La automatización no es una moda pasajera; es la columna vertebral de la próxima generación de empresas competitivas. Hoy en día, las compañías deben asegurar procesos eficientes y ágiles para mantenerse a la vanguardia. Sin embargo, “automatizar” a secas no basta. La clave está en seleccionar adecuadamente qué procesos requieren automatización y cómo integrar diferentes tecnologías sin perder la coherencia en tu operación. Aquí entra el modelo BOAT de Gartner y su promesa de una arquitectura Business-Oriented Autonomous Technology.

Este artículo busca enseñar un poco más y proporcionar claridad sobre cómo diseñar, implementar y extraer valor real de la automatización en el año 2025. No esperes un listado superficial de buzzwords; verás casos reales de empresas en nuestro continente, los desafíos que afrontaron y los resultados obtenidos. Además, descubrirás pasos concretos para replicar dichas experiencias en tu propia organización.

¿Qué es BOAT y por qué importa?

BOAT —Business-Oriented Autonomous Technology— propone un marco integral para unificar y orquestar múltiples tecnologías de automatización y análisis en un solo ecosistema. No se trata únicamente de adquirir un RPA o una plataforma de IA aislada: BOAT habla de cómo combinarlas para que trabajen al unísono, resolviendo necesidades de negocio en vez de actuar como simples soluciones de TI. Estos son sus componentes principales

Herramientas de diseño

• Objetivo: Modelar y hacer minería de procesos, reglas de negocio, diseños de flujos de trabajo y experiencias de usuario.
• Ejemplo práctico: Uso de minería de procesos para detectar cuellos de botella; diseño de decisiones para optimizar la ruta de ejecución.

Orquestación

• Objetivo: Servir como el cerebro que sincroniza a todos los demás componentes.
• Ejemplo práctico: Una plataforma BPMS que gestiona y secuencia cada paso de un proceso de forma dinámica, analizando resultados y redireccionando flujos en tiempo real.

Capacidades inteligentes

• Objetivo: Incorporar IA, machine learning, algoritmos de optimización y procesamiento inteligente de documentos para dotar de “inteligencia” a la automatización.
• Ejemplo práctico: Motores de IA que clasifican documentos legales según riesgos y categorías, alimentando el flujo de aprobación.

Endpoints

• Objetivo: Conectar sistemas y personas mediante bots RPA, APIs, microservicios y tareas humanas.
• Ejemplo práctico: Un bot de AF Robotics que completa formularios en un sistema heredado; un microservicio REST que integra datos externos para enriquecer un expediente.

AI Prompts y LLMs

• Objetivo: Utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño (como GPT) para la generación de contenido, soporte conversacional y toma de decisiones asistida.
• Ejemplo práctico: Un LLM que revisa cláusulas contractuales y elabora una lista de observaciones, listo para validación legal.

La verdadera magia de BOAT radica en cómo estos cinco elementos se comunican para optimizar procesos de punta a punta, abarcando cada punto de contacto con el cliente y cada actividad interna de la empresa.

Algunos Sectores y sus desafíos de automatización

Educación

• Dolor frecuente: Procesos pesados de admisión, gestión de becas y adaptación de contenidos para cada estudiante. Falta de trazabilidad y duplicidad de esfuerzos.
  
  
• Caso en América: La Universidad de California (EE. UU.) detectó que el 30% de su personal administrativo invertía tiempo valioso en tareas repetitivas (validar documentos, verificar requisitos, enviar emails).
  
  
• Solución: Integró una capa de orquestación con BPMS para centralizar los flujos de admisión y ayudas financieras. Luego, implementaron robots con AI para extraer datos de formularios en PDF, y un motor de IA que prioriza solicitudes según criterios académicos y socioeconómicos. Finalmente, un LLM redacta las notificaciones personalizadas.

Resultados:

• Reducción del 40% en la carga administrativa.
• Procesamiento de becas en menos de la mitad del tiempo previo.
• Incremento notable en la satisfacción estudiantil, al agilizarse la comunicación y aprobación de ayudas.
  

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Construcción

• Dolor frecuente: Documentación dispersa (planos, licitaciones, contrapartes), poca visibilidad de costos y plazos, retrasos por autorizaciones lentas.
  
  
• Caso en América: Constructora (presente en varios países de Latinoamérica) enfrentó sobrecostos y retrasos por la falta de un sistema unificado para manejar miles de documentos de ingeniería y licencias.
  
  
• Solución:
  • Un motor de orquestación BPMS centralizó los flujos de validación de planos con distintas áreas (arquitectura, ingeniería civil, seguridad).
  • Un bot se encargó de digitalizar y clasificar documentos escaneados, mientras un módulo de IA alertaba sobre versiones desactualizadas.
  • Un microservicio de cálculo automático (punto final) estimaba el impacto de cambios de diseño en costos y tiempos.

Resultados:

• Disminución del 60% en errores por planos obsoletos.
• Mejor coordinación entre equipos, reduciendo demoras.
• Ajustes de costos en etapas tempranas, evitando sobrecostos al final.

Marketing

• Dolor frecuente: Dificultad para segmentar y personalizar campañas en tiempo real, saturación de contenidos poco relevantes, falta de retroalimentación unificada de los canales.
  
  
• Caso en América: Tiendas OXXO (México), con miles de puntos de venta, requería segmentar promociones según ubicación, inventario y perfil de comprador.
  
  
• Solución:
  • Un orquestador BPMS gestionó las reglas de segmentación y disparó campañas según inventario local.
  • Un Bot actualiza automáticamente los datos de ventas y existencias en el sistema de marketing.
  • Un LLM generó copys de anuncios específicos para cada región, en español y adaptados al contexto.

Resultados:

• Aumento del 25% en la efectividad de campañas.
• Reducción de tiempo en el lanzamiento de promociones (de días a horas).
• Se evitó el envío de ofertas de productos sin stock local, mejorando la percepción del cliente.

Recursos Humanos

• Dolor frecuente: Procesos de reclutamiento y onboarding muy manuales, alta rotación, tiempo excesivo en atender dudas repetitivas de empleados.
  
  
• Caso en América: LATAM Airlines (Chile) manejaba alta rotación en algunas áreas y recibía miles de postulaciones mensuales.
  
  
• Solución:
  • BPMS para orquestar el ciclo de reclutamiento: publicación de vacantes, validación de currículos, coordinación de entrevistas.
  • Un chatbot con LLM incorporado atendía preguntas frecuentes de candidatos (estado de la postulación, requisitos, etc.).
  • Un Bot actualizaba la información de los candidatos en distintos portales y disparaba pruebas psicométricas sin necesidad de intervención manual.

Resultados:

• 30% menos de tiempo en el proceso de selección.
• Acceso inmediato a métricas de reclutamiento (tasa de conversión, tiempo medio de contratación).
• Empleados de RR.HH. liberados para entrevistas estratégicas en vez de tareas administrativas.

Legal

• Dolor frecuente: Revisar manualmente grandes volúmenes de contratos y expedientes, riesgo de omitir cláusulas críticas, costos elevados por trabajo repetitivo.
  
  
• Caso en América: Bancolombia implementó en su área legal una automatización integral para la gestión de contratos y reclamaciones de seguros asociados a sus productos financieros.
  
  
• Solución:
  • Uso de BPMS para dirigir cada documento por la ruta de revisión correspondiente (riesgo, crédito, legal).
  • Un Bot extrae datos clave (número de póliza, vigencia, nombre del beneficiario).
  • Un algoritmo de IA clasifica el nivel de riesgo y sugiere cláusulas adicionales o alertas.
  • En casos complejos, un LLM asiste en la redacción de argumentos legales, que luego un abogado confirma y firma.

Resultados:

• Reducción del 50% en tiempos de revisión de contratos.
• Disminución de errores por tipificación incorrecta.
• Los abogados se centran en analizar riesgos y estrategias, en vez de labores repetitivas.

¿Cómo iniciar la transición hacia la automatización inteligente?

Mapa de procesos y priorización

• No intentes automatizar todo de golpe. Identifica los procesos críticos con alto volumen de transacciones, repetitivos o propensos a errores.
• Herramientas de diseño y minería de procesos te ayudarán a visualizar el flujo actual y detectar cuellos de botella.
  
  

Selección de la plataforma de orquestación

BPMS.Ai es un claro ejemplo de solución integral que combina orquestación y analítica avanzada. Asegúrate de que la plataforma pueda escalar y conectarse a tus sistemas existentes (ERP, CRM, etc.).

Definición de endpoints y automatizaciones específicas

• Implementa RPA con AF Robotics para tareas de alto volumen y poca variabilidad.
• Desarrolla microservicios o APIs si requieres intercambiar datos con sistemas externos.
• Considera la inclusión de chatbots con LLM para mejorar la experiencia de usuarios y empleados.
  
  

Capacidades inteligentes y monitoreo continuo

• Añade IA/ML a los procesos que requieran toma de decisiones basada en patrones complejos (análisis de riesgos, segmentación de usuarios, etc.).
• Habilita un sistema de dashboards y KPIs para medir el desempeño de los procesos y ajustar en tiempo real.
  
  

Gestión del cambio y capacitación

• Involucra a los equipos desde el inicio; automatizar no es solo un proyecto de TI, sino una transformación cultural.
• Capacita a los empleados en las nuevas herramientas y sistemas, enfatizando el porqué del cambio.

De la teoría a la práctica

Automatizar en 2025 va mucho más allá de introducir robots o IA de forma aislada. El verdadero potencial surge cuando unificas tecnologías y las orientadas a resolver objetivos de negocio concretos. El modelo BOAT de Gartner brinda una hoja de ruta clara: integrar Herramientas de diseño, Orquestación (BPMS), Capacidades inteligentes (IA, ML), Puntos finales (Bots, APIs, microservicios) y AI Prompts/LLMs en un ecosistema cohesivo.

Cada ejemplo aquí compartido demuestra que la automatización inteligente reduce tiempos, libera recursos valiosos, minimiza errores y, sobre todo, satisface al cliente o usuario final. Lo esencial es tener una estrategia clara, una tecnología adecuada y un enfoque gradual que asegure la adopción en toda la organización.

En AF, nos especializamos en acompañar a nuestros clientes a lo largo de este camino de transformación. Nuestro equipo puede guiarte en la identificación de procesos clave, la implementación de BPMS, la configuración de Bots y la integración de IA para que tus resultados sean inmediatos y escalables.

¿Te quedaste con dudas o quieres profundizar en algún sector o tecnología en particular? ¡Escríbenos o comparte tus inquietudes! Nos encantará ampliar este diálogo y ayudarte a diseñar tu propia estrategia de automatización inteligente. El futuro de los negocios no puede esperar, y la excelencia operativa comienza con la decisión de dar el primer paso. ¡Estamos aquí para hacerlo contigo!