Aprovechando la IA para la eficiencia en modelado de procesos

En muchas empresas, crear Modelos de procesos es clave para mejorar cómo operan. Esto es especialmente cierto en organizaciones grandes donde muchos equipos diferentes tienen que trabajar juntos de manera eficiente. En este artículo, discutimos un caso de estudio que muestra cómo los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) pueden ayudar a las empresas a crear mejores modelos de procesos.

#¿Qué Son Los Modelos de Procesos?

Los modelos de procesos son representaciones visuales de los pasos involucrados en un proceso empresarial. Ayudan a los Empleados a entender cómo funcionan las cosas, resaltan problemas potenciales y mejoran la eficiencia. Por ejemplo, si un equipo necesita pasar trabajo a otro, un modelo claro puede mostrar los pasos necesarios y las responsabilidades.

#El Desafío del Modelado de Procesos

A pesar de la importancia del modelado de procesos, a menudo toma mucho tiempo y esfuerzo crear estos modelos. Los empleados frecuentemente pasan un montón de tiempo buscando documentos y obteniendo información sobre los procesos existentes. Esta lucha puede llevar a frustración, errores y tiempo perdido, lo que al final perjudica la eficiencia de la empresa.

#El Papel de Los Modelos de Lenguaje Grande

Los Modelos de Lenguaje Grande, como los que se desarrollan con inteligencia artificial, pueden ayudar de muchas maneras. Pueden analizar grandes cantidades de texto rápidamente y generar respuestas útiles. Esta habilidad puede ser particularmente útil para los empleados que participan en la creación de modelos de procesos. Por ejemplo, si un modelador necesita saber pasos específicos en un proceso, puede preguntar al LLM por detalles. Luego, el modelo puede proporcionar rápidamente un resumen basado en la documentación existente.

#El Caso de Estudio: Hilti Group

En nuestro estudio, nos enfocamos en Hilti Group, una empresa internacional conocida por sus herramientas y tecnología en la industria de la construcción. Con miles de empleados en múltiples países, Hilti enfrenta desafíos únicos en la gestión de sus procesos. Para explorar cómo el LLM puede ayudar, desarrollamos un Chatbot especial adaptado a sus necesidades.

#Reuniendo Perspectivas de los Empleados

Antes de crear el chatbot, queríamos entender los puntos críticos de los modeladores de procesos en Hilti. A través de entrevistas con diez empleados, descubrimos problemas clave. Muchos empleados informaron que pasaban mucho tiempo buscando registros y documentación antes de comenzar sus tareas de modelado. La mayoría expresó que la documentación existente a menudo carecía de claridad y no estaba actualizada.

#Creando el Chatbot

Usando las perspectivas obtenidas de las entrevistas, construimos el chatbot para ayudar a los empleados mientras crean modelos de procesos. Este chatbot está diseñado para entender solicitudes específicas y proporcionar información relevante de los documentos internos de Hilti. Al hacer esto, buscamos agilizar el proceso y facilitar que los modeladores encuentren la información que necesitan rápidamente.

#Probando el Chatbot

Luego de desarrollar el chatbot, realizamos un estudio con usuarios. Invitamos a los mismos empleados a probar el chatbot y dar retroalimentación sobre su utilidad. Se les pidió que crearan varios mensajes, simulando sus tareas diarias como modeladores de procesos. Su experiencia y sugerencias fueron esenciales para entender qué tan bien el chatbot satisface sus necesidades.

#Evaluando los Resultados

Los participantes, en general, reaccionaron positivamente al chatbot. Muchos afirmaron que lo usarían a menudo para ayudar con sus tareas de modelado. Sentían que hacía su trabajo más fácil y rápido. Sin embargo, también hubo Comentarios sobre áreas de mejora, lo cual es crucial para los siguientes pasos en el desarrollo.

#Organizando para el Éxito

Para asegurar que el chatbot funcione bien, delineamos cómo debería usarse dentro de la empresa. Esto implica tener un equipo que supervise el desarrollo y mantenimiento del chatbot. Los modeladores de procesos necesitan trabajar en estrecha colaboración con este equipo para proporcionar retroalimentación y asegurarse de que el chatbot siempre esté mejorando.

#La Importancia de la Retroalimentación

La retroalimentación continua es crucial para el éxito del chatbot. El equipo de gobernanza debería monitorear cómo está funcionando el chatbot y tomar medidas necesarias para mejorarlo con el tiempo. Esta colaboración puede ayudar a crear un mejor sistema donde tanto los modeladores como el chatbot aprendan el uno del otro.

#Aprendiendo del Caso de Estudio

De este estudio, aprendimos varios puntos clave que pueden ser valiosos para las empresas que buscan implementar tecnología similar:

1. Entender las Necesidades de los Empleados: Escuchar a los empleados sobre sus desafíos es vital. Ayuda a diseñar herramientas que aborden directamente sus preocupaciones.

2. Mejora Continua: Actualizar regularmente el chatbot basado en la retroalimentación de los usuarios es esencial para mantener su efectividad.

3. Enfoque Colaborativo: Tener un equipo dedicado para apoyar al chatbot asegura que se alinee con las necesidades de la organización y evolucione con ellas.

4. Capacitación y Conciencia: Educar a los empleados sobre cómo usar mejor el chatbot puede mejorar sus expectativas y satisfacción general con la herramienta.

#Limitaciones del Estudio

Aunque los resultados son prometedores, hay limitaciones a considerar. El estudio se realizó principalmente en la sede de Hilti, lo que puede no reflejar las experiencias de empleados en diferentes regiones. Además, el chatbot se basa en datos específicos y podría no incorporar todas las particularidades de las diversas operaciones de Hilti.

#Conclusión

Este caso de estudio demuestra el potencial de los Modelos de Lenguaje Grande para simplificar las tareas de modelado de procesos en organizaciones grandes como Hilti. Al abordar las necesidades específicas de los modeladores de procesos y crear una estructura de apoyo, las empresas pueden mejorar significativamente su eficiencia y colaboración. A medida que las organizaciones buscan formas de aprovechar la tecnología de IA, las ideas obtenidas de esta investigación pueden guiar futuros esfuerzos para mejorar los procesos empresariales.

#Direcciones Futuras

A medida que más empresas consideran los LLM para el modelado de procesos, se necesita más investigación para entender mejor cómo implementarlos de manera efectiva en diferentes contextos organizacionales. Esto incluye expandir los estudios de usuarios para incluir una mayor variedad de experiencias de empleados y asegurarse de que toda la documentación relevante de la empresa esté integrada en el sistema.

El desarrollo de LLM presenta una oportunidad emocionante para las empresas de modernizar sus operaciones y mejorar cómo gestionan sus procesos empresariales. Al adoptar un enfoque centrado en el usuario y reflexivo, las organizaciones pueden crear herramientas que realmente mejoren la productividad y apoyen a sus empleados en alcanzar sus metas.