Guía esencial: Retos y soluciones en Process Mining

Hoja de ruta para el éxito

Supera los retos de Process Mining

En el entorno actual, ágil y basado en data, es esencial que las empresas sean flexibles y eficientes para mantener una ventaja competitiva. Para lograrlo, se requieren insights profundos sobre los procesos operativos y una comprensión de los retos clave. El Process Mining brinda estos insights al analizar data de negocio en tiempo real, permitiendo el éxito cuando los retos se gestionan bien. En este blog repasamos los desafíos clave, causas de fracaso y buenas prácticas para que tu experiencia con Process Mining tenga impacto y saques partido a esta tecnología SaaS transformadora.

Retos clave en Process Mining y cómo enfrentarlos

Muchas empresas ven el process mining como una forma de optimizar la eficiencia, mejorar decisiones y ser más competitivas, pero el proceso es complejo. Las organizaciones tienen problemas al mapear correctamente sus procesos, lo que genera análisis incorrectos y pérdidas de oportunidad. Esto suele venir de data inconsistente o incompleta, complicando crear mapas fiables.

Otro gran reto es manejar data de muchas fuentes. Los negocios operan en diferentes plataformas y juntar esa información manteniendo calidad es difícil. Incluso si superan eso, el siguiente reto es el más duro: convertir los insights en acciones reales. Entender los procesos no basta; hay que aplicar esos aprendizajes para lograr mejoras.

Para enfrentar esto, hay que hacerse dos preguntas clave: ¿Cómo separar el data útil del ruido? ¿Qué infraestructura técnica se necesita para que el process mining sea eficiente? Resolverlas es la base para el éxito. Herramientas como extracción de data y Robotic Process Automation (RPA) facilitan este arranque. Una extracción eficiente integra el data clave y RPA automatiza tareas rutinarias para liberar al equipo.

Por qué fracasan los proyectos de Process Mining

Según McKinsey, cerca del 70% de los programas de transformación no logran sus objetivos, y los proyectos de process mining no son la excepción. Una causa común es la pobre calidad del data. Si el data que se usa es incorrecta, incompleta o desactualizada, los insights generados serán poco fiables. Es crítico cuando no se usan sistemas como SAP, que ofrecen data más limpia y ordenada. La solución: invertir en limpieza y validación de data, y tener marcos sólidos de gobernanza para asegurar la calidad.

El camino de la transformación puede ser difícil, y hasta los esfuerzos bien intencionados se desvían o fracasan antes de iniciar. Nadie planea fallar, pero los estudios muestran que el 70% de las compañías lo hace. Por experiencia, no es falta de conocimiento lo que da malos resultados. Los equipos de gestión suelen saber qué hacer. Tras cientos de transformaciones, identificamos los errores que más bloquean el éxito.

Jon Garcia - senior partner and a leader in Transformation Practice of McKinsey

Otro obstáculo grande es la falta de compromiso de stakeholders. Si el proyecto exige cambios importantes, suele haber resistencia por miedos o malos entendidos sobre la transformación. Para superarlo, hay que involucrar a los actores clave desde el inicio, comunicar de forma abierta y mostrar beneficios claros de process mining. Así se logra el apoyo y una visión compartida para el éxito.

Expectativas poco realistas y plazos imposibles también pueden arruinar un proyecto. Ser muy optimista con tiempo y recursos lleva a frustración y abandono. Hay que marcar metas realistas, aclarar objetivos y mantener a los stakeholders informados para asegurar el avance.

Varios proyectos fallan por un alcance poco claro. Sin definir los procesos clave, los esfuerzos se dispersan y el proyecto se vuelve ineficaz. El éxito requiere un alcance bien definido, con procesos, resultados y recursos claros. Así se logran resultados útiles y aplicables.

Por último, la falta de habilidades o recursos correctos puede frenar el process mining. Esta tecnología combina saber técnico, análisis y negocio. Se debe invertir en formación y desarrollo o pensar en un Center of Excellence (CoE) que reúna el talento para garantizar el éxito.

Superar los retos del Process Mining

El camino no acaba tras solucionar los temas principales. Muchas veces, la data para el análisis puede faltar o ser inaccesible y frenar el avance. Por ejemplo, algunos campos clave de data pueden no estar disponibles o los equipos enfrentan barreras internas para acceder a datasets. Superar esto exige un enfoque proactivo: involucrar a expertos en data desde el principio y crear relaciones fuertes con data owners marca diferencia. Además, incluir requisitos de data al diseñar los sistemas IT futuros evita problemas similares.

Otro reto es la falta de habilidades en data. Extraer, preparar y comprender data requiere competencias que no todos los equipos tienen. Para resolverlo, la organización debe empezar en pequeño, primero con datasets clave y luego escalar. Invertir en habilidades de data hace los procesos de preparación más simples y eficientes, ahorrando tiempo y recursos.

La calidad de la data es un problema frecuente que afecta a la precisión de los insights. Las empresas deben priorizar la validación usando checklists de calidad para garantizar la fiabilidad de la información analizada. Mejorar los métodos de recopilación de data ayuda a sostener la calidad en nuevos proyectos. También pesan la seguridad y privacidad; a veces la organización duda en compartir data por normativas o miedo a filtraciones. Tratar estos asuntos desde el inicio del proyecto, con políticas firmes de acceso y técnicas de anonimización, reduce preocupaciones y fomenta la colaboración.

Cómo abordar los retos en la gestión de procesos

Más allá del data, existen retos propios de los procesos. Muchos procesos de negocio son complejos y querer analizarlos sin preparación puede parecer entrar en un laberinto. Para gestionarlo, las empresas deben simplificar la visualización de procesos y centrarse en los hitos clave, no en mapear cada paso. Los modelos de referencia ofrecen una visión clara de las etapas esenciales y facilitan ver oportunidades de mejora.

La falta de experiencia con herramientas de Process Mining también es un reto. Si los equipos no saben usar bien el software, el análisis será pobre. Por eso la práctica y la formación son tan importantes. Hay que familiarizarse con las herramientas y usar funciones como animaciones o filtros para obtener mejores insights.

Por último, la ausencia de una metodología clara puede dispersar los esfuerzos. Sin enfoque, los proyectos pierden rumbo. Comenzar con procesos pequeños y claros ayuda a mostrar quick wins, lo que da confianza y empuje. Así, alineando todo con los objetivos de negocio, los insights de process mining generan beneficios concretos.

Abordar retos organizativos

Incluso con las herramientas y técnicas correctas, los proyectos de Process Mining pueden fracasar sin el respaldo organizacional necesario. Asegurar el compromiso de los stakeholders es clave; sin esto, el proyecto puede estancarse. Identificar a los dueños de proceso desde el inicio e involucrarlos durante todo el proyecto consolida este apoyo. Los workshops y demos muestran eficazmente los beneficios, facilitando entusiasmo.

Un reto frecuente es construir un business case sólido para el Process Mining. Si no hay ejemplos claros de su valor, los stakeholders pueden dudar en invertir. Presentar casos de éxito relevantes, junto con métricas sobre el impacto de los cambios, refuerza la justificación para invertir en Process Mining.

Alinear los proyectos de Process Mining a la estrategia de la organización es fundamental. Los proyectos que no están conectados con los objetivos generales pierden relevancia. Al alinear los esfuerzos de Process Mining con objetivos de negocio concretos, como usar OKRs (Objectives and Key Results), la empresa aporta al éxito global.

Para escalar el Process Mining en la organización, se debe construir y mantener la capacidad necesaria. Iniciar con proyectos piloto permite experimentar, aprender y mejorar el enfoque. Reconocer los logros tempranos impulsa el avance, que se mantiene a través de capacitación continua, redes de práctica y creando un Centro de Excelencia (CoE).