Hoy en día, la automatización de los procesos es un factor clave para mejorar la eficacia y la precisión del cálculo de incentivos en las empresas. Sin embargo, el grado en que puede aplicarse depende en gran medida de la madurez de los datos y de los flujos de información disponibles. Cuanto más fiables sean los datos y mejor estructurados estén, mayores son las posibilidades de desarrollar una automatización completa, lo cual no solo permite ahorrar cantidades significativas de tiempo, sino también reducir drásticamente los errores humanos. Por el contrario, cuando determinados datos se siguen gestionando manualmente o presentan riesgos de calidad, resulta esencial prever la intervención manual para garantizar la flexibilidad y la posibilidad de corregir errores.
En este artículo, exploraremos las distintas opciones de automatización disponibles, que van desde la automatización total a través de las API, hasta procesos híbridos en los que el elemento humano conserva un papel esencial en la validación y corrección de datos.
La automatización completa de la extracción de datos: el papel clave de las API
La automatización completa de los flujos de datos es un ideal al que aspiran muchas empresas, sobre todo cuando gestionan grandes volúmenes de información procedente de múltiples fuentes. Gracias a las API (Interfaces de Programación de Aplicaciones), ahora es posible recopilar de forma automática y en tiempo real los datos necesarios para calcular los incentivos, directamente desde los sistemas de información de los clientes.
Las API se han democratizado y ahora son cada vez más fáciles de configurar. Permiten conectar diferentes plataformas y extraer datos con la frecuencia deseada. Una vez extraídos los datos, la automatización puede ir aún más lejos integrando el cálculo de incentivos, la verificación de datos y la generación de los informes individuales y colectivos necesarios para los procesos de gestión de la remuneración variable.
Las ventajas de la automatización total son numerosas:
- Importante ahorro de tiempo: la automatización reduce el tiempo dedicado a labores repetitivas como la recopilación y consolidación de datos, liberando tiempo para tareas de mayor valor añadido.
- Reducción de errores: al automatizar el proceso de principio a fin, el riesgo de error humano se reduce drásticamente, sobre todo en etapas complejas como el cálculo de incentivos o la generación de informes.
- Trazabilidad y auditabilidad: la automatización permite centralizar y almacenar los datos, lo que garantiza una mejor trazabilidad y facilita las auditorías.
No obstante, este enfoque requiere que los datos de origen sean de alta calidad, estén bien organizados y resulten fiables. De otro modo, los errores en los datos repercutirán en todo el proceso, haciendo que el sistema sea incorrecto o inoperante.
Automatización híbrida: dejar lugar a la intervención humana
Aunque la automatización total es idónea en un entorno de datos fiables, no siempre es posible o deseable. De hecho, en determinados casos es necesario dejar cierto margen de maniobra a los equipos encargados de calcular los incentivos, sobre todo cuando los datos no siempre están actualizados o precisan de validación humana.
Hay varios escenarios posibles que justifican este enfoque híbrido:
La corrección manual de los datos de entrada
Algunos clientes desean poder corregir total o parcialmente los datos antes de que se calculen los incentivos, sin tener que sincronizar estos cambios en sus sistemas de información. Esto puede ocurrir cuando la actualización de los sistemas de información es engorrosa o cuando la información debe ajustarse rápidamente por razones operativas.
Existen soluciones técnicas para cumplir este requisito, como por ejemplo:
- Interfaces o flujos de trabajo específicamente dedicados: estas herramientas permiten a los administradores de cálculos o a los equipos operativos modificar o validar determinados datos antes del cálculo.
- Utilización de archivos planos: en lugar de utilizar API para la automatización, algunos sistemas optan por archivos planos (CSV, Excel, etc.) que pueden importarse en la solución de cálculo. Esto proporciona cierta flexibilidad, ya que los archivos pueden ser modificados por el administrador sin necesidad de una actualización completa de los sistemas de información.
Las correcciones a posteriori
En algunas situaciones, es necesario volver atrás y corregir cálculos de incentivos pasados. Esto puede ocurrir cuando se detecta a posteriori un error de datos o cuando es necesario realizar un ajuste para reflejar nueva información.
En este caso, es esencial conservar un registro del cálculo inicial, pero también permitir que estos errores se corrijan sin tener que recalcular todo el proceso. También en esta eventualidad pueden utilizarse flujos de trabajo específicos o interfaces de usuario para gestionar estos ajustes rápidamente, garantizando al mismo tiempo una transparencia total de los cambios realizados.
Los desafíos de una automatización flexible
El principal reto de la automatización parcial o híbrida reside en la complejidad de las soluciones técnicas que hay que implantar. Cada cliente puede tener necesidades diferentes y distintos niveles de madurez del flujo de datos, lo que a veces hace necesario utilizar soluciones diversas para una misma organización.
Por ejemplo, un cliente puede tener flujos de datos totalmente automatizados para ciertas partes de su proceso, mientras que requiere intervención manual para otras, debido a la calidad o disponibilidad de la información. Esta disparidad exige una gran flexibilidad en las soluciones tecnológicas ofrecidas, con el fin de adaptarse a las necesidades específicas manteniendo a la vez la eficacia global del proceso.
La automatización total no es una solución universal que pueda aplicarse de la misma manera en todos los contextos. Debe adaptarse a las necesidades específicas de cada cliente, teniendo en cuenta el estado de sus datos y los requisitos particulares de su proceso de cálculo de incentivos.
Lograr el equilibrio adecuado entre automatización e intervención humana es la clave para implantar un sistema de remuneración variable de alto rendimiento. Este equilibrio no solo maximiza las ganancias de eficiencia, sino que también garantiza un control riguroso de los datos y de los cálculos, lo cual resulta esencial para la precisión y la fiabilidad de los resultados.
A medida que mejora la madurez de los datos, es posible llevar la automatización aún más lejos, poniendo en marcha procesos cada vez más eficaces y precisos. Esto permitirá a las empresas gestionar su remuneración variable con mayor fluidez, rapidez y fiabilidad.
