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Las Tendencias de Automatización en la Industria Financiera

 

Las Tendencias de Automatización en la Industria Financiera

La industria financiera se enfrenta a una encrucijada crucial. La presión por reducir costos, la competencia con nuevos actores tecnológicos, y las altas expectativas de los clientes son desafíos que solo pueden ser enfrentados con una transformación digital audaz y estratégica. Es aquí donde la automatización se convierte en un diferenciador clave.

No solo implementamos tecnología; la utilizamos para transformar la forma en que los bancos y entidades financieras gestionan sus operaciones, mejorando la eficiencia, la experiencia del cliente y reduciendo errores humanos. Con nuestra experiencia, hemos visto cómo tecnologías de automatización logran incrementar la eficiencia operativa hasta en un 30%, convirtiéndose en un elemento vital para mantener la competitividad y la agilidad en el sector financiero.

1. Automatización de Procesos Repetitivos con RPA

Ayudamos a las instituciones financieras a automatizar procesos repetitivos con soluciones personalizadas de RPA. Esto permite reducir significativamente la carga de tareas operativas, liberando al personal para que se concentre en actividades de mayor valor estratégico. Hemos trabajado con múltiples actores del sector financiero, colaborando en proyectos que han permitido implementar soluciones que no solo optimizan la eficiencia, sino que mejoran de manera tangible la experiencia del cliente, reduciendo tiempos de procesamiento de días a horas. Nuestro enfoque no es solo técnico; nos enfocamos en cómo cada solución puede generar un impacto estratégico en el negocio.

2. Inteligencia Artificial y Machine Learning en el Análisis de Riesgos

La gestión del riesgo es un pilar fundamental para el sector financiero. Utilizando algoritmos avanzados de machine learning, ayudamos a las instituciones financieras a analizar grandes volúmenes de datos y prever situaciones de riesgo con mayor precisión. Con nuestra capacidad de implementar IA que mejora continuamente a medida que recibe más datos, ofrecemos a nuestros clientes la capacidad de ser proactivos en la mitigación de riesgos. Esto se traduce en decisiones financieras más seguras y en una ventaja competitiva clara frente a los desafíos del mercado.

3. Experiencia del Cliente: Chatbots y Atención Automatizada

La experiencia del cliente es un factor diferenciador esencial en la industria financiera. Hemos implementado chatbots impulsados por inteligencia artificial que permiten una atención al cliente constante y personalizada, mejorando no solo la satisfacción del cliente sino también reduciendo los costos operativos de las entidades financieras. En varios proyectos con nuestros clientes, hemos logrado integrar estas tecnologías de atención automatizada, contribuyendo a transformar la forma en que interactúan con sus usuarios. Nuestra tecnología de atención automatizada permite que las instituciones financieras respondan consultas comunes en tiempo real, sin intervención humana, lo cual no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también aumenta la eficiencia y optimiza recursos. Nuestra forma de encarar este tipo de automatizaciones va más allá de implementar chatbots; buscamos transformar la experiencia del usuario y posicionar a nuestros clientes a la vanguardia del sector.

4. Automatización del Cumplimiento Normativo (RegTech)

Ayudamos a las instituciones financieras a cumplir con las estrictas regulaciones del sector mediante soluciones RegTech personalizadas. Estas soluciones automatizan el cumplimiento normativo y facilitan la gestión de riesgos, asegurando que nuestros clientes estén siempre alineados con normativas como la Ley Sarbanes-Oxley (SOX), el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la Ley de Secreto Bancario (BSA) y la normativa de Integridad y Seguridad de la Información Empresarial (SIEM). En INcumate pensamos más allá del cumplimiento; buscamos que la automatización normativa se convierta en una ventaja competitiva, minimizando costos y riesgos mientras se maximiza la eficiencia operativa.

Resultados Tangibles de la Automatización en la Industria Financiera

La automatización puede llevar a una reducción de costos de hasta un 30% en funciones específicas, como ha demostrado la implementación de RPA en instituciones financieras. Además, el uso de chatbots y sistemas automatizados de atención al cliente ha permitido una respuesta inmediata y personalizada, mejorando la satisfacción del cliente y liberando recursos humanos para tareas más complejas. La gestión de riesgos también se ha optimizado mediante algoritmos de machine learning, que permiten prever situaciones potenciales con mayor precisión y mitigar riesgos de forma más efectiva. Estos beneficios no solo incrementan la eficiencia operativa, sino que también posicionan a las entidades financieras en un nivel superior de competitividad.

Conclusión

Estamos liderando el cambio hacia la automatización en la industria financiera. Ya sea desarrollando soluciones RPA, implementando chatbots o asegurando el cumplimiento normativo mediante RegTech, ofrecemos a nuestros clientes la capacidad de transformar sus operaciones de manera efectiva. Con nuestro enfoque en Digital Readiness, nuestro expertise completo en todas las etapas del ciclo de desarrollo, y nuestra capacidad para actuar como un socio estratégico, estamos preparados para ayudar a las empresas del sector financiero a evolucionar sin sacrificar la calidad ni la velocidad. A diferencia de otros competidores, ofrecemos un enfoque profundamente orientado al negocio y acceso a un vasto network de recursos, garantizando que cada implementación esté alineada con los objetivos estratégicos de nuestros clientes. ¡Hablemos hoy y descubre cómo podemos potenciar tu transformación digital!

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¿Cómo optimizar tu software sin romper el presupuesto?

¿Cómo optimizar tu software sin romper el presupuesto?

En un entorno donde la tecnología avanza a pasos agigantados, las empresas enfrentan una pregunta recurrente: ¿es necesario invertir grandes sumas en nuevas soluciones o es posible mejorar lo que ya tenemos? La respuesta no siempre está en adquirir las plataformas más recientes, sino en cómo optimizamos y potenciamos las herramientas que ya hemos integrado en nuestras operaciones. En este artículo, exploraremos estrategias para optimizar tu software y maximizar los recursos tecnológicos sin poner en riesgo el presupuesto de tu organización.

La optimización no es opcional, es estratégica

Hoy en día, el software no solo es una herramienta operativa, es el motor que impulsa la innovación y la eficiencia en la mayoría de las organizaciones. Sin embargo, muchas empresas enfrentan desafíos cuando sus plataformas tecnológicas comienzan a mostrar signos de obsolescencia o falta de rendimiento. En lugar de iniciar un proceso costoso de reemplazo total, existe un enfoque más estratégico: la optimización.

Desde Incumate, hemos trabajado con empresas que inicialmente creían que la única solución era comprar nuevas licencias o migrar a otras plataformas. Sin embargo, a través de nuestra metodología de análisis y validación, hemos logrado extender el ciclo de vida de sus herramientas, integrando mejoras puntuales que redujeron tiempos de inactividad y aumentaron la eficiencia en un 20%. Esto no solo evitó gastos innecesarios, sino que mejoró el rendimiento sin la necesidad de grandes inversiones.

Estrategias para optimizar tu software sin romper el presupuesto

  1. Auditoría de software existente: El primer paso es siempre entender lo que ya tienes. Un error común en muchas empresas es suponer que el software actual ya ha alcanzado su máximo potencial.
  2. Optimización de licencias y servicios: Muchas empresas pagan por funcionalidades que no utilizan o tienen licencias sobredimensionadas. Al optimizar la gestión de licencias y ajustar los contratos de servicio, es posible reducir los costos anuales sin sacrificar el rendimiento.
  3. Actualizaciones incrementales: No todas las mejoras requieren una actualización completa del sistema. Muchas veces, aplicar parches o actualizaciones incrementales puede resolver problemas de rendimiento sin interrumpir las operaciones diarias.
  4. Automatización y procesos más ágiles: La automatización de procesos manuales reduce la carga de trabajo de los equipos y disminuye la posibilidad de errores humanos.
  5. Maximiza el uso de la nube: Si ya estás utilizando servicios en la nube, la clave está en cómo aprovecharlos al máximo.

Conclusión

Optimizar tu software no solo se trata de ahorrar dinero, se trata de tomar decisiones inteligentes que mejoren la productividad y el rendimiento de tu organización. Antes de invertir en nuevas herramientas, es fundamental evaluar lo que ya tienes y cómo puedes sacarle el máximo provecho. En Incumate, nuestro enfoque está en ayudarte a tomar decisiones estratégicas, asegurando que cada inversión tecnológica tenga un impacto positivo y sostenible en tu negocio.

Si quieres explorar cómo optimizar tu software sin romper el presupuesto, hablemos hoy . Estamos listos para acompañarte en este viaje de transformación tecnológica.

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¿Cuál es el atractivo de las metodologías?

¿Cuál es el atractivo de las metodologías?

En la adopción de una nueva manera de trabajar es común enfrentarse con el paradigma de la metodología.

¿Es necesario crear una forma sistemática para regular el desempeño del capital humano o es preferible “tomar el toro por las astas” y escribir los resultados de interactuar con la maquinaria?
Como en todas las acciones relacionadas con la consultoría, la respuesta es “depende de la situación”.

Desde nuestro punto de vista, existen ciertos factores que son determinantes a la hora de adoptar una posición, ya sea ésta rígida o flexible:

  • Estrategia de producción
  • Categoría de procesos involucrados
  • Modelo de relacionamiento
  • Replicabilidad
  • Distancia al usuario

Estrategias comunes de adopción de metodologías por parte de los usuarios

El objetivo de una estrategia de adopción de usuarios es ayudar a los empleados a alcanzar su objetivo. Eso significa realizar investigaciones para comprender las motivaciones, necesidades, entornos, creencias, quejas y, lo más importante, todas las razones por las que los usuarios no adoptan.

Los empleados a menudo abandonan la metodología por razones que las organizaciones no esperan, como la percepción de que el proceso está hecho para controlarlos, la sensación de que es demasiado complejo o la impresión de que hacer las cosas “como antes”, se adapta mejor a las necesidades.

Los equipos de implementación de metodologías pueden pensar en mejorar su tasa de adopción de usuarios en términos de esta ecuación, muy utilizada en el negocio de la tecnología informática para medir el lanzamiento de nuevos features en un software:

Adopción = Valor / Esfuerzo

Si el valor del servicio supera los costos, la adopción es positiva y es probable que los empleados sigan adoptando la metodología. Si el esfuerzo supera el valor, lo abandonan. Para mejorar la adopción, el equipo que decide cambios a la metodología que se está implementando puede aumentar el valor, disminuir el esfuerzo o, idealmente, ambos.

Calcule la tasa de adopción de la metodología con esta fórmula:

Adopción = Valor / Esfuerzo
Adopción de metodologías

Cómo reducir la fricción de adopción

Una de las mayores barreras para la adopción en todas las industrias es que los empleados deben aprender algo nuevo. Ya sea que se trate de un nuevo flujo de trabajo, interfaz de aplicación o panel, el aprendizaje requiere un esfuerzo mental. Los empleados pueden fatigarse fácilmente y, siguiendo la ley de la inercia, tienden a apegarse a las tareas que ya conocen.

Para ayudar a los empleados a adoptar algo nuevo, los equipos de implementación pueden reducir las barreras adhiriéndose a las convenciones de diseño generalmente aceptadas que cualquier tipo de usuario de una tecnología espera, como los menús de navegación, las animaciones de transición y las barras de progreso. Si la metodología se siente familiar al principio, requiere menos aprendizaje.

Técnicas del marketing que podemos aplicar al “producto adopción”

Con técnicas de análisis de producto, los equipos de implementación pueden revisar el embudo de incorporación de empleados para identificar las áreas en las que tienen problemas. Cualquier área de la metodología que muestre grandes abandonos, o muchos empleados que dejan de usar el sistema o las herramientas definidas, pueden ser indicios de que algo va mal.

Por ejemplo, cuando el equipo de implementación de un proceso de compras miró su nuevo embudo de referencia de usuarios en el sistema ERP que le da soporte, encontró altas caídas justo cuando los usuarios llegaban a una página de destino en particular; las reglas de proceso indicaban controles por oposición para todas las operaciones, inclusive las de muy bajo precio. El hecho de tener que solicitar una firma elevada al supervisor para cada transacción, convertía la operatoria diaria en algo tedioso y enlentencía el flujo natural del área, por lo que los empleados comenzaron a enviar “autorizaciones provisorias” por correo electrónico, saltando por completo la metodología y el proceso en sí. Al reescribir la parte de reglas de negocio del proceso, el equipo duplicó el número de transacciones exitosas en un mes.

Los equipos también pueden realizar investigaciones de cliente interno de primera mano, como si se tratara de investigar un producto comercial. Así, el equipo de implementación tiene la oportunidad de adquirir conocimiento del estado de la adopción de la metodología a través de encuestas, entrevistas, customer journey maps y análisis de tareas, pudiendo estudiar el comportamiento de los empleados que usan “el producto” -la metodología- a medida que avanzan en su día.

La tecnología centennial como aliado de la adopción

Si toda la secuencia de adopción parece frustrar a los empleados, es probable que recrear el día cero de adopción sea la respuesta. Si este es el caso, considere agregar material de adopción, más allá del típico manual de procedimiento:

  • Animaciones gráficas de tipo moovly
  • Vídeos de onboarding
  • Fomento de la incorporación a través de mensajes en intranet, notificaciones en la aplicación de colaboración o, simplemente, con un correo electrónico
  • Intranet, con preguntas frecuentes y portales de ayuda al cliente
  • Encuestas digitales a los empleados, para medir su satisfacción

Medir. Volver a medir. Y medir de nuevo

¿Los cambios de adopción tuvieron algún impacto? ¿Los empleados utilizan la metodología durante más tiempo, logran sus objetivos más rápidamente y se involucran más? Si no, hay que seguir probando alternativas. Pero, si es así, hay que seguir probando de todas maneras. Adquirir y retener empleados que usan la metodología es un viaje, no un destino, y los buenos equipos nunca dejan de buscar formas de mejorar.

La adopción es la prueba definitiva de una metodología. Si los empleados ocupados deciden que la metodología y los cambios en los procesos valen su tiempo porque les ayuda a resolver un problema, se quedarán con él.

Las metodologías atractivas conducen a una mayor retención, menores costos de adquisición y un mayor valor de por vida del proceso. Todos los ingredientes para obtener ganancias y crecimiento.

Con una estrategia de adopción de empleados, los equipos de implementación de todos los procesos de la compañía pueden capitalizar este conocimiento. Así, los objetivos de los empleados se incorporarán a los objetivos de la empresa y al éxito a largo plazo del negocio.

Podemos ayudarte a llevarlo a cabo

En Incuba Consultores, todos los proyectos llevan un componente metodológico de gestión del cambio. Porque, en definitiva, seguimos siendo y trabajando con personas, el verdadero eje del cambio en las organizaciones.

Primeros pasos con la adopción de metodologías

¿Quiere mejorar los resultados de su negocio mediante el uso de metodologías de trabajo confiables, de rápida implementación y resultados medibles? Nuestra práctica profesional de Change Management está para ayudar, la actividad que más disfrutamos en Incuba.

Queremos ayudarte ¡GRATIS!

Conecta con nuestro equipo, vamos a profundizar en el tema para ayudarte a encontrar cómo aplicar estos conceptos en tu negocio. Y vamos a asesorarte totalmente gratis.

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Inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo: ¿cuál es la diferencia?

El software inteligente actual se basa en todo tipo de tecnologías. Por ejemplo, ¿sabes la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo? ¿Y de qué se trata el big data? ¿Y qué hace exactamente un científico de datos? En este artículo, explicamos todos estos términos y lo que pueden significar para su organización.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es simplemente lo que dice el término: el mismo tipo de inteligencia que conocemos de humanos y animales, pero que luego se recrea con computadoras. Sin embargo, detrás de este simple término se esconde una gran complejidad, porque los científicos y los filósofos aún no han descubierto qué es la inteligencia, y mucho menos cómo crear una forma artificial del fenómeno.

Todavía estamos muy lejos de copiar la inteligencia general, pero podemos dividir la inteligencia en varios subdominios. Razonamiento, resolución de problemas, planificación, aprendizaje, uso del lenguaje, visualización ; todas estas son formas de inteligencia. Y para cada una de estas formas también hay un dominio dentro de la IA destinado a integrar las capacidades humanas en una computadora.

Aprendizaje automático

Un dominio grande, y probablemente el más conocido, dentro de la IA es el aprendizaje automático. Este dominio tiene como objetivo reproducir la capacidad de aprendizaje de los seres humanos . Como seres humanos, constantemente aprendemos de las situaciones de nuestra vida diaria. Por ejemplo, si un niño mira un gato y los padres del niño dicen ‘gato’, repitiéndolo una y otra vez, incluso con otros gatos, el niño aprenderá a reconocer gatos con el tiempo.

Las técnicas de aprendizaje automático funcionan de la misma manera, basadas en ejemplos. Le das a dicho sistema numerosos ejemplos de imágenes de gatos con la descripción ‘gato’ y, a partir de ese entrenamiento, el sistema aprende qué tienen en común todas esas imágenes. Si luego le muestra al sistema una imagen de un gato que aún no ha visto, también reconocerá al gato en esta imagen.

En su propio negocio, por supuesto, probablemente no buscará reconocer a los gatos. Pero hay innumerables cosas que puede aprender automáticamente . Por ejemplo, puede desarrollar un modelo predictivo para la probabilidad de una compra o la próxima compra . Esto clasificará a los prospectos en función de la probabilidad de que vuelvan a comprar. Esto le permitirá dar un gran impulso a la tasa de éxito de sus argumentos de venta.

Aprendizaje profundo

Las redes neuronales (artificiales) son un enfoque importante para el aprendizaje automático. Como sugiere su nombre, este enfoque está inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Después de todo, el cerebro humano consta de una red de neuronas conectadas, las células cerebrales, que se transmiten impulsos eléctricos entre sí. De manera similar, una red neuronal artificial consta de neuronas artificiales, que pueden recibir información de otras neuronas y pasar la información a otras neuronas.

Por lo general, estas neuronas se construyen en capas en una red neuronal artificial. Luego tiene una capa de entrada, una o más capas intermedias (ocultas) y una capa de salida:

red neuronal

Hablamos de aprendizaje profundo cuando la red tiene una gran cantidad de capas ocultas. El aprendizaje profundo ha dado lugar a importantes avances en IA durante la última década en áreas como el reconocimiento de objetos, el reconocimiento de voz, el control de calidad, la detección de fraudes e incluso el diagnóstico médico .

grandes datos

El aprendizaje profundo es por tanto una técnica específica de aprendizaje automático, como otras que existen. Y el aprendizaje automático es uno de los dominios de la inteligencia artificial. Visualmente, podemos representarlo así:

diagrama de Venn

Esta representación también contiene otros dos conceptos: big data y ciencia de datos. Comencemos con el primero.

Hablamos de big data cuando hablamos de una recopilación de datos que es demasiado grande o demasiado compleja para procesar con un sistema de gestión de base de datos tradicional . Un problema en el aprendizaje automático, donde tienes que analizar cientos de miles de fotos, por ejemplo, es el big data. El aprendizaje profundo se presta perfectamente para abordar problemas de big data.

En la práctica, cambia a técnicas de big data en el momento en que ya no puede ejecutar el sistema de aprendizaje automático en una PC. A menudo, se encontrará con limitaciones como muy poca memoria o muy poca potencia de procesador para la gran cantidad de datos de entrenamiento. Entonces, la solución es ejecutar el software de aprendizaje profundo en grupos de computadoras en un centro de datos. Luego, la tarea se divide y se ejecuta en paralelo en varias computadoras.

Ciencia de los datos

Entonces, ¿qué es la ciencia de datos? Este es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos y algoritmos para recopilar conocimiento a partir de grandes colecciones de datos con el fin de resolver problemas en todo tipo de áreas de aplicación.

En la imagen de arriba, puede ver que la ciencia de datos es parte de la IA, especialmente el aprendizaje automático. La ciencia de datos incluye el campo de big data y parte del aprendizaje profundo. Pero la ciencia de datos también incluye aspectos que quedan fuera del dominio de la IA.

¿Qué hace un científico de datos?

Exactamente cuáles son estos aspectos de la ciencia de datos fuera de la IA se vuelve más claro cuando analizamos lo que hace un científico de datos. Las habilidades de un científico de datos se dividen en cuatro áreas:

  • IA: conocimiento de aprendizaje automático y técnicas relacionadas, así como modelos estadísticos y matemáticas relacionadas.
  • Informática: conocimiento de lenguajes de programación como Python y R, bases de datos como SQL y NoSQL y despliegues en la nube.
  • Conocimiento del dominio: conocimiento del contexto empresarial de las aplicaciones en las que la IA resuelve problemas.
  • Comunicación: las habilidades para explicar y visualizar información basada en datos.

Científico de datos

Ejemplo: Detección de presencia de impurezas

Un ejemplo ayudará a aclarar las cosas. Una empresa de gestión de residuos desea utilizar una cámara basada en IA a lo largo de las cintas transportadoras para detectar impurezas. El científico de datos utiliza su conocimiento de dominio del negocio para traducir la asignación de la empresa en un problema algorítmico. Se basa en su conocimiento de la IA para usar el aprendizaje profundo para entrenar a un modelo con fotos de flujos de plástico puros e impuros. Para lograrlo, ella escribe código en Python que él ejecuta en una plataforma en la nube. Visualiza los resultados usando sus habilidades de comunicación.

 

De los datos a la acción

Por supuesto, las empresas han podido extraer información de los datos durante algún tiempo. Esto a menudo se denomina Business Intelligence (BI), con informes y paneles interactivos como herramientas.

Sin embargo, por lo general, los conocimientos de BI se limitan a mirar hacia atrás: ¿Qué sucedió y por qué? También hay bastantes procesos manuales involucrados y los usuarios todavía tienen que tomar muchas decisiones en estos procesos por sí mismos.

La analítica avanzada y especialmente la IA van un paso más allá y te permiten mirar hacia adelante. Los resultados son predicciones (¿Qué pasará?) y recomendaciones (¿Qué debo hacer?). Además, solo se necesitan decisiones y procesos manuales mínimos para tomar medidas.

Las formas más avanzadas de IA también automatizan estos últimos pasos humanos. Esto permite que el sistema realice acciones de forma totalmente automática sobre la base de los datos.

Diferencia entre BI e IA

Primeros pasos con la ciencia de datos

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Procesos de Pensamiento: Teoría de las Restricciones

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En la evaluación de Procesos, los equipos de Calidad  intentan en un ejercicio constante, identificar aquellas actividades, procedimientos, herramientas de trabajo, que dificultan el logro de los objetivos con eficiencia.

Para realizar dichos análisis, se sirven de un conjunto de herramientas, cuyo objetivo es la resolución sistémica de situaciones problemáticas; mediante procesos de pensamiento. La aplicación de estas técnicas suele ser una actividad muy incentivante en la gestión por procesos, dado que implica avanzar sobre los circuitos de mejora continua.

Sin embargo, nunca deja de buscarse la eficiencia en el trabajo con estas herramientas, es por eso que un concepto muy oportuno para esta priorización de mejoras es el elaborado por John C. Maxell, autor de “Las 17 leyes incuestionables del trabajo en equipo”, cuando menciona dentro de La ley de la cadena que “una cadena es tan fuerte como su eslabón más débil”.

Cuánta practicidad y sabiduría tiene este enunciado que parece así tan obvio. Es un buen comienzo para un análisis de procesos en todas las organizaciones.

Haciéndose eco a este enunciado, existe una Metodología de Pensamiento, que indica cómo explotar cada limitación en nuestra organización. Estamos hablando de la Teoría de las Restricciones.

El punto de partida de esta Teoría es la identificación de las características fundamentales de las organizaciones, el rendimiento de cualquier cadena siempre está determinado por su eslabón más débil. Estos eslabones son denominados como limitaciones del sistema. Fácilmente, la Teoría brinda una guía de acciones:

  1. Identificar las restricciones del sistema: deben localizarse aquellos recursos que por su escasa disponibilidad limitan el rendimiento global del sistema, para “explotarlos” a su máxima capacidad. Su eliminación inmediata puede ser difícil y puede conducir a inversiones innecesarias.
  2. Decidir cómo explotar las limitaciones: cuando las limitaciones se encuentran en determinados centros de trabajo (CT), explotarlas significa obtener el máximo rendimiento de la maquinaria de estos CT.
  3. Subordinar todo a las decisiones adoptadas en el paso anterior: todas las actividades de la compañía deben dirigirse a explotar al máximo las limitaciones.
  4. Elevar la limitación: aumentar la capacidad de las limitaciones.
  5. Si en los pasos anteriores se ha roto una limitación, hay que regresar al primer paso, pero no hay que permitir que la inercia provoque una limitación al sistema.

No debe falta nunca en el escritorio de un Líder Empresario y su equipo de trabajo, estas 5 tareas tutoras, para el logro de la eficiencia organizacional.

 

Category: Análisis
Published: 18/02/2015 7:13
Created By: cgudino@incubaconsultores.com.ar
Title: Procesos de Pensamiento: Teoría de las Restricciones
Análisis, Business Process Management, Publicado

Procesos Cross Organizacionales

La necesidad: motor de los procesos

La creciente industrialización del siglo 20, sumado a la incorporación del concepto “servicio” como producto intangible, llevó inevitablemente a una expansión empresarial en todo el globo.

 

Frente a este contexto, los nichos de mercados se iban abriendo, y organizaciones comenzaban a hacer camino frente a mercados antes inexplorados, creando una sensación de emprendedurismo que propició la creación de nuevos tipos de organizaciones, no solo en cuanto a los productos/servicios que ofrecían sino también en cuánto a su misma composición y formas de trabajo.

Tal es esta realidad que uno de los indicadores de crecimiento de una sociedad/nación, se mide en función al nacimiento de nuevas organizaciones empresariales, y la duración de su vida comercial/legal.

Empresas que conectan sus procesos como ventaja competitiva.

Vale conjeturar, que frente a un universo de necesidades por satisfacer, las empresas comienzan a especializarse en sus actividades, y a través de una curva de aprendizaje, se convierten en expertas en determinados procesos u operaciones.

 

A esto llamamos comúnmente “especialización”.

Éste principio existe y permanece porque genera beneficios a la organización, por el cual la eficiencia es la válvula de medición. Los empresarios atentos siempre a la evaluación costo-beneficio y a la conveniencia o no de las operaciones, analizan y deciden sobre las oportunidades de internalizar operaciones o no.

Procesos Cross Organizacionales.

Cuando de este proceso decisorio surge ventajoso realizar outsourcing de procesos, podemos comenzar a hablar de Procesos Cross Organizacionales.

 

A partir de que dos o más organizaciones se ensamblan a través de sus procesos, surge este nuevo concepto, que hace años que se encuentra ahí latente.

Actualmente comienza a trabajarse con mayor ímpetu dado el reconocimiento que los resultados de estos procesos ejercen sobre las relaciones comerciales y los productos/servicios que terminan llegando a manos de los clientes.

En general, este tipo de procesos se da en áreas de negocio con actividades complejas, y con dimensiones con características masivas. Por ello, la sincronicidad “cross” que debe existir debe ser perfecta, para no generar costos que opaquen el beneficio por el cual justamente se llegó a este modelo de especialización y colaboración empresarial.

Infinidad de oportunidades.

La variedad de modelos de cooperación entre las organizaciones es infinita. Y se configura en función al objeto del
proceso y los recursos que participan en él.Procesos cross organizacionales

 

Cuando hablamos de recursos, nos referimos a cualquiera sea (personas, aplicaciones informáticas, maquinaria, etc). Es decir, a veces la cooperación viene dada por la especialización de ciertos Recursos Humanos para la realización de tareas que están relacionadas a procesos de pensamiento. Este sería el caso de la contratación de cierto grupo de profesionales para la participación en alguna parte de un proceso discrecional.

Y a veces la cooperación puede darse a partir de la necesidad de contratación de ciertos dispositivos que por su costo y utilización la empresa decide no adquirir.

Colaboración y cooperación: pilares del espíritu cross organizacional.

Frente a esto, está claro que cuando la colaboración es esporádica y ocasional, es difícil trabajar de forma integrada y estable en la gestión de procesos. Pero cuando la cooperación es continua en el tiempo y median instrumentos legales entre las organizaciones, es necesario instalar el concepto cross para propiciar ámbitos de trabajo compartidos entre los departamentos de las compañías.

 

En éste ámbito de trabajo en conjunto, es necesario en primer lugar entender que los participantes del proceso cross son socios en la cadena de valor. Y que el éxito comercial de todos depende del resultado que percibe el cliente final.

De esta forma, no pueden existir posturas egoístas y unilaterales. Todo debe concurrir en un entorno de negociación constante, propiciando un resultado win-win como espíritu del modelo.

Siendo así, es posible crear un equipo interdisciplinario de profesionales de las organizaciones intervinientes que en conjunto analicen cada actividad, cada input y cada output de los procesos que comparten. Incluso analizando en conjunto las herramientas informáticas, compartiendo cierta información del mercado y decidiendo corporativamente sobre nuevas metodologías de trabajo.

Transparencia, indicadores, información.

Así mismo, la evaluación compartida de indicadores de gestión y de calidad lleva a una transparencia total del modelo, donde la información es legitimada por todas las partes intervinientes.

 

Esto luego repercute, por ejemplo, en las negociaciones de contratos entre ellas, que se realizan sin conflictos a nivel operativo, dado que los resultados ya se compartieron y aceptaron.

Este escenario, implícitamente, cambia el modelo de la empresa “proveedora” y la empresa “cliente” individual y unilateral, para llevarlas a un lugar de trabajo sin estas barreras, donde el relacionamiento viene dado naturalmente por los procesos.

Palabras finales.

Es válido concluir con que una vez más, los procesos de las organizaciones sirven como motor de cambio no solo internamente, sino también en la apertura de la empresa hacia el ámbito empresarial en el que conviven, haciendo una lectura global de los stakeholders que la rodean y reconociendo que la integración y la colaboración es la forma de crecimiento de estos tiempos.

 

Nombre del creador: Ana Clara Gudiño

Project Management, Publicado, Puntos de vista

Planificación y gestión de proyectos con Microsoft Project

 Planificación y gestión de proyectos con Microsoft Project: Una herramienta clave

A pesar de las dificultades, que se puedan encontrar en la planificación, las organizaciones esperan que los proyectos se completen más expeditivamente, con resultados tangibles y achicando la brecha de costos previstos. La única manera, en que pueden cumplirse estos objetivos, es mediante el uso de procesos y técnicas de gestión eficaz.

Consideramos un aporte de valor enumerarles, en forma genérica, una lista de mejores prácticas, que se encuentran orientadas a las principales fases de la gestión de proyectos. Las mismas son aplicables a MS Project, conocida herramienta y de uso frecuente en tareas de planificación.

Buenas prácticas que aplicamos en INCUBA

  • Conservar un nivel de granularidad de tareas lógico: La planificación de tareas, que requiere demasiado detalle, conlleva un incremento en el tiempo de ejecución y dificulta el mantenimiento de cualquier proyecto. Por el contrario, un nivel de información poco profundo, con pocas líneas de descripción a nivel tarea, podrá no reflejar detalles necesarios, quizás fundamentales, para obtener los resultados esperados. Por lo cual, es importante destacar que un proyecto, no es una lista de tareas, sino una gestión integral, que como resultante se manifiesta en un proyecto.

 

  • Mantener la regla de “recursos asignados a tareas no sumario”: Los niveles de tarea sumario no deberían tener recursos asignados, ya que generalmente se tratan de frentes, fases, paquetes o, en su defecto, tareas que engloban otras tareas, por lo cual la tendencia debería ser planificar en el siguiente orden:
  1. Frentes.
  2. Fases.
  3. Paquetes.
  4. Tareas.

 

  • Optimizar los recursos: En ocasiones, durante la fase de planificación, se generan sobreasignaciones de recursos innecesarias, si no se modifica esta práctica, el proyecto sufrirá estimaciones poco creíbles, dado que es factible perder precisión y consecuentemente, la confiabilidad en las fechas, lo cual influye negativamente en los entregables y el cierre del proyecto. En Project, un recurso sobre asignado se muestra resaltado en letras rojas en cualquiera de las vistas de recurso, lo cual facilita observar el error de asignación, para luego corregirlo.

 

  • Dependencias entre tareas no relacionadas: Se deberán evitar las dependencias entre tareas no relacionadas, esto puede generar un escenario de atraso en una tarea, que tiene como sucesora a otra, con la cual no debería estar relacionada, por ende demoras innecesarias en nuestro proyecto. Por ello,  es fundamental analizar en detalle la relación entre tareas en la fase de  planificación.

 

  • Borrar una tarea iniciada: Una tarea que ha comenzado a desarrollarse, que muestra un avance, posee horas reales de trabajo, con lo cual borrar una tarea con estas características, implicará la eliminación del progreso realizado. Si por algún motivo, una tarea debe ser eliminada, ya sea por el cambió de alcance del proyecto u otro factor, se deberá tener en cuenta, que el hecho de sacar la tarea, también eliminará su línea base original, lo cual implicará que la línea base, no reflejará la realidad, porque las mismas a nivel tareas sumario no se verán afectadas por este cambio.  Por esto, es importante que antes de eliminar una tarea, se realice la siguiente acción: insertar un tiempo nulo en los campos de Trabajo y Trabajo restante, para luego reemplazar la línea base de dicha tarea (Seleccionado la tarea y accediendo a Proyecto -> Establecer Línea Base -> Tareas Seleccionadas).

 

  • Modo “Autoprogramar”: Usar las tareas en modo “Autoprogramar” en vez de “Programadas Manualmente”, permite que se cumpla la ecuación lógica Duración = Trabajo / Unidades Asignadas y que las tareas conserven una coherencia en cuanto a estos tres factores.

 

  • Aplicar el concepto de línea base: Antes de poner en marcha el proyecto, es importante que previamente el mismo tenga una línea base validada y aprobada por el stakeholder. Esto garantizará, que luego se pueda medir la performance y los desvíos del proyecto. Un cambio de línea base, debe ser siempre consensuado por el respaldo del líder del proyecto.

 

  • Líneas base múltiples: La herramienta permite el uso de varias líneas base (hasta 11). Guardar más de una línea base resulta muy útil. Supongamos que incorporamos un gran cambio de alcance en nuestro proyecto y deseamos guardar la estimación inicial, hacer esto resulta de utilidad cuando ante la consulta de los Stakeholders, debamos responder sobre estimaciones u otras preguntas, por ejemplo: la diferencia entre lo planificado inicialmente y la situación actual. Asimismo, la vista de Gantt permite la comparación dinámica entre varias líneas base.

 

  • Sobrescribir fechas de línea base: Así como cuando borramos una tarea, que tiene una línea base, no se contemplan los valores reales luego del cambio, cuando sobrescribimos una fecha manualmente, la misma no se verá reflejada en las tareas sumario. Es importante establecer las fechas deseadas en los campos Inicio y Fin para luego reemplazar la línea base de dicha tarea (Seleccionado la tarea y accediendo a Proyecto -> Establecer Línea Base -> Tareas Seleccionadas). Por ello, no se recomienda dicha práctica.

 

  • Establecer fecha de inicio o fin en las tareas: Cuando se establece una fecha de inicio o de fin en una tarea, Project interpreta, que existe una restricción, por lo cual, habrá un condicionamiento, para que la tarea respete la fecha de  inicio o fin predeterminada por el usuario. Esto ocasiona que la herramienta inserte restricciones a estas fechas para que se cumplan las condiciones mencionadas, lo cual en muchos casos, podrá no ser lo deseado por el usuario. Insertar una restricción a una tarea, la torna más inflexible, por lo que es recomendable,  que sea utilizado solamente en determinados escenarios. Si queremos que la tarea inicie o finalice en determinada fecha, pero que la misma, se mantenga dinámica respecto de otras tareas predecesoras o sucesoras, es importante que usemos la restricción “Empezar cuanto antes”.

Conclusiones y llamado a la acción

Esperamos que puedan encontrar utilidad en la lista de mejores prácticas enumerada anteriormente. Es de importancia mencionar que las mismas son meramente de carácter genérico y que, dada una situación particular de algún proyecto, puede que no sean aplicables en su integridad.

Los invitamos a colaborar con cualquier otra idea, sugerencia o experiencia, por favor ¡Súmenlas en los comentarios!

¡Gracias por sus comentarios!

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Nombre del creador: Rodrigo Ryan

 

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