Drill 12
Dibujar el proceso como es
Todos creen saber cómo funciona. ¿Alguien lo ha dibujado?
Cómo mapear un proceso real, con sus esperas y sus dueños, antes de proponer mejoras.
Cuándo se saca
Cuando algo se demora, se repite o se cae, y cada área tiene una explicación distinta de por qué.
Cómo se usa
- Sigue un caso real de principio a fin, no el procedimiento escrito. Pregunta a quien hace cada paso y no solo a quien lo supervisa, porque las dos versiones casi nunca coinciden.
- Anota en cada paso quién lo hace, cuánto trabajo toma y cuánto espera antes de que alguien lo tome. En muchos procesos la espera pesa más que el trabajo.
- Marca dónde cambia de manos, dónde vuelve atrás y qué paso no tiene un dueño claro. Ahí suele estar el problema, y ahí va la primera mejora.
Lo que tarda casi nunca es el trabajo. Es la espera.
Una escena típica
Escena ilustrativa, sin datos de un caso real.
Escena típica en un área de operaciones.
Lo que se veíaLas solicitudes tardan en resolverse y la propuesta es sumar gente al paso que parece más lento.
Lo que eraAl seguir casos reales, el tiempo se iba en una aprobación que esperaba en la bandeja de alguien que no sabía que le correspondía.
En qué terminóSe definió un dueño para la aprobación y un plazo para responderla. El paso que parecía lento no era el problema.
Dónde se cae la gente
Mapear el proceso como debería ser en vez de como es. El diagrama queda ordenado y no sirve, porque el problema vive en lo que no está escrito.
Fuego rápido
3 preguntas sobre esto mismo. Si fallas una, la línea de abajo dice por qué.
Dónde se pone a prueba
Saber el método no es la habilidad. Estos challenges no te dicen cuál usar, y ese es justamente el ejercicio.
Quién lo revisa
Rodrigo Urrea
Analítica · Forecasting · Productos digitales
- 14 años
- Chile · Alemania · EE.UU.
- Varias industrias
- Forecasting
- Productos digitales
- MSc Business Analytics
- AI-ready
Catorce años en analítica, en Chile, Alemania y para compañías en Estados Unidos.
Empecé en consumo masivo y bebidas, donde los pedidos llegaban con apuro y sin contexto. Después forecasting, productos digitales, y empresas sin equipo de datos que necesitaban una respuesta usable el lunes y no el mejor modelo posible. Un MSc en Business Analytics en el camino. Trabajé en varias industrias, y el patrón se repite en todas: el problema casi nunca es la técnica o la herramienta.
Hoy trabajo en construir capacidades AI-ready para tareas de analítica: qué parte del trabajo conviene automatizar y qué parte sigue siendo criterio. La segunda es más grande de lo que parece.
Los 21 challenges salen de pedidos que me hicieron a mí.
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