Mejore la gestión de incidencias

Guía de 6 pasos para mejorar la gestión de incidencias en Jira.
Mejore la gestión de incidencias
Gestión de incidentes
Jira Service Management

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Optimice la gestión de incidentes en Jira Service Management para resolverlos más rápido

Para gestionar las incidencias de forma eficaz, es necesario saber dónde se producen retrasos e ineficiencias. Nuestros análisis le ayudan a identificar con precisión los cuellos de botella, comprender los patrones de retrabajo y mejorar el cumplimiento de los SLA. Así podrá agilizar todo el proceso, resolver las incidencias más rápido y aumentar la satisfacción.

Descargue nuestro Template de datos preconfigurado y aborde los desafíos habituales para alcanzar sus objetivos de eficiencia. Siga nuestro plan de mejora de seis pasos y consulte la guía del Template de datos para transformar sus operaciones.

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Por qué es fundamental optimizar la gestión de incidentes

Una gestión eficaz de incidentes es la base de unos servicios de TI fiables y repercute directamente en la satisfacción de las personas usuarias, la continuidad operativa y los resultados de su organización. En el entorno actual, poder identificar, resolver y prevenir incidentes con rapidez es esencial. Sin embargo, muchas organizaciones tienen dificultades para detectar ineficiencias y cuellos de botella ocultos en sus procesos de gestión de incidentes, incluso cuando utilizan sistemas sólidos como Jira Service Management. Estas ineficiencias pueden prolongar el tiempo de inactividad, provocar el incumplimiento de los objetivos del acuerdo de nivel de servicio (SLA), frustrar a las personas usuarias y, en última instancia, aumentar los costes operativos. Para introducir mejoras basadas en datos que aceleren de verdad la resolución y mejoren la prestación del servicio, es esencial comprender el flujo real de los incidentes, más allá de los mapas teóricos del proceso. El retrabajo que pasa inadvertido, las transferencias innecesarias y las demoras que no se detectan pueden reducir la eficiencia sin que nadie lo advierta. Por eso, conviene analizar la gestión de incidentes en profundidad.

Obtenga información más detallada con Process Mining para Jira Service Management

Process Mining permite observar y comprender cómo se ejecuta realmente el proceso de gestión de incidentes en Jira Service Management. A diferencia de los informes tradicionales o las vistas de Dashboard, reconstruye el recorrido completo de cada incidente, desde el primer aviso hasta el cierre, a partir de los registros de eventos. Así puede visualizar el flujo real del proceso, detectar desviaciones respecto de la ruta prevista y localizar exactamente dónde se producen las demoras. También puede identificar las actividades o los puntos de transición que generan cuellos de botella de forma recurrente, ya sea por investigaciones prolongadas, asignaciones repetidas entre grupos de soporte o demoras en la confirmación de las personas usuarias. Al ofrecer una visión objetiva del proceso basada en datos, Process Mining le ayuda a dejar atrás las suposiciones y a centrar las mejoras donde tendrán mayor impacto en cómo mejorar la gestión de incidentes.

Localice las principales oportunidades de mejora en la resolución de incidentes

Aplicar Process Mining a los datos de incidentes de Jira Service Management permite detectar áreas concretas que pueden optimizarse. Puede analizar el tiempo de ciclo de distintos tipos de incidentes, niveles de gravedad o servicios afectados para descubrir cuáles tardan más en resolverse y por qué. Por ejemplo, quizá descubra que los incidentes transferidos a un equipo especializado acumulan mucho tiempo de espera, o que la fase de diagnóstico de los incidentes de alta prioridad dura sistemáticamente más de lo previsto. Process Mining también pone de manifiesto los ciclos de retrabajo, en los que los incidentes se vuelven a abrir o se reasignan repetidamente. Estos patrones pueden indicar problemas en el diagnóstico inicial, la calidad de la resolución o la comunicación con las personas usuarias. Al comprenderlos, podrá abordar causas raíz como la falta de formación de los agentes, las rutas de escalamiento poco claras o los protocolos de comunicación ineficientes, y reducir así el tiempo de ciclo de la gestión de incidentes.

Consiga resultados concretos y optimice de forma continua

Al utilizar Process Mining para analizar los incidentes de Jira Service Management, su organización puede lograr mejoras medibles. Puede esperar una reducción considerable del tiempo medio de resolución, lo que disminuye el tiempo de inactividad de los servicios críticos y mejora la satisfacción de las personas usuarias. Comprender mejor el cumplimiento del proceso le ayudará a alcanzar o incluso superar sistemáticamente los objetivos de sus SLA. Además, al identificar y eliminar cuellos de botella y retrabajos, podrá optimizar la asignación de recursos, reducir los costes operativos y permitir que los equipos de soporte se centren en iniciativas más estratégicas. Este enfoque de optimización continua fomenta una cultura de eficiencia y resolución proactiva de problemas, para que la gestión de incidentes evolucione al ritmo de las necesidades futuras y mejore continuamente la prestación del servicio. La información obtenida le permitirá perfeccionar los flujos de trabajo y ofrecer un servicio mejor y más rápido.

Empiece a mejorar la gestión de incidentes

Emprender este camino de optimización es sencillo. Con las herramientas adecuadas y una comprensión clara de los datos de incidentes de Jira Service Management, podrá empezar pronto a descubrir lo que ocurre realmente en sus procesos. Este análisis detallado le permite tomar decisiones fundamentadas y transformar la gestión de incidentes para ofrecer servicios más resilientes y mejorar la experiencia de las personas usuarias. Empiece hoy a explorar sus datos de incidentes con Process Mining y aproveche todo su potencial para aumentar la eficiencia y la eficacia. Es una forma accesible de comprender y mejorar de verdad el rendimiento de la gestión de incidentes.

Gestión de incidentes Cumplimiento de los SLA Mesa de ayuda Operaciones de TI Análisis de causa raíz Reducción del tiempo de inactividad Resolución de tickets Gestión de tickets Gestión de tickets Mesa de ayuda de TI Tiempo medio de resolución MTTR Restablecimiento del servicio Resolución de incidentes Soporte de TI

Problemas y desafíos frecuentes

Identifique los desafíos que le afectan

Los incidentes superan con frecuencia los objetivos del acuerdo de nivel de servicio, lo que frustra a las personas usuarias y puede acarrear sanciones. Esto apunta a ineficiencias o cuellos de botella en el proceso de resolución que afectan a la calidad general del servicio y a la satisfacción del cliente. ProcessMind revela exactamente dónde se prolongan los incidentes y localiza las actividades o transferencias que provocan incumplimientos de los SLA de forma recurrente. Al visualizar el flujo real del proceso en Jira Service Management, podrá detectar patrones de desviación que contribuyen a estos incumplimientos.

Los incidentes se transfieren con frecuencia entre grupos de soporte o se reasignan a distintos agentes, lo que provoca demoras y alarga los tiempos de resolución. Cada transferencia puede generar fallos de comunicación y cambios de contexto que reducen la eficiencia. ProcessMind muestra todas las reasignaciones y transferencias en Jira Service Management y destaca los departamentos o las personas que participan con frecuencia en estos ciclos. Este análisis ayuda a detectar asignaciones incorrectas y oportunidades para mejorar la asignación inicial o el intercambio de conocimientos.

Durante las fases de diagnóstico e investigación, los incidentes acumulan tiempos de espera considerables o se prolongan sin una explicación clara. Esto ralentiza la resolución de problemas, alarga el tiempo de inactividad para las personas usuarias afectadas y aumenta el tiempo total de resolución. ProcessMind muestra la duración real de las actividades «Diagnóstico iniciado» e «Investigación realizada» y revela dónde y por qué se producen estas demoras. Ayuda a localizar las colas, las limitaciones de recursos o los pasos del proceso en Jira Service Management que provocan las esperas.

Los incidentes no siempre se categorizan o priorizan de forma coherente al crearlos. Como resultado, los problemas críticos pueden quedar relegados y los menores recibir una atención excesiva. Esta asignación inadecuada de recursos dificulta la resolución eficaz de incidentes y el cumplimiento de los SLA. ProcessMind analiza los atributos de categorización y prioridad iniciales y los compara con las rutas de resolución posteriores y el cumplimiento de los SLA. Revela patrones en los que ciertas categorías o prioridades de Jira Service Management provocan demoras inesperadas o cambios frecuentes de prioridad, lo que indica que hacen falta pautas más claras.

Los incidentes vuelven con frecuencia a pasos ya completados, como repetir una investigación o aplicar de nuevo una resolución. Estos ciclos de retrabajo desperdician recursos, alargan los tiempos de resolución y frustran tanto a los agentes como a las personas usuarias afectadas. ProcessMind muestra el flujo real de los incidentes para que pueda detectar patrones habituales de retrabajo y localizar dónde se repiten actividades como «Diagnóstico iniciado» o «Resolución aplicada/probada» para un mismo incidente en Jira Service Management.

Los incidentes suelen quedar estancados cuando se transfieren a equipos especializados, lo que genera colas importantes y prolonga la resolución. Esto puede indicar limitaciones de recursos o mecanismos de transferencia ineficientes hacia determinados grupos de especialistas. ProcessMind muestra los tiempos medios de espera y el volumen de incidentes procesados después de la actividad «Transferido a un equipo especializado». Ayuda a identificar qué equipos especializados de Jira Service Management se están convirtiendo en cuellos de botella y afectan a la eficiencia general del proceso.

La implementación de una solución temporal suele retrasarse o no ser eficaz, lo que prolonga el impacto para las personas usuarias mientras se busca una solución definitiva. Esto reduce el valor de las soluciones temporales como medida de alivio. ProcessMind analiza el tiempo entre «Diagnóstico iniciado» e «Implementación de solución temporal», así como los pasos posteriores del proceso. Puede detectar patrones en los que las soluciones temporales del proceso de gestión de incidentes en Jira Service Management se retrasan o van seguidas de nuevas demoras, lo que pone de manifiesto ineficiencias.

Pasa mucho tiempo entre la aplicación de una resolución y la confirmación de su eficacia por parte de la persona usuaria, lo que puede retrasar el cierre del incidente. Esto afecta a métricas como «Tiempo de resolución» y puede indicar problemas de comunicación o de participación de las personas usuarias. ProcessMind mide el tiempo entre «Notificación enviada a la persona usuaria» y «Confirmación recibida de la persona usuaria» e identifica los incidentes o grupos de usuarios con tiempos de confirmación sistemáticamente prolongados. Este análisis puede señalar mejoras en la comunicación o en el proceso de notificación de Jira Service Management.

El atributo «Categoría de causa raíz» suele faltar, ser demasiado genérico o no estar vinculado a acciones preventivas, lo que favorece la repetición de incidentes. Sin una identificación adecuada de la causa raíz, la gestión de incidentes sigue siendo reactiva en lugar de proactiva. ProcessMind puede destacar los incidentes en los que falta con frecuencia el atributo «Categoría de causa raíz» o que muestran un patrón de recurrencia. Al analizar el flujo en Jira Service Management, permite comprobar si este atributo se utiliza correctamente para orientar medidas proactivas.

A veces se cierran incidentes sin verificarlos correctamente, lo que puede provocar que vuelvan a abrirse o que las personas usuarias queden insatisfechas. Omitir pasos clave como «Incidente verificado» puede comprometer la calidad y la durabilidad de las resoluciones. ProcessMind puede identificar los casos en los que suele omitirse la actividad «Incidente verificado» o en los que se completa demasiado rápido, lo que podría indicar que la verificación previa a «Incidente cerrado» en Jira Service Management es insuficiente. Así podrá reforzar el control de calidad del proceso de resolución.

Los incidentes de tipo o prioridad similares siguen rutas de resolución muy distintas, lo que puede indicar que faltan procedimientos estandarizados o buenas prácticas. Esta variabilidad puede generar una calidad de servicio irregular y tiempos de resolución imprevisibles. ProcessMind muestra todas las variantes detectadas en el proceso de resolución de incidentes y destaca las desviaciones habituales respecto de la ruta prevista. Al analizar estos flujos en Jira Service Management, podrá identificar dónde hace falta estandarizar para mejorar la eficiencia y la coherencia.

Objetivos habituales

Defina cómo se ve el éxito

Incumplir los acuerdos de nivel de servicio perjudica la satisfacción de las personas usuarias y la reputación de la empresa. Este objetivo consiste en resolver los incidentes sistemáticamente dentro de los tiempos acordados, restablecer con rapidez los servicios críticos y mantener la confianza de las personas usuarias. Alcanzarlo contribuye directamente a mejorar la calidad del servicio y la fiabilidad operativa. ProcessMind ofrece una visión integral de la resolución de incidentes en Jira Service Management e identifica los pasos del proceso y los cuellos de botella que provocan demoras e incumplimientos de los SLA. Localiza dónde se atascan los incidentes o se transfieren sin necesidad, revela las rutas que no cumplen los acuerdos y aporta información para rediseñar los flujos de trabajo. Así podrá acelerar la resolución y reducir considerablemente los incumplimientos de los SLA, posiblemente entre un 20 y un 30 %.

Los traspasos frecuentes entre equipos o agentes generan demoras, alargan los tiempos de resolución y frustran tanto a las personas usuarias como al personal de soporte. Reducir estos traspasos permite que el equipo adecuado atienda cada incidente con eficiencia desde el principio, mejora la tasa de resolución en el primer contacto y agiliza el proceso en general. Esto reduce los costes operativos y mejora la motivación del equipo. ProcessMind muestra las rutas exactas que siguen los incidentes en Jira Service Management, destaca cada reasignación e identifica dónde se producen con mayor frecuencia. También descubre las causas de los traspasos innecesarios, para que las organizaciones optimicen las reglas de asignación de equipos y puedan reducir las reasignaciones entre un 15 % y un 25 % mediante ajustes del flujo de trabajo basados en datos.

Las demoras en diagnosticar la causa raíz de un incidente o el problema inicial prolongan considerablemente la resolución, aumentan el tiempo de inactividad y agravan el impacto en el negocio. Agilizar el diagnóstico permite identificar rápidamente la naturaleza del problema y formular y aplicar soluciones antes, lo que acelera la restauración del servicio y reduce las interrupciones. Este objetivo mejora directamente la capacidad de recuperación del servicio. ProcessMind traza la fase de diagnóstico de la gestión de incidentes e identifica las actividades, los agentes o los grupos que retrasan la investigación en Jira Service Management. También muestra las secuencias de actividades habituales y sus variaciones, lo que ayuda a detectar buenas prácticas y necesidades de formación. Al optimizar los flujos de trabajo existentes, es posible acortar los ciclos de diagnóstico entre un 10 % y un 20 %.

Una priorización inconsistente puede hacer que se pasen por alto incidentes críticos mientras se dedica una atención desproporcionada a problemas menores. Esto asigna mal los recursos y afecta a la continuidad del negocio. Estandarizar la priorización garantiza que los incidentes se clasifiquen de forma coherente según su impacto y urgencia, alinea los esfuerzos con las prioridades del negocio y permite atender primero los problemas más críticos. ProcessMind compara los patrones reales de priorización con las políticas definidas mediante el análisis de atributos de los incidentes, como la gravedad y el impacto, en Jira Service Management. Muestra cómo las distintas prioridades iniciales dan lugar a diferentes rutas y tiempos de resolución. Así, puede ajustar las reglas de categorización y priorización con base en datos, mejorar la coherencia en un 30 % y optimizar la asignación de recursos.

Los ciclos de retrabajo, en los que los incidentes van y vienen entre estados o equipos, revelan ineficiencias importantes, esfuerzo desperdiciado y tiempos de resolución más largos. Eliminarlos permite que el proceso avance de forma más fluida y directa, mejora la productividad de los agentes y la satisfacción de las personas usuarias, y evita acciones repetidas y demoras innecesarias. ProcessMind identifica y cuantifica las instancias de retrabajo y las actividades repetidas en los procesos de gestión de incidentes de Jira Service Management. También revela qué factores y condiciones originan estos ciclos, para que pueda rediseñar el proceso y evitar que se repitan. Así se eliminan pasos innecesarios y se reduce entre un 10 % y un 15 % el tiempo total del ciclo de los incidentes.

Los traspasos a equipos especializados son necesarios para resolver problemas complejos, pero pueden generar demoras importantes si no se gestionan con eficiencia. Agilizarlos significa transferir los incidentes de forma rápida y fluida, con toda la información necesaria, para evitar cuellos de botella y acelerar la resolución de los casos complejos. Esto mejora directamente la eficiencia de los niveles avanzados de soporte. ProcessMind analiza el recorrido de los incidentes transferidos a equipos especializados e identifica las demoras que se producen antes, durante y después del traspaso en Jira Service Management. También señala las colas ineficientes y la falta de información, lo que permite mejorar de forma específica los procedimientos de escalamiento y la colaboración. Así, es posible reducir hasta un 20 % las demoras relacionadas con los traspasos.

Implementar rápidamente soluciones temporales es fundamental para reducir el impacto de los incidentes graves y restablecer parcialmente el servicio mientras se desarrolla una solución permanente. El objetivo es acortar el tiempo entre la identificación del incidente y la implementación de una solución temporal funcional, para limitar las interrupciones del negocio y mejorar la experiencia de las personas usuarias. ProcessMind puede trazar el segmento del proceso dedicado a identificar e implementar soluciones temporales, y detectar demoras concretas o pasos omitidos que prolongan esta fase crucial en Jira Service Management. El análisis de las secuencias de actividades y la asignación de recursos ayuda a optimizar el flujo de trabajo, reducir entre un 15 % y un 25 % el tiempo de implementación y mejorar la resiliencia.

La espera prolongada de la confirmación de la persona usuaria después de aplicar una solución puede inflar artificialmente las métricas de resolución y retrasar el cierre del incidente. Reducir estas demoras permite obtener retroalimentación a tiempo, validar la solución y cerrar el incidente sin demora. Así, las métricas reflejan mejor la restauración real del servicio y ganan precisión. ProcessMind muestra cuánto tiempo transcurre y qué actividades se realizan entre «Notificación enviada a la persona usuaria» y «Confirmación recibida de la persona usuaria» en Jira Service Management. Puede identificar patrones y agentes o usuarios concretos que contribuyen a las demoras, lo que permite mejorar la comunicación de forma específica o enviar recordatorios automáticos. Así, el tiempo de confirmación puede reducirse hasta un 30 % y el cierre final puede acelerarse.

Un análisis de causa raíz (RCA) poco eficaz provoca incidentes recurrentes y problemas persistentes en lugar de soluciones permanentes, lo que genera interrupciones repetidas y desperdicio de esfuerzo. Mejorar la precisión del RCA implica investigar a fondo los incidentes para identificar sus causas subyacentes reales, prevenir futuras recurrencias y reforzar la estabilidad del sistema y la fiabilidad del servicio a largo plazo. ProcessMind ayuda a evaluar la eficacia del proceso de RCA mediante el seguimiento de los incidentes que se repiten o requieren correcciones reiteradas en Jira Service Management. También puede relacionar las categorías de incidentes con los códigos de resolución y las causas raíz, e identificar dónde el análisis es superficial o se omite. Mejorar la calidad del RCA puede reducir entre un 10 % y un 20 % los incidentes recurrentes.

Verificar correctamente un incidente permite confirmar que el problema se resolvió de verdad y no solo quedó oculto temporalmente. Así se evitan cierres prematuros y posibles reaperturas. Seguir los pasos de verificación garantiza el control de calidad y refuerza la confianza de las personas usuarias en el proceso de resolución, lo que contribuye a ofrecer un servicio más sólido y fiable. ProcessMind traza la actividad «Incidente verificado» e identifica los casos en los que se omiten o apresuran los pasos de verificación en Jira Service Management. También destaca las variantes del proceso que se apartan de los protocolos establecidos, para que las organizaciones refuercen el cumplimiento y mejoren la calidad de las resoluciones. Esto puede reducir un 15 % las reaperturas posteriores a la resolución y reforzar la integridad del proceso.

Una variación excesiva en la gestión de incidentes, más allá de lo necesario, indica falta de estandarización y puede provocar una calidad de servicio irregular, errores e ineficiencias. Reducir las variaciones innecesarias permite establecer rutas de resolución más claras y previsibles, obtener resultados coherentes y mejorar la eficiencia operativa. ProcessMind muestra todas las rutas reales del proceso de gestión de incidentes y destaca tanto las desviaciones frecuentes como las poco comunes respecto al flujo previsto en Jira Service Management. Cuantifica la frecuencia de cada variante para que las organizaciones puedan identificar y eliminar las rutas que no aportan valor o incumplen los estándares. Así, se estandariza el proceso y se mejora su previsibilidad en toda la organización.

Seis pasos para mejorar la gestión de incidentes

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Descargar el Template

Qué hacer

Obtenga el Template de Excel, ya estructurado para los datos de gestión de incidentes. Le permitirá recopilar toda la información necesaria para realizar un análisis preciso.

Por qué es importante

Partir de una estructura de datos adecuada evita el retrabajo y permite analizar el proceso de gestión de incidentes de forma fluida y eficaz.

Resultado esperado

Un Template de datos listo para usar y adaptado a la gestión de incidentes en Jira Service Management.

QUÉ OBTENDRÁ

Detecte ahora los principales cuellos de botella en la gestión de incidencias

ProcessMind muestra el flujo real de la gestión de incidencias y visualiza cada paso e interacción. Obtenga información detallada sobre los retrasos, el cumplimiento de los SLA y las áreas que requieren mejoras prioritarias.
  • Visualice los recorridos reales de resolución de incidencias
  • Detecte retrasos ocultos y cuellos de botella en los flujos de trabajo
  • Supervise el cumplimiento de los SLA y evite incumplimientos
  • Agilice el proceso de gestión de incidencias
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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RESULTADOS HABITUALES

Impacto real en la resolución de incidentes

Estos resultados reflejan mejoras importantes en la eficiencia y la eficacia de la resolución de incidentes, obtenidas al aplicar Process Mining para identificar cuellos de botella y optimizar los flujos de trabajo en Jira Service Management.

0 % faster
Resolución más rápida de incidentes

Reducción media del tiempo total de resolución

Process Mining ayuda a identificar y eliminar cuellos de botella, lo que reduce considerablemente el tiempo total necesario para resolver los incidentes y mejora la prestación del servicio.

0 % fewer
Menos incumplimientos de los SLA

Reducción de los incidentes que no cumplen los objetivos

Al identificar las causas raíz de las demoras y los incumplimientos, las organizaciones pueden abordar los problemas de forma proactiva y lograr que más incidentes cumplan los objetivos de sus acuerdos de nivel de servicio.

0 % reduction
Menos traspasos y retrabajo

Mayor eficiencia en el flujo del proceso

Se identifican y eliminan los traspasos innecesarios y los pasos de trabajo repetidos. Así, el proceso de resolución de incidentes es más fluido y directo, y aumenta la eficiencia operativa.

0 % fewer variants
Mayor coherencia en los procesos

Menos rutas distintas para los incidentes

Process Mining destaca todas las variaciones en la gestión de incidentes, lo que permite a los equipos estandarizar las buenas prácticas y reducir las rutas divergentes del proceso para mejorar la previsibilidad.

0 % improvement
Mayor calidad en la resolución

Mejor verificación y análisis de causa raíz

Asegurar que se sigan de forma coherente pasos fundamentales, como la verificación del incidente y el análisis de causa raíz, permite obtener soluciones más sólidas y evitar que se repitan problemas similares.

Los resultados varían según la complejidad del proceso, la calidad de los datos y el contexto específico de cada organización. Estas cifras ilustran las mejoras habituales observadas en distintas implementaciones de gestión de incidentes.

Datos recomendados

Empiece por importar los atributos y las actividades más importantes y amplíe el análisis según sus necesidades.
¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un Registro de eventos para Process Mining.

Atributos

Datos clave que debe recopilar para el análisis

Identificador único de cada ticket de incidencia en Jira Service Management.

Por qué es importante

Es el identificador principal que permite relacionar todos los eventos vinculados en un único caso y constituye la base de cualquier análisis de Process Mining.

Nombre del evento específico o del cambio de estado que se produjo en la incidencia.

Por qué es importante

Las actividades son la base del mapa de procesos y permiten visualizar y analizar el ciclo de vida de las incidencias.

Fecha y hora exactas en que se produjo la actividad.

Por qué es importante

Las marcas de tiempo son esenciales para calcular todas las métricas basadas en el tiempo, comprender la duración del proceso y detectar cuellos de botella que afectan al rendimiento.

Usuario asignado actualmente para trabajar en la incidencia.

Por qué es importante

Ayuda a hacer un seguimiento de la carga de trabajo individual, detectar cuellos de botella relacionados con agentes concretos y analizar cómo afectan los traspasos al tiempo de resolución.

Equipo o grupo responsable de gestionar la incidencia.

Por qué es importante

Es fundamental para analizar el rendimiento y la capacidad de los equipos, así como el flujo de trabajo entre los distintos niveles de soporte o grupos especializados.

Etapa actual de la incidencia en su ciclo de vida.

Por qué es importante

Refleja directamente el avance de la incidencia y es la fuente principal para identificar los pasos del proceso y los tiempos de espera.

Nivel de prioridad asignado a la incidencia, que indica la urgencia con la que debe resolverse.

Por qué es importante

Es esencial para analizar el rendimiento del SLA y comprobar que los recursos se asignen correctamente a las incidencias más críticas.

Fecha y hora en que se creó la incidencia por primera vez en el sistema.

Por qué es importante

Es el punto de partida para calcular el tiempo de ciclo de principio a fin y medir los SLA.

Fecha y hora en que la incidencia se marcó como resuelta.

Por qué es importante

Marca el final del proceso de resolución y permite calcular el tiempo de ciclo total y el rendimiento del SLA.

Actividades

Pasos del proceso que debe supervisar y optimizar

Marca el inicio oficial del ciclo de vida del incidente: se envía un informe y se crea una incidencia en Jira. El sistema registra explícitamente este evento cuando se crea una incidencia nueva de tipo «Incidente».

Por qué es importante

Este es el evento de inicio principal del proceso. Analizar el tiempo transcurrido desde esta actividad hasta la resolución es fundamental para medir el tiempo total del ciclo y el cumplimiento de los SLA.

Indica que un agente asignado ha comenzado a diagnosticar activamente el incidente. Por lo general, se infiere cuando el estado de la incidencia cambia de «Abierto» o «Nuevo» a «En curso».

Por qué es importante

Este hito clave marca el inicio de las tareas activas de resolución. Medir el tiempo hasta esta actividad ayuda a identificar demoras iniciales en las colas y problemas de disponibilidad de recursos.

Se produce cuando, después de la asignación inicial, el incidente se transfiere a otro agente o grupo. Se infiere a partir de cualquier cambio en el campo «Persona asignada» o «Grupo asignado».

Por qué es importante

El seguimiento de las reasignaciones es fundamental para analizar los traspasos. Un número elevado suele indicar ineficiencias en el proceso, falta de conocimientos o una asignación inicial incorrecta, lo que retrasa la resolución.

Marca el momento en que el equipo de soporte espera información o una acción de la persona usuaria. Se infiere a partir de un cambio de estado a uno específico de espera, como «En espera de la persona usuaria».

Por qué es importante

Aislar este tiempo «en espera» es fundamental para medir los SLA con precisión, ya que suele excluirse de los cálculos del tiempo de resolución. También ayuda a analizar las demoras en las respuestas de las personas usuarias.

Esta actividad indica que se ha identificado e implementado una solución y que el incidente espera confirmación o validación final. Se infiere a partir del cambio de estado a «Resuelto».

Por qué es importante

Este hito importante marca el fin del trabajo activo del equipo de soporte. A menudo, es el evento que detiene el reloj del SLA.

Esta actividad confirma que el incidente se ha resuelto correctamente y que el servicio se ha restablecido. A menudo coincide con el cambio al estado «Resuelto».

Por qué es importante

Este es el principal hito de éxito del proceso. El tiempo transcurrido hasta este punto es el KPI más habitual y representa el tiempo de resolución (TTR).

Representa el cierre administrativo definitivo del ticket del incidente una vez resuelto y verificado. Se infiere a partir del cambio de estado a «Cerrado».

Por qué es importante

Este es el evento final del proceso. Analizar el tiempo transcurrido entre «Resuelto» y «Cerrado» puede revelar demoras en las tareas administrativas de cierre o en la confirmación de la persona usuaria.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

Process Mining le permite visualizar el flujo real de sus incidentes y descubrir cuellos de botella ocultos, ciclos de retrabajo y pasos que incumplen los estándares. También puede señalar las causas de los incumplimientos persistentes de los SLA y de los traspasos excesivos, lo que ayuda a orientar las mejoras. Así podrá tomar decisiones basadas en datos para optimizar el proceso de resolución de incidentes.

Necesita principalmente un ID de incidente que identifique cada caso, el nombre de la actividad correspondiente a cada paso, la fecha y hora en que se realizó cada actividad y el recurso o usuario asociado. Puede enriquecer el análisis con atributos adicionales, como la prioridad, la categoría o la persona asignada. Estos datos básicos conforman el Registro de eventos para Process Mining.

Puede esperar una reducción considerable de los incumplimientos de los SLA y de los tiempos de diagnóstico de incidentes, además de menos traspasos excesivos y ciclos de retrabajo. La información obtenida ayuda a estandarizar la priorización de incidentes y agilizar los traspasos a equipos especializados. En definitiva, permite que el proceso de resolución de incidentes sea más eficiente y eficaz.

Necesitará acceder a sus datos de Jira Service Management, normalmente mediante su API, acceso directo a la base de datos o funciones de exportación. También necesitará una plataforma de Process Mining adecuada y conocimientos básicos de ingeniería de datos para extraerlos y transformarlos. La gestión segura de los datos y el cumplimiento de las normas de privacidad también son aspectos fundamentales.

Process Mining permite identificar dónde surgen los problemas en el proceso, por ejemplo, cuellos de botella, desviaciones o pasos concretos que causan demoras. Aunque no realiza por sí mismo un análisis tradicional de causa raíz, aporta pruebas precisas y contexto para que sus especialistas determinen con eficiencia las causas subyacentes. Este enfoque basado en pruebas acelera considerablemente el RCA.

La extracción de datos suele realizarse mediante la API REST de Jira, consultas directas a la base de datos si aloja Jira en sus instalaciones o las funciones de exportación integradas para las tablas pertinentes o los informes personalizados. Después, se limpian, transforman y organizan los datos sin procesar en un Registro de eventos, una estructura estandarizada compatible con las herramientas de Process Mining. Esta preparación es fundamental para obtener un análisis preciso.

A menudo es posible obtener información inicial en unos días o semanas, según la disponibilidad y la complejidad de los datos. El análisis más profundo y detallado, así como la identificación de oportunidades de optimización importantes, suelen desarrollarse a lo largo de varias semanas, a medida que se revisan y perfeccionan los modelos de datos. La rapidez depende en gran medida de la preparación de los datos y de la colaboración del equipo.

Los informes tradicionales ofrecen instantáneas estáticas o métricas agregadas que muestran «qué» ocurrió. Process Mining, en cambio, reconstruye el recorrido completo de cada incidente, de principio a fin. Así revela la secuencia real de eventos, las variaciones ocultas del proceso y las desviaciones respecto a las rutas previstas, y muestra «cómo» y «por qué» ocurrieron las cosas. Ofrece una visión dinámica del proceso basada en datos.

Es habitual que los datos sin procesar necesiten cierta limpieza y transformación antes de aplicar Process Mining. Las herramientas de Process Mining están diseñadas para trabajar con datos del mundo real, y el análisis inicial suele poner de manifiesto problemas de calidad de los datos que también pueden corregirse de forma específica. Por lo general, se prepara y perfecciona la información de manera iterativa para obtener los mejores resultados.

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