Hasta ahora, hemos analizado cómo puede utilizarse Process Mining para maximizar el valor de RPA mostrando dónde y cómo se puede aplicar RPA para ofrecer las mejores rentabilidades.
Pero, ¿qué significa eso?
En primer lugar, es útil recapitular los muchos beneficios de usar RPA como solución independiente. Cuando se utiliza para automatizar tareas repetitivas y mundanas, como la entrada de datos y el cambio de nombre de archivos por lotes, la RPA puede:
- Ofrezca valor rápidamente: el tiempo de obtención de valor con RPA puede ser de tan solo días o horas, ya que los bots se pueden crear de forma rápida y sencilla con herramientas RPA low-code.
- Elimine errores humanos: un bot realiza la tarea asignada correctamente todas las veces, eliminando el error humano asociado a las actividades de copiar y pegar y de introducción de datos.
- Aumente la productividad: los bots inteligentes pueden realizar tareas que requieren mucha mano de obra a un ritmo mucho más rápido que los humanos y pueden realizarlas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin perder rendimiento.
- Impulse el compromiso de los empleados: la automatización impulsada por IA libera a los humanos de las tareas rutinarias y les permite centrarse en un trabajo de mayor valor y más agradable.
- Combata la escasez de mano de obra: los bots pueden realizar tareas para las que la organización anteriormente tenía que contratar personas, lo que contribuye a la continuidad del negocio en una época de escasez crónica de mano de obra.
Cuando RPA se utiliza junto con Process Mining, estos beneficios aumentan exponencialmente. Las dos soluciones utilizadas juntas permiten a la organización:
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Process Mining identifica las tareas candidatas para RPA en toda la organización, aumentando enormemente su potencial estratégico.
Task Mining es un elemento central de Process Mining que muestra todas las tareas que se pueden automatizar con RPA, en lugar de depender de empleados y departamentos individuales para detectarlas.
Una visión incompleta de los procesos en toda la organización a menudo conduce a que se automaticen cosas equivocadas. Process Mining destaca las tareas que más se beneficiarán de la automatización.
La automatización ad hoc de una parte de un proceso puede crear problemas en otra. Al proporcionar una visión general, Process Mining garantiza que la automatización de tareas se aplique de la manera más eficaz.
Cuando Process Mining se integra con RPA, los bots se pueden generar automáticamente desde la herramienta Process Mining, lo que ahorra aún más tiempo.
A menudo, la RPA se aplica una vez a la fruta más fácil y luego se olvida. Process Mining busca continuamente nuevas oportunidades de automatización, maximizando el valor a largo plazo de una inversión en RPA.
A medida que Process Mining supervisa continuamente los procesos organizativos a medida que cambian, puede predecir cuándo un cambio en un proceso corre los riesgos de romper una automatización existente. Esto permite a la organización modificar la automatización y evitar riesgos como las infracciones de cumplimiento causadas por procesos fallidos.
La minería de procesos y la RPA juntas crean una base tecnológica sólida para la optimización y automatización continuas. Esa base puede formar la base de un centro de excelencia dedicado para garantizar que el valor de la minería de procesos y la RPA se aproveche al máximo en toda la organización.
Estos son algunos ejemplos de organizaciones que han desbloqueado un valor sustancial con Process Mining y RPA:
Mejoras de procesos impulsadas por ROI en Max Mara Fashion Group
El grupo global de moda de lujo Max Mara estaba experimentando cuellos de botella en sus procesos de cumplimiento que afectaban negativamente los ciclos de pedido a efectivo, especialmente durante los picos de ventas estacionales. Quería comprender estos cuellos de botella a un nivel granular para que no solo pudiera identificar dónde estaban los problemas, sino también entender qué correcciones generarían el mayor retorno de la inversión.
Max Mara buscó una herramienta de descubrimiento de procesos que combinara la flexibilidad de implementación con capacidades granulares de modelado de procesos. De las herramientas que evaluó, IBM® Process Mining surgió como la base más completa para la optimización de procesos basados en datos. La herramienta de IBM se puso a trabajar para visualizar los procesos de pedido a caja e identificar oportunidades de optimización.
Hoy en día, la herramienta de IBM se utiliza para analizar procesos complejos en todo el negocio y para modelar y comprender el ROI de los cambios y automatizaciones de procesos. Una automatización creada por IBM® Process Mining, por ejemplo, permitió a Max Mara reducir los tiempos de resolución del servicio de atención al cliente en un 90 por ciento y el coste medio por resolución en un 46 por ciento.
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Ahorros multimillonarios en Creditto Emiliano S.p.A
El banco regional italiano Creditto Emiliano (Credem) comenzó su proceso de transformación digital en 2013, con el objetivo de optimizar la experiencia del cliente y del empleado.
Inicialmente, los departamentos individuales automatizaban sus propios procesos pequeños o partes de procesos, pero la empresa sabía que podía obtener mucho más valor adoptando un enfoque más holístico. Eligió implementar IBM® Process Mining e IBM® RPA para analizar y automatizar los procesos internos, incluidos los procesos de back-office y los procesos críticos relacionados con el servicio al cliente.
En un caso, identificó la oportunidad de automatizar partes de sus procesos de verificación y aprobación de tarjetas de crédito, acortando el tiempo de aprobación de cuatro días a uno y ahorrando aproximadamente 500 000 euros (521 000 dólares) al año. En otro, pudo reducir el tiempo que los empleados dedican a procesar préstamos en un 70 por ciento. En general, el banco pudo implementar 91 automatizaciones hasta la fecha, lo que generó ahorros multimillonarios en costes operativos y de servicio.
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Orden simplificada para cobrar en una gran empresa manufacturera multinacional
Debido a la complejidad de sus extensas operaciones, una gran MMC tenía problemas para encontrar las causas fundamentales de los retrasos que se producían en su actividad logística y que estaban afectando a sus ciclos del pedido al cobro. Los gestores de logística intentaron reducir repetidamente los retrasos, pero la acción correctiva estaba obstruida por información incompleta y desconectada.
Después de revisar una prueba de concepto (POC), MMC implementó IBM® Process Mining para crear un gemelo digital de la organización para descubrir los problemas. Al utilizar Process Mining junto con RPA, la empresa ha podido abordar cuellos de botella e ineficiencias durante todo el proceso de pedido a efectivo, desbloqueando cientos de miles de dólares de ahorro de costes y reduciendo los plazos de entrega en días.
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