Estrategias clave para eliminar los cuellos de botella manuales en las operaciones de back office

Estrategias clave para eliminar los cuellos de botella manuales en las operaciones de back office

Un estudio de FlowForma de este año reveló que los empleados pierden alrededor de 15 horas a la semana en tareas administrativas de poco valor, y solo cerca de la mitad afirma que la mayor parte de su jornada se dedica a tareas que realmente importan para el negocio. Los equipos de finanzas vuelven a teclear cifras que ya existen en otro sistema. El personal de RR. HH. persigue la misma aprobación a través de tres bandejas de entrada distintas antes de que alguien la firme. Nada de esto es exactamente nuevo, pero vale la pena preguntarse por qué sigue ocurriendo tanto en 2026, cuando las herramientas para resolver la mayor parte llevan años disponibles.

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Este artículo analiza de dónde vienen realmente las fricciones en los equipos de back office, qué dicen los datos actuales sobre qué soluciones merecen la inversión y algunos pasos prácticos que suelen mantenerse cuando alguien revisa los resultados unos meses después, y no solo en la demo del piloto.

A dónde se va realmente el tiempo

Pregúntale a un responsable de finanzas dónde se le escapa la semana y la respuesta rara vez es un gran fallo del sistema. Es algo más pequeño.

Una solución provisional que se introdujo durante una migración de sistemas hace dos o tres años y que nunca se limpió, porque nadie tuvo el tiempo ni el mandato para tocarla.

Un paso de aprobación que existe porque algo salió mal una vez, hace mucho tiempo, y la corrección que se implementó después nunca se eliminó, aunque el problema original no ha vuelto a ocurrir desde entonces.

Una cifra que dos departamentos calculan cada uno por su cuenta, en sus propias hojas de cálculo, y luego alguien dedica una tarde cada mes a averiguar por qué los totales no cuadran.

Lo que esto cuesta realmente

EY ha estimado que automatizar este tipo de trabajo repetitivo de back office puede ahorrar a las empresas entre un 20 % y un 60 % de los costes de personal asociados a esas tareas, aunque la cifra real depende en gran medida de lo desordenado que esté el proceso de partida y de cuánto de él sea realmente repetitivo y no basado en el criterio de las personas.

Estandarizar ese proceso entre departamentos, antes de que intervenga cualquier herramienta, suele ser la parte que se omite, y normalmente también es donde se recurre a soluciones de nivel empresarial como DXC business process solutions: no tanto como una solución puntual, sino como una forma de imponer un formato común a equipos que llevan años usando discretamente su propia versión del mismo flujo de trabajo.

No es un punto de partida glamuroso, y rara vez aparece como una partida propia en la hoja de ruta de un proyecto, pero saltárselo es una de las principales razones por las que tantas iniciativas de automatización acaban automatizando la misma incoherencia que se suponía que debían eliminar.

Lo que muestran realmente los datos actuales

Ahora mismo hay mucho ruido en torno a lo que la automatización y la IA pueden hacer por los equipos de operaciones, y parte de ello no se sostiene cuando salen las cifras reales. La predicción más reciente de Gartner sitúa por encima del 40 % la proporción de proyectos de IA agéntica que se cancelarán antes de 2027, y los motivos citados tienen menos que ver con la tecnología en sí y más con un retorno de la inversión poco claro, una gobernanza débil sobre quién es realmente responsable cuando una decisión automatizada sale mal y sistemas heredados que nunca se diseñaron para dar a un agente autónomo acceso en tiempo real a nada.

Un estudio del MIT muy comentado del año pasado descubrió que el 95 % de los pilotos de IA generativa en entornos empresariales no tuvo ningún efecto medible en los resultados, una cifra bastante contundente para cualquiera a quien le hayan prometido que los agentes de IA resolverían la mayor parte de la carga de trabajo de un departamento en un par de trimestres.

Dónde están los verdaderos obstáculos

Sin embargo, lo que suele quedar fuera de esa conversación es que la automatización del back office en concreto aparece como una de las categorías en las que los resultados son realmente constantes, en gran parte porque el trabajo subyacente es lo bastante repetitivo y basado en reglas como para que una herramienta pueda completarlo sin necesitar correcciones constantes.

El presupuesto y la atención suelen ir, en cambio, a los pilotos de ventas y marketing, en parte porque son más fáciles de demostrar y tienen más visibilidad interna. La automatización de finanzas y operaciones suele recibir menos reconocimiento incluso cuando es la parte que realmente produce resultados, un patrón que conviene tener en cuenta antes de dar por hecho que la herramienta más llamativa del mercado es también la que merece prioridad.

La integración con sistemas heredados se come una gran parte de los plazos de la mayoría de los proyectos. Casi la mitad de las empresas encuestadas este año afirmó que el verdadero obstáculo no era en absoluto el modelo de IA, sino el estado de sus propios datos: formatos incoherentes, registros duplicados e información que técnicamente existe en algún lugar, pero que no está estructurada para que algo automatizado pueda usarla de forma fiable.

Y un buen número de equipos acaba automatizando un proceso que ya estaba roto en lugar de arreglarlo primero, algo que el informe de tendencias 2026 de Deloitte denomina "workslop": más resultados generados, sin mucho progreso real detrás.

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Algunos pasos que vale la pena dar antes de comprar nada

Mapear el proceso real, y no el que se describe en la documentación que exista, suele ser el primer paso que se omite cuando hay presión para avanzar rápido.

La versión documentada rara vez coincide con lo que la gente hace realmente en su día a día, soluciones provisionales incluidas, y recorrer una sola transacción de principio a fin suele revelar que pasa por más sistemas de los que nadie en el equipo había calculado inicialmente.

Allí donde alguien vuelve a introducir datos que ya existen en otro sistema, eso suele ser lo primero que conviene eliminar antes de automatizar nada a su alrededor.

Estandariza antes de automatizar

Estandarizar los formatos de entrada importa más de lo que parece en un plan de proyecto, sobre todo porque la automatización tiende a amplificar cualquier incoherencia que ya exista en lugar de suavizarla. Una herramienta construida sobre cinco formatos ligeramente distintos procedentes de cinco equipos regionales suele fallar por completo o, de forma más silenciosa y peor, generar cifras erróneas durante un tiempo antes de que alguien se dé cuenta.

Adapta la herramienta a la tarea

Una vez resuelto eso, el propósito de la herramienta importa más que la herramienta en sí. Conciliar transacciones y rellenar campos estándar son ejemplos de tareas de gran volumen basadas en reglas que la RPA sigue gestionando a bajo coste.

Un motor de reglas nunca se diseñó para manejar datos más desordenados, como facturas escaneadas o contratos con formatos irregulares. Ahí es donde la IA documental, de proveedores como Hyperscience o las soluciones más recientes de ABBYY, demuestra su valor. Por lo general, lo mejor es dejar en manos de una persona todo lo que requiera un criterio real. No es una carencia de lo que aún no se ha automatizado, sino una decisión consciente.

Nada de esto demuestra nada sin una forma de ver si está funcionando. Un equipo necesita revisar el tiempo de ciclo y las tasas de error con bastante frecuencia, no reconstruir una diapositiva de memoria antes de una revisión. Un equipo de finanzas con un dashboard en vivo que haga seguimiento de las tasas de procesamiento sin intervención manual puede detectar una regla defectuosa en un día. Si esas cifras solo se revisan trimestralmente, el mismo error puede pasar desapercibido durante semanas o meses.

Cómo lograr que el equipo confíe en ello

Aquí las cifras suelen calar más que los anuncios. Si un equipo puede ver, de forma sencilla, cómo han cambiado las tasas de error o los tiempos de procesamiento tras un cambio, eso tiene más peso que un correo electrónico que explique por qué el nuevo proceso debería ser una mejora.

La dirección necesita lo mismo, sinceramente. El dashboard ejecutivo de Plecto, que incorpora cifras en vivo, hace que nadie tenga que entrar en una reunión a defender que la automatización está dando resultados: los datos ya están ahí, actualizándose solos.

Otro elemento que vale la pena incorporar desde el principio es una forma clara de señalar las excepciones. Sin una vía evidente para los casos que no encajan en el nuevo proceso, la gente se inventará su propia manera de sortearlo, y esa solución provisional acabará convirtiéndose en otro lío que habrá que desenredar más adelante.

En resumen

Nada de esto es complicado en teoría. Mapea cómo se hace realmente el trabajo, corrige las incoherencias y automatiza las partes que son verdaderamente repetitivas en lugar de todo a la vez.

Donde casi todo se desmorona es después, una vez que la herramienta está en marcha y nadie comprueba realmente si sigue haciendo lo que debía seis meses más tarde. Mantener un dashboard a través de una solución como Plecto a la vista del equipo, en lugar de preparar un informe una vez por trimestre, suele permitir detectar los pequeños problemas antes de que se conviertan en algo que cueste mucho más arreglar. Si estos problemas te resultan familiares en tu equipo, solicita hoy mismo una demo gratuita de Plecto o una prueba gratuita de dos semanas.