- Automatización de tareas. En esta etapa, la digitalización lleva a las empresas a convertir las tareas orientadas a humanos en diversas formas de «automatización», lo que significa que se introducen o crean más aplicaciones como parte del flujo de negocios. Esto dio inicio con la automatización de tareas individuales bien definidas para mejorar la eficiencia. Un ejemplo común son los sistemas IVR que responden a preguntas comunes acerca de un producto o servicio, pero que quizá se necesiten transferir a un representante humano. Se automatizan las tareas individuales, pero no se integran de manera consistente.
- Expansión digital.A medida que las empresas comienzan a aprovechar infraestructuras nativas de la nube y a promover la automatización a través de su propia actividad de desarrollo de software, esto conlleva a una nueva generación de aplicaciones para hacer posible la escalada y la expansión más a fondo de su modelo digital. El motor que impulsa esta fase son los líderes de negocios que se involucran en decisiones de aplicaciones diseñadas para diferenciar o para proveer una participación única de sus clientes. Por ejemplo, los proveedores de atención a la salud integran cada vez más los registros y la facturación de pacientes con sistemas de admisión, de alta y de planificación. Entonces los recordatorios de citas automatizados pueden eliminar procesos manuales. El enfoque en el mejoramiento de procesos de negocios integrales es un tema común en esta fase.
- Aumento de negocios asistido por inteligencia artificial (AI). Conforme las empresas avancen en su jornada digital y aprovechan recursos más avanzados en plataformas de aplicaciones, telemetría de negocios y analítica de datos, y en tecnologías de inteligencia artificial y machine learning (AI/ML), éstas se convertirán en empresas asistidas por inteligencia artificial. Por este tipo de tecnologías se abren nuevas áreas de incrementos en la productividad que antes no estaban disponibles. Por ejemplo, una empresa detallista descubrió que del 10% al 20% de sus intentos de inicio de sesión fallidos eran de usuarios legítimos que batallaban con el proceso de validación. Negar el acceso de forma predeterminada representaba una pérdida de ingresos potencialmente importante. Se puede emplear el análisis conductual para distinguir a usuarios legítimos de bots que intentan obtener acceso. La tecnología y la analítica han hecho posible la identificación asistida por inteligencia artificial de esos usuarios para permitirles el acceso, con el consecuente incremento de los ingresos y una mejora en la retención de clientes.
En años recientes, empresas de todos los sectores se han subido en una jornada de transformación digital de una forma u otra. Las compañías están aprovechando la proliferación de tecnologías digitales para definir nuevos modelos de negocios o bien para mejorar su productividad con modelos existentes.
Propulsores digitales clave como Internet (como una plataforma de accesibilidad omnipresente), las aplicaciones y el dominio del código abierto, la nube (como una plataforma generalizada de cómputo y datos) e Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML), (como una plataforma de descubrimiento de nuevas ideas) ayudan a las empresas a mejorar su productividad y las experiencias para sus clientes.
Aunque el ritmo de la transformación digital varía con base en la empresa y en el sector en el cual ésta se desenvuelve, en general, la jornada de la transformación digital consta de tres fases o etapas.