La IA y el ML están transformando los procesos de negocio

Los procesos de negocio son cruciales para las organizaciones, lo que impulsa la colaboración entre la investigación y la industria. Con los cambios constantes en el mundo empresarial por la tecnología, es importante que los investigadores y analistas de procesos se mantengan al tanto. Esta revisión busca dar información sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) pueden ayudar a optimizar los procesos en las organizaciones. También se identifican vacíos en la investigación actual y se sugieren direcciones futuras.

#Diseño y Metodología

Este estudio realiza una revisión sistemática de la literatura para analizar cómo se aplica la IA y el ML en la Gestión de Procesos de Negocio (BPM). La literatura se clasifica según las etapas del ciclo de vida de BPM, y se utilizan métodos bibliométricos para analizar documentos relacionados.

#Hallazgos

La IA y el ML mejoran significativamente la gestión de procesos de negocio utilizando datos operativos. Hay dos áreas principales de enfoque: (1) mejora de procesos, que analiza información para mejorar los procesos actuales, y (2) perfeccionamiento de procesos, que se centra en rediseñar procesos basándose en estos análisis.

#Limitaciones de la Investigación

Esta revisión proporciona una visión general amplia de los métodos para abordar desafíos relacionados con los procesos sin entrar en detalles técnicos específicos. Principalmente cubre documentos publicados desde 2010 hasta 2024.

#Originalidad y Valor

Este documento ofrece un examen completo de cómo las técnicas de IA y ML se integran en varias etapas del ciclo de vida de BPM e introduce nuevas herramientas integradas que pueden guiar futuras investigaciones.

#Introducción y Antecedentes Teóricos

El funcionamiento efectivo de una empresa se basa en la integración bien organizada de personas y procesos. La Gestión de Procesos de Negocio (BPM) es esencial para regular esta integración. Mejorar la eficiencia a menudo requiere cambiar procesos basándose en un entendimiento profundo de los problemas dentro de ellos. BPM implica analizar problemas, rediseñar procesos e implementar soluciones.

En resumen, BPM tiene dos aspectos clave: (1) la mejora del proceso implica monitorear y evaluar los procesos actuales, y (2) la mejora de procesos se enfoca en rediseñarlos basándose en evaluaciones previas. El término "monitoreo predictivo de procesos de negocio" se usa frecuentemente para describir mejoras que utilizan datos históricos para hacer predicciones futuras.

A pesar de su importancia, no hay un acuerdo universal sobre la terminología en la literatura. Mientras que el monitoreo es clave para rastrear datos, puede que no conduzca a mejoras prácticas. Por lo tanto, combinar evaluación y monitoreo es esencial para un análisis completo. El énfasis en la "mejora de procesos" resalta la importancia de analizar procesos para tanto extenderlos como mejorarlos. Las siguientes secciones revisarán la investigación en mejora y perfeccionamiento de procesos.

#Mejora de Procesos

Muchos estudios intentan abordar problemas como la falta de conocimiento de BPM en la educación y el sector IT. La implementación de métodos de mejora de procesos conlleva desafíos en la gestión del cambio. Un enfoque en los propietarios de procesos es vital para lograr mejoras exitosas, destacando los roles y responsabilidades necesarios para estrategias efectivas.

La importancia de la cultura en facilitar la mejora de procesos también ha sido enfatizada. La creciente atención en la innovación digital y blockchain añade más herramientas para la mejora de procesos.

Los avances tecnológicos recientes en bases de datos han permitido a los equipos de mejora implementar acciones correctivas de manera más efectiva. La Minería de Procesos ha surgido como un área que conecta la minería de datos y el análisis de procesos de negocio, enfocándose en obtener información de los registros de eventos.

#Perfeccionamiento de Procesos

El perfeccionamiento de procesos es uno de los tres elementos clave de la minería de procesos (los otros son el descubrimiento y la verificación de conformidad). Agregar datos de rendimiento a los modelos de procesos puede ayudar a identificar cuellos de botella y guiar cambios. El perfeccionamiento de procesos también es crucial para el monitoreo continuo y la mejora de procesos a lo largo del tiempo.

Por otro lado, las recomendaciones de perfeccionamiento de procesos se basan en métricas y contribuyen al análisis de causa raíz. La mejora de procesos de negocio (BPI) emplea varias técnicas, como Six Sigma y Lean, con el objetivo de aumentar la eficiencia en los procesos de negocio.

El documento principalmente discute organizaciones que han mapeado sus procesos actuales y buscan mejoras a través de la información obtenida de los datos. Aunque el perfeccionamiento de procesos es un campo relativamente nuevo, los investigadores han demostrado su efectividad en diferentes sectores, particularmente en el cuidado de la salud.

El perfeccionamiento de procesos orientado a objetivos es un área emergente que se enfoca en mantener la orientación del proceso y optimizar el uso de recursos. Se propuso un marco integral llamado bPERFECT para evaluar modelos de procesos de negocio.

Abordar desafíos en la gestión de procesos es crucial para las organizaciones, siendo la limpieza de datos una barrera significativa. Una revisión de técnicas de preprocesamiento de registros de eventos puede ayudar a mitigar este problema.

#Alcance de la Investigación y Trabajos Relacionados

El creciente cuerpo de trabajo resalta el potencial transformador de la IA y el ML en varios sectores, particularmente en BPM. Sin embargo, aún queda un gran vacío en entender los impactos específicos de estas tecnologías en la mejora y perfeccionamiento de procesos. Esta revisión busca llenar ese vacío enfocándose en la Gestión de Procesos de Negocio Predictiva (PBPM), que integra técnicas avanzadas de IA y ML para optimizar flujos de trabajo y rediseñar procesos.

#Preguntas de Investigación

Este estudio busca analizar la literatura académica sobre la mejora y perfeccionamiento de procesos de negocio, enfocándose en las aplicaciones de IA y ML. El objetivo es ayudar a los expertos en BPM a encontrar soluciones adecuadas, particularmente a la luz de los nuevos desarrollos en IA. Las preguntas de investigación se centran en entender el impacto de los avances en IA sobre las metodologías de proceso y cómo varían las organizaciones en su uso de técnicas de perfeccionamiento y mejora.

#Diseño de Investigación y Metodología

Este documento presenta un marco de seis pasos diseñado para abordar las preguntas de investigación de manera efectiva. Los pasos incluyen la selección de palabras clave para identificar temas relevantes, la utilización de bases de datos de investigación, la definición de criterios de inclusión, la selección de documentos relevantes, la realización de un análisis inicial y la interpretación de hallazgos para resaltar vacíos de investigación.

1. Selección de Palabras Clave: Encontrar palabras clave adecuadas en tres categorías ayuda a reducir los artículos relevantes.

2. Recursos de Investigación: Se utilizan bases de datos como Semantic Scholar y Scopus para localizar literatura académica.

3. Criterios de Inclusión y Exclusión: Establecer estándares de calidad asegura que los estudios revisados sean relevantes y de alta calidad.

4. Selección/Filtrado de Documentos Relevantes: El enfoque inicial está en identificar investigaciones relevantes basándose en resúmenes e introducciones.

5. Análisis Inicial y Bibliométrico: Un análisis exhaustivo de las tendencias de publicación proporciona información sobre la evolución de la literatura de BPM.

6. Interpretación de la Investigación e Introducción de Vacíos: Evaluar la literatura de manera crítica resalta ventajas, desventajas y restricciones de los métodos actuales mientras se identifican áreas para futuros estudios.

#Resultados de la Investigación y Análisis Bibliométrico

Durante más de doce años, muchas publicaciones se han centrado en la mejora de procesos, enfatizando el papel reciente de la IA y el ML en la provisión de soluciones innovadoras. Nueve revistas han publicado la mayoría de la investigación, resaltando el crecimiento de los estudios de BPM durante este tiempo.

El análisis de palabras clave reveló temas comunes en la literatura, siendo "Minería de Procesos" y "Gestión de Procesos de Negocio" los más frecuentes. Las relaciones entre estas palabras clave ilustran cómo se conectan a través de varios estudios.

#Perfeccionamiento de Procesos

La importancia del perfeccionamiento de procesos proviene de su capacidad para ofrecer recomendaciones de mejora basadas en datos de rendimiento. Mientras que la mejora de procesos se enfoca en rediseñar métodos, el perfeccionamiento destaca el papel de los datos en guiar estas mejoras.

El perfeccionamiento de procesos sigue siendo un campo en evolución, con menos revisiones en comparación con la mejora de procesos. Sin embargo, su efectividad en múltiples industrias ha sido bien documentada.

#Detección de Derivas y Anomalías

Los procesos operativos son dinámicos y pueden llevar a desviaciones de los resultados previstos, a menudo requiriendo ajustes para realinearse con los objetivos. La deriva se refiere a cambios graduales en los procesos, mientras que las anomalías son interrupciones repentinas que necesitan atención inmediata.

Detectar estos cambios es crucial para mantener la calidad dentro de los procesos. Algunos enfoques para este tema involucran métodos de agrupamiento y análisis de datos comparativos para resaltar diferencias y comportamientos a lo largo del tiempo.

#Predicciones de Tiempo Restante y Actividades Siguientes

Predecir el tiempo restante de los procesos permite a las empresas gestionar escenarios de alto riesgo de manera efectiva. Las técnicas que se enfocan en la predicción de la siguiente actividad mejoran la claridad operativa, asegurando que los procesos se ejecuten sin problemas.

Se están explorando métodos de aprendizaje profundo, como Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes de Memoria a Largo Corto (LSTM), por su potencial en la predicción de acciones futuras del proceso. Otros estudios han introducido modelos novedosos para aumentar la precisión de estas predicciones.

#Monitoreo de Restricciones Empresariales

Monitorear las restricciones empresariales ayuda a las organizaciones a asegurar el cumplimiento y evitar el incumplimiento durante la ejecución del proceso. Están surgiendo varios métodos predictivos para ayudar a anticipar si se cumplirán estas restricciones.

#Predicciones Multi-Parámetro

Algunas investigaciones combinan múltiples objetivos en el perfeccionamiento de procesos, como predecir el tiempo restante y las siguientes actividades. La flexibilidad sigue siendo un área que no ha sido ampliamente abordada, lo que indica espacio para la exploración.

#Mejora de Procesos

Los métodos de mejora de procesos incluyen técnicas tradicionales como Lean y Six Sigma, junto con enfoques modernos de IA que han surgido con los avances en big data. Ambas áreas enfrentan desafíos, especialmente en lo que respecta a la implementación de métodos en la práctica.

#Similitud de Patrones y Extracción de Palabras Clave

En BPM, el reconocimiento de patrones es esencial para evaluar procesos contra benchmarks predefinidos. Trabajos recientes han integrado técnicas de IA para mejorar la eficiencia en la identificación de oportunidades de optimización.

Un método automatizado para extraer sugerencias para rediseñar procesos de negocio mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP) está ganando atención. Este método busca agilizar el proceso de rediseño y mejorar la eficiencia operativa general.

#Lean Six Sigma y Programación de Recursos

La intersección del aprendizaje automático con los principios de Lean Six Sigma representa esfuerzos continuos para automatizar la mejora de procesos. Una programación eficiente de recursos es crítica para gestionar costos y optimizar flujos de trabajo operativos.

#Conclusiones y Vacíos de Investigación

Estudios recientes muestran un creciente interés en las aplicaciones de IA dentro de BPM, enfocándose en mejorar la eficiencia y eficacia. Combinar el perfeccionamiento y la mejora de procesos puede proporcionar un enfoque más sólido para la gestión de procesos de negocio.

A pesar de los avances, muchos desafíos permanecen, particularmente relacionados con la disponibilidad de datos para validar modelos de IA. Explorar métodos de aprendizaje no supervisado y aprendizaje profundo para manejar conjuntos de datos con etiquetas incompletas puede ayudar aún más en el avance de BPM.

En resumen, la IA y el ML ofrecen numerosas vías para mejorar BPM. Desafíos como el análisis de deriva de procesos y la predicción de tiempo restante subrayan la necesidad de métodos innovadores. La integración de estas tecnologías promete un camino hacia la automatización completa en los procesos empresariales, lo que puede resultar en una mayor eficiencia y productividad en varios sectores.