Automatización Robótica y Minería de Procesos de Negocio en contextos colaborativos e IA Generativa: fundamentos y desafíos

Curso PEDECIBA Informática

Objetivos: La Minería de Procesos (PM) es un área innovadora dentro de las disciplinas de Ciencia de Datos y Ciencia de Procesos que se ha desarrollado en las últimas dos décadas para proporcionar técnicas, algoritmos y herramientas para descubrir información a partir de datos de ejecución de procesos, como lo hace la minería de datos. La minería de procesos proporciona tres enfoques principales: i) descubrimiento (automático) de modelos de Procesos de Negocio (PN) a partir de registros de eventos, ii) conformidad de procesos, es decir, chequear la ejecución real en los registros de eventos contra los modelos, y iii) extender los modelos de PN con información extra como desempeño, cuellos de botella, recursos involucrados, permitiendo tanto el análisis post mortem como el predictivo. Los procesos colaborativos que se realizan entre más de un participante mediante el intercambio de mensajes, y los procesos cross-organizacionales que involucran la ejecución de un mismo proceso en varias organizaciones agregan complejidad y desafíos a las tareas de minería de procesos. En los últimos años, la minería de procesos basada en objetos ha cobrado importancia, con foco en el ciclo de vida de las entidades asociadas a los eventos de los procesos, su descubrimiento, análisis y visualización. La Automatización Robótica de Procesos (RPA) permite automatizar tareas repetitivas en los procesos de negocio, aportando a la reducción de costos, mejora de la correctitud de tareas, y liberación de empleados para realizar tareas de más alto valor. En los últimos tiempos con la introducción de los Modelos de gran tamaño (LLMs) a esta automatización se agrega la interacción con LLMs para potenciar los resultados de las tareas. Adicionalmente, los LLMs pueden asistir en otras tareas del ciclo de vida de los procesos de negocio, como generación de modelos a partir de su descripción textual, identificación de tareas automatizables, análisis de logs de eventos para diversas tareas como contenidos legales, identificación de patrones y desviaciones, entre otras. El curso brindará tanto fundamentos como aplicaciones de los distintos tópicos incluidos, en varios dominios tales como: banca, gobierno, manufactura, etc, incluyendo clases magistrales de los profesores visitantes y nacionales, y ejemplos en distintas herramientas como Celonis, Disco, Apromore y ProM.