Mejore su gestión de incidentes

Su guía de 6 pasos para mejorar la gestión de incidentes en Jira.
Mejore su gestión de incidentes
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Optimice la gestión de incidentes en Jira Service Management para resolverlos más rápido

Gestionar los incidentes de forma eficaz requiere comprender dónde se producen los retrasos y las ineficiencias. Nuestros análisis le ayudan a identificar con precisión los cuellos de botella, comprender los patrones de retrabajo y garantizar un mejor cumplimiento del SLA. Así podrá optimizar todo el proceso, resolver los incidentes más rápido y mejorar la satisfacción.

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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 afecta directamente a la satisfacción de los usuarios, la continuidad operativa y los resultados de su organización. En el entorno actual, marcado por la rapidez, resulta esencial identificar, resolver y prevenir incidentes con agilidad. 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 provocar tiempos de inactividad prolongados, incumplimiento de los objetivos del acuerdo de nivel de servicio (SLA), usuarios frustrados y, en última instancia, un aumento de los costes operativos. Comprender el flujo real de los incidentes, más allá de los mapas de procesos teóricos, es esencial para introducir mejoras basadas en datos que aceleren de verdad los tiempos de resolución y mejoren la prestación del servicio. Las repeticiones no visibles, las transferencias innecesarias y las demoras que pasan desapercibidas pueden reducir la eficiencia de forma silenciosa, lo que demuestra la necesidad de aplicar un enfoque analítico más profundo a la gestión de incidentes.

Obtenga información más profunda con Process Mining para Jira Service Management

Process Mining ofrece una perspectiva eficaz para observar y comprender la ejecución real de su proceso de gestión de incidentes en Jira Service Management. A diferencia de los informes tradicionales o las vistas de Dashboard, Process Mining reconstruye el recorrido completo de cada incidente, desde su registro inicial hasta el cierre definitivo, a partir del registro de eventos. Esta capacidad permite visualizar el flujo real del proceso, identificar desviaciones respecto a la ruta prevista y detectar exactamente dónde se producen las demoras. Puede localizar actividades o puntos de transición concretos que provocan cuellos de botella de forma recurrente, ya sea por fases de investigación prolongadas, asignaciones repetidas entre grupos de soporte o demoras en la confirmación del usuario. Al ofrecer una radiografía objetiva y basada en datos de la gestión de incidentes, Process Mining le ayuda a dejar atrás las suposiciones y a concentrar sus esfuerzos de mejora donde tendrán el mayor impacto en cómo mejorar la gestión de incidentes.

Identifique las principales áreas de mejora en la resolución de incidentes

La aplicación de Process Mining a los datos de incidentes de Jira Service Management revela áreas concretas con un gran potencial de optimización. 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, podría descubrir que los incidentes que requieren una transferencia a un equipo especializado acumulan con frecuencia un tiempo de espera considerable, 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 repetición, en los que los incidentes se vuelven a abrir o reasignar varias veces, lo que puede indicar problemas en el diagnóstico inicial, la calidad de la resolución o la comunicación con el usuario. Al comprender estos patrones, puede abordar causas raíz como una formación insuficiente de los agentes, rutas de escalamiento poco claras o protocolos de comunicación ineficientes, todo ello con el objetivo de reducir el tiempo de ciclo de la gestión de incidentes.

Consiga resultados tangibles y optimice de forma continua

Al utilizar Process Mining para analizar incidentes de Jira Service Management, su organización puede lograr mejoras medibles. Puede esperar una reducción considerable del tiempo medio de resolución de incidentes, lo que disminuirá el tiempo de inactividad de los servicios críticos y aumentará la satisfacción de los usuarios. Una mejor comprensión del cumplimiento del proceso le ayudará a alcanzar o incluso superar de forma constante sus objetivos de SLA. Además, al identificar y eliminar cuellos de botella y repeticiones, podrá optimizar la asignación de recursos, reducir los costes operativos y permitir que sus equipos de soporte se concentren en iniciativas más estratégicas. Este enfoque de optimización continua fomenta una cultura de eficiencia y resolución proactiva de problemas, y garantiza que sus capacidades de gestión de incidentes evolucionen para responder a las necesidades futuras y mejorar continuamente la prestación del servicio. También proporciona la información necesaria para perfeccionar los flujos de trabajo y ofrecer un servicio mejor y más rápido.

Comience su recorrido de mejora de la gestión de incidentes

Emprender este proceso de optimización es sencillo. Con las herramientas adecuadas y una comprensión clara de sus datos de incidentes de Jira Service Management, puede empezar rápidamente a descubrir lo que ocurre realmente en sus procesos. Este análisis detallado le permite tomar decisiones fundamentadas que transforman sus capacidades de gestión de incidentes, dan lugar a servicios más resilientes y mejoran la experiencia de los usuarios. Empiece hoy a explorar sus datos de incidentes con Process Mining para aprovechar todo su potencial de eficiencia y eficacia. Es una forma accesible de comprender y mejorar de verdad el rendimiento de la gestión de incidentes.

Gestión de incidentes Cumplimiento de SLA Mesa de ayuda Operaciones de TI Análisis de causas 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 habituales

Identifique los desafíos que le afectan

Los incidentes superan con frecuencia los objetivos de su acuerdo de nivel de servicio, lo que provoca frustración en los usuarios y posibles sanciones. Esto indica la existencia de ineficiencias o cuellos de botella subyacentes en el proceso de resolución, que afectan a la calidad general del servicio y a la satisfacción de los clientes. ProcessMind revela exactamente dónde los incidentes pasan demasiado tiempo y señala las actividades o transferencias que provocan sistemáticamente incumplimientos del SLA. Al visualizar el flujo real del proceso en Jira Service Management, puede identificar los 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 aumenta los tiempos de resolución. Cada transferencia puede generar problemas de comunicación y cambios de contexto que reducen la eficiencia. ProcessMind visualiza todas las reasignaciones y transferencias dentro de Jira Service Management, y destaca los departamentos o las personas que participan con frecuencia en estos ciclos. Este análisis ayuda a identificar problemas de enrutamiento y oportunidades para optimizar la asignación inicial o mejorar el intercambio de conocimientos.

Los incidentes presentan tiempos de espera considerables o duraciones prolongadas y sin explicación durante las fases de diagnóstico e investigación. Esto ralentiza la resolución de problemas, prolonga el tiempo de inactividad de los usuarios afectados y aumenta el tiempo total de resolución. ProcessMind registra la duración real de las actividades «Diagnosis Initiated» e «Investigation Conducted», y revela dónde y por qué se producen estas demoras. Le ayuda a localizar colas concretas, limitaciones de recursos o pasos del proceso en Jira Service Management que están provocando los retrasos.

Los incidentes se categorizan o priorizan de forma incoherente al crearse, lo que puede hacer que los problemas críticos pierdan prioridad mientras los incidentes menores reciben una atención excesiva. Esta asignación inadecuada de recursos afecta a la resolución eficaz de incidentes y al cumplimiento del SLA. ProcessMind analiza los atributos de categorización y priorización iniciales y los compara con las rutas de resolución posteriores y el cumplimiento del SLA. Revela patrones en los que determinadas categorías o prioridades de Jira Service Management provocan demoras inesperadas o frecuentes cambios de prioridad, lo que indica la necesidad de establecer directrices más claras.

Los incidentes vuelven con frecuencia a pasos ya completados, como repetir la investigación o aplicar de nuevo una resolución. Estos ciclos de repetición desperdician recursos, prolongan los tiempos de resolución y frustran tanto a los agentes como a los usuarios afectados. ProcessMind visualiza el flujo real de los incidentes, lo que facilita detectar patrones habituales de repetición e identificar dónde se repiten actividades como «Diagnosis Initiated» o «Resolution Applied/Tested» para un mismo incidente en Jira Service Management.

Los incidentes suelen quedar bloqueados al transferirse a equipos especializados, lo que crea colas considerables y prolonga la resolución. Esto puede indicar limitaciones de recursos o mecanismos de transferencia ineficientes hacia determinados grupos de expertos. ProcessMind destaca los tiempos medios de espera y el rendimiento de los incidentes después de «Transferred to Specialized Team». Le ayuda a identificar qué equipos especializados de su configuración de Jira Service Management se están convirtiendo en cuellos de botella y afectan a la eficiencia general del proceso.

El proceso de implementación de una solución temporal suele retrasarse o no ser eficaz, lo que prolonga el impacto en los usuarios mientras se busca una solución permanente. Esto reduce el valor de las soluciones temporales como medida de alivio provisional. ProcessMind analiza el tiempo transcurrido entre «Diagnosis Initiated» y «Workaround Implemented», así como los pasos posteriores del proceso. Puede identificar patrones en los que las soluciones temporales de su proceso de gestión de incidentes en Jira Service Management se retrasan o van seguidas con frecuencia de nuevas demoras, lo que indica ineficiencias.

Se producen demoras considerables entre la aplicación de una resolución y la confirmación de su eficacia por parte del usuario, lo que puede retrasar el cierre del incidente. Esto afecta a métricas como «Time to Resolution» e indica problemas de comunicación o de participación del usuario. ProcessMind cuantifica el tiempo transcurrido entre «User Notification Sent» y «User Confirmation Received», e identifica los incidentes o grupos de usuarios con tiempos de confirmación sistemáticamente prolongados. Este análisis puede revelar oportunidades para mejorar los procesos de comunicación o notificación en Jira Service Management.

El atributo «Root Cause Category» suele faltar, ser genérico o no estar vinculado a acciones preventivas, lo que provoca incidentes recurrentes. 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 el atributo «Root Cause Category» falta con frecuencia o muestra un patrón de incidentes similares recurrentes. Al analizar el flujo en Jira Service Management, muestra si «Root Cause Category» se utiliza correctamente para orientar medidas proactivas.

A veces los incidentes se cierran sin una verificación adecuada, lo que provoca que vuelvan a abrirse o genera insatisfacción en los usuarios. Omitir pasos críticos como «Incident Verified» puede comprometer la calidad y la permanencia de las resoluciones. ProcessMind puede identificar casos en los que la actividad «Incident Verified» se omite con frecuencia o se ejecuta demasiado rápido, lo que sugiere procedimientos de verificación insuficientes antes de «Incident Closed» en Jira Service Management. Esto ayuda a garantizar el control de calidad dentro del proceso de resolución.

Los incidentes de tipo o prioridad similares siguen rutas de resolución muy diferentes, lo que indica una falta de procedimientos estandarizados o de buenas prácticas. Esta variabilidad puede provocar una calidad de servicio incoherente y tiempos de resolución impredecibles. ProcessMind visualiza todas las variantes de proceso detectadas para la resolución de incidentes y destaca las desviaciones habituales respecto a la ruta ideal. Al analizar estos flujos en Jira Service Management, puede identificar dónde es necesario estandarizar para mejorar la eficiencia y la coherencia.

Objetivos habituales

Defina cómo es el éxito

Incumplir los acuerdos de nivel de servicio afecta negativamente a la satisfacción de los usuarios y a la reputación de la empresa. Este objetivo consiste en resolver los incidentes de forma constante dentro de los plazos acordados, restablecer rápidamente los servicios críticos y mantener la confianza de los usuarios. Su consecución 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 del SLA. Señala dónde se bloquean los incidentes o se transfieren innecesariamente, revela rutas que no cumplen las políticas y proporciona información para rediseñar los flujos de trabajo, lograr resoluciones más rápidas y reducir significativamente, posiblemente entre un 20 % y un 30 %, los incumplimientos del SLA.

Las transferencias frecuentes entre equipos o agentes provocan demoras, aumentan los tiempos de resolución y frustran tanto a los usuarios como al personal de soporte. Minimizar estas transferencias significa que los incidentes sean gestionados eficientemente por el equipo adecuado desde el principio, mejorando las tasas de resolución en el primer contacto y la fluidez general del proceso. Esto reduce los costes operativos y mejora la motivación del equipo. ProcessMind visualiza las rutas exactas que siguen los incidentes en Jira Service Management, destaca cada reasignación e identifica dónde se producen con mayor frecuencia. Descubre las causas raíz de las transferencias innecesarias, lo que permite optimizar las reglas de enrutamiento de los equipos y reducir potencialmente las reasignaciones entre un 15 % y un 25 % mediante ajustes del flujo de trabajo basados en datos.

Las demoras en diagnosticar la causa raíz o el problema inicial de un incidente prolongan considerablemente la resolución, aumentan el tiempo de inactividad y agravan el impacto en el negocio. Acelerar el diagnóstico significa identificar rápidamente la naturaleza del problema para formular y aplicar soluciones con mayor rapidez, restablecer antes el servicio y reducir al mínimo las interrupciones. Este objetivo mejora directamente la capacidad de recuperación del servicio. ProcessMind mapea la fase de diagnóstico de la gestión de incidentes y revela qué actividades, agentes o grupos provocan demoras en la investigación dentro de Jira Service Management. Destaca las secuencias y variaciones habituales de las actividades, lo que permite identificar buenas prácticas y necesidades de formación, y acortar potencialmente los ciclos de diagnóstico entre un 10 % y un 20 % mediante la optimización de los flujos de trabajo existentes.

Una priorización incoherente puede hacer que los incidentes críticos pasen desapercibidos mientras los problemas menores reciben una atención desproporcionada, lo que 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 asegura que los problemas más críticos se atiendan primero. ProcessMind descubre los patrones reales de priorización y los compara con las políticas definidas mediante el análisis de atributos de los incidentes, como la gravedad y el impacto, en Jira Service Management. Visualiza cómo las distintas prioridades iniciales conducen a diferentes rutas y tiempos de resolución, lo que permite ajustar las reglas de categorización y priorización basándose en datos, mejorar la coherencia en un 30 % y optimizar la asignación de recursos.

Los ciclos de repetición, en los que los incidentes pasan de un estado a otro o de un equipo a otro, indican ineficiencias importantes, esfuerzo desperdiciado y tiempos de resolución prolongados. Eliminar estos ciclos permite conseguir un flujo de proceso más fluido y lineal, mejorar la productividad de los agentes y aumentar la satisfacción de los usuarios al evitar acciones repetitivas y demoras innecesarias. ProcessMind identifica y cuantifica explícitamente las repeticiones y actividades reiteradas en los procesos de incidentes de Jira Service Management. Revela los factores desencadenantes y las condiciones que dan lugar a estos ciclos, lo que permite rediseñar el proceso para evitar que vuelvan a producirse y reducir pasos innecesarios, con una disminución del 10 % al 15 % en el tiempo total de ciclo de los incidentes.

Las transferencias a equipos especializados, aunque son necesarias para los problemas complejos, pueden provocar demoras considerables si no se gestionan de forma eficiente. Optimizar estas transferencias significa garantizar un cambio rápido y fluido de los incidentes, con toda la información necesaria, para evitar cuellos de botella y acelerar la resolución de incidentes 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 de la transferencia en Jira Service Management. Destaca las colas ineficientes o las carencias de información, lo que permite introducir mejoras específicas en los procedimientos de escalamiento y la colaboración, y reducir potencialmente un 20 % las demoras relacionadas con las transferencias.

Implementar rápidamente soluciones temporales es fundamental para reducir al mínimo el impacto de los incidentes graves y restablecer parte del servicio mientras se desarrollan soluciones permanentes. Este objetivo se centra en reducir el tiempo transcurrido desde la identificación del incidente hasta la implementación de una solución temporal funcional, mitigando así la interrupción del negocio y mejorando la experiencia del usuario. ProcessMind puede mapear el segmento del proceso que incluye la identificación y la implementación de soluciones temporales, y detectar demoras concretas o pasos ausentes que prolongan esta fase crítica en Jira Service Management. Al analizar 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 de soluciones temporales y mejorar la resiliencia.

Los tiempos de espera prolongados para que el usuario confirme una resolución pueden inflar artificialmente las métricas de resolución y retrasar el cierre del incidente. Acortar estas demoras garantiza una respuesta rápida, valida la resolución y permite cerrar el incidente a tiempo, reflejando el restablecimiento real del servicio y mejorando la precisión de las métricas. ProcessMind visualiza la duración y las actividades entre «User Notification Sent» y «User Confirmation Received» en Jira Service Management. Puede identificar patrones o agentes o usuarios concretos que contribuyen a las demoras, lo que permite mejorar las comunicaciones o configurar recordatorios automáticos, reducir finalmente hasta un 30 % los tiempos de confirmación y acelerar el cierre definitivo.

Un análisis ineficaz de la causa raíz, RCA, provoca incidentes recurrentes y problemas persistentes en lugar de soluciones permanentes, lo que genera interrupciones repetidas y desperdicio de recursos. Mejorar la precisión del RCA implica investigar los incidentes a fondo para identificar sus verdaderas causas subyacentes, prevenir futuras recurrencias y mejorar 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. Puede correlacionar las categorías de incidentes con los códigos de resolución finales y las causas raíz, e identificar dónde el RCA es superficial o se omite, lo que puede reducir entre un 10 % y un 20 % los incidentes repetidos al mejorar la calidad del RCA.

Una verificación adecuada de los incidentes garantiza que un problema notificado se haya resuelto realmente y no solo ocultado de forma temporal, evitando cierres prematuros y posibles reaperturas. Cumplir los pasos de verificación garantiza el control de calidad y refuerza la confianza de los usuarios en el proceso de resolución, lo que contribuye a una prestación del servicio más sólida y fiable. ProcessMind asigna un mapa a la actividad 'Incident Verified' e identifica los casos en los que los pasos de verificación se omiten o se realizan con demasiada rapidez en Jira Service Management. También destaca las variantes del proceso que se desvían de los protocolos de verificación estándar, lo que permite a las organizaciones reforzar el cumplimiento y mejorar la calidad de las resoluciones, reducir en un 15 % las reaperturas posteriores a la resolución y aumentar la integridad del proceso.

Una variación excesiva en la gestión de los incidentes, más allá de lo necesario, indica una falta de estandarización y puede provocar una calidad de servicio irregular, errores e ineficiencias. Reducir las variaciones innecesarias implica establecer rutas más claras y previsibles para resolver los incidentes, con resultados coherentes y una mayor eficiencia operativa. ProcessMind proporciona un mapa de descubrimiento de todas las rutas reales del proceso de incidentes y destaca tanto las desviaciones frecuentes como las poco habituales respecto al flujo previsto en Jira Service Management. Cuantifica la frecuencia de cada variante, lo que permite a las organizaciones identificar y eliminar las rutas que no aportan valor o no cumplen las normas, estandarizar el proceso y mejorar su previsibilidad en toda la organización.

La ruta de mejora de 6 pasos para la Gestión de incidentes

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Descargar el Template

Qué hacer

Obtenga el Template de Excel preestructurado diseñado para los datos de Gestión de incidentes. Este Template garantiza que capture toda la información necesaria para realizar un análisis preciso.

Por qué es importante

Utilizar la estructura de datos adecuada desde el principio evita retrabajos y garantiza un análisis fluido y eficaz de su proceso de gestión de incidentes.

Resultado esperado

Un Template de datos listo para usar y perfectamente alineado con la Gestión de incidentes en Jira Service Management.

LO QUE OBTENDRÁ

Descubra ahora los principales cuellos de botella de su gestión de incidentes

ProcessMind revela el flujo real de su gestión de incidentes y visualiza cada paso e interacción. Obtenga información detallada sobre los retrasos, el cumplimiento del SLA y las áreas que requieren mejoras prioritarias.
  • Visualice los recorridos reales de resolución de incidentes
  • Detecte retrasos ocultos y cuellos de botella en sus Workflow
  • Supervise el cumplimiento del SLA y evite incumplimientos
  • Optimice su proceso de gestión de incidentes
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
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 representan mejoras significativas en la eficiencia y la eficacia de la resolución de incidentes, logradas mediante la aplicación de Process Mining para identificar cuellos de botella y optimizar los Workflows en su sistema de Jira Service Management.

0 % faster
Resolución más rápida de incidentes

Reducción media del tiempo de principio a fin

Process Mining ayuda a identificar y eliminar cuellos de botella, lo que reduce significativamente 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 los retrasos 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 transferencias y retrabajo

Mayor eficiencia del flujo del proceso

Las transferencias innecesarias y los pasos de trabajo repetidos se identifican y eliminan, lo que da lugar a un proceso de resolución de incidentes más fluido y directo, así como a una mayor eficiencia operativa.

0 % fewer variants
Mayor coherencia del proceso

Menos rutas únicas de incidentes

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

0 % improvement
Mayor calidad de las resoluciones

Mejor verificación y análisis de la causa raíz

Garantizar que se sigan de forma coherente pasos críticos, como la verificación del incidente y el análisis de la causa raíz, permite obtener soluciones más sólidas y evitar que vuelvan a producirse 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 mejoras habituales observadas en diversas implementaciones de gestión de incidentes.

Datos recomendados

Comience importando 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 de Process Mining.

Atributos

Datos clave que debe recopilar para el análisis

El identificador único de cada ticket de incidente en Jira Service Management.

Por qué es importante

Es el identificador principal que permite correlacionar todos los eventos relacionados en un único caso, por lo que constituye la base de cualquier análisis de Process Mining.

El nombre del evento específico o del cambio de estado que se produjo en el incidente.

Por qué es importante

Las actividades constituyen la base del mapa de procesos y permiten visualizar y analizar el ciclo de vida de los incidentes.

La fecha y hora exactas en las 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 de rendimiento.

El usuario asignado actualmente para trabajar en el incidente.

Por qué es importante

Ayuda a realizar un seguimiento de la carga de trabajo individual, identificar cuellos de botella relacionados con agentes concretos y analizar el impacto de las transferencias en el tiempo de resolución.

El equipo o grupo responsable de gestionar el incidente.

Por qué es importante

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

La etapa actual del incidente dentro de su ciclo de vida.

Por qué es importante

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

El nivel de prioridad asignado al incidente, que indica la urgencia de su resolución.

Por qué es importante

Es esencial para analizar el rendimiento del SLA y comprobar que los recursos se asignan correctamente a los incidentes más críticos.

La fecha y hora en que se creó el incidente por primera vez en el sistema.

Por qué es importante

Sirve como punto de partida para todos los cálculos del tiempo de ciclo integral y las mediciones del SLA.

La fecha y hora en que el incidente se marcó como resuelto.

Por qué es importante

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

Actividades

Pasos del proceso que debe supervisar y optimizar

Marca el inicio oficial del ciclo de vida del incidente, cuando se envía un informe de incidente y se crea una incidencia nueva en Jira. Este evento se captura explícitamente cuando se registra en el sistema una incidencia nueva de tipo 'Incident'.

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 una persona agente asignada ha comenzado a trabajar activamente en el diagnóstico del incidente. Normalmente se infiere cuando el estado de la incidencia cambia de 'Open' o 'New' a 'In Progress'.

Por qué es importante

Este hito clave marca el inicio de los esfuerzos activos de resolución. Medir el tiempo hasta esta actividad ayuda a identificar retrasos iniciales en la cola y problemas de disponibilidad de recursos.

Se produce cuando un incidente se transfiere de una persona agente o grupo a otro después de la asignación inicial. Este evento se infiere de cualquier cambio en el campo 'Assignee' o 'Assigned Group'.

Por qué es importante

El seguimiento de las reasignaciones es fundamental para analizar las transferencias. Un número elevado de reasignaciones suele indicar ineficiencias del proceso, carencias de conocimiento o un enrutamiento inicial incorrecto, lo que provoca retrasos en la resolución.

Marca el momento en que el equipo de soporte espera información o una acción por parte del cliente. Se infiere de una transición de estado a un estado de espera específico, como 'Waiting for customer'.

Por qué es importante

Aislar este tiempo de espera es fundamental para medir con precisión los SLA, ya que a menudo se excluye de los cálculos del tiempo de resolución. También ayuda a analizar los retrasos en las respuestas del cliente.

Esta actividad indica que se ha identificado e implementado una resolución y que el incidente está pendiente de confirmación o validación final. Se infiere de la transición de estado a 'Resolved'.

Por qué es importante

Este es un hito importante que señala el final del trabajo activo del equipo de soporte. A menudo es el evento que detiene el contador del SLA.

Esta actividad marca la confirmación de que el incidente se ha resuelto correctamente y el servicio se ha restablecido. A menudo coincide con la transición al estado 'Resolved'.

Por qué es importante

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

Representa el cierre administrativo final del ticket del incidente una vez resuelto y verificado. Se infiere a partir de la transición de estado a «Closed».

Por qué es importante

Este es el evento terminal del proceso. Analizar el tiempo entre «Resolved» y «Closed» puede revelar retrasos en las tareas administrativas de cierre o en los procesos de confirmación por parte del usuario.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

El Process Mining le ayuda a visualizar el flujo real de sus incidentes y revela cuellos de botella ocultos, ciclos de retrabajo y pasos que no cumplen los requisitos. Puede señalar las causas de los incumplimientos persistentes de SLA y de las transferencias excesivas, y orientar mejoras específicas. Así puede tomar decisiones basadas en datos para optimizar su proceso de resolución de incidentes.

Principalmente necesita un ID de incidente como identificador del caso, un nombre de actividad que describa cada paso, una marca de tiempo de cada actividad y un recurso o usuario asociado a ella. Los Atributos adicionales, como la prioridad, la categoría o la persona asignada, pueden enriquecer el análisis. Estos datos básicos forman el Registro de eventos para el Process Mining.

Puede esperar una reducción significativa de los incumplimientos de SLA de los incidentes y de los tiempos de diagnóstico, junto con una disminución de las transferencias excesivas y los ciclos de retrabajo. Las conclusiones obtenidas ayudan a estandarizar la priorización de incidentes y agilizar las transferencias a equipos especializados. En última instancia, esto conduce a un proceso de resolución de incidentes más eficiente y eficaz.

Necesitará acceso 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 software de Process Mining adecuada, junto con capacidades básicas de ingeniería de datos para la extracción y transformación. El tratamiento seguro de los datos y el Cumplimiento de los requisitos de privacidad también son consideraciones fundamentales.

El Process Mining destaca a la hora de identificar dónde se producen los problemas en el proceso, como cuellos de botella, desviaciones o pasos concretos que causan retrasos. Aunque no realiza por sí mismo un análisis tradicional de causas raíz, proporciona la evidencia y el contexto precisos que sus expertos necesitan para determinar eficazmente las causas subyacentes. Este enfoque basado en evidencia 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 localmente o las funciones de exportación integradas para tablas relevantes o informes personalizados. Después, estos datos sin procesar se limpian, transforman y formatean como un Registro de eventos, una estructura estandarizada adecuada para las herramientas de Process Mining. Esta preparación es un paso fundamental para realizar un análisis preciso.

A menudo es posible generar las primeras conclusiones en unos días o semanas, según la disponibilidad y la complejidad de los datos. El análisis más profundo y refinado, así como la identificación de oportunidades importantes de optimización, suelen desarrollarse durante varias semanas a medida que itera y perfecciona sus 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. El Process Mining, en cambio, reconstruye el recorrido completo de principio a fin de cada incidente y revela la secuencia real de eventos, las variaciones ocultas del proceso y las desviaciones de las rutas ideales, mostrando «cómo» y «por qué» ocurrieron las cosas. Proporciona una visión dinámica y basada en datos de la ejecución de su proceso.

Es habitual que los datos sin procesar requieran cierta limpieza y transformación antes de aplicar Process Mining. Las herramientas de Process Mining están diseñadas para trabajar con datos reales, y el análisis inicial suele destacar los propios problemas de calidad de los datos, lo que permite aplicar mejoras específicas. Normalmente se utiliza un enfoque iterativo para preparar y perfeccionar los datos y obtener los mejores resultados.

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