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Esta guía explica la relación entre el process mining y la automatización (RPA), dónde ayuda realmente el process mining a identificar oportunidades de automatización y por qué considerarlo solo como una herramienta de búsqueda de tareas para automatizar es desperdiciar gran parte de su valor.
El auge de la automatización: realidad frente a expectativas
Si busca “process mining y RPA”, encontrará decenas de páginas de proveedores afirmando que el process mining es el punto de partida perfecto para su viaje hacia la automatización. El argumento es convincente: use el process mining para descubrir sus procesos, identifique las tareas repetitivas y deléguelas en los bots.
Es una historia atractiva, pero incompleta y, a veces, un tanto engañosa.
En la realidad, los candidatos más obvios para la automatización ya son conocidos. El equipo de finanzas sabe que dedica horas a copiar datos de facturas entre sistemas. El equipo de soporte sabe que redirige manualmente los mismos tipos de tickets una y otra vez. Rara vez se necesita un despliegue completo de process mining para detectar eso.
Entonces, ¿en qué ayuda realmente el process mining a la automatización? ¿Y qué más puede aportar a su negocio? Hablemos con franqueza de ello.
Conceptos básicos: RPA y Process Mining
Antes de profundizar, asegurémonos de que hablamos el mismo idioma.
Automatización Robótica de Procesos (RPA)
Bots de software que imitan acciones humanas en interfaces de usuario: hacer clic en botones, copiar campos, rellenar formularios y mover datos entre aplicaciones.
- Qué hace: Automatiza tareas repetitivas y basadas en reglas a nivel de interfaz de usuario (UI)
- Entrada: Un conjunto definido de pasos y reglas
- Fortaleza: Funciona en distintos sistemas sin necesidad de integraciones profundas
- Limitación: No puede manejar ambigüedades ni escenarios imprevistos
Process Mining
Utiliza los registros de eventos de los sistemas de TI para reconstruir cómo fluye el trabajo en realidad. Muestra el proceso real, no el supuesto.
- Qué hace: Descubre, visualiza, monitoriza y analiza procesos de negocio reales
- Entrada: Registros de eventos con ID de casos, actividades y marcas de tiempo (timestamps)
- Fortaleza: Revela la imagen completa, incluyendo excepciones, cuellos de botella y soluciones alternativas
- Limitación: Requiere acceso a datos de eventos estructurados
Para una introducción más detallada, consulte nuestra guía sobre qué es el process mining .
Dónde ayuda realmente el Process Mining a la automatización
Siendo justos, hay escenarios reales donde el process mining aporta un valor incalculable a los esfuerzos de automatización.
- Descubrir repeticiones ocultas: Algunos patrones repetitivos abarcan varios equipos o sistemas. El process mining puede revelar que los mismos datos se introducen tres veces en distintos departamentos, o que un traspaso concreto siempre genera retrabajo manual. Son candidatos que no encontraría desde la perspectiva de un solo equipo.
- Cuantificar el caso de negocio: Incluso cuando sospecha que una tarea es automatizable, el process mining le da las cifras reales: frecuencia, duración y coste por caso. Estos datos transforman un impreciso “deberíamos automatizar esto” en un cálculo de ROI sólido.
- Validar la automatización tras el despliegue: ¿Qué pasa después de que el bot se ponga en marcha? El process mining le permite monitorizar los procesos automatizados continuamente para ver si el bot rinde como se esperaba o si ha generado nuevos cuellos de botella.
- Identificar dónde NO automatizar: El análisis puede mostrar que una tarea tiene demasiadas excepciones, requiere demasiado juicio humano o ocurre muy pocas veces para justificar la inversión. Saber dónde no gastar su presupuesto es tan importante como saber dónde invertirlo.
Piense en grande
Si despliega el process mining solo para encontrar tareas que automatizar, es como comprar una navaja suiza para usarla de palillo de dientes. El process mining aporta valor en todo el ciclo de vida: descubrimiento, cumplimiento, monitorización y optimización. La búsqueda de automatizaciones es solo una pequeña pieza del puzzle.
Seamos sinceros: no siempre hace falta Process Mining para automatizar
Esta es la incómoda verdad que la mayoría de proveedores no le dirán: si lo único que necesita es una lista de tareas para automatizar, el process mining puede ser excesivo.
El process mining requiere una inversión considerable: extracción y preparación de datos, compromiso de la organización e interpretación experta de los resultados. Obtener valor de él exige tiempo y esfuerzo.
Si sus objetivos de automatización son evidentes, bastará con unos talleres con los equipos que realizan el trabajo para obtener una buena lista de candidatos. Reserve la inversión en process mining para cuando esté listo para ir más allá.
No use el process mining para automatizaciones obvias. Si el equipo de cuentas a pagar ya sabe que dedica cuatro horas al día a copiar datos de correos electrónicos al ERP, simplemente automatícelo. No necesita un análisis de registros de eventos para confirmar lo que todos ya saben.
Donde el process mining realmente destaca es cuando la situación es más compleja: cuando hay múltiples variantes de un proceso, cuellos de botella inesperados, brechas de cumplimiento o cuando se quiere entender el impacto total de un cambio de principio a fin.
El Process Mining es mucho más que buscar objetivos de automatización
Este es el punto clave que suele olvidarse: el descubrimiento de automatizaciones es un beneficio secundario del process mining, no su propósito principal.
- Monitorización continua de procesos: Siga monitorizando después del análisis inicial. ¿Están mejorando los tiempos de ciclo? ¿Aumentan las desviaciones? ¿Se está cumpliendo la nueva política? El process mining le ofrece un dashboard vivo del flujo real de trabajo. Consulte nuestra guía sobre monitorización continua de procesos .
- Verificación de conformidad (Conformance checking): Compare cómo se ejecuta su proceso real frente a cómo debería ejecutarse. Esto es vital para el cumplimiento, las auditorías y el gobierno. Ningún bot de RPA arreglará un proceso que está mal diseñado desde la base.
- Análisis de causa raíz: ¿Por qué se retrasa el 30 % de los pedidos? El process mining permite correlacionar retrasos con proveedores, regiones, equipos o variantes de procesos específicos. Esa información suele llevar a un rediseño del proceso más que a la automatización.
- Mejora y rediseño de procesos: Los mayores beneficios suelen venir de cambiar el proceso en sí, no de automatizar uno ineficiente. El process mining indica dónde simplificar, eliminar pasos, reducir traspasos y quitar aprobaciones innecesarias.
- Simulación de procesos: Con ProcessMind puede modelar cambios y simular su impacto antes de implementarlos. Esto es mucho más potente que automatizar a ciegas el estado actual.
La automatización debe ser el último recurso, no la primera respuesta. Rediseñe el proceso primero. Luego, automatice lo que quede.
Desmontando mitos
Existen varios mitos en torno al process mining y la automatización. Vamos a abordarlos directamente.
Mito 1: “El process mining generará automáticamente un plan de automatización”
No, no es así. El process mining le muestra cómo funciona un proceso. Señala ineficiencias, cuellos de botella y desviaciones. Interpretar esos hallazgos y decidir qué automatizar, qué rediseñar y qué dejar como está es una decisión humana. Cualquier proveedor que prometa un botón mágico de “oportunidades de automatización” está simplificando demasiado las cosas.
Mito 2: “El process mining es ideal para analizar procesos de RPA”
Analizar procesos de RPA ya automatizados con process mining parece lógico, pero rara vez es útil. Los bots hacen exactamente lo que se les programa; no hay misterio que resolver. Si el script falla, ya lo sabe porque el bot se detiene. El valor del process mining reside en analizar el proceso global que rodea al bot, no al bot en sí.
Mito 3: “Necesita el process mining antes de cualquier proyecto de automatización”
No siempre. Para objetivos de automatización sencillos y conocidos, siga adelante y cree el bot. El process mining aporta más valor en procesos complejos y transversales donde no se puede ver la imagen completa desde la perspectiva de un solo equipo.
Mito 4: “La automatización y el process mining necesitan el mismo acceso a los datos”
No es así. El RPA funciona a nivel de interfaz de usuario y a menudo solo necesita acceso a la pantalla. El process mining necesita datos de registros de eventos estructurados de los sistemas de backend. El RPA es superficial; el process mining se conecta a bases de datos y almacenes de datos. Requieren habilidades, accesos y, a menudo, equipos diferentes.
Planificar RPA y process mining simultáneamente implica coordinar distintos enfoques (¿qué podemos programar? frente a ¿qué está pasando realmente?), distintos responsables (el CoE de automatización frente al equipo de excelencia de procesos) e infraestructuras diferentes.
Proveedores: Todo en uno frente a especialistas
Algunos proveedores ofrecen tanto RPA como process mining en una sola plataforma. UiPath, por ejemplo, empezó en RPA y añadió el process mining después. Otros, como Celonis, nacieron del process mining y colaboran con proveedores de automatización. Ambos enfoques tienen sus pros y sus contras.
Plataformas Todo en Uno
Ventajas:- Integración estrecha entre el análisis y los flujos de automatización.
- Relación y contrato con un único proveedor.
- Interfaz de usuario unificada.
Desventajas:
- Sesgo hacia la automatización: la herramienta le empuja a automatizar, incluso cuando un rediseño del proceso sería mejor.
- Dependencia del proveedor (vendor lock-in): cambiar un componente implica cambiarlo todo.
- Nivel “aceptable” en cada área, pero rara vez los mejores especialistas en ambas.
Enfoque de especialistas (Best-of-Breed)
Ventajas:- Elección de la herramienta más potente para cada tarea específica.
- Flexibilidad para cambiar componentes según evolucionen sus necesidades.
- Sin sesgos hacia un tipo concreto de solución.
Desventajas:
- La integración requiere más esfuerzo inicial.
- Gestión de múltiples proveedores.
Para una comparativa detallada, consulte nuestro análisis de UiPath frente a ProcessMind .
Para la mayoría de las organizaciones, creemos que la flexibilidad es fundamental. El process mining y la automatización sirven para propósitos distintos. Atarse al ecosistema de un solo proveedor por comodidad el primer año puede ser una limitación el tercero. ProcessMind está diseñado para funcionar con cualquier stack de automatización, para que su inteligencia de procesos sea independiente de su proveedor de RPA.
Un enfoque práctico: Process Mining + Automatización bien hechos
Si desea utilizar el process mining para respaldar su estrategia de automatización, este es el enfoque práctico que evita las trampas habituales.
1. Entender
Analice primero sus procesos. Busque cuellos de botella, problemas de cumplimiento, bucles de retrabajo y traspasos innecesarios.
2. Mejorar primero
Ante cada problema, pregunte: “¿Podemos solucionar esto cambiando el proceso?”. Eliminar pasos es más barato que crear bots.
3. Luego, automatizar
Tras mejorar el proceso, automatice lo que quede: las tareas repetitivas y de gran volumen. Estará automatizando un proceso ya saneado.
4. Monitorizar
Haga un seguimiento del proceso combinado: pasos humanos, automatizados y traspasos. Un ciclo de feedback para detectar problemas pronto.
5. Iterar
Los procesos cambian, los requisitos varían y surgen nuevas oportunidades. Siga analizando, monitorizando y mejorando.
Para profundizar en el paso 4, consulte nuestra guía sobre monitorización continua de procesos .
Error común
Automatizar un proceso ineficiente solo hace que falle más rápido. Primero mejore, después automatice. Las organizaciones con más éxito ven la automatización como una herramienta más dentro de su kit de mejora de procesos, no como el fin en sí mismo.
ProcessMind: Su plataforma de inteligencia de procesos
ProcessMind es una plataforma moderna de inteligencia de procesos de autoservicio (self-service) que combina process mining, modelado y simulación. Le ayuda a:
- Descubrir cómo funcionan sus procesos con un análisis basado en datos reales.
- 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 aplicarlos para predecir su impacto económico y operativo.
- Monitorizar el rendimiento del proceso de forma continua para consolidar las mejoras.
Independientemente de si la automatización está en sus planes inmediatos, ProcessMind le ofrece la visibilidad necesaria para tomar mejores decisiones sobre sus operaciones. Y cuando la automatización tenga sentido, tendrá los datos para justificar la inversión y la monitorización para verificar los resultados.
¿Listo para ver qué ocurre realmente en sus procesos?
Recursos relacionados:
- ¿Qué es el Process Mining? - Conceptos fundamentales
- Cómo analizar su proceso - De los datos al conocimiento
- Cómo implementar la optimización de procesos - Transforme el análisis en resultados
- Cómo monitorizar su proceso de forma continua - Mantenga las mejoras a largo plazo
- UiPath vs. ProcessMind - Comparativa de plataformas
- Retos del Process Mining y mejores prácticas - Evite los errores más comunes
- Técnicas de mejora de procesos: La guía definitiva - 15 metodologías probadas frente a frente
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