¿Qué es la minería de tareas?

Esta tecnología utiliza el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y algoritmos de machine learning para interpretar y analizar estos datos, lo que a su vez permite a los analistas y a las partes interesadas identificar ineficiencias operativas.

Las soluciones de minería de tareas se consideran parte del descubrimiento de procesos, un subconjunto de la minería de procesos, y según la "Guía de mercado para la minería de procesos" de Gartner, el mercado de esta tecnología está creciendo rápidamente.

A medida que la pandemia de COVID-19 continúa impulsando los esfuerzos de transformación digital, se prevé que la adopción de la tecnología de minería de tareas solo aumente a medida que se realicen plenamente sus beneficios.

La minería de procesos se centra en la optimización de procesos de extremo a extremo, como un proceso de compras general. Por el contrario, la minería de tareas se centra en las tareas individuales que escalan hasta ese proceso más amplio, como la aprobación presupuestaria de las cuentas por pagar. También difieren principalmente en los tipos de datos que utilizan para cada análisis.

La minería de procesos se basa principalmente en métricas y datos de registro de eventos de los sistemas de información, como las herramientas de planificación de recursos empresariales (ERP) o de gestión de la relación con el cliente (CRM). Por el contrario, la minería de tareas puede utilizar datos de interacción del usuario, que incluyen pulsaciones de teclas, clics del ratón o entradas de datos en un ordenador. También puede incluir grabaciones de usuarios y capturas de pantalla en diferentes intervalos de marca de tiempo.

Estos puntos de datos ayudan a los analistas e investigadores a comprender cómo interactúan las personas con un proceso y subproceso para completar una tarea. Ambos también utilizan técnicas de ciencia de datos para llegar a estos conocimientos y optimizar los procesos; la minería de tareas solo permite este proceso a un nivel más granular.

Aunque la minería de tareas y la RPA se centran en la automatización de procesos, las dos tecnologías son diferentes pero se complementan bien. Mientras que la tecnología de minería de tareas ayuda a las empresas a identificar cuellos de botella en sus flujos de trabajo de procesos, las herramientas de RPA implementan y actúan frente a las oportunidades de automatización que se descubren a través de estos análisis.

Las herramientas de minería de tareas comienzan recopilando datos de las máquinas de los usuarios, que pueden incluir pulsaciones de teclas, clics, entradas de usuarios, grabaciones, capturas de pantalla y más. A partir de ahí, las capacidades de reconocimiento óptico de caracteres pueden añadir más contexto sobre lo que está haciendo el usuario.

Por ejemplo, podría consultar los datos de marca de tiempo para ayudar a elaborar una cronología general de actividades en un subproceso. Una vez que los datos se estructuran adecuadamente, los algoritmos de machine learning se pueden utilizar para agrupar los datos en tareas específicas en el subproceso, como "enviar una orden de compra".

A continuación, los datos se pueden combinar con los datos del registro de eventos para ayudar a contextualizar el rendimiento. Este conocimiento basado en datos ayuda a las empresas a identificar cuellos de botella y tomar las medidas necesarias para resolverlos.

Las técnicas de minería de tareas se han utilizado para mejorar los flujos de procesos en una amplia variedad de sectores. Los mapas de procesos pueden ayudar a las empresas a centrarse más en los indicadores clave de rendimiento (KPI) que importan, incitándolas a reexaminar sus ineficiencias operativas mediante la minería de procesos y la minería de tareas.

Algunos casos de uso de la minería de tareas incluyen:

• Documentación de tareas: a medida que se incorporan nuevos miembros al equipo, la documentación se revisa con frecuencia para cerrar cualquier brecha de conocimiento. Sin embargo, dependiendo del proyecto y de los recursos disponibles, es posible que la documentación no esté disponible o no esté actualizada. Las herramientas de minería de tareas proporcionan a los equipos una forma de aportar conocimiento sobre una tarea en un proceso más amplio, creando una alineación en todo el equipo. También reduce la necesidad de dependencias individuales, proporcionando una manera fácil de crear documentación y visualizaciones a través del mapeo de procesos y otras herramientas de automatización.
• Gobierno y cumplimiento: a medida que las empresas se enfrentan a regulaciones gubernamentales más estrictas, la minería de tareas puede ayudar a responsabilizar a las empresas identificando las áreas en las que se producen errores de cumplimiento. Esta visibilidad puede proporcionar una vía para resolver estos problemas más rápidamente, ahorrando potencialmente a las empresas costes, como honorarios legales y publicidad negativa de la marca.
• Automatización de tareas: la minería de tareas produce una visión más clara de subprocesos específicos que también puede permitir a los gestores de programas y a los gestores de personas comprender qué partes del proceso pueden automatizarse mediante herramientas como RPA.

Si bien la minería de tareas puede generar muchos beneficios, los beneficios más frecuentes incluyen:

• Mayor eficiencia: la minería de tareas se centra en identificar los cuellos de botella operativos para acelerar la mejora de los procesos. A medida que se detectan y rectifican esas ineficiencias, las empresas tienen una mayor velocidad en todas las tareas. Si una tarea en un proceso ha contado con recursos excesivos, también puede llevar a la reasignación del personal a otro trabajo prioritario, lo que podría mejorar la moral de los empleados al encontrarles un trabajo más significativo.
• Mejor cumplimiento: las herramientas de minería de tareas recopilan datos de los usuarios, lo que permite a los equipos de gobierno determinar las averías en el cumplimiento durante tareas específicas. Esta capacidad de identificar problemas y resolverlos rápidamente puede ayudar a facilitar un mejor gobierno y cumplimiento en toda la empresa.
• Mayor transparencia: la minería de tareas puede proporcionar conocimientos sobre el personal a nivel individual, lo que permite a los gerentes brindar comentarios valiosos durante las evaluaciones de rendimiento y recompensar a los empleados de manera justa por su trabajo. También puede ayudarles a reasignar a los empleados a diferentes trabajos cuando no parecen encajar bien.

Sin embargo, la minería de tareas no está exenta de desafíos. Algunas dificultades clave incluyen: 

• Privacidad de datos: la minería de tareas puede registrar y registrar las acciones de los usuarios y también puede plantear preocupaciones en torno a la privacidad. Como resultado, los usuarios deben aprobar estas herramientas antes de la activación y también deben proteger los datos personales de los usuarios mediante la anonimización adecuada.
• Falta de contexto: debido a que la minería de tareas se centra en un subproceso dentro de uno más grande, el contexto más amplio de rendimiento a veces puede perderse. Es importante utilizar la tecnología de minería de tareas junto con la  minería de procesos para obtener una imagen más completa del rendimiento de los equipos. De lo contrario, las empresas corren el riesgo de priorizar las optimizaciones de tareas que no tienen el mayor impacto en el negocio.
• Deriva del concepto: a medida que las empresas se mueven rápidamente para adaptarse a la era digital, las tareas y los procesos pueden cambiar en tiempo real. Los cambios en las tareas y los procesos pueden afectar a los análisis, lo que provoca una desviación de los conceptos.