A Albert Einstein se le atribuye la frase siguiente: «Locura es hacer lo mismo una y otra vez esperando obtener resultados diferentes”. La reingeniería de procesos de negocio, el Lean Management, la Theory of Constraints, o sus muchas variantes han promovido la calidad y la eficiencia en las organizaciones. Sin embargo, es cada vez más difícil para las organizaciones cosechar esos supuestos beneficios. Las organizaciones han cambiado profundamente, impulsadas por la digitalización, décadas de optimización de procesos y otras innovaciones de gestión. Según el dicho de Einstein, las empresas no pueden esperar obtener beneficios si prueban una y otra vez el mismo enfoque de mejora de procesos, no obstante, la digitalización también puede contribuir cambiar esta situación.

A principios de los años 90, la reingeniería de procesos trajo mejoras radicales en términos de eficiencia de la organización.

La reingeniería de procesos orienta la ejecución de actividades en una organización hacia una visión transversal, por procesos, para alcanzar un objetivo determinado. La revolución de los ordenadores personales y el software, especialmente los ERP, dieron un impulso definitivo a la reingeniería, gracias a su capacidad para obtener datos en los que basar la toma de decisiones y para encadenar y automatizar flujos de datos. Simultáneamente, el Toyota Production System y Lean Management también impulsaron la efectividad. Para ellos, la calidad y la eficiencia son dos caras de la misma moneda. Estos paradigmas utilizan la inspección visual y el recorrido a través del proceso, la recopilación directa de datos e informes y los análisis de causa raíz para detectar problemas, sus causas y mejoras.

tipos de mejoras y mejoras de procesos

Figura 1. Tres tipos de mejoras según la magnitud de la misma.

Durante las últimas dos décadas, las organizaciones han exprimido estos enfoques en su búsqueda de efectividad: ERP, BPM, orquestadores, gestores de contenidos, Value Stream Mapping o análisis de despilfarros.

Las empresas aún promueven estas prácticas, sin embargo, encontrarán cada vez más difícil, en promedio, obtener esos supuestos beneficios de la mejora de procesos. Esto se debe al uso intensivo y acumulado de la tecnología, de la información en particular, y el Lean Management en todos los niveles de la organización, junto con las fuerzas competitivas deflacionarias de la globalización. En los últimos cinco años sucedieron dos cosas:

  • Las organizaciones ahora son más pragmáticas en cuanto a optimización y reingeniería. Centran plenamente este esfuerzo en la eficacia. La mejora es un proceso continuo.
  • La digitalización ha conllevado más personalización, que aumenta la complejidad, menores costos de experimentación de soluciones de mejora, automatización rápida con RPA y más datos disponibles para realizar análisis más ricos y profundos.

Los métodos de mejora de procesos tradicionales no serán útiles en este escenario.

En particular, las empresas necesitan adaptar sus métodos para añadir las siguientes capacidades digitales:

  • Minería de Procesos (Process Mining) y Analytics: La cantidad de software desplegado en los últimos años para digitalizar procesos está generando toneladas de datos. Estos datos pueden ser recopilados, filtrados, estratificados, transformados, analizados y visualizados; para medir no solo atributos e indicadores promedio, sino también profundizar en casos concretos de interés. A diferencia de las formas de trabajo anteriores basadas en entrevistas, talleres e hipótesis, estos datos brindan una confiabilidad y precisión incomparables para identificar problemas y sus causas a lo largo de los procesos.
minería de procesos

Figura 2. La Minería de Procesos te permite descubrir la realidad de los mismos.

La combinación adecuada de Machine Learning y minería de procesos permitirá a las empresas monitorizar de manera continua los riesgos, el cumplimiento de procesos o descubrir de manera continua y en tiempo real nuevos caminos y variantes en el proceso, que pueden ser útiles o perjudiciales.

Tal y como hemos aplicado nosotros mismos, las empresas deben repensar su metodología de mejora de procesos (PDCA o DMAIC) de acuerdo a lo anterior.

No se trata solo de introducir la minería de procesos y el Machine Learning en las fases de análisis. De acuerdo a nuestra experiencia, también se deben realizar cambios en las fases de Mejorar o Actuar en el PDCA o DMAIC: es posible experimentar fácilmente diferentes alternativas de soluciones gracias a la digitalización, automatizar tareas con AI, incrementar la cantidad de datos recopilados de campo con mayor granularidad con IoT, utilizar métodos probabilísticos en la ejecución de tareas, etc.

Hemos descubierto que las herramientas de minería de procesos son de ayuda, pero precisan complementarse con las capacidades de análisis de las personas. Estas herramientas aportan las bases para comprender y aislar los flujos de tareas y sus atributos, que, más tarde, se pueden explotar con una serie de métodos y herramientas de Analytics y de Gestión para extraer más conocimiento de los mismos.

Una vez más, un cambio de mentalidad, en primer lugar, y la formación, en segundo lugar, son la clave para liberar todo este potencial.

Como en muchas otras transformaciones, es nuestra forma de pensar y cómo nos acercamos a los nuevos métodos y herramientas lo que determinará su éxito. La gestión y el análisis de datos que respaldan esta nueva forma de trabajar requerirán personas que se sientan cómodas trabajando con modelos y probabilidades. Sin embargo, nuestra naturaleza humana no ha evolucionado lo suficiente. Por ejemplo, en un proyecto previo, a un decisor se le presentó un nuevo modelo que reducía radicalmente los tiempos de entrega alrededor del 85% de las veces, pero fallaba el otro 15% de las veces. De media suponía una mejora espectacular de los costes y los plazos de entrega. Sin embargo, este decisor se opuso inicialmente a implementar esta mejora al no tener una tasa de éxito del 100%.

 

Si quieres conocer mejor cómo mejorar tus procesos, descarga la presentación de nuestra solución Online Process Analytics Digitalization:

Descarga Online Process Analytics Digitalization

 

Marcos Fernández

Marcos Fernández

Marcos es Director de Business Consulting y está enfocado en ayudar a las organizaciones a optimizar sus operaciones a través de la aplicación de tecnologías digitales y nuevos métodos de gestión. Puedes conocerlo mejor en su perfil de LinkedIn o escribirle a marcos.fernandez@altran.com 

Leave a Reply

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.