Qué es la minería de procesos

La minería de procesos se ha convertido en una disciplina clave para las organizaciones que buscan entender, optimizar y automatizar sus operaciones con una base objetiva. A través del análisis de los datos generados en los sistemas corporativos, permite visualizar con precisión cómo se ejecutan realmente los flujos de trabajo, revelando cuellos de botella, desviaciones o ineficiencias ocultas.

Esta tecnología ayuda a tomar decisiones estratégicas basadas en hechos, no en suposiciones, facilitando la mejora continua y el aumento de la productividad en distintos departamentos.

¿Qué es la minería de procesos y para qué sirve?

La minería de procesos (process mining) es una metodología de análisis empresarial que permite reconstruir y visualizar los procesos reales de una organización a partir de los registros generados automáticamente por sus sistemas (event logs).

En lugar de basarse en entrevistas o modelos teóricos, extrae datos objetivos directamente de aplicaciones como ERPs, CRMs, BPMs u otras herramientas de gestión para mostrar cómo se ejecutan los procesos en la práctica. Esta visión “real” permite:

• Detectar actividades repetitivas o ineficientes que ralentizan el rendimiento global.
• Identificar diferencias entre lo planificado (modelo ideal) y lo ejecutado (modelo real).
• Cuantificar tiempos de espera, errores operativos y puntos críticos de intervención.
• Obtener una base sólida de información para tomar decisiones de mejora o automatización.

Gracias a la minería de procesos, las empresas pueden alinear su operativa diaria con los objetivos estratégicos, reduciendo el desperdicio de recursos y mejorando la experiencia del cliente final.

Diferencia entre minería de procesos y automatización

Aunque suelen utilizarse juntas, la minería de procesos y la automatización cumplen funciones distintas y complementarias dentro de la optimización empresarial:

• Minería de procesos: Su función principal es el diagnóstico. Analiza los datos históricos para descubrir cómo se comportan los procesos dentro de la organización, detectando patrones, errores, desvíos y oportunidades de mejora. No actúa directamente sobre los procesos, sino que ofrece visibilidad detallada y datos para una toma de decisiones informada.
• Automatización de procesos: Esta técnica se enfoca en la ejecución. A partir de los datos proporcionados por la minería, automatiza tareas manuales o repetitivas utilizando herramientas como RPA, flujos de trabajo digitales o desarrollos low-code. Permite mejorar la eficiencia, reducir errores humanos y liberar tiempo para tareas de mayor valor añadido.

En resumen, la minería te dice qué mejorar y la automatización lo pone en práctica. Juntas forman una estrategia robusta de transformación operativa.

Fases del análisis de procesos empresariales

Aplicar minería de procesos de forma eficaz implica seguir un enfoque estructurado. Cada fase aporta una capa de entendimiento que permite convertir datos en acciones concretas:

• Extracción de datos (event logs): Se recolectan registros de actividad generados automáticamente por los sistemas empresariales. Estos logs contienen información precisa sobre qué actividad se realizó, cuándo, por quién y en qué orden. Esta fase es crítica, ya que la calidad del análisis depende de la calidad y cantidad de datos obtenidos.
• Reconstrucción del proceso real: A partir de los datos, el software de minería genera un mapa visual del flujo de trabajo tal como ocurre en la realidad. Aquí es donde aparecen sorpresas: tareas que no estaban previstas, secuencias ineficientes, o actividades repetidas sin justificación clara.
• Identificación de cuellos de botella y errores: Una vez modelado el proceso, se analizan métricas como tiempos de ejecución, puntos de espera, repeticiones o errores frecuentes. Esta fase permite localizar los elementos que generan pérdida de tiempo o recursos, priorizando las acciones de mejora.
• Comparación con el proceso ideal: Se contrasta el modelo real obtenido a partir de los datos con el diseño teórico definido por el área de procesos o calidad. Esto permite visualizar desviaciones y establecer indicadores clave de rendimiento (KPIs) que guíen la optimización.
• Definición de mejoras: Con los datos en mano, se pueden proponer rediseños del proceso, reasignación de recursos, eliminación de tareas innecesarias o incorporación de herramientas digitales. Esta fase combina la analítica con la estrategia operativa.
• Monitorización continua: La minería de procesos no debe usarse de forma puntual. Integrar su análisis en el día a día permite detectar rápidamente nuevas ineficiencias, adaptarse a los cambios en el entorno o en la demanda, y mantener una cultura de mejora continua en toda la organización.

Este enfoque encaja perfectamente con metodologías centradas en la agilidad operativa. Si tu empresa busca mayor adaptabilidad y eficiencia, puedes explorar más sobre cómo mejorar la agilidad empresarial.

Herramientas para aplicar minería de procesos

Contar con la herramienta adecuada es esencial para aplicar minería de procesos de forma efectiva. Estas soluciones deben ofrecer no solo capacidades de análisis, sino también facilitar la visualización y la integración con otras plataformas.

A continuación, algunas funcionalidades clave que debe ofrecer una herramienta de minería de procesos moderna:

• Integración con sistemas existentes: Debe ser capaz de conectarse fácilmente con fuentes como ERPs, CRMs, plataformas de automatización o bases de datos internas. Cuanto mayor sea la integración, más completo y fiable será el análisis.
• Visualización dinámica de procesos: Una interfaz visual que represente el flujo de actividades ayuda a entender rápidamente cómo se comporta un proceso. Esto permite al equipo detectar ineficiencias de un solo vistazo, sin necesidad de interpretar grandes volúmenes de datos.
• Análisis de métricas clave: La herramienta debe proporcionar KPIs como tiempos de ciclo, ratios de repetición, tasa de cumplimiento o puntos de fallo, y permitir aplicar filtros por departamento, tipo de cliente, responsable, etc.
• Recomendaciones automáticas: Algunas soluciones avanzadas aplican inteligencia artificial para sugerir cambios en los flujos o detectar patrones anómalos que podrían pasar desapercibidos.
• Conexión con plataformas de automatización: Una vez identificado un problema, la solución debe facilitar su resolución, ya sea mediante la creación de alertas, automatización de tareas o rediseño del flujo. Por ejemplo, nuestro marketplace de soluciones para empresas ofrece herramientas para implementar mejoras de forma inmediata.
• Aplicación en áreas críticas como ventas o atención al cliente: En entornos como los de un CRM, la minería de procesos permite analizar cada etapa del ciclo comercial, detectar dónde se pierden oportunidades y proponer acciones correctivas personalizadas que mejoran la conversión y la fidelización.

Integrar herramientas de análisis como estas no solo impulsa la eficiencia, sino que permite construir una cultura de mejora continua basada en datos, donde cada decisión está respaldada por información real y no por intuiciones.

David Miralpeix

Socio fundador y CEO de AHORA

David Miralpeix es considerado el ideólogo de flexygo. Esta herramienta Low-code con IA integrada es el resultado de más de 33 años desarrollando software y liderando proyectos en sectores tan dispares como la Banca, Seguridad, Gabinetes jurídicos legales, Fabricación, Producción, Distribución, Servicios, Promoción, Calidad y Comercialización Inmobiliaria.