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La automatización empresarial está dejando atrás una etapa centrada únicamente en la eficiencia operativa. Si durante años el objetivo fue ejecutar procesos más rápido y con menos errores, hoy ese enfoque resulta insuficiente frente a entornos donde la velocidad y calidad de las decisiones se vuelven tan relevantes como la ejecución misma.
En este nuevo contexto, la convergencia entre plataformas Low Code e inteligencia artificial está impulsando un cambio estructural: pasar de modelos basados en tareas a sistemas capaces de interpretar información, adaptarse y decidir.
Un punto de inflexión en la automatización empresarial
Para José Ángel Tinoco, director de Operaciones Tech de Indra Group en México, el momento actual marca algo más que una evolución tecnológica.
“La automatización tradicional resolvía eficiencia. Lo que estamos viendo ahora es distinto: sistemas que entienden el contexto y actúan en consecuencia. Eso cambia la lógica de operación, no solo la optimiza”, explica.
La afirmación resume un quiebre conceptual: automatizar ya no es suficiente si los sistemas no pueden responder a escenarios cambiantes.
De ejecutar tareas a interpretar procesos
Las primeras olas de automatización, particularmente con Robotic Process Automation (RPA), permitieron mejoras significativas en productividad. Sin embargo, su alcance estaba claramente delimitado: ejecutar tareas previamente definidas, bajo reglas fijas.
Ese modelo comienza a mostrar límites cuando los procesos dejan de ser lineales o previsibles.
La transición hacia esquemas de Intelligent Process Automation (IPA) y Agentic Process Automation (APA) introduce una diferencia clave: los sistemas ya no solo cumplen instrucciones, sino que pueden interpretar información, priorizar acciones y operar con cierto grado de autonomía. No se trata de hacer lo mismo más rápido, sino de hacer algo distinto.
Inteligencia artificial como habilitador del cambio
Este salto es posible gracias a la madurez de los modelos de lenguaje y su integración directa con plataformas de automatización. A diferencia del pasado, ahora es viable gestionar procesos completos, sin fragmentarlos en múltiples tareas aisladas.
Los sistemas comienzan a analizar escenarios, ajustar comportamientos dentro de ciertos límites y responder a variables contextuales, lo que redefine la manera en que se diseña la operación empresarial.
Low Code: más que velocidad, cercanía con el negocio
Aunque el Low Code suele asociarse con rapidez de desarrollo, su impacto más profundo está en otro aspecto: reduce la distancia entre el negocio y la tecnología.
Este enfoque permite que las áreas operativas participen directamente en la construcción y ajuste de soluciones, no solo en la definición de requerimientos. El resultado es una organización con mayor capacidad de reacción ante cambios del entorno.
“El punto es que las organizaciones puedan ajustar sus procesos sin depender completamente de ciclos largos de desarrollo. Esa flexibilidad antes no existía”, señala Tinoco.
Cuando esta capacidad se combina con inteligencia artificial, los sistemas no solo se implementan: evolucionan con el uso.
Más autonomía implica mayor responsabilidad
El avance hacia sistemas con mayor capacidad de decisión abre oportunidades claras en eficiencia, escalabilidad y resiliencia operativa. Sectores como servicios financieros, energía y telecomunicaciones ya están trasladando estos modelos a procesos críticos.
Pero la autonomía también eleva el nivel de exigencia.
Cuando los sistemas deciden, el foco deja de ser solo funcional. Se vuelve indispensable asegurar que esas decisiones sean correctas, auditables y alineadas con los objetivos del negocio.
Aquí es donde la gobernanza y la ciberseguridad dejan de ser capas periféricas para convertirse en componentes estructurales de la operación diaria.
Integrar es el verdadero desafío
Desde la perspectiva de Indra Group y su filial tecnológica Minsait, el reto principal ya no es adoptar nuevas tecnologías, sino integrarlas sin fragmentar la operación.
Muchas organizaciones avanzan de forma aislada, obteniendo eficiencias puntuales, pero sin impacto sistémico real.
“Si no se entiende cómo se conectan los procesos, lo que se gana en eficiencia se pierde en complejidad”, advierte Tinoco.
La integración, más que la automatización individual, se convierte en el factor decisivo.
La ventaja competitiva estará en la toma de decisiones
La convergencia entre Low Code e inteligencia artificial redefine la noción de competitividad. En mercados donde los márgenes de eficiencia ya están optimizados, especialmente en México, la diferencia empieza a estar en cómo y qué tan rápido se toman las decisiones.
No necesariamente ganará quien más automatice, sino quien decida mejor y de forma más consistente.
Ese cambio marca el inicio de una nueva etapa en la automatización empresarial, donde la inteligencia operativa pesa tanto como la ejecución eficiente.
