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Material de Estudio

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1. Presentación del tema

En el marco de la transformación digital de las organizaciones, los conceptos de digitalización de datos y automatización de datos suelen utilizarse de manera indistinta, aunque refieren a procesos claramente diferenciados desde la perspectiva de las Tecnologías de la Información. Comprender esta distinción es fundamental para futuros profesionales de la administración, ya que impacta directamente en la eficiencia operativa, la calidad de la información y la toma de decisiones basada en sistemas de información.

Mientras la digitalización constituye un paso inicial en la gestión moderna de la información, la automatización representa un estadio más avanzado, asociado al rediseño de procesos y al aprovechamiento estratégico de la tecnología.

2. Desarrollo

Digitalizar datos

La digitalización de datos consiste en convertir información analógica o no estructurada en formato digital, de modo que pueda ser almacenada, consultada y gestionada mediante sistemas informáticos. Desde el punto de vista de TI, este proceso se enfoca principalmente en el soporte de datos, no en la lógica de los procesos.

Ejemplos relevantes:

• Escanear facturas en papel y almacenarlas como archivos PDF en un repositorio digital.
• Cargar manualmente datos de formularios físicos en una hoja de cálculo o base de datos.
• Convertir legajos físicos de empleados en registros digitales dentro de un sistema de gestión documental.

En estos casos, la información ya se encuentra en formato digital, pero la intervención humana sigue siendo necesaria para su carga, validación o actualización. La digitalización mejora la accesibilidad, reduce el uso de papel y facilita el resguardo de la información, pero no elimina tareas repetitivas ni errores operativos asociados al trabajo manual.

Desde los sistemas de información, la digitalización es una condición necesaria pero no suficiente para optimizar la gestión organizacional.

Automatizar datos

La automatización de datos, en cambio, implica el uso de tecnologías para que los datos circulen, se procesen y se actualicen automáticamente entre sistemas, siguiendo reglas predefinidas y con mínima o nula intervención humana. Aquí el foco ya no está solo en los datos, sino en los procesos de negocio soportados por sistemas de información.

Ejemplos relevantes:

• Un sistema de ventas que, al registrar una operación, actualiza automáticamente el stock, la contabilidad y los reportes gerenciales.