Categoría: EXCELENCIA OPERATIV

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Incrementando el ritmo de sus programas de automatización de procesos

Aproveche la estructura de desarrollo de bots para potenciar el Centro de Excelencia de RPA con velocidad de bots

La mayoría de los proveedores de servicios de todo el mundo han estado aprovechando la automatización robótica de procesos (RPA) para aumentar su eficiencia operativa y se encuentran en diferentes etapas de su viaje. RPA ayuda a una organización a automatizar tareas repetitivas y mundanas mediante el desarrollo y la implementación de bots o robots de software.

Pero escalar la RPA y aumentar la velocidad de los bots para que sea un éxito en toda la organización es un gran desafío. Una solución definitiva a este desafío es establecer un Centro de Excelencia de RPA sólido, que no solo defina las mejores prácticas, sino que también se esfuerce por lograr el objetivo de la organización.Un CoE de RPA ideal tiene los siguientes 7 componentes:

Esta idea se centra en el tercer componente, es decir, el desarrollo de bots, específicamente en la estructura de desarrollo de bots. Arroja luz sobre las mejores prácticas para crear una estructura de desarrollo sólido para impulsar la velocidad de los bots al estandarizar el desarrollo en toda la organización. Siguiendo estas pautas, las organizaciones pueden reducir el tiempo de desarrollo, prueba, implementación y revisión del bot.


Una estructura de desarrollo de bots sólido ayuda a reducir el tiempo de desarrollo, prueba, implementación y revisión en un 30 %.

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Construyendo un Centro de Soporte Técnico exitoso

Utilice herramientas y técnicas comprobadas para mejorar la eficiencia del Centro de asistencia técnica (TAC), reducir las llamadas entrantes repetidas y los tiques de problemas de los clientes.

Hoy en día, las telecomunicaciones ya no se limitan a la voz. En los últimos años, la industria ha crecido rápidamente para dar cabida a múltiples servicios. En esta era de multiplay (multijuego), los proveedores de servicios de la industria de la conectividad están agregando diversos servicios a su catálogo, como voz, mensajería, banda ancha, IPTV, DTH, VAS, etc. Y para respaldar estos servicios, los proveedores de servicios cuentan con centros de asistencia técnica ( TAC) para ayudar a los clientes a resolver problemas relacionados con servicios específicos.

Sin embargo, los proveedores de servicios han enfrentado desafíos para mantener y mejorar la eficiencia y productividad de los TAC, ya que gran parte de sus esfuerzos se destinan a tareas que no agregan valor (NVA) y causan desperdicio de recursos. Las tareas NVA se pueden clasificar en las siguientes categorías:

Figura :Clasificación de residuos NVA

Un análisis más detallado de los NVA (sobreprocesamiento, retrabajo, espera, etc.) muestra que gestionar un gran volumen de llamadas y tiques entrantes repetidos y operar con herramientas distribuidas son los principales desafíos de un TAC.

Para mitigar estos desafíos, los proveedores de servicios deben explorar herramientas y técnicas innovadoras y probadas en el campo, incluida la detección asistida por robot, el analizador de red proactivo, etc. Al implementar estas técnicas, los proveedores de servicios pueden lograr fácilmente una reducción del 30 al 40 % en las llamadas repetidas entrantes y tiques de problemas del cliente.


“ En el panorama típico del centro de asistencia técnica (TAC) de un proveedor de servicios, muchas tareas son NVA (sin valor agregado), lo que lleva al desperdicio de recursos ”

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Súbete a la ola de la fiberización con un modelo operativo eficiente y escalable

Cómo los operadores de fibra podrían crear un modelo operativo ágil y escalable para ofrecer servicios con rapidez, sin perder de vista los costos

La fiberización profunda sigue siendo un objetivo estratégico para que los operadores globales de fibra satisfagan las demandas de consumo de datos. Según el Informe EY , el despliegue global de fibra se duplicará durante el año 2018-2026, liderado principalmente por 5G. Se espera que el mercado mundial de cables de fibra óptica alcance los 20.800 millones de dólares en 2026, con una tasa compuesta anual proyectada del 14,5% entre 2020 y 2026. Para aprovechar esta ola de fiberización, los operadores de fibra deben actuar rápidamente, vigilar los costos y verificar la precisión de los datos antes de tomar decisiones de planificación.

Los operadores de fibra deben repensar sus operaciones comerciales para superar los desafíos en su camino hacia la aceleración del despliegue de fibra. Los tres dominios clave de un operador de fibra y los desafíos asociados se enumeran a continuación:

  • Planificar y construir Objetivos de cobertura masivos, alto costo de construcción, escasez de mano de obra calificada
  • Entrega de servicios Tiempo de ciclo más largo, recorridos de clientes aislados y desconectados, visitas repetidas y retrabajos
  • Garantía de Servicio  Eficiencia Operacional debido a la falta de automatización y estandarización, enfoque reactivo en la gestión de la red

Los operadores de fibra deben construir un modelo operativo eficiente y escalable para superar todos los desafíos anteriores y lograr sus objetivos de fiberización de manera eficiente. A continuación, se presenta un enfoque probado de 4 pasos para construir un modelo operativo objetivo eficiente y escalable mediante la transformación de sus capacidades comerciales:

  • Paso 1: Realizar la diligencia debida y descubrir los recorridos de fibra tal como están
  • Paso 2: Capacidades de referencia mediante la evaluación de madurez de capacidades
  • Paso 3: Colaborar e identificar iniciativas de cambio
  • Paso 4: Planificar la implementación y definir una hoja de ruta

La implementación exitosa de estos pasos puede ayudar a los operadores de fibra a reducir sus gastos operativos en un 53 % (en solo 3 años) y crear una organización ágil y escalable.


Un modelo operativo ágil y escalable permitirá a los operadores de fibra alcanzar objetivos de fiberización de manera eficiente al transformar sus capacidades comerciales.

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Reducir la brecha entre demanda y capacidad

Aproveche la planificación de capacidad basada en IA para modernizar los servicios de campo

La mayoría de los proveedores de servicios enfrentan desafíos a la hora de planificar y asignar técnicos de campo en función de la demanda frente a la capacidad. De acuerdo con Gartner, “Equilibrar los recursos disponibles con la demanda de esos recursos es esencial para completar con éxito la iniciativa”. Una planificación de capacidad ineficiente a menudo conduce a un exceso o una falta de personal de técnicos de campo. Esto provoca además problemas de pedidos y clientes insatisfechos. Las fuentes más comunes de disfunción son:

  • Falta de disponibilidad de herramientas para estimar la capacidad en tiempo real
  • Falta de estrategia para identificar los factores clave que influyen en el proceso de planificación de capacidades.
  • Falta de mecanismos para asignar el técnico adecuado para el servicio adecuado
  • No hay visibilidad de extremo a extremo de la capacidad de servicio de campo


De acuerdo con Gartner, “Equilibrar los recursos disponibles con la demanda de esos recursos es esencial para completar con éxito la iniciativa ”.

Para superar estos desafíos y manejar los diversos datos de campo, los proveedores de servicios en la industria de la conectividad deben avanzar hacia una planificación de capacidad inteligente , que ayude en el mapeo en tiempo real de los despachos y el uso óptimo de los recursos. Aprovechar una estructura de planificación de capacidad impulsado por IA ayuda a los proveedores de servicios a reducir el desperdicio de recursos en un 20 % y mejorar la eficacia de la respuesta del servicio y la satisfacción del cliente. Con el tiempo, la IA empresarial puede mejorar la predicción de las horas de trabajo de los técnicos de campo al considerar factores clave como el clima, la temporada y los datos de mantenimiento.

Fig: Aproveche la estructura de planificación de capacidad impulsado por IA para la gestión de recursos tecnológicos de campo en tiempo real

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Receta para gestionar la fuerza laboral digital de forma eficaz

Cree un modelo integral de gobernanza de RPA Bot para reducir los problemas operativos, mejorar el rendimiento de los bots y escalar los programas de automatización.

Los proveedores de servicios ahora se están sumando a la ola de la automatización. Los robots de software pueden realizar fácilmente tareas manuales dolorosas, que han agobiado al personal durante años. Sin embargo, en el proceso de incorporación de la fuerza laboral digital, la mayoría de los proveedores de servicios no han logrado establecer una gobernanza sólida y unificada. En una encuesta realizada por Forrester Consulting, el 69 % de los encuestados dijeron que enfrentan dificultades para administrar las reglas que guían el comportamiento de los bots y el 61 % respondió que el control y las operaciones de los bots RPA son inmaduros.

La falta de una gobernanza unificada de la fuerza laboral digital afecta significativamente a diferentes usuarios, como el Centro de Excelencia (COE) de RPA, los propietarios de unidades de negocios, el soporte de producción y el equipo de operaciones. Estos usuarios enfrentan desafíos como administrar la licencia de los bots y las credenciales de las aplicaciones, orquestar los bots en todas las plataformas y analizar el rendimiento de los bots en tiempo real y su utilización. También carecen de alertas en tiempo real sobre fallas y pronósticos de procesos, lo que a menudo lleva a que no se cumpla el SLA para entregas críticas.

Los proveedores de servicios deben establecer un modelo de gobernanza de bots RPA eficaz centrándose en áreas clave. Algunos de ellos se enumeran a continuación:

  • Sala de control visual integrada: proporciona un alto nivel de colaboración y transparencia mientras gestiona bots en todos los procesos y plataformas. Esto ayuda a encontrar la causa raíz de los bots que no funcionan.
  • Pronóstico de entrega y mecanismo de alerta de entrada: ayuda a visualizar métricas clave en tiempo real para cumplir con los SLA
  • Gestión automatizada de credenciales de aplicaciones y seguimiento de licencias de bots: evita la interrupción de la producción al evitar problemas de bloqueo de cuentas y caducidad de licencias.

La gobernanza de la fuerza laboral digital se está convirtiendo en un desafío constante al adoptar la robótica y la automatización cognitiva. Un informe de Forrester Consulting muestra que el 70% de los proveedores de servicios luchan con problemas de escalabilidad y rendimiento de BOT.

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Creación de una fuerza laboral de campo inteligente con una guía en video basada en IA

Aproveche la IA de vídeo para mejorar la eficiencia de los ingenieros de campo, reducir las visitas al sitio y acelerar el tiempo del ciclo de instalación a puesta en marcha en 3 veces.

Las ineficiencias en los servicios de campo son las que más contribuyen al gasto de capital de los proveedores de servicios. Una de las principales razones de la ineficiencia del servicio de campo son las visitas repetidas al sitio o el retrabajo, lo que genera un aumento de 5 veces en el costo de reparación y retrasos en el tiempo de entrega del pedido.

En el caso de los estudios de campo, los datos muestran que entre el 40% y el 60% de los pedidos de instalación requieren un estudio del sitio, de los cuales el 18% requiere estudios repetidos. El estudio de los sitios se realiza manualmente, lo que requiere la captura manual de datos y auditorías físicas que generan errores y datos incompletos. Por lo tanto, el proceso requiere mucho tiempo.

Para superar estos desafíos, los proveedores de servicios deben aprovechar el poder de la video inteligencia. Una estructura de video inteligencia impulsado por IA puede crear una fuerza laboral de campo inteligente. El encuestador captura un vídeo y le da voz, utilizando un guion gráfico guiado. La estructura captura automáticamente los detalles y envía alertas si faltan detalles. Se envía una encuesta con 100% de detalles y puede ser un punto de referencia para detalles específicos o cambios futuros. Esto conduce a una aceleración 3 veces mayor en el tiempo de instalación y a una mejor experiencia del cliente.


Permita que los ingenieros de campo con dispositivos impulsados ​​por IA mejoren el trabajo de campo “ correcto a la primera ” y mejoren la experiencia del cliente mediante la reducción del “ tiempo de resolución ”

Los tres componentes principales de esta estructura son:

  • Guía de vídeo asistida por IA: proporciona un guion gráfico estructurado y guiado para que los ingenieros de campo capturen los datos sin esfuerzo.
  • Motor de recomendaciones: permite acciones guiadas para varias partes interesadas del negocio. Ofrece recomendaciones basadas en IA y visibilidad en tiempo real de los trabajos a supervisores, auditores e ingenieros de campo.
  • Paneles de control inteligentes: proporciona visibilidad de extremo a extremo de los trabajos que impulsan acciones más inteligentes para la gestión y la empresa en su conjunto.
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Mejorando la eficiencia de su fuerza laboral de servicio de campo

Aproveche el aprendizaje automático para eliminar los despachos ciegos y mejorar la tasa de reparación por primera vez (FTFR)

Los técnicos de campo son la cara de su organización de servicios y es imperativo equiparlos con las herramientas y el conocimiento adecuados para afrontar cualquier desafío de campo. Con una gestión eficiente y el empoderamiento de los técnicos, su organización puede ofrecer servicios rápidos, eficaces y eficientes a los clientes.

Una empresa debe lograr un equilibrio entre la velocidad y la precisión de las solicitudes de los clientes en el sitio para aumentar la productividad de los técnicos y mejorar la satisfacción del cliente. Pero, en realidad, los técnicos frecuentemente no pueden resolver los problemas de los clientes a tiempo y se ven obligados a realizar múltiples viajes a la ubicación del cliente debido a ineficiencias en el proceso. Por lo tanto, en lugar de atender a nuevos clientes u optimizar las relaciones con los clientes actuales, los técnicos invierten tiempo y recursos valiosos en actividades que no generan ingresos.

Hoy en día, el 70 % de los técnicos de campo visitan los sitios sin información previa sobre la naturaleza del problema, su ubicación y recomendaciones de solución. Conduce a envíos repetidos, mayor tiempo de resolución y una alta rotación de clientes.

La digitalización es la piedra angular del éxito de una organización de servicios moderna. Adopte la ‘Estructura de servicios de campo impulsado por IA’ para optimizar los servicios de campo y aumentar la productividad de los técnicos. La estructura abarca tres componentes vitales para lograr una tasa de reparación por primera vez (FTFR) más alta y reducir el tiempo medio de resolución (MTTR):

  • Clasificador de ubicación de fallas – predice la ubicación de la falla y envía notificaciones por correo electrónico/SMS a través de la aplicación móvil a los técnicos
  • Motor de recomendación– sugiere acciones guiadas y los siguientes mejores pasos de resolución para mejorar la eficiencia de los técnicos.
  • Panel de técnico -proporciona una vista integral de todos los despachos e información útil para los técnicos.


El 70% de los técnicos de campo visitan los sitios sin información previa sobre el problema, lo que genera despachos repetidos, un tiempo de resolución más largo y una alta rotación de clientes.

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Combinando el poder de RPA e IA para mantener intacta la experiencia del cliente durante cortes de red

Aproveche la RPA y la IA para crear e implementar una estructura conversacional bidireccional proactivo para reducir los gastos operativos, aumentar la productividad de los agentes y mejorar el NPS.

Según estadísticas recientes, el 30% de las llamadas al centro de contacto de los proveedores de servicios están relacionadas con cortes de red. Su incapacidad para predecir estas interrupciones a tiempo y proporcionar información previa a los clientes genera picos de llamadas al centro de contacto, insatisfacción del cliente y una puntuación NPS baja. Esto también aumenta los gastos operativos de los centros de contacto y puede provocar una pérdida de reputación para los proveedores de servicios.

Para superar estos desafíos y mejorar NPS, los proveedores de servicios deben crear una plataforma inteligente central capaz de orquestar una conversación fluida entre los centros de contacto y los clientes. Esto se establece mediante la implementación de una “Estructura conversacional bidireccional”. Los pasos involucrados son:

  • Paso 1: Identificación automática de la información de interrupciones
    Cree un proceso estandarizado para identificar interrupciones relevantes en los sistemas de monitoreo de la red. Intégrelos con un panel de monitoreo de interrupciones para que BOT extraiga automáticamente las interrupciones y las almacene en una base de datos central.
  • Paso 2: Programar notificación
    Realice una validación automatizada y una programación inteligente para enviar notificaciones proactivas a los clientes afectados en una estructura bien organizada.
  • Paso 3: Notificar e interactuar con los clientes mediante un BOT de IA conversacional.
    Envíe notificaciones proactivas y, si el cliente tiene consultas adicionales, el bot puede entablar una conversación utilizando la IA conversacional.


Conversational AI Bot  (Bot de IA conversacional) organiza la comunicación bidireccional y brinda una experiencia perfecta al cliente durante cortes comunes de la red.

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Convierta los problemas de su red en el deleite del cliente

Aproveche las estrategias de automatización para agilizar el proceso de resolución de problemas (T2R), brindando a los clientes una resolución rápida y una mayor satisfacción.

TM Forum, una asociación industrial global para proveedores de servicios y sus proveedores en la industria de las telecomunicaciones, tiene una estructura de procesos comerciales: el proceso Trouble to Resolve (T2R) (resolución de problemas) de eTOM (Mapa mejorado de operaciones de telecomunicaciones). Revela cómo lidiar con un problema reportado por el cliente, analizarlo para identificar la causa raíz del problema, iniciar una resolución para satisfacer la satisfacción del cliente, monitorear el progreso y cerrar el tique del problema.

La mayoría de los proveedores de servicios siguen el proceso eTOM T2R; sin embargo, enfrentan desafíos clave que afectan la eficiencia operativa general de T2R y aumentan el OPEX.

  • Múltiples sistemas en silos para completar el ciclo de vida de un evento de red generan un gran esfuerzo manual y un aumento de OPEX
  • Dificultad para identificar el impacto correcto de un evento de red.
    • No hay herramientas adecuadas para la autoidentificación y priorización de eventos críticos que causarían un impacto importante en el negocio.
    • Desperdicio de recursos: el Centro de operaciones de red (NOC) tiende a dedicar una cantidad significativa de tiempo a manejar grandes volúmenes de
      alertas .
  • Dificultad para cumplir los KPI empresariales debido a la falta de disponibilidad de sistemas totalmente integrados y procesos automatizados.

Los proveedores de servicios en la industria de la conectividad deben desarrollar una estrategia eficaz para integrar los sistemas y llevar la automatización de un extremo a otro al flujo de procesos T2R. La mayoría de los proveedores de servicios tienen un nivel básico de automatización; sin embargo, existe un enorme margen para la automatización completa del ciclo de vida. Este Avance muestra un enfoque eficaz para implementar la automatización de un extremo a otro del ciclo de vida de los eventos de la red, desde la creación del evento hasta su resolución. El enfoque se basa en la experiencia de implementación de proveedores de servicios líderes en ubicaciones multigeográficas.

“ Según un informe de McKinsey, muchos proveedores de servicios tienen procesos fundamentales complejos con múltiples integraciones de sistemas y requieren mucha mano de obra y son costosos. Aprovechar las tecnologías digitales para simplificar y automatizar las operaciones las hace más productivas y da como resultado una reducción significativa de costos de hasta un 33% ”

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Dirigir la migración de datos, impulsada por RPA

Aproveche la estructura de automatización basada en RPA para acelerar la migración de datos y mejorar la precisión.

La migración de datos implica mover datos entre ubicaciones, formatos y aplicaciones. Esta necesidad va en aumento debido a tendencias actuales como fusiones y adquisiciones (M&A), migración de aplicaciones a la nube y modernización de aplicaciones heredadas. Sin embargo, la ejecución de la migración de datos utilizando métodos tradicionales no está a la par con la frecuencia cada vez mayor.

Según Gartner, el 50% de las iniciativas de migración de datos excederán su presupuesto y cronograma para 2022 debido a una estrategia y ejecución defectuosas. La mayoría de los proveedores de servicios en la industria de la conectividad adoptan el enfoque tradicional para la migración de datos que implica tres pasos amplios: planificación y preparación de la migración, establecimiento de gobernanza y ejecución.

Los proveedores de servicios siguen la metodología fundamental de ejecución de migración de datos de extracción, transformación y carga (ETL), que está llena de desafíos. Implica un alto costo y tiempo debido a simulaciones y pruebas de cada módulo. Además, implica esfuerzos manuales, lo que genera una gran cantidad de retrabajo debido a errores y provoca consecuencias debido a problemas de integridad de los datos. Además, subir y bajar los equipos es difícil.

Para superar estos desafíos, una estructura de automatización basado en RPA para la ejecución de la migración de datos podría ser un enfoque eficaz. La estructura abarca componentes tales como:

  • Procesador inteligente : identifica problemas de calidad e integridad de los datos de origen en una etapa muy temprana
  • Bot de automatización: realiza migración/actualización extrayendo y actualizando datos en varias capas de la aplicación.
  • Mecanismo de gestión de consecuencias: automatiza el manejo de consecuencias, es decir, soluciona problemas de calidad e integridad de los datos en CRM, sistemas de inventario, etc.

“ Según Gartner, el 50% de las iniciativas de migración de datos excederán su presupuesto y cronograma para 2022 debido a una estrategia y ejecución defectuosas ”