Tendencias y posibilidades del tratamiento automatizado de datos

Cuando se habla de procesamiento de datos, a menudo se piensa primero en interminables hojas de cálculo de Excel en las que un empleado introduce manualmente columnas de números y textos, para luego pasarlas al siguiente empleado para su posterior procesamiento. El tratamiento automatizado de datos es todo lo contrario: el tratamiento lo realizan aplicaciones y plataformas digitales en lugar de una preparación manual.

En proyectos de digitalización anteriores, sólo se trasladaron inicialmente del mundo analógico al digital las herramientas para el tratamiento de datos [Fuente: Historia de la digitalización]. Partiendo de esta base, las empresas están aprovechando las verdaderas ventajas de las técnicas digitales a través del tratamiento automatizado de datos (PDA). Esto libera recursos internos de procesos propensos a errores. También abre nuevas áreas de negocio para las empresas y la oportunidad de diferenciarse de la competencia en términos de calidad del servicio, precio y gama de servicios.

¿Qué es concretamente el tratamiento automatizado de datos?

El tratamiento automatizado de datos, abreviado PPA, se asocia a una serie de procedimientos y TecnologíasEl tratamiento de datos es el proceso de almacenar, estructurar, organizar, analizar o procesar datos digitales sin intervención humana significativa. Esta forma de tratamiento no debe confundirse con las medidas de tratamiento de datos personales según el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Se trata explícitamente de la tratamiento conforme a la ley de los datos personales de los usuarios sobre protección de datos. También hay que señalar que el tratamiento manual descrito al principio no entra dentro de la definición de ADP, ya que en este caso falta el aspecto automatizado.

Un buen ejemplo son los informes financieros periódicos, habituales en organizaciones de todo el mundo. En este caso, un proceso manual significa que los empleados recopilan primero las cifras de las bases de datos y las tablas de Excel. A continuación, procesan los datos en visualizaciones o cuadros sinópticos. En cambio, los programas ATP especializados generan automáticamente el balance anual a partir de todas las cifras clave conocidas. Tienen en cuenta factores conocidos y dibujan diagramas para los ratios más importantes de forma previsible en cualquier formato. Incluso la preparación de materiales listos para imprimir puede prepararse a menudo de forma automática. Un empleado puede entonces concentrarse en verificar el resultado y enriquecerlo con elementos creativos.

¿Cuáles son las ventajas de ADP?

El ejemplo anterior ya muestra algunas de las ventajas de ADP. La reducción de pasos manuales, especialmente en el caso de tareas a menudo repetitivas, reduce el número de horas de trabajo necesarias y permite así a los empleados concentrarse en tareas que fomentan el negocio.

Despliegue eficiente del personal mediante la automatización

Si nos fijamos en el servicio público como otro ejemplo, muy pronto queda claro que los procesos anteriores deben replantearse en profundidad. Los empleados ya están sometidos a una gran presión para prestar servicios a los ciudadanos a tiempo y de conformidad con la ley. En 2030, el número de empleados disponibles disminuirá en 20% [Fuente: Escasez de cualificaciones en el sector público]. Esto sólo puede contrarrestarse con una amplia automatización. En lugar de procesar los datos manualmente, el personal restante puede concentrarse en el ciudadano. Pueden prestar asistencia personal, realizar visitas sobre el terreno, tomar decisiones basadas en información preprocesada y mucho más.

A largo plazo, la disminución de la carga de trabajo gracias a la reducción de las tareas manuales aumenta la satisfacción de los empleados de la empresa. De este modo, las organizaciones evitan activamente las dimisiones oficiales o, lo que es más importante, las dimisiones internas [Fuente: Peligros del despido interior].

Procesar eficazmente volúmenes de datos cada vez mayores

El avance de la digitalización añade una complicación más: el gran número de datos existentes impide cada vez más su tratamiento mediante procesos manuales. Por ejemplo, muchos propietarios de sitios web quieren procesar y analizar datos sobre las visitas al sitio web, los perfiles de usuario de los visitantes o los dispositivos y navegadores utilizados. Incluso en los centros de tamaño medio, se necesita un número significativo de empleados para crear manualmente informes diarios o incluso horarios. Las aplicaciones ADP están hechas precisamente para procesar y preparar grandes cantidades de datos. Con sólo pulsar un botón, el sistema crea gráficos y tablas interactivos en tiempo real. Ayudan a los propietarios de sitios web a tomar decisiones empresariales estratégicas para ampliar su oferta. Los costes potenciales del software ADP se amortizan en muy poco tiempo gracias a la reducción de la carga de trabajo manual.

Garantizar la calidad de los datos

Además, los resultados del tratamiento son más fiables gracias a las aplicaciones digitales. Si los datos de entrada son correctos y el sistema se aplica correctamente, las etapas de procesamiento también son en gran medida predecibles. Si, por el contrario, un usuario tiene que agregar, clasificar o preparar datos durante muchas horas al día, el cansancio aparece inevitablemente. Esto repercute negativamente en la calidad de los resultados del tratamiento. La información se asigna a categorías erróneas, se suman números equivocados o no se reconocen las duplicaciones de datos. Estos efectos también son evidentes en la fase de preparación, cuando la introducción de datos también se realiza manualmente (introducción manual de datos en lugar de introducción automatizada).

¿Qué diferencia hay entre la introducción automática de datos y el tratamiento automatizado de datos?

En ADP se combinan diversas tecnologías de tratamiento de datos. Los procedimientos para la introducción previa de datos pertenecen, en cambio, a la Introducción automatizada de datos. Puede tratarse del análisis mecanizado de lenguaje, textos o imágenes. En el siguiente paso, el Sistema Automatizado de Tratamiento de Datos garantiza el uso significativo de los datos importados dentro de la solución informática.

La combinación de ambas tecnologías abre nuevas posibilidades para ofrecer servicios innovadores a los clientes, incluso en épocas de escasez de trabajadores cualificados, por ejemplo en el sector financiero, los servicios públicos o el comercio. El objetivo es capacitar al cliente a través de los nuevos sistemas para que él mismo pueda aclarar sus dudas en cualquier momento, en cualquier lugar y con poco esfuerzo. Los servicios digitales se adaptan al cliente, no al revés. Mediante el tratamiento automatizado, la información de los clientes procedente de cualquier fuente puede convertirse a un formato normalizado. Este formato ayuda a los sistemas en segundo plano a procesar las tareas sin ayuda humana y a ofrecer el resultado deseado a los clientes. Nadie supondría que si gritas "Alexa, pon mi canción favorita" en la habitación, un empleado irá en busca del CD adecuado para reproducirla.

Progreso mediante ADP e Inteligencia Artificial

Tecnologías de IA (Inteligencia artificial) permiten un nuevo avance significativo en el tratamiento de los datos. El sistema de tratamiento junto con el software OCR (Reconocimiento óptico de caracteres) aprende a reconocer mejor la escritura a mano o a determinar la información correcta a partir de un texto de forma libre. Las aplicaciones inteligentes pueden identificar las categorías adecuadas a partir de imágenes o también iniciar las acciones apropiadas. Este ámbito del tratamiento de datos se denomina Tratamiento inteligente de datos (IDP) y abre la siguiente etapa evolutiva en el tratamiento de datos. Además, refuerza las ventajas de la ADP al reducir aún más los casos excepcionales en los que es necesaria la intervención humana. Los campos de aplicación más complejos se convierten de repente en relevantes para el tratamiento automatizado.

Es natural que los resultados de cualquier software de tratamiento de datos sólo puedan ser tan buenos como la calidad de los datos de entrada y la calidad de los pasos de tratamiento programados. Esto se aplica a las aplicaciones ADP con y sin IA, in situ o en el Nube. Sin embargo, la evolución hasta la fecha muestra una clara tendencia. Sólo automatizando el tratamiento de las grandes cantidades de datos digitales se abrirán usos significativos y se compensarán las consecuencias negativas de la escasez de mano de obra. En el futuro, sin embargo, seguirán siendo las personas quienes decidan qué datos serán de mayor utilidad para los clientes y la organización y qué conclusiones estratégicas pueden extraerse de los resultados del tratamiento de datos.

Fuentes

1. Panorama de la evolución histórica de la digitalización: https://futureway.org/digitalisierung/grundlagen/geschichte-der-digitalisierung.htm
2. Estudio de PWC sobre el futuro desarrollo del personal en el sector público: https://www.pwc.de/de/branchen-und-markte/oeffentlicher-sektor/fachkraeftemangel-im-oeffentlichen-sektor.html
3. Contribución a las razones y consecuencias económicas de la dimisión interna de los trabajadores: https://www.springerprofessional.de/mitarbeitermotivation/personalfuehrung/inner-kuendigung-es-un-problema-gigante/16372756