Durante décadas, las organizaciones han confiado en los estudios de tiempo para analizar la productividad de los empleados y mejorar la eficiencia. Estos estudios tradicionales pretenden medir cómo se emplea el tiempo en las tareas e identificar oportunidades de optimización. Sin embargo, a pesar de su larga historia, los estudios de tiempo tienen importantes limitaciones. A menudo se consideran invasivos, imprecisos y demasiado estáticos para proporcionar información práctica en un entorno de trabajo digital en rápida evolución.
Entonces, ¿por qué fracasan tan a menudo los estudios de tiempo tradicionales? ¿Por qué las organizaciones deberían considerar la minería de tareas como una alternativa mucho mejor?
El problema de los estudios temporales tradicionales
Los estudios de tiempos implican la observación manual y la recopilación de datos, a menudo mediante encuestas, registros de tiempo o supervisión directa. El objetivo es averiguar cuánto tardan los empleados en realizar determinadas tareas, qué actividades consumen más tiempo y cómo pueden racionalizarse los procesos. Aunque este enfoque ha proporcionado información útil en contextos específicos, se queda corto en el complejo entorno de trabajo digital actual.
He aquí las principales razones por las que los estudios tradicionales sobre el trabajo y el tiempo suelen fracasar:
1. Invasividad y desconfianza de los empleados
Los estudios de tiempos suelen requerir la observación directa o el autoinforme de los empleados. Esto crea un entorno en el que los empleados se sienten escrutados y desconfiados, lo que provoca ansiedad e incluso resistencia. Los trabajadores pueden modificar su comportamiento para satisfacer las expectativas percibidas, un fenómeno conocido como el Efecto Hawthorneque hace que los datos recogidos no sean fiables. Cuando los empleados se sienten vigilados en todos sus movimientos, esto puede obstaculizar la productividad en lugar de aumentarla.
2. Alcance limitado y datos estáticos
Los estudios temporales tradicionales sólo ofrecen una instantánea de cómo se realiza el trabajo en un momento determinado. Carecen de la profundidad y continuidad necesarias para captar la evolución de los flujos de trabajo, los cambios tecnológicos o las fluctuaciones de la carga de trabajo. Por ejemplo, un estudio puede analizar el rendimiento de los empleados durante una semana, pero no tendrá en cuenta los picos estacionales, los proyectos especiales o las actualizaciones del sistema. Esta naturaleza estática de los estudios de trabajo/tiempo suele dar lugar a recomendaciones que quedan obsoletas rápidamente.
3. Sesgo y error humano
Los datos autodeclarados y las observaciones manuales son propensos a sesgos e imprecisiones. Los empleados pueden, intencionadamente o no, informar mal de su uso del tiempo, y los observadores pueden introducir sus propios prejuicios en el análisis. Esto introduce imprecisiones y puede conducir a decisiones equivocadas basadas en datos erróneos. Además, los estudios sobre trabajo/tiempo se centran principalmente en la duración de las tareas, más que en la calidad o eficiencia del proceso, lo que limita su utilidad.
4. Costes
Llevar a cabo un estudio exhaustivo del tiempo exige muchos recursos, tiempo, mano de obra e inversión de capital. Para las grandes organizaciones, observar y analizar cada función o departamento puede resultar logísticamente abrumador. Y cuando el estudio está terminado, los datos pueden no reflejar ya el estado actual del trabajo.
5. Incapacidad para captar la complejidad digital
El trabajo moderno implica una compleja interacción entre múltiples aplicaciones, sistemas y herramientas de comunicación. Los estudios de tiempos tienen dificultades para seguir el ritmo de esta complejidad digital. Los métodos de seguimiento manual utilizados en los estudios tradicionales no pueden captar con precisión cómo los empleados cambian de aplicación, colaboran en tiempo real o gestionan las tareas digitales.
Inteligencia de procesos: una solución moderna para comprender los flujos de trabajo
Entre en inteligencia de procesosun nuevo enfoque para analizar los flujos de trabajo de forma digital y automática. A diferencia de los estudios de tiempo tradicionales, la inteligencia de procesos captura datos granulares sobre cómo se realiza el trabajo en los entornos digitales. Esto implica el seguimiento de las interacciones de los usuarios con las aplicaciones de escritorio y web, lo que permite una comprensión imparcial y completa de las tareas y procesos, sin menoscabo de la privacidad y la seguridad.
La inteligencia de procesos aúna la potencia de minería de tareas y minería de procesos y he aquí por qué supone un cambio radical para las organizaciones:
1. Recogida de datos automatizada e imparcial
Herramientas de inteligencia de procesos como minería de tareas funcionan de forma pasiva, recopilando datos sobre las interacciones de los usuarios sin necesidad de observación intrusiva ni registro manual. Esto significa que los empleados no son conscientes de la supervisión, lo que conduce a un comportamiento más genuino y a datos imparciales. Como resultado, las organizaciones pueden confiar en datos que reflejan con exactitud cómo se realiza el trabajo, eliminando las trampas de la parcialidad y el error humano.
2. Una visión holística de los flujos de trabajo digitales
En el lugar de trabajo moderno, los empleados utilizan una amplia gama de herramientas y aplicaciones para realizar sus tareas. Las organizaciones más pequeñas utilizan una media de 112 aplicaciones SaaS diferentes, mientras que en las grandes empresas esa cifra puede llegar hasta las 200 herramientas distintas.
Task Mining capta esta complejidad mediante el seguimiento de las interacciones en todas las aplicaciones, incluidos ERP, CRM, portales web y herramientas de comunicación, entre otros. Esto proporciona a las organizaciones una visión holística de los flujos de trabajo, permitiéndoles identificar trabajo manual e ineficiencias que los estudios de tiempo tradicionales podrían pasar por alto.
Captura de pantalla de un software de minería de tareas de ProcessMaker: la herramienta captura interacciones y puntos de datos en distintos sistemas, equipos y aplicaciones.
3. Supervisión continua e información en tiempo real
A diferencia de los estudios tradicionales, que sólo proporcionan una instantánea estática, la minería de tareas permite un seguimiento continuo de las actividades de los empleados. Esto permite a las organizaciones obtener información en tiempo real sobre la evolución de los flujos de trabajo, los cambios en las cargas de trabajo y el impacto de nuevas herramientas o procesos. Las herramientas de minería de tareas pueden detectar automáticamente cuellos de botellaLas herramientas de minería de tareas pueden detectar automáticamente cuellos de botella, desviaciones del proceso o problemas de cumplimiento, lo que permite a las organizaciones tomar medidas correctivas inmediatas.
Captura de pantalla de un software de minería de tareas de ProcessMaker: la herramienta muestra distintas variantes de los procesos rastreados, revelando ineficiencias y cuellos de botella.
4. 4. Privacidad y seguridad
Los empleados suelen experimentar desconfianza cuando son observados de cerca por personas externas durante los estudios de tiempo, lo que provoca estrés y preocupación por la violación de la privacidad. En cambio, la recopilación de datos mediante minería de tareas elimina la presencia de observadores humanos. Este método se centra exclusivamente en aplicaciones empresariales incluidas en una lista blanca (y acordadas) y no implica el uso personal de herramientas como WhatsApp o Facebook. Como resultado, los empleados pueden estar tranquilos sabiendo que la herramienta de inteligencia de procesos cumple con las normas SOC y GDPR, lo que garantiza que no se recopile información personal.
5. Métricas y KPI procesables
La minería de tareas va más allá de la medición de la duración de las tareas. Capta una serie de indicadores clave de rendimiento (KPI), como las tasas de error, el cumplimiento de los procesos y el uso de las aplicaciones, lo que permite a las organizaciones conocer mejor la eficiencia. Por ejemplo, puede revelar si los empleados pasan demasiado tiempo cambiando de una aplicación a otra o si los retrasos en la comunicación están afectando a la productividad. Esto conduce a recomendaciones más específicas y a mejoras eficaces de los procesos.
Captura de pantalla de un software de minería de tareas de ProcessMaker: ejemplos de métricas y KPI recopilados por el software.
6. Escalabilidad y rentabilidad
Las herramientas de minería de tareas son escalables, lo que las hace adecuadas para organizaciones de todos los tamaños. Pueden desplegarse en todos los departamentos, funciones y ubicaciones sin necesidad de una inversión inicial masiva. Además, la minería de tareas reduce la necesidad de una observación manual exhaustiva, lo que disminuye los costes y libera recursos para otras iniciativas estratégicas.
Aplicación en el mundo real: de los datos a las decisiones
Imagine una situación en la que una empresa quiere optimizar sus operaciones de atención al cliente. Tradicionalmente, se llevaría a cabo un estudio del tiempo, enviando observadores para ver cómo los agentes gestionan los tickets de soporte, o confiando en que los agentes registren su tiempo. Esto podría llevar semanas, costar miles de dólares y proporcionar sólo una comprensión limitada de lo que está sucediendo.
Con la minería de tareas, la empresa podría desplegar una solución digital que rastree automáticamente cómo navegan los agentes entre sus herramientas de CRM, correo electrónico y chat. Captaría el tiempo empleado en cada tarea, identificaría los pasos repetitivos y revelaría cualquier retraso en la comunicación entre equipos. Analizando estos datos, la empresa podría agilizar los flujos de trabajo, automatizar las acciones repetitivas y optimizar los canales de colaboración.
Conclusión
Aunque los estudios de tiempo tradicionales han servido para algo en el pasado, ya no son suficientes en el complejo entorno de trabajo digital actual. Las limitaciones de la observación manual, la desconfianza de los empleados y los datos estáticos hacen que los estudios de trabajo/tiempo no encajen bien en las organizaciones modernas. La minería de tareas, por otro lado, ofrece una poderosa alternativa que aprovecha la automatización, las perspectivas en tiempo real y la recopilación de datos holísticos.
Al adoptar la minería de tareas, las organizaciones pueden obtener una visión clara e imparcial de cómo se realiza el trabajo, identificar ineficiencias e impulsar mejoras significativas en los procesos. Es una solución moderna para un lugar de trabajo moderno, que permite a las empresas adaptarse rápidamente, optimizar los flujos de trabajo y seguir siendo competitivas en un panorama digital en constante cambio. La minería de tareas no es sólo un sustituto de los estudios de tiempo, sino que cambia la forma en que las organizaciones entienden y mejoran sus operaciones.
