Los 50 principales casos de uso de Process Mining con 42 estudios de caso

Informes recientes proyectan que las capacidades de process mining 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 tiende un puente entre el potencial de los datos y la excelencia operativa de alto impacto, garantizando 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 process mining por procesos generales:
• Aplicaciones de process mining por industria:  Finanzas, automoción, banca, educación, sanidad, seguros,  logística, producción
• Casos de uso de process mining 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

Industria

Función empresarial

Fabricación

Informática / Tecnología

+13

Optimización de procesos

Analizar los registros de eventos para identificar ineficiencias y mejorar la velocidad y la precisión. Esto implica optimizar los flujos de trabajo, minimizar el desperdicio de recursos y aprovechar la tecnología para lograr un rendimiento operativo óptimo.

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Fabricación

Informática / Tecnología

+11

Descubrimiento de procesos

Analizar los procesos de negocio para optimizar la automatización y mejorar el rendimiento mediante registros de eventos. Esta técnica descubre patrones ocultos e ineficiencias, lo que facilita la elaboración de mapas de procesos y la asignación de recursos.

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Servicios públicos

Finanzas

+11

Validación de conformidad

Verificar que los procesos cumplan con los estándares establecidos e identificar desviaciones para su mejora. Esto ayuda a las organizaciones a garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos y a mantener un alto nivel de rendimiento en todas sus operaciones.

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Fabricación

Informática / Tecnología

+7

armonización de procesos

Alinear los distintos procesos para mejorar las sinergias, la eficiencia y la experiencia general del cliente. Esto suele implicar estandarizar los flujos de trabajo y eliminar las redundancias para garantizar una prestación de servicios uniforme en todos los departamentos.

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Transporte / Envío

Simulación de procesos

Utilizar análisis predictivos para simular procesos y pronosticar resultados o escenarios futuros. Esto permite a las organizaciones probar diversas estrategias en un entorno libre de riesgos y elegir el mejor curso de acción para alcanzar los objetivos deseados.

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Informática / Tecnología

minería organizacional

Analizar los registros de procesos permite descubrir relaciones organizativas, deficiencias en el rendimiento y mejores prácticas. Este proceso proporciona información valiosa sobre la dinámica de los equipos y los patrones de colaboración, lo que permite a las empresas reajustar recursos y optimizar las operaciones de manera eficaz.

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Minorista

Informática / Tecnología

+7

Identificación de la causa raíz

Analizar las desviaciones de los procesos para identificar las causas subyacentes y mejorar la eficiencia. Al detectar puntos específicos de fallo o ineficiencia, las organizaciones pueden implementar acciones correctivas específicas para prevenir su recurrencia y optimizar los flujos de trabajo.

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Procesos Generales

El gráfico de dispersión a continuación mapea cada caso de uso de process mining general según cuántos estudios de caso lo respaldan y qué proporción de esos casos informan un resultado cuantificado, como tiempo ahorrado, coste reducido o una mejora porcentual:

Tenga en cuenta que cada estudio de caso se etiquetó para 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 implica explícitamente automatización (RPA o bots).

1- Descubrimiento de procesos para automatización: La automatización proporciona soluciones más rápidas y de menor coste. Sin embargo, las empresas necesitan examinar sus procesos de negocio para utilizar herramientas de automatización, como la automatización robótica de procesos (RPA) o un agente de IA.

2- Optimización de procesos excepto automatización: Las empresas pueden usar process mining para un análisis de procesos más rápido y preciso. Los registros de eventos infieren métricas y modelos de rendimiento para identificar cuellos de botella y pasos costosos para su optimización. Por ejemplo, evaluamos cada beneficio del process mining 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 sus procesos reales se ajustan a las especificaciones dadas con comprobaciones de conformidad. Por ejemplo, las decisiones de compra necesitan diferentes aprobaciones según el importe 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 garantizar procesos estandarizados.

4- Armonización: Las empresas pueden usar process mining para armonizar procesos distintos de manera eficiente. Los conocimientos de las herramientas de process mining permiten la realización rápida de las sinergias planificadas.

Ejemplo real: Nokia aplica process mining 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 process mining 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 usarse para comprender y mejorar los aspectos humanos de los procesos de negocio.

El gráfico siguiente muestra la distribución de estudios de caso en casos de uso específicos de process mining:

Atención al Cliente

7- Análisis multicanal para identificar anomalías: El software de process mining puede ayudar a analizar los pasos del proceso a través de diferentes canales para identificar problemas de cumplimiento e ineficiencias

8- Mapear el recorrido del cliente: La herramienta de process mining puede ilustrar el recorrido del cliente en un canal dado extrayendo datos de sistemas CRM y de tickets. Al hacerlo, el process mining 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 process mining 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 ejecución. Al analizar los procesos, el process mining descubre el potencial de automatización que aumenta la precisión y reduce el retrabajo. En algunos estudios de caso de process mining, la herramienta puede aumentar la automatización en un 35 % y disminuir el tiempo de retrabajo en un 52 %.

10- Eliminar las 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 process mining. Los proveedores de process mining afirman que pueden detectar compras no autorizadas siguiendo las reglas siguientes:

• No se debe generar un recibo antes de que se cree una orden de compra
• Todas las facturas deben crearse después de una orden de compra
• No debe existir una orden de compra sin un contrato (especialmente si el pedido es de gran cantidad y ocurre regularmente)

11- Descubrir las causas raíz de los retrasos: El process mining permite a las empresas identificar qué proveedores, productos o departamentos causan retrasos. Al tomar las medidas pertinentes, pueden lograr más entregas a tiempo internamente.

Cuentas por cobrar

12- Descubrir acciones para fomentar los pagos puntuales: Los clientes no siempre pagan a tiempo. Al final, las empresas no pueden cobrar sus cuentas por cobrar a tiempo, y esto podría afectar a otros procesos. El process mining 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. El process mining descubre los cuellos de botella en el proceso de facturación y puede encontrar formas de automatizarlo. Como resultado, es posible disminuir los costes 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 las 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 process mining. Se afirma que el software de process mining puede reducir los pagos duplicados de los clientes en un 67 %.

Auditoría

16- Comparar el "antes" y el "después": Cuando una empresa realiza un cambio en su proceso, verificar la mejora puede ser un desafío. Para los consultores, el process mining 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 tardar meses, el process mining es más rápido. Como resultado, consultoras como EY pueden completar el análisis de procesos del cliente final en días utilizando herramientas de process mining

18- Identificación de riesgos: El process mining asegura información basada en datos para los consultores. Con los conocimientos, 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 process mining de Lassila & Tikanoja, la empresa implementó un nuevo sistema ERP empleando process mining. La empresa logró su objetivo de reducir los riesgos al aumentar la visibilidad del sistema ERP y los procesos operativos. 

20- Costes reducidos en mantenimiento, desarrollo y soporte de ERP:  El process mining puede identificar errores o brechas en los sistemas de TI, como SAP. El mismo estudio de caso de process mining (Lassila & Tikanoja) mostró que la empresa redujo sus costes de implementación junto con los riesgos de los despliegues de ERP, aunque no era el objetivo principal del proyecto. 

21- Ofrecer una mayor resolución a la primera: Los sistemas de TI pueden no proporcionar la solución correcta en su primer intento. Las herramientas de process mining pueden producir conocimientos basados en datos para aumentar la tasa de resolución a la primera.

22- Descubrir las causas raíz de los retrasos: Los tickets de larga duración son un problema común. Las empresas pueden minar sus procesos para entender por qué esos tickets permanecen abiertos durante mucho tiempo. A partir de los resultados obtenidos de las herramientas de process mining, 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 usar process mining para encontrar áreas que automatizar y proporcionar tiempos de resolución más rápidos. Algunos estudios de caso afirman que las herramientas de process mining 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 la IA Agéntica en ITSM.

Ventas

Lead a Pedido

24- Ciclo de ventas reducido: Los procesos de lead a pedido pueden llevar mucho tiempo. Esto provoca 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- Tasa de conversión incrementada: Convertir las estrategias de marketing en ventas es crítico para las empresas. Con una herramienta de process mining, 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. El process mining puede ayudar a identificar todos los pequeños cuellos de botella que podrían existir en el proceso y que dificultan una operación fluida.

26- Aumentar las entregas a tiempo: Para la satisfacción del cliente, las entregas a tiempo son esenciales. Las empresas pueden usar process mining para descubrir las razones detrás de las entregas tardías.

27- Identificar las 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 process mining pueden señalar las causas raíz de esos problemas y, en consecuencia, las empresas pueden minimizar esas pérdidas.

28- Localizar regiones clave: Con el process mining, las empresas pueden detectar a sus clientes de alto valor y áreas críticas para enfocarse en ellas.

29- Identificar las causas raíz de los cambios de pedido: A veces, los clientes cambian sus pedidos, lo que provoca 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- Evaluar la cantidad de productos devueltos: Las empresas pueden descubrir el valor de los productos devueltos utilizando process mining. De acuerdo con este conocimiento, pueden centrarse en mejorar sus procesos de pedido a cobro.

Sostenibilidad

31. Auditoría de la huella de carbono:

Un posible caso de uso del process mining es vincular los registros de eventos tradicionales (por ejemplo, pasos de envío y fabricación) con datos de consumo energético 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 la elaboración de informes ESG basados en datos.

Ejemplo real: En una investigación académica, un fabricante global utilizó Process Mining Centrado en Objetos (OCPM) para monitorizar líneas de producción. Los investigadores descubrieron que la interacción entre los tiempos de inactividad del equipo y la programación por lotes era un factor principal de desperdicio de energía. Al optimizar estos traspasos, la empresa logró:

• Reducción del consumo de energía innecesario 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: El process mining 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 infraestructuras. Este enfoque de "ESG Forense" asegura que los riesgos ambientales y sociales se detecten durante las fases de planificación y ejecución en lugar de durante las auditorías posteriores al proyecto.

Ejemplo real: Un marco digital aplicado a más de 100 proyectos de construcción utilizó process mining y machine learning para predecir fallos ESG. El marco proporcionó:

• Listas de verificación de riesgos automatizadas que redujeron la variabilidad humana en los informes ESG.
• Monitorización en tiempo real de indicadores ambientales (uso de agua, contaminación del suelo) extraídos de sensores IoT al modelo de proceso.
• Mejora de la consistencia en la clasificación de riesgos ESG.³

Explore casos de uso reales de sostenibilidad más amplios.

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 a la vez que se obtiene retroalimentación sobre el producto y el servicio. Los fabricantes de automóviles pueden implementar process mining 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 process mining 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. Usando process mining, 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 a mejorar la colaboración entre diferentes unidades. 

35. Operaciones con tarjetas: El process mining ayuda a los bancos a analizar las operaciones con tarjetas para identificar ineficiencias y retrasos.

36. Optimización del procesamiento de préstamos: Los bancos aprovechan el process mining para visualizar el recorrido de extremo a extremo de las solicitudes de préstamo. Esto identifica dónde ocurren los "estancamientos" manuales, como solicitudes repetidas de documentos o verificaciones de crédito redundantes, que frustran a los clientes y aumentan los costes 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 medio 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, el process mining puede mostrar las posibles causas raíz detrás de las tasas de abandono de los estudiantes en una plataforma determinada, como la duración de los vídeos o la organización de los materiales.

Sanidad 

38- Procesos administrativos: El process mining descubre registros de eventos que contienen información sobre los procesos sanitarios, incluyendo el personal a cargo, los pasos y el coste de los procesos, e identifica áreas de mejora.  

39- Vías clínicas: sirven para estandarizar las prácticas sanitarias y detectar problemas que podrían conducir a tratamientos incorrectos o retrasos, los cuales son cruciales para muchos pacientes (por ejemplo, cáncer). El process mining 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 perder clientes, mientras que subestimarlo puede provocar pérdidas. El process mining ayuda analizando datos reales o históricos para mapear los pasos de suscripción e identificar factores de riesgo. Esto permite a las aseguradoras monitorizar y mejorar el proceso de suscripción para una mejor toma de decisiones.

41- Ratio de cotización a vinculación: Las compañías de seguros intentan reducir su ratio de cotización a vinculación, que mide la tasa de conversión de cotizaciones a pólizas vinculantes. El process mining ofrece información para optimizar las operaciones abordando las ineficiencias y las oportunidades de automatización.

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Logística

42- Reducir los costes de almacenamiento: Es difícil identificar qué almacenes causan problemas logísticos. Cometer errores en los inventarios también causa costes de almacenamiento adicionales. El process mining proporciona total transparencia en la gestión de almacenes. Así, las empresas pueden localizar almacenes problemáticos, disminuir los costes de almacenamiento y ahorrar hasta un 40 % de sus costes de almacenamiento.⁵

43- Ampliar el alcance geográfico: Las empresas pueden ampliar su alcance geográfico optimizando las ubicaciones de sus almacenes. Los proveedores de process mining afirman que las empresas que utilizan sus herramientas pueden aumentar su alcance geográfico hasta en un 20 %.⁵ .

44- Identificar las causas raíz de los retrasos: Los retrasos logísticos pueden causar entregas tardías y reducir los ingresos esperados. El process mining 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 %.⁵

Producción 

45- Tiempo de ciclo reducido: Para mejorar la producción, reducir el tiempo del ciclo de producción es una solución inteligente. El process mining puede mostrar las ineficiencias dentro de los procesos de producción. Las empresas pueden reducir su tiempo de ciclo corrigiendo 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 process mining puede informar a las unidades relevantes 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 durante el desarrollo de software. El process mining 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 gestores de proyectos pueden identificar si se omiten algunos pasos.

48. Monitorización y gestión de proyectos de software: El process mining puede mapear todo el flujo del proyecto, permitiendo a cada parte del equipo de desarrollo de software monitorizar y gestionar el proyecto mientras se identifican problemas y áreas de riesgo. Además, el process mining ilustra los KPIs del proceso (por ejemplo, coste y tiempo), los recursos y las partes involucradas en el proceso dado. 

Ejemplo real

Por ejemplo, un proveedor de software BPM en Australia aplicó process mining para gestionar el recorrido de sus proyectos de cliente. Con la ayuda del process mining, la empresa identificó y resolvió problemas de cumplimiento y rendimiento.

49. Garantía de calidad: Los controles de calidad (QA) verifican la usabilidad, precisión, mantenibilidad y portabilidad del software. El process mining ofrece comprobaciones de conformidad y análisis automatizado de causa 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 process mining. 

Ejemplo real

En un estudio de caso, los investigadores implementaron process mining en un conjunto de datos de un proceso 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 se saltaron la etapa de planificación
• El 44 % de los proyectos no fueron documentados. 

50. Gestión de incidencias: La gestión de incidencias aborda las actividades no planificadas que afectan a la calidad del servicio. El process mining mejora la gestión de incidencias identificando oportunidades de automatización y optimización. Las capacidades predictivas de process mining y monitorización ayudan a los desarrolladores, testers y gestores a prever posibles incidencias e intervenir antes de que ocurran.

Ejemplo real 

En un estudio de caso, los investigadores aplicaron process mining a procesos de desarrollo de software e identificaron que:

• 3 usuarios del equipo de soporte eran los responsables de la mayoría de los retrabajos 
• El paso de análisis en el modelo se omitía en las aplicaciones reales
• El 50 % de las entidades para las que no se realiza un análisis requerían un retrabajo. 

Consulte el software de gestión de copias de seguridad y el software de observabilidad para más información sobre tecnologías de la industria del software.

¿Qué es el process mining?

El process mining es un método que extrae y analiza registros de eventos para revelar detalles de los procesos de negocio. Mejora los esfuerzos de automatización, incluyendo RPA, y apoya la mejora continua de procesos.

Herramientas de process mining

El mercado de process mining involucra herramientas de process mining con diferentes capacidades. Algunas de estas herramientas incluyen:

Tendencias en process mining

Gartner informa que el 80 % de las organizaciones planean integrar el process mining en al menos el 10 % de sus operaciones de negocio para finales de este año.⁶

1. Integración de IA

Mientras que el 25 % de las organizaciones combinan actualmente la IA con el process mining, el 74 % planea incluir IA en próximas iniciativas.⁷ Las áreas clave incluyen:

• Analítica predictiva y prescriptiva: La IA pronostica retrasos en las 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: El process mining proporciona un contexto operativo estructurado, mejorando la relevancia y precisión del modelo de IA.
• Process mining agéntico: Aunque los despliegues totalmente autónomos siguen siendo limitados, todos los principales proveedores mencionan que experimentan para integrar agentes autónomos que monitoricen la actividad, señalen desviaciones y activen correcciones en tiempo real

2. Inteligencia de procesos como capa de plataforma

El process mining se está convirtiendo en una capa dentro de las plataformas de automatización y CRM. El año pasado se registraron 13 adquisiciones solo 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 entender su sistema mejor y son más baratas de implementar. Sin embargo, pueden fallar al tratar con datos de sistemas heterogéneos. Por ejemplo, será más probable que tales herramientas encuentren oportunidades de automatización que los agentes de los proveedores puedan atender, mientras pasan por alto otras.

3. Cambio hacia el Process Mining Centrado 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 clarifica cómo se cruzan los procesos entre departamentos.

4. Process mining 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.
• Comprobación de conformidad: Los datos de ejecución en tiempo real se comparan con los modelos objetivo para detectar desviaciones y brechas de cumplimiento.

5. Sostenibilidad

La optimización de procesos también apoya los objetivos medioambientales.

• Reducción de residuos: Las cadenas de suministro optimizadas reducen el uso de energía y el desperdicio de materiales.
• Seguimiento de carbono: Los datos de proceso permiten la monitorización de métricas ambientales alineadas con los objetivos de sostenibilidad corporativa.

Preguntas frecuentes

Lecturas Adicionales

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

Cita esta investigación

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Enlaces de referencia

1.

How process mining drives business excellence with data insights | EY - India

2.

Full article: Process mining in supply chain management: state-of-the-art, use cases and research outlook

Taylor & Francis

3.

AI-Driven Process Mining for ESG Risk Assessment in Sustainable Management

MDPI

4.

Sanofi | QPR Process Mining Success Stories - Piraeus Bank

QPR Software Plc

5.

warehouse costs

6.

Gartner Magic Quadrant for Process Mining Platforms

7.

Deloitte Global Process Mining Survey 2025 | Deloitte Germany

Hazal Şimşek

Analista de Industria

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Hazal es analista de industria en AIMultiple, dedicándose a la minería de procesos y la automatización de TI.

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