Diseñar y validar una metodología para identificar, cuantificar y priorizar tareas operativas manuales con alto potencial de automatización.

• Consolidar un inventario cuantificado de tareas con al menos 90% de cobertura y un diccionario de indicadores con trazabilidad de fuentes y reglas de calidad.
• Diseñar e implementar un modelo de priorización de tareas para automatización y validarlo con un (1) caso real, utilizando criterios como frecuencia, impacto y complejidad.
• Modelar el proceso piloto en BPMN As-Is y To-Be con actores, reglas, entradas/salidas y excepciones, buscando una reducción proyectada del tiempo de ciclo de al menos 45%.
• Especificar la solución de automatización sin implementarla, comparando alternativas tecnológicas y dejando criterios de seguridad y evidencias.
• Elaborar el caso de negocio del piloto y plantilla TCO-ROI estimando savings mensuales, Capex y Opex y calculando ROI y TIR con validación de Finanzas y evaluación de escenarios por medio de supuestos como la inflación o adopción del beneficio.
• Entregar un dashboard funcional en Power BI conectado al dataset base que muestre el ranking general, metricas y resultados financieros.
• Desarrollar y aplicar una metodología replicable que muestre como seleccionar la tarea a automatizar, escoger la tecnología, definir la arquitectura de referencia, realizar el análisis financiero para al final concluir si vale la pena automatizar o no.

• Levantamiento de inventario de las tareas manuales en la operación, asignando criterios de evaluación (operativos, tácticos y estratégicos) y puntajes que permiten obtener la tarea con prioridad para proponer su automatización. Entregable: Matriz de priorización.
• Dashboard conectado con el dataset de tareas operativas que permite mostrar un ranking, métricas, KPIs y datos financieros. Entregable: Dashboard interactivo.
• Metodología estandarizada para identificar, priorizar, diseñar y justificar automatizaciones operativas en Platform Operations, con el objetivo de transformar la gestión de tareas manuales en procesos optimizados, de acuerdo con una evaluación técnica y en línea con la visión de negocio para generar valor. Entregable: Metodología MOAO.
• Aplicación de la metodología MOAO, análisis financiero y propuesta de automatización de la tarea "Monitoring" que transforma el proceso misional de gestión de alertas en Bizagi Cloud mediante una arquitectura IPA (Intelligent Process Automation), que integra orquestación BPM (Bizagi), ejecución técnica desatendida (Azure Functions / ARM APIs) y capacidades cognitivas (GenAI/RAG). Entregables: Caso de negocio, Plantilla TCO-ROI y diseño TO-BE.

• El proyecto reduce horas manuales y el costo en tareas.
• Disminución del tiempo de resolución por caso en un 60%, pasando de un tiempo promedio de 87 minutos a 35 minutos.
• Disminuye incidentes y reprocesos, elevando la disponibilidad y evitando penalidades.
• Replicabilidad para priorizar tareas con potencial a automatizar.
• Enfoca la inversión en iniciativas con mayor ROI y payback corto.
• Punto de equilibrio (Payback) en el año 3.
• Tasa interna de retorno (TIR) de 28%.
• Retorno sobre la inversión (ROI) de 36%.
• Multiplica el impacto mediante plantillas y procesos TO-BE reutilizables.
• Fortalece la gobernanza con RACI, evidencias y trazabilidad auditables.
• Mejora la experiencia al reducir errores y tiempos de entrega.
• Libera al talento operativo para concentrarse en mejora e innovación.
• Provee visibilidad ejecutiva con un dashboard interactivo de ranking de tareas, ROI y estado.

Testimonios obtenidos:

John Fredy Rojas Fernandez | Big Data & Analitics Manager

"El proyecto Operational Intelligence Center es un espacio centralizado de análisis y visualización diseñado para respaldar la toma de decisiones estratégicas y operativas. Integra datos de productividad, automatización y gestión de tareas de la plataforma de operación, lo que permite a la empresa priorizar iniciativas, optimizar procesos y mejorar la eficiencia en sus operaciones".

Camilo Alvarado | Platform Operations Manager

"Creo que el proyecto generó información muy valiosa sobre la operación y nos ayuda a establecer un framework para identificar puntos de mejora críticos y establece una metodología clara para definir planes concretos y mejoras".

Stiven Castro | Senior Cloud Administrator

"Creo que ayudó a identificar muchas debilidades y oportunidades de mejora de la operación de CloudOps utilizando las herramientas que están en auge siendo cuidadoso con los costos".

Miguel Rojas | Cloud Team Leader

"La información recopilada y analizada nos ayuda a tener una mejor visibilidad, y además de esto, sustentada de la situación de la operación y en las oportunidades de mejora que se deben implementar en la operación".

Shirley Villaveces | Operational Automation Manager

"Muy interesante, ya que permite obtener información concreta y analizada de forma estructurada y objetiva, para una mejor toma de decisiones que agreguen valor a la compañía. Muy buen trabajo".