Empecemos por centrar nuestra tesis: Muchas iniciativas de optimización y transformación digital comienzan sin comprender realmente cómo funcionan realmente sus procesos comerciales
Este es un problema al que se enfrentan todas las compañias:
Sólo cuando un proceso se comprende completamente con todas sus partes fragmentadas en tiempo real, se puede mejorar. Pero la visibilidad es difícil de lograr entre sistemas y silos.
Considere la frecuencia con la que los empleados que interactúan con los procesos de negocio preguntan: «¿Por qué lo hacemos de esta manera? Si sería mucho más rápido si hiciéramos».
Los procesos de negocios generalmente están diseñados para operar de manera simple y eficiente, pero no toma mucho tiempo para que adaptaciones, desviaciones y soluciones alternativas bien intencionadas se incorporen a los procedimientos operativos estándar. Lamentablemente, esta tendencia no se detiene y el proceso empresarial real se vuelve mucho más complejo. Hay tantas desviaciones, retrabajos y soluciones alternativas que el proceso empresarial real es casi irreconocible.
Por ello, introducir cualquier tipo de cambio es muy complejo y mucho más difícil de lo esperado.
La importancia de tener visibilidad, de conocer los procesos de negocio
Actualmente gran parte de las compañías cuenta con procesos empresariales enormes y costosos respaldados por tecnologías ineficientes, no conectadas y poco flexibles. Las organizaciones en su afán por mejorar esta realidad se embarcan en proyectos para aplicar automatización a lo largo de la cadena de valor, a menudo en silos y de manera dispar. Comienzan por automatizar procesos sin realmente conocerlos y tener una visibilidad y trazabilidad de los mismos. La minería de procesos es la solución a este problema. Process Mining es una parte fundamental para crear visibilidad y comprensión de los procesos antes de la automatización.
Además, no sólo nos permite comprenderlos, sino que gracias a la minería de procesos somos capaces de visualizar cómo se conectan las diferentes áreas de automatización y cómo se pueden mejorar de manera continua.
El 78% de las compañías que han implantado automatización dicen que el Process Mining ha sido clave para viabilizar sus iniciativas en esta área.
Cada vez son más las compañías con una mayor conciencia de la importancia de analizar y comprender el desempeño real de sus operaciones y procesos empresariales antes de comenzar cualquier iniciativa de rediseño y automatización de procesos.
En este enfoque Process Mining aporta grandes ventajas y proporciona un contexto completo para mejorar los procesos y garantizar que se obtiene el máximo beneficio de las iniciativas de automatización.
Process Mining es una disciplina de análisis de procesos que busca descubrir, monitorizar y mejorar los procesos de negocio a través de la extracción de conocimiento de los datos disponibles en los sistemas de información corporativos. Incluye capacidades de descubrimiento automatizado de procesos, comprobación de la conformidad, construcción de modelos de simulación, ampliación y reparación de modelos, predicción de casos y recomendaciones de mejora.
Mediante estas capacidades, Process Mining nos permite:
Por otra parte, esta tecnología disponible desde hace poco tiempo puede aplicarse a cualquier tipo de proceso de negocio. Ofrece a los responsables de datos y análisis una información que permite tomar decisiones más rápidas e inteligentes y mejorar el rendimiento de las operaciones más importantes de una organización. De esta manera ayuda a conseguir objetivos significativos en términos de eficacia, transparencia organizativa y
servicio al cliente de forma acelerada.
En SAYES conocemos bien el valor de las capacidades de Process Mininig, que es sin duda un acelerador de indiscutible en la estrategia de automatización.
Simplemente no es posible mejorar un proceso de negocio que no pueda verse de manera integral con todos sus subprocesos, tareas e interacciones humanas relacionadas. Nuestra experiencia nos
indica que un peligro real por falta de visibilidad es que, en ocasiones, se abordan procesos de automatización de procesos concretos sin analizar el impacto que tendrá en el resto de la cadena de procesos.
Por ejemplo, la introducción de la automatización robótica de procesos (RPA) para impulsar la velocidad y la eficiencia en un paso de un proceso demostrará casi con certeza una mejora localizada en la respuesta y los recursos de personal; sin embargo, al acelerar ese proceso, a menudo se pueden crear posibles cuellos de botella dañinos más adelante en el proceso. Si un cliente mejora enormemente los pedidos de recepción a través de inteligencia artificial (IA) u otras automatizaciones, debe considerar el impacto en el inventario, la logística, las finanzas, la dotación de personal, las adquisiciones, etc.
En resumen, Process Mining proporciona esa claridad sobre sistemas complejos extremo a extremo, cosa que ni los consultores ni el área técnica puede proporcionar y que hará que negocio pueda ejecutar sus funciones con resultados fiables, medibles y mejorables.
