Framework · IA aplicada · Transformación digital
Antes de automatizar, cuenta.
La forma más simple de saber qué automatizar no requiere tecnología: una hoja, una semana y algo de honestidad.
Casi todas las conversaciones sobre automatización empiezan por la herramienta. ¿Make o n8n? ¿Un agente o un chatbot? Es comprensible, pero es el orden equivocado. Antes de elegir cómo automatizar, hay que saber qué se repite.
Una semana de registro
Durante cinco días hábiles, pide a cada persona del equipo que anote las tareas que hace más de una vez. No hace falta precisión de laboratorio: basta con el nombre de la tarea, cuántas veces ocurrió y cuánto tardó, más o menos.
Al final de la semana tendrás algo mucho más útil que una lista de deseos: un mapa real del trabajo repetitivo.
Tres preguntas para cada tarea
- ¿Se hace siempre de la misma manera? Si cada caso es distinto, automatizar será difícil.
- ¿Los datos ya existen en algún lugar digital? Si alguien los copia de un papel, el primer paso es otro.
- ¿Qué pasa si sale mal? Una respuesta equivocada a un cliente no pesa lo mismo que un error en un reporte interno.
Multiplica antes de decidir
Una tarea de cuatro minutos parece poca cosa. Hecha treinta veces por semana son dos horas. Si la hacen tres personas, son seis. Ese cálculo sencillo suele cambiar la conversación.
Haz la cuenta con una tarea tuya. Empieza por lo que más pesa y menos riesgo tiene.
Herramienta · Haz la cuenta
Esta tarea pesa
6,0h / semana
≈ 288 horas al año (48 semanas)
Pesa mucho. Si el proceso es estable, empieza por esta.
Orientación, no regla. El riesgo de equivocarse importa tanto como las horas.
Lo que no conviene automatizar todavía
Los procesos que nadie entiende del todo. Automatizar un proceso confuso solo lo vuelve confuso más rápido. Primero se simplifica; después se automatiza.
Si haces este ejercicio y quieres una segunda opinión, cuéntanos qué encontraste. Muchas veces la respuesta es más simple de lo que parece.
Escrito porLuis Felipe Guarín GonzálezLuis Felipe Guarín González dirige VORIFY y trabaja en la intersección de producto, inteligencia artificial y negocios. Lleva más de 8 años en tecnología y 6 en el sector financiero, donde llegó a gerente de producto en banca internacional. Ha formado a más de 500 personas en Latinoamérica.