Veamos en detalle las capacidades de la suite de productos de IBM para la automatización inteligente en relación con la minería y automatización de procesos.

IBM® Cloud Pak for Business Automation es un conjunto modular de componentes de software integrados, creados para cualquier cloud híbrido, diseñado para automatizar el trabajo y acelerar el crecimiento de la empresa.

Con este producto, los clientes pueden transformar flujos de trabajo fragmentados y lograr el 97% del procesamiento directo, a fin de seguir siendo competitivos, mejorar la eficiencia y reducir los costes operativos.

Te presentamos los puntos más importantes de este artículo para que puedas elegir qué leer:

1. Si los clientes no tienen ningún registro de eventos disponible, pueden aprovechar el análisis de procesos de Blueworks Live basado en Business Process Model & Notation (BPMN), importándolos a IBM Process Mining y usando la simulación para generar un registro de eventos simulado que descubra cómo funcionará el proceso. se desempeña (si aún no está implementado) o cómo se está desempeñando (si está implementado, pero no genera ninguna huella digital).
2. Si el cliente ya implementó la automatización robótica de procesos (RPA), puede aprovechar la capacidad de minería de tareas para ayudarlo a implementar más automatización. Una forma alternativa de utilizar Task Mining es como punto de partida para identificar la mejor actividad y tareas a automatizar, donde el ROI será mayor.
3. Si el cliente ya ha implementado procesos con Workflow, puede extraer los datos y analizar el proceso con IBM Process Mining obteniendo información para mejorar el proceso y utilizando la simulación para comprender el impacto de los cambios planificados. Si el cliente almacena los datos en Business Automation Insights (BAI), también puede beneficiarse de la perfecta integración entre IBM Process Mining y BAI y visualizar automáticamente el proceso sin esfuerzo de extracción de datos.
4. La última sinergia está relacionada con la función de minería de reglas de decisión disponible en IBM Process Mining. Los clientes pueden aprovechar todas las reglas descubiertas gracias a la minería para implementarlas en la gestión de decisiones, como Operational Decision Manager (ODM) o Automation Decision Services (ADS).

La automatización del flujo de trabajo gestiona la coordinación de TI y los recursos humanos para completar un proceso de un extremo a otro. Por ejemplo, utilizar el flujo de trabajo para automatizar un proceso de solicitud de préstamo puede reducir significativamente el tiempo del ciclo, lo que resulta en una mayor satisfacción del cliente, una menor tasa de abandono y menores costos.

Pero ¿por qué es importante automatizar estas tareas?

La automatización simplifica el funcionamiento de las empresas.

La Inteligencia Artificial (IA) acelera la innovación al hacer que cada proceso sea más inteligente. La combinación de ambos hará que todos los trabajos centrados en la información sean más productivos.

El IBM Institute for Business value estima que la automatización respaldada por IA generará miles de millones de dólares en valor laboral. Y el 80% de los primeros usuarios de la IA y la automatización esperan superar significativamente a sus competidores, porque el beneficio final que ofrece la automatización respaldada por la IA es una forma más inteligente de trabajar que se traduce en un crecimiento escalable de los ingresos.

Imaginemos entonces las miles de aplicaciones utilizadas por una gran organización con procesos de negocio que se ejecutan en varias aplicaciones.

La minería de procesos es la herramienta que puede recopilar datos de todas las aplicaciones y unirlos para formar una imagen completa de cómo funciona realmente el proceso, cuáles son los comportamientos y cómo se desempeña realmente en comparación con sus indicadores clave de rendimiento (KPI).

IBM Process Mining extrae datos de sistemas de información y grabaciones de escritorio, que se convierten en registros de eventos. Estos registros de eventos son la fuente para que la minería de procesos realice descubrimientos, proporcione análisis y permita acciones y análisis hipotéticos.

Process Mining requiere solo tres datos para crear visualizaciones de procesos:

Además, con capacidades adicionales de minería de tareas, es posible utilizar una grabadora de agente para capturar las interacciones del escritorio del usuario para una comprensión profunda del proceso a nivel de tarea (como una secuencia de clics y un raspado de pantalla).

Los registros de eventos se analizan utilizando algoritmos de minería de procesos para descubrir la imagen «real» de un proceso, a partir de su huella digital. permitiendo a los clientes ejecutar análisis y monitoreo de procesos basados en datos reales.

En primer lugar, puede analizar datos históricos para impulsar iniciativas de transformación digital. A partir del descubrimiento del comportamiento histórico del proceso, los siguientes pasos son identificar posibles mejoras, diseñar la optimización o automatización y simular cómo mejorará el rendimiento del proceso. Una vez implementada la mejora, se puede medir su efecto en los procesos.

En segundo lugar, la minería de procesos también se puede utilizar para lograr la excelencia operativa, centrándose en los procesos en ejecución. Con la ingesta continua de datos de eventos, puede monitorear los procesos en curso y reaccionar ante riesgos o problemas emergentes. Mediante el uso de monitores, predicciones y alertas, las situaciones se pueden abordar de forma proactiva, por ejemplo, alertar a los líderes de ventas sobre las cinco principales oportunidades de clientes en las que centrarse para aumentar sus posibilidades de éxito. La minería de procesos también puede desencadenar automatizaciones, después de detectar riesgos o problemas.

Desde la perspectiva de las características, considere diferenciadores clave como el gemelo digital, que puede representar fácilmente procesos muy complejos de una manera sencilla. IBM es probablemente el mejor proveedor en este sentido porque tiene una capacidad de minería de procesos multiobjeto que es única y creará el modelo de proceso más preciso. Esta característica es una mejora importante con respecto al enfoque tradicional, ya que permite a los usuarios analizar finalmente procesos de múltiples niveles sin estadísticas sesgadas y manteniendo todas las relaciones intactas.

IBM Process Mining descubre comportamientos, pero también los relaciona con reglas comerciales específicas y participantes o entidades de procesos, utilizando su función de minería de reglas de decisión impulsadas por IA. IBM Process Mining es la única solución que incluye Rules Mining y puede exportar los resultados en Decision Model & Notation (DMN).

Cómo empezar……

Luego hay que volver al paso uno para monitorear los resultados de las mejoras y medir su impacto en el desempeño del proceso utilizando indicadores clave de desempeño (KPI).

Los monitores proporcionan el mecanismo para desencadenar acciones cuando se detecta un comportamiento de proceso específico.

Al monitorear los procesos en ejecución, los clientes pueden reaccionar ante riesgos, problemas o situaciones críticas emergentes. Configure servicios para generar alertas o activar automatizaciones. Luego cree monitores que activen estos servicios cuando se detecten determinadas situaciones en el proceso. Esto podría ser un cambio en un KPI o un comportamiento crítico de proceso no conforme.

Si se combinan el monitor y los flujos de datos, se pueden lograr alertas de problemas casi en tiempo real. El uso de paneles personalizados con monitores permite generar alertas sobre KPI de procesos muy específicos.

Tenga en cuenta que las aplicaciones de proceso contendrán paneles, KPI y monitores preconfigurados.

Los equipos de SAYES están certificados en los componentes de Cloud Pack for Business Automation y pueden acompañarle en su camino hacia la automatización inteligente.