Cómo analizar el comportamiento de tus automatismos y mejorar la eficiencia operativa de tu empresa

¿Por qué es importante analizar los automatismos empresariales?

En un contexto empresarial cada vez más automatizado, no basta con implementar procesos automáticos. Comprender cómo se comportan esos automatismos —ya sean desarrollos RPA, agentes de IA o scripts personalizados— permite detectar elementos bloqueantes, mejorar la productividad y evitar fallos que comprometen los resultados. El análisis del comportamiento de automatismos permite tener una visión clara, objetiva y accionable del rendimiento real de tus sistemas automatizados.

¿Qué entendemos por comportamiento de un automatismo?

Actividad y frecuencia de ejecución

Analizar el comportamiento implica saber cuándo, cómo y con qué frecuencia se ejecutan los automatismos. ¿Funcionan de forma cíclica o bajo demanda? ¿Responden correctamente ante picos de carga? ¿Cuál es el volumen de ejecuciones que se están dando? Este análisis aporta datos clave para dimensionar correctamente recursos o detectar automatismos infrautilizados.

Tiempo medio de respuesta

Una métrica crítica. Automatismos que ralentizan procesos pueden ser contraproducentes. Analizar el tiempo de ejecución por tarea o workflow permite identificar mejoras de rendimiento o la necesidad de rediseño.

Tasa de éxito o fallo

Uno de los KPIs más importantes: ¿con qué frecuencia un automatismo falla? ¿Cuál es la tasa de errores críticos frente a los errores recuperables? Entender este dato permite priorizar la resiliencia y fiabilidad en procesos clave.

Beneficios de analizar el comportamiento de tus automatismos

1. Detección temprana de errores

Una plataforma de análisis permite detectar errores de forma proactiva, antes de que se conviertan en incidencias que afecten al negocio y mejorando la calidad del servicio del equipo que genera las automatizaciones.

2. Mejora continua de procesos

Basarse en datos históricos permite optimizar los automatismos de forma iterativa. Se pueden reprogramar tiempos, ajustar condiciones de ejecución o migrar procesos a sistemas más robustos.

3. Priorización de recursos TI

Saber qué automatismos son críticos y cuáles generan más carga o fallos permite priorizar su mantenimiento o asignar recursos con mayor inteligencia.

4. Visión estratégica de la automatización

Tener una visión completa del rendimiento de tus automatismos te permite alinear la estrategia de automatización con los objetivos de negocio.

¿Qué debe ofrecer una buena plataforma de análisis de automatismos?

Visibilidad centralizada y en tiempo real

Unificamos la información de todos los procesos automatizados en una sola interfaz. Ya sean desarrollos RPA, scripts, integraciones API o agentes IA, deben monitorizarse desde un mismo panel.

Alertas inteligentes

El sistema debe notificar cuando hay fallos, cuellos de botella o patrones anómalos. Las alertas basadas en IA permiten reaccionar antes de que el error impacte a operaciones o clientes.

Integraciones con sistemas RPA y de IA

Una buena herramienta de análisis debe integrarse fácilmente con soluciones como UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism, Power Automate o plataformas de agentes IA e incluso con scripts que se ejecuten autonónomamente.

Dashboards personalizables

Cada equipo (TI, operaciones, dirección) necesita ver datos distintos. Por ello, la herramienta debe permitir ver dashboards con los KPIs que realmente importan.

¿Cómo lo resuelve Infini Analytics?

Plataforma SaaS conectada a todos tus automatismos

Infini Analytics centraliza todos tus flujos automatizados, ya estén desarrollados con RPA, IA, scripts o herramientas low-code, y los convierte en datos accionables.

Análisis en tiempo real del rendimiento de tus procesos

No solo se almacena lo que ha pasado: puedes visualizar lo que está ocurriendo ahora mismo, detectar errores en vivo y tomar decisiones informadas.

Conectividad con ticketing para automatizar la corrección

Infini Analytics se integra con sistemas de ticketing para crear automáticamente incidencias técnicas en caso de fallo, facilitando el ciclo de detección-corrección.

Casos de uso reales de análisis de automatismos

Identificación de automatismos redundantes

Una empresa del sector logístico descubrió que varios bots realizaban tareas similares sin coordinación. Al analizarlos, redujo el número de automatismos en un 30% sin perder funcionalidad.

Reprogramación por baja eficiencia

Una aseguradora detectó que varios procesos de tarificación RPA colapsaban en horarios pico. Gracias al análisis de comportamiento, escalonó la ejecución y redujo los tiempos de procesamiento en un 40%.

Mejora de la eficiencia del equipo de automatización

Una editorial detectó que el equipo que configuraba las automatizaciones para negocio estaba desarrollando automatismos bajo demanda sin que luego se hiciera un seguimiento de su uso. Descubrió que un 20% de esos automatismos no se estaban usando porque el equipo de negocio había preferido seguir trabajando “manualmente” debido a fallos del automatismo que eran fácilmente subsanables.

¿Quién debe analizar los automatismos?

CTOs y responsables de TI

Son quienes deben tener una visión global del estado y eficiencia de los sistemas automatizados, y tomar decisiones de inversión o mantenimiento.

Responsables de operaciones

Necesitan saber cómo afectan los automatismos al rendimiento de los procesos, detectar mejoras en el día a día y controlar que se están ejecutando debidamente.

Equipos de datos

Son clave para cruzar los datos de comportamiento de automatismos con otros indicadores de negocio.

Preguntas frecuentes sobre el análisis de automatismos