mencioné en el caso de los puntos de priorización—, eliminás el error humano. Deberías poder asignarle un costo a ese error, si tiene un impacto que se pueda medir. También hablamos de time to market.
Si la automatización, que antes hacías de forma manual, te llevaba cuatro semanas y ahora te lleva tres días, estás adelantando financieramente ingresos para tu compañía. Eso también forma parte del análisis de retorno de inversión.
¿Qué pasa si el proceso que estás automatizando mejora la tasa de retención de empleados? Muchos procesos se automatizan porque generan un desgaste que hace que la gente se vaya. Y tiene un costo para la organización reentrenar a nuevos empleados cuando el puesto tiene una alta rotación.
¿Y si ese proceso automatizado mejora el NPS, es decir, la calidad del servicio que le das a tus clientes, y eso hace que te recompren más? ¿Podés vincular la automatización con una mejora en el servicio que dispare ventas adicionales, ya sea upselling o cross selling?
¿Qué estrategias de gestión del cambio resultan más efectivas para asegurar que los equipos adopten nuevas tecnologías y no se generen tantas resistencias internas?
Eduardo Laens: Sin duda, hay que ponerle mucho foco al change management. Hay un montón de organizaciones que creen que se pueden imponer las transformaciones, y la verdad es que no.
Me pasó. Hace más de 20 años que trabajo en automatización de procesos y eficiencia, y me sentaban en una mesa con los usuarios finales, que eran quienes conocían el proceso que íbamos a automatizar. Y en un kickoff les soltaban, así como un baldazo de agua fría: “Hola, ¿qué tal? Él es Edu, es el consultor que viene a automatizar las tareas que ustedes hacen”.
La gente se pone pálida. No quieren. Tienen miedo, porque lo que están recibiendo es: me voy a quedar sin trabajo. Es un poco lo que está pasando con la inteligencia artificial. Las organizaciones están desesperadas por salir a buscar eficiencia con agentes de inteligencia artificial, sin detenerse a pensar en el change management.
¿Qué va a pasar con tu fuerza de trabajo cuando empiece a coexistir con digital workers? Con trabajadores digitales que hacen tareas que ellos hacían. Ahí tenés que trabajar, sin duda, la dimensión del change management. Vos tenés que agarrar a esas personas y decirles: mirá, ¿viste esta tarea que vos hacías, que era repetitiva, que era rutinaria, que tenía errores, que te volvía loco? Bueno, eso lo vas a automatizar.
Vos sos el usuario experto. Vos vas a monitorear, vas a definir esa automatización. Cuando le planteás eso a la persona, la persona se embordea distinto, porque dice: “Ah, ok. Esto es bueno para mi carrera profesional, porque ahora va a decir que, aparte de hacer conciliaciones bancarias, yo soy uno de los líderes del proyecto digitalización y automatización con inteligencia artificial”.
La persona se siente parte del crecimiento y del plan profesional. ¿Es necesario atacar el change management como práctica de adopción? Porque si no, las personas se vuelven inhibidoras del cambio, en vez de, obviamente, agentes activos de esa eficiencia.
¿Cuáles son los riesgos y consideraciones que deben tener en cuenta los profesionales al usar inteligencia artificial generativa en su trabajo diario?
Eduardo Laens: Hay una cuestión que yo suelo traer a colación en todas estas conversaciones: todas las prácticas de automatización, pero específicamente las más modernas con inteligencia artificial, tienen efectos secundarios.
No podemos ignorar o pensar, como te dije antes, que solo porque les dimos a las personas modelos de inteligencia artificial generativa, van a saber qué hacer y cómo hacerlo.
Yo creo que ahí hay una búsqueda que tienen que atacar mucho las áreas de talento de las organizaciones, para enseñarle a sus recursos, a sus talentos, cuáles son las zonas de seguridad en las que sí pueden usar esa tecnología y cuáles son las zonas de peligro en donde no deberían usarla. Porque si no se los decís, puede que la gente lo esté haciendo.
Está bien que utilicemos inteligencia artificial para hacer brainstorming, pero no para reemplazar nuestra creatividad. Está bien que usemos inteligencia artificial para automatizar procesos de back office que no aportaban valor, pero está mal que la persona delegue en el modelo cuestiones de pensamiento crítico y pensamiento analítico. Porque en realidad, eso es lo que te diferencia a vos como empleado dentro de la organización.
Yo, cuando doy mis talleres en empresas, siempre pregunto: que levante la mano el que usa GPT o alguna inteligencia artificial en la cotidiana de su trabajo. Y el 100% de la sala levanta la mano. Y yo vuelvo a preguntar: ok, y de los que levantaron la mano, ¿quién utiliza inteligencia artificial en el 100% de las tareas que realiza cotidianamente?
Obviamente, las manos que quedan arriba son menos, pero son manos como muy orgullosas. “Yo ya alcancé ese clímax”. Y yo voy a esa gente y le digo: mirá, disculpá, pero vos sos reemplazable. Porque si todo lo que hacés hoy ya está delegado en un modelo, ¿para qué te quiero?
Entonces, creo que el mejor mensaje que le podemos entregar hoy a los profesionales es: aprendan a trabajar por encima de los modelos y no por debajo de los modelos. No le pidan al modelo tomar decisiones. No le pidan al modelo que resuelva conflictos por ustedes. No le pidan al modelo que mire el futuro.
Eso es para lo que los contrataron ustedes. Eso es lo que los va a diferenciar en el mercado laboral de alguien que es mediocre, que está por debajo de la mediana, que utiliza modelos para absolutamente todo, de los profesionales que realmente se van a volver relevantes para el mercado.
