¿Te has preguntado cómo las tendencias de automatización cambiarán la forma en que tu empresa trabaja en 2025 y más allá?

Tendencias de automatización Están pasando de pilotos brillantes a un impacto operativo real. Este año y los próximos, el valor se refleja en la gestión de flujos de trabajo de TI, la gestión de cadenas de suministro, la atención al cliente y la operación de fábricas.

Se esperan plataformas conectadas que combinen IA, RPA, BPM y API para reducir las transferencias manuales y mejorar la visibilidad. Las señales del mercado muestran que las empresas y organizaciones están formalizando la gobernanza, la presupuestación y los controles para escalar responsablemente.

Esta guía es práctica, no una promesa. Utilice pilotos, mida los resultados y adáptese rápidamente. Le presentamos herramientas, soluciones de automatización y ejemplos de empresas de manufactura y plataformas empresariales para que pueda elegir dos o tres iniciativas para su próximo trimestre.

Introducción: por qué la próxima ola de tendencias de automatización es importante para su negocio

En 2025, el trabajo práctico de IA se centra en la ejecución confiable y el valor comercial claro en lugar de demostraciones llamativas.

Contexto para 2025 y más allá: Estás pasando de experimentos a operaciones reales donde los sistemas y las personas coordinan el trabajo con rutas de escalamiento claras. Las iniciativas inteligentes ahora combinan modelos generativos con la ejecución de estilo RPA/BPM para que las herramientas puedan actuar, no solo sugerir.

¿Qué es diferente ahora?

Piense en la automatización del ecosistema: un modelo operativo conecta plataformas, API y equipos para escalar de forma segura en lugar de depender de scripts improvisados. Disfrute de una supervisión y una gestión de modelos más rigurosas, con revisión humana donde la seguridad o el cumplimiento normativo sean cruciales.

Donde aparece el valor

Los verdaderos beneficios provienen de una selección disciplinada de procesos. Utilice la minería de tareas y procesos para lograr un trabajo estable y basado en reglas que reduzca la repetición de tareas y las excepciones.

• ÉL: clasificación de tickets más rápida y menos tareas rutinarias.
• Cadena de suministro: Captura automatizada de pedidos y manejo de excepciones.
• Servicio: Orientación del agente y desviación de solicitudes simples.
• Fábrica: cobots, visión y mantenimiento asistido por AR que aumentan el tiempo de actividad.

Cómo utilizar esta lista

Considere estas ideas como una guía, no como un plan universal. Empiece poco a poco: defina un modelo de negocio, métricas de referencia, un piloto con plazos definidos y una clara restricción de aprobación o rechazo.

Proteger datos Con estándares de entrada, gestión puntual y monitoreo de resultados. Mida los resultados, recopile la opinión de los usuarios y adáptese para que sus organizaciones puedan generar confianza antes de escalar a más sistemas.

Las tendencias de automatización que están transformando el año 2025

En 2025, un puñado de temas claros determinarán la forma en que se vinculan las personas, el software y los sistemas físicos.

Utilice esta breve guía para analizar áreas prioritarias y elegir pilotos prácticos.

• Orquestación del ecosistema: Conectar procesos interdepartamentales para reducir la dependencia de scripts personalizados.
• La IA agente en la práctica: Los sistemas actúan bajo políticas y supervisión humana, no sin barandillas.
• Gobernanza y seguridad: Las aprobaciones, los registros de auditoría y el seguimiento se convierten en estándares para las organizaciones.
• Optimización proactiva: Combine la inteligencia de procesos con soluciones específicas en lugar de implementaciones amplias.
• Estrategias de plataforma única: reducir la sobrecarga de integración y mejorar la visibilidad entre empresas.

Estos temas le ayudarán a elegir qué sistemas y herramientas priorizar este año y en los próximos. Busque proyectos piloto que demuestren un impacto empresarial medible, protejan los datos y mantengan a las personas al mando.

La automatización inteligente y la IA agente pasan de los pilotos a la producción

Las implementaciones prácticas ahora combinan modelos de lenguaje con capas de ejecución para que el trabajo se complete, no solo se describa.

Combine la IA con RPA/BPM para ejecutar tareas, no solo generar contenido

Combine modelos generativos con RPA y BPM De esta manera, sus soluciones recuperan contexto, toman acciones y cierran tareas de principio a fin.

Utilice modelos de lenguaje para la clasificación y el resumen, y permita que los bots y las API realicen tareas deterministas. Comience con candidatos a procesos estables y de alto volumen.

Operar con un modelo empresarial: roles, barreras y capas de orquestación

Defina roles para los propietarios de productos, el equipo de riesgo y el de ingeniería. Cree una capa de orquestación que coordine los pasos entre los sistemas y registre la propiedad cuando se produzcan excepciones.

Documentar modelos, fuentes de datos y alternativas para que los auditores y las partes interesadas puedan rastrear los resultados.

Mantenga a las personas informadas: autonomía moderada por la seguridad y la confianza

Aplique acceso con privilegios mínimos, flujos de trabajo de aprobación y monitoreo continuo. Mantenga a los expertos listos para intervenir cuando los umbrales de confianza o las verificaciones de políticas fallen.

• Realice pruebas de forma precisa, capture el rendimiento y refine las indicaciones y las barreras de seguridad.
• Tratar la inteligencia artificial como una capa de asistencia dentro de la gestión en lugar de un reemplazo.
• Mantenga claros los manuales de gestión de cambios y de incidentes para proteger los procesos sensibles.

El desarrollo low-code, no-code y ciudadano acelera la adopción

Se puede reducir el tiempo necesario para obtener valor permitiendo que personas no desarrolladores creen flujos de trabajo rutinarios, siempre que la gobernanza mantenga el ritmo.

Proporcionar a los equipos empresariales formas prácticas de resolver cuellos de botella comunes. Utilice el desarrollo de bajo código para que RR. HH., marketing y finanzas puedan mapear formularios, enrutar aprobaciones y aprovisionar unidades compartidas sin largas esperas para los equipos de software.

Reducir los cuellos de botella de TI manteniendo la supervisión y los estándares

Establezca un centro de excelencia para publicar patrones, componentes reutilizables y reglas de control de cambios. Exija revisiones para integraciones que afecten a datos de clientes o sistemas sensibles.

Ejemplos reales: automatizaciones de Google Workspace y flujos de trabajo departamentales

En Google Workspace puedes automatizar la generación de documentos, acceder a revisiones e impulsar el aprovisionamiento con conectores prediseñados.

• Proporcionar plantillas, horarios de oficina y capacitación para que la calidad mejore y los tickets disminuyan.
• Realice un seguimiento del impacto midiendo el tiempo ahorrado, la reducción de errores y la satisfacción del usuario.
• Utilice bibliotecas de indicaciones y convenciones de nomenclatura para que los pasos del lenguaje sean consistentes y auditables.

Escala lentamente: Vincule a los desarrolladores ciudadanos con los administradores de TI y publique registros de API. Esto mantiene la seguridad de sus organizaciones y, al mismo tiempo, impulsa la productividad en toda la empresa a medida que la adopción crece con esta tendencia.

RPA evoluciona con inteligencia de procesos y orquestación

La inteligencia de procesos es la brújula que le ayuda a elegir dónde aplicar bots y orquestación para lograr un impacto comercial real. Utilice herramientas de minería para descubrir variantes, volúmenes y cuellos de botella antes de crear soluciones.

Utilice la minería de tareas y procesos para identificar procesos estables y con alto retorno de la inversión

Comience por extraer los registros de eventos y la actividad del escritorio para que puedas ver qué rutas de proceso son comunes y cuáles generan trabajo adicional.

Priorice los segmentos estables con un alto nivel de reglas, con bajas tasas de excepciones y datos depurados. Pruebe una porción pequeña, mida el tiempo de ciclo y las tasas de error, y luego amplíe a los pasos adyacentes.

Desde bots puntuales hasta flujos de extremo a extremo con BPM y API

Reemplace el raspado de pantalla frágil con pasos basados en API cuando sea posible para mejorar la confiabilidad y reducir el mantenimiento.

Utilice BPM para coordinar las transferencias entre humanos, bots y servicios para que la administración tenga visibilidad completa del ciclo de vida del proceso.

• Realice un seguimiento de métricas de eficiencia como el tiempo de ciclo, el tiempo de contacto y las tasas de error para validar las decisiones de ampliación.
• Incorpore lógica de reintento e idempotencia en los bots para reducir el esfuerzo operativo y las fallas transitorias.
• Versione sus artefactos de software y mantenga actualizados los manuales de ejecución para un control de cambios y reversiones más rápidos.

Incluya un presupuesto para la optimización continua a medida que evolucionan los procesos. Comparta los patrones de éxito con sus organizaciones para evitar la duplicación de tareas y acelerar la adopción.

Plataformas nativas de la nube y automatización de ecosistemas

Las plataformas centralizadas brindan a sus equipos un lugar para vincular personas, datos y servicios sin necesidad de unir herramientas puntuales frágiles.

Por qué esto es importante: Muchas empresas quieren un centro cohesivo que combine orquestación, IA y API para que los flujos de trabajo se ejecuten desde un único plano de control.

Enfoques de plataforma única: conectar personas, sistemas y datos

Una única plataforma reduce la desconexión de la integración al centralizar la identidad, el registro y las políticas. Esto reduce el mantenimiento y acelera los cambios.

Pasos prácticos: Comience por migrar los procesos más problemáticos, estandarice los conectores para ERP, CRM e ITSM y publique un catálogo de autoservicio para que los equipos puedan reutilizar los flujos de trabajo aprobados.

Las API como ciudadanos de primera clase para la escala y la resiliencia

Trate las API como productos: catalogúelas, protéjalas y úselas para reemplazar automatizaciones de UI frágiles cuando sea posible.

“Reemplace el raspado de pantalla con pasos basados en API para mejorar la confiabilidad y reducir el mantenimiento”.

Fuerzas de trabajo digitales híbridas en las instalaciones locales y en la nube

Ejecute una fuerza de trabajo híbrida para satisfacer las necesidades de latencia, cumplimiento y disponibilidad en todos los entornos.

• Alinee las barreras de seguridad con los controles presupuestarios y la retención de datos para evitar costos descontrolados.
• Utilice rutas de promoción de desarrollo/prueba/producción y pruebas automatizadas para reducir el riesgo de lanzamiento.
• Supervise el estado de la plataforma, las colas de trabajos y los SLA y ajuste la capacidad ante picos de demanda.

Consejo de gobernanza: Involucre la seguridad y el cumplimiento normativo desde el principio y organice su transformación gradualmente. Esto ayuda a sus organizaciones a adoptar nuevas tecnologías de forma segura y mantiene las operaciones predecibles.

Fundación de datos: IDP, integración inteligente de datos y conocimiento en tiempo real

Convierta documentos en papel y archivos PDF en registros limpios y consultables que potencian las operaciones en tiempo real.

IDP (procesamiento inteligente de documentos) Convierte archivos no estructurados, semiestructurados y estructurados en datos listos para usar en la máquina para que sus procesos puedan ejecutarse con menos trabajo manual.

Convierta documentos no estructurados en datos listos para usar en máquinas

Comience por analizar facturas, órdenes de compra, reclamaciones y contratos para que los sistemas posteriores puedan validar, enriquecer y registrar entradas de manera confiable.

• Modelos de trenes con muestras representativas y agregar revisión humana para campos de baja confianza para mejorar el aprendizaje a lo largo del tiempo.
• Normalizar los datos a través de un modelo canónico para que múltiples sistemas consuman estructuras consistentes.
• Realice controles de calidad en la ingesta (validación del esquema, deduplicación e integridad referencial) para mantener los procesos estables.

Romper los silos de datos para impulsar la optimización proactiva

Implemente la integración de transmisión para eventos que requieren una acción inmediata, como alertas de fraude o umbrales de inventario.

“Extraiga automáticamente los artículos de las facturas, compárelos con las órdenes de compra y luego envíe las excepciones a los equipos de AP con contexto completo”.

Cuantifique los beneficios mediante el seguimiento de la reducción de contacto, las tasas de excepción y los días de pago pendientes. Elija software compatible con modelos versionados, cambios auditables y acceso basado en roles. Para conocer el contexto del mercado, consulte Informe del mercado de desplazados internos.

Participación humana, gobernanza y seguridad desde el diseño

Antes de escalar, construya barreras claras para que las personas, los modelos y las herramientas operen bajo reglas compartidas.

El diseño responsable reduce el riesgo y permite que sus equipos avancen más rápido. Comience con un modelo operativo que aclare quién es el dueño de las decisiones, quién revisa los cambios y cómo se intensifican los incidentes.

Plataformas de gobernanza de IA para reducir incidentes éticos y de cumplimiento

Gartner prevé que las plataformas de gobernanza podrían reducir los incidentes éticos relacionados con la IA hasta en un 40% para 2028, en comparación con la ausencia de gobernanza. Utilice una plataforma para registrar modelos, realizar un seguimiento de versiones y registrar aprobaciones.

• Establecer una junta de gobernanza de IA supervisar las políticas y excepciones con una clara rendición de cuentas.
• Implementar registros de modelos y flujos de trabajo de aprobación para que los cambios en la lógica de decisión sean revisables.
• Hacer cumplir los estándares de datos en la fuente para evitar retrabajos posteriores y sorpresas en procesos automatizados.

Controles de riesgo: calidad de los datos, seguimiento y procedimientos de respaldo

Monitorea el rendimiento, las desviaciones y los sesgos, y establece umbrales que activen la revisión humana. Define medidas de respaldo para que los sistemas se pausen, escalen o vuelvan a reglas seguras cuando se produzcan picos de anomalías.

• Documente los entornos, el acceso y el cifrado para satisfacer a los auditores y cerrar brechas de seguridad.
• Capacitar a los equipos sobre prácticas seguras y rápidas y sobre el intercambio seguro de datos para reducir fugas accidentales.
• Proporcionar transparencia para el usuario para que las personas sepan cuándo una máquina ayudó y cómo apelar.

Alinearse con las obligaciones ESG, de privacidad y de la industria

Mapee las obligaciones en las leyes de privacidad, los informes ESG y las reglas específicas de la industria para que los diseños reflejen las limitaciones del mundo real.

“Considere la gobernanza como un facilitador: aprobaciones más rápidas y medidas de seguridad más claras ayudan a las organizaciones a avanzar con confianza”.

De las plantas de producción a las líneas de producción de alimentos: cobots, certificaciones y seguridad

Los robots colaborativos ahora combinan una mejor detección y un control más suave para trabajar en estrecha colaboración con el personal en espacios reducidos. Úsalos para reducir la tensión repetitiva y orientar al personal hacia la inspección y la gestión de excepciones. Prioriza la seguridad, la higiene y la documentación clara antes de escalar.

Colaboración humano-cobot: sensores más seguros, mejor ergonomía, mayor satisfacción

Comience con una evaluación de riesgos Que establece velocidades, fuerzas y zonas protegidas para que la máquina complemente el esfuerzo humano. Mejore la ergonomía asignando cargas pesadas o incómodas a los cobots mientras las personas se concentran en tareas de juicio.

Cobots de grado alimentario: certificaciones NSF y clasificaciones IP para entornos higiénicos

En las zonas de lavado, elija modelos con certificación NSF y alta clasificación IP para resistir los agentes de limpieza y el agua. Estandarice las herramientas de extremo de brazo que sean fáciles de desinfectar e incluya los pasos de limpieza en su registro de auditoría.

Ejemplos de proveedores y pasos prácticos

Por ejemplo, Doosan ofrece brazos con certificación NSF Food Zone con IP66, la serie S de Techman (segundo trimestre de 2025) cuenta con certificación NSF Splash Zone e IP65, y las variantes CRX de FANUC utilizan grasa de grado alimentario con IP67. Utilice estos modelos cuando la higiene sea crucial.

• Células de instrumentos para capturar paradas, cuasi accidentes y rendimiento para que los equipos puedan ajustar la programación y la protección.
• Mantener archivos técnicos, instrucciones de usuario y registros de cambios para simplificar el cumplimiento de las normas en evolución.
• Capacite a los operadores sobre modos seguros, bloqueo/etiquetado y recuperación de emergencia antes de las operaciones en vivo.

Esté atento al nuevo Reglamento Europeo de Maquinaria (UE 2023/1230); endurece los requisitos de seguridad, ciberseguridad y documentación a partir de 2027.

Pilotar una sola estación de trabajoValidar los tiempos de ciclo y las métricas de seguridad, y luego replicar con las lecciones aprendidas. Mantener a los equipos involucrados para que las herramientas impulsen la moral, no el riesgo.

Visión con IA, compatibilidad con RA y flujos de trabajo de producción flexibles

Las modernas herramientas de visualización y visualización combinan el control de calidad y la capacitación en el trabajo en un solo circuito. Utilice pantallas de visión y cascos para que sus líneas detecten los defectos antes y sus equipos aprendan más rápido.

Visión artificial para el control de calidad en tiempo real y la reducción de residuos

Implementar sistemas basados en cámaras Inspeccionar soldaduras, sellos, etiquetas y embalajes en tiempo real. Esto reduce fugas y costosas repeticiones de trabajos.

Entrene modelos ligeros con conjuntos de datos más pequeños para poder empezar sin un desarrollo intensivo de datos. Utilice el aprendizaje automático para detectar defectos sutiles y rastrear las desviaciones entre turnos y proveedores.

• Integre señales de control de calidad en flujos de trabajo que detienen automáticamente una estación o envían piezas al reprocesamiento para mejorar la eficiencia.
• Conecte los resultados de la visión a los paneles de control de SPC y a los paneles de control para ciclos de mejora continua.
• Valide la iluminación, la ubicación de la cámara y el campo de visión de manera temprana para eliminar falsos positivos y negativos.

Mantenimiento guiado por AR y capacitación más rápida para equipos de primera línea

Equipe a los técnicos con RA para visualizar los pasos, las especificaciones de torque y la ubicación de las piezas. Esto aumenta las tasas de reparación a la primera y la productividad general.

Construir un canal de desarrollo de contenido Para que los procedimientos de AR se implementen de forma uniforme en todos los equipos, se debe comenzar con los defectos de alto costo y las tareas frecuentes para mostrar un impacto rápido.

• Capacitar a los operadores sobre el manejo de excepciones y cómo anular o anotar casos inciertos.
• Configuraciones de cámara de plantilla y flujos de procedimientos para que pueda escalar en estaciones similares.
• Vincule los resultados con sus sistemas y almacenes de datos para que los propietarios de procesos puedan actuar en función de los conocimientos.

Frentes emergentes: humanoides e IA encarnada en operaciones

Los robots humanoides y la IA encarnada están pasando de las demostraciones de laboratorio a proyectos piloto en fábricas y almacenes cuidadosamente diseñados. Para 2025, es posible que veamos unidades tempranas como el Tesla Optimus o las plataformas de Figure en escenarios de fabricación limitados. Estas máquinas combinan percepción, control y modelos integrados para facilitar el trabajo físico sin supervisión.

Casos de uso tempranos: apoyo logístico y tareas de montaje repetitivas

Centrarse en un trabajo sencillo y repetible. Comience con el manejo de contenedores, la alimentación de línea y la sujeción básica. Combine humanoides con transportadores y accesorios para reducir la ingeniería personalizada y acelerar la implementación.

Pilotar responsablemente: preparación del entorno, supervisión y puertas de retorno de la inversión

Evalúe la calidad del suelo, la iluminación, los obstáculos y los perímetros de seguridad antes de realizar la prueba. Considere los pilotos como experimentos: defina el alcance, las métricas de éxito y los criterios de salida claros.

• Planifique el costo total (integración, carga, supervisión y mantenimiento), no solo el precio unitario.
• Utilice modelos con capacidad de actualización remota con telemetría y mecanismos de seguridad para facilitar la gestión y la recuperación.
• Capture ejemplos de aprendizaje sobre el tiempo de ciclo, la recuperación de fallas y la aceptación del operador antes de escalar.
• Mantenga la supervisión humana y los procedimientos de emergencia; no confíe en la autonomía total en entornos de tráfico mixto.

Regla práctica: Realice un piloto estrecho, mida los resultados y solo amplíe su estrategia cuando la seguridad, el costo y el rendimiento cumplan con sus objetivos de ROI.

Conclusión

Elija uno o dos pilotos específicos que coincidan con las necesidades de su negocio y su perfil de riesgo. Empiece con poco para poder medir los logros en tiempo, costo y productividad sin excederse. Defina métricas de éxito claras y plazos cortos.

A medida que aprende, reúna la combinación adecuada de plataformas, software y herramientas y nombre a los propietarios de cada proceso. Invierta en bases de datos y gobernanza para que los sistemas se comporten de manera predecible y sigan siendo auditables a medida que escala.

Equilibre la ambición con las realidades de costos y personal. Siga los cambios del mercado, como las tendencias de 2025 en IA de agencia y la orquestación de ecosistemas, para que su hoja de ruta se mantenga actualizada a lo largo de los años.

Realizar pruebas responsables, medir resultados, capacitar a los equipos y adaptarse. Así es como las empresas convierten sus ideas en beneficios duraderos sin buscar soluciones de automatización universales.