A medida que desarrollamos un lugar de trabajo cada vez más digital, es fundamental comprender y utilizar las herramientas a nuestra disposición para maximizar la eficiencia y la productividad.
Una de estas tecnologías es Automated Process Discovery (APD), un amplio conjunto de herramientas y métodos que pueden revolucionar el funcionamiento de las empresas. Veamos qué son, cómo funcionan y los mejores consejos para empezar.
¿Qué es la automatización process discovery?
Automated process discovery (APD) es un amplio campo dentro de Gestión de Procesos Empresariales (BPM) que abarca todas las herramientas o métodos de automatización que ayudan a descubrir el estado "tal cual" de los procesos empresariales con el fin de mejorarlos.
La automatización de process discovery mejora muchas de las limitaciones de la process discovery manual. En el pasado, la empresa process discovery se realizaba mediante la observación directa del trabajo o a través de process discovery talleres o entrevistas a las principales partes interesadas. En todos estos casos, se trataba de un ejercicio laborioso que exigía un esfuerzo considerable y que a menudo daba lugar a conclusiones subjetivas o erróneas.
En la actualidad, existen en el mercado más de 20 herramientas automatizadas diferentes de process discovery . Algunas herramientas APD habituales son el softwareminería de procesos , las herramientastask mining y los análisis de procesos autoconstruidos que aprovechan las plataformas de inteligencia empresarial.
Las herramientas APD suelen utilizar algoritmos de aprendizaje automático (ML) y minería de procesos para identificar, analizar y visualizar los procesos empresariales. Esta tecnología rastrea y mapea automáticamente las huellas digitales dejadas por diversas actividades dentro de un sistema, creando una imagen precisa y en tiempo real de las operaciones empresariales.
Pasos clave de process discovery que pueden automatizarse
La empresa process discovery puede automatizarse por completo o puede utilizar la automatización en pasos clave del proceso process discovery . Veamos cómo afecta la automatización a cada paso de process discovery.
Recogida de datos
Process discovery Herramientas como minería de procesos o las soluciones de task mining pueden automatizar la recogida de datos. Estos datos pueden proceder de diversas fuentes, como registros del sistema, entrevistas a empleados y observación directa. El objetivo es recopilar tantos datos como sea posible sobre los pasos de cada proceso, quién los realiza y en qué orden.
Descubrimiento de "procesos tal cual"
Las herramientas APD pueden destacar en la identificación del verdadero estado de los procesos de una manera basada en datos. Puede tratarse de cualquier proceso crítico para las operaciones de la empresa, como la tramitación de pedidos, las interacciones con el servicio de atención al cliente o los procesos de desarrollo de productos, o bien de procesos en la sombra o flujos de trabajo que no están cartografiados ni documentados.
Process mapping
Una vez que haya extraído y recopilado automáticamente los datos del proceso, el siguiente paso es crear una representación visual del mismo. Aunque se pueden crear mapas de procesos y visualizaciones dircetly-follows manualmente, hay muchas soluciones de software para trazar automáticamente tanto los procesos actuales como los que deberían ser y los modelos de procesos. Estas visualizaciones pueden ayudar a las partes interesadas a entender el proceso e identificar áreas de mejora.
Comprobación de la conformidad
Una vez trazado el proceso, es importante validarlo periódicamente para mantener la conformidad con el plan. Esto implica compartir el mapa de procesos con las partes interesadas y con quienes ejecutan el proceso para garantizar que representa fielmente la realidad. La comprobación automática de la conformidad es una función habitual en muchas soluciones de task mining y minería de procesos .
Información automatizada
El último paso en process discovery es utilizar la información obtenida para mejorar el proceso. Esto puede implicar la eliminación de pasos innecesarios, la automatización de tareas manuales o el rediseño completo del proceso. Algunas soluciones de process intelligence , como Workfellow, ofrecen análisis prescriptivos y perspectivas automatizadas como parte de process discovery.
Ventajas de la automatización process discovery
La automatización de Process Discovery elimina la necesidad de utilizar process mapping manualmente, lo que lleva mucho tiempo y es propenso a errores humanos. Al automatizarlo, las empresas pueden centrarse en mejorar los procesos en lugar de identificarlos.
Como ocurre con cualquier tarea manual, process mapping es susceptible de cometer errores humanos. APD reduce este riesgo capturando con precisión los procesos a medida que se producen, lo que permite obtener datos y perspectivas más precisos.
APD permite a las empresas ampliar sus esfuerzos en process discovery con facilidad. A medida que una empresa crece, también lo hacen sus procesos. APD puede seguir el ritmo de este crecimiento, proporcionando mapas de procesos constantes y precisos y análisis de procesos oportunos.
Ejemplos de herramientas process discovery
El campo de la automatización de process discovery es amplio, y puede encontrar muchas soluciones para distintos tipos de organizaciones, procesos empresariales y casos de uso clave.
minería de procesos
minería de procesos utilizan los registros de eventos de los sistemas de información para descubrir procesos. Proporcionan una visión precisa y objetiva de los procesos, pero requieren datos limpios y completos para ser eficaces. minería de procesos herramientas proporcionan a los usuarios empresariales un profundo nivel de análisis para la mejora de procesos, que a menudo abarca miles o incluso millones de variaciones de procesos. minería de procesos herramientas pueden utilizarse tanto para process discovery como para la mejora continua de los procesos empresariales.
Task Mining
Task mining es otra forma de APD que consiste en utilizar la captura de tareas y la IA para analizar las interacciones de los usuarios y descubrir procesos. Las herramientas de Task mining son especialmente valiosas para encontrar procesos automatizables, ya que identifican en detalle las tareas manuales realizadas en los flujos de trabajo y pueden detectar ineficiencias que no se archivan en los registros de eventos de los sistemas informáticos.
Análisis de procesos de creación propia
La tercera opción para automatizar process discovery es utilizar algoritmos de minería de procesos y ciencia de datos para crear tus propios cuadros de mando y modelos process discovery dentro de plataformas de inteligencia empresarial. Hoy en día, hay muchas bibliotecas de código abierto, por ejemplo, minería de procesos algoritmos que le permiten hacer su propio process discovery utilizando lenguajes de programación como python y herramientas estándar de visualización de BI, como Tableau o Power BI.
La necesidad de un marco process discovery
Hoy en día existen muchas formas de automatizar la actividad empresarial process discovery. Es importante recordar que el descubrimiento es sólo el principio del análisis de procesos empresariales. Para obtener resultados duraderos, la optimización de procesos requiere un análisis continuo de los datos y la iteración para convertir los procesos existentes en modelos de procesos más eficaces o flujos de trabajo automatizados.
Ayuda a aprovechar un marco process discovery para aclarar y comunicar cómo process discovery como plataforma de lanzamiento para la optimización de procesos y la transformación digital. Con un marco y un modelo operativo claros, process discovery puede ser una fuente de ventaja competitiva para ahorrar costes, identificar oportunidades de automatización y estandarizar pasos y flujos de trabajo de procesos clave.
Argumentos a favor de process discovery? Lea un estudio de caso sobre cómo una empresa de contabilidad identificó más de 2 millones de dólares en residuos de procesos mediante la automatización de process discovery.
Artículos e investigación relacionados
Automatizado Process Discovery Preguntas y respuestas
Process discovery es el acto de definir, cartografiar y comprender un proceso empresarial. Es un primer paso fundamental en cualquier iniciativa de mejora de procesos. El mejor método process discovery depende de las necesidades y recursos específicos de una organización. La process discovery manual puede ser eficaz para procesos pequeños o sencillos, mientras que la process discovery automatizada es más adecuada para procesos grandes o complejos.
Process discovery es vital para las organizaciones, ya que proporciona una comprensión clara de sus procesos empresariales, que es el primer paso hacia la mejora de los procesos. Revela la secuencia real de tareas realizadas, identifica quién las realiza y descubre ineficiencias, cuellos de botella y áreas de desperdicio o riesgo dentro de un proceso. Este conocimiento detallado ayuda a las organizaciones a racionalizar sus operaciones, aumentar la productividad y reducir los errores, lo que se traduce en una mejora del rendimiento y la competitividad. Además, process discovery constituye la base de otras iniciativas estratégicas como Automatización Robótica de Procesos (RPA) y Gestión de Procesos Empresariales (BPM) (BPM), lo que lo convierte en un componente crítico en el viaje de transformación digital de una organización. Al supervisar y actualizar continuamente sus mapas de procesos, las organizaciones también pueden garantizar que se adaptan a los entornos empresariales cambiantes y mantienen la eficiencia operativa.
Process discovery desempeña un papel fundamental en Automatización Robótica de Procesos (RPA) al proporcionar una comprensión clara de las tareas y procesos que podrían automatizarse. Permite a las organizaciones trazar con precisión sus procesos empresariales, identificar redundancias, señalar cuellos de botella y observar variaciones. De este modo, process discovery ayuda a identificar los candidatos adecuados para la automatización, sentando una base sólida para las iniciativas de RPA . Además, la información detallada obtenida de process discovery orienta el diseño, la implementación y el mantenimiento de los robots, garantizando que puedan reproducir con precisión las tareas deseadas. En consecuencia, esto conduce a una automatización más eficaz, una mayor eficiencia, una reducción de los errores y un mayor retorno de la inversión en tecnología RPA .
Los métodos automatizados de process discovery aprovechan la tecnología para rastrear y cartografiar automáticamente los procesos empresariales, reduciendo el tiempo y el esfuerzo que supone el trabajo manual en process mapping. Un ejemplo es minería de procesos, que utiliza los registros de eventos generados por los sistemas de la empresa para crear un mapa visual detallado de un proceso. Identifica la secuencia de tareas, sus dependencias y variaciones, proporcionando una visión objetiva del proceso basada en datos objetivos. Otro ejemplo es Task Mining, que aplica la IA y el aprendizaje automático a los datos de interacción del usuario, como grabaciones de pantalla o pulsaciones de teclas, para trazar procesos. Es especialmente útil para procesos que implican mucha interacción humana. process discovery Los métodos automatizados de process discovery proporcionan un enfoque más preciso, eficiente y objetivo que los métodos manuales tradicionales.
La implantación de las herramientas process discovery en una organización suele implicar los siguientes pasos, alineados con los ciclos de análisis de procesos:
- Fijar objetivos. Defina el alcance y los objetivos del proyecto, incluidos los procesos que deben analizarse y los resultados deseados.
- Seleccione la herramienta. Elija una herramienta process discovery que cumpla los requisitos y objetivos de su organización.
- Decidir las fuentes de datos. Identificar y preparar los datos necesarios para el análisis, asegurándose de que sean precisos y completos.
- Configurar la herramienta. Configure la herramienta process discovery , introduciendo los datos recopilados y configurando las integraciones necesarias.
- Visualizar y analizar. Genere modelos de procesos y realice análisis para identificar áreas de mejora.
- Pasar a la acción. Elabore un plan de acción para abordar las ineficiencias detectadas y optimizar los procesos.
- Revisar y repetir. Supervise los resultados y realice los ajustes necesarios en los modelos de proceso y las estrategias de optimización.
El plazo de implantación varía en función de factores como la complejidad de los procesos de la organización, la calidad de los datos y la herramienta elegida. Sin embargo, las empresas pueden empezar a ver los resultados en unas pocas semanas o meses. Véase 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 en 30 días con Workfellow.
Algunos de los retos y limitaciones de las herramientas de process discovery pueden ser:
- Calidad de los datos: las herramientas Process discovery se basan en datos precisos y completos para generar modelos de procesos. Los datos inexactos o incompletos pueden dar lugar a resultados engañosos.
- Complejidad: Algunas herramientas pueden tener una curva de aprendizaje pronunciada o ser difíciles de configurar y utilizar, especialmente para usuarios no técnicos.
- Integración: La integración de las herramientas de process discovery con los sistemas y plataformas existentes puede requerir esfuerzos y recursos adicionales.
- Resistencia al cambio: Algunos empleados pueden resistirse a adoptar nuevas herramientas y cambiar los procesos establecidos, lo que puede obstaculizar el éxito de la implantación de las herramientas de process discovery .
Los métodos tradicionales de process mapping , como los diagramas de flujo manuales y los diagramas de flujo, dependen de la intervención humana y son propensos a errores y subjetividad. Las herramientas de Process discovery , en cambio, generan automáticamente modelos de procesos basados en datos reales, lo que garantiza la precisión y la objetividad. Además, estas herramientas ofrecen funciones avanzadas de análisis y visualización, lo que facilita la identificación de áreas de mejora y la toma de decisiones basadas en datos.
