La automatización de los procesos de negocio incrementa la productividad en las empresas, aunque los beneficios suelen ser imprecisos. Medir de manera concreta y comprensible la eficiencia de las automatizaciones se convertirá en un pilar para la competitividad de las organizaciones. Esto permite una optimización continua de los procesos, basada en un análisis preciso de los datos, que no solo mejora el rendimiento, sino que también alinea las operaciones con los objetivos estratégicos.
¿Por que es importante evaluar la eficiencia de los procesos?
En empresas que buscan mejorar la productividad, es crucial tomar perspectiva y evaluar regularmente la eficiencia de los procesos de negocio para garantizar que cumplan con los objetivos establecidos. Para las tareas automatizadas, el análisis detallado de los datos de ejecución permite identificar éxitos, obstáculos y realizar los ajustes necesarios para mejorar continuamente el rendimiento. Es esencial simplificar los datos complejos de los procesos, orientando a los usuarios sobre los indicadores clave. El objetivo es dotar a los equipos de una comprensión detallada para una toma de decisiones informada.
Visibilidad a través de los datos
La clave para optimizar los procesos automatizados radica en obtener una visibilidad completa de su funcionamiento. Estadísticas como el volumen, el tiempo de ejecución y el número de etapas proporcionan información valiosa. Esto requiere herramientas específicas que permiten un ciclo de optimización integral: diseño, desarrollo, automatización, observación de datos, implementación y resultados en productividad. El objetivo principal es realizar modificaciones en el nivel adecuado del proceso.
Medir continuamente la eficiencia de los procesos no solo asegura su rendimiento frente a los objetivos establecidos, sino que también identifica rápidamente oportunidades de mejora. Además, facilita la rendición de cuentas precisa y mejora la estrategia de automatización con informes detallados y comprensibles para todos. Así, los departamentos de TI pueden evaluar mejor el impacto de las automatizaciones, y el servicio al cliente puede valorar los beneficios de automatizar ciertas solicitudes.
Herramientas de análisis para la optimización
Las herramientas de análisis de procesos de negocio son cruciales para esta mejora continua. Permiten una comprensión profunda del funcionamiento real, evaluando la eficacia de las operaciones, identificando bloqueos y realizando modificaciones específicas para mejorar el rendimiento. Estas tecnologías detectan ineficiencias, como tareas que consumen mucho tiempo o etapas innecesarias, corrigiéndolas de manera proactiva.
Acceder a paneles de control dinámicos, datos utilizables y fácilmente comprensibles apoya la toma de decisiones informada y ayuda a gestionar proyectos de automatización alineados con los objetivos.
IA y Machine Learning para potenciar los datos de ejecución
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning, ML) permiten explorar nuevos campos de análisis y optimización profunda de las automatizaciones. La IA puede extraer información valiosa de los datos y crear modelos que, con ML, alimentan algoritmos de análisis y detección de tendencias, dependencias o anomalías.
Al utilizar los datos de ejecución de procesos, es posible identificar factores de correlación para comprender mejor las causas de las desviaciones entre los objetivos y los resultados observados. Además, se puede anticipar el desarrollo de un proceso en curso y alertar a los usuarios sobre posibles incumplimientos de objetivos o la aparición de eventos indeseables. Estas analíticas causales y predictivas pueden conducir a recomendaciones de acciones correctivas en tiempo real o a propuestas de cambios estructurales en las automatizaciones para mejorar el rendimiento.
Conclusión:
La automatización de procesos de negcoio ha abierto la puerta a ganancias de eficiencia. Pero para aprovechar plenamente su potencial, estos procesos deben evaluarse y optimizarse continuamente. Las empresas pueden implementar "rutinas" para monitorear desviaciones respecto a los objetivos de rendimiento, establecer valores objetivo personalizados y usar paneles de control con indicadores precisos para un análisis de datos más detallado. La IA amplía las posibilidades: análisis de causas profundas, anticipación de situaciones adversas y recomendaciones de mejora. Con el objetivo de verificar que la automatización cumple sus promesas y objetivos, las empresas pueden establecer un facilitador de automatización alineado con sus objetivos de negocio.
