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Evolución de BPM hacia la transformación digital

Es bien sabido que cada aspecto que se relaciona con tecnologías de información está en constante evolución, al punto que lo que no sigue esta pauta está destinado a volverse obsoleto y posteriormente desaparecer. BPM (Business Process Management) no escapa a esta regla, al estar experimentando una transformación donde en esta nueva etapa las tecnologías asumen un rol trascendental. Como parte de la evolución de los procesos, es importante destacar que ha dejado de ser un enfoque poco efectivo, considerar y estudiar los procesos de forma vertical en vez de hacerlo horizontalmente a través de toda la empresa. Es por esto por lo que Madison (2005) hace énfasis en la importancia de evolucionar en los procesos para alcanzar mejores niveles de efectividad. Sin embargo, la evolución de los procesos no se limita únicamente a darle un enfoque holístico a la gestión de estos, hay que llevarlos más allá para mantener a la compañía en un nivel competitivo.

El siguiente nivel que exige la evolución se manifiesta en la transformación digital. El cual hace referencia a que las tecnologías de información tengan mayor participación en la administración de procesos. Es justamente en esta etapa donde surgen variaciones de sistemas como Intelligent BPM Systems, Dynamic Case Management y Adaptive Case Management Systems. Los cuales llevan el concepto de BPM a otro nivel, al potenciarlo por medio de tecnologías emergentes como Process Mining, Robotic Process Automation (RPA), y Artificial Intelligence (AI) a través de Machine Learning (Szelągowski & Lupeikiene, 2020). El uso de sistemas como ERP, CRM, SRM entre otros, sin duda alguna generan un avance hacia la evolución de la gestión de procesos. Sin embargo, el uso de estas tecnologías no asegura la transformación digital ni tampoco la optimización de BPM.

Uno de los conceptos más innovadores que están tomando relevancia en los últimos años, es el de Process Mining, el cual proporciona un extenso conjunto de técnicas y algoritmos para extraer datos de procesos comerciales, y permitir el aseguramiento de calidad y la toma de decisiones (Diba et al., 2020).  Consecuentemente, Business Analytics y Business Intelligence (BI) asoman también como parte esencial de la evolución que deben tener las compañías para complementar en etapas finales los procesos y generar valor. De igual forma, se continúa estudiando la creación de nuevas tecnologías para el mejoramiento de BPM. Tal como se puede observar en el artículo “Business Intelligence Systems” (Nedelcu, 2013), que propone un concepto realmente innovador llamado ABI el cual integra BI y AI para maximizar el rendimiento de ambos. 

Finalmente, es importante hacer énfasis en cómo la evolución de BPM puede marcar verdaderamente una diferencia dentro de la organización, al hacer posible la optimización del rendimiento de los procesos y la generación de valor. Asimismo, significará una ventaja competitiva e impactará positivamente en aspectos como costos, calidad y tiempo.

Milton Villalobos Araya, MITM, PSM®

Director Escuela de Sistemas de Información

mvillalobos@ucenfotec.ac.cr

Referencias

Diba, K., Batoulis, K., Weidlich, M., & Weske, M. (2020). Extraction, correlation, and abstraction of event data for process mining. In WIREs Data Mining and Knowledge Discovery (Vol. 10, Issue 3). https://doi.org/10.1002/widm.1346

Madison, D. (2005). Process Mapping, Process Improvement, and Process Management: A Practical Guide for Enhancing Work and Information Flow. Paton Professional.

Nedelcu, B. (2013). Business Intelligence Systems. University of Economic Studies, Bucharest, Romania, IV.

Szelągowski, M., & Lupeikiene, A. (2020). Business Process Management Systems: Evolution and Development Trends. In Informatica (pp. 579–595). https://doi.org/10.15388/20-infor429

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