Decisioning
Cuándo un motor de reglas deja de alcanzar
Las reglas no fallan por ser reglas. Fallan cuando nadie sabe cuántas hay, quién las escribió ni qué pasaría si se apagara una.
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Data & Analytics
La mayoría de las automatizaciones que fracasan no fallan técnicamente. Fallan porque nadie midió el proceso antes y después no hay con qué comparar.
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Cuando un gerente pide automatizar un proceso, casi siempre tiene razón en que el proceso es lento y caro. Casi nunca tiene el número. “Tarda mucho” no es una línea base, y sin línea base la automatización siempre “funciona”, porque no hay forma de demostrar que no.
No hace falta instrumentar todo. Una muestra de cincuenta casos recientes, seguidos con fecha de entrada, fecha de salida, número de idas y vueltas y quién los resolvió, suele bastar para tener los cuatro números con un margen razonable. Se hace en una o dos semanas y define el alcance del proyecto entero.
Que el proceso que el gerente describió y el proceso que ocurre son distintos. Que hay dos o tres pasos que nadie sabe por qué existen. Y que el mayor ahorro no está en la parte que se quería automatizar sino en un paso previo que se puede eliminar.
Lo que sabemos: estos cuatro números existen en todos los procesos y casi nunca están medidos. Lo que no sabemos hasta mirar: si los datos para calcularlos ya se están registrando en algún sistema o hay que reconstruirlos a mano. Lo que asumimos: que la empresa está dispuesta a que el resultado de la medición cambie el alcance que tenía en mente. Cuando no está dispuesta, lo decimos antes de empezar.
Automatizar sin medir no es más rápido. Es dejar para el final la discusión sobre si sirvió, cuando ya no se puede cambiar nada.
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