¿Qué es BPM? Definición y aplicaciones

1. Diseño
En un primer paso, se analizan los procesos ya existentes. Además, se definen ciertos objetivos que deben alcanzarse con la gestión del proceso empresarial.

2. Modelado
En la fase de modelado, la empresa selecciona nuevos procesos para describirlos individualmente según sus propios deseos y definir los procesos objetivo sobre esta base.

3. Ejecución
Los procesos empresariales modelados se registran y documentan. A continuación, se implementan en un modelo de proceso, se publican en el sistema informático interno y se ejecutan.

4. Control
En esta fase, los procesos se supervisan y analizan continuamente. Una comparación basada en datos de los procesos reales, con las especificaciones objetivo modeladas, revela el potencial de optimización. Sólo quien conoce con exactitud los potenciales y los puntos críticos de sus procesos puede derivar de ellos soluciones y medidas exactas y aplicarlas con eficacia.

5. Optimización
A partir de los conocimientos adquiridos, se llevan a cabo medidas de mejora en los procesos y se aplican las definiciones de objetivos. Con los conceptos clásicos de optimización de procesos, como Kaizen o Six Sigma, el objetivo principal es supervisar y mejorar continuamente los tiempos de producción, la eficiencia de los costes, las tasas de error y otras cifras clave, por ejemplo, automatizando o enlazando procesos.

Con los ajustes de los procesos, se inicia una nueva fase de diseño: el ciclo de vida BPM se cierra y el bucle de control comienza de nuevo. Sólo si los procesos pasan por este bucle de control en su totalidad y se tienen en cuenta todas las fases del ciclo de vida completo, se puede medir el progreso y mejorar continuamente cada proceso de negocio individual.

Además del modelado de procesos puro, el software BPM profesional que incorpora las mejores tecnologías como RPA, inteligencia artificial y Process Mining es también una base elemental para la automatización integral de procesos, que es un componente central de la transformación digital. Las tecnologías de extracción de procesos, por ejemplo, identifican el potencial de automatización y optimización en una fase temprana, ya que permiten una transparencia objetiva mediante análisis de procesos basados en herramientas. Con la automatización robótica de procesos (RPA), los workflows pueden automatizarse haciendo que los llamados robots de software se encarguen de las tareas repetitivas. Las herramientas de RPA pueden utilizarse para crear contenido estructurado y configurar robots de software que puedan procesar transacciones y comunicarse con otros sistemas digitales.

El uso de estas nuevas tecnologías se traduce en varias ventajas competitivas, como una mayor velocidad de los procesos, un ahorro de costes, una mayor calidad de los procesos y una utilización más eficaz de los empleados. Sin embargo, para garantizar que las organizaciones no automaticen procesos sin sentido, el modelado de procesos debe considerarse en un enfoque holístico en el que se implementen soluciones de automatización específicas para los procesos en lugar de bots individuales aislados.

Los que afrontan los retos de la transformación digital y perciben el cambio como una oportunidad están marcando el rumbo de un futuro exitoso. Una solución BPM innovadora constituye la base fundamental para que las empresas dominen su transformación empresarial. Los procesos empresariales existentes se optimizan y, si es posible, se automatizan, y los nuevos modelos empresariales pueden establecerse con éxito de forma holística a lo largo de los procesos interfuncionales.

Sin embargo, los cambios en los procesos informáticos y empresariales, como resultado de la transformación digital, plantean continuamente nuevas exigencias a la gestión de procesos.  Por lo tanto, un cambio holístico es más importante que nunca para que las empresas aumenten de forma sostenible su eficiencia y calidad, así como para lograr una normalización orientada a los objetivos.

A largo plazo, el uso de la gestión de procesos empresariales hará que las empresas puedan gestionar con mayor facilidad la creciente complejidad de los procesos, realizar ajustes flexibles con mayor rapidez y ofrecer a sus clientes mejores productos y servicios basados en la información de los datos. Objetivo y beneficios: Destacar de la competencia y tener éxito en el mercado a largo plazo.