Tendencias y Avances en Business Process Management (BPM) – 2024-2025
La integración de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático en las plataformas BPM se volvió cada vez más común, permitiendo automatizar decisiones, identificar patrones en datos masivos y predecir comportamientos futuros. Se espera que las organizaciones utilicen estas capacidades no solo para automatizar tareas repetitivas, sino para optimizar procesos de forma continua mediante análisis predictivos, incrementando la eficiencia y la agilidad en la gestión de procesos de negocio.
La migración de BPM a la nube alcanzó un auge notable. Se observó un aumento en la adopción de soluciones BPM basadas en la nube, lo que brinda mayor escalabilidad, flexibilidad y acceso remoto a las operaciones. Este movimiento hacia BPM en la nube ayuda a las organizaciones a reducir costos de infraestructura y adaptarse rápidamente a cambios del mercado o necesidades del negocio, facilitando la transformación digital empresarial con menores barreras técnicas.
La hiperautomatización consolidó a BPM como núcleo estratégico, combinando gestión de procesos con RPA, IA y analítica avanzada para automatizar flujos de trabajo complejos de extremo a extremo. Esta tendencia permitió a las empresas ir más allá de la automatización de tareas individuales, integrando múltiples sistemas y departamentos en procesos automatizados integrales en 2024. El resultado es una operación más veloz y eficiente, con bots y sistemas inteligentes colaborando con humanos en la ejecución de procesos de negocio.
Durante el 2024 una tendencia destacada ha sido que se puso al usuario en el centro del diseño de procesos. Las iniciativas de BPM dieron mayor énfasis a la experiencia del usuario (UX), buscando que los procesos internos sean intuitivos y fáciles de usar. En 2024 aumentó la alineación entre BPM y las plataformas de experiencia de cliente (CX) para garantizar que los procesos empresariales soporten expectativas de clientes y empleados. Un diseño centrado en el usuario mejora la adopción de las soluciones BPM y la satisfacción, complementando los objetivos de transformación digital empresarial con usabilidad.
De igual forma, la sostenibilidad empresarial emergió como prioridad incorporada a BPM. Durante 2024 se destacó el papel de BPM en implementar prácticas operativas sostenibles, ayudando a las organizaciones a reducir el consumo de recursos, minimizar residuos y mejorar la eficiencia energética. La automatización y optimización de procesos mediante BPM contribuye a metas de sostenibilidad al eliminar pasos innecesarios y mejorar el uso de insumos, haciendo de la gestión de procesos de negocio un habilitador para la responsabilidad ambiental y social corporativa.
Se aceleró la automatización de procesos basada en datos. Las organizaciones adoptaron enfoques de Data-Driven BPM, integrando profundamente las herramientas de analítica de datos con las plataformas de procesos. En 2024, esta integración permitió ajustar procesos en tiempo real según métricas clave y análisis predictivos. Decisiones operativas respaldadas por datos en vivo mejoraron la capacidad de respuesta, fomentando una cultura de mejora continua informada por indicadores cuantitativos en la gestión de procesos.
Las nuevas formas de trabajo colaborativo e híbrido impulsaron la evolución del BPM colaborativo. Con el auge del trabajo remoto tras la pandemia, en 2024 las herramientas BPM incorporaron funcionalidades avanzadas para colaboración en tiempo real entre equipos distribuidos. Las plataformas de automatización de procesos ahora facilitan que empleados en distintas ubicaciones participen simultáneamente en el modelado, seguimiento y mejora de procesos, asegurando coordinación y transparencia incluso fuera de la oficina tradicional.
La democratización del BPM cobró fuerza gracias a herramientas centradas en el desarrollador ciudadano. Nuevas soluciones de bajo código/no código permiten que usuarios no técnicos en toda la organización identifiquen, implementen y midan mejoras de procesos con la debida gobernanza (computerweekly.com). Esto derriba barreras tradicionales y extiende la gestión de procesos de negocio a más personas, manteniendo controles de seguridad para que la innovación en procesos ocurra de forma descentralizada pero alineada con las políticas de TIEn paralelo, la proliferación de plataformas low-code integradas hizo que empresas ya no necesiten buscar suites BPM especializadas por separado.
Los avances en minería de procesos permitieron un descubrimiento automatizado de procesos de ciclo completo. Herramientas modernas de process mining en 2024 facilitaron a los usuarios descubrir y mapear procesos reales a partir de datos de registros sin depender tanto de analistas expertos (computerweekly.com). Esto permite obtener una visión completa de los flujos de trabajo en una organización al unificar acciones registradas en múltiples sistemas. Aunque persisten desafíos (por ejemplo, capturar actividades humanas fuera de sistemas), estas capacidades ayudan a revelar cuellos de botella e ineficiencias de forma más rápida y objetiva.
La irrupción de la IA generativa está remodelando los procesos de negocio. Tecnologías como ChatGPT demostraron potencial para redefinir cómo se diseñan y ejecutan procesos, aportando velocidad y escalabilidad. Integrar IA generativa en la gestión de procesos permite automatizar la elaboración de contenidos, la toma de decisiones inicial y la recomendación de acciones en un flujo de trabajo, reduciendo dramáticamente los tiempos de respuesta. Un caso citado fue el de una empresa que incorporó IA generativa al front-office para evaluar solicitudes entrantes, logrando transformar sus flujos de proceso y disminuir significativamente el volumen de solicitudes manuales(computerweekly.com). Los expertos señalan que BPM ahora debe considerar las capacidades generativas junto con la interacción humana, expandiendo los límites tradicionales de la automatización de procesos.
Principales Tendencias en BPMCX impulsando el BPM: La experiencia del cliente (CX) se ha convertido en un motor central de las estrategias BPM recientes. Las organizaciones están reorientando sus iniciativas de gestión de procesos de negocio para optimizar cada punto de contacto con el cliente y ofrecer interacciones más fluidas y personalizadas (linkedin.com). Estudios de 2024 muestran que 86% de los consumidores pagarían más por una mejor experiencia, lo que impulsa a las empresas a alinear sus procesos internos con la satisfacción del cliente. En respuesta, las plataformas BPM incorporan funcionalidades para mapear el customer journey, eliminando fricciones y acelerando tiempos de respuesta, factor clave para la transformación digital empresarial centrada en el cliente.
Seguridad y cumplimiento como prioridad: La seguridad de datos y el cumplimiento regulatorio son ahora consideraciones innegociables integradas en BPM (linkedin.com). A medida que más procesos migran a la nube y se vuelven digitales, las organizaciones deben asegurar que la gestión de procesos incluya controles robustos para proteger información sensible y cumplir normativas como GDPR. Las suites BPM modernas en 2025 incorporan capacidades de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) que permiten administrar permisos, trazabilidad y políticas, fortaleciendo la confianza y reduciendo riesgos operativos. Esta tendencia refleja la necesidad de automatización de procesos segura, donde la aceleración digital no sacrifica la privacidad ni la integridad de los datos corporativos.
Hiperautomatización e IA integrada: La hiperautomatización continúa siendo una macrotendencia en BPM, combinando RPA, IA y orquestación avanzada de procesos para llevar la eficiencia al siguiente nivel. Gartner predice que para 2025, 85% de las organizaciones que adopten hiperautomatización incrementarán su eficiencia operacional en 30%. En la práctica, esto se traduce en sistemas BPM que van más allá de flujos estáticos y reglas predefinidas, hacia automatizaciones inteligentes y adaptativas. La IA permite que los procesos “aprendan” y se ajusten dinámicamente; por ejemplo, algoritmos de machine learning pueden priorizar instancias de procesos o sugerir optimizaciones en tiempo real. El BPM moderno se convierte así en el núcleo coordinador de un tejido digital inteligente, donde bots, asistentes inteligentes y aplicaciones trabajan en conjunto con mínima intervención humana.
Plataformas Low-Code/No-Code y democratización: El auge de plataformas low-code/no-code está democratizando el desarrollo de procesos y haciendo el BPM más accesible en todos los niveles de la organización. Según Forrester, para 2024 el 75% de las soluciones BPM incluirían opciones de bajo o cero código para acelerar la implementación de procesos. Esta tendencia permite a analistas de negocio y citizen developers diseñar y modificar flujos de trabajo mediante interfaces gráficas intuitivas, reduciendo la dependencia del departamento de TI. El resultado es una innovación más ágil en procesos, con tiempos de entrega mucho más cortos y mayor involucramiento de las áreas operativas en la mejora continua (primebpm.com). En el contexto de automatización de procesos, el low-code empodera a las empresas para responder rápidamente a nuevas oportunidades o cambios, manteniendo control de gobierno pero sin sacrificar velocidad.
Analítica en tiempo real y decisiones basadas en datos: La gestión de procesos basada en datos se ha vuelto indispensable para la toma de decisiones ágil. Las soluciones BPM incorporan analítica avanzada y monitorización en tiempo real de indicadores (KPI) para detectar patrones y ajustar la ejecución de procesos sobre la marcha. En 2025, las organizaciones líderes utilizan procesos impulsados por analítica donde dashboards en vivo muestran cuellos de botella o variaciones de demanda, permitiendo actuar inmediatamente. Por ejemplo, la simulación de escenarios y la predicción de tiempos de ciclo mediante algoritmos se integran directamente en los motores BPM. La capacidad de reaccionar con información instantánea incrementa la resiliencia operativa, pues los flujos de trabajo pueden reconfigurarse dinámicamente ante cambios del entorno. En síntesis, el Process Intelligence —la inteligencia de procesos— complementa al BPM tradicional, proporcionando vistas accionables para elevar la productividad hasta un 25% según reportes recientes.
BPM móvil y trabajo remoto: La proliferación del trabajo híbrido ha posicionado al BPM móvil como una tendencia fundamental. Las empresas requieren que sus procesos sean accesibles y gestionables desde cualquier lugar. En 2025, administrar procesos desde dispositivos móviles ya no es opcional, sino esperado. Las plataformas de gestión de procesos de negocio ahora ofrecen aplicaciones móviles y experiencias responsive que permiten a gerentes y analistas monitorear casos, aprobar tareas o revisar métricas sobre la marcha. Esto asegura continuidad operacional: los empleados pueden participar en flujos de aprobación o solucionar excepciones de proceso incluso fuera de la oficina. La consecuencia es una operación más ágil y descentralizada, alineada con entornos de trabajo modernos donde la colaboración debe ocurrir en tiempo real sin restricciones geográficas.
Mejora continua y transformación empresarial constante: Se observa un cambio de paradigma desde iniciativas puntuales de reingeniería hacia una transformación empresarial continua soportada por BPM (computerweekly.com). En lugar de proyectos aislados con fin determinado, las organizaciones top están adoptando un ciclo permanente de evaluación y optimización de procesos. Shawn Brodersen de Capgemini destaca que el panorama de BPM evoluciona rápidamente hacia capacidades que ofrecen transformación continua del negocio. Este enfoque perpetuo es posible gracias a la combinación de monitoreo en tiempo real, retroalimentación constante de usuarios y despliegue frecuente de mejoras incrementales en los procesos. BPM se convierte así en un facilitador de agilidad estratégica, asegurando que la empresa pueda adaptarse y reinventar sus procesos de negocio de forma fluida conforme cambian las condiciones del mercado y la tecnología.
Minería de procesos e inteligencia procesal: La integración de Process Mining e IA en la disciplina BPM está revolucionando la optimización basada en hechos. En 2025, las organizaciones utilizan minería de procesos no solo para analizar registros históricos, sino para habilitar inteligencia procesable en tiempo real. La investigación actual propone combinar modelos generativos con conocimientos de procesos para crear “Large Process Models” que sintetizan las mejores prácticas y recomendaciones adaptadas al contexto de cada organización (link.springer.com). Por ejemplo, se están aplicando modelos de lenguaje (LLMs) para detectar desviaciones y sugerir mejoras sobre la marcha en la ejecución de procesos (linkedin.com). Esta inteligencia procesal aumentada permite identificar ineficiencias ocultas y oportunidades de optimización que antes requerían largos análisis manuales. La IA puede incluso predecir problemas antes de que ocurran (p. ej., riesgo de retrasos) y alertar a los responsables para que tomen acciones preventivas. En conjunto, la minería de procesos avanzada y la IA brindan una visión holística y predictiva de los flujos de trabajo, elevando el BPM de una postura reactiva a una proactiva.
BPM integrado en plataformas empresariales: La convergencia de BPM con otras plataformas de software es una tendencia clave. Grandes proveedores de tecnología (SAP, Microsoft, Oracle, etc.) ya ofrecen funcionalidades de BPM incorporadas en sus suites, eliminando la necesidad de herramientas BPM separadas. Esto significa que la automatización de procesos está disponible de forma nativa en ERPs, CRMs y otras aplicaciones empresariales, facilitando a las organizaciones —inclusive Pymes— adoptar prácticas de gestión por procesos sin desplegar soluciones adicionales. En 2024-2025, muchas empresas están evaluando la hoja de ruta BPM dentro de sus plataformas tecnológicas principales al planificar la transformación digital empresarial, para aprovechar al máximo la integración. La ventaja de esta tendencia es una arquitectura de TI más unificada: los procesos fluyen a través de módulos de negocio sin silos, con la orquestación BPM actuando como hilo conductor. Asimismo, las capacidades de case management y flujo de trabajo se vuelven parte del ADN de todas las aplicaciones corporativas, expandiendo el alcance del BPM a todos los rincones de la operación.
Adopción creciente de BPM en la nube: La implementación de BPM en entornos cloud sigue acelerándose como parte de la transformación digital. Cada vez más organizaciones —especialmente medianas empresas— optan por soluciones BPM SaaS o en nubes híbridas para aprovechar despliegues más rápidos y costos basados en consumo. Un informe de agosto de 2024 resaltó que esta tendencia permite adaptarse ágilmente a cambios del mercado al escalar recursos de proceso bajo demanda (es.linkedin.com). Las suites BPM en la nube vienen con actualizaciones automáticas, alta disponibilidad y facilidades de integración vía APIs, lo que reduce la carga de mantenimiento de TI. Además, el modelo cloud democratiza el acceso a tecnologías de gestión de procesos, ya que incluso organizaciones con menos infraestructura pueden implantar soluciones robustas de automatización de procesos. La preferencia de pymes por BPM en la nube, frente a costosas instalaciones on-premise, refleja cómo la nube impulsa la agilidad y eficiencia en la gestión de procesos empresariales.
Perspectivas del Mercado de BPMCrecimiento global sostenido: El mercado mundial de Business Process Management muestra un crecimiento robusto a doble dígito. Se prevé que el valor global del mercado BPM pase de 16.480 millones de dólares en 2024 a 37.840 millones en 2032, lo que implica una tasa compuesta anual de aproximadamente 10,9% (fortunebusinessinsights.com). Otras proyecciones sitúan el mercado en 26.18 mil millones de dólares para 2028, habiendo estado valorado en 10.64 mil millones en 2020, con un CAGR estimado en torno al 12% entre 2024 y 2032 (hackmd.io). Estas cifras confirman una tendencia de fuerte expansión impulsada por la digitalización generalizada de las operaciones empresariales y la prioridad de la eficiencia en todos los sectores.
Adopción generalizada de BPM en las empresas: La gestión de procesos se ha consolidado como parte integral de la estrategia digital corporativa. Según un informe de 2024, un 85% de las organizaciones reportan haber integrado soluciones BPM en su estrategia digital para impulsar mejoras y agilidad en procesos (primebpm.com). Esta amplia adopción refleja que BPM ya no es una herramienta nicho, sino un habilitador clave para la transformación digital empresarial en empresas de todos los tamaños. La necesidad de adaptabilidad post-pandemia y la competencia basada en experiencia del cliente han llevado a las compañías a institucionalizar la disciplina BPM como medio para lograr eficiencia sostenible.
Automatización y agilidad como impulsores de mercado: La creciente necesidad de automatizar procesos y ser más ágiles es identificada como motor principal de la inversión en BPM hasta mediados de la década. Este impulso no se limita a las grandes corporaciones; cada vez más pequeñas y medianas empresas buscan en el BPM una forma de optimizar operaciones (ituser.es). Un análisis de MarketsandMarkets proyectaba ingresos de 8.800 millones USD en 2020 para BPM con crecimiento anual de ~10,5% hasta 2025, alcanzando ~14.400 millones ese año. Si bien esas cifras se han actualizado al alza en estimaciones más recientes, subrayan que la demanda viene de todos los sectores por la urgencia de automatizar tareas manuales y mejorar la agilidad organizacional. Las empresas son conscientes de que optimizar procesos ya no es opcional, sino esencial para competir – de ahí la amplia adopción de soluciones BPM en sectores diversos, desde manufactura y banca hasta salud o logística.
Adopción multi-industria y foco sectorial: El BPM tiene presencia en prácticamente todos los sectores industriales, con manufactura liderando la demanda de soluciones en el período reciente. Organizaciones de gobierno, banca, seguros, tecnología, retail y hasta entretenimiento han implementado suites BPM para estandarizar y mejorar sus operaciones. En manufactura, por ejemplo, la presión por eficiencia y calidad impulsa fuertemente la gestión por procesos para optimizar cadenas de suministro y producción. En el sector financiero, BPM es clave para cumplimiento normativo y mejora de tiempos de atención. Esta diversificación sectorial significa que el mercado BPM no depende de una sola industria, sino que su crecimiento es transversal, lo que añade resiliencia y tamaño al mercado global.
Modelos de despliegue: cloud vs on-premise: Las preferencias de implementación de BPM están cambiando conforme maduran las ofertas en la nube. Históricamente, han predominado los despliegues on-premise con licenciamiento perpetuo entre grandes corporaciones, dados sus requisitos de infraestructura y seguridad. Sin embargo, para las pymes –y cada vez más para muchas grandes empresas– las soluciones BPM en la nube (SaaS) resultan atractivas por su menor coste inicial y flexibilidad. Actualmente se observa un crecimiento notable de la demanda de modelos cloud, ya que ofrecen actualizaciones más sencillas y escalabilidad sin invertir en servidores propios. Muchos proveedores BPM ahora ofrecen opciones híbridas (mezcla de nube y local) para satisfacer necesidades de soberanía de datos a la vez que brindan la conveniencia del cloud. Esta transición de on-premise a cloud está expandiendo el mercado al reducir barreras de entrada para empresas más pequeñas y al permitir a las grandes optimizar costes de TI a largo plazo.
Principales proveedores y consolidación: El panorama competitivo del mercado BPM incluye tanto fabricantes especializados como gigantes de software empresarial. Entre los proveedores líderes se destacan nombres establecidos como Pegasystems, Appian, IBM, Oracle, Software AG, Nintex, OpenText, Tibco, Bizagi, ProcessMaker, Bonitasoft, K2, Kofax, entre otros. En los últimos años ha habido cierta consolidación vía adquisiciones: por ejemplo, SAP adquirió Signavio en 2021 para fortalecer su oferta BPM, IBM compró myInvenio (process mining) en 2021, etc. La convergencia con herramientas de automatización robótica (RPA) también ha llevado a alianzas y fusiones, integrando capacidades. No obstante, aún coexisten múltiples actores, desde suites robustas end-to-end hasta soluciones más ligeras enfocadas en nichos (modelado, minería, automatización). Esta competencia saludable impulsa la innovación, evidenciada por incorporaciones rápidas de funciones de bajo código, IA y minería de procesos en los productos. Se espera que el mercado siga fragmentado en el corto plazo, aunque con ciertos líderes consolidando participación, mientras nuevas startups emergen con propuestas especializadas en hiperautomatización y automatización de procesos inteligente.
Enfoque regional: mercados de mayor crecimiento: Geográficamente, Asia-Pacífico es el mercado BPM de crecimiento más acelerado, mientras Norteamérica se mantiene como el más grande en ingresos (mordorintelligence.ar). Un estudio de Mordor Intelligence estima que para 2025 la región Asia-Pacífico liderará la tasa de adopción de BPM, impulsada por la rápida transformación digital en economías como China, India y el Sudeste Asiático. Norteamérica y Europa Occidental continúan representando una porción significativa del gasto en BPM dado el alto grado de digitalización existente y la necesidad de modernizar plataformas legadas. En Latinoamérica, aunque partiendo de una base más pequeña, el interés en BPM también crece a buen ritmo conforme las empresas buscan automatizar y estandarizar procesos para ser competitivas globalmente. Se observa que regiones emergentes tienden a saltar directamente a soluciones en la nube y esquemas ágiles, lo que en algunos casos las hace adoptar tecnologías BPM de última generación más rápidamente que compañías de mercados maduros con sistemas heredados.
Mercado de BPM en Latinoamérica: En el contexto hispanohablante, el mercado de BPM en América Latina muestra una expansión notable. Se calcula que el tamaño del mercado latinoamericano de soluciones BPM fue de USD 616,79 millones en 2022 y podría alcanzar unos USD 1.424,76 millones en 2030, con un CAGR de ~10,98% entre 2023-2030 (verifiedmarketresearch.com). Este crecimiento refleja cómo las empresas latinoamericanas están invirtiendo en automatización de procesos para acompañar sus esfuerzos de transformación digital. Países como México, Brasil, Colombia y Chile lideran proyectos BPM en la región, inicialmente concentrados en banca, telecomunicaciones y gobierno, pero expandiéndose a retail, energía y otras industrias. Si bien el mercado latinoamericano es más pequeño comparativamente, su crecimiento porcentual es sólido. La adopción de BPM en Latinoamérica suele ir de la mano con la adopción de metodologías de calidad y mejora continua (por ejemplo, Lean Six Sigma), impulsando proyectos integrales de eficiencia. Un aspecto característico en la región es que muchas empresas optan por herramientas BPM de código bajo o suites SaaS flexibles para adaptarse a recursos de TI limitados, lo que ha abierto oportunidad a proveedores locales y regionales en el panorama competitivo.
Proyecciones a corto y mediano plazo: Las firmas de análisis siguen ajustando al alza sus pronósticos para el mercado BPM. MarketsandMarkets proyectó que el mercado global pasaría de $4.4 mil millones en 2021 a aproximadamente $8.9 mil millones en 2026, implicando un CAGR de 15.1%. Aunque las metodologías difieren (algunas incluyen solo software, otras servicios), todas coinciden en crecimiento robusto de doble dígito en los próximos años. Para 2025, se espera que el gasto en plataformas de BPM y automatización aumente considerablemente conforme más empresas medianas adopten estas soluciones y las grandes amplíen sus implementaciones a procesos más complejos. También influye la convergencia con tecnologías adyacentes: se estima por ejemplo que el mercado de process mining y herramientas de inteligencia de procesos crecerá en paralelo, complementando la oferta BPM tradicional. Los analistas sugieren que hacia 2028-2030, BPM se habrá transformado en un componente estándar de las arquitecturas empresariales digitales – un mercado quizá menos diferenciado pero más omnipresente. En cifras absolutas, algunas previsiones de 2025 sitúan el mercado alrededor de $21-22 mil millones, dependiendo del alcance considerado (fortunebusinessinsights.com), lo que indica que la inversión en gestión de procesos se está masificando con el objetivo último de mejorar la productividad y la capacidad de innovación.
Retorno de inversión y beneficios tangibles: La demanda de BPM también está impulsada por la demostración de beneficios cuantificables. Estudios de casos recientes han mostrado mejoras significativas al implementar BPM: reducciones de tiempo de ciclo de procesos entre 30-50%, ahorros de costos operativos superiores al 15%, y aumentos en la satisfacción del cliente medidos en NPS o tiempos de servicio más rápidos(linkedin.com). Estos resultados alimentan la confianza de los líderes en seguir invirtiendo. De hecho, Gartner reporta que 85% de las organizaciones que adoptan hiperautomatización (que incluye BPM) logran al menos un 30% de mejora en eficiencia para 2025. Además del ROI financiero, las empresas valoran beneficios cualitativos como mayor visibilidad de procesos, mejor cumplimiento normativo y flexibilidad para escalar operaciones sin aumentar plantilla. Todo ello refuerza las perspectivas de mercado: BPM se percibe cada vez más no como un gasto, sino como una inversión estratégica que habilita iniciativas clave (desde la excelencia operativa hasta la innovación de modelos de negocio). En conclusión, las tendencias de mercado de BPM apuntan a un crecimiento sostenido, diversificación de proveedores y enfoques, y una incorporación más profunda de la gestión por procesos en la cultura corporativa global para lograr transformación digital con eficiencia y control.
Publicaciones Académicas Relevantes
01/09/2024 – Un destacado artículo editorial titulado “Business process management in the age of AI – three essential drifts” (Rosemann et al., 2024) identificó las principales direcciones en que la IA está transformando el BPM (researchgate.net; researchgate.net). Publicado en Information Systems and e-Business Management, este trabajo describe tres “corrientes esenciales” para la próxima generación de BPM: (1) el cambio de procesos transaccionales tradicionales hacia procesos conversacionales, donde humanos y agentes de IA interactúan en un diálogo para ejecutar el proceso (researchgate.net); (2) el paso de la mera automatización a la autonomización, es decir, sistemas capaces de tomar decisiones y aprender con mínima intervención humana (researchgate.net); y (3) un giro de la simplificación de procesos hacia la sofisticación inteligente, aprovechando la IA para manejar mayor complejidad de forma eficaz en lugar de simplemente eliminar pasos. Este editorial, respaldado por expertos de renombre en BPM, sugiere que la disciplina evoluciona hacia un BPM aumentado por IA (“BPM 2.0”) donde los procesos serán más conversacionales, autónomos y ricos en información, impulsando nuevas investigaciones para abordar desafíos de confianza, diseño de experiencias conversacionales y gobierno de decisiones automáticas en entornos de negocio (researchgate.net; researchgate.net).
Julio 2024 – Investigadores de SAP y varias universidades publicaron “Large Process Models: A Vision for BPM in the Age of Generative AI” en la revista KI – Künstliche Intelligenz (researchgate.net). Esta publicación propone el concepto de Large Process Models (LPMs) como marco para integrar modelos de IA generativa (ej. Large Language Models) con la gestión de procesos. La visión plantea que un LPM combinaría el conocimiento explícito de procesos (modelos de negocio, reglas) con la potencia de modelos generativos entrenados en grandes cantidades de datos de procesos. Así, una organización podría recibir recomendaciones y modelos de proceso adaptados a su contexto específico, simplemente proporcionando sus objetivos y datos operativos (link.springer.com). Según los autores, esto disminuiría drásticamente el tiempo y esfuerzo necesario para la transformación de procesos, a la vez que permitiría análisis más profundos y accionables que los posibles hasta ahoralink.springer.com. El artículo discute la factibilidad de implementar LPMs, pero también subraya los retos de investigación pendientes (por ejemplo, cómo garantizar confiabilidad y gobernanza en las decisiones generadas por IA en BPM). Esta publicación es relevante porque marca una hoja de ruta de cómo la IA generativa podría amplificar las capacidades del BPM en la próxima década, fusionando knowledge management, minería de procesos e IA en un solo entorno para lograr procesos de negocio autodiseñados y optimizados continuamente.
07/11/2024 – Un estudio de revisión sistemática de la literatura, titulado “The Role of BPM in Digital Innovation and Digital Transformation: A Systematic Literature Review” (Putra & Mahendrawathi, 2024), aportó una visión académica sobre cómo el BPM soporta la innovación digital. Publicado en Procedia Computer Science, el trabajo analizó decenas de investigaciones previas y concluyó que la gestión de procesos de negocio actúa como facilitador clave de la transformación digital al proporcionar un enfoque estructurado para rediseñar y mejorar procesos incorporando tecnología (researchgate.net). La revisión destaca que el BPM asegura resultados consistentes y ayuda a identificar oportunidades de mejora, lo cual impulsa el desempeño global de la empresa (researchgate.net). En la innovación digital, BPM permite mapear procesos para integrar nuevas herramientas (por ejemplo, IoT, blockchain, RPA) de forma ordenada, evitando caos operacional. El artículo sugiere un marco conceptual donde BPM, gestión del cambio e innovación tecnológica convergen, e identifica áreas futuras de estudio como el impacto cultural de implantar mentalidad de procesos en iniciativas digitales. Esta publicación es valiosa para profesionales porque sintetiza evidencia de que un enfoque disciplinado en procesos potencia las probabilidades de éxito en proyectos de transformación digital empresarial, reafirmando al BPM como pilar en la era de la innovación continua.
01/10/2024 – Desde una perspectiva de sostenibilidad, Mingli Chen (Fudan University) publicó en SSRN el ensayo “Business Process Management to Achieve Sustainability Performance Objectives” (papers.ssrn.com; papers.ssrn.com). Este trabajo explora el rol de BPM en ayudar a las organizaciones a cumplir objetivos de desempeño sostenible, integrando prácticas verdes en la gestión de procesos. El autor argumenta que mediante la optimización de procesos, el BPM permite reducir desperdicios, mejorar la eficiencia energética y minimizar el impacto ambiental de las operaciones (papers.ssrn.com). Por ejemplo, al rediseñar un proceso logístico con BPM, una empresa puede reducir rutas innecesarias, ahorrando combustible y emisiones de CO₂. El ensayo también menciona que al alinear BPM con principios de sostenibilidad, las empresas logran un doble beneficio: eficiencia operativa y contribución a metas ambientales y sociales (papers.ssrn.com). Se discuten casos reales y estrategias clave (como incorporar métricas de sostenibilidad en los indicadores de proceso, o fomentar una cultura de mejora continua enfocada en responsabilidad ambiental). Esta publicación refleja el creciente interés académico en el Green BPM, indicando que la próxima evolución de la gestión de procesos implicará criterios de sostenibilidad tan rigurosos como tradicionalmente lo son costo, calidad o tiempo.
05/09/2024 – En la 22ª Conferencia Internacional BPM (BPM 2024, Cracovia), Vitzethum et al. presentaron “Categories of Business Value of Robotic Process Automation: A Study of Benefits and Challenges”, un artículo centrado en el valor de negocio de la RPA y su relación con BPM. A través de un estudio que combinó revisión de literatura y entrevistas en empresas, los autores elaboraron amplias categorías de beneficios de la automatización robótica de procesos (ec.cs.tu-dortmund.de). Identificaron cinco categorías principales: económicas (ahorros de costos, ROI), de rendimiento (“gains”, mejoras de throughput), de calidad (menos errores, mayor consistencia), relativas a las personas (satisfacción de empleados, liberación de trabajo tedioso) y de transformación (agilidad y escalabilidad del negocio) (ec.cs.tu-dortmund.de). También abordaron desafíos asociados a cada categoría, como gestionar el cambio cultural en el personal o alinear la RPA con los procesos existentes (donde entra BPM para orquestar ambos). Este trabajo académico resulta útil para profesionales porque proporciona un marco para evaluar de forma integral los beneficios tangibles e intangibles de proyectos de automatización, sirviendo de base para construir casos de negocio más sólidos al implementar RPA dentro de una estrategia BPM.
06/09/2024 – En la misma conferencia BPM 2024, Laakmann, Ciftci y Janiesch presentaron “A Nascent Taxonomy of Machine Learning in Intelligent Robotic Process Automation”, que propone una taxonomía para la RPA inteligente (iRPA). El objetivo fue clasificar las capacidades de aprendizaje automático aplicadas a RPA, uniendo características de BPM, RPA y ML en un marco unificado (ec.cs.tu-dortmund.de). La taxonomía resultante delineó dimensiones clave – por ejemplo, tipo de algoritmo de ML (supervisado, no supervisado) integrado en el bot, nivel de autonomía en la toma de decisiones de proceso, tipos de datos procesados (estructurados vs texto/imagen), etc. – y luego los autores la aplicaron al análisis del mercado actual de herramientas RPA (ec.cs.tu-dortmund.de). Encontraron que muchas plataformas están incorporando funcionalidades de ML como clasificación de documentos, visión por computadora para interacción con interfaces gráficas, o predicciones de siguiente paso en un flujo. Este trabajo académico es relevante porque arroja luz sobre cómo la Inteligencia Artificial se entrelaza con la automatización robótica dentro del BPM. Para las empresas, entender esta incipiente taxonomía ayuda a evaluar y comparar proveedores de iRPA según el grado de inteligencia incorporada, guiando decisiones de adopción tecnológica para lograr automatización de procesos más inteligente y adaptable.
07/06/2024 – Un equipo de investigadores (Völter et al.) publicó en arXiv un estudio pionero sobre IA generativa aplicada al modelado de procesos. En el paper “Leveraging Generative AI for Extracting Process Models from Multi-Modal Documents”, investigaron la capacidad de modelos GPT-4 para autogenerar diagramas de proceso BPMN a partir de entradas multimodales (texto e imágenes). Crearon un conjunto de datos con 123 procesos documentados y utilizaron distintas técnicas de prompting (zero-shot, one-shot, few-shot) para que GPT-4 Vision generara el modelo de proceso correspondiente (arxiv.org). Los resultados fueron prometedores: lograron en promedio un 87% de correspondencia contra los modelos esperados, demostrando que los LLM pueden ser útiles como herramientas de procesos semiautomatizados a partir de documentación existente (arxiv.org). Este es un avance importante en la intersección de BPM y IA, pues sugiere que en el futuro cercano un analista podría obtener un borrador de proceso directamente desde manuales, diagramas de flujo dibujados o incluso pantallazos de sistemas. El estudio también proporciona un marco de evaluación novedoso (basado en descomposición de elementos y coeficiente Sørensen-Dice) para medir la calidad de modelos de proceso generados automáticamente (arxiv.org; arxiv.org). Aunque es preliminar, esta investigación académica abre la puerta a acelerar el ciclo de modelado de procesos mediante IA, reduciendo esfuerzo manual en la fase de descubrimiento y documentando procesos con rapidez a partir de fuentes desestructuradas.
31/05/2024 – Estrada-Torres et al. presentaron en la conferencia CAiSE 2024 el trabajo “Mapping the Landscape: Exploring Large Language Model Applications in BPM”. Esta publicación (primera online en mayo 2024) realiza un mapeo de aplicaciones potenciales de los LLM en distintas áreas de BPM. Los autores identifican seis direcciones de investigación clave que deben abordarse al usar modelos de lenguaje en BPMarxiv.org: por ejemplo, cómo guiar el uso adecuado de LLMs para que asistan en el modelado de procesos sin inducir errores, el tema de la explicabilidad y validación de las decisiones sugeridas por IA en contextos de negocio, la integración de LLMs con sistemas BPM existentes y consideraciones de desempeño y costo. El trabajo enfatiza que, si bien los LLM (como ChatGPT) ofrecen respuestas asombrosamente útiles, su naturaleza estadística puede producir salidas no confiables, lo cual es delicado en entornos corporativos (link.springer.com; link.springer.com). Para mitigar esto, proponen combinar LLMs con datos simbólicos de procesos (p. ej., ontologías o knowledge graphs) y reglas de negocio, alineándose con la visión de Large Process Models mencionada previamente. En resumen, este estudio académico proporciona una hoja de ruta de investigación para integrar IA de lenguaje con BPM, sirviendo de guía tanto para académicos como para desarrolladores de software interesados en fusionar estas tecnologías de manera segura y efectiva.
26/09/2024 – Rosemann et al., además de su editorial de “drifts”, también publicaron un artículo en BPM Journal sobre BPM y resiliencia organizacional (2024). En este estudio exploran cómo las capacidades BPM pueden fortalecer la resiliencia ante entornos cambiantes, introduciendo el concepto de “procesos conversacionales resilientes”. Aunque gran parte de este trabajo se superpone con tendencias ya descritas, refuerza la idea de que un marco BPM bien establecido permite a las empresas absorber disrupciones y adaptarse rápidamente, ya sea por nuevas tecnologías (IA, IoT), cambios regulatorios o eventos inesperados. El artículo sugiere que medir la “resiliencia de proceso” podría ser una nueva métrica en los programas de excelencia operacional. Recomiendan incorporar simulación de escenarios de crisis en las iniciativas BPM (por ejemplo, digital twins of an organization enfocados en riesgo), de modo que las organizaciones prueben sus procesos bajo estrés y los ajusten preventivamente. Esta publicación académica complementa la visión 2024-2025 enfatizando que, además de eficiencia y rendimiento, la agilidad y resiliencia se han convertido en objetivos centrales de los esfuerzos BPM actuales, resonando con la necesidad empresarial de mantenerse competitivos en entornos volátiles.
Julio 2024 – Investigadores de SAP y varias universidades publicaron “Large Process Models: A Vision for BPM in the Age of Generative AI” en la revista KI – Künstliche Intelligenz (researchgate.net). Esta publicación propone el concepto de Large Process Models (LPMs) como marco para integrar modelos de IA generativa (ej. Large Language Models) con la gestión de procesos. La visión plantea que un LPM combinaría el conocimiento explícito de procesos (modelos de negocio, reglas) con la potencia de modelos generativos entrenados en grandes cantidades de datos de procesos. Así, una organización podría recibir recomendaciones y modelos de proceso adaptados a su contexto específico, simplemente proporcionando sus objetivos y datos operativos (link.springer.com). Según los autores, esto disminuiría drásticamente el tiempo y esfuerzo necesario para la transformación de procesos, a la vez que permitiría análisis más profundos y accionables que los posibles hasta ahoralink.springer.com. El artículo discute la factibilidad de implementar LPMs, pero también subraya los retos de investigación pendientes (por ejemplo, cómo garantizar confiabilidad y gobernanza en las decisiones generadas por IA en BPM). Esta publicación es relevante porque marca una hoja de ruta de cómo la IA generativa podría amplificar las capacidades del BPM en la próxima década, fusionando knowledge management, minería de procesos e IA en un solo entorno para lograr procesos de negocio autodiseñados y optimizados continuamente.
07/11/2024 – Un estudio de revisión sistemática de la literatura, titulado “The Role of BPM in Digital Innovation and Digital Transformation: A Systematic Literature Review” (Putra & Mahendrawathi, 2024), aportó una visión académica sobre cómo el BPM soporta la innovación digital. Publicado en Procedia Computer Science, el trabajo analizó decenas de investigaciones previas y concluyó que la gestión de procesos de negocio actúa como facilitador clave de la transformación digital al proporcionar un enfoque estructurado para rediseñar y mejorar procesos incorporando tecnología (researchgate.net). La revisión destaca que el BPM asegura resultados consistentes y ayuda a identificar oportunidades de mejora, lo cual impulsa el desempeño global de la empresa (researchgate.net). En la innovación digital, BPM permite mapear procesos para integrar nuevas herramientas (por ejemplo, IoT, blockchain, RPA) de forma ordenada, evitando caos operacional. El artículo sugiere un marco conceptual donde BPM, gestión del cambio e innovación tecnológica convergen, e identifica áreas futuras de estudio como el impacto cultural de implantar mentalidad de procesos en iniciativas digitales. Esta publicación es valiosa para profesionales porque sintetiza evidencia de que un enfoque disciplinado en procesos potencia las probabilidades de éxito en proyectos de transformación digital empresarial, reafirmando al BPM como pilar en la era de la innovación continua.
01/10/2024 – Desde una perspectiva de sostenibilidad, Mingli Chen (Fudan University) publicó en SSRN el ensayo “Business Process Management to Achieve Sustainability Performance Objectives” (papers.ssrn.com; papers.ssrn.com). Este trabajo explora el rol de BPM en ayudar a las organizaciones a cumplir objetivos de desempeño sostenible, integrando prácticas verdes en la gestión de procesos. El autor argumenta que mediante la optimización de procesos, el BPM permite reducir desperdicios, mejorar la eficiencia energética y minimizar el impacto ambiental de las operaciones (papers.ssrn.com). Por ejemplo, al rediseñar un proceso logístico con BPM, una empresa puede reducir rutas innecesarias, ahorrando combustible y emisiones de CO₂. El ensayo también menciona que al alinear BPM con principios de sostenibilidad, las empresas logran un doble beneficio: eficiencia operativa y contribución a metas ambientales y sociales (papers.ssrn.com). Se discuten casos reales y estrategias clave (como incorporar métricas de sostenibilidad en los indicadores de proceso, o fomentar una cultura de mejora continua enfocada en responsabilidad ambiental). Esta publicación refleja el creciente interés académico en el Green BPM, indicando que la próxima evolución de la gestión de procesos implicará criterios de sostenibilidad tan rigurosos como tradicionalmente lo son costo, calidad o tiempo.
05/09/2024 – En la 22ª Conferencia Internacional BPM (BPM 2024, Cracovia), Vitzethum et al. presentaron “Categories of Business Value of Robotic Process Automation: A Study of Benefits and Challenges”, un artículo centrado en el valor de negocio de la RPA y su relación con BPM. A través de un estudio que combinó revisión de literatura y entrevistas en empresas, los autores elaboraron amplias categorías de beneficios de la automatización robótica de procesos (ec.cs.tu-dortmund.de). Identificaron cinco categorías principales: económicas (ahorros de costos, ROI), de rendimiento (“gains”, mejoras de throughput), de calidad (menos errores, mayor consistencia), relativas a las personas (satisfacción de empleados, liberación de trabajo tedioso) y de transformación (agilidad y escalabilidad del negocio) (ec.cs.tu-dortmund.de). También abordaron desafíos asociados a cada categoría, como gestionar el cambio cultural en el personal o alinear la RPA con los procesos existentes (donde entra BPM para orquestar ambos). Este trabajo académico resulta útil para profesionales porque proporciona un marco para evaluar de forma integral los beneficios tangibles e intangibles de proyectos de automatización, sirviendo de base para construir casos de negocio más sólidos al implementar RPA dentro de una estrategia BPM.
06/09/2024 – En la misma conferencia BPM 2024, Laakmann, Ciftci y Janiesch presentaron “A Nascent Taxonomy of Machine Learning in Intelligent Robotic Process Automation”, que propone una taxonomía para la RPA inteligente (iRPA). El objetivo fue clasificar las capacidades de aprendizaje automático aplicadas a RPA, uniendo características de BPM, RPA y ML en un marco unificado (ec.cs.tu-dortmund.de). La taxonomía resultante delineó dimensiones clave – por ejemplo, tipo de algoritmo de ML (supervisado, no supervisado) integrado en el bot, nivel de autonomía en la toma de decisiones de proceso, tipos de datos procesados (estructurados vs texto/imagen), etc. – y luego los autores la aplicaron al análisis del mercado actual de herramientas RPA (ec.cs.tu-dortmund.de). Encontraron que muchas plataformas están incorporando funcionalidades de ML como clasificación de documentos, visión por computadora para interacción con interfaces gráficas, o predicciones de siguiente paso en un flujo. Este trabajo académico es relevante porque arroja luz sobre cómo la Inteligencia Artificial se entrelaza con la automatización robótica dentro del BPM. Para las empresas, entender esta incipiente taxonomía ayuda a evaluar y comparar proveedores de iRPA según el grado de inteligencia incorporada, guiando decisiones de adopción tecnológica para lograr automatización de procesos más inteligente y adaptable.
07/06/2024 – Un equipo de investigadores (Völter et al.) publicó en arXiv un estudio pionero sobre IA generativa aplicada al modelado de procesos. En el paper “Leveraging Generative AI for Extracting Process Models from Multi-Modal Documents”, investigaron la capacidad de modelos GPT-4 para autogenerar diagramas de proceso BPMN a partir de entradas multimodales (texto e imágenes). Crearon un conjunto de datos con 123 procesos documentados y utilizaron distintas técnicas de prompting (zero-shot, one-shot, few-shot) para que GPT-4 Vision generara el modelo de proceso correspondiente (arxiv.org). Los resultados fueron prometedores: lograron en promedio un 87% de correspondencia contra los modelos esperados, demostrando que los LLM pueden ser útiles como herramientas de procesos semiautomatizados a partir de documentación existente (arxiv.org). Este es un avance importante en la intersección de BPM y IA, pues sugiere que en el futuro cercano un analista podría obtener un borrador de proceso directamente desde manuales, diagramas de flujo dibujados o incluso pantallazos de sistemas. El estudio también proporciona un marco de evaluación novedoso (basado en descomposición de elementos y coeficiente Sørensen-Dice) para medir la calidad de modelos de proceso generados automáticamente (arxiv.org; arxiv.org). Aunque es preliminar, esta investigación académica abre la puerta a acelerar el ciclo de modelado de procesos mediante IA, reduciendo esfuerzo manual en la fase de descubrimiento y documentando procesos con rapidez a partir de fuentes desestructuradas.
31/05/2024 – Estrada-Torres et al. presentaron en la conferencia CAiSE 2024 el trabajo “Mapping the Landscape: Exploring Large Language Model Applications in BPM”. Esta publicación (primera online en mayo 2024) realiza un mapeo de aplicaciones potenciales de los LLM en distintas áreas de BPM. Los autores identifican seis direcciones de investigación clave que deben abordarse al usar modelos de lenguaje en BPMarxiv.org: por ejemplo, cómo guiar el uso adecuado de LLMs para que asistan en el modelado de procesos sin inducir errores, el tema de la explicabilidad y validación de las decisiones sugeridas por IA en contextos de negocio, la integración de LLMs con sistemas BPM existentes y consideraciones de desempeño y costo. El trabajo enfatiza que, si bien los LLM (como ChatGPT) ofrecen respuestas asombrosamente útiles, su naturaleza estadística puede producir salidas no confiables, lo cual es delicado en entornos corporativos (link.springer.com; link.springer.com). Para mitigar esto, proponen combinar LLMs con datos simbólicos de procesos (p. ej., ontologías o knowledge graphs) y reglas de negocio, alineándose con la visión de Large Process Models mencionada previamente. En resumen, este estudio académico proporciona una hoja de ruta de investigación para integrar IA de lenguaje con BPM, sirviendo de guía tanto para académicos como para desarrolladores de software interesados en fusionar estas tecnologías de manera segura y efectiva.
26/09/2024 – Rosemann et al., además de su editorial de “drifts”, también publicaron un artículo en BPM Journal sobre BPM y resiliencia organizacional (2024). En este estudio exploran cómo las capacidades BPM pueden fortalecer la resiliencia ante entornos cambiantes, introduciendo el concepto de “procesos conversacionales resilientes”. Aunque gran parte de este trabajo se superpone con tendencias ya descritas, refuerza la idea de que un marco BPM bien establecido permite a las empresas absorber disrupciones y adaptarse rápidamente, ya sea por nuevas tecnologías (IA, IoT), cambios regulatorios o eventos inesperados. El artículo sugiere que medir la “resiliencia de proceso” podría ser una nueva métrica en los programas de excelencia operacional. Recomiendan incorporar simulación de escenarios de crisis en las iniciativas BPM (por ejemplo, digital twins of an organization enfocados en riesgo), de modo que las organizaciones prueben sus procesos bajo estrés y los ajusten preventivamente. Esta publicación académica complementa la visión 2024-2025 enfatizando que, además de eficiencia y rendimiento, la agilidad y resiliencia se han convertido en objetivos centrales de los esfuerzos BPM actuales, resonando con la necesidad empresarial de mantenerse competitivos en entornos volátiles.