Guía Esencial: Retos y Soluciones en Process Mining

Hoja de Ruta hacia el Éxito

Navegando los Retos del Process Mining

En el panorama acelerado y orientado a los datos de hoy, mantenerse ágil y eficiente es crucial para que las organizaciones conserven su ventaja competitiva. Lograr esto requiere una comprensión profunda de los procesos operativos y de los retos clave. El process mining proporciona estos insights examinando datos de negocio en tiempo real, permitiendo tener éxito al sortear desafíos y obstáculos comunes. Esta entrada de blog destaca los retos esenciales, razones de fallas en proyectos y mejores prácticas para guiar tu viaje en el process mining, asegurando que desbloquees el potencial completo de esta tecnología transformadora.

Entendiendo los Desafíos Principales en Process Mining

Aunque muchas empresas ven el potencial del process mining para aumentar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva, el camino suele ser complejo. Las organizaciones frecuentemente enfrentan desafíos al mapear con precisión sus procesos empresariales, lo que puede resultar en análisis defectuosos y oportunidades perdidas. Este problema generalmente surge de datos inconsistentes o incompletos, complicando la creación de mapas de procesos confiables.

Un desafío adicional significativo es manejar los datos de diversas fuentes. Las empresas hoy en día operan en diferentes plataformas, y fusionar estos datos mientras se garantiza calidad y consistencia es una tarea considerable. Incluso si una organización supera estos primeros obstáculos, la siguiente barrera suele ser la más desalentadora: transformar insights en acciones tangibles. Simplemente entender cómo operan los procesos no es suficiente: las empresas deben encontrar formas efectivas de implementar estas ideas para impulsar mejoras reales.

Para abordar estos desafíos, las empresas deben empezar por plantearse dos preguntas fundamentales: ¿Cómo pueden diferenciar los datos esenciales del ruido, y qué tipo de infraestructura técnica se requiere para hacer eficiente el process mining? Responder a estas preguntas establece una base sólida para una iniciativa exitosa de process mining. Herramientas como la extracción de datos y la automatización de procesos robóticos (RPA) pueden agilizar esta fase de configuración. La extracción eficiente de datos asegura que los datos principales estén correctamente integrados, mientras que RPA automatiza tareas rutinarias, permitiendo a los equipos enfocarse en actividades más estratégicas.

Por Qué Fallan los Proyectos de Process Mining

Según McKinsey, alrededor del 70% de los programas de transformación no logran los resultados deseados, y los proyectos de process mining no son la excepción a este hecho. Una de las razones más comunes de fracaso es la mala calidad de los datos. Si los datos que ingresan al sistema son inexactos, incompletos o desactualizados, los insights obtenidos serán igualmente poco fiables. Esto es particularmente cierto cuando las empresas no usan sistemas integrados como SAP, que pueden proporcionar datos más limpios y estructurados. La solución aquí es simple pero esencial: invertir en la limpieza y validación de datos, y establecer marcos de gobernanza robustos para mantener la calidad de los datos.

El camino de la transformación puede ser difícil, y los esfuerzos bien intencionados a menudo se descarrilan o quedan al margen antes de siquiera despegar. Nadie se propone fallar, pero investigaciones muestran que el 70 por ciento del tiempo las empresas lo hacen. En nuestra experiencia, no es la falta de conocimiento lo que lleva a resultados no exitosos. Los equipos de gestión bien intencionados generalmente saben lo que debe hacerse. Hemos liderado cientos de transformaciones comprensivas a gran escala, y a través de estos esfuerzos hemos identificado cuatro de los errores más comunes que socavan el éxito.

Jon Garcia - socio sénior y líder en la Práctica de Transformación de McKinsey

Otro escollo es la falta de aceptación de las partes interesadas. Cuando los proyectos requieren cambios significativos dentro de una organización, a menudo hay resistencia, ya sea por malentendidos o temores sobre la escala de la transformación. Para superar esto, las empresas deben involucrar a las partes interesadas desde el principio, asegurando una comunicación abierta y demostrando los beneficios claros del process mining. Al involucrar a los actores clave desde el inicio, las organizaciones pueden construir apoyo y crear una visión compartida para el éxito.

Las expectativas desalineadas y cronogramas poco realistas también pueden condenar un proyecto de process mining. Es fácil ser demasiado optimista sobre el tiempo y los recursos necesarios, pero tales desestimaciones pueden llevar a frustración y abandono del proyecto. Establecer metas realistas, definir objetivos claros, y mantener a las partes interesadas informadas sobre el progreso son prácticas esenciales que pueden ayudar a mantener los proyectos encarrilados.

Además, los proyectos a menudo sufren de un alcance mal definido. Sin una comprensión clara de en qué procesos enfocarse, el esfuerzo se dispersa y desenfoca. Las iniciativas exitosas se construyen sobre los alcances bien definidos que delinean procesos específicos, resultados esperados y requisitos de recursos. Manteniendo este enfoque, las organizaciones pueden asegurar que el proyecto entregue resultados significativos y accionables.

Finalmente, la falta de las habilidades y recursos adecuados puede obstaculizar gravemente los esfuerzos de process mining. Esta tecnología requiere una combinación de experiencia técnica, analítica y de dominio. Las organizaciones deben estar dispuestas a invertir en formación y desarrollo de habilidades, o considerar el establecimiento de un Centro de Excelencia (CoE) dedicado que reúna los talentos necesarios para impulsar el éxito.

Superar los Desafíos del Process Mining

El camino no termina una vez que se abordan los problemas fundamentales. A menudo, los datos necesarios para el análisis podrían faltar o ser inaccesibles, lo que puede obstaculizar el progreso significativamente. Por ejemplo, los campos de datos cruciales podrían no estar disponibles, o los equipos pueden tener dificultades para acceder a conjuntos de datos específicos debido a barreras internas. Superar esto requiere un enfoque proactivo—involucrar a expertos en datos desde el principio y desarrollar relaciones sólidas con los propietarios de los datos puede tener un impacto sustancial. Además, incorporar los requisitos de datos en el diseño de los futuros sistemas de TI puede evitar que estos problemas surjan nuevamente.

Otro desafío es la falta de habilidades en datos. Extraer, preparar y entender los datos requiere un conjunto específico de competencias que no todos los equipos poseen. Para abordar esto, las organizaciones deberían comenzar poco a poco, enfocándose en conjuntos de datos principales y expandiendo sus esfuerzos gradualmente. Invertir en el desarrollo de habilidades de datos también puede hacer que los procesos de preparación sean más repetibles y eficientes, ahorrando tiempo y recursos a largo plazo.

La calidad de los datos sigue siendo un problema recurrente que puede afectar la exactitud de los conocimientos obtenidos. Las empresas deberían priorizar los procesos de validación, usando listas de verificación de calidad para asegurar que los datos analizados sean confiables. Además, mejorar los métodos de recopilación de datos con el tiempo ayudará a mantener una calidad mejorada en futuros proyectos. Las preocupaciones de seguridad y privacidad también juegan un papel aquí; las organizaciones pueden dudar en compartir datos debido a requisitos regulatorios o miedo a la exposición. Abordar estas preocupaciones temprano en el proyecto, con políticas robustas de acceso a datos y técnicas de anonimización, puede aliviar estas preocupaciones y fomentar una mayor colaboración.

familiarizarse

Abordando Desafíos Relacionados con los Procesos

Más allá de los datos, hay desafíos intrínsecos a los propios procesos. Muchos procesos empresariales son inherentemente complejos, y tratar de analizarlos sin la preparación adecuada puede sentirse como navegar en un laberinto. Para gestionar esto, las empresas deberían simplificar sus vistas de procesos enfocándose en hitos clave en lugar de intentar mapear cada paso. Los modelos de referencia también pueden ayudar al ofrecer una imagen más clara de las etapas esenciales del proceso, facilitando la identificación de áreas de mejora.

La inexperiencia con las herramientas de process mining también puede plantear un desafío. Si los equipos no saben cómo usar el software de manera efectiva, el análisis se verá afectado. Por eso la práctica y la formación son tan importantes. Los equipos deben familiarizarse con las herramientas disponibles y aprovechar características como animaciones y filtros para obtener conocimientos más profundos.

Finalmente, la falta de una metodología estructurada puede llevar a esfuerzos dispersos. Sin un enfoque claro, los proyectos pueden perder fácilmente el rumbo. Comenzar con procesos más pequeños y bien definidos puede ayudar a los equipos a demostrar éxitos rápidos, lo que genera confianza y momentum. Alinear estos esfuerzos con metas empresariales más amplias asegura que los conocimientos del process mining se traduzcan en beneficios tangibles.

Enfrentando Desafíos Organizacionales

Incluso con todas las herramientas y técnicas correctas, los proyectos de process mining pueden fallar sin el apoyo organizacional adecuado. Asegurar la aceptación de las partes interesadas es crucial; sin esto, el proyecto puede estancarse o no avanzar. Identificar a los dueños clave del proceso desde el principio e involucrarlos a lo largo del proyecto puede ayudar a solidificar este apoyo. Los talleres y las demostraciones ilustran eficazmente los beneficios potenciales, facilitando la generación de entusiasmo.

Un desafío frecuente es la dificultad para construir un caso de negocio sólido para process mining. Sin ejemplos claros de su valor, las partes interesadas podrían dudar en invertir. Presentar casos de estudio relevantes, junto con métricas que demuestren el impacto de los cambios en los procesos, puede fortalecer el argumento de por qué process mining es una inversión valiosa.

Alinear los proyectos de process mining con las estrategias organizacionales es otro paso crucial. Los proyectos desconectados de los objetivos más amplios de la empresa a menudo luchan por mantener relevancia. Al alinear los esfuerzos de process mining con objetivos empresariales específicos, como el uso de OKRs (Objetivos y Resultados Clave), las empresas pueden asegurar que sus iniciativas contribuyan al éxito total.

Para escalar verdaderamente el process mining en una organización, es esencial construir y mantener la capacidad necesaria. Comenzar con proyectos piloto permite a las empresas experimentar, aprender y refinar su enfoque. Reconocer los éxitos tempranos ayuda a construir impulso, que puede mantenerse promoviendo la formación continua, creando comunidades de práctica y estableciendo un Centro de Excelencia (CoE) dedicado.