Con el aumento constante de las expectativas de los clientes, las situaciones económicas extremadamente inciertas y la IA generativa cambiando el panorama empresarial de una vez por todas, las empresas tienen que seguir siendo competitivas y mejorar continuamente sus prácticas de datos. Para los precursores tecnológicos de diferentes industrias, la inteligencia de procesos ha sido una nueva y poderosa vía para ayudarles a optimizar sus operaciones e impulsar la excelencia de los procesos.
La inteligencia de procesos es el nuevo negro de la gestión de procesos empresariales que combina el poder de las tecnologías de minería de procesos y minería de tareas para obtener información sobre cómo mejorar los procesos empresariales. Mientras que la inteligencia de procesos híbrida es una tecnología relativamente nueva, la minería de procesos y tareas existen desde hace más de dos décadas. Estas dos tecnologías se han asociado generalmente con altos costes de implementación y los esfuerzos necesarios para iniciar cualquier actividad de minería de procesos o tareas. Surge la pregunta lógica: ¿es difícil o fácil implantar el híbrido de ambas, la inteligencia de procesos?
¿Por qué implantar un software de inteligencia de procesos?
Las empresas reconocen la importancia de tener transparencia en sus procesos. El estudio de SSON muestra que la mejora de la visibilidad sigue siendo una de las principales prioridades de las empresas a la hora de comprometerse con las tecnologías de inteligencia de procesos. Esta tecnología innovadora proporciona a las empresas información en tiempo real sobre sus operaciones, lo que les permite comprender mejor sus procesos. La mejora de la eficiencia es otro factor que impulsa la implantación de la inteligencia de procesos, ya que identifica los cuellos de botella y las áreas de mejora, lo que permite a las empresas aumentar su eficiencia y productividad. 
Informe de SSON sobre el futuro del mercado de la inteligencia de procesos 2024: impulsores de la mejora de la inteligencia de procesos
Inteligencia de procesos frente a minería de procesos
Aunque tanto la inteligencia de procesos como la minería de procesos se centran en la mejora de los procesos empresariales, difieren fundamentalmente en su alcance y enfoque. La minería de procesos se ocupa principalmente de la extracción de información de los registros de eventos para visualizar y analizar cómo se ejecutan los procesos en sistemas empresariales como CRM, ERP, etc. Permite a las empresas comprender el rendimiento histórico e identificar las desviaciones de los flujos de trabajo previstos.
En cambio, la inteligencia de procesos abarca no sólo los conocimientos derivados de la minería de procesos, sino que también integra la minería de tareas, que examina las actividades e interacciones de los usuarios. Este enfoque holístico permite a las organizaciones obtener una visión completa tanto de sus tareas automatizadas como manuales, lo que facilita una toma de decisiones más informada y una mejora continua de los procesos. CTA: Guía de minería de procesos 101
Pasos para implantar un software de inteligencia de procesos
La implementación de la inteligencia de procesos es diferente para cada organización en función de sus objetivos, el tamaño de la empresa, los departamentos que utilizarán este nuevo software y el nivel de digitalización de la empresa. A continuación se detallan los pasos comunes que las empresas pueden esperar al comenzar con las iniciativas de inteligencia de procesos.
Pasos para implantar un software de inteligencia de procesos
1. Identificar los objetivos y elegir los procesos que participarán en esta iniciativa.
El primer paso para implantar un software de inteligencia de procesos es definir claramente los objetivos. ¿Busca obtener visibilidad de sus procesos, mejorar la productividad o reducir costes? A continuación, seleccione las funciones y procesos por los que le gustaría empezar. Por ejemplo, podrían ser todas las funciones de contabilidad, compras y finanzas de la empresa.
2. Elegir el software adecuado
Una vez identificados sus objetivos y procesos, el siguiente paso es seleccionar el software de inteligencia de procesos adecuado . Esto implica evaluar diferentes herramientas disponibles en el mercado, teniendo en cuenta factores como la escalabilidad, la facilidad de uso, las capacidades de integración y el soporte. Herramientas como ProcessMaker Process Intelligence (PI) permiten realizar una prueba gratuita del producto. Además, el despliegue plug-and-play sólo lleva unas horas en comparación con otras herramientas de inteligencia de procesos del mercado que tardan meses en desplegarse.
3. Empezar a recopilar los datos
La recopilación de datos es un componente crítico de la implantación de la inteligencia de procesos. Este paso implica recopilar datos relevantes de diversas fuentes, incluidos sistemas empresariales como CRM y ERP, interacciones de usuarios en escritorios y otros registros operativos. Es crucial asegurarse de que los datos recopilados son limpios, precisos y completos. Deben establecerse prácticas sólidas de gobernanza de datos para mantener la integridad de los datos a lo largo de todo el proceso. Aunque esto pueda parecer confuso, un potente software de inteligencia de procesos es capaz de recopilar los datos sin problemas, incluso de los procesos más complejos, sin intervención humana y sin necesidad de integraciones de sistemas.
4. Obtenga información sobre el análisis de datos y recomendaciones de mejora
Tras la recopilación de datos, el siguiente paso es analizarlos para extraer información significativa. Este proceso implica emplear herramientas analíticas para visualizar tendencias, identificar ineficiencias y descubrir patrones que pueden no ser evidentes a primera vista. Muchas soluciones de inteligencia de procesos ofrecen recomendaciones automatizadas de mejoras basadas en la información analítica, lo que facilita un enfoque proactivo de la mejora de los procesos. 
Captura de pantalla: análisis de procesos mediante el software de inteligencia de procesos ProcessMaker
Supervisar y mejorar continuamente
El último paso en el proceso de implantación es establecer una cultura de supervisión y mejora continuas. Al revisar periódicamente el rendimiento de los procesos y la información generada por el software, las organizaciones pueden adaptar y perfeccionar sus procesos en tiempo real. Esta evaluación continua favorece la gestión dinámica de los procesos empresariales, garantizando que se mantengan alineados con los objetivos empresariales cambiantes y las expectativas de los clientes.
Claves para implantar con éxito la inteligencia de procesos
El éxito de la implantación de la inteligencia de procesos es crucial para lograr los resultados deseados e impulsar la mejora continua. Estos son los factores clave que hay que tener en cuenta:
- Comunicación clara. Asegúrese de que todas las partes interesadas comprenden los objetivos y ventajas de la iniciativa de inteligencia de procesos para garantizar su aceptación y apoyo. Para muchos empleados, éste puede ser un concepto nuevo, por lo que conviene tomarse tiempo y explicar las ventajas de la inteligencia de procesos para su empresa.
- Calidad y acceso a los datos. La eficacia de la minería de procesos depende en gran medida de la calidad de los datos que utilice. Asegúrese de que sus datos son completos, precisos y pertinentes para los procesos analizados. Además, evalúe si sus actuales sistemas de TI pueden proporcionar los datos necesarios en un formato de fácil acceso. Afortunadamente, ProcessMaker PI utiliza un método innovador de recolección de datos que le permite derivar insights incluso de los datos más complejos.
- Formación y asistencia. Proporcione una formación adecuada a los usuarios sobre el nuevo software y sus capacidades, junto con un soporte continuo para gestionar las preguntas y los retos. Las plataformas de inteligencia de procesos como ProcessMaker PI son muy intuitivas y casi no requieren capacitación para los usuarios de negocios ni conocimientos técnicos para ninguno de los usuarios.
- Circuitos regulares de retroalimentación. Establecer mecanismos para recabar la opinión de los usuarios con el fin de perfeccionar los procesos.
- Adaptabilidad. Manténgase flexible para modificar las estrategias en función de la información obtenida a lo largo del proceso de implantación. Es muy posible que sus objetivos cambien en función de las recomendaciones proporcionadas por el software de inteligencia de procesos. Además, es posible que ciertas hipótesis que tenía sobre los procesos no estén respaldadas por los datos proporcionados por el software.
Retos comunes a la implantación de la inteligencia de procesos
La implantación de la inteligencia de procesos puede plantear problemas como la privacidad de los datos, la resistencia al cambio por parte de los empleados y posibles dificultades técnicas. Para que la implantación y el funcionamiento sean fluidos, hay que estar preparado para afrontarlos. 
Informe de SSON sobre el futuro del mercado de la inteligencia de procesos 2024: principales retos de la mejora de procesos
El informe de SSON muestra que la resistencia al cambio sigue siendo uno de los mayores retos que afrontan las empresas en sus proyectos de mejora de procesos. Esto está en consonancia con otras tecnologías revolucionarias como la IA Generativa, que han sido muy bien acogidas o han experimentado resistencia por parte de diferentes organizaciones.
Conclusión
La inteligencia de procesos es crucial para cualquier empresa que aspire al crecimiento y la eficiencia. Aunque el proceso de implantación puede parecer desalentador, una planificación adecuada, la selección del software correcto y revisiones constantes pueden garantizar el éxito. Al superar los posibles retos, las empresas pueden liberar el potencial de la inteligencia de procesos para impulsar la mejora de la productividad y la toma de decisiones.
