Diplomado en Automatización e inteligencia de procesos de negocio

Curso 1: Taller de fundamentos para la gestión de procesos de negocio

Reconociendo los procesos de negocio
– Breve historia de BPM.
– Definición de proceso de negocio.

Descubrimiento de procesos de negocio
– Elementos de un proceso de negocio.
– Metodologías de descubrimiento de procesos de negocio.

Modelación de procesos de negocio
– Elementos de Business Process Model and Notation (BPMN).
– Modelación utilizando BPMN.
– Buenas prácticas de BPMN.

Modelo de madurez de facilitadores de procesos y capacidades de empresa
– Modelo de madurez de procesos de negocio.
– Aplicación del modelo de madurez de facilitadores de procesos.
– Análisis de resultados.

Métricas
– Métricas en los procesos de negocio.
– Tipologías de métricas.
– Metodología para definición de métricas.

Disciplinas de gestión de procesos
– Presentación de algunas de las más importantes disciplinas de gestión de procesos.

Curso 2: Inteligencia y minería de procesos

Unidad 1: Inteligencia de procesos
El valor de la información: El valor de la información. Ciclo de generación de información.

Componentes de una arquitectura de inteligencia de negocios: Data Warehousing. Query and Reporting. OLAP. Business Analytics.

Reporting: La importancia de la visualización de la información. Reportes de gestión. Paneles de control.

Aplicación de inteligencia de negocio a procesos: Data warehouse de procesos. Paneles de control de procesos. Monitoreo en tiempo real de procesos. Predicción y recomendación de procesos.

Unidad 2: Minería de procesos
Introducción a la minería de procesos: Definición y conceptos básicos de Process Mining. Descubrimiento de procesos. Verificación de conformidad de procesos. Mejoramiento de modelos.

Almacenamiento y obtención de información en logs de eventos orientados a procesos: Estructura de los logs de eventos. Análisis de factibilidad de creación de un log de evento en base al estado actual de la información y el proceso.

Descubrimiento de procesos: Definición y conceptos básicos de descubrimiento de procesos. Algoritmos para el descubrimiento de procesos; ventajas y limitaciones. Aplicación de técnicas de descubrimiento a logs de eventos sintéticos utilizando herramientas disponibles. Análisis de resultados y limitaciones de las técnicas existentes.

Verificación de conformidad de procesos: Definición y conceptos básicos de la verificación de conformidad de procesos. Algoritmos para la verificación de conformidad de procesos; ventajas y limitaciones. Aplicación de técnicas de verificación de conformidad a logs de eventos sintéticos utilizando herramientas disponibles. Análisis de resultados y limitaciones de las técnicas existentes.

Análisis y mejora de procesos: Descripción de algunas de las técnicas existentes para el análisis y mejora de procesos a través de minería de procesos. Análisis temporal de los procesos de negocio. Aplicación de técnicas de análisis y mejora de procesos a logs de eventos sintéticos utilizando herramientas disponibles. Análisis de resultados y limitaciones de las técnicas existentes.

Curso 3: Taller de Automatización Robótica de Procesos - RPA

Unidad 1: RPA
Lineamientos sobre robotización de procesos (Robotic Process Automation, RPA)
– ¿Qué es RPA y cuáles son sus beneficios?
– Aporte de RPA en la Transformación Digital de las Organizaciones.
– Posibles aplicaciones de RPA.

Técnicas de RPA
– Principales herramientas de RPA.
– Instalación de una herramienta de RPA.
– Caso práctico utilizando una herramienta de RPA.

Unidad 2: Aplicación de RPA
Taller para la identificación de caso de uso reales
– Desafíos y principales barreras de los casos de RPA a abordar.
– Utilización de marcos de trabajo tales como el MRPA para establecer métricas para automatización.
– Cuantificar los beneficios asociados a los casos reales identificados para aplicar herramientas de RPA.

Taller de aplicación y programación de herramientas de RPA
– Utilización y programación de herramientas de RPA de casos pre armados para automatización de tareas de escritorio.
– Utilización y programación de herramientas de RPA de casos pre armados para automatización de tareas operativas integrando sistemas web y otras fuentes.

Curso 4: Taller de Inteligencia Artificial para la hiperautomatización de procesos

Unidad 1: Conceptos de IA y Machine Learning
– Clasificación supervisada.
– Regresión numérica.
– Análisis no-supervisado.

Unidad 2: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
– Clasificación, extracción, comparación.
– Técnicas de normalización y vectorización de texto.
– Uso de grandes modelos generativos.
– Desarrollo de agentes de IA para hiperautomatizar procesos.

Unidad 3: Visión computacional
– Clasificación de imágenes.
– Segmentación de imágenes y uso de modelos pre entrenados, como YOLO, VGG, y otros.
– Integración de segmentación de imágenes en la hiperautomatización de un proceso.