El sector de energía y utilities a nivel mundial hace un uso cada vez mayor de la «automatización inteligente[1]», incluyendo aquí un uso más significativo de la inteligencia artificial (IA) desde 2017. Sin embargo, los directivos no están valorando lo suficiente todo el potencial de la automatización inteligente pues todavía relegan a un segundo plano los grandes proyectos de implementación a nivel de escala en toda la organización, según los resultados de una nueva investigación del Instituto de Investigación de Capgemini.
El estudio, bajo el título Intelligent Automation in Energy and Utilities:The next digital wave, ha sido conducido a través de una encuesta a cerca de 530 directivos del sector en siete países, cuyos datos fueron también comparados con otra investigación reciente sobre automatización para el conjunto de sectores. Cerca de la mitad de los directivos consultados reconoce, con base en los resultados que han obtenido en sus organizaciones, haber infravalorado el potencial de las iniciativas de automatización inteligente. Por otra parte, solo un 18% de las empresas está acometiendo proyectos de resultado rápido (quick-wins)con automatización inteligente y únicamente un 15% está implementando proyectos con esta tecnología a escala en la organización.
Además, el estudio refleja importantes diferencias por países y subsectores en lo que respecta a la implementación de estos proyectos de automatización inteligente a escala.
- Estados Unidos es el país más adelantado, donde un 23% de las empresas de energía y utilitieshan puesto en marcha iniciativas de esta naturaleza. Le siguen Francia e India (ambas con un 16%), por delante de Alemania (13%) y Reino Unido (8%).
- Respecto a subsectores, el petrolífero y gasista lidera la clasificación: un 20% de las empresas lleva casos de uso a escala, mientras que las vinculadas al suministro de agua se sitúan a la cola, con solo un 6%.
Aunque el sector está obteniendo resultados significativos con la automatización inteligente en comparación con otros, la aplicación a escala, la implantación de proyectos quick-winsy abordar la carencia de competencias digitales serán cuestiones fundamentales para que la automatización se generalice.
El informe subraya que el modelo tradicional de negocio de las empresas de energía y utilitiesse encuentra bajo presión por los cambios tecnológicos y el aumento de la competencia. Concluye, además, que la automatización y la IA serán clave para ayudar a estas empresas a hacer frente al cambio climático y la creciente demanda de energía limpia, barata y fiable.
Entre otras de las principales conclusiones del estudio figuran:
La automatización inteligente de procesos está generando importantes beneficios al sectorde energía y utilities. El informe señala que esta industria está obteniendo resultados importantes con la automatización en cuanto a mejora de las operaciones, generación de ingresos y relación el cliente con respecto a otros sectores. Por otra parte, la proporción de directivos del sector que considera que haconseguido beneficios gracias asus iniciativas de automatización inteligente es mayor que en otrossectores. Estas son algunas de áreas beneficiadas:
- El 40% afirma haber incrementado la calidad de las operaciones (el 30% para el conjunto de sectores).
- Un 45% afirma haber incrementado los clientes potenciales (leads) (el 27% para el conjunto de sectores).
- El 81% afirma que ha mejorado la experiencia del cliente gracias a mayor agilidad de respuesta (el 60% para el conjunto de sectores).
- El 78% afirma haber reducido del número de procesos relacionados con peticiones de información y compras (el 61% para el conjunto de sectores).
- Un 32% afirma haber incrementado de la productividad del personal (el 26% para el conjunto de sectores).
También desde la perspectiva de resultados, el 47% de los directivos de empresas de energía y utilitiesseñala que el ahorro de costes conseguido con la automatización inteligente está por encima de lo que esperaba. Lo mismo ocurre con la contribución a la generación de ingresos incrementales (top-line growth), que ha superado las expectativas del 45% de los directivos, y con el efecto en la satisfacción del cliente, cuyo desempeño estuvo por encima de lo previsto por un 48%.
Abhijeet Bhandare, Chief Automation Officeren GE Power, explica: “Aplicamos unos criterios o filtros muy definidos a la hora de acometer los proyectos o casos de uso de automatización. Tenemos cerca de 200 proyectos de automatización en cartera, de los que entre el 50 y el 60% será rechazado. Es importante centrar la atención en el 50% restante, ya que son los que proporcionarán el mejor rendimiento. Y debemos aplicar los criterios adecuados, ya sea en términos de valor, eficiencias, ahorro de costes o de coste de oportunidad. Las organizaciones deben prestar más atención a la calidad que a la cantidad de casos de uso”.
El 80% de las empresas del sector de energía y utilitiesno acomete proyectos quick-winspara funciones críticas.En funciones que son clave para la operativa, solo el 18% está implantando los llamados quick-wins, es decir, proyectos de menor complejidad en su ejecución y mayores resultados, como los que se aplican a realización de proyecciones, trading de energía, optimización de rentabilidad, interfaces de comportamiento con la red y gestión de reclamaciones. Sin embargo, algo más de un tercio de las organizaciones (38%) está centrando sus esfuerzos en proyectos de implantación más sencilla pero con menos potencial de beneficios.
Los desafíos empresariales y la falta de competencias frenan el despliegue de proyectos a escala. Si bien la adopción general de la inteligencia artificial ha avanzado en el sector —el 52% afirma haber implantado proyectos a escala, frente al 28% de hace dos años—, solo una minoría (15%) afirma haber puesto en marcha iniciativas de automatización inteligente a escala.
El estudio también aborda cuáles son las barreras que las empresas tendrán que sortear para lograr la implantación generalizada de la automatización inteligente. Aquí, los directivos destacan la falta de coordinación entre las diferentes unidades de negocio (37%), la ausencia de determinación o compromiso desde la dirección (35%) y la reticencia en sí a experimentar con tecnología que pueda sustituir a trabajadores humanos (34%).
Muchos directivos también apuntan que la carencia de competencias es otro de los problemas. La mayoría (55%) señala la falta de personal especializado en tecnologías de automatización. En esta línea, un 47% identifica como limitación los escasos esfuerzos dedicados a dotar a los empleados de las competencias necesarias (reskilling); un 42%, la dificultad de retener a los trabajadores con los conocimientos necesarios; y un 41%, la resistencia de los empleados a adquirir nuevas competencias.
Tal como comenta Philippe Vié, responsable a nivel mundial de Energía y Utilitiesde Capgemini, “el sector de la energía y utilities ya está apreciando los efectos de la automatización inteligente en la mejora de la eficiencia del negocio, la satisfacción del cliente y los ingresos; y los directivos apuestan cada vez más por incluir la automatización entre sus prioridades. Ahora, deben focalizarse en aquellos factores que posibilitan su implantación a escala, como la inversión en talento especializado, una coordinación más integrada entre las unidades de negocio y un mayor compromiso desde los órganos de gobierno. Habiendo probado ya los beneficios de la automatización inteligente, las empresas del sector deben ahora redoblar sus inversiones para conseguir la recompensa completa”.
Metodología de la investigación
En febrero de 2019, el Instituto de Investigación de Capgemini realizó una encuesta a 529 directivos de la alta y media dirección de empresas de energía y utilitiesdonde se está experimentando o implantando automatización inteligente. La encuesta se realizó en siete países (Estados Unidos, Alemania, India, Reino Unido, Francia, Países Bajos y Suecia) y abarcó empresas de cinco subsectores: compañías de electricidad, de petróleo y gas, de servicios energéticos, de suministro de agua y de compañías de electricidad y gas. Los resultados son después comparados con otro estudio conducido en 2018 sobre la automatización inteligente para el conjunto de sectores de actividad.
El informe Intelligent Automation in Energy and Utilities: The next digital wavepuede descargarse aquí.
Para más información sobre la automatización inteligente en los distintos sectores empresariales puede consultar el informe global de 2018, Reshaping the future: Unlocking automation’s untapped value.Para más información sobre las tendencias en el sector de la energía y utilitiespuede consultar el último Observatorio Mundial de los Mercados de la Energía de Capgemini elaborado en 2018.
Acerca deCapgemini
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[1]En el contexto del informe, la «automatización inteligente» se refiere a una forma de automatización mediante tecnologías de estándares/reglas y de inteligencia artificial. Las tecnologías basadas en reglas automatizan tareas repetitivas de gran volumen e imitan acciones humanas, como la ITPA (Automatización de Procesos de TI) y la RPA (Automatización Robótica de Procesos). La inteligencia artificial (IA) abarca una amplia gama de tecnologías de aprendizaje mediante datos que proporcionan altas capacidades de inteligencia, tales como reconocimiento de voz, generación de lenguaje natural, computación contextual, biometría, análisis de imágenes y vídeo, aprendizaje automático, chatbots y voicebots.
