¿Sabes cómo funciona la minería de procesos? ¡Descúbrelo en cuatro pasos!

Según Celonis, el 71% de las empresas utiliza diez o más aplicaciones para ejecutar un único proceso. Sin embargo, a pesar de contar con potentes tecnologías de recolección y análisis de datos, tan solo el 16% dice tener una visibilidad completa de los procesos y únicamente el 7% afirma tener una visibilidad completa en tiempo real. Una realidad que se traduce en ineficiencias y brechas de ejecución que ralentizan el correcto funcionamiento de la empresas a todos los niveles.

Para precisamente tener más visibilidad y mejorar sus procesos de transformación digital, cada vez son más las empresas que confían en lo que se denomina «minería de procesos», una tecnología basada en Inteligencia Artificial y Big Data que analiza en tiempo real datos de los procesos que se ejecutan para entender, optimizar y automatizarlos.

Obteniendo y analizando la huella digital de los diferentes sistemas, esta tecnología puede identificar los puntos en los que el desempeño podría mejorar para encontrar la manera de hacerlos más eficientes. Entelgy nos cuenta cómo funciona esta tecnología en cuatro sencillos pasos.

Descubrimiento del proceso

El primer paso es entender cómo se desarrollan los procesos y descubrir qué es lo que está pasando en el desempeño de las actividades de negocio de la empresa. Para ello es fundamental la recolección de datos en los sistemas de la organización. La digitalización permite a las empresas obtener una gran cantidad de datos, que se vuelve una información muy valiosa con la que poder tomar decisiones.

La Minería de Procesos utiliza algoritmos de descubrimiento para generar automáticamente un esquema exacto del proceso. Al recoger datos de todos los casos existentes en el proceso en tiempo real, proporciona varias visiones sobre una misma realidad en diferentes niveles de abstracción.

Adecuación del proceso

Con este esquema del proceso creado gracias al análisis de los datos, comienzan a aplicarse  otras técnicas para analizar otras variables que forman parte del proceso. No se trata únicamente de que el proceso sea lo más rápido y eficiente posible, también tiene que cumplir con otras premisas que generalmente están propuestas por la misma compañía.

Generalmente, la tecnología de minería utiliza la fase de adecuación del proceso con el objetivo de maximizar beneficios, es decir, comparar diferentes modelos de un proceso, comprobar su funcionamiento en otras circunstancias o comprobar si una nueva tecnología es soportada por el proceso.

Sin embargo, en algunos casos, esta parte de proceso  verifica, por ejemplo, si los procesos se ejecutan dentro de los límites establecidos por la organización, los gobiernos o cualquiera de las partes interesadas, una tecnología que funciona además como garantía antifraudes.

Rendimiento del proceso

Al analizar los datos en tiempo real de todos los procesos de la empresa, la tecnología de Process Mining permite medir fácilmente multitud de KPIs más allá de las métricas típicas de tiempo, coste y calidad. Para cada una de estas dimensiones de rendimiento se pueden definir diferentes indicadores clave de rendimiento. El tiempo medio de ejecución de un conjunto de casos, tiempo de espera o bloqueos, ineficiencias, cuellos de botella que ralentizan el proceso, son solo algunos ejemplos.

Con estos tres primeros pasos, el sistema consigue entender cómo es el proceso actualmente, qué resultados está dando y cómo debería ser. De esta manera podemos comenzar el último paso: la optimización.

Mejora del proceso

Una vez el proceso de minería ha completado, se comienzan a diseñar las mejoras que se pueden aplicar. Las soluciones que encuentra esta tecnología podrían clasificarse en cuatro tipos: armonización, rediseño, automatización e Inteligencia artificial.

En algunos casos la mejora del proceso pasa simplemente por adecuar los procesos para ahorrarnos aquellos que se pueden estar ejecutando por separado a pesar de ser muy similares o eliminar aquellas tareas que solo están retrasando nuestros procesos. En otros casos, la solución será algo más técnica y necesitará de la aplicación de tecnologías de automatización, para tareas repetitivas y de poco valor, o de Machine Learning y creación de algoritmos de aprendizaje.