Cuando el trabajo parece ajetreado, pero los resultados son lentos, lo normal es que se trate de cuellos de botella en el flujo de trabajo que son fáciles de pasar por alto.
Un único paso de aprobación que se prolonga, un propietario sobrecargado o un traspaso desordenado pueden crear problemas que se extiendan a lo largo de todo el cronograma del proyecto.
El cambio de herramientas agrava ese problema de visibilidad. Deloitte señala que, según un estudio, se estima que el trabajador medio dedica alrededor del 9 % de su año (casi 200 horas) solo a cambiar entre aplicaciones del lugar de trabajo.
Ahí es donde ayuda la identificación de cuellos de botella mediante IA. En lugar de depender de una comprobación semanal del estado, la detección de cuellos de botella mediante IA puede analizar los registros de eventos y los datos operativos para detectar patrones recurrentes de cuellos de botella.
En esta guía, aprenderá qué hace que la identificación de cuellos de botella basada en IA sea eficaz y cómo utilizarla para solucionar los cuellos de botella en el flujo de trabajo antes de que se conviertan en retrasos en los proyectos.
¿Qué es la identificación de cuellos de botella?
La identificación de cuellos de botella es el proceso de identificar el punto en un flujo de trabajo en el que la demanda supera la capacidad, lo que provoca que el trabajo se ralentice y se acumule detrás de ese paso.
Una vez que se forma esa restricción, todo lo que viene después se mueve a la velocidad del cuello de botella, incluso si el resto del equipo está ocupado. En operaciones reales, la detección de cuellos de botella se centra principalmente en identificar dónde se interrumpe el flujo, por ejemplo:
- Una cola de aprobaciones que crece porque los criterios de decisión no están claros.
- Un rol especializado que se convierte en el único camino hacia la finalización.
- Un traspaso entre herramientas o equipos que sigue estancándose
Para identificar los cuellos de botella de forma sistemática, necesita métricas de rendimiento clave que describan el flujo y no solo el esfuerzo. La duración del ciclo, el plazo de entrega, el rendimiento y el trabajo en curso le ayudan a comparar las métricas de rendimiento semana tras semana.
Eso es lo que facilita las decisiones de asignación de recursos, ya que puede ver dónde la utilización de los recursos está creando realmente limitaciones.
¿Qué es la identificación de cuellos de botella mediante IA?
La identificación de cuellos de botella mediante IA consiste en utilizar análisis basados en IA para detectar ralentizaciones en el desarrollo real del trabajo de su equipo.
En lugar de organizar un taller cada trimestre y esperar que la gente recuerde lo que dijo, deje que los sistemas de IA lean las señales que ya generan sus flujos de trabajo y destaquen:
- Dónde se atasca el trabajo a la espera
- Dónde se acumulan las colas
- Donde los pequeños retrasos se convierten repetidamente en retrasos en los proyectos
La mayoría de los equipos ya disponen de los datos que necesita la IA. Usted tiene datos históricos de proyectos en sus herramientas de gestión de proyectos y datos operativos en registros de eventos y del sistema en todos los sistemas de TI. Con la minería de procesos, puede reconstruir el flujo de trabajo real a partir de esos registros y ver dónde los traspasos, las aprobaciones o las dependencias crean cuellos de botella en los procesos.
🤔 ¿Sabías que: Gartner define la minería de procesos como una técnica para descubrir, supervisar y mejorar procesos reales mediante la extracción de conocimientos de los registros de eventos de los sistemas de información? Por eso es tan útil para detectar cuellos de botella en procesos complejos.
A partir de ahí, el aprendizaje automático y el análisis predictivo le ayudan a pasar de «lo que ha sucedido» a «lo que es probable que suceda a continuación». Y cuando los cuellos de botella están relacionados con un contexto confuso en comentarios y notas de solicitud, el procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a extraer la estructura del texto para que pueda conectar el «por qué» con el «dónde».
Por qué se producen los cuellos de botella (causas comunes)
La mayoría de los cuellos de botella se producen cuando la demanda supera la capacidad en un solo paso y todo lo que viene detrás comienza a acumularse. Por lo general, esto se percibe como retrasos en los proyectos, pero la causa principal suele encontrarse en una fase anterior del flujo, donde pequeñas limitaciones crean silenciosamente retrasos mayores en fases posteriores.
La meta de la identificación de cuellos de botella es detectar las limitaciones de forma temprana y, a continuación, corregir el sistema en lugar de tratar los síntomas.
Causa n.º 1: colas de aprobación y decisión que avanzan más lentamente que el trabajo.
Las aprobaciones se convierten en un cuello de botella clásico cuando hay demasiados elementos que necesitan la firma de muy pocas personas, especialmente cuando los criterios no están claros o cambian constantemente.
El trabajo parece «terminado», pero se queda estancado a la espera. Eso dificulta la detección de cuellos de botella, ya que el retraso es invisible hasta que alguien pregunta por qué no se ha enviado nada.
✅ Por lo general, puede identificar los cuellos de botella aquí prestando atención a:
- La duración del ciclo se está disparando, especialmente en las fases de revisión.
- Alto índice de rebotes por ediciones tras la revisión «final».
- El mismo aprobador aparece constantemente como el que más tiempo tarda en responder.
🤔 ¿Sabías que... La ley de Little (L = λW) demuestra formalmente que, a medida que aumenta el número medio de elementos en un sistema estable, también aumenta la duración del ciclo. En términos prácticos, un mayor volumen de trabajo en curso casi siempre significa ciclos más largos, por lo que la acumulación de colas es una de las señales más claras de cuello de botella.
Causa n.º 2: Sobrecarga de recursos y desajustes de habilidades
Los cuellos de botella suelen formarse cuando una sola persona, rol o herramienta especializada se convierte en la única vía para completar una tarea. Observará una alta utilización de los recursos y una reorganización constante entre múltiples proyectos, incluso cuando hay otros disponibles.
Aquí es donde la asignación de recursos es importante, porque la limitación rara vez es «demasiado trabajo». Más a menudo, es «trabajo que solo puede hacer una persona», además de las deficiencias de habilidades que hacen que los traspasos sean ineficaces.
✅ Busque señales como:
- Tareas que esperan repetidamente al mismo propietario
- El trabajo rebota entre las personas porque la propiedad no está clara.
- Retrasos prolongados que se correlacionan con tipos de tareas específicos, no con la carga de trabajo general.
El hub de equipos de ClickUp 4.0 se ha diseñado precisamente para resolver este problema. Le permite ver las capacidades y prioridades de su equipo en una vista unificada, junto con una transmisión en directo de quién está realizando el trabajo.
Causa n.º 3: Fragmentación de herramientas y datos almacenados en silos
Cuando las actualizaciones, los archivos, las aprobaciones y las conversaciones se distribuyen entre herramientas desconectadas, se pierde visibilidad sobre el flujo de trabajo.
Las personas revisan diferentes versiones y los traspasos se vuelven difíciles de seguir. Esto a menudo crea brechas de comunicación y retrasos en la toma de decisiones, lo que dificulta la identificación de los cuellos de botella antes de que afecten a la entrega.
También se pierde tiempo que debería dedicarse a resolver los cuellos de botella. En lugar de utilizar los datos de rendimiento para detectar los cuellos de botella, los equipos pasan horas persiguiendo el estado y reconstruyendo el contexto.
Causa n.º 4: cadenas de dependencia y exceso de trabajo en curso
Las dependencias crean un cuello de botella natural cuando una tarea retrasada bloquea varias tareas posteriores. Esto empeora cuando los equipos siguen iniciando nuevos trabajos en lugar de terminar los que ya están en marcha.
Cuando el trabajo en curso (WIP) aumenta, las tareas pasan más tiempo esperando en el sistema, incluso si las personas siguen ocupadas. En la práctica, esto se traduce en:
- Retrasos posteriores que se repiten en la misma fase del flujo de trabajo.
- El trabajo se acumula detrás de la misma dependencia.
- Los cronogramas de los proyectos se comprimen cerca de la fecha límite porque el trabajo comienza demasiado pronto y termina demasiado tarde.
Causa n.º 5: Problemas de calidad y bucles de reelaboración
El trabajo de reelaboración es un cuello de botella oculto, ya que resta capacidad al progreso del proyecto. Un producto final no supera el control de calidad, se devuelve para su reparación y luego compite con nuevas solicitudes por el mismo tiempo y atención limitados.
Con el tiempo, ese bucle crea cuellos de botella recurrentes en los que todo el mundo se siente ocupado, pero el rendimiento se mantiene estable. También se producen más traspasos y retrasos posteriores, ya que el trabajo sigue dando vueltas en lugar de avanzar.
Ventajas de utilizar la IA para la identificación de cuellos de botella
La identificación de cuellos de botella basada en IA le ayuda a dejar de confiar en su intuición y empezar a trabajar a partir de las señales que ya producen sus flujos de trabajo. Eso significa extraer datos de rendimiento de sus herramientas de gestión de proyectos y combinarlos con registros de eventos y otras fuentes de datos.
A continuación, puede ejecutar la minería de procesos y el análisis predictivo para ver lo que realmente está sucediendo en todo el proceso.
✅ Esto es lo que mejora en la práctica:
- Visibilidad integral del flujo real del trabajo: la IA le ayuda a correlacionar la ruta real que sigue el trabajo, incluyendo bucles, estados de espera, reelaboraciones y desvíos que permanecen ocultos en las actualizaciones de estado.
- Supervisión continua en lugar de auditorías puntuales: puede detectar cuellos de botella cuando la duración del ciclo comienza a desviarse, no después de que se produzcan retrasos en el proyecto.
- Mejores decisiones de asignación de recursos: los sistemas de IA pueden relacionar los retrasos con la utilización de los recursos, por lo que la reasignación de recursos se basa en métricas de rendimiento clave, y no en la escalada más ruidosa.
- Detección temprana de posibles cuellos de botella: el análisis predictivo puede utilizar datos históricos y datos históricos de proyectos para señalar patrones de riesgo antes de que afecten a la ruta crítica.
- Más contexto sobre las causas fundamentales: el procesamiento del lenguaje natural puede revelar temas en tickets, comentarios y notas de traspaso para que vea qué causó el retraso, no solo dónde ocurrió.
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📖 Lea también: Las mejores metodologías de mejora de procesos a seguir (con herramientas y plantillas)
Cómo detecta los cuellos de botella la IA
La identificación de cuellos de botella mediante IA funciona porque sus flujos de trabajo ya dejan un rastro.
En comparación con las herramientas tradicionales, los sistemas de IA pueden leer ese rastro a través de las actualizaciones de tareas, aprobaciones, dependencias y actividad del sistema, y luego convertirlo en señales que puede utilizar para detectar cuellos de botella más rápidamente y optimizar de forma más inteligente.
✅ A continuación, le mostramos algunas formas en las que la IA puede detectar cuellos de botella en su flujo de trabajo:
Reconstruya el flujo de trabajo real con la minería de procesos.
La minería de procesos utiliza registros de eventos y registros del sistema para correlacionar cómo fluye realmente el trabajo, incluyendo bucles y rutas de reelaboración. Esto facilita la detección de cuellos de botella en los procesos, incluso si parecen estar bien en una reunión.
Por ejemplo, si utiliza ClickUp Mapas mentales para el mapeo de procesos, comience por diseñar el flujo en modo en blanco: convierta el nodo raíz en su resultado (por ejemplo, «Publicar entrada de blog») y, a continuación, añada nodos secundarios para cada fase principal y nodos hermanos para las acciones paso a paso dentro de cada fase.
A medida que se realizan lluvias de ideas, el mapa puede enredarse rápidamente, especialmente después de arrastrar ramas; una opción útil para limpiarlo es la opción Reorganizar del menú Personalizado, que reorganiza automáticamente los nodos para que la secuencia se lea con claridad y el proceso se vea «en orden» de un vistazo. Esta es una forma sencilla de mantener su mapa de procesos fácil de seguir antes de convertir los nodos en tareas o compartir el mapa con sus compañeros de equipo.
Mida dónde se acumula el tiempo utilizando métricas de rendimiento.
Una vez que el flujo es visible, la IA compara métricas de rendimiento como la duración del ciclo, el plazo de entrega, el rendimiento y el trabajo en curso para identificar la fase que está creando limitaciones. Aquí es donde las métricas clave de rendimiento resultan útiles: muestran dónde se invierte el tiempo, no solo lo que hicieron las personas.
Detecte anomalías y cuellos de botella emergentes mediante la supervisión en tiempo real.
Con la supervisión en tiempo real, la IA vigila los cambios en los datos de rendimiento, como las fases de revisión que de repente tardan más tiempo o las colas que siguen creciendo. Esto le ayuda a detectar los cuellos de botella emergentes de forma temprana, antes de que sean desencadenantes de retrasos posteriores.
Realiza la previsión de futuros cuellos de botella con análisis predictivos.
Mediante el uso de datos históricos de proyectos, el análisis predictivo le ayuda a anticipar dónde es más probable que se produzcan retrasos en el futuro. Esto es aún más importante cuando se gestionan varios proyectos y se necesita una optimización proactiva.
Utilice el procesamiento del lenguaje natural para explicar el «porqué» del retraso.
No todos los cuellos de botella se muestran claramente en las marcas de tiempo. El procesamiento del lenguaje natural ayuda a la IA a analizar los tickets y las notas de solicitud para que puedas relacionar los retrasos con causas como requisitos poco claros, fallos de comunicación, repetidos desencadenantes del trabajo o falta de información.
📖 Lea también: Plantillas de mapas de procesos para ClickUp, Excel y Word
Ejemplos reales de identificación de cuellos de botella mediante IA
Una vez que empiece a utilizar la detección de cuellos de botella basada en IA, los patrones surgirán rápidamente, ya que sus flujos de trabajo dejan datos de rendimiento fiables en sus herramientas de gestión de proyectos.
En lugar de adivinar dónde se ralentiza el trabajo, puede identificar los cuellos de botella analizando los tiempos de espera reales y los patrones recurrentes de cuellos de botella a lo largo de los cronogramas de los proyectos.
Ejemplo 1: Las aprobaciones de marketing tardan demasiado tiempo.
En marketing se envían muchos proyectos, pero los lanzamientos siguen retrasándose porque las aprobaciones se mueven lentamente. El informe está listo para su revisión, los comentarios llegan tarde y el cronograma se comprime al final. Precisamente por eso es importante identificar los cuellos de botella, ya que una cola de decisiones puede crear limitaciones que sean desencadenantes de retrasos en todo el proceso.
Con la identificación de cuellos de botella mediante IA, puede utilizar la minería de procesos y los datos históricos del proyecto para determinar dónde se acumula el tiempo de espera y evitar que se repita. A continuación le explicamos cómo puede hacerlo:
- Compare la duración del ciclo por fase para encontrar el paso exacto de revisión en el que se acumula el tiempo.
- Utilice los registros de eventos para identificar patrones recurrentes de cuellos de botella, como la revisión legal que ralentiza las campañas pagadas más que el contenido orgánico.
- Utilice la supervisión en tiempo real para recibir alertas cuando una tarea permanezca bloqueada en «Revisión» más allá de un umbral establecido.
- Utilice el procesamiento del lenguaje natural en los comentarios para detectar causas recurrentes, como la falta de justificación de las reclamaciones o criterios de aceptación poco claros.
Ejemplo 2: Retrasos en el seguimiento de ventas
El seguimiento del equipo de ventas se descuida cuando las tareas se pierden entre reuniones y actualizaciones del CRM. No parece que haya ningún obstáculo, pero los acuerdos se estancan porque los clientes potenciales esperan demasiado tiempo para el siguiente contacto.
La detección de cuellos de botella basada en IA ayuda a establecer la conexión entre la sincronización de actividades, la propiedad y los traspasos para que pueda detectar la ralentización antes. Esto es lo que está pendiente:
- Marque los clientes potenciales con largos intervalos entre contactos utilizando datos de rendimiento de todas las fuentes de datos.
- Identifique patrones recurrentes de cuellos de botella por fase, propietario, territorio o tipo de acuerdo.
- Utilice el análisis predictivo para detectar posibles cuellos de botella, como los seguimientos que se retrasan constantemente después de las demostraciones.
- Reduzca las tareas rutinarias con la automatización para que los representantes dediquen menos tiempo a los recordatorios y más tiempo a las conversaciones de alto interés.
Ejemplo 3: Retraso en el sprint de ingeniería debido a un desarrollador sobrecargado
El plan del sprint parece correcto, pero un desarrollador es responsable de un módulo crítico o de la cola de revisión de código. Las tareas se acumulan detrás de esa dependencia y las metas del sprint comienzan a desviarse, aunque el resto del equipo siga trabajando sin descanso.
Se trata de una identificación clásica de cuellos de botella, ya que una limitación provoca retrasos en los proyectos a lo largo de los ciclos de desarrollo. Aquí es donde puede realizar un análisis con IA para confirmar las limitaciones reales y solucionarlas:
- Evalúa la duración del ciclo y el tiempo de revisión entre los propietarios para detectar el patrón de sobrecarga de recursos.
- Realice un seguimiento de la utilización de los recursos y la longitud de la cola para la fase de revisión y vea dónde se acumula el trabajo.
- Utilice el análisis de dependencias para mostrar qué tareas bloqueadas crean más retrasos en las fases posteriores.
- Soporte para la reasignación de recursos trasladando la carga de revisión, emparejando el módulo o cambiando la secuencia para reducir la espera.
A continuación se muestra un ejemplo de flujo de trabajo en el que el superagente IA de ClickUp clasifica las tareas eliminando de forma proactiva los cuellos de botella:
Ejemplo 4: Retraso en el tiempo de respuesta del soporte al cliente
Los tiempos de respuesta del servicio de soporte se alargan cuando el volumen aumenta o cuando se acumulan las escaladas para un solo especialista. Es posible que algunas semanas se cumplan los SLA (acuerdos de nivel de servicio) generales, pero los clientes siguen notando el retraso porque la cola más lenta marca la pauta de toda la experiencia.
La identificación de cuellos de botella mediante IA le ayuda a detectar los cuellos de botella en los que se acumula el tiempo y a solucionar los problemas subyacentes de enrutamiento y capacidad. A continuación le explicamos cómo puede habilitarlo:
- Utilice los registros de eventos de tickets para ver dónde crece la cola, como la clasificación, la asignación o la escalación.
- Aplique el procesamiento del lenguaje natural para agrupar problemas y detectar patrones recurrentes de cuellos de botella, como los tickets de facturación que llevan más tiempo esperando.
- Aproveche la supervisión en tiempo real para detectar cuellos de botella emergentes durante los picos de volumen.
- Mejora la asignación de recursos reequilibrando las colas y automatizando tareas rutinarias como el etiquetado y el enrutamiento.
📖 Lea también: Cómo crear flujos de trabajo con agentes de IA
Herramientas para la identificación de cuellos de botella mediante IA
Puede organizar talleres de identificación de cuellos de botella y aún así pasar por alto lo que está ralentizando el trabajo, especialmente cuando las tareas, las aprobaciones y los traspasos se realizan en múltiples sistemas.
Las herramientas de IA adecuadas hacen que la detección de cuellos de botella sea más consistente al extraer información de las fuentes de datos que ya tiene y convertir las métricas de rendimiento en acciones claras.
A continuación se muestran algunas herramientas que utilizan los equipos para la identificación de cuellos de botella mediante IA, empezando por ClickUp Brain.
1. ClickUp Brain (ideal para convertir las señales del trabajo diario en soluciones más rápidas para los cuellos de botella)
Cuando la entrega se ralentiza, normalmente no se ve la verdadera limitación de inmediato. Se ve cómo se retrasan los cronogramas de los proyectos y los responsables piden actualizaciones que nadie tiene tiempo de recopilar.
ClickUp Brain le ayuda a pasar más rápidamente de «¿Qué está atascado?» a «¿Qué debemos solucionar a continuación?» utilizando el contexto de su entorno de trabajo de ClickUp y la eficiencia de la IA de ClickUp.
En lugar de buscar entre hilos y notificaciones de estado, puede generar resúmenes y actualizaciones basados en lo que ya se ha registrado en las tareas, los propietarios, las fechas límite, los cambios de estado y las conversaciones. Esto mantiene la identificación de cuellos de botella más cerca del trabajo y facilita mucho su resolución oportuna.
Las mejores funciones de ClickUp Brain
- Genere informes de IA y resúmenes de estado a partir del trabajo activo para que sea más fácil detectar obstáculos y riesgos.
- Responda preguntas sobre tareas, proyectos y documentos para identificar cuellos de botella sin tener que revisar todas las actualizaciones.
- Resuma las notas de las reuniones y convierta los resultados en seguimientos para que la detección de cuellos de botella no dependa de la memoria.
- Cree agentes de IA para ayudar con tareas rutinarias como la clasificación, los recordatorios y la recopilación de actualizaciones para una supervisión continua.
- Redacte y perfeccione las actualizaciones dentro del entorno de trabajo utilizando indicaciones en lenguaje natural para que el trabajo siga avanzando.
Limitaciones de ClickUp Brain
- Depende de los permisos del entorno de trabajo y del lugar donde se documenta el trabajo, por lo que las lagunas en las fuentes de datos pueden limitar el análisis.
Precios de ClickUp Brain
Valoraciones y reseñas de ClickUp Brain
- G2: 4,7/5 (más de 11 040 opiniones)
- Capterra: 4,6/5 (más de 4530 opiniones)
Qué opinan los usuarios sobre ClickUp Brain:
Un usuario de Reddit dijo:
«Asimila todas las actualizaciones de tareas (yo utilizo Brain para enviar comentarios sobre tareas y publicaciones en canales como actualizaciones sobre tareas) de todas estas fuentes. Me ofrece un excelente desglose de cómo he empleado mi semana y en qué he trabajado».
«Asimila todas las actualizaciones de tareas (yo utilizo Brain para enviar comentarios sobre tareas y publicaciones en canales como actualizaciones sobre tareas) de todas estas fuentes. Me ofrece un excelente desglose de cómo he empleado mi semana y en qué he trabajado».
📖 Lea también: Cómo crear un agente de IA para una mejor automatización
2. Celonis (la mejor opción para la minería de procesos en los flujos de trabajo de las corporaciones)
Cuando el trabajo pasa por docenas de sistemas, no se pueden solucionar los retrasos pidiendo «mejores actualizaciones». Necesita una vista global de cómo se desarrolla realmente el proceso entre las diferentes herramientas y traspasos.
Celonis le ayuda a hacerlo creando un «gemelo digital» vivo de sus operaciones con su Process Intelligence Graph, que combina los datos de sus sistemas y aplicaciones con el contexto empresarial, como reglas, KPI y puntos de referencia.
Una vez que el flujo de trabajo tiene visibilidad, Celonis añade profundidad de dos formas útiles. En primer lugar, puede enriquecer los datos operativos con anotaciones basadas en IA, como la clasificación de correos electrónicos o tickets de servicio, para que pueda vincular entradas no estructuradas a pasos específicos del proceso. En segundo lugar, tiene compatibilidad con flujos de trabajo «actuar sobre ello» a través de capacidades de automatización como Triggers y Action Flows, lo que le permite detectar condiciones y activar seguimientos en todos los sistemas conectados.
Las mejores funciones de Celonis
- Reconstruya rutas de procesos reales a partir de registros de eventos para que los cuellos de botella de los procesos se muestren claramente.
- Compare variantes entre equipos, regiones o canales para identificar patrones recurrentes de cuellos de botella.
- Supervise los datos de rendimiento para detectar los cuellos de botella emergentes antes.
- Utilice una vista única para respaldar iniciativas de mejora continua en múltiples proyectos.
Limitaciones de Celonis
- La configuración y la ingesta de datos pueden llevar tiempo, especialmente cuando las fuentes de datos están repartidas entre muchos sistemas.
- Puede resultar complejo para equipos que no estén familiarizados con la minería de procesos o el análisis de datos.
- La información solo es tan completa como los registros del sistema y los registros de eventos.
Precios de Celonis
- Versión de prueba gratuita
- Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de Celonis
- G2: 4,5/5 (más de 320 opiniones)
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
Qué opinan los usuarios sobre Celonis
Un crítico de G2 dijo:
«Celonis ofrece una amplia gama de potentes funciones, entre las que destacan especialmente sus capacidades de IA generativa. Herramientas como Copilot, Insight Explorer y Annotation Builder permiten a los usuarios definir indicaciones y generar automáticamente información basada en los datos del proceso».
«Celonis ofrece una amplia gama de potentes funciones, entre las que destacan especialmente sus capacidades de IA generativa. Herramientas como Copilot, Insight Explorer y Annotation Builder permiten a los usuarios definir indicaciones y generar automáticamente información basada en los datos del proceso».
3. UiPath Process Mining (ideal para la conexión de la detección de cuellos de botella con la automatización)
Cuando los cuellos de botella se ocultan en el ERP (planificación de recursos empresariales), las herramientas de gestión de tickets y las hojas de cálculo, no es posible detectar a simple vista qué es lo que está ralentizando todo el proceso.
UiPath Process Mining utiliza las huellas digitales de sus sistemas y aplicaciones para descubrir automáticamente los procesos de principio a fin y mostrar dónde la automatización aportará más valor. Es especialmente útil cuando se desea que la identificación de cuellos de botella se incorpore directamente a la planificación de la automatización, de modo que los esfuerzos de optimización no se limiten a la obtención de información.
En cuanto a la gobernanza, ofrece compatibilidad con la anonimización y el control de acceso basado en roles, además de múltiples opciones de implementación.
Las mejores funciones de UiPath Process Mining
- Reconstruya procesos de principio a fin a partir de registros de eventos para que los cuellos de botella aparezcan en el flujo real.
- Utilice el modelado de procesos y el reconocimiento de patrones basados en IA para revelar los cuellos de botella en los procesos y las oportunidades de mejora.
- Explore paneles flexibles que facilitan la revisión de las métricas de rendimiento y las métricas clave con las partes interesadas.
- Conecte la información con el descubrimiento de automatizaciones para poder priorizar las opciones de automatización adecuadas.
Limitaciones de UiPath Process Mining
- La integración y la preparación de datos pueden resultar pesadas si los registros del sistema son inconsistentes.
- La gestión del cambio es real cuando los equipos se sienten «vigilados», incluso cuando la meta es mejorar.
- Algunas configuraciones requieren un trabajo minucioso en materia de controles de acceso y seguridad de los datos.
Precios de UiPath Process Mining
- Básico: 25 $ al mes por usuario
- Estándar: Precio personalizado
- Enterprise: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de UiPath Process Mining
- G2: 4,5/5 (más de 75 opiniones)
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
Qué opinan los usuarios sobre UiPath Process Mining
Un crítico de G2 dijo:
«Una de las ventajas de UiPath Process Mining es que permite a las organizaciones visualizar sus procesos de forma intuitiva, lo que facilita a los equipos la identificación de cuellos de botella e ineficiencias».
«Una de las ventajas de UiPath Process Mining es que permite a las organizaciones visualizar sus procesos de forma intuitiva, lo que facilita a los equipos la identificación de cuellos de botella e ineficiencias».
📖 Lea también: Los mejores agentes de IA para la automatización y la optimización de los flujos de trabajo
4. SAP Signavio (ideal para la minería de procesos en operaciones con un uso intensivo de SAP)
En entornos con un uso intensivo de SAP (Systems, Applications & Products in Data Processing), las ralentizaciones suelen deberse a pequeños problemas que se acumulan: largos ciclos de aprobación o pasos de cumplimiento que añaden tiempo de espera.
SAP Signavio Process Intelligence le ayuda a identificar problemas en los procesos que afectan al rendimiento general, como cuellos de botella, valores atípicos e incumplimientos normativos. También le ayuda a pasar de la información a la acción gracias a sus capacidades de flujo de trabajo y a sus integraciones con plataformas de automatización.
Para los equipos que necesitan más que un informe puntual, Signavio también ofrece compatibilidad con trabajos de transformación más amplios mediante la integración con SAP Signavio Process Transformation Suite, que incluye información en tiempo real sobre modelos de procesos y simulación.
Las mejores funciones de SAP Signavio
- Utilice la minería de procesos para descubrir cuellos de botella en los procesos a partir de registros de eventos y registros del sistema.
- Compare variantes del flujo de trabajo para identificar patrones recurrentes de cuellos de botella.
- Realice un seguimiento de las métricas de rendimiento en todos los pasos para detectar retrasos posteriores y posibles cuellos de botella.
- Utilice paneles para realizar un seguimiento continuo y una supervisión constante.
Limitaciones de SAP Signavio
- La preparación de datos puede ser importante, ya que los procesos y los KPI deben definirse claramente.
- Las implementaciones pueden resultar pesadas en procesos complejos con muchos elementos personalizados.
- Los precios suelen basarse en presupuestos, lo que puede ralentizar la planificación de los equipos que realizan una inversión importante.
Precios de SAP Signavio
- Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de SAP Signavio
- G2: 4,4/5 (más de 45 reseñas)
- Capterra: 4,5/5 (más de 25 opiniones)
Qué opinan los usuarios sobre SAP Signavio
Un usuario de Reddit dijo:
«Signavio se utiliza principalmente para el mapeo de procesos (tal y como son o como deberían ser) y con fines de documentación. Esto ayuda a las organizaciones a comprender sus propios procesos».
«Signavio se utiliza principalmente para el mapeo de procesos (tal y como son o como deberían ser) y con fines de documentación. Esto ayuda a las organizaciones a comprender sus propios procesos».
📖 Lea también: Cómo optimizar la gestión de proyectos con la automatización
Cómo implementar la identificación de cuellos de botella mediante IA en su equipo
Cuando el trabajo se distribuye entre demasiadas herramientas de gestión de proyectos, bandejas de entrada, hojas de cálculo y hilos de chat, la identificación de cuellos de botella se vuelve más difícil de lo necesario. En lugar de utilizar los datos de rendimiento para identificar los cuellos de botella, los equipos dedican tiempo a buscar el contexto y recopilar las actualizaciones . Eso es una proliferación de trabajo.
La expansión de la IA añade otra capa. Los diferentes equipos comienzan a utilizar diferentes herramientas de IA en diferentes fuentes de datos, por lo que los conocimientos no se alinean y las acciones no se mantienen.
ClickUp le ayuda a reducir esa fragmentación al mantener las tareas, los documentos y los datos del flujo de trabajo en un único entorno de trabajo de IA convergente, con funciones de IA integradas. Esto le proporciona un rastro limpio de datos operativos, lo que hace que la detección de cuellos de botella impulsada por IA sea precisa y repetible.
A continuación, le mostramos un flujo rápido de cómo ClickUp puede ayudarle a implementar de forma eficaz la identificación adecuada de cuellos de botella mediante IA:
1. Correlacione sus flujos de trabajo
Si desea una detección fiable de los cuellos de botella, empiece por sacar el flujo de trabajo de la cabeza de las personas y plasmarlo en un mapa. Lo que busca es la ruta completa que sigue el trabajo desde la solicitud hasta la entrega, incluyendo aprobaciones, traspasos, dependencias y los puntos en los que el trabajo se atasca y queda en espera.
ClickUp Whiteboards hace que el procedimiento anterior sea práctico al mantener el mapa correlacionado con la ejecución real. Puede añadir tareas y documentos directamente en una pizarra, editarlos sin salir del lienzo e incluso convertir figuras o cuadros de texto en tareas para que el «proceso» se convierta en un trabajo real que su equipo pueda ejecutar.
Aquí tiene un sencillo proceso de mapeo que puede resultarle útil:
- Comience por las fases principales, no por todos los casos extremos.
- Marque cada punto de aprobación y decisión, especialmente los que afectan a varios equipos.
- Identifique las dependencias que provocan retrasos en las fases posteriores.
- Añada uno o dos «bucles de fallo» donde suelen producirse repeticiones del trabajo.
📽️ Vea un vídeo: Si los traspasos fallidos, las aprobaciones perdidas y las tareas repetitivas siguen ralentizando el trabajo, vea el siguiente vídeo. En él se describen los pasos prácticos para mapear y rediseñar los flujos de trabajo con IA, se muestra cómo detectar los puntos de congestión y se explica dónde la IA puede ahorrar horas y evitar el agotamiento:
2. Centralice los datos en una sola plataforma
Una vez que haya correlacionado el flujo de trabajo, el siguiente problema es dónde se encuentran las señales. Si las actualizaciones están en el chat, las aprobaciones en el correo electrónico y los archivos en una unidad, no podrá realizar un análisis holístico. Tampoco podrá mantener una supervisión continua porque sus fuentes de datos están fragmentadas.
Aquí es donde ClickUp Docs y el hub de documentos pueden ayudarle. El hub de documentos le ofrece un lugar centralizado para organizar, buscar y crear documentos y wikis, lo que facilita mantener los POE, las normas de aprobación, las notas de reuniones y el historial de decisiones junto al trabajo que controlan.
Si necesita una «fuente de verdad» para flujos de trabajo repetibles, convierta los documentos en wikis. ClickUp le permite crear y gestionar wikis en el hub de documentos, y ClickUp AI les da prioridad al responder preguntas, para que su equipo obtenga respuestas coherentes a medida que el proceso se amplía.
Otra ventaja práctica: puede crear tareas directamente a partir del texto de un documento o wiki, lo que ayuda a reducir las deficiencias de comunicación en los traspasos.
💡 Consejo profesional: los campos personalizados dentro de las tareas de ClickUp te ofrecen la mayor ventaja a la hora de identificar cuellos de botella, ya que estandarizan los datos que necesitas para detectar patrones en las tareas. Puedes añadir campos como «Tipo de aprobación», «Propietario del traspaso», «Fuente de la solicitud» y «Objetivo del SLA» y, a continuación, filtrar y agrupar el trabajo para ver dónde se repiten los retrasos y qué cola sigue ralentizando los cronogramas del proyecto.
3. Utilice la IA para analizar la duración y las dependencias de las tareas
Una vez que el trabajo y el contexto se encuentran en un solo lugar, la identificación de cuellos de botella se vuelve medible. La solución consiste en combinar dos cosas: señales claras basadas en el tiempo de su flujo de trabajo y IA que pueda resumir lo que está sucediendo en las tareas, los propietarios y las dependencias, sin que usted tenga que elaborar un informe cada semana.
Comience por capturar señales de tiempo fiables en ClickUp y, a continuación, utilice los paneles de control de ClickUp y las tarjetas de ClickUp AI para convertir esos datos en detecciones de cuellos de botella que podrá revisar en cuestión de minutos.
Las tarjetas de IA más útiles para la identificación de cuellos de botella mediante IA son:
- Resumen ejecutivo de IA: Genera un resumen actualizado del estado y la salud de una lista, carpeta o espacio, lo que resulta perfecto para una revisión semanal de cuellos de botella en la que se desean reunir en un solo lugar los riesgos, las ralentizaciones y los siguientes pasos a seguir.
- Actualización del proyecto de IA: crea una panorámica de alto nivel del estado y el progreso del proyecto, lo que le ayuda a ver rápidamente qué está bloqueado, qué se está retrasando y qué necesita una decisión antes de que los retrasos del proyecto se extiendan.
- StandUp por IA y Team StandUp: resumir la actividad durante un periodo de tiempo seleccionado (usted o personas/equipos específicos), lo que le ayuda a detectar cuellos de botella relacionados con la utilización de recursos, propietarios sobrecargados o traspasos que siguen estancándose.
- Tarjeta AI Brain: le permite ejecutar una indicación personalizada, de modo que pueda hacer preguntas específicas sobre los cuellos de botella, como «¿Qué tareas han llevado más tiempo en revisión esta semana?» o «¿Qué dependencias han causado más retrasos en las fases posteriores?», y obtener una respuesta estructurada sobre la que pueda actuar.
Empiece con ClickUp Total time en estado. Muestra cuánto tiempo lleva una tarea en un estado determinado y le ayuda a encontrar rápidamente tareas ocultas bajo comentarios antiguos. Puede ver estos datos en la vista Lista, dentro de las tareas y en los paneles, lo que resulta ideal cuando se revisan los cuellos de botella del flujo de trabajo en varios proyectos.
Aquí tiene dos formas de utilizarla para detectar cuellos de botella:
- Identifique las fases en las que se producen picos en la duración del ciclo, como revisión, asuntos legales, control de calidad o espera del cliente.
- Identifique patrones recurrentes de cuellos de botella filtrando por tipo de tarea, propietario o fuente de la solicitud.
Una vez que disponga de datos sobre el tiempo en cada fase, los paneles de ClickUp le permiten utilizarlos en múltiples proyectos. Los paneles de ClickUp también ofrecen compatibilidad con la elaboración de informes basados en tarjetas y controles de actualización, por lo que puede mantener las métricas de rendimiento actualizadas y revisarlas de forma coherente, sin tener que volver a crear los informes desde cero.
4. Configure alertas en tiempo real para los retrasos.
Puede detectar los cuellos de botella en el flujo de trabajo a posteriori y aún así perder la semana porque nadie se da cuenta de la ralentización hasta que se pasa la fecha límite. Aquí es donde la supervisión continua cobra importancia.
ClickUp Automations le ayuda a hacerlo permitiéndole activar acciones cuando se producen eventos clave en el flujo de trabajo, como cuando cambia un estado, una fecha límite o un comentario, o cuando llega una fecha de inicio. Esto le permite realizar un seguimiento en tiempo real sin convertir a los gerentes en motores de notificaciones humanos.
Utilice las automatizaciones de ClickUp para cubrir los momentos habituales de «retrasos silenciosos»:
- Cuando una tarea pase a la fase de revisión, asigne al responsable de la aprobación y establezca una fecha límite.
- Cuando una tarea permanece en el mismo estado durante demasiado tiempo, añada un comentario solicitando una actualización y notifique al propietario.
- Cuando falte una persona asignada, asigne automáticamente en función de un campo personalizado de persona o del creador de la tarea.
- Cuando cambie una fecha límite, notifique a los observadores y mueva la tarea al grupo de estado «En riesgo».
También puede acumular condiciones, de modo que las alertas solo se activen cuando sean relevantes, como aplicar una automatización a tareas con una persona asignada específica u otros criterios.
5. Asigne propietarios y realice la automatización de las tareas repetitivas
La mayoría de los cuellos de botella en el flujo de trabajo persisten porque la propiedad sigue siendo difusa. Una tarea pasa de una fase a otra, pero nadie se hace cargo del siguiente paso, por lo que se queda estancada a la espera de que alguien se dé cuenta.
ClickUp Super Agents le ayuda a automatizar ese seguimiento, sin depender de que alguien se acuerde de hacerlo. Puede configurar los agentes para que asignen propietarios cuando las tareas cambien de estado, realicen indicaciones a la persona adecuada sobre los detalles que faltan y generen resúmenes rápidos para que los traspasos no pierdan contexto.
También pueden encargarse de tareas rutinarias como la clasificación y los recordatorios, lo que permite centrar la utilización de los recursos en el trabajo real y reduce los patrones recurrentes de cuellos de botella a lo largo de los cronogramas de los proyectos.
Cree un centro de comandos para eliminar los cuellos de botella con ClickUp Brain MAX
Una vez que asigne propietarios y realice la automatización de las tareas repetitivas, el siguiente riesgo es sencillo: los retrasos siguen produciéndose, pero el «porqué» queda oculto en comentarios, notas de reuniones y decisiones dispersas. ClickUp Brain MAX le ayuda a convertir ese rastro desordenado en señales claras para que pueda mantener una identificación precisa de los cuellos de botella a medida que el trabajo se amplía.
- Capture rápidamente el contexto con Talk to Text: registre los obstáculos, los riesgos y las notas de traspaso en el momento en que se producen, utilizando Talk to Text. Esto proporciona a su equipo datos operativos más claros para el seguimiento continuo, especialmente cuando se trabaja rápidamente en varios proyectos.
- Haga preguntas que revelen patrones, no solo el estado: Realice consultas con indicaciones como «¿Qué aprobaciones causan más retrasos en los proyectos?» o «¿Dónde se atascan las tareas y esperan más tiempo?». Esto le ayudará a detectar patrones recurrentes de cuellos de botella utilizando la información ya recopilada en su entorno de trabajo.
- Encuentre la ruta de navegación que le lleve a la causa raíz con Enterprise Search: utilice Enterprise Search para buscar en tareas, documentos y comentarios términos como «en espera de respuesta legal», «necesita revisión» o «traspaso», lo que le permitirá identificar las lagunas de comunicación y descubrir cuellos de botella ocultos.
- Elija el modelo adecuado para cada tarea: utilice diferentes modelos para diferentes trabajos, como resúmenes rápidos para la ejecución diaria, análisis más profundos para revisiones de detección de cuellos de botella o informes más estructurados para actualizaciones de liderazgo.
Buenas prácticas para prevenir cuellos de botella en el futuro
Solucionar un cuello de botella una vez es útil. Evitar que vuelva a aparecer es lo que le permitirá empezar a ver un funcionamiento más fluido y una mejor utilización de los recursos en múltiples proyectos.
A continuación, le presentamos algunas buenas prácticas que pueden ayudarle a mantenerse en modo de mejora continua sin convertir su semana en una sucesión ininterrumpida de situaciones de emergencia.
✅️ Realice un seguimiento semanal de un pequeño conjunto de métricas clave de rendimiento: Elija algunas métricas clave que reflejen el flujo, como la duración del ciclo por fase, el plazo de entrega, el rendimiento y el trabajo en curso. Al revisar las mismas métricas de rendimiento semana tras semana, podrá detectar los cuellos de botella del proceso de forma temprana, en lugar de esperar a que se produzca un fallo que obligue a realizar una limpieza.
✅️ Incorpora la supervisión continua en el flujo de trabajo: No dependas de que alguien detecte un problema de espera. Utiliza desencadenantes de supervisión en tiempo real como «tiempo en estado demasiado largo» o «dependencia bloqueada más de X horas», para detectar los cuellos de botella cuando aún son pequeños, y no después de que provoquen retrasos posteriores.
✅️ Proteja la restricción con una asignación de recursos más inteligente: si un rol o cola sigue ralentizando el trabajo, trátela como un activo compartido del equipo, no como algo secundario. Planifique la capacidad en función de esa restricción y, a continuación, haga que la reasignación de recursos sea algo normal cuando la demanda aumente, para evitar que se repitan los mismos patrones de cuellos de botella recurrentes.
✅️ Utilice datos históricos para evitar repeticiones de ralentizaciones: Revise los datos históricos del proyecto para ver dónde se repiten los retrasos, como las aprobaciones de fin de mes o las revisiones de código al final de los Sprints. Cuando identifique patrones recurrentes de cuellos de botella a partir de los datos históricos, podrá planificarlos con una optimización proactiva en lugar de reaccionar cada vez.
✅️ Reduzca la fricción en los traspasos con una propiedad más clara y entradas más limpias: la mayoría de los cuellos de botella empeoran cuando nadie se responsabiliza del siguiente paso o cuando la tarea comienza sin el contexto necesario. Establezca propietarios en cada traspaso y mantenga los datos operativos cerca del trabajo para que tanto los sistemas de IA como la experiencia humana puedan avanzar más rápido cuando las decisiones son importantes.
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Identifique y resuelva sus cuellos de botella de IA con ClickUp.
La identificación de cuellos de botella resulta más fácil cuando se deja de tratar los retrasos como un misterio y se empieza a tratarlos como un patrón. Al correlacionar el flujo de trabajo, realizar un seguimiento de algunas métricas clave de rendimiento y mantener una supervisión continua, es posible detectar los cuellos de botella en el flujo de trabajo de forma temprana. De esta manera, también se pueden solucionar antes de que se conviertan en retrasos en los proyectos.
La identificación de cuellos de botella mediante IA mejora el proceso al utilizar datos de rendimiento y datos históricos para revelar patrones recurrentes de cuellos de botella que pueden pasarse por alto durante las revisiones semanales.
Con ClickUp, por fin podrás conectar la información con la acción en un mismo lugar, ya sea reasignando propietarios o automatizando tareas rutinarias que ralentizan el trabajo de todos.
Pruébelo hoy mismo y compruebe cómo la IA puede mejorar la detección de cuellos de botella y optimizar los flujos de trabajo.