Cómo encontrar oportunidades de automatización de procesos con Process Mining
Descubra cómo Process Mining le ayuda a evaluar qué procesos conviene automatizar, estimar el esfuerzo que podría ahorrarse y saber cuándo RPA no es la solución adecuada.
Qué aprenderá
Esta guía explica cómo Process Mining puede ayudarle a evaluar oportunidades de automatización de procesos, qué función cumple RPA y cuándo puede decidir sobre la automatización sin recurrir primero a Process Mining.
Cómo encontrar oportunidades de automatización de procesos con Process Mining
Automatizar un proceso no consiste solo en decidir qué tarea asignar a un bot. También implica elegir qué aspectos del trabajo conviene cambiar. Process Mining permite ver cómo fluye realmente el trabajo, cuantificar los pasos que podrían automatizarse y evaluar si la automatización es adecuada. El análisis también puede revelar que conviene rediseñar un paso o dejarlo como está.
Los mejores candidatos suelen ser pasos frecuentes, con una secuencia coherente y que requieren suficiente tiempo como para que valga la pena intervenir. La frecuencia, la estandarización, el volumen y el tiempo de gestión ofrecen una forma práctica de preparar una lista breve de candidatos. La tasa de excepciones ayuda a estimar qué parte del trabajo podría seguir la ruta automatizada.
El entusiasmo por la automatización y una dosis de realidad
Busque «Process Mining y RPA» y encontrará muchas páginas de proveedores que presentan Process Mining como el primer paso evidente hacia la automatización. La propuesta es sencilla: mapear el proceso, encontrar tareas repetitivas y asignarlas a bots.
Esa explicación deja fuera un punto importante. Muchas de las tareas que parecen ideales para automatizar ya están identificadas. Un equipo de finanzas puede saber que copia datos de facturas entre sistemas. Un equipo de soporte puede saber que asigna manualmente los mismos tipos de tickets. No hace falta un proyecto completo de Process Mining para confirmar lo que ya ve el personal que realiza el trabajo.
Process Mining resulta útil cuando el panorama no está tan claro: cuando el trabajo abarca varios equipos o sistemas, cuando cuesta prever las excepciones o cuando necesita datos para comparar el proceso antes y después de un cambio. Puede ayudarle a decidir qué automatizar, pero no debería convertir cada problema de proceso en un proyecto de automatización.
Introducción rápida: RPA, automatización agéntica y Process Mining
RPA es una forma de automatización digital: transfiere datos entre interfaces. Las herramientas de automatización de procesos que gestionan flujos de trabajo completos son otra opción. Elegir entre ellas resulta más fácil cuando puede ver el proceso.
Estos términos describen distintas partes del trabajo.
Los bots de RPA imitan acciones en las interfaces de usuario: hacen clic en botones, copian campos, rellenan formularios y transfieren datos entre aplicaciones. Son adecuados para tareas repetitivas, basadas en reglas y con una secuencia de pasos definida.
- Qué hace: Automatiza tareas repetitivas y basadas en reglas desde la interfaz de usuario
- Entrada: Una secuencia definida de pasos y reglas
- Ventaja: Puede funcionar en distintos sistemas sin una integración profunda
- Limitación: No gestiona bien la ambigüedad ni las situaciones no definidas
Process Mining utiliza datos del registro de eventos de los sistemas de TI para reconstruir cómo fluye el trabajo. Muestra el proceso tal como queda registrado en los datos, incluidas las variantes y excepciones.
- Qué hace: Descubre, visualiza, supervisa y analiza procesos de negocio
- Entrada: Registros de eventos con ID de caso, actividades y marcas de tiempo
- Ventaja: Revela las rutas del proceso, los cuellos de botella y las soluciones alternativas
- Limitación: Requiere acceso a datos de eventos estructurados
Para una explicación más completa, lea qué es Process Mining. Si no conoce RPA, consulte nuestra introducción a RPA.
La automatización agéntica ofrece otro enfoque. Un bot de RPA sigue los pasos que alguien ha definido; un agente recibe un objetivo y selecciona las acciones. Por eso, contar con una descripción clara del proceso es aún más importante. Antes de delegar tareas a un agente, necesita comprender las variantes y excepciones del proceso, así como definir qué se considera un resultado correcto. Estos mismos datos le ayudan a decidir si un paso es adecuado para automatizar.
Cuándo aporta valor Process Mining
Process Mining puede contribuir a la automatización de procesos de negocio cuando necesita datos que no es fácil obtener en un taller o desde la perspectiva de un solo equipo.
- Detecte tareas repetidas entre equipos y sistemas. Es posible que se introduzcan los mismos datos en varios lugares o que un traspaso genere trabajo adicional una y otra vez. Los datos del proceso de principio a fin pueden revelar patrones que pasan desapercibidos cuando cada equipo solo ve sus propias tareas.
- Cuantifique el trabajo. Mida con qué frecuencia se realiza un paso y cuánto tarda. Así obtendrá una estimación más fundamentada del esfuerzo que podría abarcar el proyecto que con una afirmación general sobre el potencial de automatización.
- Comprenda las excepciones. Una tarea puede parecer uniforme hasta que compara sus variantes. La tasa de excepciones permite ver qué parte del trabajo sigue la ruta habitual y cuál requiere un tratamiento distinto.
- Compruebe qué cambió tras la implementación. Compare el rendimiento del proceso antes y después de un cambio. Podrá ver si el flujo cambió según lo previsto y si surgieron nuevos cuellos de botella o desviaciones.
- Identifique qué tareas no conviene automatizar. Process Mining puede mostrar que una tarea tiene demasiadas excepciones, depende del criterio de una persona o se realiza con tan poca frecuencia que no justifica el esfuerzo. Es un hallazgo útil, aunque signifique que no se creará un bot.
Aproveche los datos más allá de la automatización
Process Mining puede ayudar a descubrir procesos, supervisarlos, comprobar su conformidad y mejorarlos. Identificar oportunidades de automatización es solo una de sus aplicaciones.
Frecuencia × estandarización × volumen: criterios para seleccionar tareas
Empiece por cuatro factores. La frecuencia, la estandarización y el volumen ayudan a determinar si una tarea se repite de forma previsible. El tiempo de ejecución indica cuánto esfuerzo requiere. Utilícelos como método de selección inicial, no como promesa de ahorro.
| Criterio | Pregunta | Por qué importa | Qué comprobar |
|---|---|---|---|
| Frecuencia | ¿Con qué frecuencia se realiza el paso? | Puede que no compense automatizar tareas poco frecuentes | Número de actividades y casos al mes |
| Estandarización | ¿Cuántas variantes existen? | Un bot necesita una ruta y unas reglas definidas | Número de variantes y proporción de casos que siguen la ruta habitual |
| Volumen | ¿Cuántos casos siguen esa ruta habitual? | Un total elevado puede ocultar que el segmento repetible es pequeño | Casos de la variante más frecuente |
| Tiempo de ejecución | ¿Cuánto tiempo dedica una persona a cada caso? | Indica cuánto trabajo podría abarcar la automatización | Duración por actividad, contrastada con el conocimiento operativo |
Asigne a cada factor una puntuación del 1 al 5, según las definiciones acordadas por su equipo. Puede multiplicar las puntuaciones para ordenar las tareas, pero no considere el resultado un caso de negocio. Una puntuación alta en un factor no compensa una mala adecuación en otro. Una tarea frecuente con muchas excepciones quizá requiera un rediseño; automatizar una tarea estándar que se realiza pocas veces puede no valer la pena.
Utilice la tasa de excepciones como comprobación adicional. Indica con qué frecuencia un caso se desvía de la ruta que está evaluando. Una tasa alta invita a investigar el motivo, pero no es razón suficiente para descartar automáticamente la tarea.
Cómo calcular el potencial de automatización
Estime el volumen y el tiempo de ejecución correspondientes a los casos que podrían seguir la ruta habitual. Puede utilizar este cálculo sencillo como primera aproximación:
addressable hours = instances per month × handling time × (1 − exception rate)Por ejemplo, supongamos que se realiza una comprobación de crédito 4.200 veces al mes y que cada caso tarda seis minutos. En total, son 420 horas de trabajo. Si el 18 % de los casos sigue una ruta distinta, la estimación para la ruta habitual es de unas 344 horas al mes.
Esta cifra estima el trabajo que podría abarcar el proyecto, no el ahorro previsto. No incluye el tiempo necesario para gestionar las excepciones, supervisar la automatización ni desarrollarla y mantenerla. Antes de preparar un caso de negocio, contraste la estimación con el equipo responsable del proceso y tenga en cuenta esos costes y responsabilidades.
Si quiere ver cómo los datos de procesos respaldan este análisis, explore las funciones de Process Mining de ProcessMind.
Seamos claros: no siempre necesita Process Mining
Si solo necesita una lista de tareas para automatizar, quizá Process Mining sea más de lo necesario.
Process Mining requiere datos de eventos, preparación y personas capaces de interpretar los resultados. Para una tarea sencilla y bien conocida, quizá baste con hablar con el equipo que la realiza para definir los pasos y las excepciones. Después podrá decidir si conviene crear un bot.
Por ejemplo, si un equipo de cuentas por pagar ya sabe que dedica tiempo a copiar datos de facturas desde correos electrónicos a un ERP, quizá no necesite analizar el registro de eventos para confirmar que esa tarea existe. Aun así, antes de automatizarla, debe comprobar las reglas, las excepciones y los riesgos.
Process Mining resulta más útil cuando el proceso abarca varios equipos o sistemas, cuando el flujo real no coincide con el documentado o cuando necesita una referencia inicial para evaluar un cambio. Debe ayudarle a responder una pregunta real, no convertirse en un requisito previo para cada proyecto de automatización.
Process Mining permite identificar oportunidades de automatización, pero el modelado de procesos suele ser un mejor punto de partida: las personas que realizan el trabajo pueden señalar los problemas sin necesidad de análisis. Si la conversación inicial da buenos resultados, la automatización pasa a ser más una cuestión de comunicación que de datos.
Process Mining sirve para mucho más que encontrar tareas que automatizar
Presentar Process Mining como una herramienta para RPA puede hacer que parezca un simple recurso para buscar tareas que automatizar. También puede ayudarle a comprender y mejorar el proceso en su conjunto.
- Supervise el rendimiento del proceso. Haga un seguimiento de los tiempos de ciclo, las desviaciones y los cambios en el flujo. Descubra cómo funciona la supervisión continua de procesos.
- Compruebe la conformidad. Compare las rutas reales del proceso con las previstas. Esto puede respaldar las tareas de cumplimiento y gobernanza, pero no corrige un proceso que no funciona bien.
- Investigue las causas raíz. Si se retrasan los pedidos, compare los casos por proveedor, región, equipo o variante del proceso para identificar dónde se producen las demoras.
- Rediseñe antes de automatizar. El análisis de procesos puede mostrar dónde eliminar pasos, reducir traspasos o simplificar aprobaciones. Un proceso más sencillo puede ser un mejor punto de partida que automatizar el actual.
- Modele y simule los cambios. Con ProcessMind, puede modelar cambios en los procesos y simular su posible impacto antes de implementarlos.
La automatización es una opción. Primero comprenda el problema y después decida si conviene rediseñar el proceso, automatizarlo o dejarlo como está.
Un enfoque práctico, paso a paso
Siga esta secuencia para relacionar el análisis del proceso con las decisiones de automatización:
- Comprenda el proceso. Revise sus variantes, cuellos de botella, retrabajos y excepciones.
- Mejore primero el proceso. Antes de crear una automatización, valore si puede eliminar pasos o traspasos innecesarios.
- Seleccione las tareas adecuadas. Compare la frecuencia, la estandarización, el volumen, el tiempo de ejecución y la tasa de excepciones.
- Evalúe el esfuerzo y los riesgos. Compruebe qué sistemas intervienen, qué reglas sigue la tarea y cómo se gestionarán las excepciones.
- Supervise los resultados. Compare el proceso tras el cambio con la referencia inicial e investigue cualquier efecto inesperado.
- Reevalúe el proceso a medida que cambia el trabajo. Las nuevas políticas, los sistemas y las variantes del proceso pueden cambiar la conveniencia de automatizarlo.
Para conocer el paso de supervisión, consulte nuestra guía sobre supervisión continua de procesos. Si quiere documentar el proceso objetivo antes de automatizarlo, explore el modelado BPMN.
Revise el proceso antes de automatizarlo
Automatizar un proceso no corrige los problemas de fondo. Compruebe si puede simplificar el trabajo primero y después evalúe qué pasos restantes son adecuados para automatizar.
Prepare una selección que pueda revisar
Utilice esta plantilla para comparar los pasos que podrían automatizarse. Complete los datos antes de ordenar las opciones. Si un campo está vacío o contiene información incierta, conviene investigarlo; no dé por sentado que la tarea es adecuada.
| Paso | Casos al mes | Variantes | Volumen de la variante principal | Tiempo de ejecución | Tasa de excepciones | Horas que podrían abarcarse | Esfuerzo de desarrollo | Sistemas implicados | Evaluación inicial |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Comprobación de crédito | 4.200 | 6 | 82 % | 6 min | 18 % | ~344 | Medio, un sistema, un conjunto de reglas | ERP, agencia de crédito | Seleccionar para revisión |
| Conciliación manual de facturas | 1.100 | 14 | 41 % | 11 min | 59 % | ~83 | Alto, muchas variantes, datos deficientes | ERP, datos bancarios | Investigar y rediseñar |
| Preparación del informe de fin de mes | 12 | 3 | 90 % | 3 h | 10 % | ~32 | Bajo | Herramienta de informes | Comprobar si conviene más automatizar la fuente |
Los ejemplos muestran cómo estructurar una revisión; no son una previsión de ahorro. Utilice sus propios datos y confirme las hipótesis con las personas que realizan el trabajo.
Tres prácticas ayudan a que la selección sea más útil:
- Complete todas las columnas antes de ordenar las opciones. La frecuencia por sí sola puede hacer que una tarea parezca más atractiva de lo que es.
- Anote cuántos sistemas intervienen. Cada límite entre sistemas puede influir en el esfuerzo de implementación y soporte.
- Mantenga «rediseñar primero» y «no automatizar» como opciones válidas. La mejor decisión puede ser eliminar la tarea o cambiar la forma de realizarla.
Proveedores: ¿plataforma integral o herramientas especializadas?
Algunos proveedores ofrecen RPA y Process Mining en una misma plataforma. UiPath comenzó con RPA y añadió Process Mining más adelante. Celonis surgió de Process Mining y colabora con proveedores de automatización. Cada enfoque implica distintas ventajas y desventajas.
- Mayor integración entre la información de Process Mining y los flujos de trabajo de automatización
- Una sola relación con el proveedor
- Una interfaz compartida
Aspectos que conviene evaluar:
- La plataforma podría priorizar la automatización aunque sea mejor rediseñar el proceso
- Si más adelante desea cambiar un componente, quizá tenga menos opciones
- Compruebe si cada función se ajusta a sus requisitos
- Elija las herramientas según la función que debe cumplir cada una
- Conserve la flexibilidad para cambiar los componentes a medida que evolucionen sus necesidades
- Evite vincular el análisis de procesos a un único enfoque de automatización
Aspectos que conviene evaluar:
- La integración puede requerir más esfuerzo
- Quizá tenga que gestionar relaciones con varios proveedores
Para analizar en detalle una comparación entre proveedores, lea nuestro análisis de UiPath frente a ProcessMind. La opción adecuada depende de los sistemas que ya utiliza, su equipo y sus requisitos. Compare por separado las funciones de Process Mining y automatización, y compruebe si la plataforma respalda las decisiones que necesita tomar.
Qué ofrece ProcessMind
ProcessMind reúne Process Mining, el modelado de procesos y la simulación. Puede utilizarlo para:
- Descubrir cómo funcionan los procesos a partir de los datos de eventos.
- Analizar variantes, cuellos de botella y desviaciones.
- Documentar procesos mediante el modelado BPMN.
- Simular los cambios propuestos antes de implementarlos.
- Supervisar el rendimiento del proceso a lo largo del tiempo.
ProcessMind le ayuda a comprender el proceso y evaluar opciones de mejora. No decide qué debería automatizar ni ejecuta la automatización por usted. Puede utilizar los resultados para justificar una automatización, rediseñar el proceso o decidir no automatizarlo.
Si está evaluando el caso de negocio más amplio de Process Mining, consulte cómo elaborar un caso de negocio para Process Mining. Para saber qué datos necesita, lea cómo crear un Registro de eventos para Process Mining.
Aclaremos algunos mitos
Mito 1: «Process Mining genera un plan de automatización»
Process Mining muestra en los datos cómo funciona un proceso. Puede revelar ineficiencias, cuellos de botella y desviaciones. Su equipo aún debe interpretar los resultados y decidir qué automatizar, rediseñar o dejar como está. Desconfíe de cualquier afirmación de que se puede generar un plan de automatización con un solo clic.
Mito 2: «Process Mining sirve principalmente para analizar bots de RPA»
Process Mining puede ayudarle a evaluar el proceso general en el que interviene un bot, pero no explica todos los detalles de sus acciones. Si el bot sigue un script definido, revise el script y sus registros para comprender su comportamiento. Utilice Process Mining cuando necesite ver cómo encaja el paso automatizado en el proceso de principio a fin.
Mito 3: «Necesita Process Mining antes de cada proyecto de automatización»
No es así. Si la tarea es sencilla, se conoce bien y sus excepciones están claras, quizá pueda avanzar sin utilizar Process Mining. Esta herramienta resulta más útil cuando el proceso es complejo o ningún equipo tiene una visión completa.
Mito 4: «La automatización y Process Mining requieren el mismo acceso a los datos»
No es así. RPA funciona mediante interfaces de usuario y puede requerir acceso a pantallas y aplicaciones. Process Mining necesita datos de eventos estructurados procedentes de los sistemas de negocio. Los datos, los accesos y las habilidades necesarios pueden ser distintos.
Planificar ambos enfoques a la vez exige coordinar distintos aspectos: preguntas diferentes («¿Qué podemos programar?» y «¿Qué ocurre en todo el proceso?»), responsables distintos y diferentes accesos a los datos.
Empiece por los datos, no por una tarea que automatizar
Process Mining puede ayudarle a ordenar las tareas que podrían automatizarse, estimar el trabajo que abarcaría el proyecto y comprobar cómo cambia el proceso general. También puede mostrarle que automatizar no es el siguiente paso adecuado. Es un resultado útil: el objetivo es tomar una decisión fundamentada, no automatizar más tareas.
Descubra cómo evaluar la salud del proceso antes y después de un cambio.
Calcule la tasa de excepciones con sus propios datos
Descubra qué proporción del trabajo sigue la ruta habitual a partir de los datos de su proceso.
Diseñe el estado objetivo antes de automatizarlo para poder revisar el proceso que quiere implementar.
Calcule en una tarde cuántas tareas incluir en la selección para automatizar
Mida la frecuencia, las variantes y el tiempo de gestión a partir de una sola exportación. No necesita una licencia de RPA para obtener estas medidas.
