[MUSIC] Para dar inicio a nuestro curso de analÃtica de procesos, optimizaciones de los datos. Quise invitar a Marlon Dumas, uno de los referentes internacionales en gestión de procesos de negocio y profesor adjunto de la Universidad de Los Andes. Para discutir acerca de casos de estudio y tendencias en la adopción de métodos y herramientas de analÃtica de procesos. Bienvenido, Marlon. >> Encantado, Oscar, de participar y de contribuir. [MUSIC] >> Para iniciar me gustarÃa que nos contara un poco de su trayectoria liderando iniciativas de transformación basada en mejoramiento de procesos. >> Yo comenzé a trabajar en el area de minerÃa de procesos hace unos 20 años. Inicialmente desde la Universidad de TecnologÃa de Queensland, en Australia. Donde incorporé lo que es efectivamente uno de los primeros equipos de investigación. Dedicados exclusivamente al tema de gestión de procesos de negocios. Dentro de ese equipo trabajamos mucho con empresas. Capacitándolas, por ejemplo, en el área de despliegue de ERPs, modelado de procesos, análisis de procesos, simulación. Para el rediseño de procesos, durante varios años. Alrededor del 2009, lanzamos una iniciativa que llamamos Apromore. Que es originalmente una iniciativa de producir una herramienta a código fuente abierto para el manejo de modelos de procesos. Al mismo tiempo en nuestro equipo de investigación, que en aquel momento lo movÃa Estonia, en Europa. Comenzó a trabajar en el área de minerÃa de procesos. Y extendimos esta herramienta Apromore para también incorporar técnicas de minerÃa de procesos. Y colaboramos con varias empresas en Australia, en Italia, en Europa del norte. Para entregar proyectos de transformación digital, guÃados por la minerÃa de procesos. Y durante esa trayectoria también he contribuido naturalmente a la enseñanza en el area de gestión de procesos de negocios. Y soy autor del libro Fundamentos de Gestión de Procesos de Negocios, que está disponible en inglés y también español por Ediciones de la U. >> Gracias, Marlon. Bueno, entrando en material, la analÃtica de procesos nos permite descubrir y evaluar. El desempeño real del negocio a partir de los datos asociados a los procesos de negocios. Y asà poder tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar si desempeño. Partiendo de este hecho, y bajo el contexto de iniciativa de digitalización que se están llevando a cabo en las empresas. Quisiera que nos contara como ha sido aplicada la analÃtica de procesos en diferentes casos de estudio. Y principalmente cuál ha sido el beneficio obtenido. >> Hay cuatro diferentes casos de uso o beneficios de la minerÃa de procesos. El primero es la transparencia. La minerÃa de procesos permite entender los procesos dentro de la empresa tal y como se está ejecutando. Y eso es extremadamente importante. Por ejemplo, hemos trabajado con agencias de gobierno, por ejemplo una agencia del gobierno en Italia. Para tratar de entender sus procesos, por ejemplo, de servicio al cliente. Sus procesos de manejo de servicios de tecnologÃa de información, sus procesos de perÃodo a pago, esos procesos de compra a pago. De manera a identificar desviaciones con respecto a los caminos normativos dentro del proceso. El segundo tipo de caso es la eficiencia. La minerÃa de procesos nos permite identificar cuellos de botella en el proceso. Nos permite identificar retrabajo dentro del proceso. Nos permite identificar diferentes tipos de desperdicio en el sentido de lÃnea, y a través de allà podemos identificar mejoras en el proceso. Asà que oportunidades de automatización para reducir los costos e incrementar la eficiencia de los procesos. El tercer tipo de uso de caso de la minerÃa de procesos es la calidad. Hemos trabajo mucho en proyectos de minerÃa de procesos con gerentes de gestión de servicio al cliente. A los que les interesa, por ejemplo, entender por qué nuestros tiempos de respuesta al cliente son tan lentos. O por qué no estamos cumpliendo con nuestro SLA. Por ejemplo, en la Europa del Norte con una empresa financiera. Hemos identificado más de una docena de razones por las cuales los SLA hacia el cliente no se están cumpliendo. Y a partir de ahà trabajamos con ellos para lanzar iniciativas de mejora que permiten, poco a poco, incrementalmente, mejorar el servicio al cliente. Y finalmente, hay todo un conjunto de casos de uso de minerÃa de procesos alrededor de la gestión de conformidad. Poder identificar casos en los que no se están cumpliendo ciertas reglas de conformidad. Y poder de esa manera lanzar iniciativas para mejorar la tasa de conformidad. Este tipo de uso de casos lo vemos muy a menudo en empresas financieras, particularmente en los bancos. Que tienen un departamento de riesgo operacional donde tienen que estar contÃnuamente controlando la conformidad de sus procesos. >> Precisamente se evidencia que existe un alto nivel de apropiación de analÃtica de procesos en Europa. ¿Cuáles considera que son las principales razones que habilitan este crecimiento, en particular para identificar potenciales estrategias de adopción en Latinoamérica? >> Primero es el nivel de digitación de los procesos, de las actividades que se están ejecutando. Está claro que para hacer minerÃa de procesos, necesitamos tener datos sobre la ejecución de las actividades del proceso. Y sobre las interacciones con el cliente en forma digital, de una manera o de otra. Y las empresas en Europa, pero también asimismo en los Estados Unidos o en Australia. Tienen en general, las empresas más grandes, un alto nivel de digitación. Ese es el primer aspecto. El segundo aspecto es tal vez que en Europa, particularmente. Ha habido mucho énfasis en la adopción de sistemas estándar para ejecutar ciertos procesos de negocios. SAP es una empresa que sale desde Europa, inicialmente de Alemania. Ahà que se propaga en Europa primero y luego globalmente. MuchÃsimas empresas utilizan ese tipo de sistema, no solamente SAP pero también otros tipos de ERPs o de CRMs. Y eso les permite no solamente tener los datos, pero tenerlos en ciertos formatos que son más o menos estándares. Porque si uno guÃa diferentes instalaciones de un ERP de un mismo tipo. Pues los datos están localizados más o menos en los mismo lugares dentro del sistema empresarial, y eso permite ser repetitivo. Es decir que, una vez que nosotros sabemos cómo extraer datos de una instalación SAP o ServiceNow o Salesforce. Es relativamente fácil reproducir eso en otros lugares. Por eso es que se explica que la minerÃa de procesos sale de Europa y luego se comienza a propagar a Australia. Y actualmente hay mucho crecimiento de la minerÃa de procesos también en los Estados Unidos. Creo que no va a tomar mucho tiempo antes de que haya una cierta adopción de minerÃa de procesos también en Latinoamérica. Particularmente observo un cierto movimiento en Colombia, en Chile, en México. Donde las grandes empresas están lanzando proyectos de minerÃa de procesos. >> Gracias, Marlon. Por último, quisiera que nos compartiera su visión sobre el camino o tendencias que tendrá el desarrollo analÃtica de procesos. Tanto para empresas como para los profesionales involucrados. >> Me parece que la analÃtica de procesos y la minerÃa de procesos está you evolucionando actualmente, entonces hay una tendencia en curso. De ser una tecnologÃa de analÃtica descriptiva, donde trato de entender el proceso tal cual, a hacerse una tecnologÃa predictiva y prescriptiva. Una tecnologÃa analÃtica predictiva quiere decir que hay cada vez más énfasis en utilizar datos de los sistemas empresariales. Para construir modelos que predicen qué va a pasar en un caso, o qué pasarÃa si hago un cambio en el proceso. A lo que le llamamos análisis que pasa asÃ, a base de datos. Y prescriptivo, en el sentido que estamos viendo cada vez más evolución. A hacer la minerÃa de procesos una herramienta para recomendar cómo mejorar el proceso. Hacerle recomendaciones al trabajador y al gerente operacional sobre cómo pueden manejar los procesos de la semana en curso. De manera a poder entregar el mejor servicio al cliente. O cómo podemos mejorar nuestro proceso de negocios a medio plazo o a largo plazo, de manera a poder optimizar ciertos KPIs. Como por ejemplo KPIs relacionados con tiempo de entrega o KPIs relacionados con construcción. Entonces, vemos que, no solamente vamos a utilizar la minerÃa de procesos para capturar el proceso tal cual. Pero también para predecir qué va a pasar en el futuro. Y para prescribir qué cambios en el proceso debemos ejecutar de manera a mejorar continuamente nuestros procesos. >> Muchas gracias, Marlon. Bienvenidos nuevamente a nuestro curso de análitica de procesos. >> Es mi gusto y espero que puedan tomar lo máximo de este curso. [MUSIC]
