Predicción de procesos

Una cosa es comprender lo que sucedía en tus procesos en el pasado y otra todavía mejor es comprender lo que sucede en el momento presente. Sin embargo, más potente todavía es la capacidad de comprender el futuro de tus procesos: la dirección en la que se mueven las cosas y lo que va a suceder en el proceso antes de que realmente tenga lugar. Esto es lo que ofrece la predicción de procesos: los datos basados en hechos necesarios para mitigar lo que viene o prepararte mejor para ello.

La minería de procesos convencional se centra en el análisis de datos históricos. Si bien este enfoque puede ofrecer valiosas perspectivas sobre lo que ha funcionado bien y lo que no, se queda corto a la hora de ofrecer soluciones para las iteraciones presentes y futuras.

El análisis predictivo ayuda a las empresas a tomar decisiones más inteligentes, estratégicas y basadas en hechos apoyándose en datos para determinar los posibles resultados.

Los datos del análisis predictivo respaldan la gestión de riesgos y permiten a las empresas predecir eventos, resultados y comportamientos, así como desarrollar estrategias de mitigación de riesgos potenciales.

El análisis predictivo informa sobre las métricas de la experiencia del cliente y ofrece información sobre el comportamiento del cliente con la que el departamento de marketing y otros equipos pueden actuar.

El análisis predictivo mejora la eficiencia operativa al orientar la utilización de recursos futuros basándose en los resultados de eventos pasados.

La predicción de procesos utiliza patrones de ejecución históricos para entrenar un motor de inteligencia artificial (IA) que prediga el resultado probable de un proceso en una fase muy temprana. Por ejemplo, una compañía de seguros puede aplicar este enfoque para predecir el resultado probable de un siniestro basándose en datos históricos. Este enfoque proactivo permite a la empresa abordar cualquier problema potencial en una fase temprana, lo que se traduce en una resolución más rápida de los siniestros, una reducción de los costes y una mejora de la satisfacción del cliente.

Dado que la predicción de procesos empresariales se basa en datos históricos, la precisión de la predicción depende de la calidad de estos datos. El análisis predictivo basado en IA puede mejorar su precisión a medida que se dispone de nuevos datos. El análisis predictivo en tiempo real permite a una organización predecir resultados basándose en los datos más recientes de forma continua a medida que van llegando.

No todas las herramientas de inteligencia de procesos disponibles en el mercado son iguales. Muchas herramientas heredadas de minería de procesos no cumplen las expectativas de las organizaciones actuales en lo que a una solución integral de inteligencia de procesos se refiere. Las organizaciones deben buscar una herramienta moderna que esté diseñada para satisfacer plenamente las exigencias de las empresas actuales e ir más allá de cuestiones superficiales. La predicción de procesos puede aplicarse eficazmente como parte de una solución integral que comprenda el descubrimiento, el análisis, la predicción y la simulación de procesos.