Las reglas de negocio corresponden a las políticas, condiciones, criterios, restricciones y decisiones que determinan cómo debe operar una organización. Están presentes en prácticamente todos los procesos y permiten traducir los objetivos del negocio en acciones concretas.
Estas reglas pueden resolverse de distintas maneras: mediante las personas y los procesos, a través de sistemas digitales y plataformas de automatización, o mediante una combinación de ambos.
Por ejemplo, una organización puede establecer como criterio comercial que antes de recomendar una solución se deben comprender adecuadamente las necesidades del cliente. En este caso, la regla no se resuelve solamente mediante tecnología. Requiere desarrollar capacidades en las personas, definir una metodología comercial y establecer una forma de trabajo que permita interpretar correctamente las necesidades del cliente.
La tecnología puede apoyar este proceso mediante sistemas CRM, información histórica, indicadores o herramientas analíticas, pero la capacidad de escuchar, interpretar y formular una propuesta adecuada continúa dependiendo principalmente del conocimiento y criterio profesional de las personas.
Cuando las reglas pueden automatizarse.
Existen otras reglas que pueden expresarse mediante condiciones claramente definidas y ser ejecutadas total o parcialmente por sistemas digitales. Una aplicación puede impedir una operación cuando no se cumplen determinados requisitos, solicitar una aprobación cuando se supera un límite establecido o validar la consistencia de información antes de continuar un proceso.
En automatización industrial, estas reglas están presentes permanentemente. Un PLC o DCS puede impedir el arranque de un equipo si no se cumplen sus permisivos, ejecutar secuencias automáticas, gestionar interlocks o activar alarmas ante determinadas condiciones. Un SCADA puede incorporar reglas de supervisión, acceso, validación y ejecución de comandos.
En niveles superiores, sistemas MES, ERP y otras plataformas de información pueden administrar reglas relacionadas con producción, calidad, mantenimiento, inventarios, órdenes de trabajo, costos y autorizaciones.
Automatizar estas reglas puede mejorar la eficiencia, consistencia, trazabilidad y velocidad de los procesos, pero solamente cuando las reglas están correctamente definidas y la información utilizada es confiable.
Automatizar no significa necesariamente transformar.
Uno de los principales errores en los procesos de digitalización consiste en asumir que cualquier actividad manual debe automatizarse. Si una organización presenta procesos poco claros, responsabilidades ambiguas, datos inconsistentes o reglas no documentadas, la tecnología no eliminará automáticamente estas deficiencias. En muchos casos simplemente las trasladará hacia una nueva plataforma y permitirá que se reproduzcan con mayor rapidez.
Por esta razón, antes de incorporar tecnología es necesario comprender cómo funciona realmente el proceso, qué decisiones deben tomarse, qué información se requiere, quién es responsable y qué actividades pueden aportar valor mediante automatización.
Este análisis permite diseñar un proceso objetivo y determinar qué actividades deben continuar bajo responsabilidad de las personas, cuáles pueden automatizarse y cuáles requieren una combinación de criterio humano y tecnología.
De la transformación digital a la transformación operacional
La transformación digital no debería entenderse únicamente como el reemplazo de actividades manuales por herramientas digitales. Una transformación efectiva puede implicar rediseñar procesos, modificar reglas de negocio, integrar sistemas, mejorar la calidad de los datos, automatizar determinadas decisiones y cambiar la manera en que las personas utilizan la información. Por ello, resulta más útil hablar de transformación operacional: utilizar procesos, automatización, sistemas e información para que la organización opere de una manera diferente y mejor. Desde esta perspectiva, una transformación debe considerar en conjunto:
Operación + Procesos + Automatización + Sistemas + Información
La tecnología se convierte entonces en un habilitador del cambio y no en el objetivo final.
La importancia de integrar procesos, datos y sistemas.
Las reglas de negocio tampoco deben analizarse de manera aislada dentro de una aplicación.
En una organización industrial, una misma operación puede involucrar instrumentación, PLC, DCS, SCADA, historiadores, MES, ERP y plataformas analíticas. El desafío consiste en lograr que los procesos y la información sean coherentes entre estos diferentes niveles.
Una condición originada en un sistema de control puede necesitar ser utilizada posteriormente por un SCADA, un sistema MES o una plataforma de gestión. Para que esta integración funcione correctamente es necesario definir las interfaces, el significado de los datos, sus fuentes oficiales y las responsabilidades asociadas.
Aquí convergen dos capacidades relevantes: Procesos y Transformación Operacional e Información, Datos y Arquitectura de Integración. La primera permite comprender cómo debería funcionar la operación y qué reglas debe soportar. La segunda permite definir cómo debe estructurarse y circular la información entre los distintos sistemas.
Tecnología con propósito operacional
La incorporación de nuevas tecnologías debe responder a una necesidad real. Antes de automatizar una regla o implementar una nueva plataforma conviene preguntarse:
¿Qué problema queremos resolver?
¿Qué proceso queremos mejorar?
¿Qué información necesitamos?
¿Qué decisión queremos apoyar o automatizar?
¿Qué sistemas deben participar?
¿Qué excepciones debemos considerar?
Responder estas preguntas permite evitar soluciones fragmentadas y desarrollar arquitecturas más robustas, escalables y alineadas con las necesidades de la operación.
La transformación no consiste en utilizar más tecnología, sino en utilizarla mejor.
Conectamos la tecnología con la operación y la operación con el negocio.