En las empresas, pocos temas son tan populares e incomprendidos como task mining. Mientras que muchos líderes empresariales buscan aprovechar el aumento de la eficacia de la inteligencia de tareas, aún quedan muchas preguntas sobre dónde aporta el mayor valor.
A continuación le presentamos los principales casos de uso que hacen brillar a task mining .
¿Qué es exactamente task mining?
Task mining es un método avanzado de ciencia de datos que utiliza tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar y comprender cómo interactúan los usuarios con diversas aplicaciones de software. Al examinar el comportamiento y los procesos de los usuarios, task mining identifica áreas de ineficiencia, potencial de automatización y oportunidades para mejorar la experiencia general del usuario.
Task mining se confunde a menudo con minería de procesos. Son soluciones process intelligence relacionadas, pero funcionan de forma diferente. Task mining examina la actividad a nivel superficial, es decir, las actividades en los ordenadores de sobremesa y los puestos de trabajo de los empleados. minería de procesos En cambio, examina los registros de eventos de los sistemas de la empresa, como el CRM o el ERP.
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¿Por qué es tan popular task mining ?
A medida que las organizaciones dependen cada vez más de las herramientas y aplicaciones digitales, es esencial asegurarse de que los empleados utilizan estos recursos de forma eficaz. El softwareTask mining ofrece información sobre el comportamiento de los trabajadores, lo que permite a las empresas optimizar sus procesos y flujos de trabajo para obtener la máxima eficacia y productividad.
El Grupo Everest estima que las inversiones en task mining aumentarán entre un 75 y un 85% cada año.1
En muchos casos, la inversión está bien justificada. Task mining ofrece seis ventajas clave a las organizaciones empresariales:
- Visibilidad de los flujos de trabajo. Task mining ofrece transparencia sobre cómo se realiza el trabajo, lo que permite eliminar los cuellos de botella a partir de datos, mejorar los plazos de entrega e identificar oportunidades de automatización cuando conjuntos complejos de tareas repetitivas requieren una atención específica.
- Mayor eficacia. Task mining identifica los cuellos de botella para acelerar la mejora de los procesos. Cuando los problemas que ralentizan los procesos y a las personas se detectan y solucionan rápidamente, los empleados pueden olvidarse del trabajo aburrido y repetitivo y centrarse en las tareas que importan. Por supuesto, centrarse en el trabajo significativo eleva la moral para una cultura empresarial positiva y una baja tasa de rotación.
- Medición transparente del rendimiento. A la hora de cambiar o mejorar procesos, resulta muy útil conocer los puntos fuertes y débiles de una persona. Task mining muestra las áreas en las que un empleado destaca y en las que necesita apoyo o formación adicional.
- Evaluación comparativa operativa. Los datos recogidos por task mining se suman para dar a las organizaciones una visión más amplia de sus procesos. Por ejemplo, los directivos pueden descubrir que a muchas personas les resulta difícil realizar una determinada tarea nueva, lo que indica la necesidad de mejorar la formación y las sesiones de puesta al día en toda la empresa.
- Mejor cumplimiento y gestión de riesgos. Un enfoque basado en datos ayuda a las organizaciones a garantizar una mejor gobernanza de los procesos. Una mayor visibilidad de los procesos ayuda a los directivos a identificar y detener las tareas que incumplen la normativa para facilitar el cumplimiento de los requisitos normativos y de riesgo.
- Ahorro de costes. Dado que el principal objetivo de las tecnologías de task mining es encontrar rápidamente qué tipo de operaciones de ahorro pueden realizarse, ayuda a las organizaciones a conseguir ahorros de costes rápidamente.
Casos clave para task mining
Cuando se busca un caso de uso para iniciar un proyecto en task mining , hay tres lugares obvios en los que fijarse: la automatización de tareas, la mejora de la experiencia de los empleados y la optimización de la productividad de la plantilla.
Lea el estudio de caso sobre cómo una empresa mediana de externalización de procesos empresariales (BPO) descubrió más de 2 millones de euros (2,17 millones de dólares) en residuos de procesos.
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Automatización de tareas
Task mining puede ayudar a las organizaciones a identificar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo que pueden automatizarse, liberando a los empleados para que se centren en actividades más valiosas y estratégicas. Mediante el análisis de las interacciones de los usuarios, task mining puede identificar las tareas candidatas a la automatización, como la introducción de datos, la generación de informes o el procesamiento del correo electrónico.
Tras descubrir posibles oportunidades de automatización, task mining puede proporcionar un análisis exhaustivo de estas tareas para determinar su idoneidad para la automatización. Este análisis puede incluir la evaluación de la complejidad, la frecuencia y el posible retorno de la inversión (ROI) de la automatización de cada tarea, lo que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre sus iniciativas de automatización.
Mejorar la experiencia de los empleados
Task mining puede desempeñar un papel crucial en la mejora de la productividad en el lugar de trabajo digital. Al identificar ineficiencias y cuellos de botella en los flujos de trabajo de los empleados, task mining puede ayudar a las organizaciones a agilizar los procesos y eliminar pasos innecesarios. Esto permite a los empleados trabajar de manera más eficiente, lo que conduce a una mayor productividad y mejores resultados.
Además de aumentar la productividad, task mining también puede ayudar a reducir la carga cognitiva de los empleados. Al automatizar las tareas mundanas y repetitivas, los empleados pueden dedicar más energía mental a actividades creativas, estratégicas y complejas. Esto no sólo mejora la experiencia general del empleado, sino que también reduce el agotamiento y contribuye a una plantilla más comprometida y satisfecha.
Optimización de la productividad de los trabajadores
Task mining puede ayudar a las organizaciones a garantizar que sus equipos dispongan de los recursos y herramientas que necesitan para prosperar. Mediante el análisis del comportamiento y los procesos de los usuarios, task mining puede identificar las áreas en las que pueden necesitarse apoyo o recursos adicionales, como formación, actualizaciones de software o nuevas herramientas. Esto permite a las empresas realizar inversiones específicas que repercuten directamente en la productividad de los empleados.
Más allá de la asignación de recursos, task mining también puede ayudar a las organizaciones a identificar áreas de mejora en sus procesos y flujos de trabajo. Al detectar las ineficiencias, task mining permite a las empresas introducir cambios específicos que mejoran la productividad y la satisfacción de los empleados. Esta mentalidad de mejora continua es esencial para mantener una ventaja competitiva en el vertiginoso entorno empresarial actual.
Mejorar la experiencia del cliente
El último caso de uso de esta lista es el derivado directo de los casos de uso anteriores. Task mining ayuda a identificar procesos largos y repetitivos, a encontrar oportunidades de automatización y a mejorar la experiencia de los empleados. Esto, a su vez, repercute en el servicio que reciben los clientes, ya que los empleados tendrán más tiempo para centrarse en actividades valiosas de cara al cliente. Además, la optimización de los procesos principales libera tiempo para actividades estratégicas como la revisión y estructuración de los procesos relacionados con el cliente.
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Lo esencial
Task mining tiene el potencial de revolucionar la forma en que las empresas abordan la automatización, la experiencia de los empleados y la optimización de la productividad del personal. Al aprovechar la información obtenida de task mining, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos que se traducen en procesos racionalizados, una reducción de la carga cognitiva y una plantilla más eficiente y productiva.
A medida que la tecnología avanza y las organizaciones dependen cada vez más de las herramientas digitales, la adopción de task mining será esencial para mantenerse a la cabeza del panorama competitivo. Adoptando task mining, las organizaciones pueden abrir nuevas oportunidades de crecimiento, innovación y éxito.
Task mining Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es exactamente task mining?
Task mining es una tecnología que utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar las interacciones de los usuarios con las aplicaciones de software, identificando ineficiencias, potencial de automatización y oportunidades para mejorar la experiencia general del usuario.
2. ¿Cómo funciona task mining ?
Task mining funciona recopilando datos sobre las interacciones de los usuarios, procesando y estructurando estos datos, aplicando algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones, analizando los resultados e implementando mejoras basadas en los conocimientos adquiridos. Combina técnicas de minería de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial para analizar el comportamiento de los usuarios e identificar patrones en las tareas.
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3. ¿Cuál es la diferencia entre task mining y minería de procesos?
minería de procesos y task mining proporcionan información relevante para Gestión de Procesos Empresariales (BPM)minería de procesos recoge datos de los registros de eventos de los sistemas fuente de la empresa, mientras que task mining recoge información de la interfaz de usuario de las estaciones de trabajo.
4. ¿Es task mining adecuado para todas las organizaciones?
Task mining puede ser beneficioso para cualquier organización que dependa en gran medida de herramientas y aplicaciones digitales. Al proporcionar información sobre el comportamiento y los procesos de los usuarios, task mining puede ayudar a organizaciones de todos los tamaños a optimizar sus flujos de trabajo, mejorar la experiencia de los empleados y tomar decisiones basadas en datos que mejoren la productividad y los resultados.
