Hasta ahora, hemos observado cómo la minería de procesos se puede utilizar para maximizar el valor de RPA mostrando dónde y cómo se puede aplicar RPA para ofrecer los mayores rendimientos.
Pero, ¿qué significa eso en realidad?
En primer lugar, es útil recordar los muchos beneficios de usar RPA como una solución independiente. Cuando se utiliza para automatizar tareas repetitivas y mundanas como la entrada de datos y el renombrar archivos por lotes, RPA puede:
- Entregar valor rápidamente: el tiempo para generar valor con RPA puede ser tan solo de días u horas, ya que los bots se pueden crear rápida y fácilmente con herramientas de RPA de bajo código.
- Eliminar el error humano: un bot realiza su tarea asignada correctamente cada vez, eliminando los errores humano asociados con las actividades de copiar y pegar e ingresar datos.
- Aumentar la productividad: los bots inteligentes pueden realizar tareas intensivas de mano de obra a un ritmo mucho más rápido que los humanos y pueden realizarlas 24/7 sin pérdida de rendimiento.
- Impulsar el compromiso de los empleados: la automatización impulsada por IA libera a los humanos de tareas mundanas y les permite centrarse en un trabajo de mayor valor y más agradable.
- Superar la escasez de mano de obra: los bots pueden realizar tareas para las que anteriormente la organización tenía que contratar personas, apoyando la continuidad del negocio en una época de escasez crónica de mano de obra.
Cuando se utiliza RPA junto con la minería de procesos, estos beneficios aumentan exponencialmente. Las dos soluciones utilizadas juntas permiten a la organización:
La minería de procesos identifica tareas candidatas para RPA en toda la organización, lo que aumenta enormemente su potencial estratégico.
La minería de tareas reduce un elemento central de la minería de procesos que muestra todas las tareas que se pueden automatizar con RPA, en lugar de depender de empleados y departamentos individuales para detectarlas.
Una visión incompleta de los procesos en toda la organización a menudo conduce a que se automaticen las cosas incorrectas. La minería de procesos destaca las tareas que más se beneficiarán de la automatización.
La automatización ad hoc de una parte de un proceso puede crear problemas en otro lado. Al proporcionar un panorama general, la minería de procesos garantiza que la automatización de tareas se aplique de la manera más eficaz.
Cuando la minería de procesos se integra con RPA, los bots se pueden generar automáticamente desde la herramienta Process Mining, ahorrando aún más tiempo.
La RPA a menudo se aplica una vez a los procesos más fáciles y luego se olvida. La minería de procesos busca continuamente nuevas oportunidades de automatización, maximizando el valor a largo plazo de una inversión en RPA.
Dado que la minería de procesos monitorea continuamente los procesos organizacionales a medida que cambian, puede predecir cuándo un cambio en un proceso corre el riesgo de romper una automatización existente. Esto permite a la organización modificar la automatización y evitar riesgos como las infracciones de la normativa causadas por procesos fallidos.
La minería de procesos y RPA juntos crean una base tecnológica sólida para la optimización y automatización continuas. Esa base puede formar la base de un centro de excelencia dedicado para garantizar que el valor de la minería de procesos y la RPA se aproveche al máximo en toda la organización.
Estos son algunos ejemplos de organizaciones que han desbloqueado un valor sustancial con la minería de procesos y RPA:
Mejoras de procesos basadas en ROI en Max Mara Fashion Group
El grupo global de moda de lujo Max Mara estaba experimentando cuellos de botella en sus procesos de cumplimiento que afectaron negativamente los ciclos del pedido al cobro, especialmente durante los picos de ventas estacionales. Querían comprender estos cuellos de botella a nivel granular, por lo que no solo podían identificar dónde estaban los problemas, sino también comprender qué correcciones generarían el ROI más alto.
Max Mara buscó una herramienta de descubrimiento de procesos que combinara flexibilidad de implementación con capacidades granulares de modelado de procesos. De las herramientas que evaluó, IBM Process Mining surgió como la base más completa para la optimización de procesos basada en datos. La herramienta de IBM se puso a trabajar para visualizar los procesos de pedido a cobro e identificar oportunidades de optimización.
Hoy en día, la herramienta de IBM se utiliza para analizar procesos complejos en todo el negocio y para modelar y comprender el ROI de los cambios y automatizaciones de procesos. Una automatización creada por IBM Process Mining, por ejemplo, permitió a Max Mara reducir los tiempos de resolución del servicio de atención al cliente en un 90 % y el costo medio por resolución en un 46 %.
Lea la historia completa: Rediseño de pedido a cobro para una mejor experiencia de compra
Ahorros multimillonarios en Credito Emiliano S.p.A.
El banco regional italiano Credito Emiliano (Credem) comenzó su camino de transformación digital en 2013, con el objetivo de optimizar la experiencia tanto del cliente como de los empleados.
Inicialmente, los departamentos individuales automatizaban sus propios procesos pequeños o partes de procesos, pero la empresa sabía que podía obtener mucho más valor adoptando un enfoque más holístico. Optaron por implementar IBM Process Mining e IBM RPA para analizar y automatizar procesos internos, incluidos los procesos administrativos y procesos críticos relacionados con el servicio al cliente.
En un caso, identificó una oportunidad para automatizar partes de sus procesos de verificación y aprobación de tarjetas de crédito, acortando el tiempo de aprobación de cuatro días a uno y ahorrando aproximadamente 500 000 EUR (521 000 USD) por año. En otro, pudo reducir el tiempo que los empleados dedican a procesar préstamos en un 70 %. En general, el banco pudo implementar 91 automatizaciones hasta la fecha, lo que generó ahorros multimillonarios en costos de operación y servicio.
Lea la historia completa: Transformar la experiencia del cliente y del empleado
Orden simplificada para cobrar en una gran empresa manufacturera multinacional
Debido a la complejidad de sus operaciones lejanas, un MMC grande tenía problemas para encontrar las causas principales de los retrasos que ocurrieron en su actividad logística que estaban afectando sus ciclos del pedido al cobro. Los gerentes de logística intentaron repetidamente reducir retrasos, pero la acción correctiva se vio obstaculizada por información incompleta e inconexa.
Después de revisar una prueba de concepto (POC), el MMC implementó IBM Process Mining para crear un gemelo digital de la organización para descubrir los problemas. Con la minería de procesos junto con RPA, la empresa ha podido abordar los cuellos de botella e ineficiencias a lo largo del proceso del pedido al cobro, liberando cientos de miles de dólares de ahorro de costos y reduciendo los plazos de entrega en días.
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