Modelado de procesos: cómo mejorar su flujo de trabajo

Cuando los responsables se proponen mejorar la eficiencia o implantar la automatización, se suelen encontrar con el mismo problema: ya nadie tiene una visión clara del proceso. El modelado de procesos hace que todo vuelva a cobrar sentido. Mapea cómo se desarrolla el trabajo entre las distintas personas, tecnologías e informaciones para que los equipos puedan ver lo que está sucediendo internamente.

En esta guía se describe el modelado de procesos y cómo puede usarlo para conocer su organización de una forma más integral.

• Con el modelado de procesos se genera una vista analítica de los flujos reales que sigue el trabajo en una organización.
• El modelado de procesos empresariales se centra en los flujos de trabajo operativos, además de ayudar a los equipos a mejorar el método de ejecución de esos flujos de trabajo.
• La notación de modelado de procesos empresariales (BPMN) ofrece un estándar común para documentar y compartir diagramas de procesos.
• Los modelos de procesos a menudo comienzan como documentación, pero posteriormente pueden incluir automatización y flujos de trabajo inteligentes.
• Plataformas como Agentforce de Salesforce conectan el modelado de procesos con agentes de IA y con la automatización de los flujos de trabajo.

El modelado de procesos es la representación estructurada de cómo se mueve el trabajo a través de un sistema. Mapea tareas, puntos de decisión, sistemas y transferencias para que los equipos sepan cómo funciona realmente un flujo de trabajo. En la práctica, estos modelos se suelen configurar y mejorar utilizando datos operativos, no solo suposiciones sobre cómo debería desarrollarse el trabajo.

Estos modelos suelen ser diagramas donde se muestra cómo cambian las responsabilidades entre las distintas personas, aplicaciones y fuentes de datos. Los equipos combinan estos modelos visuales con los datos del sistema para validar cada uno de los pasos, comparando el proceso previsto con lo que realmente está sucediendo en todas las herramientas y flujos de trabajo.

Al hacer que el proceso sea tan fácil de entender visualmente, las organizaciones pueden ver cómo se conectan sus flujos de trabajo, con perspectivas más detalladas sobre dónde se producen los retrasos y dónde se toman las decisiones clave. Esa combinación de visualización y datos le ayuda a ir más allá de la documentación y a seguir mejorando de forma continua. Los equipos a menudo utilizan estos modelos para simplificar los flujos de trabajo, reforzar la gobernanza o preparar procesos para su automatización.

El modelado de procesos empresariales se centra en los flujos de trabajo que hacen que una organización siga funcionando. Si bien puede aplicarse a muchos tipos de sistemas, el modelado de procesos empresariales analiza en concreto cómo avanza el trabajo en una empresa desde el comienzo hasta el final.

Un modelo de procesos empresariales muestra cómo se desarrolla realmente un flujo de trabajo. Documenta lo que hace que se inicie el proceso, qué persona es la encargada de hacerlo avanzar y a qué afectan las decisiones en los procesos posteriores. Cuando esta información se mapea visualmente, los equipos finalmente pueden ver cómo se conectan las diferentes partes de la organización durante las operaciones diarias. Esa visibilidad es donde radica realmente el valor. Se trata de la forma en que muchas organizaciones detectan los retrasos y tienen claro quién asume la responsabilidad antes de introducir herramientas de automatización o basadas en IA.

Es fácil seguir determinados procesos porque sencillamente es como siempre se ha venido haciendo. Sin embargo, puede que algunos pasos no sean del todo necesarios o que esté duplicando tareas porque no tiene implementado un flujo de trabajo claro.

Cuando un flujo de trabajo esté mapeado claramente, podrá ver dónde hay responsabilidades que se solapan y evitar trabajo adicional. El modelado de procesos también facilita la comprensión de los procesos multifuncionales. En lugar de que cada departamento solo vea su parte del flujo de trabajo, todos pueden ver cómo se desarrolla el proceso de principio a fin en la organización.

Con una plataforma como Agentforce, esa vista compartida se conecta directamente a los datos operativos, por lo que los equipos no solo se ajustan al modelo, sino también al desarrollo real del flujo de trabajo en todos los sistemas.

Esta visibilidad también facilita el cumplimiento normativo y de los requisitos de auditoría. Cuando los procesos están documentados, resulta mucho más fácil realizar un seguimiento de las aprobaciones o verificar que se han seguido los pasos necesarios. Para las organizaciones que se preparan para la automatización o para operaciones basadas en IA, unos modelos de procesos bien definidos crean una base fiable sobre la que la tecnología puede basarse.

El modelado de procesos suele desarrollarse en una serie de etapas. Cada una de ellas ayuda a los equipos a pasar de comprender cómo se realiza el trabajo actualmente a mejorar la forma en que se realiza ese trabajo en la práctica.

El descubrimiento comienza por saber cómo se produce el flujo de trabajo actual. Aquí es la parte en que se habla con las personas involucradas en el proceso para saber cómo se desarrollan las tareas en las distintas funciones y en los distintos sistemas. Los datos del sistema también pueden mostrar cómo se produce el proceso en condiciones reales. Esta etapa posibilita la definición de los límites del proceso y la identificación de dónde comienza y termina el flujo de trabajo.

Una vez que se conoce el proceso, el siguiente paso consiste en documentarlo. Se crean diagramas para mostrar la secuencia de tareas, dónde se toman las decisiones y cómo se pasa la información de un participante a otro. También se definen las entradas y salidas para que los equipos puedan ver cómo cada paso forma parte del flujo de trabajo general.

Con el proceso documentado, los equipos pueden comenzar a evaluar su rendimiento. Aquí es a menudo donde se presentan los cuellos de botella. Se pueden identificar y evaluar los pasos que ralentizan el progreso, hacen que se tenga que repetir trabajo o que generan riesgos. También se pueden revisar los requisitos de cumplimiento normativo para confirmar que el proceso cumple con las políticas internas y las normativas externas.

La optimización es donde usted comienza a realizar mejoras en función de los resultados del análisis. Esto puede consistir en eliminar pasos innecesarios, ajustar las transferencias entre los departamentos o simplificar los procesos de toma de decisiones que se hayan vuelto demasiado complicados.

Una vez que se haya mejorado un proceso, las organizaciones pueden comenzar a conectarlo a herramientas de automatización y a motores de flujos de trabajo. Los agentes de IA y las plataformas de automatización de procesos pueden ayudar durante la realización de tareas repetitivas, enrutar el trabajo a las personas adecuadas y supervisar el rendimiento a medida que se ejecute el proceso. En plataformas como Agentforce, estos modelos pueden impulsar directamente flujos de trabajo basados en agentes, convirtiendo los diagramas de procesos en sistemas que enrutan activamente el trabajo, activan acciones y se adaptan en tiempo real.

Los modelos de procesos pueden variar en el detalle con el que describen un flujo de trabajo, desde sencillos diagramas donde se explica cómo se mueve el trabajo en una organización hasta modelos lo suficientemente detallados como para impulsar la automatización.

Los modelos descriptivos se centran en explicar qué ruta sigue un flujo de trabajo de principio a fin. Estos diagramas suelen mostrar los principales pasos de un proceso y cómo las responsabilidades pasan de un equipo o sistema a otro. A menudo se utilizan en talleres o sesiones de planificación porque ayudan a las partes interesadas a entender rápidamente cómo funciona el proceso.

Los modelos analíticos añaden otra capa más. Además de mapear el flujo de trabajo, incorporan información sobre el rendimiento que ayuda a los equipos a evaluar si el proceso se desarrolla de forma correcta. Las mediciones, los indicadores de riesgo o las herramientas de simulación pueden ayudar a las organizaciones a saber dónde se producen los retrasos y cómo los cambios podrían afectar al flujo de trabajo.

Los modelos ejecutables llevan el proceso un nivel más allá. Estos modelos se conectan directamente a motores de flujos de trabajo o plataformas de automatización que pueden ejecutar partes del proceso automáticamente. En entornos que utilizan los mejores agentes IA o superagentes, los modelos ejecutables pueden ayudar a enrutar el trabajo, generar decisiones y coordinar tareas en los distintos sistemas conforme se ejecuta el flujo de trabajo.

Cuando los equipos comienzan a documentar los flujos de trabajo, a menudo usan un lenguaje estandarizado para mantener la coherencia en los diagramas. La notación de modelado de procesos empresariales (BPMN) proporciona ese marco compartido. En ella se utiliza un conjunto de símbolos visuales para representar cómo se mueve el trabajo a través de un proceso para que tanto los equipos empresariales como técnicos puedan interpretar el diagrama de la misma forma.

Un diagrama BPMN suele incluir elementos como:

• eventos que inician o finalizan un proceso,
• tareas que representan acciones, y
• pasarelas que muestran en qué puntos las decisiones afectan a la ruta del flujo de trabajo.

Las agrupaciones y los canales se utilizan para representar a los diferentes participantes, lo que posibilita ver cómo se trasladan las responsabilidades entre los distintos equipos o sistemas.

Debido a que BPMN sigue una estructura ampliamente reconocida, ayuda a las organizaciones a documentar los procesos de una manera que las demás puedan entender fácilmente. Las partes interesadas con un perfil no técnico pueden seguir fácilmente la lógica, mientras que usted podrá seguir mostrando flujos de trabajo complejos con varias rutas de decisión. Estos diagramas también pueden servir de puente entre el diseño de procesos y la implementación del sistema, ya que muchos motores de flujos de trabajo y plataformas de automatización pueden interpretar los modelos BPMN directamente.

Las organizaciones utilizan varias técnicas para representar los flujos de trabajo, dependiendo de la complejidad del proceso y de lo que el equipo quiera saber del modelo.

• Diagramas de flujo: sencillos diagramas que muestran la secuencia de pasos de un proceso. Los diagramas de flujo son útiles cuando los equipos mapean por primera vez un flujo de trabajo, ya que facilitan la visualización de cómo se mueven las tareas de un paso al siguiente.
• Diagramas de BPMN: diagramas creados utilizando la notación de modelado de procesos empresariales, para que los equipos puedan representar flujos de trabajo más complejos. La notación BPMN puede capturar la lógica de decisión, las rutas paralelas y las interacciones de diferentes participantes en un formato estandarizado.
• Mapeo del flujo de valor: técnica que se centra en cómo fluye el trabajo a través de un proceso a lo largo del tiempo. En ella se destaca cuánto tiempo tarda cada paso y dónde pueden producirse retrasos o trabajo desperdiciado.
• Diagramas de canales: diagramas de procesos divididos en "canales", donde cada canal representa una función, un departamento o un sistema. Esta estructura permite ver claramente las transferencias y los cambios de responsabilidad entre equipos.
• Cadenas de procesos basadas en eventos: modelos que muestran cómo los eventos desencadenan actividades en un flujo de trabajo. Estos diagramas se suelen utilizar en los sistemas empresariales para ilustrar cómo una acción puede iniciar más pasos en otras partes del proceso.

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las organizaciones abordan el modelado de procesos. Los sistemas de IA pueden revisar los registros de actividad, los datos de transacciones y las interacciones del sistema para detectar patrones en los procesos diarios. Agentforce le muestra cómo esta información está vinculada directamente a la ejecución del flujo de trabajo, para que los patrones de los datos puedan informar sobre cómo se enruta y gestiona el trabajo en tiempo real. Esto facilita la identificación de retrasos, problemas de enrutamiento inusuales o pasos que ralentizan el progreso en todo el flujo de trabajo.

La IA también sugiere mejoras en función de lo que observa, y el razonamiento agéntico ayuda a traducir esas señales en próximos pasos prácticos que los equipos pueden realizar. Al analizar cómo se mueven las tareas a lo largo de un sistema, los modelos de aprendizaje automático pueden destacar oportunidades para agilizar los pasos o enrutar el trabajo de manera más eficiente. Técnicas como las redes neuronales y el razonamiento con IA ayudan a interpretar datos de procesos complejos y a mostrar perspectivas que puedan no ser obvias en un diagrama tradicional.

A medida que las organizaciones incluyen agentes de IA en sus flujos de trabajo, los modelos de procesos ayudan a definir cómo interactúan esos agentes con las personas, los sistemas y entre sí. En lugar de trabajar de forma independiente, varios agentes pueden coordinar acciones en el mismo flujo de trabajo.

Diferentes agentes pueden trabajar en diferentes partes de un proceso. Uno puede supervisar las solicitudes entrantes, mientras que otro enruta las tareas o realiza un seguimiento del progreso a medida que el trabajo avanza por el sistema. El modelado de procesos ayuda a estructurar estas interacciones al definir cuándo un agente debe tomar una decisión, cuándo el trabajo se traslada a otro sistema y cuándo debe intervenir una persona.

Las plataformas que admiten la colaboración multiagente hacen posible esta coordinación en flujos de trabajo complejos. Conforme se incorporan más agentes a las operaciones, las herramientas para la capacidad de observación de los agentes ayudan a los equipos a supervisar el comportamiento, entender el motivo de las decisiones y mantener supervisados los procesos automatizados.

El modelado de procesos puede proporcionar información valiosa, pero las organizaciones a menudo se encuentran con algunos obstáculos habituales durante el proceso.

• Complicación excesiva: a veces, los equipos intentan plantearse todos los escenarios posibles en un solo modelo, lo que puede hacer que los diagramas sean difíciles de leer y más difíciles de usar para las partes interesadas. Comenzar con un modelo general y agregar detalles solo donde sea necesario ayuda a que los diagramas sigan siendo prácticos y útiles.
• Documentación obsoleta: los procesos evolucionan con el tiempo, por lo que los modelos pueden quedar rápidamente obsoletos con respecto a los flujos de trabajo reales. Con la programación de revisiones periódicas, la actualización de los diagramas y los cambios operativos se conseguirá que la documentación siga siendo relevante.
• Falta de coordinación entre las partes interesadas: los diferentes departamentos pueden tener diferentes puntos de vista sobre cómo funciona un proceso, lo que puede generar deficiencias en el modelo. Incorporar a los responsables de los procesos, a los administradores de sistemas y al personal de primera línea al proceso de mapeo ayuda a tener una imagen más precisa.
• Resistencia al cambio: incluso cuando se identifiquen mejoras, los equipos pueden ser reacios a modificar los flujos de trabajo conocidos. Comunique de forma clara por qué se están realizando cambios para facilitar la adopción.
• Inquietudes sobre la gestión de riesgos: a medida que la automatización y la IA se convierten en parte de los flujos de trabajo operativos, las organizaciones necesitan unas expectativas claras sobre cómo se toman las decisiones. Marcos como la gestión de riesgos con la IA ayudan a los equipos a evaluar los posibles riesgos, al tiempo que se garantiza la transparencia y la gobernanza.

El modelado de procesos puede ser una de las mejores herramientas con IA para las empresas en todo tipo de sectores industriales, especialmente cuando una organización quiera saber exactamente cómo se desarrolla el trabajo e identificar oportunidades de mejora.

• Flujos de trabajo de incorporación de nuevos clientes: mapear el proceso de incorporación ayuda a los equipos a ver cómo los nuevos clientes pasan del registro inicial a la configuración de la cuenta y la asistencia.
• Procesos del presupuesto al cobro: las organizaciones utilizan modelos de procesos para saber cómo los pedidos pasan de la tramitación a la facturación y al pago.
• Gestión de tickets de TI: el modelado permite flujos de trabajo donde se muestra cómo se envían, enrutan y resuelven las solicitudes, ayudando a mejorar la fiabilidad del servicio.
• Coordinación de la cadena de suministro: los modelos de procesos ayudan a las organizaciones a comprender cómo van avanzando los pedidos, las actualizaciones de inventario y las actividades logísticas entre los distintos sistemas y partners.
• Gestión de procesos de ventas: mapear el proceso de ventas ayuda a los equipos a saber cómo se mueven los leads por las etapas de calificación, interacción y cierre.

El modelado de procesos resulta más útil cuando las organizaciones se centran en los flujos de trabajo con mayor impacto operativo. Muchos equipos comienzan identificando procesos vinculados a los ingresos, a la experiencia del cliente o a la coordinación interna.

Una estrategia práctica suele seguir una progresión sencilla:

1. Mapee claramente el flujo de trabajo: comience por documentar cómo se ejecuta realmente el proceso actualmente para que los equipos puedan ver dónde coinciden responsabilidades, sistemas y decisiones.
2. Analice cómo funciona el proceso: una vez que el flujo de trabajo es visible, los equipos pueden identificar retrasos, pasos duplicados o áreas en las que el trabajo se desarrolla de manera ineficiente en los distintos sistemas o departamentos.
3. Utilice el modelo como guía para la mejora: el modelo se convierte en un punto de referencia para simplificar los pasos, introducir la automatización o aplicar datos de IA para mejorar el funcionamiento del flujo de trabajo.
4. Pruebe las mejoras antes de implementarlas: los flujos de trabajo actualizados se pueden evaluar mediante simulaciones o implementaciones a menor escala para que los equipos puedan ver cómo los cambios afectan al rendimiento.

El modelado de procesos ofrece a las organizaciones una visión más clara de cómo se desarrolla el trabajo en sus operaciones. Cuando esos modelos se conectan a sistemas reales y a datos operativos, también pueden servir de guía a la automatización y a los flujos de trabajo compatibles con IA en lugar de seguir siendo solo diagramas estáticos.

Agentforce de Salesforce reúne estas funcionalidades en una sola plataforma. Los modelos de procesos pueden conectarse a una base de datos unificada para que los flujos de trabajo reflejen lo que realmente está sucediendo en todos los sistemas. Los datos de la IA analizan la actividad del flujo de trabajo y destacan los patrones que sugieren dónde pueden necesitar ajustes los procesos. La orquestación basada en agentes ayuda a enrutar el trabajo, activar acciones y prestar ayuda en los puntos de decisión a medida que las tareas avanzan por el proceso.

Los equipos también disfrutan de una mayor visibilidad sobre la ejecución de los flujos de trabajo a lo largo del tiempo. La capacidad de observación integrada ayuda a supervisar los procesos automatizados, mientras que los controles de gobernanza empresarial mantienen la supervisión a medida que la IA y la automatización se convierten en parte de las operaciones diarias.

Observe la demostración de Agentforce para descubrir cómo los flujos de trabajo inteligentes pueden facilitar su estrategia de modelado de procesos.