Mejora de procesos Lean: guía basada en datos
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Lo que aprenderá
Esta guía explica cómo Process Mining y la automatización (RPA) trabajan conjuntamente, cómo Process Mining le ayuda a encontrar oportunidades de automatización y por qué limitarlo a una herramienta para detectar automatizaciones supone pasar por alto gran parte de su valor.
El entusiasmo por la automatización y el contraste con la realidad
Busque «process mining and RPA» y encontrará decenas de páginas de proveedores que presentan Process Mining como el punto de partida ideal para automatizar procesos. El argumento es sencillo: mapee sus procesos, encuentre tareas repetitivas y asígnelas a bots.
Es una historia atractiva, pero incompleta y algo engañosa.
En realidad, la mayoría de los candidatos evidentes para la automatización ya son fáciles de identificar. El equipo de finanzas sabe que copia datos de facturas entre sistemas. El equipo de soporte sabe que vuelve a dirigir manualmente los mismos tipos de tickets una y otra vez. Rara vez necesita implementar Process Mining por completo para detectar esas oportunidades.
Entonces, ¿en qué ayuda realmente Process Mining a la automatización? ¿Y qué más aporta? Seamos claros al respecto.
Una introducción rápida: RPA y Process Mining
Antes de profundizar, asegurémonos de que partimos de la misma base.
Robotic Process Automation (RPA)
Los robots de software imitan las acciones humanas en las interfaces de usuario: hacen clic en botones, copian campos, rellenan formularios y trasladan datos entre aplicaciones. También conocida como tecnología RPA, esta forma de automatización digital gestiona la introducción repetitiva de datos y las tareas basadas en reglas.
- Qué hace: Automatiza tareas repetitivas basadas en reglas en el nivel de la interfaz de usuario
- Entrada: Un conjunto definido de pasos y reglas
- Ventaja: Funciona entre sistemas sin integraciones profundas
- Limitación: No puede gestionar ambigüedades ni situaciones no definidas
Process Mining
Utiliza datos del registro de eventos de los sistemas de TI para reconstruir cómo fluye realmente el trabajo. Muestra el proceso real, no el proceso supuesto.
- Qué hace: Descubre, visualiza, supervisa y analiza los procesos empresariales reales
- Entrada: Registros de eventos con Case ID, actividades y marcas de tiempo
- Ventaja: Revela la visión completa, incluidas las excepciones, los cuellos de botella y las soluciones alternativas
- Limitación: Requiere acceso a datos de eventos estructurados
Para obtener una introducción más detallada, consulte nuestra guía sobre qué es Process Mining.
Dónde aporta realmente valor Process Mining a la automatización
Seamos justos: Process Mining aporta un valor real a las iniciativas de automatización de procesos empresariales (BPA) en varias situaciones.
- Descubrir repeticiones ocultas – Algunos patrones repetitivos abarcan varios equipos o sistemas. Process Mining puede revelar que los mismos datos se introducen tres veces en distintos departamentos o que una transferencia concreta siempre provoca trabajo manual adicional. Son candidatos para la automatización que no detectaría desde la perspectiva de un solo equipo.
- Cuantificar el caso de negocio – Aunque sospeche que una tarea se puede automatizar, Process Mining le proporciona los datos: con qué frecuencia ocurre, cuánto tarda y cuánto cuesta por caso. Estos datos convierten un vago «deberíamos automatizarlo» en un cálculo concreto del ROI.
- Validar la automatización después de implementarla – ¿Qué ocurre después de poner el bot en funcionamiento? Process Mining le permite supervisar continuamente los procesos automatizados. Puede comprobar si el bot funciona según lo previsto, si ha introducido nuevos cuellos de botella y cómo ha cambiado el proceso general.
- Identificar dónde NO automatizar – Process Mining puede mostrar que una tarea que consideraba una buena candidata para la automatización tiene demasiadas excepciones, requiere demasiado criterio o ocurre con tan poca frecuencia que la inversión no se justifica. Saber dónde no invertir el presupuesto de automatización es tan importante como saber dónde invertirlo.
Piense a mayor escala
Si implementa Process Mining únicamente para encontrar tareas que automatizar, estará comprando una navaja suiza para usarla como palillo de dientes. Process Mining aporta valor durante todo el ciclo de vida: descubrimiento, comprobación de conformidad, supervisión y optimización. Detectar oportunidades de automatización es solo una pequeña parte.
Seamos sinceros: no siempre necesita Process Mining para automatizar
Esta es la verdad incómoda que la mayoría de los blogs de proveedores no le contará: si lo único que necesita es una lista de tareas para automatizar, Process Mining podría ser excesivo.
Process Mining representa una inversión importante. Requiere extraer y preparar datos, conseguir el respaldo de la organización e interpretarlos con conocimientos especializados. Obtener valor exige esfuerzo, tiempo y compromiso.
Si sus objetivos de automatización son sencillos, unos cuantos talleres con los equipos que realizan el trabajo le proporcionarán una lista de prioridades perfectamente válida. Reserve la inversión en Process Mining para cuando esté preparado para hacer más.
No utilice Process Mining para automatizaciones evidentes. Si el equipo de cuentas por pagar de una empresa de servicios financieros ya sabe que dedica cuatro horas al día a introducir datos y copiar información de correos electrónicos al ERP, automatice esa tarea. No necesita analizar el registro de eventos para confirmar lo que todo el mundo ya sabe.
Process Mining destaca cuando la situación es más compleja: cuando existen múltiples variantes del proceso, cuellos de botella inesperados, brechas de Cumplimiento o la necesidad de comprender el impacto integral de un cambio.
Process Mining hace mucho más que encontrar oportunidades de automatización
Este es el punto clave que suele perderse en el discurso de «process mining para RPA». Descubrir oportunidades de automatización es un beneficio secundario de Process Mining, no su objetivo.
- Supervisión continua de procesos: siga supervisando después del análisis. ¿Mejoran los tiempos de ciclo? ¿Aumentan las desviaciones? ¿Se está aplicando realmente esa nueva política? Process Mining le ofrece un Dashboard actualizado de cómo fluye el trabajo en realidad. Consulte nuestra guía sobre supervisión continua de procesos.
- Comprobación de conformidad: compare cómo se ejecuta realmente su proceso con cómo debería ejecutarse. Esto es fundamental para el cumplimiento, las auditorías y la gobernanza. Ninguna cantidad de bots de RPA solucionará un proceso que está mal diseñado desde el principio.
- Análisis de causas raíz: ¿Por qué se retrasa el 30 % de los pedidos? Process Mining puede relacionar los retrasos con proveedores, regiones, equipos o variantes de proceso concretos. Este conocimiento suele conducir al rediseño del proceso, no a la automatización.
- Mejora y rediseño de procesos: los mayores beneficios casi siempre proceden de cambiar el proceso, no de automatizar uno que ya está mal diseñado. Process Mining le muestra dónde y cómo simplificar, eliminar pasos, reducir traspasos y retirar aprobaciones innecesarias.
- Simulación de procesos: con ProcessMind puede modelar cambios y simular su impacto antes de implementarlos. Es mucho más eficaz que automatizar a ciegas la situación actual.
La automatización debería ser el último recurso, no la primera respuesta. Rediseñe primero el proceso. Después, automatice lo que quede.
Desmontamos los mitos
Circulan varios mitos sobre Process Mining y automatización. Abordémoslos directamente.
Mito 1: «Process Mining generará un plan de automatización»
No, no es así. Process Mining muestra cómo funciona un proceso. Destaca ineficiencias, cuellos de botella y desviaciones. Interpretar esos hallazgos y decidir qué automatizar, qué rediseñar y qué dejar como está requiere criterio humano. Cualquier proveedor que prometa un botón mágico de «oportunidades de automatización» está simplificando demasiado.
Mito 2: «Process Mining es ideal para analizar procesos de RPA»
Usar Process Mining para analizar procesos de RPA ya automatizados parece lógico, pero rara vez resulta útil. Los bots hacen exactamente aquello para lo que se han programado. No hay ningún misterio que descubrir. El bot sigue su script. Si el script es incorrecto, ya lo sabe porque el bot falla. Process Mining aporta valor al analizar el proceso más amplio que rodea al bot, no al bot en sí.
Mito 3: «Necesita Process Mining antes de cualquier proyecto de automatización»
No siempre. Para objetivos de automatización sencillos y bien conocidos, puede crear directamente el bot. Process Mining aporta más valor en procesos complejos y transversales, cuyo panorama completo no puede verse desde la perspectiva de un solo equipo.
Mito 4: «La automatización y Process Mining necesitan el mismo acceso a los datos»
No es así. RPA funciona en el nivel de la interfaz de usuario y a menudo solo necesita acceso a la pantalla. Process Mining necesita datos estructurados del Registro de eventos procedentes de los sistemas de backend. RPA actúa en la superficie; Process Mining se conecta a bases de datos y almacenes de datos. Requieren distintas habilidades, distintos accesos y, a menudo, equipos diferentes.
Planificar RPA y Process Mining al mismo tiempo implica coordinarse en varios frentes: distintas formas de pensar («¿Qué podemos programar?» frente a «¿Qué está ocurriendo realmente?»), responsables diferentes (el CoE de automatización frente al equipo de excelencia de procesos) e infraestructuras distintas.
Proveedores: todo en uno frente a la mejor solución especializada
Algunos proveedores ofrecen RPA y Process Mining en una sola plataforma. UiPath, por ejemplo, comenzó con RPA y añadió Process Mining más adelante. Otros, como Celonis, proceden del ámbito de Process Mining y colaboran con proveedores de automatización. Ambos enfoques implican ventajas y compromisos.
Plataformas todo en uno
Ventajas:- Integración estrecha entre los hallazgos de Process Mining y los Workflow de automatización
- Relación contractual con un único proveedor
- Interfaz de usuario unificada
Desventajas:
- Sesgo a favor de la automatización: la herramienta le orienta hacia automatizar, incluso cuando sería mejor rediseñar el proceso
- Dependencia del proveedor: cambiar un componente implica cambiarlo todo
- «Suficientemente bueno» en cada área, pero rara vez el mejor de su categoría en ambas
Enfoque de la mejor solución especializada
Ventajas:- Elegir la herramienta más sólida para cada tarea
- Flexibilidad para sustituir componentes a medida que evolucionan las necesidades
- Sin sesgo hacia un tipo concreto de solución
Desventajas:
- La integración requiere más esfuerzo
- Es necesario gestionar relaciones con varios proveedores
Para una comparación detallada, consulte nuestro análisis de UiPath frente a ProcessMind.
En la mayoría de las organizaciones, creemos que la flexibilidad es importante. Process Mining y la automatización cumplen objetivos distintos. Vincularse al ecosistema de un único proveedor por comodidad durante el primer año puede convertirse en una limitación en el tercero, cuando cambien sus necesidades. ProcessMind está diseñado para funcionar con cualquier plataforma de automatización, de modo que su inteligencia de procesos nunca queda ligada a un proveedor específico de RPA.
Un enfoque práctico: Process Mining y automatización bien implementados
Si desea utilizar Process Mining para respaldar su estrategia empresarial de automatización de procesos, este enfoque práctico le ayudará a evitar los errores más habituales.
1. Comprender
Analice primero sus procesos. Busque cuellos de botella, problemas de cumplimiento, ciclos de retrabajo y traspasos innecesarios.
2. Mejorar primero
Ante cada problema, pregúntese: «¿Podemos solucionarlo cambiando el proceso?». Eliminar pasos cuesta menos que crear bots.
3. Automatizar después
Después de mejorar el proceso, automatice lo que quede: tareas repetitivas, basadas en reglas y de gran volumen, mediante herramientas adecuadas de automatización de procesos empresariales. Ahora está automatizando un proceso optimizado.
4. Supervisar
Supervise el proceso combinado: pasos manuales, pasos automatizados y traspasos. Utilice un ciclo de retroalimentación continua para detectar los problemas a tiempo.
5. Iterar
Los procesos cambian, los requisitos evolucionan y surgen nuevas oportunidades. Siga analizando, supervisando y mejorando.
Para obtener más información sobre el paso 4, consulte nuestra guía sobre supervisión continua de procesos.
Error habitual
Automatizar un proceso defectuoso solo hace que falle más rápido. Mejore siempre primero y automatice después. Las organizaciones más exitosas consideran la automatización una herramienta dentro de un conjunto más amplio de herramientas de mejora de procesos, no un objetivo en sí mismo.
ProcessMind: su plataforma de inteligencia de procesos
ProcessMind es una plataforma moderna de inteligencia de procesos de autoservicio que combina Process Mining, modelado de procesos y simulación. Le ayuda a:
- Descubrir cómo funcionan realmente sus procesos mediante análisis basados en datos
- Analizar cuellos de botella, desviaciones y causas raíz con Dashboards interactivos
- Diseñar procesos mejorados con herramientas de modelado BPMN 2.0
- Simular cambios antes de implementarlos para predecir su impacto
- Supervisar continuamente el rendimiento de los procesos para mantener las mejoras
Tanto si la automatización forma parte de su hoja de ruta como si no, ProcessMind le ofrece la visibilidad necesaria para tomar mejores decisiones sobre cómo mejorar sus operaciones. Cuando la automatización tiene sentido, contará con los datos necesarios para elaborar un caso de negocio sólido y con la supervisión necesaria para verificar los resultados.
¿Está preparado para ver qué ocurre realmente en sus procesos?
Recursos relacionados:
- ¿Qué es Process Mining?: fundamentos
- Cómo analizar su proceso: de los datos a los conocimientos
- Cómo implementar la optimización de procesos: convertir los conocimientos en resultados
- Cómo supervisar continuamente su proceso: mantener las mejoras
- UiPath frente a ProcessMind: comparación de plataformas
- Retos y buenas prácticas de Process Mining: evitar errores habituales
- Técnicas de mejora de procesos: la lista definitiva: comparación de 15 metodologías probadas
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