Los 50 principales 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 tiende un puente entre el potencial de los datos y la excelencia operativa de alto impacto, lo que garantiza 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 de negocio: Ventas, gestión de servicios de TI, servicio de atención al cliente & Sostenibilidad.
Consulte los principales casos de uso y casos de estudio 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 que aparece a continuación asigna cada caso de uso de minería de procesos generales según cuántos estudios de caso lo respaldan y qué proporción de esos casos informa un resultado cuantificado, como tiempo ahorrado, costes reducidos o una mejora porcentual:
Tenga en cuenta que cada estudio de caso fue etiquetado en uno o más de los seis casos de uso mostrados, ya que un único estudio de caso puede abarcar 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 la automatización: La automatización ofrece 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 utilizar la minería de procesos para un análisis de procesos más rápido y preciso. Los registros de eventos infieren métricas de rendimiento y models para identificar cuellos de botella y pasos costosos que optimizar. Por ejemplo, evaluamos cada beneficio de la minería de procesos en 51 estudios de caso, lo que reveló una reducción del 43 % en los cuellos de botella y una eliminación del 4 % de pasos innecesarios
3- Validación de conformidad: Las empresas pueden comprobar si sus procesos “tal cual” se ajustan a las especificaciones dadas mediante verificaciones de conformidad. Por ejemplo, las decisiones de compra necesitan distintas aprobaciones según el importe y la naturaleza del artículo adquirido.
También se pueden analizar los casos no conformes, los motivos 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 la minería de procesos para armonizar distintos procesos de manera eficiente. La información de las herramientas de minería de procesos permite materializar rápidamente las sinergias planificadas.
Ejemplo real: Nokia aplica la minería de procesos a sus procesos de compra a pago y de pedido a cobro, logrando una experiencia de cliente fluida y adquiriendo conocimiento sobre cómo conjugar estos procesos de manera eficaz.
5- Simulación de procesos: Las capacidades de minería de procesos pueden incluir simulación de procesos y analítica predictiva. 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 organizativas, 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 siguiente gráfico muestra la distribución de los estudios de caso en los distintos casos de uso específicos de minería de procesos:
Servicio de 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 los sistemas CRM y de tickets). De este modo, la minería de procesos facilita el seguimiento de la experiencia del cliente, los retos a los que se enfrentan los clientes y las interacciones entre los agentes responsables y los clientes.
Otras herramientas para mejorar el servicio de atención al cliente incluyen:
ChatGPT para el servicio de atención al cliente y agentes de IA en el servicio de atención al cliente
Finanzas
Aquí cubrimos las aplicaciones de la minería de procesos en la función financiera de las empresas (no las aplicaciones específicas del sector de servicios financieros):
Compra a pago
9- Identificar pasos manuales que 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 mejora la precisión y reduce los retrabajos. En algunos estudios de caso de minería de procesos, la herramienta de minería de procesos puede aumentar la automatización en un 35 % y reducir 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 la minería de procesos. Los proveedores de minería de procesos afirman que pueden detectar las compras no autorizadas siguiendo las reglas siguientes:
- No se debe generar un recibo antes de crear una orden de compra
- Todas las facturas deben crearse después de una PO
- No debería existir una PO sin contrato (especialmente si el pedido es de gran cantidad y se realiza con regularidad)
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 adoptar las medidas pertinentes, pueden lograr más entregas puntuales de forma interna.
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 puede afectar a otros procesos. La minería de procesos puede identificar las causas de este problema y encontrar soluciones adecuadas.
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 reducir los costes de facturación y ofrecer una facturación más rápida.
Cuentas por pagar
14- Reducir los pagos atrasados: Las empresas pueden minar sus procesos de negocio para descubrir los motivos de sus pagos atrasados. Al corregir estas ineficiencias, las empresas pueden reducir los pagos atrasados y mejorar los descuentos por pronto pago.
15- Identificar las verdaderas razones de las facturas incorrectas: Los errores en las facturas o los pagos duplicados son problemas habituales que generan una carga de trabajo adicional. Las empresas pueden identificar los motivos 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 el “antes” y el “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, consultoras 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 garantiza información basada en datos a los consultores. Con estos conocimientos, los consultores pueden identificar riesgos y asesorar a las empresas con precisión.
Gestión de servicios de TI
19- Reducción del riesgo 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 de los procesos operativos.
20- Reducción de costes en mantenimiento, desarrollo y soporte de ERP: La minería de procesos puede identificar errores o carencias en los sistemas de TI, como SAP. El mismo estudio de caso de minería de procesos (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 el primer intento. Las herramientas de minería de procesos pueden producir información basada 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 habitual. Las empresas pueden minar sus procesos para entender por qué esos tickets permanecen abiertos durante mucho tiempo. A partir de los resultados obtenidos con las herramientas de minería de procesos, las empresas pueden descubrir carencias en sus sistemas de TI.
23- Automatizar para acelerar los tiempos de resolución: La gestión de servicios de TI es otro ámbito abierto a la automatización. Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para encontrar áreas que automatizar y ofrecer tiempos de resolución más rápidos. Algunos estudios de caso afirman que las herramientas de minería de procesos reducen los tiempos de resolución en un 65 %.
Explore todos los casos de estudio de ITSM y comprenda las aplicaciones reales de la IA en ITSM.
Ventas
Del lead al pedido
24- Reducción del tiempo del ciclo de ventas: Los procesos de lead a pedido pueden llevar mucho tiempo. Esto hace que aumente el tiempo de retorno de las inversiones en marketing. Las empresas pueden descubrir los motivos 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 completar el 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 puntuales: Para la satisfacción del cliente, las entregas puntuales son esenciales. Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para descubrir los motivos de las entregas tardías.
27- Identificar los motivos que perjudican los ingresos mensuales: Las empresas pueden perder una parte de sus ingresos 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 centrarse en ellas.
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. La falta de claridad en las etapas previas al pedido puede provocar estos cambios. Las empresas prefieren reducir estos cambios de pedido para estabilizar sus procesos.
30- Comparar el volumen de mercancías devueltas: Las empresas pueden descubrir el valor de las mercancías devueltas mediante la minería de procesos. Según 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, los pasos de envío y fabricación) con los datos de consumo de energía y residuos. De este modo, las empresas pueden identificar “cuellos de botella de carbono” donde las ineficiencias de los procesos se correlacionan directamente con el impacto ambiental, lo que permite elaborar informes ESG basados en datos.
Ejemplo real: En una investigación académica, un fabricante global utilizó la minería de procesos centrada en objetos (OCPM) para monitorizar las líneas de producción. Los investigadores descubrieron 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 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 de las unidades de producto individuales.2
32- Evaluación de riesgos ESG: La minería de procesos puede combinarse con RPA, genAI o capacidades de 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” garantiza que los riesgos ambientales y sociales se detecten durante las fases de planificación y ejecución, en lugar de en las 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 la elaboración de informes ESG.
- Monitorización en tiempo real de los indicadores ambientales (uso del agua, contaminación del suelo) extraídos de los sensores de IoT e integrados en el process model.
- Mayor coherencia en la clasificación de riesgos ESG.3
Explore más casos de uso reales de sostenibilidad.
Automoción
33- Servicios posventa: Los servicios posventa se refieren a los servicios de atención al cliente que se ofrecen a los propietarios de vehículos para mejorar su experiencia con la empresa y obtener comentarios sobre el producto y el servicio. Los fabricantes de automóviles pueden implementar la minería de procesos para obtener información de las tareas y operaciones posventa. Esa información puede mejorar los servicios posventa.
Banca
Los bancos también se benefician de la optimización de procesos, ya que la mayoría de sus procesos 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 que se deben optimizar incluyen:
34- Hipotecas: La hipoteca es el proceso de préstamo B2C más complicado y, en la mayoría de los casos, hay oportunidades para mejorarlo. Mediante 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 a mejorar la colaboración entre las distintas unidades.
35. Operaciones con tarjetas: La minería de procesos ayuda a los bancos a analizar 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 se producen 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 arrojó 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 desembolso del préstamo.
- Se identificó que la falta de una entrada de datos estandarizada causaba el 40 % de los bucles de retrabajo.4
Educación
37- Plataformas de aprendizaje en línea: La minería de procesos y de tareas puede revelar detalles sobre cómo navegan los usuarios en las plataformas de aprendizaje para mejorar la experiencia de los estudiantes. Por ejemplo, la minería de procesos puede mostrar las posibles causas raíz de las tasas de abandono de los estudiantes en una plataforma determinada, como la duración de los vídeos o la organización de los materiales.
Salud
38- Procesos administrativos: La minería de procesos descubre registros de eventos que contienen información sobre los procesos sanitarios, incluido el personal responsable, 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 dar lugar a tratamientos incorrectos o retrasos que son cruciales para muchos pacientes (por ejemplo, el cáncer). La minería de procesos puede utilizarse para identificar vías clínicas y hacer un seguimiento de los cuellos de botella y las anomalías.
Seguros
40- Evaluación de riesgos: Las aseguradoras calculan el riesgo para fijar las primas. Sobreestimar el riesgo puede hacer perder clientes, mientras que subestimarlo puede provocar 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 supervisar y mejorar el proceso de suscripción para tomar mejores 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 las cotizaciones en pólizas vinculantes. La minería de procesos ofrece información para optimizar las operaciones abordando las ineficiencias y las oportunidades de automatización.
Añadir como fuente preferidaLogística
42- Reducción de los costes de almacenamiento: Es difícil identificar qué almacenes causan problemas logísticos. Los errores en los inventarios también generan costes de almacenamiento adicionales. La minería de procesos ofrece una transparencia total en la gestión de almacenes. Así, las empresas pueden localizar los almacenes problemáticos, reducir 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 la ubicación de sus almacenes. Los proveedores de minería de procesos afirman que las empresas que utilizan sus herramientas pueden aumentar su alcance geográfico hasta un 20 %.5 .
44- Identificar las causas raíz de los retrasos: Los retrasos logísticos pueden provocar entregas tardías y reducir los ingresos previstos. 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 haber aumentado sus entregas puntuales en un 18 %.5
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 corrigiendo estas ineficiencias.
46- Reducción del retrabajo en producción: Las empresas pueden reducir los retrabajos creando alertas dentro del proceso. Cuando 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 necesarias para desarrollar software. La minería de procesos puede ayudar a realizar un seguimiento de todo el ciclo de vida del desarrollo de software descubriendo y mapeando el process model real. De este modo, los desarrolladores y los jefes de proyecto pueden identificar si se omite algún paso.
48. Supervisión y gestión de proyectos de software: La minería de procesos puede mapear todo el flujo del proyecto, lo que permite a todas las partes del equipo de desarrollo de software supervisar y gestionar el proyecto al tiempo que identifican problemas y áreas de riesgo. Además, la minería de procesos ilustra los KPIs de proceso (por ejemplo, coste y tiempo), los recursos y las partes implicadas en el proceso en cuestión.
Ejemplo real
Por ejemplo, una empresa proveedora de software BPM en Australia aplicó minería de procesos para gestionar el recorrido de los proyectos 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 este modo, los testers pueden garantizar la eficiencia y la eficacia del proceso de QA con la minería de procesos.
Ejemplo real
En un estudio de caso, los investigadores desplegaron la 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 sigue el orden de ejecución definido en el proceso formal
- El 25 % de los procesos se saltó la etapa de planificación
- El 44 % de los proyectos no estaba documentado.
50. Gestión de incidencias: La gestión de incidencias aborda las actividades no planificadas que afectan a la calidad del servicio. La minería de procesos mejora la gestión de incidencias al identificar oportunidades de automatización y optimización. Las capacidades predictivas de minería de procesos y monitorización ayudan a desarrolladores, testers y responsables a prever posibles incidencias e intervenir antes de que se produzcan.
Ejemplo real
En un estudio de caso, los investigadores aplicaron minería de procesos a los procesos de desarrollo de software e identificaron que:
- 3 usuarios del equipo de soporte eran los más responsables de retrabajar elementos
- El paso de análisis del process model se omitía en las aplicaciones reales
- El 50 % de las entidades para las que no se realizaba un análisis requerían un retrabajo.
Consulte el software de gestión de copias de seguridad y el software de observabilidad para obtener más información sobre las tecnologías del sector del software.
¿Qué es la minería de procesos?
La minería de procesos es un método que extrae y analiza registros de eventos para revelar los detalles de los procesos de negocio. Mejora los esfuerzos de automatización, incluida la RPA, y respalda la mejora continua de los procesos.
Herramientas de minería de procesos
El mercado de la minería de procesos incluye herramientas de minería de procesos con diferentes capacidades. Algunas de estas herramientas son:
Tendencias de la minería de procesos
Gartner informa de que el 80 % de las organizaciones planea integrar la minería de procesos en al menos el 10 % de sus operaciones de negocio para finales de este año.6
1. Integración de la IA
Aunque el 25 % de las organizaciones combina actualmente la IA con la minería de procesos, el 74 % planea incluir la IA en las 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 se produzca el impacto financiero.
- IA generativa (GenAI): Las interfaces de lenguaje natural permiten a los usuarios de negocio consultar datos de procesos complejos sin conocimientos técnicos.
- Inteligencia contextual: La minería de procesos proporciona un contexto operativo estructurado, lo que mejora la relevancia y la precisión de los models 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 monitoricen la actividad, marquen desviaciones y activen correcciones en tiempo real
2. La 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 propietaria de Signavio
- Microsoft adquirió Minit
- ServiceNow adquirió UltimateSuite.
Estas herramientas de minería nativas de la plataforma pueden entender mejor su sistema y son más baratas de poner en marcha. Sin embargo, pueden fallar al tratar con datos de sistemas heterogéneos. Por ejemplo, es más probable que estas herramientas encuentren oportunidades de automatización que los agentes de los proveedores puedan atender, pasando por alto otras.
3. Transición hacia la minería de procesos centrada en objetos (OCPM)
Las organizaciones están pasando de la minería basada en casos a los object-centric models.
- Modelado holístico: OCPM realiza un seguimiento simultáneo de múltiples objetos relacionados (por ejemplo, pedidos, facturas, envíos).
- Visibilidad interfuncional: Elimina el análisis aislado y aclara cómo se cruzan los procesos entre departamentos.
4. La minería de procesos como habilitador de la automatización
El enfoque está pasando de proyectos aislados a la optimización continua.
- RPA dirigida: Los cuellos de botella se resuelven antes de la automatización, lo que reduce el riesgo de escalar flujos de trabajo ineficientes.
- Verificación de conformidad: Los datos de ejecución en tiempo real se comparan con los target models para detectar desviaciones y carencias de cumplimiento.
5. Sostenibilidad
La optimización de procesos también respalda los objetivos medioambientales.
- Reducción de residuos: Unas cadenas de suministro optimizadas reducen el consumo de energía y el desperdicio de materiales.
- Seguimiento del carbono: Los datos de proceso permiten monitorizar las 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 determinado. De manera similar, la minería de procesos analiza los registros de eventos y los datos relacionados con los procesos para “minar” los procesos.
La comprensión completa de los procesos incluye:
Identificar tendencias, patrones y desviaciones de los procesos
Visualización detallada de los procesos reales
Definir oportunidades de automatización
Descubrir nuevas formas de aumentar la eficiencia de los procesos
Las herramientas de minería de procesos descubren los process models reales a partir de los registros de eventos sin procesar. Al extraer los registros de eventos de cada caso y combinarlos, estas herramientas muestran a las empresas cómo se desempeñan realmente sus procesos.
Entienda 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 de proceso.
2. Estas herramientas extraen la secuencia de actividades de cada caso de los registros de eventos. En este paso, las variaciones entre casos se harán evidentes. Estas variaciones se producen por cambios manuales o errores en el proceso.
3. Después de derivar la secuencia de actividades de cada caso, las herramientas de minería de procesos empiezan a “fusionar” estas secuencias. A medida que se producen 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 los algoritmos de ML para automatizar el descubrimiento, el análisis, el modelado y el diagnóstico de procesos.
Gartner ha cambiado el término minería de procesos por inteligencia de procesos, ya que las herramientas combinan IA, minería de procesos, minería de tareas y tecnologías de simulación de procesos.
1. Amplíe la cobertura de la minería de procesos
Reto:
Actualmente, la minería de procesos se limita a los procesos que tienen lugar en sistemas con archivos de registro detallados y accesibles, como SAP.
Sin embargo, una parte importante de la actividad de los empleados tiene lugar en el sistema operativo o en el navegador, donde se desarrollan 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 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 desplegando agentes de IA. Por ejemplo, Celonis ofrece Agent Miner, que puede fusionar registros de eventos del sistema y agénticos en una única vista de proceso.
Mejore la calidad de los datos
Reto:
Es posible que las herramientas de PM no le informen sobre los problemas de calidad de los datos, pero la calidad de sus resultados depende de la calidad de los datos. La mayoría de los datos empresariales pueden estar incompletos, ser inexactos o tener cronologías confusas. Por lo tanto, las herramientas de PM pueden analizar datos defectuosos y proporcionar resultados inexactos.
Es importante que los analistas de datos, los expertos en el dominio, los administradores de datos y otras personas implicadas en las iniciativas de calidad de datos limpien y preparen los datos antes de implementar la minería de procesos.
Consejo:
Se recomienda que las empresas cuenten con estrategias de garantía de calidad de datos e incorporen algoritmos de IA y ML, así como herramientas de calidad de datos, para mejorar constantemente la calidad de los datos.
Análisis preciso de la causa raíz
Reto:
Las herramientas tradicionales de minería de procesos identifican y muestran problemas relacionados con los procesos. Sin embargo, no pueden ofrecer respuestas detalladas sobre las causas raíz de estos problemas.
Consejo:
Sin embargo, este problema se ha abordado aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático de minería de procesos. Combinada con algoritmos de ML, la minería de procesos diagnóstica identifica las causas raíz de los problemas. Existen dos enfoques comunes:
– Algunos proveedores de PM ofrecen software que proporciona datos de proceso detallados para herramientas de business intelligence (BI) y plataformas de aprendizaje automático, o herramientas de descubrimiento de PM independientes que identifican las causas raíz
– Otros proveedores de PM integran herramientas de análisis de causa raíz en el software para ejecutar el análisis automáticamente
Convierta los datos no estructurados en formatos legibles por máquina
Reto:
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 puede abordarse integrando OCR, NLP y algoritmos de aprendizaje automático para convertir los datos no estructurados en formatos legibles por máquina, a 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 estos casos.
Permita una generación más rápida de resultados de minería de procesos
Reto:
Las herramientas tradicionales de minería de procesos solían ofrecer menos claridad al analizar procesos complejos porque carecían de la sofisticación necesaria para evaluar procesos con un gran número de variables. Por ejemplo, incluir a numerosas partes interesadas o datos extensos en el proceso solía generar complejidad en los resultados de PM, que eran difíciles de entender y de aplicar para las personas.
Además del número de tareas o variables añadidas, en algunos casos los procesos son heterogéneos y transversales. Por ejemplo, en los procesos sanitarios resulta difícil generalizar y modelar procesos que incluyen heterogeneidad y colaboración multidisciplinar.
Consejo:
Las nuevas herramientas de minería de procesos que integran IA y algoritmos de aprendizaje automático pretenden superar estos problemas de complejidad. Por ejemplo, al aprovechar la IA y la visión por ordenador para capturar y descubrir todos los datos de proceso, los proveedores pueden generar resultados de minería de procesos en cuestión de días. Un esfuerzo de PM similar con software de PM tradicional podría llevar meses.
Prediga el rendimiento futuro de los procesos
Reto:
Dado que las primeras herramientas de minería de procesos se centran en el análisis de datos de eventos, monitorizan y analizan el rendimiento pasado de los procesos en lugar de los procesos en curso. Como resultado, no pueden alertar a los usuarios en caso de desviaciones ni predecir el rendimiento futuro de los procesos.
Consejo:
Sin embargo, las aplicaciones de IA y ML en la minería de procesos pueden ayudar a desarrollar process mining models predictivos y
prescriptivos en los que PM predice los resultados finales y los eventos futuros en términos de indicadores clave de rendimiento, y puede notificar a los usuarios posibles carencias o áreas de mejora.
Identifique dependencias o cuellos de botella dentro de un proceso
Reto:
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 las herramientas de IA y analítica para procesar los resultados obtenidos de las herramientas de minería de procesos, a fin de identificar mejor las dependencias o los cuellos de botella dentro de un proceso.
Reducción de costes
La minería de procesos permite a los usuarios identificar las áreas que requieren automatización o cualquier otro cambio. Automatizar los procesos aumenta la eficiencia y reduce los costes.
Mejora de la experiencia del cliente
Al identificar cuellos de botella, descubrir áreas de mejora y optimizar los diferentes procesos, se reduce el tiempo total del proceso. Esta situación permite una entrega más rápida a los clientes y mejora su experiencia con las empresas. Como resultado, la satisfacción del cliente aumenta, lo que repercute en los ingresos y en la fidelidad del cliente.
Beneficios de cumplimiento
Aunque la auditoría es un proceso lento, 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 estos problemas en tiempo real. En un estudio de caso de minería de procesos, EY redujo el análisis de procesos del cliente final a 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 especialmente 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 que estos casos (objetos) pueden corresponder a diferentes tipos de objeto.
OCPM pretende 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. Empleo de algoritmos y técnicas especializados, como:
– Preprocesamiento de datos
– Enriquecimiento de datos
2. Métodos de análisis de datos, 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, que incluye:
– Interacción entre diferentes objetos con el proceso
– Impacto del comportamiento de los objetos en los KPIs del rendimiento del proceso.
Lecturas adicionales
Más información sobre las tecnologías de mejora de procesos:
- Las mejores herramientas de orquestación de procesos con pros y contras
- SAP Process Orchestration: principales soluciones, funciones e integraciones
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@misc{simsek2026,
author = {Şimşek, Hazal},
title = {{Los 50 principales 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}
}Resultados y marcas de tiempo de 10 puntos de datos. Descargue los datos utilizados en este artículo como un archivo ZIP que contiene un archivo CSV.
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