DIRIGENTES entrevista a Rafael Cabello, CTO de Servinform
Isabel Garrido
| 21 oct 2024
La innovación representa un pilar fundamental en la estrategia de negocio de Servinform. Rafael Cabello, CTO de la compañía, detalla en una entrevista con DIRIGENTES de qué manera ha evolucionado este elemento a lo largo de sus más de cuatro décadas de historia.
En todos estos años, Servinform ha orientado la innovación, entendida desde el punto de vista de la tecnología, a cómo aplicar eficiencia y agilidad en las operaciones que hacemos para mejorar los servicios. Por ejemplo, antes se recibían las cartas en formato físico, pero ahora, además de poder seguir recibiéndolas físicamente, también se puede hacer por múltiples canales, a través de un email, un SMS e, incluso, un WhatsApp. En esa omnicanalidad es donde hemos ido incorporando la innovación, de manera que los procesos se han ido enriqueciendo con la tecnología para hacerlos más ágiles y más eficientes.
En España se achaca la necesidad de mejora de la productividad, y es ahí donde nosotros nos hemos enfocado, en hacer que la innovación y la tecnología hagan más productivas a las personas, los procesos más ágiles y con mayor control. Desde sus inicios, esto forma parte del ADN de la compañía.
Yo no diría que juegan, sino que llevan jugando ya más de 10 años. Antes les llamábamos automatismos y ahora les llamamos robots. Hace más de 10 años empezamos haciendo esas automatizaciones que inicialmente eran automatismos sencillos donde se eficientaban tareas simples y pequeñas, pero hace tiempo incorporamos la visión de colaboración de robots y personas. No robots que teclean sobre teclado, sino robots que hacen parte de las actividades como comprobación de datos o utilización de información sobre distintos sistemas de información.
De esta manera, la automatización representa un factor clave porque favorece la eficiencia, aunque vamos un paso más allá. Al final esto no es cuestión de eliminar personas, sino de hacerlas más productivas y, para eso, no debemos simplemente hacer granjas de robots, sino al contrario. Uno de nuestros activos es nuestro control room de operaciones, donde lejos de ser un orquestador organiza las actividades de robots y personas. Es el cerebro que asigna, controla e identifica las actividades que son más convenientes que hagan en cada momento los robots y las personas. Además, permite una trazabilidad completa entre actividades e, igualmente, si hay un proceso donde se identifica que esa actividad es más conveniente que la realice un humano, se indica, de manera que se optimiza el proceso. Así, la utilización de RPA e IDP va más allá de algoritmos al permitir identificar y optimizar las actividades.
Con dos vertientes. Por un lado se encuentra nuestra neutralidad respecto de los procesos, reutilización de prácticas, identificación pragmática de dónde y cómo aplicar de sector a sector. En este sentido, nos enfocamos en identificar qué actividades del proceso son susceptibles de la tecnología más conveniente en cada momento. Para eso, utilizamos las mejores prácticas que llevamos de sector a sector. Por ejemplo, hemos llevado las mejores prácticas en robotización de la banca al sector de las administraciones públicas, donde a pesar de que tienen objetivos que pueden ser diferentes, las prácticas de cómo implantar la tecnología son comunes.
Por otro lado está la metodología, de manera que, por una parte se proporcione un despliegue ágil y eficiente de la tecnología aplicada de manera externa, dirigida al propio cliente o el ciudadano. Y, por otra parte, se enfoca en el cliente interno, en el sentido de los equipos de trabajo que tienen que adoptar la tecnología para que no la vean como una amenaza, sino al contrario, que la entiendan como un compañero que les permite ser más ágiles y más productivos.
El siguiente paso en el que ya estamos desde hace un par de años a nivel efectivo es la aplicación de la inteligencia artificial generativa, donde te das cuenta de que esa vía de integración tecnológica, automatismos, RPA, IDP, algoritmos o tratamiento de lenguaje natural es lo siguiente. Ya es una realidad y la diferencia con respecto a hace tres años es que la tecnología es más fácil de utilizar y con respecto a hace cinco años que la accesibilidad es mucho mayor.
A la hora de hablar de la aplicación de la inteligencia artificial generativa puede haber mucho hype, por lo que es importante identificar casos de uso, identificar cómo diseñar la integración, cómo agendar el tratamiento del dato y, por otro lado, ser pragmático en el sentido de que es viable económicamente y tiene retorno. Si me tengo que quedar con una, me quedo con la inteligencia artificial generativa a la que vemos como el siguiente estadio de una automatización inteligente y cercana.