La caja de herramientas de DigitalOps para la transformación digital

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Tras el estallido de la pandemia, las organizaciones se enfrentaron a retos financieros y operativos sin precedentes. A pesar de las restricciones financieras, las organizaciones comenzaron a invertir fuertemente en la transformación digital. Mientras que el 52% de las organizaciones planeó recortar o aplazar el gasto debido a la COVID-19, sólo el 9% realizó esos recortes en transformación digital.

Según un informe de McKinseyla carrera hacia la transformación digital ha acelerado el ritmo de digitalización en tres o cuatro añosmientras que la proporción de productos digitales en las carteras de las organizaciones se ha "acelerado siete años.” Sin embargo, la mayoría de las organizaciones no están logrando la transformación digital.

Una investigación realizada por McKinsey encontró que "menos de un tercio de las transformaciones organizativas consiguen mejorar el rendimiento de la empresa y mantener esas ganancias, los últimos resultados revelan que la tasa de éxito de las transformaciones digitales es aún menor". Una característica común entre las organizaciones que han encontrado el éxito en la transformación de sus operaciones digitales es el despliegue de una amplia gama de tecnologías. "Las organizaciones con transformaciones exitosas son más propensas que otras a utilizar tecnologías más sofisticadas, como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas y las técnicas avanzadas de aprendizaje neuronal de máquinas."

Gartner acuñó el término "hiperautomatización" para describir el uso de una combinación de herramientas digitales para lograr la transformación digital. Estas tecnologías de automatización conforman la caja de herramientas de DigitalOps. En el resto de este artículo, exploraremos la DigitalOps Toolbox y las principales herramientas de operaciones digitales con más detalle.

La caja de herramientas de DigitalOps

Gartner define DigitalOps, u operaciones digitales, como "el centro del proceso de su transformación digital, proporcionando la orquestación de sistemas y otros recursos. DigitalOps incorpora mecanismos para detectar y responder, al tiempo que soporta potencialmente el aprendizaje dinámico y la optimización." La caja de herramientas de DigitalOps ofrece tecnologías para abordar cada etapa de la automatización de procesos, incluyendo el descubrimiento de procesos, el análisis, el diseño, la automatización, la medición y la evaluación.

La caja de herramientas de las operaciones digitales consta de las siguientes tecnologías:

  • RPA
  • Extracción y descubrimiento de procesos
  • iBPMS
  • iPaaS
  • Código bajo
  • Suites de gestión de decisiones
  • Motor de reglas de negocios
  • Inteligencia artificial y aprendizaje automático

RPA

La automatización de procesos robóticos permite a las organizaciones automatizar procesos basados en reglas. Las organizaciones utilizan la RPA para sustituir a los humanos por "bots" en la realización de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, lo que permite a los trabajadores humanos centrarse en la realización de tareas de mayor valor.

La automatización de tareas con RPA reduce los costes, disminuye el riesgo operativo y mejora la experiencia del cliente al simplificar los procesos y mejorar el servicio al cliente. Sin embargo, la RPA también tiene algunas limitaciones. La más importante es que la RPA se basa en datos estructurados, lo que significa que la mayoría de los datos de la empresa están fuera de los límites, ya que están enterrados en fuentes no estructuradas. Por este motivo, la RPA suele combinarse con otras herramientas de operaciones digitales.

Extracción y descubrimiento de procesos

La minería de procesos es una tecnología utilizada para descubrir, supervisar y mejorar los procesos. Funciona extrayendo conocimientos de los registros de eventos para evaluar cómo funcionan realmente los procesos. Este método es mucho más preciso y rápido que el mapeo de procesos tradicional.

La minería de procesos ayuda a las partes interesadas a descubrir cuellos de botella y procesos ineficientes. Las organizaciones pueden supervisar continuamente los procesos y simplificar el cumplimiento con pistas de auditoría. En este sentido, la minería de procesos sirve para automatizar componentes clave de una estrategia de gestión de procesos empresariales (BPM).

iBPMS

Una suite de gestión de procesos de negocio inteligente es un aspecto importante para el éxito de la transformación digital. Un iBPMS se basa en el software BPM tradicional con características añadidas como la IA, la computación en la nube, el procesamiento de eventos y el análisis en tiempo real. Según Gartnerel mercado de los iBPMS "es la evolución natural del mercado anterior de los BPMS... los iBPMS han añadido un soporte mejorado para la colaboración humana, como la integración con las redes sociales, las tareas de proceso habilitadas para móviles, la analítica de streaming y la gestión de decisiones en tiempo real."

iPaaS

Gartner define una plataforma de integración como servicio como un "conjunto de servicios en la nube que permite el desarrollo, la ejecución y la gobernanza de los flujos de integración que conectan cualquier combinación de procesos, servicios, aplicaciones y datos en las instalaciones y en la nube dentro de una organización o en varias".

A medida que más y más organizaciones recurren a la computación en nube, un iPaas desempeña un papel crucial para ayudar a integrar las aplicaciones, agilizar los flujos de trabajo, sincronizar los datos y obtener una mejor visibilidad de los mismos.

Código bajo

A plataforma de aplicaciones de bajo código utiliza una interfaz gráfica para desarrollar rápidamente el código. Esto elimina la necesidad de desarrollar manualmente el código línea por línea, lo que permite a los desarrolladores ciudadanos como a los desarrolladores profesionales crear rápidamente aplicaciones innovadoras. Según Forrestercon una plataforma de código reducido, una organización puede desarrollar software hasta 10 veces más rápido que con los procesos de desarrollo tradicionales.

Suites de gestión de decisiones

Las suites de gestión de decisiones (DMS) se utilizan en aplicaciones empresariales centradas en la toma de decisiones. Según Gartner"Los productos DMS modernos han evolucionado más allá de los sistemas de gestión de reglas de negocio proporcionando un mejor soporte para la analítica y la toma de decisiones. Pueden utilizarse junto a las herramientas BPM".

Un DMS es una buena opción para una aplicación que implica diversos datos de entrada, múltiples cálculos, muchas políticas empresariales implementadas como reglas o algoritmos avanzados que implican una combinación de reglas y modelos de análisis.

Motor de reglas de negocios

A motor de reglas de negocio (BRE) es un programa de software que ejecuta procesos de decisión basados en reglas de negocio predefinidas. Un BRE permite tomar decisiones precisas y es ideal para ejecutar procesos empresariales complejos. Los BRE también se utilizan habitualmente en las organizaciones en las que los marcos normativos exigen cambios frecuentes en la lógica empresarial. A través de la automatización, las organizaciones pueden ahorrar una cantidad significativa de tiempo al tiempo que aumentan el cumplimiento.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Para lograr la transformación digital, las organizaciones necesitan aumentar un sistema integrado de herramientas de operaciones digitales con IA y/o ML. Las tecnologías estándar de automatización de procesos se limitan a utilizar datos estructurados. La IA y el ML pueden utilizar datos no estructurados, adaptándose y mejorando con el tiempo. Esto permite la automatización de procesos empresariales complejos.

El éxito de la transformación digital requiere seleccionar e implementar la combinación adecuada de herramientas de operaciones digitales de la caja de herramientas de DigitalOps.

ProcessMaker ofrece un sistema líder en la industria iBPMS de bajo código que ayuda a las organizaciones a lograr la hiper-automatización a escala, con conectores a la mayoría de las tecnologías digitalop. Aproveche los bots RPA dentro de ProcessMaker, como UIPath y Automation Anywhere. Conecte con sistemas de terceros a través de la API.

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