Celonis presenta decálogo de tendencias en inteligencia de procesos

Celonis, líder en inteligencia y minería de procesos, ha publicado su Decálogo de tendencias en inteligencia de procesos, una hoja de ruta prospectiva que destaca cómo las organizaciones pueden aprovechar el poder de la inteligencia de procesos para impulsar resultados empresariales transformadores en 2025. Estas tendencias esbozan la convergencia de tecnologías de vanguardia como la IA, el aprendizaje automático y las plataformas de datos en tiempo real con la optimización de procesos para redefinir las operaciones empresariales.

La inteligencia de procesos es esencial para cualquier estrategia de IA empresarial, ya que le proporciona el contexto necesario para comprender cómo funcionan las empresas. “Los procesos hacen que el mundo gire. Por eso, cuando los funcionan, todo marcha mejor y las empresas se vuelven más productivas, eficientes y sostenibles. Al colaborar eficazmente a nivel interno y con otras empresas, las compañías consiguen tomar mejores decisiones y acelerar el progreso con el mínimo esfuerzo. De esta manera, el planeta prospera a medida que reducimos los residuos y las emisiones e impulsamos la innovación en pos de un crecimiento sostenible a largo plazo”, afirma Fernando Ranz, vicepresidente y Country Manager para Iberia y Latinoamérica de Celonis.

Estas son las tendencias en inteligencia de procesos para 2025

1. La inteligencia de procesos será la base de toda la IA empresarial: los modelos de IA fundamentales son potentes, pero carecen de la comprensión contextual de los procesos de negocio, los flujos de trabajo y las métricas operativas. La inteligencia de procesos llena este vacío proporcionando un gemelo digital vivo de las operaciones, lo que permite a la IA ofrecer perspectivas procesables y automatizaciones adaptadas a las necesidades únicas de cada organización. De este modo, la IA deja de ser una capacidad genérica para convertirse en un activo estratégico.
2. Las redes de colaboración derribarán viejas barreras y redefinirán las industrias: Los métodos tradicionales de intercambio y gestión de datos en las cadenas de valor son lentos y propensos a errores. Las redes de colaboración ofrecen una plataforma compartida de datos e información que permite tomar decisiones más rápidas y fundamentadas. Las empresas adoptarán cada vez más las redes de procesos colaborativos para mejorar la transparencia y optimizar las operaciones entre empresas.
3. Los gemelos digitales evolucionarán hacia plataformas de inteligencia de procesos: Los gemelos digitales evolucionarán hacia plataformas dinámicas impulsadas por inteligencia que proporcionarán una visión integral en tiempo real de las operaciones de la compañía. El cambio de modelos digitales estáticos a gemelos de procesos activos y vivos garantiza que las empresas puedan adaptarse rápidamente a los cambios del mercado, reducir los silos operativos e impulsar mejoras continuas. Son fundamentales para que las estrategias de IA puedan aplicarse a gran escala.
4. La inteligencia de procesos desbloqueará nuevos niveles de análisis predictivo: La fusión de la inteligencia de procesos con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático está impulsando el desarrollo del análisis predictivo en las empresas y permitiéndoles pasar de operaciones reactivas a proactivas. El análisis predictivo impulsado por inteligencia de procesos permite a las organizaciones prever interrupciones, ajustarse en tiempo real y optimizar los resultados basándose en la previsión basada en datos. Al combinar los datos históricos de los procesos con la previsión impulsada por IA, las empresas pueden predecir los cuellos de botella, prever la demanda y abordar de forma proactiva las ineficiencias.
5. Los Command Center eliminarán los silos y cambiarán la forma de colaborar de los equipos empresariales: Los Command Center, que aprovechan los sistemas de datos unificados, están preparados para ser la piedra angular de la colaboración en 2025, especialmente dentro de las operaciones de la cadena de suministro. Garantizar que estos equipos dispongan de datos unificados y contextualizados de toda la empresa les permitirá alinearse en torno a métricas y fuentes de datos compartidas, fomentando una colaboración más eficaz tanto entre las distintas funciones como desde los niveles ejecutivo y operativo.
6. La IA agéntica redefinirá la eficiencia mediante la optimización autónoma de procesos: El futuro de la IA empresarial se está moviendo hacia sistemas autónomos basados en agentes que pueden ejecutar tareas de forma independiente y optimizar los flujos de trabajo en tiempo real. A medida que estos agentes de IA continúan evolucionando, transforman las operaciones de la compañía al reducir las intervenciones manuales, acelerar la capacidad de respuesta y desbloquear nuevos niveles de eficiencia en toda la organización. Por este motivo, las empresas deben invertir en tecnologías de IA adaptativa, identificar los procesos clave para la automatización y crear estructuras de gobernanza con directrices claras.
7. La inteligencia de procesos emergerá como la base crítica para toda la toma de decisiones de negocio: La minería de procesos tradicional ha evolucionado hacia la inteligencia de procesos, que incluye datos de eventos centrados en objetos, potentes capacidades de minería de procesos, contexto empresarial que define indicadores clave de rendimiento y modelos de procesos normativos, así como capacidades de IA predictiva y generativa. Esto permite crear un “gemelo digital vivo” de las operaciones de la compañía, integrando datos de todos los sistemas, procesos y contextos.
8. La transformación a gran escala requerirá una optimización ágil de los procesos: Los enfoques ágiles e iterativos para la optimización de procesos se convertirán en la norma para las iniciativas de transformación a gran escala. Los esfuerzos de optimización tradicionales y puntuales ya no son suficientes en el dinámico entorno empresarial actual. Las empresas necesitan adaptar continuamente sus procesos a las nuevas tecnologías, las condiciones del mercado y los objetivos operativos. La inteligencia de procesos permite a las organizaciones hacer esto al proporcionar información en tiempo real sobre ineficiencias y oportunidades.
9. Nuevos marcos de cumplimiento: IA en el punto de mira: Teniendo en cuenta cómo se están desarrollando las regulaciones globales sobre inteligencia artificial, como la Ley de IA de la UE, está claro que las empresas se enfrentan a mayores expectativas para gestionar y proteger los datos de los usuarios.
10. El seguimiento integrado y en tiempo real del cumplimiento de la normativa será esencial para la ESG: A medida que los gobiernos y los organismos reguladores pongan mayor foco en la sostenibilidad, las empresas se tendrán que enfrentar a requisitos de información y normas de cumplimiento más estrictos. El aumento de la presión exigirá que las organizaciones se mantengan ágiles a la hora de responder a los frecuentes cambios normativos, y que comprendan y aprovechen las sinergias entre los distintos requisitos reglamentarios. Las empresas tendrán que establecer sistemas que puedan supervisar, adaptar e informar sobre los esfuerzos de sostenibilidad en tiempo real para garantizar el cumplimiento y evitar sanciones potencialmente costosas.