El número de organizaciones que están desplegando programas de automatización a escala crece año a año. Nadie pone ya en duda que la automatización inteligente proporciona a las organizaciones la oportunidad de generar valor y crecimiento a través de la mejora de sus procesos de negocio. Pero la realidad es que, en el seno de las compañías, todavía queda un significativo camino por recorrer para aprovechar todo el potencial que esta tecnología les brinda.
Todavía queda un significativo camino por recorrer para aprovechar todo el potencial que esta tecnología les brinda.
Nuestra experiencia indica que cuando una compañía decide buscar oportunidades de mejora asociadas a sus procesos, suele encontrar dificultades. Muchas de ellas nacen ya de la forma de arrancar el proyecto. Actualmente, la mayoría de las empresas lo abordan bajo un enfoque basado en la experiencia. Pero ante las dificultades que presenta este enfoque, las herramientas de Process Mining o minería de datos cada vez se están extendiendo más ya que posibilitan un enfoque basado en la utilización de los datos de los procesos.
Índice de temas
Buscar oportunidades en base solo a la experiencia del equipo
El enfoque basado en la experiencia se caracteriza por utilizar una serie de herramientas para identificar los procesos que ofrecen mayores oportunidades y cuyas conclusiones se basan en el conocimiento de los usuarios y de la propia organización (workshops, labs, mapas de calor, biblioteca de casos de uso, …) Es una alternativa que, por un lado, consume mucho tiempo de los equipos ya que requiere movilizar a muchas personas y que, por otro, presenta principalmente tres desafíos.
La primera dificultad de este enfoque tradicional reside en lograr una implicación completa de los equipos del negocio que deben estar implicados, en su calidad de expertos o de usuarios, en la identificación y confirmación de los procesos sobre los que la organización debe actuar. Ello pasa por conseguir vencer su posible resistencia al cambio (que siempre se traduce en baja participación) y por lograr que dediquen el tiempo necesario al proyecto mientras siguen atendiendo su día a día.
El segundo desafío a vencer es lograr no tomar decisiones partiendo de información parcial o sesgada. Lograr una clara visión de los procesos end-to-end utilizando el enfoque tradicional, es difícil a causa de la fragmentación de procesos. Por último, y ligado a ello, existe un tercer riesgo: priorizar procesos con bajo retorno.
Process Mining, un enfoque basado en datos reales
Según un reciente estudio internacional de Deloitte, el 80% de los ejecutivos asegura que la inversión en soluciones de Process Mining es fundamental para cualquier organización que se enfrenta a una transformación integral basada en procesos; y a pesar de que solo un 20% han utilizado o están utilizando este tipo de enfoques para la detección de oportunidades de automatización, el 40% de los ejecutivos que no han iniciado el camino de la minería de procesos, tiene la intención de hacerlo en los próximos meses.
El éxito cada vez mayor del Process Mining o minería de datos, radica en que permite, en base a datos reales extraídos de los sistemas, tener visibilidad de dónde y cómo ofrecer valor a negocio en la ejecución de sus procesos, con claros beneficios.
Si lo comparamos con el enfoque tradicional, basado en la experiencia, trabajar bajo un enfoque de Process Mining permite, por un lado, realizar un análisis de la situación de manera más autónoma, lo que implica una menor movilización de recursos, lo que redunda en una reducción de los costes del proceso y una aceleración de los tiempos de búsqueda de oportunidades. Por otro lado, permite la toma de decisiones en base a datos objetivos lo que elimina el sesgo/parcialidad del enfoque tradicional. Proporciona una visión objetiva y completa de cómo se están ejecutando los procesos en realidad y descarta las iniciativas de mejora ineficientes. Por último, es una excelente herramienta de priorización al permitir tener visibilidad de los tiempos dedicados por usuario a cada uno de los procesos, sus distintas variantes y cuellos de botella, así como su potencial de automatización. Ofrece datos sólidos para facilitar la correcta toma de decisiones en una iniciativa de mejora.
En definitiva, el valor diferencial del Process Mining reside en facilitar una clara visibilidad de las potenciales oportunidades de mejora y permite tener conversaciones orientadas y de valor con los expertos de los procesos en una fase posterior.
Así, ¿por qué, a día de hoy, el enfoque de Discovery con Process Mining no está más extendido? Una de sus principales barreras es la inversión necesaria asociada al licenciamiento del software. Sin embargo, el impulso de la diversidad de las oportunidades de mejora (automatización, externalización, reingeniería de procesos, mapas de riesgos y controles, etc.) y el uso de soluciones más tácticas (que no dependen de un software específico y han sido diseñadas en base al conocimiento y experiencias previas exitosas de otras empresas) permite a las organizaciones sortear esta dificultad.
La clave del éxito: combinar experiencia y datos reales
Pero la experiencia muestra que en las organizaciones que han potenciado únicamente el enfoque puro basado en datos ha faltado la visión de negocio y, por ello, se ha perdido información valiosa.
La realidad es que los casos más exitosos se han dado en aquellas compañías que han afrontado el proyecto de mejora de sus procesos de negocio, bajo un enfoque combinado: Process Mining para identificar y priorizar las oportunidades; y experiencia de los usuarios y de los equipos de la organización para contrastar y confirmar que, efectivamente, en esos procesos se encuentran las mayores oportunidades de mejora.
