Desafíos y soluciones de Process Mining

Hoja de ruta hacia el éxito

Cómo afrontar los desafíos de Process Mining

Las organizaciones deben mantener su agilidad y eficiencia para seguir siendo competitivas. Todo empieza por comprender con claridad cómo se realiza el trabajo y dónde se interrumpe. Process Mining utiliza datos empresariales en tiempo real para ofrecer esa visibilidad, pero es necesario abordar los desafíos habituales para convertir el análisis en resultados. En este artículo se explican los principales desafíos de Process Mining, por qué fracasan los proyectos y qué buenas prácticas pueden orientar su iniciativa de Process Mining.

Comprender los principales desafíos de Process Mining

Muchas empresas utilizan Process Mining para mejorar la eficiencia, tomar mejores decisiones y reforzar su posición competitiva. Sin embargo, la implementación puede ser compleja. Los mapas de procesos imprecisos generan análisis poco fiables y hacen que se pierdan oportunidades. Además, los datos incoherentes o incompletos suelen dificultar la creación de mapas de procesos en los que pueda confiar.

Otro desafío importante consiste en combinar datos de varias fuentes. Las empresas operan en distintas plataformas, por lo que fusionar los datos manteniendo su calidad y coherencia requiere un esfuerzo considerable. Incluso después de superar estos obstáculos iniciales, suele aparecer el desafío más difícil: convertir la información en acciones. Comprender cómo funcionan los procesos no es suficiente. Debe aplicar esa información para conseguir mejoras medibles.

Para abordar estos desafíos, empiece por dos preguntas fundamentales: ¿cómo separar los datos esenciales del ruido y qué infraestructura técnica necesita para que Process Mining sea eficiente? Las respuestas crean una base sólida para una iniciativa de Process Mining exitosa. La extracción de datos y la automatización robótica de procesos (RPA) pueden simplificar la configuración. Una extracción de datos eficaz integra los datos adecuados, mientras que RPA automatiza las tareas rutinarias para que sus equipos puedan centrarse en el trabajo estratégico.

Por qué fracasan los proyectos de Process Mining

Según McKinsey, alrededor del 70 % de los programas de transformación no alcanzan los resultados previstos, y los proyectos de Process Mining afrontan el mismo riesgo. La baja calidad de los datos es una causa habitual de fracaso. Si los datos que entran en el sistema son imprecisos, incompletos o están desactualizados, la información resultante no será fiable. El riesgo aumenta cuando no se utilizan sistemas integrados como SAP, que pueden proporcionar datos más limpios y estructurados. La solución es sencilla, pero esencial: invertir en la limpieza y validación de datos, y establecer marcos de gobierno fiables para mantener su calidad.

La transformación es difícil, y los esfuerzos bien intencionados suelen perder impulso o fracasar antes de ponerse en marcha. Nadie se propone fracasar, pero las investigaciones muestran que eso ocurre en el 70 % de las empresas. Según nuestra experiencia, los resultados insatisfactorios rara vez se deben a la falta de conocimientos. Los equipos directivos suelen saber qué debe hacerse. Hemos liderado cientos de transformaciones integrales a gran escala y hemos identificado cuatro errores habituales que ponen en riesgo el éxito.

Jon Garcia, socio sénior y líder de la práctica de Transformación de McKinsey

Otro obstáculo es la falta de apoyo de las partes interesadas. Los proyectos que requieren cambios organizativos importantes suelen encontrar resistencia porque las personas no comprenden el esfuerzo necesario o temen sus consecuencias. Involucre pronto a las partes interesadas, comuníquese con transparencia y muestre los beneficios concretos de Process Mining. Incluir a las personas clave desde el principio ayuda a generar apoyo y crear una visión compartida del éxito.

Las expectativas desalineadas y los plazos poco realistas también pueden hacer descarrilar un proyecto de Process Mining. Es posible que subestime el tiempo y los recursos necesarios, lo que puede provocar frustración y abandono. Establezca objetivos realistas, defina metas claras e informe a las partes interesadas sobre los avances para mantener el proyecto encaminado.

Los proyectos también sufren cuando tienen un alcance mal definido. Sin una visión clara de los procesos que deben analizarse, el esfuerzo se dispersa. Las iniciativas exitosas definen los procesos incluidos en el alcance, los resultados esperados y los recursos necesarios. Este enfoque le ayuda a ofrecer resultados relevantes y aplicables.

Por último, la falta de las competencias y los recursos adecuados puede limitar gravemente los esfuerzos de Process Mining. Necesita conocimientos técnicos, analíticos y del negocio. Invierta en formación y desarrollo de competencias, o cree un Center of Excellence (CoE) dedicado que reúna el talento necesario.

Cómo superar los desafíos de Process Mining

La calidad de los datos sigue siendo un problema recurrente que puede afectar a la precisión de la información obtenida. Dé prioridad a la validación y utilice listas de comprobación de calidad para confirmar que los datos son fiables. Mejorar la recopilación de datos con el tiempo también elevará la calidad de futuros proyectos. La seguridad y la privacidad son igualmente importantes. Los requisitos normativos o el temor a la exposición pueden hacer que los equipos se muestren reacios a compartir datos. Aborde estas preocupaciones al principio del proyecto mediante políticas sólidas de acceso a los datos y técnicas de anonimización que reduzcan el riesgo y fomenten la colaboración.

Cómo abordar los desafíos relacionados con los procesos

Cómo abordar los desafíos organizativos

Incluso con las herramientas y técnicas adecuadas, los proyectos de Process Mining pueden fracasar sin apoyo organizativo. Conseguir el apoyo de las partes interesadas es esencial. Sin él, el proyecto puede estancarse. Identifique pronto a las personas responsables de los procesos e involúcrelas durante todo el proyecto. Los talleres y las demostraciones pueden mostrar los beneficios potenciales y facilitar la obtención de apoyo.

Crear un caso de negocio sólido para Process Mining es otro desafío habitual. Sin pruebas claras de su valor, las partes interesadas pueden dudar a la hora de invertir. Presentar casos de éxito relevantes y métricas que demuestren el impacto de los cambios en los procesos puede reforzar la propuesta de Process Mining como inversión.

Alinear los proyectos de Process Mining con la estrategia de la organización es otro paso esencial. Los proyectos desconectados de los objetivos generales del negocio suelen perder relevancia. Al alinear los esfuerzos de Process Mining con objetivos empresariales específicos, como los OKR (Objectives and Key Results), puede asegurarse de que sus iniciativas contribuyan al éxito general.

Para ampliar Process Mining en toda su organización, necesita crear y mantener la capacidad adecuada. Los proyectos piloto le permiten probar, aprender y perfeccionar su enfoque. Reconocer los primeros éxitos genera impulso. Puede mantenerlo mediante formación continua, comunidades de práctica y un Center of Excellence (CoE) dedicado.

Lista práctica de buenas prácticas

La mayoría de los problemas descritos arriba se decide antes de crear el primer Dashboard. Estos hábitos mantienen una iniciativa de Process Mining bien encaminada:

• Comience por lo básico. Asegúrese de que las personas involucradas entiendan qué es el Process Mining, qué necesita y qué no hará. El recorrido de Primeros pasos explica el primer proceso de principio a fin.
• Corrija los datos, no los síntomas. Limpie y prepare los datos antes de aplicar Process Mining: valores ausentes, eventos duplicados, nombres de actividades incoherentes y datos personales que no deberían formar parte del conjunto de datos. Consulte Limpieza y preparación de datos y compruebe el resultado en la vista Calidad de los datos.
• Pregunte por qué, no solo dónde. El Process Mining muestra dónde se produce una desviación, pero rara vez explica por qué. Combine las variantes del proceso y la comprobación de conformidad con las personas que realizan el trabajo.
• Elija una herramienta que responda a sus necesidades. Compruebe si puede modelar, analizar y simular en un mismo lugar, y si lee los datos que realmente tiene. ProcessMind admite CSV, Excel, XES, Parquet y más.
• Gestione la complejidad con variantes. Los procesos complejos no se resuelven dibujándolo todo. Utilice el modelo de proceso como referencia, deje que el análisis muestre dónde se desvía la realidad y filtre hasta quedarse con las variantes relevantes.
• Mantenga el ciclo en marcha. Un análisis aislado pierde vigencia en cuestión de meses. Repítalo después de cada cambio o supervise el proceso de forma continua.