Al principio de la década de 2010, mi fascinación por la automatización comenzó con un objetivo simple: hacer que las aplicaciones hablaran entre sí. La explosión de APIs abría un universo de posibilidades, el simple hecho de conectar dos servicios sin escribir un script PHP que corriera con un cron job se sentía como magia negra, pero orquestarlas requería código, tiempo y mantenimiento.

Fue cuando descubrí Zapier y, de repente, podía hacer que una nueva fila en un Google Sheet creara una tarea en Trello. Era simple, era limitado, pero funcionaba. Me sentía como un hechicero digital (ahí fue dónde se empezó a gestar mi actual nickname), automatizando tareas pequeñas que sumadas, me ahorraban un par de horas de trabajo a la semana. El problema, como siempre, llegó cuando quise hacer más (qué le vamos a hacer, soy aspiracionista).

A medida que la necesidad de crear aplicaciones más robustas y las demandas del trabajo diario aumentaban drásticamente, no así el presupuesto (en aquel entonces no tenía un equipo de desarrollo), me llevó a explorar el mundo del “Low-Code”. Así di con Mendix, una plataforma increíblemente poderosa. Vi las demos, imaginé las posibilidades y sentí que había encontrado el Santo Grial. La desilusión fue (me ahorro el adjetivo) cuando vi la tabla de precios. Estaba y sigue estando completamente fuera del alcance de cualquier PyME en México. Hablamos de no pocos dólares al mes, una cifra que solo los grandes corporativos pueden justificar.

El intento más reciente y personal, un par de años atrás, fue más modesto. Quería crear una app sencilla para que mi señora administrara las tandas con sus amigas. Para quien no conozca el término, una tanda es un sistema de ahorro colectivo informal y muy popular en México. Un grupo de personas aporta una cantidad fija de dinero cada cierto tiempo y, en cada ronda, uno de los miembros recibe el total acumulado. Es un modelo de autofinanciamiento basado en la confianza.

Mi objetivo era crear una app móvil simple para gestionar los pagos y turnos. Google AppSheet lucía prometedora, hasta que choqué nuevamente con la realidad, para usar las funciones de seguridad esenciales y evitar que cualquiera pudiera ver los datos, necesitaba una cuenta de Google Workspace y no precisamente la más económica. No sé porque siempre olvido los dichos de Eliyahu M. Goldratt “La Meta” de cualquier negocio es hacer dinero, supongo que estoy llevando eso de hacer más con menos al extremo. Una vez más, la promesa inicial de la Automatización de Procesos Robóticos (RPA) y del “no-code”, facultar a los usuarios para construir flujos de trabajo sin ser desarrolladores, se desvanecía detrás de un paywall diseñado para empresas, no para personas o pequeños negocios.

Inteligencia Artificial + RPA = Automatización Inteligente

En resumen, la historia de la automatización ha sido una de promesas rotas para los equipos pequeños. La Automatización Robótica de Procesos (RPA), en su forma tradicional, consiste en “bots” de software que imitan acciones humanas para ejecutar tareas digitales repetitivas y basadas en reglas, como copiar datos de un PDF a un sistema contable. Es útil, pero rígido, probablemente el ejemplo más notable de su uso es el Web Scrapping popularizado por herramientas como Selenium, que nos permite utilzar pequeños scripts de Pyhton para rellenar formularios en línea, por ejemplo. Sin embargo, no puede interpretar un correo con un tono ambiguo ni procesar una factura con un formato inesperado. Aquí es donde la Inteligencia Artificial (IA) entra en escena. Al combinar la IA (específicamente el Machine Learning y el Procesamiento de Lenguaje Natural) con la RPA, creamos lo que se conoce como Automatización Inteligente (IA).

Los bots ya no solo siguen instrucciones ni se limitan a conectar un disparador (trigger) con una acción, ahora pueden “entender” datos no estructurados, ya no solo moverlos, ahora pueden interpretarlos, enriquecerlos, aprender de la nueva información, generar nuevo contenido y tomar decisiones complejas. Esta sinergia IA + RPA es lo que finalmente está nivelando el campo de juego.

Esta combinación transforma un simple flujo de RPA en un agente de software que emula la inteligencia humana. Podemos analizar el sentimiento de un correo, categorizar tickets de soporte, resumir documentos o incluso redactar borradores de respuesta, todo de forma automática y como un paso más dentro de un flujo de trabajo (workflow) visual.

La verdadera revolución no está en las grandes plataformas empresariales, sino en una nueva generación de herramientas de Low-Code y No-Code como Make y n8n. Estas plataformas no solo son asequibles (n8n puede incluso ser auto-hospedado en un VPS de 5 dólares), sino que están diseñadas para integrarse de forma nativa con modelos de IA como los de OpenAI, Anthropic o Gemini. De repente, la promesa de automatizar procesos complejos ya no requiere de una chequera corporativa, sino de un prompt bien pensado.

⚠️ Una Advertencia Necesaria: No caigas en el error de pensar que estas herramientas son la panacea. La IA no adivina tus procesos de negocio. Un flujo de automatización mal diseñado, incluso con la mejor IA, solo te ayudará a cometer errores más rápido. El principio de "basura entra, basura sale" (garbage in, garbage out) es más vigente que nunca. La clave del éxito radica en entender profundamente el proceso que quieres automatizar antes de arrastrar el primer módulo/nodo en tu lienzo.

Referencias