A lo largo de los últimos 3 años, hemos defendido la idea de las plataformas de bajo código/sin código en organizaciones con y sin ánimo de lucro de los 5 continentes.
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Decenas de instituciones (varias de ellas incluidas en la lista Fortune 500) han empleado DecisionRules para automatizar sus procesos, acelerar su ciclo de desarrollo y su proceso de implantación, y reducir la carga que soportan sus programadores y/o especialistas en DevOps, tan demandados, ergo caros y difíciles de contratar.
En los segmentos de la banca, los seguros, la logística, el comercio electrónico, las ciudades inteligentes, la detección de fraudes, la salud, la aviación y algunos otros, hemos tenido la oportunidad de observar y considerar diversos procesos y la forma en que -un motor de reglas- el software de nicho puede desplegarse eficazmente.
Los motores de decisión de diversos tipos llevan décadas utilizándose en la comunidad del software. Lo que ha evolucionado de forma espectacular en la última década es su accesibilidad, escalabilidad y, por último pero no menos importante, su asequibilidad. Mientras que a finales de los 90 y principios de los 00, solía ser una clase de software condenado a residir únicamente en el paisaje arquitectónico de las instituciones más influyentes que impulsan cálculos esenciales, hoy en día una herramienta de este tipo está lista para servir a cada CIO, CFO, CRO, COO casi instantáneamente a una fracción del precio.
La IA es hoy en día una palabra de moda, pero es justo reconocer que, en una operación industrial media, sólo existe un número limitado de procesos sofisticados adecuados para la utilización de la IA, ya que esta tecnología está todavía en sus inicios. Por otra parte, un proceso de decisión «simple» basado en funciones booleanas, los conjuntos estándar, las tablas de verdad y los operadores están y estarán siempre presentes.
Mientras científicos, ingenieros visionarios y periodistas disfrutan hablando de IA en la primera cubierta de un crucero oceánico, la inmensa mayoría de los «cuellos blancos» luchan en la cubierta inferior y en la sala de máquinas con toneladas de procesos manuales y semi-manuales. Mientras la punta del iceberg sostiene la brillante bandera de la IA, el resto de los procesos bajo la superficie dependen y funcionan con polvorientos sistemas heredados de principios de los 80 y 90, en el mejor de los casos fuertemente apuntalados por el tan popular (y por razones justificadas) Excel.
Sin embargo, la brecha entre la imagen idealizada de la IA y las realidades prácticas del trabajo diario subraya la urgente necesidad de realizar esfuerzos de modernización integrales. Más allá de la mera adopción de tecnologías de vanguardia, las organizaciones deben comprometerse a revisar y racionalizar sus sistemas heredados, garantizando que todos los aspectos de sus operaciones estén equipados para prosperar en la era digital.
Como ingenieros y entusiastas del software con visión de futuro, estamos entusiasmados con los avances de los últimos años y meses en el campo de la IA. Sin embargo, debemos reconocer que existen muchas oportunidades en el ámbito de las tecnologías desarrolladas hace décadas.
Tras haber sido testigos de la implantación de nuevos procesos de toma de decisiones en organizaciones de diversos sectores, hemos elaborado un conjunto de factores clave que todo analista debería ser capaz de observar. A partir de estas observaciones se puede establecer un nuevo proceso de toma de decisiones, apoyado por cualquier tipo de motor de reglas:
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A medida que aumentan la cantidad y la complejidad de las reglas de decisión y los conjuntos de reglas, también lo hace el reto para los encargados de describir y mantener eficazmente los procesos empresariales. Sin la automatización adecuada de la lógica diaria de las reglas, estos procesos se vuelven vulnerables y susceptibles a errores. En el mejor de los casos, esto puede dar lugar a retrasos cuando incluso un cambio menor se convierte en una pesadilla.
En el dinámico entorno actual, son innumerables las razones que impulsan la necesidad de cambiar la estrategia de una regla. Pueden derivarse de cambios en la política empresarial, modificaciones de precios y descuentos, planes de reembolso o cambios normativos impuestos por los órganos de gobierno. Independientemente del origen, cada obstáculo que se encuentra durante los cambios de las reglas empresariales afecta la agilidad de tu empresa.
Cada cambio en la lógica empresarial puede afectar a tu empresa. Por lo tanto, tales modificaciones deben aplicarse cuidadosamente bajo control. Además, ciertos segmentos que se rigen por normativas del sistema exigen pruebas de que cada decisión está conforme. El motor de reglas de DecisionRules permite representar cada regla de forma fácilmente comprensible y puede resultar muy valioso en este campo.
A medida que tu empresa crece, también lo hacen el número de reglas específicas, a menudo dispersas entre departamentos y múltiples ubicaciones de almacenamiento. Esta fragmentación provoca incoherencias en la lógica de las reglas, lo que hace casi imposible la gestión de cambios. Al centralizar las reglas, las actualizaciones y modificaciones resultan más sencillas, lo que mejora la eficacia y el cumplimiento de las reglas. Este enfoque racionalizado simplifica la integración con otros sistemas, mejorando la eficacia y la agilidad.
En el mundo tecnológico actual, muchas organizaciones se enfrentan a la escasez de profesionales de TI. Imagina este escenario (masivamente condensado): cada vez que necesitas alterar la lógica de negocio, debes especificar los requisitos, enviarlos a tu equipo de TI para su implementación/despliegue, y luego revisar los resultados (a menudo más de una vez). Un proceso así lleva mucho tiempo a ambas partes y no hace más que entorpecer el ritmo operativo de tu empresa. Sin embargo, con las soluciones de bajo código, incluso un gestor o analista no especializado en tecnología puede implementar cambios en la lógica empresarial. Este enfoque práctico permite responder con mayor rapidez a los cambios del mercado, lo que proporciona a tu organización una ventaja competitiva.
Nuestro reciente estudio de caso demuestra lo que todo el mundo sospechaba, pero que, por numerosas razones, la mayoría de los responsables de la toma de decisiones decidieron pasar por alto. Seleccionamos una de nuestras principales implantaciones para evaluar la eficiencia del ciclo de vida de desarrollo de software cuando se realiza puramente mediante «trabajo manual» frente a la utilización de un sistema de motor de reglas.
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Recientemente, uno de nuestros clientes más importantes quiso digitalizar sus procesos de toma de decisiones implantando el software de DecisionRules para una automatización total de la lógica de decisión. La lista de especificación de reglas proporcionada comprende más de 300 conjuntos de reglas, que contienen aproximadamente 3000 reglas individuales de complejidad variable. Hemos aprovechado nuestros datos fidedignos para examinar (solamente) uno de unos pocos aspectos beneficiosos (costes) resolviendo la misma tarea con dos enfoques diferentes.
Utilizando la plataforma de código reducido DecisionRules.io, el proceso consistió en definir e implantar reglas, seguidas de pruebas exhaustivas y reuniones periódicas de validación con el cliente. Este exhaustivo esfuerzo duró aproximadamente 200 días, de los cuales 110 se dedicaron a la definición y aplicación de reglas y el resto a las pruebas. Teniendo en cuenta una tasa de cambio de reglas anual estimada del 20%, el coste total a lo largo de un periodo de 5 años, incluida la implantación, la gestión del cambio y la concesión de licencias con apoyo adicional, ascendió a 270,000 USD, considerando la tarifa diaria de un consultor senior en Europa como referencia.
En nuestro análisis de una muestra representativa, hemos detectado diferencias notables en el esfuerzo necesario para implantar conjuntos de reglas idénticos, ya sean de codificación fija o de codificación reducida a través de nuestra plataforma de motor de reglas. En concreto, el esfuerzo de implementación de los conjuntos de reglas codificadas fue aproximadamente ⅓ mayor que el de los ejecutados a través de nuestra plataforma de motor de reglas.
Este hallazgo subraya las ventajas específicas de emplear una plataforma de motor de reglas para la implementación de reglas, que no solo mejora la eficiencia, sino que también optimiza la asignación de recursos. La utilización de este tipo de plataformas puede suponer un importante ahorro de tiempo y costes para las empresas que deseen racionalizar sus procesos de aplicación de reglas.
Por tanto, si la empresa hubiera optado por codificar las reglas en sus respectivos sistemas, el plazo de implantación se habría prolongado entre un 30% y un 50%. Esta prolongación del plazo retrasa no solo la implantación de reglas empresariales críticas, sino que también genera costes adicionales asociados a la prolongación de los ciclos de desarrollo. Además, las modificaciones de reglas codificadas requieren una estrecha colaboración entre el gestor de reglas empresariales y el departamento informático, lo que añade una capa adicional de complejidad al proceso de gestión de cambios.
Considerando las mismas tarifas anteriores, junto con los gastos generales de gestión del cambio y un plazo de 5 años, el coste total aumentaría a entre 450,000 y 510,000 USD.
La era de las llamadas transformaciones digitales, seguida de un periodo de desconcierto enmarcado en la lacónica pregunta «¿Por qué fracasan las transformaciones digitales?», deja tras de sí un enorme número de instituciones con la incómoda tarea de racionalizar sistemáticamente sus procesos y su arquitectura informática, a menudo muy complejos. La transposición de procesos manuales intensivos a formato digital a través de un motor de reglas es sin duda un esfuerzo (por parcial que sea) digno de consideración en este contexto. Las dos últimas décadas de trabajo en el ámbito del desarrollo de software, la integración de software y/o la reingeniería de procesos nos llevan a creer que hay mucho terreno abonado para quienes deseen utilizar conceptos bien probados para hacer que los procesos de toma de decisiones estándar dentro de sus organizaciones sean rápidos, puntuales y rentables.
Co-authors: Erik Lehocký, Vaclav Kandrnal and Ladislav Rubáček
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