¿Qué es la inteligencia de procesos para los trabajadores del conocimiento y por qué sus herramientas de RPA no la incluyen?

Puntos clave

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• La inteligencia de procesos para trabajadores del conocimiento consiste en capturar cinco señales medibles —tiempo, actividad, secuencia, cuellos de botella y resultados— a partir del trabajo digital y evaluar el rendimiento de los flujos de trabajo actuales.
• Las herramientas de minería de procesos, como Celonis y UiPath, fueron diseñadas para procesos empresariales estructurados y de gran volumen, y su precio, implementación y recursos están adaptados a ello. Sin embargo, los flujos de trabajo de los trabajadores del conocimiento no son lineales y están fragmentados entre diversas herramientas. Cerrar esa brecha con inteligencia de procesos empresarial implica entre seis y dieciocho meses de implementación y un equipo de analistas dedicados que la mayoría de las operaciones del mercado medio no pueden mantener.
• Las investigaciones de McKinsey sitúan el impacto final de una inteligencia de procesos totalmente implementada en una mejora del EBITDA del 3 al 5%, lo que significa que una operación de 100 millones de dólares tiene al menos 3 millones en juego en flujos de trabajo que ya existen, antes de realizar cualquier inversión en automatización. 
• No necesita RPA para entender dónde fallan sus flujos de trabajo. Necesita datos que muestren dónde desaparece el tiempo, qué pasos se repiten y dónde se estancan las transferencias. Workflow Optimization de Insightful revela todo esto sin necesidad de una implementación de seis cifras.

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Sus flujos de trabajo están fallando, pero sus herramientas no lo detectan

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Los equipos de operaciones en las áreas administrativas de seguros reconocerán esta situación. El responsable de operaciones de siniestros en una aseguradora de daños y responsabilidad civil de tamaño mediano realiza la revisión trimestral y descubre que los tiempos medios de ciclo han aumentado un 11% en dos trimestres. La complejidad de los siniestros no ha cambiado. La plantilla no ha cambiado. El panel de rendimiento no ha mostrado ninguna señal de alerta. La utilización parecía saludable, los volúmenes de producción eran estables y el mapa de procesos documentado coincidía con lo que los líderes de equipo describían en sus reuniones diarias.

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Pero algo va mal y nadie puede explicar a dónde se va el tiempo.

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Estos flujos de trabajo abarcan de cinco a diez aplicaciones sin un protocolo formal de transferencia. El sistema de registro solo captura el resultado, mientras que el camino sigue siendo un misterio. La brecha entre el proceso documentado y el proceso real se amplía de forma invisible cada trimestre.

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El Índice de Tendencias Laborales 2025 de Microsoft reveló que el empleado promedio dedica el 57% de su tiempo a reuniones, correo electrónico y chat, dejando solo el 43% para la ejecución real. Para los equipos de siniestros, suscripción o áreas administrativas, esa proporción se inclina aún más hacia la coordinación.

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Nada de esa carga de coordinación aparece en su mapa de procesos. Sacar a la luz el camino real del trabajo requiere una herramienta de inteligencia de procesos diseñada para recopilar datos precisos sobre cómo ocurre realmente el trabajo de conocimiento.

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¿Qué es la inteligencia de procesos?

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La inteligencia de procesos es la disciplina de capturar, medir y analizar cómo se mueve realmente el trabajo a través de un sistema: la secuencia real de pasos, herramientas y decisiones que producen un resultado empresarial.

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Tres componentes la hacen operativa:

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1. Captura registra la ruta real del trabajo a medida que ocurre: transiciones de herramientas, tiempo en cada paso y desviaciones de las secuencias esperadas.
2. Medir cuantifica lo que revela la captura: tiempo a nivel de paso, frecuencia de variantes, fricción en las transferencias y variaciones de rendimiento entre equipos.
3. Analizar saca a la luz los patrones que provocan que los flujos de trabajo se degraden sistemáticamente, con una resolución que hace visibles las causas raíz antes de que se conviertan en problemas financieros.

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La inteligencia de procesos a menudo se confunde con categorías adyacentes:

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La inteligencia de procesos es la capa de diagnóstico de la que dependen las otras tres. Para la mayoría de los equipos de operaciones del mercado medio, ofrece un retorno de la inversión independiente incluso antes de que la automatización entre en juego.

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Por qué las herramientas de minería de procesos empresariales no fueron diseñadas para su equipo

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Las plataformas de minería de procesos empresariales se construyeron sobre registros de eventos estructurados: las pistas de auditoría que SAP, Oracle y Salesforce generan cuando una transacción definida se mueve a través de una secuencia definida de estados.

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Factura recibida → aprobada → pagada. Ticket abierto → asignado → resuelto.

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A escala empresarial, con millones de eventos idénticos, ese modelo es potente. Pero solo funciona cuando:

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• Sus datos están estructurados y residen en un único sistema de registro
• Sus procesos están delimitados y se repiten en gran volumen
• Su equipo puede mantener una implementación de seis a dieciocho meses con analistas dedicados

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Los flujos de trabajo de los trabajadores del conocimiento no cumplen ninguna de estas condiciones.

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Una encuesta de Gartner de julio de 2025 concretó la brecha: el 41% de los empleados evita los procesos formales y el 38% ha creado otros completamente nuevos porque la tecnología hizo que los procesos existentes fueran inviables. El flujo de trabajo documentado y el flujo de trabajo real ya han divergido.

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Las plataformas empresariales de minería de procesos están acelerando este problema. La brecha entre aquello para lo que estas plataformas fueron diseñadas y lo que un equipo de operaciones de 200 a 2000 personas realmente necesita es cada vez mayor a medida que los equipos y los procesos se vuelven más complejos. El comprador de soluciones para trabajadores del conocimiento necesita una inteligencia de procesos que se adapte exactamente a donde ocurre su trabajo, no a los registros de eventos de sistemas que no utilizan por completo.

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Las 5 señales de inteligencia de procesos para trabajadores del conocimiento

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La inteligencia de procesos para trabajadores del conocimiento no es una métrica única. Son cinco señales distintas, cada una de las cuales revela una dimensión diferente de cómo se desempeña el trabajo y dónde se está interrumpiendo. Si falta alguna de ellas, se obtiene una imagen distorsionada. Juntas, ofrecen a los líderes de operaciones la resolución necesaria para intervenir antes de que la ineficiencia se convierta en una mayor pérdida de margen.

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Señal 1: Tiempo

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Qué mide: Adónde va el tiempo a nivel de paso, no de tarea. El tiempo total del ciclo se descompone en componentes, como el tiempo activo, el tiempo de espera entre pasos y el tiempo de inactividad dentro de una misma etapa.

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Qué sucede si no se utiliza: Usted sabe que un proceso de revisión de reclamaciones lleva una media de cuatro horas. Lo que no sabe es que dos horas y media de ese tiempo se pierden en esperas entre la revisión inicial y el traspaso al especialista. Usted optimiza la fase de revisión, que ya es visible y eficiente, mientras que la mayor parte del tiempo real empleado pasa desapercibido.

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Señal 2: Actividad

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Qué mide: Qué herramientas y aplicaciones se utilizan en cada paso, en qué orden y en qué proporción. La huella digital de un flujo de trabajo.

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Qué sucede si no se utiliza: Su mapa de procesos indica que los agentes revisan un caso en Salesforce y toman una decisión. En realidad, y esto solo se puede captar mediante datos de actividad reales, los agentes abren una media de seis aplicaciones adicionales por caso. Estas aplicaciones pueden incluir un documento de referencia compartido, un hilo de correo electrónico, un sistema de políticas antiguo o una lista de verificación de cumplimiento, y no aparecen en ninguna documentación de procesos. El tiempo dedicado a herramientas no documentadas se convierte en una pérdida invisible de capacidad.

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Señal 3: Secuencia

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Qué mide: El orden real en el que ocurren los pasos, incluyendo ramificaciones, bucles y desviaciones de la ruta prevista. Las variantes del proceso, es decir, cuántas rutas diferentes siguen realmente los casos desde su apertura hasta su cierre.

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Qué sucede si no se utiliza: Usted asume que su proceso de reclamaciones es lineal. Sin embargo, los datos de actividad pueden mostrar que el 40% de los casos regresan al segundo paso antes de avanzar. Se trata de un bucle de reprocesamiento provocado por información faltante que no se recopiló durante la admisión. Cada bucle cuesta aproximadamente 45 minutos. La solución es añadir un campo en el formulario de admisión, pero es imposible detectar el bucle sin datos de secuencia.

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Señal 4: Cuello de botella

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Qué mide: Dónde el trabajo se ralentiza, se detiene o se acumula de forma constante. Se analizan las anomalías en la duración de cada paso y los retrasos en las transferencias para detectar los puntos donde el proceso falla y provoca la acumulación de casos.

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Qué sucede si no se mide: Su SLA es de 48 horas. El 80% de los casos se cierran en seis. El 20% restante tarda una media de 72 horas. Estos suelen estancarse en el mismo punto de transferencia entre la revisión inicial y la asignación a especialistas, que no cuenta con personal suficiente para gestionar el exceso de trabajo. Como este cuello de botella permanece oculto, nunca se controla. Sus métricas de rendimiento global parecen aceptables porque la mayoría de los casos están bien, pero a largo plazo le cuesta relaciones con clientes y sanciones por incumplimiento de SLA.

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Señal 5: Resultado

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Qué mide: La correlación entre las variantes de los procesos y la calidad de los resultados. Determina qué rutas producen mejores tasas de resolución, menos escalaciones, tiempos de ciclo más cortos y mayor precisión.

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Qué sucede si no se mide: Usted dispone de datos de resultados como puntuaciones de CSAT, tasas de resolución y tasas de error. Lo que no tiene es una forma de conectar esos resultados con las variables de proceso que los generaron. Dos tramitadores de reclamaciones con volúmenes de producción idénticos parecen iguales en su panel de rendimiento. Uno sigue una ruta constante de cinco pasos. El otro utiliza una ruta de doce pasos con dos bucles de reprocesamiento. Si el tramitador de cinco pasos se marcha, usted pierde el conocimiento institucional sobre por qué esa ruta funcionaba.

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Cada punto de contacto digital que realiza su equipo genera estas señales. La cuestión es si usted cuenta con un sistema que las haga visibles. Sin él, las brechas de rendimiento permanecen sin gestionar hasta que se manifiestan en un SLA incumplido, una escalación de cliente o una caída inexplicable del EBITDA.

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Cómo analizar los flujos de trabajo de los trabajadores del conocimiento con Insightful

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Insightful Optimización de flujos de trabajo es un software de inteligencia de flujos de trabajo, una categoría de herramientas de inteligencia de procesos diseñada específicamente para entornos de trabajadores del conocimiento. Le permite analizar los flujos de trabajo de los empleados a medida que se ejecutan realmente a través de herramientas, equipos y tiempo. Se recopilan datos precisos del flujo de trabajo sin la carga de implementación de la minería de procesos empresarial, y los primeros resultados se obtienen en días en lugar de meses.

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Así es como Insightful detecta cada señal, lo que extrae de los datos y la decisión operativa que pone sobre la mesa de su equipo:

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1. El tiempo se mide a nivel de paso, no solo a nivel de tarea. Cuando un equipo de reclamaciones observa que un promedio de 4 horas incluye 2.5 horas de tiempo de espera en un solo punto de transferencia, la decisión es inmediata: asignar personal de forma distinta a la cola o reestructurar el proceso. Esto se traduce en una recuperación de la capacidad sin necesidad de realizar nuevas contrataciones.

2. La actividad registra qué herramientas se utilizan, en qué secuencia y durante cuánto tiempo. Cuando los agentes pasan mucho tiempo en aplicaciones de referencia no documentadas, la decisión consiste en integrar esas aplicaciones en el flujo de trabajo principal o eliminar el desvío. Ciclos más cortos significan rutas más consistentes.

3. La secuencia reconstruye la ruta real que sigue cada caso, incluyendo variantes, ramificaciones y bucles de retrabajo que nunca aparecen en la documentación de los procesos. Cuando un bucle aparece en el 40% de los casos, la solución es estructural: ajustar el formulario de entrada, añadir un paso de validación o cambiar el paso que devuelve los casos al inicio. Menos ciclos de retrabajo conducen a un menor tiempo de gestión.

4. La detección de cuellos de botella identifica dónde se estanca el trabajo de forma sistemática en todos los tipos de casos y periodos de tiempo. Cuando el 20% de los casos se detiene en la misma transferencia, la intervención es precisa. El cumplimiento de los SLA se recupera sin cambios en la plantilla ni reestructuraciones de procesos.

5. La correlación de resultados conecta los datos de las variantes de los procesos con las tasas de resolución y las puntuaciones de CSAT. Cuando la ruta de alto rendimiento es visible, puede codificarse y utilizarse para la formación. El conocimiento institucional se convierte en conocimiento organizativo que permanece en la empresa incluso cuando los empleados de alto rendimiento se marchan.

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El plan de Optimización de flujos de trabajo ofrece estas capacidades en un paquete estructurado diseñado para equipos que necesitan inteligencia de procesos sin la complejidad de los sistemas a escala empresarial.

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Mejora de procesos en acción

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Peach Payments, un proveedor de soluciones de pago panafricano, utilizó Insightful para resolver una versión de este problema. Antes de Insightful, sus gerentes de operaciones dependían de la intuición para evaluar el rendimiento del flujo de trabajo. No podían demostrar al equipo ejecutivo si el trabajo remoto mantenía o mejoraba la productividad.

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Tras implementar Insightful, los gerentes pasaron de la observación y la inferencia a datos medibles y procesables que impulsaron una mejora sistemática de los procesos. El resultado: un crecimiento empresarial del 40% junto con un aumento del 22% en la productividad de los equipos remotos. La plataforma facilitó la transformación del flujo de trabajo que hizo posible ambos logros.

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Primero inteligencia de procesos, después automatización

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Uno de los errores más comunes que cometen los líderes de operaciones con la RPA es avanzar demasiado rápido. La presión por mostrar resultados con la IA va en aumento. Cuando un proveedor demuestra que un bot puede procesar 500 documentos de reclamación por hora, parece una victoria rápida de retorno de inversión. Pero cuando el bot se implementa, automatiza procesos ineficientes a una velocidad de 500 documentos por hora.

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La inteligencia de procesos cambia el orden de los factores. Antes de tomar cualquier decisión de automatización, es necesario responder a tres preguntas: ¿Qué sucede realmente en este proceso? ¿Dónde falla? ¿Cómo sería una versión optimizada? Sin esas respuestas, la automatización consolida la ineficiencia existente a velocidad de máquina.

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El marco de decisión es sencillo:

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• Utilice primero la inteligencia de procesos cuando no sepa qué proceso automatizar, no pueda cuantificar el coste del flujo de trabajo actual o no pueda asumir una implementación de 18 meses. La mayoría de los equipos de operaciones de empresas medianas se encuentran en las tres situaciones simultáneamente.
• Añada RPA después de que la inteligencia de procesos haya identificado un proceso de gran volumen, estable y bien comprendido donde el retorno de inversión de la automatización esté cuantificado. Automatizar un proceso que no comprende del todo genera una nueva serie de casos excepcionales que su equipo ahora tendrá que gestionar manualmente.
• Omita RPA por completo cuando el flujo de trabajo sea demasiado variable o dependa del criterio humano para una ejecución basada en reglas. Esto describe la mayoría de los procesos de los trabajadores del conocimiento. La inteligencia de procesos por sí sola suele representar la mayor parte del valor.

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En declaraciones para McKinsey, el CEO de Cardinal Health, Mike Kaufman, afirmó que cree que la implementación completa de la inteligencia de procesos puede mejorar los resultados financieros entre un 3 y un 5 por ciento. Para una empresa con un EBITDA de 100 millones de dólares, eso supone entre 3 y 5 millones de dólares recuperables de los flujos de trabajo existentes antes de realizar cualquier inversión en automatización.

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Vea la realidad de sus flujos de trabajo

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Todo líder de operaciones que gestiona un equipo de trabajadores del conocimiento tiene una versión del problema de las reclamaciones de seguros. Las métricas de rendimiento pueden parecer aceptables sobre el papel mientras algo estructural se degrada lentamente bajo la superficie. Los tiempos de ciclo se desvían, el retrabajo se acumula y, cuando un empleado de alto rendimiento se marcha, se lleva consigo un atajo de proceso no documentado.

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Las cinco señales de la inteligencia de procesos —tiempo, actividad, secuencia, cuello de botella y resultado— son los instrumentos que hacen visibles esas degradaciones antes de que afecten a su cuenta de resultados.

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La Optimización de Flujos de Trabajo de Insightful convierte esas señales en acciones. Proporciona una visión estructurada de cómo se mueve realmente el trabajo, dónde se estanca, qué variantes producen los mejores resultados y qué es lo primero que debe cambiar.

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Si su equipo opera en Salesforce Service Cloud y desea ver su proceso real, puede solicita acceso a la versión beta de Optimización de Flujos de Trabajo de 14 días. La configuración es sencilla y los primeros resultados se obtienen en menos de dos semanas.

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Preguntas frecuentes

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¿Qué es la inteligencia de procesos para trabajadores del conocimiento?

La inteligencia de procesos para trabajadores del conocimiento es la práctica de capturar y analizar cómo se desarrolla realmente el trabajo en un entorno digital. Consiste en registrar qué herramientas se utilizan, en qué orden, cuánto tiempo lleva cada paso, dónde se estanca el trabajo y qué rutas de proceso generan los mejores resultados.

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¿En qué se diferencia la inteligencia de procesos de la minería de procesos?

La minería de procesos es un subconjunto de la inteligencia de procesos que suele aplicarse a registros de eventos limpios y estructurados generados por sistemas ERP, CRM o de gestión de servicios. Funciona bien para flujos de transacciones estructurados y de gran volumen. La inteligencia de procesos es la disciplina más amplia: incluye la minería de procesos, pero también captura datos de actividad en todo el entorno digital de un equipo, incluidas las herramientas y transiciones que no generan registros de eventos formales. Para los trabajadores del conocimiento, cuyo trabajo abarca múltiples sistemas y no sigue una secuencia única documentada, la inteligencia de procesos proporciona una resolución que la minería de procesos por sí sola no puede ofrecer.

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¿Necesito RPA para implementar la inteligencia de procesos?

No. La inteligencia de procesos ofrece valor por sí misma como capa de diagnóstico y optimización antes de tomar cualquier decisión de automatización. La mayoría de los equipos de operaciones del mercado medio recuperan una capacidad y un margen significativos simplemente haciendo visibles sus flujos de trabajo reales. Esto les permite identificar cuellos de botella y ciclos de retrabajo que consumen tiempo, así como reestructurar los pasos de alto coste. La RPA cobra relevancia una vez que la inteligencia de procesos ha identificado un proceso estable, de gran volumen y bien comprendido donde el retorno de la inversión en automatización es cuantificable. La inteligencia de procesos es el requisito previo para tomar buenas decisiones de RPA, no un paso intermedio hacia la RPA como resultado obligatorio.

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¿Qué es el software de inteligencia de flujos de trabajo?

El software de inteligencia de flujos de trabajo es una categoría de herramientas de inteligencia de procesos diseñada específicamente para entornos de trabajadores del conocimiento. Captura cómo se mueve realmente el trabajo a través de un entorno digital: qué herramientas se utilizan, en qué secuencia, dónde se detiene el trabajo y qué rutas de proceso producen los mejores resultados. Mientras que la minería de procesos tradicional depende de registros de eventos estructurados de sistemas empresariales, el software de inteligencia de flujos de trabajo funciona en la realidad fragmentada y multiplataforma de los equipos de trabajadores del conocimiento. La Optimización de Flujos de Trabajo de Insightful se basa en este modelo.

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¿Qué señales de flujo de trabajo puede capturar Insightful?

Insightful captura las cinco señales principales de la inteligencia de procesos: tiempo a nivel de paso, actividad de aplicaciones y secuencia de herramientas, análisis de rutas y variantes de flujo de trabajo reales, detección de cuellos de botella y retrasos en las transferencias, y correlación de resultados. Para los equipos que utilizan Salesforce Service Cloud, la versión beta de Optimización de Flujos de Trabajo ofrece un mapa de procesos inicial y un informe de cuellos de botella en los 14 días posteriores a la configuración, sin necesidad de realizar cambios de ingeniería en los sistemas existentes.