Top 50 Casos de Uso de Minería de Procesos con 42 Estudios de Caso
Informes recientes proyectan que las capacidades de minería de procesos pueden impulsar los esfuerzos de mejora de procesos en un 20%.1 Más allá de los beneficios teóricos, examinar casos de uso y estudios de caso reales cierra la brecha entre el potencial de los datos y la excelencia operativa de alto impacto, asegurando una implementación orientada a resultados en toda la organización. Explore los casos de uso más comunes dentro de sus respectivas categorías:
- Casos de uso de minería de procesos por procesos generales:
- Aplicaciones de minería de procesos por industria: Finanzas, automoción, banca, educación, salud, seguros, logística, producción
- Casos de uso de minería de procesos por función empresarial: Ventas, gestión de servicios de TI, atención al cliente & Sostenibilidad.
Consulte los principales casos de uso y estudios de caso reales:
Casos de uso con ejemplos reales
Optimización de procesos
Descubrimiento de procesos
Validación de conformidad
armonización de procesos
Simulación de procesos
minería organizacional
Identificación de la causa raíz
Procesos Generales
El gráfico de dispersión a continuación asigna cada caso de uso de minería de procesos general según cuántos estudios de caso lo respaldan y qué proporción de esos casos informan un resultado cuantificado, como tiempo ahorrado, costo reducido o una mejora porcentual:
Tenga en cuenta que cada estudio de caso se etiquetó con uno o más de los seis casos de uso mostrados, ya que un solo estudio de caso puede cubrir varios casos de uso. La optimización de procesos se divide según si el caso involucra explícitamente automatización (RPA o bots).
1- Descubrimiento de procesos para automatización: La automatización proporciona soluciones más rápidas y de menor costo. Sin embargo, las empresas necesitan examinar sus procesos de negocio para utilizar herramientas de automatización, como automatización robótica de procesos (RPA) o un agente de IA.
2- Optimización de procesos excepto automatización: Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para un análisis de procesos más rápido y preciso. Los registros de eventos infieren métricas de rendimiento y modelos para identificar cuellos de botella y pasos costosos para la optimización. Por ejemplo, evaluamos cada beneficio de la minería de procesos en 51 estudios de caso, revelando una reducción del 43% en cuellos de botella y una eliminación del 4% de pasos innecesarios
3- Validación de conformidad: Las empresas pueden verificar si su proceso tal cual se ajusta a las especificaciones dadas con verificaciones de conformidad. Por ejemplo, las decisiones de compra necesitan diferentes aprobaciones según el tamaño del ticket y la naturaleza del artículo comprado.
También se pueden analizar los casos no conformes, las razones de las desviaciones y las tendencias de conformidad. Las empresas pueden tomar medidas para reducir estas desviaciones y asegurar procesos estandarizados.
4- Armonización: Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para armonizar procesos distintos de manera eficiente. Los conocimientos de las herramientas de minería de procesos permiten la realización rápida de sinergias planificadas.
Ejemplo real: Nokia aplica minería de procesos a sus procesos de compra a pago y pedido a cobro, logrando una experiencia de cliente fluida y adquiriendo conocimiento sobre cómo conjugar estos procesos de manera efectiva.
5- Simulación de procesos: Las capacidades de minería de procesos pueden incluir simulación de procesos y análisis predictivo. Las empresas pueden hacer predicciones futuras minando y simulando sus procesos con los datos obtenidos de los registros de eventos. Su análisis predictivo puede utilizarse para informar a las partes interesadas y a los clientes.
6- Minería organizacional: Los registros de procesos pueden identificar relaciones organizacionales, brechas de rendimiento y mejores prácticas. Sin embargo, casi todos los procesos tienen un componente humano. Los datos de procesos pueden utilizarse para comprender y mejorar los aspectos humanos de los procesos de negocio.
El gráfico a continuación muestra la distribución de estudios de caso en casos de uso específicos de minería de procesos:
Atención al Cliente
7- Análisis multicanal para identificar anomalías: El software de minería de procesos puede ayudar a analizar los pasos del proceso en diferentes canales para identificar problemas de cumplimiento e ineficiencias
8- Mapear el recorrido del cliente: La herramienta de minería de procesos puede ilustrar el recorrido del cliente en un canal determinado extrayendo datos de sistemas CRM y de tickets. Al hacerlo, la minería de procesos facilita el seguimiento de la experiencia del cliente, los desafíos que enfrentan los clientes y las interacciones entre los agentes responsables y los clientes.
Otras herramientas para mejorar la atención al cliente incluyen:
ChatGPT para atención al cliente y agentes de IA en atención al cliente
Finanzas
Aquí cubrimos aplicaciones de minería de procesos en la función financiera de las empresas (no aplicaciones específicas de la industria de servicios financieros):
Compra a Pago
9- Identificar pasos manuales para automatizar: Los errores y las intervenciones manuales en los procesos de compra a pago aumentan el tiempo de entrega. Al analizar los procesos, la minería de procesos descubre el potencial de automatización que aumenta la precisión y reduce el retrabajo. En algunos estudios de caso de minería de procesos, la herramienta de minería de procesos puede aumentar la automatización en un 35% y disminuir el tiempo de retrabajo en un 52%.
10- Eliminar compras no autorizadas: Las empresas pueden minar sus procesos de compra a pago para reducir las compras no autorizadas. Si las empresas tienen un problema específico con las compras no autorizadas, pueden encontrar ciertas áreas para mejorar el uso de acuerdos marco con la minería de procesos. Los proveedores de minería de procesos afirman que pueden detectar compras no autorizadas siguiendo las reglas a continuación:
- No se debe generar un recibo antes de que se cree una orden de compra
- Todas las facturas deben crearse después de una OC
- No debe existir una OC sin contrato (especialmente si el pedido es de gran cantidad y ocurre regularmente)
11- Descubrir las causas raíz de los retrasos: La minería de procesos permite a las empresas identificar qué proveedores, productos o departamentos causan retrasos. Al tomar las acciones pertinentes, pueden lograr más entregas a tiempo internamente.
Cuentas por cobrar
12- Descubrir acciones para fomentar los pagos a tiempo: Los clientes no siempre pagan a tiempo. Las empresas no pueden cobrar sus cuentas por cobrar a tiempo al final, y esto podría afectar otros procesos. La minería de procesos puede identificar las causas de este problema y encontrar soluciones apropiadas.
13- Facturación más rápida: Facturar a sus clientes es otro proceso que puede volverse costoso y complicado de vez en cuando. La minería de procesos descubre los cuellos de botella en el proceso de facturación y puede encontrar formas de automatizarlo. Como resultado, es posible disminuir los costos de facturación y proporcionar una facturación más rápida.
Cuentas por pagar
14- Reducir los pagos atrasados: Las empresas pueden minar sus procesos de negocio para descubrir las razones de sus pagos atrasados. Al solucionar estas ineficiencias, las empresas pueden disminuir los pagos atrasados y mejorar los descuentos por pronto pago.
15- Identificar las razones reales detrás de facturas incorrectas: Los errores en las facturas o los pagos duplicados son problemas comunes que causan carga de trabajo adicional. Las empresas pueden identificar las razones de estos casos con la minería de procesos. Se afirma que el software de minería de procesos puede reducir los pagos duplicados de los clientes en un 67%.
Auditoría
16- Comparar "antes" y "después": Cuando una empresa realiza un cambio en su proceso, verificar la mejora puede ser un desafío. Para los consultores, la minería de procesos les permite relacionar el "antes" y el "después" de los procesos.
17- Mejorar el tiempo de respuesta: Mientras que el descubrimiento de procesos tradicional puede llevar meses, la minería de procesos es más rápida. Como resultado, consultores como EY pueden completar el análisis de procesos del cliente final en días utilizando herramientas de minería de procesos
18- Identificación de riesgos: La minería de procesos asegura información basada en datos para los consultores. Con información, los consultores pueden identificar riesgos y asesorar a las empresas con precisión.
Gestión de Servicios de TI
19- Riesgo reducido en desarrollos relacionados con ERP: En el estudio de caso de minería de procesos de Lassila & Tikanoja, la empresa implementó un nuevo sistema ERP empleando minería de procesos. La empresa logró su objetivo de reducir los riesgos aumentando la visibilidad del sistema ERP y los procesos operativos.
20- Costos reducidos en mantenimiento, desarrollo y soporte de ERP: La minería de procesos puede identificar errores o brechas en los sistemas de TI, como SAP. El mismo estudio de caso de minería de procesos (Lassila & Tikanoja) mostró que la empresa redujo sus costos de implementación junto con los riesgos de los despliegues de ERP, aunque no era el objetivo principal del proyecto.
21- Ofrecer una mayor resolución en el primer intento: Los sistemas de TI pueden no proporcionar la solución correcta en su primer intento. Las herramientas de minería de procesos pueden producir información basada en datos para aumentar la tasa de resolución en el primer intento.
22- Descubrir las causas raíz de los retrasos: Los tickets de larga duración son un problema común. Las empresas pueden minar sus procesos para comprender por qué esos tickets permanecen abiertos durante mucho tiempo. A partir de los resultados obtenidos de las herramientas de minería de procesos, las empresas pueden descubrir deficiencias en sus sistemas de TI.
23- Automatizar para tiempos de resolución más rápidos: La gestión de servicios de TI es otro campo abierto a la automatización. Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para encontrar áreas que automatizar y proporcionar tiempos de resolución más rápidos. Algunos estudios de caso afirman que las herramientas de minería de procesos disminuyen los tiempos de resolución en un 65%.
Explore todos los estudios de caso de ITSM, comprenda las aplicaciones reales de la IA en ITSM, más específicamente IA Agéntica en ITSM.
Ventas
De Cliente Potencial a Pedido
24- Reducción del tiempo del ciclo de ventas: Los procesos de cliente potencial a pedido pueden llevar mucho tiempo. Esto hace que el tiempo de retorno de las inversiones en marketing aumente. Las empresas pueden descubrir las razones detrás de este problema y tomar medidas para reducir el tiempo del ciclo de ventas.
25- Aumento de la tasa de conversión: Convertir las estrategias de marketing en ventas es fundamental para las empresas. Con una herramienta de minería de procesos, las empresas pueden descubrir si tienen estrategias adecuadas para aumentar las tasas de conversión.
Pedido a Cobro
El proceso de pedido a cobro (O2C) abarca todos los pasos desde la recepción de un pedido hasta la finalización del pago y la entrega. La minería de procesos puede ayudar a identificar todos los pequeños cuellos de botella que puedan existir en el proceso y que dificultan un funcionamiento fluido.
26- Aumentar las entregas a tiempo: Para la satisfacción del cliente, las entregas a tiempo son esenciales. Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para descubrir las razones detrás de las entregas tardías.
27- Identificar razones que perjudican los ingresos mensuales: Las empresas pueden perder una parte de sus ganancias durante este proceso debido a retenciones prolongadas o cancelaciones de pedidos. Las herramientas de minería de procesos pueden señalar las causas raíz de esos problemas y, en consecuencia, las empresas pueden minimizar esas pérdidas.
28- Localizar regiones clave: Con la minería de procesos, las empresas pueden detectar a sus clientes de alto valor y las áreas críticas para enfocarse en esas áreas.
29- Identificar las causas raíz de los cambios de pedido: A veces, los clientes cambian sus pedidos, lo que hace que los procesos tarden más tiempo. La falta de claridad en las etapas previas al pedido podría causar estos cambios. Las empresas prefieren disminuir estos cambios de pedido para estabilizar sus procesos.
30- Comparar la cantidad de productos devueltos: Las empresas pueden descubrir el valor de los productos devueltos utilizando la minería de procesos. De acuerdo con esta información, pueden centrarse en mejorar sus procesos de pedido a cobro.
Sostenibilidad
31. Auditoría de la huella de carbono:
Un posible caso de uso de la minería de procesos es vincular los registros de eventos tradicionales (por ejemplo, pasos de envío y fabricación) con datos de consumo de energía y residuos. De esta manera, las empresas pueden identificar "cuellos de botella de carbono" donde las ineficiencias del proceso se correlacionan directamente con el impacto ambiental, permitiendo informes ESG basados en datos.
Ejemplo real: En una investigación académica, un fabricante global utilizó Minería de Procesos Centrada en Objetos (OCPM) para monitorear líneas de producción. Los investigadores encontraron que la interacción entre los tiempos de inactividad de los equipos y la programación por lotes era un factor principal del desperdicio de energía. Al optimizar estas transferencias, la empresa logró:
- Reducción del consumo innecesario de energía durante el ensamblaje.
- Disminución de las emisiones de Alcance 2 en un solo trimestre fiscal.
- Trazabilidad completa de la huella de carbono para unidades de producto individuales.2
32- Evaluación de riesgos ESG: La minería de procesos puede combinarse con capacidades de RPA, IA generativa o IA agéntica para automatizar la identificación de riesgos ESG en proyectos a gran escala, como la construcción o el desarrollo de infraestructura. Este enfoque de "ESG Forense" asegura que los riesgos ambientales y sociales se detecten durante las fases de planificación y ejecución en lugar de en auditorías posteriores al proyecto.
Ejemplo real: Un marco digital aplicado a más de 100 proyectos de construcción utilizó minería de procesos y aprendizaje automático para predecir fallos ESG. El marco proporcionó:
- Listas de verificación de riesgos automatizadas que redujeron la variabilidad humana en los informes ESG.
- Monitoreo en tiempo real de indicadores ambientales (uso de agua, contaminación del suelo) extraídos de sensores IoT al modelo de proceso.
- Mayor consistencia en la clasificación de riesgos ESG.3
Explore casos de uso reales más amplios de sostenibilidad.
Automoción
33- Servicios posventa: Los servicios posventa se refieren a los servicios de atención al cliente para propietarios de vehículos con el fin de mejorar su experiencia con la empresa mientras se obtiene retroalimentación sobre el producto y el servicio. Los fabricantes de automoción pueden implementar minería de procesos para obtener información de las tareas y operaciones posventa. Estos conocimientos pueden mejorar los servicios posventa.
Banca
Los bancos también se benefician de las optimizaciones de procesos, ya que la mayoría de los procesos bancarios aún incluyen sistemas heredados y documentación en papel. Las herramientas de minería de procesos pueden ayudar a identificar cuellos de botella y oportunidades de automatización, mejorando la satisfacción del cliente y la eficiencia. Los procesos a optimizar incluyen:
34- Hipoteca: La hipoteca es el proceso de préstamo B2C más complicado y existen oportunidades para mejorarlo en la mayoría de los casos. Utilizando la minería de procesos, los bancos pueden visualizar los flujos de trabajo hipotecarios para detectar retrasos causados por acciones repetitivas. Esto ayuda a reducir el tiempo de espera del cliente y mejorar la colaboración entre diferentes unidades.
35. Operaciones con tarjetas: La minería de procesos apoya a los bancos en el análisis de las operaciones con tarjetas para identificar ineficiencias y retrasos.
36. Optimización del procesamiento de préstamos: Los bancos aprovechan la minería de procesos para visualizar el recorrido de extremo a extremo de las solicitudes de préstamo. Esto identifica dónde ocurren "estancamientos" manuales, como solicitudes repetidas de documentos o verificaciones de crédito redundantes, que frustran a los clientes y aumentan los costos operativos.
Ejemplo real: Piraeus Bank analizó más de 1 millón de registros de eventos en sus procesos de préstamos al consumo para identificar las causas raíz de las aprobaciones lentas. Su análisis de conformidad y descubrimiento condujo a los siguientes resultados:
- El tiempo promedio de procesamiento de solicitudes se redujo de 35 minutos a 5 minutos.
- Una reducción del 86% en el tiempo total de entrega para el desembolso del préstamo.
- Se identificó que la falta de entrada de datos estandarizada estaba causando el 40% de los bucles de retrabajo.4
Educación
37- Plataformas de aprendizaje en línea: La minería de procesos y tareas puede revelar detalles sobre cómo los usuarios navegan en las plataformas de aprendizaje para mejorar la experiencia del usuario para los estudiantes. Por ejemplo, la minería de procesos puede mostrar las posibles causas raíz detrás de las tasas de abandono de los estudiantes en una plataforma determinada, como la duración de los videos o la organización de los materiales.
Salud
38- Procesos administrativos: La minería de procesos descubre registros de eventos que contienen información sobre los procesos de atención médica, incluyendo el personal a cargo, los pasos y el costo de los procesos, e identifica áreas de mejora.
39- Vías clínicas: sirven para estandarizar las prácticas de atención médica y detectar problemas que podrían conducir a tratamientos incorrectos o retrasos, lo cual es crucial para muchos pacientes (por ejemplo, cáncer). La minería de procesos puede utilizarse para identificar vías clínicas y rastrear cuellos de botella y anomalías.
Seguros
40- Evaluación de riesgos: Las aseguradoras calculan el riesgo para establecer las primas. Sobreestimar el riesgo puede hacer perder clientes, mientras que subestimarlo puede llevar a pérdidas. La minería de procesos ayuda analizando datos reales o históricos para mapear los pasos de suscripción e identificar factores de riesgo. Esto permite a las aseguradoras monitorear y mejorar el proceso de suscripción para una mejor toma de decisiones.
41- Ratio de cotización a vinculación: Las aseguradoras intentan reducir su ratio de cotización a vinculación, que mide la tasa de conversión de cotizaciones a pólizas vinculantes. La minería de procesos ofrece información para agilizar las operaciones abordando ineficiencias y oportunidades de automatización.
Añadir como fuente preferidaLogística
42- Reducir los costos de almacenamiento: Es difícil identificar qué almacenes causan problemas logísticos. Cometer errores en los inventarios también genera costos de almacenamiento adicionales. La minería de procesos proporciona total transparencia en la gestión de almacenes. Así, las empresas pueden localizar almacenes problemáticos, disminuir los costos de almacenamiento y ahorrar hasta un 40% de sus costos de almacenamiento.5
43- Ampliar el alcance geográfico: Las empresas pueden ampliar su alcance geográfico optimizando las ubicaciones de sus almacenes. Los proveedores de minería de procesos afirman que las empresas que utilizan sus herramientas pueden aumentar su alcance geográfico hasta en un 20%.6 .
44- Identificar las causas raíz de los retrasos: Los retrasos logísticos pueden causar entregas tardías y reducir los ingresos esperados. La minería de procesos puede descubrir las causas raíz de estos retrasos. Las empresas pueden centrarse en estos problemas para evitar posibles pérdidas de ingresos. Algunas empresas afirmaron que han aumentado sus entregas a tiempo en un 18%.7
Producción
45- Reducción del tiempo de ciclo: Para mejorar la producción, reducir el tiempo del ciclo de producción es una solución inteligente. La minería de procesos puede mostrar las ineficiencias dentro de los procesos de producción. Las empresas pueden reducir su tiempo de ciclo solucionando estas ineficiencias.
46- Reducción del retrabajo en producción: Las empresas pueden reducir sus retrabajos creando alertas en proceso. A medida que la fabricación se desvía del estándar, el software de minería de procesos puede informar a las unidades pertinentes en tiempo real. El beneficio es que proporciona a las empresas productos de mejor calidad.
Industria del software
47.Seguimiento de las actividades del ciclo de vida: El ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) se refiere a las etapas requeridas al desarrollar software. La minería de procesos puede ayudar a rastrear todo el ciclo de vida del desarrollo de software descubriendo y mapeando el modelo de proceso real. De esta manera, los desarrolladores y gerentes de proyecto pueden identificar si se omiten algunos pasos.
48. Monitoreo y gestión de proyectos de software: La minería de procesos puede mapear todo el flujo del proyecto, permitiendo que cada parte del equipo de desarrollo de software monitoree y gestione el proyecto mientras identifica problemas y áreas de riesgo. Además, la minería de procesos ilustra los KPIs del proceso (por ejemplo, costo y tiempo), recursos y partes involucradas en el proceso dado.
Ejemplo real
Por ejemplo, una empresa proveedora de software BPM en Australia aplicó minería de procesos para gestionar el recorrido del proyecto de sus clientes. Con la ayuda de la minería de procesos, la empresa identificó y resolvió problemas de cumplimiento y rendimiento.
49. Garantía de calidad: Los QA controlan la usabilidad, precisión, mantenibilidad y portabilidad del software. La minería de procesos ofrece verificaciones de conformidad y análisis automatizado de causas raíz, lo que puede ayudar a los testers a supervisar sus procesos de QA. De esta manera, los testers pueden asegurar la eficiencia y efectividad del proceso de QA con la minería de procesos.
Ejemplo real
En un estudio de caso, los investigadores implementaron minería de procesos en un conjunto de datos de procesos de desarrollo de software proporcionado por una empresa de software brasileña con más de 2,000 casos. En su análisis de conformidad, los investigadores señalaron que:
- El 90% de los casos siguen el orden de ejecución definido en el proceso formal
- El 25% de los procesos omitieron la etapa de planificación
- El 44% de los proyectos no fueron documentados.
50. Gestión de incidencias: La gestión de incidencias aborda actividades no planificadas que afectan la calidad del servicio. La minería de procesos mejora la gestión de incidencias identificando oportunidades de automatización y optimización. Las capacidades de minería de procesos predictiva y monitoreo ayudan a los desarrolladores, testers y gerentes a pronosticar incidencias potenciales e intervenir antes de que ocurran.
Ejemplo real
En un estudio de caso, los investigadores aplicaron minería de procesos a procesos de desarrollo de software e identificaron que:
- 3 usuarios en el equipo de soporte eran los principales responsables de retrabajar elementos
- El paso de análisis en el modelo se omitió en aplicaciones reales
- El 50% de las entidades para las que no se realiza un análisis requirieron retrabajo.
Consulte software de gestión de copias de seguridad y software de observabilidad para más información sobre tecnologías de la industria del software.
¿Qué es la minería de procesos?
La minería de procesos es un método que extrae y analiza registros de eventos para revelar detalles de los procesos de negocio. Mejora los esfuerzos de automatización, incluida la RPA, y apoya la mejora continua de procesos.
Herramientas de minería de procesos
El mercado de la minería de procesos involucra herramientas de minería de procesos con diferentes capacidades. Algunas de estas herramientas incluyen:
Tendencias en minería de procesos
Gartner informa que el 80% de las organizaciones planean integrar la minería de procesos en al menos el 10% de sus operaciones comerciales para finales de este año.8
1. Integración de IA
Mientras que el 25% de las organizaciones actualmente combinan IA con minería de procesos, el 74% planea incluir IA en próximas iniciativas.9 Las áreas clave incluyen:
- Analítica predictiva y prescriptiva: La IA pronostica retrasos en entregas, riesgos de cumplimiento y cuellos de botella operativos antes de que ocurra el impacto financiero.
- IA generativa (GenAI): Las interfaces de lenguaje natural permiten a los usuarios de negocio consultar datos de procesos complejos sin experiencia técnica.
- Inteligencia contextual: La minería de procesos proporciona contexto operativo estructurado, mejorando la relevancia y precisión de los modelos de IA.
- Minería de procesos agéntica: Aunque los despliegues totalmente autónomos siguen siendo limitados, todos los principales proveedores mencionan que experimentan para integrar agentes autónomos que monitoreen la actividad, señalen desviaciones y activen correcciones en tiempo real
2. Inteligencia de procesos como capa de plataforma
La minería de procesos se está convirtiendo en una capa dentro de las plataformas de automatización y CRM. Solo el año pasado se registraron 13 adquisiciones en el mercado de software de inteligencia de procesos. Por ejemplo:
- Salesforce adquirió Apromore
- SAP es propietario de Signavio
- Microsoft adquirió Minit
- ServiceNow adquirió UltimateSuite.
Estas herramientas de minería nativas de la plataforma pueden comprender mejor su sistema y son más económicas de implementar. Sin embargo, pueden fallar al tratar con datos de sistemas heterogéneos. Por ejemplo, es más probable que dichas herramientas encuentren oportunidades de automatización que los agentes de los proveedores puedan atender, mientras pasan por alto otras.
3. Cambio hacia la Minería de Procesos Centrada en Objetos (OCPM)
Las organizaciones están pasando de la minería basada en casos a modelos centrados en objetos.
- Modelado holístico: OCPM rastrea múltiples objetos relacionados (por ejemplo, pedidos, facturas, envíos) simultáneamente.
- Visibilidad multifuncional: Elimina el análisis aislado y aclara cómo se cruzan los procesos entre departamentos.
4. La minería de procesos como habilitador de automatización
El enfoque está cambiando de proyectos aislados a la optimización continua.
- RPA dirigida: Los cuellos de botella se resuelven antes de la automatización, reduciendo el riesgo de escalar flujos de trabajo ineficientes.
- Verificación de conformidad: Los datos de ejecución en tiempo real se comparan con modelos objetivo para detectar desviaciones y brechas de cumplimiento.
5. Sostenibilidad
La optimización de procesos también apoya los objetivos ambientales.
- Reducción de residuos: Las cadenas de suministro optimizadas reducen el uso de energía y el desperdicio de materiales.
- Seguimiento de carbono: Los datos de procesos permiten monitorear métricas ambientales alineadas con los objetivos de sostenibilidad corporativa.
Preguntas frecuentes
La minería de datos aprovecha diferentes algoritmos o metodologías para explorar un conjunto de datos dado. De manera similar, la minería de procesos analiza registros de eventos y datos relacionados con procesos para "minar" procesos.
La comprensión completa de los procesos incluye:
Identificar tendencias, patrones y desviaciones del proceso
Visualización detallada de los procesos reales
Definir oportunidades de automatización
Descubrir nuevas formas de aumentar la eficiencia del proceso
Las herramientas de minería de procesos descubren modelos de proceso reales a partir de los registros de eventos brutos. Al extraer registros de eventos de cada caso y combinarlos, estas herramientas muestran a las empresas cómo se desempeñan realmente sus procesos.
Comprenda cómo funciona la minería de procesos a través de los siguientes pasos:
1. Estas herramientas recuperan y analizan secuencias de actividades de los registros de eventos para identificar variaciones del proceso.
2. Estas herramientas extraen la secuencia de actividades para cada caso de los registros de eventos. En este paso, las variaciones entre casos se harán evidentes. Estas variaciones ocurren debido a cambios manuales o errores en el proceso.
3. Después de derivar la secuencia de actividades de cada caso, las herramientas de minería de procesos comienzan a "fusionar" estas secuencias. A medida que ocurren variaciones, el proceso real será más complicado que el planificado. Este resultado también permite a la empresa comprender dónde se ha desviado su proceso.
La minería de procesos inteligente es un software de minería de procesos impulsado por IA que aprovecha algoritmos de ML para automatizar el descubrimiento de procesos, el análisis de procesos, el modelado de procesos y el diagnóstico de procesos.
Gartner ha cambiado el término minería de procesos a inteligencia de procesos, ya que las herramientas combinan tecnologías de IA, minería de procesos, minería de tareas y simulación de procesos.
1. Ampliar la cobertura de la minería de procesos
Desafío:
Actualmente, la minería de procesos se limita a procesos que tienen lugar en sistemas con archivos de registro detallados y accesibles como SAP.
Sin embargo, una cantidad significativa de la actividad de los empleados tiene lugar en el sistema operativo o el navegador, donde se realizan actividades personales y profesionales y los registros pueden no ser tan detallados como en un ERP.
Consejo:
La minería de tareas y la captura a nivel de escritorio cierran parcialmente esta brecha, y el problema de cobertura ahora también se está abordando desde el lado de los agentes. A medida que los agentes de IA empresariales ejecutan trabajo en el sistema operativo y el navegador, generan sus propios registros de eventos, que pueden minarse junto con los registros del sistema para reconstruir procesos que ningún ERP registró.
Aunque no es muy común, algunos proveedores han estado implementando agentes de IA. Por ejemplo, Celonis ofrece Agent Miner, que puede fusionar registros de eventos del sistema y agénticos en una sola vista de proceso.
Mejorar la calidad de los datos
Desafío:
Las herramientas de PM pueden no informarle sobre problemas de calidad de datos, pero la calidad de su resultado depende de la calidad de los datos. La mayoría de los datos empresariales pueden estar incompletos, ser inexactos o tener líneas de tiempo confusas. Por lo tanto, las herramientas de PM pueden analizar datos defectuosos y proporcionar resultados inexactos.
Es importante que los analistas de datos, expertos en el dominio, administradores de datos y otros involucrados en iniciativas de calidad de datos limpien y preparen los datos antes de implementar la minería de procesos.
Consejo:
Se recomienda que las empresas tengan estrategias de garantía de calidad de datos e incorporen algoritmos de IA y ML y herramientas de calidad de datos para mejorar constantemente la calidad de los datos.
Algunas de las formas en que la IA y el ML pueden ayudar con la calidad de los datos son:
– Automatizar el proceso de entrada de datos
– Identificar y eliminar registros duplicados
– Implementar el algoritmo de bosque aleatorio para clasificar datos.
Análisis preciso de la causa raíz
Desafío:
Las herramientas tradicionales de minería de procesos identifican y retratan problemas relacionados con el proceso. Sin embargo, no pueden proporcionar respuestas granulares sobre las causas raíz de estos problemas.
Consejo:
Sin embargo, este problema se ha abordado aprovechando algoritmos de aprendizaje automático para minería de procesos en la minería de procesos. Combinada con algoritmos de ML, la minería de procesos de diagnóstico identifica las causas raíz de los problemas. Hay 2 enfoques comunes aquí:
– Algunos proveedores de PM ofrecen software que proporciona datos de proceso detallados para herramientas de inteligencia de negocio (BI) y plataformas de aprendizaje automático, o herramientas de descubrimiento de PM separadas que identifican las causas raíz
– Otros proveedores de PM integran herramientas de análisis de causa raíz en el software para ejecutar automáticamente el análisis
Convertir datos no estructurados en formatos legibles por máquina
Desafío:
Los datos empresariales pueden ser tanto estructurados como no estructurados, sin embargo, algunas herramientas tradicionales de minería de procesos solo pueden procesar datos estructurados, dejando los datos no estructurados, como facturas o recibos, fuera del proceso de investigación.
Consejo:
Este problema se puede abordar integrando OCR, NLP y algoritmos de aprendizaje automático para convertir datos no estructurados en formatos legibles por máquina con el fin de incluir todas las fuentes de datos en el proceso de toma de decisiones.
Sin embargo, convertir datos no estructurados en datos legibles por máquina es un proceso imperfecto y puede introducir errores en los resultados de la minería de procesos. Por lo tanto, los usuarios deben prestar atención en tales casos.
Permitir una generación más rápida de resultados de minería de procesos
Desafío:
Las herramientas tradicionales de minería de procesos solían proporcionar menos claridad al analizar procesos complejos porque carecían de la sofisticación para evaluar procesos con un gran número de variables. Por ejemplo, incluir numerosas partes interesadas o datos extensos en el proceso solía generar complejidad en los resultados de PM que eran difíciles de entender y sobre los que actuar para los humanos.
Además del número de tareas o variables añadidas, en algunos casos, los procesos son heterogéneos y transversales. Por ejemplo, en los procesos de atención médica, se vuelve difícil generalizar y modelar procesos que incluyen heterogeneidad y colaboración multidisciplinaria.
Consejo:
Las nuevas herramientas de minería de procesos que integran algoritmos de IA y aprendizaje automático tienen como objetivo superar estos problemas de complejidad. Por ejemplo, aprovechando la IA y la visión por computadora para capturar y descubrir todos los datos del proceso, los proveedores pueden generar resultados de minería de procesos en cuestión de días. Un esfuerzo de PM similar utilizando software de PM tradicional podría llevar meses.
Predecir el rendimiento futuro del proceso
Desafío:
Dado que las herramientas iniciales de minería de procesos se centran en el análisis de datos de eventos, monitorean y analizan el rendimiento pasado de los procesos en lugar de los procesos en curso. Como resultado, no pueden alertar a los usuarios en casos de desviaciones ni predecir el rendimiento del proceso en el futuro.
Consejo:
Sin embargo, las aplicaciones de IA y ML en minería de procesos pueden ayudar a desarrollar modelos de minería de procesos predictivos y
prescriptivos donde PM predice resultados finales y eventos futuros en términos de indicadores clave de rendimiento y puede notificar a los usuarios sobre posibles deficiencias o áreas de mejora.
Identificar dependencias o cuellos de botella dentro de un proceso
Desafío:
La minería de procesos produce resultados en forma de visualizaciones y tablas, sin embargo, requiere que el analista humano interprete los resultados y haga sugerencias para mejorar los procesos.
Consejo:
Las empresas pueden aprovechar herramientas de IA y análisis para procesar los resultados obtenidos de las herramientas de minería de procesos con el fin de identificar mejor las dependencias o los cuellos de botella dentro de un proceso.
Costos reducidos
La minería de procesos permite a los usuarios identificar áreas que requieren automatización o cualquier otro cambio. Automatizar procesos aumenta la eficiencia al tiempo que reduce los costos.
Mejora de la experiencia del cliente
Al identificar cuellos de botella, descubrir áreas de mejora y optimizar diferentes procesos, el tiempo total del proceso se reduce. Esta situación permite una entrega más rápida para los clientes y mejora su experiencia con las empresas. Como resultado, la satisfacción del cliente aumenta, impactando los ingresos y la lealtad del cliente.
Beneficios de cumplimiento
Si bien la auditoría es un proceso que consume mucho tiempo, el análisis rápido con herramientas de minería de procesos puede acortarlo. Además, estas herramientas pueden detectar procesos no conformes y notificar a las empresas sobre tales problemas en tiempo real. En un estudio de caso de minería de procesos, EY redujo su análisis de procesos del cliente final en menos de una semana aprovechando la minería de procesos.
La minería de procesos centrada en objetos (OCPM) es un tipo de minería de procesos que analiza particularmente el comportamiento de objetos o entidades individuales. OCPM no sigue la lógica de la noción de caso. Asume que pueden coexistir múltiples nociones de caso, y estos casos (objetos) pueden corresponder a diferentes tipos de objetos.
OCPM tiene como objetivo superar los problemas de convergencia y divergencia sesgando el análisis de procesos. Esta técnica asume que:
– Los eventos pueden relacionarse con múltiples objetos
– Cada evento puede contener varios casos
– Un solo caso puede incluir actividades independientes y repetidas.
¿Cómo funciona la minería de procesos orientada a objetos?
La minería de procesos centrada en objetos funciona de manera similar a la minería de procesos clásica. Sin embargo, extrae y analiza datos específicos de objetos de los registros de eventos mediante:
1. El empleo de algoritmos y técnicas especializadas, como:
– Preprocesamiento de datos
– Enriquecimiento de datos
2. Métodos de análisis de datos, tales como:
– Agrupamiento
– Clasificación
– Minería de reglas de asociación.
Beneficios de OCPM
OCPM proporciona un análisis más detallado del comportamiento de los objetos a nivel individual, incluyendo:
– La interacción entre diferentes objetos con el proceso
– El impacto del comportamiento de los objetos en los KPIs de rendimiento del proceso.
Lectura adicional
Más sobre tecnologías de mejora de procesos:
- Principales herramientas de orquestación de procesos con pros y contras
- Orquestación de procesos SAP: Principales soluciones, características, integraciones
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@misc{simsek2026,
author = {Şimşek, Hazal},
title = {{Top 50 Casos de Uso de Minería de Procesos con 42 Estudios de Caso}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/process-mining-use-cases}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 20 de Julio de 2026}
}Enlaces de referencia
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