La importancia de las métricas de flujo en el desarrollo ágil
In desarrollo ágil, comprender y optimizar el flujo de trabajo es crucial para el éxito del proyecto y la eficiencia del equipo. Las métricas de flujo sirven como guía para que los equipos optimicen los procesos, mejoren la productividad y entreguen valor de manera más efectiva.
Las métricas de flujo no son sólo números o puntos de datos; reflejan el viaje del trabajo a través del proceso de desarrollo. Al realizar un seguimiento meticuloso de estas métricas, los equipos pueden obtener información sobre varios aspectos de su flujo de trabajo, como tiempos de ciclo, que arroja luz sobre cuánto tiempo lleva el trabajo desde el principio hasta el final, y Tiempos de entrega, que ofrecen una visión de la capacidad de respuesta a las demandas de los clientes.
La importancia de estas métricas va más allá de la mera medición; permiten a los equipos identificar cuellos de botella, comprender trabajo en progresoy tomar decisiones informadas para mejorar Trabaja calidad y progreso. Esta optimización conduce a una mayor fluidez. Flujo de valor, asegurando que artículos de trabajo y elementos de flujo avanzar eficientemente hacia la finalización para mejorar la Gestión de flujo de valor .
Al centrarse en estas métricas, negocios pueden transformar sus prácticas de desarrollo y crear una cultura de mejora continua.
Los conocimientos derivados de Flow Metrics permiten a los equipos realizar un trabajo de mayor calidad de forma más rápida y predecible, lo que en última instancia conduce a clientes satisfechos y resultados exitosos. resultados.
¿Qué son las métricas de flujo?
Las métricas de flujo abarcan un conjunto de indicadores diseñados para medir la eficiencia y eficacia del flujo de trabajo a través del proceso de desarrollo ágil. El tiempo de ciclo, el trabajo en progreso (WIP), el rendimiento y otras métricas brindan a los equipos información útil sobre sus flujos de trabajo, lo que les permite identificar áreas de mejora y optimizar la entrega de valor.
Estas métricas proporcionan un medio cuantificable para evaluar cómo avanza el trabajo desde el inicio hasta su finalización, ofreciendo información valiosa sobre la velocidad, la calidad y el estado general del proceso de desarrollo. Son fundamentales para identificar obstáculos, comprender la capacidad y medir el impacto de las mejoras a lo largo del tiempo.
Importancia de las métricas de flujo
Las métricas de flujo no solo ayudan a identificar ineficiencias y optimizar procesos, sino que también desempeñan un papel en la alineación de los esfuerzos del equipo con los objetivos organizacionales, garantizando un flujo de valor más fluido. Las métricas de flujo transforman fundamentalmente la forma en que los equipos abordan su trabajo y cómo las organizaciones miden el éxito al proporcionar una perspectiva sobre la salud, la eficiencia y la productividad del proceso ágil.
El concepto de flujo en las operaciones comerciales
El flujo en las operaciones comerciales se refiere al movimiento fluido y eficiente de elementos de trabajo, información y recursos a través de los procesos y sistemas de una empresa para entregar valor a los clientes. Se basa en los principios de gestión eficiente y Metodologías ágiles, enfatizando la importancia de minimizar el desperdicio, reducir los cuellos de botella y optimizar el rendimiento para mejorar la eficiencia y eficacia operativa.
Aspectos clave del flujo en las operaciones comerciales
- Procesos simplificados: Flow tiene como objetivo crear una progresión fluida de tareas y actividades, eliminando pasos innecesarios y reduciendo la complejidad para mejorar la velocidad y la eficiencia en la entrega de resultados.
- Movimiento Continuo: Enfatiza la importancia de mantener los elementos de trabajo en movimiento constante a lo largo del proceso de producción o desarrollo, evitando demoras y garantizando que cada paso se complete de la manera más eficiente posible.
- Visibilidad y Transparencia: Lograr el flujo requiere una visibilidad clara de las operaciones, lo que permite a los equipos y a la gerencia monitorear el progreso, identificar cuellos de botella y tomar decisiones informadas para mejorar los procesos.
- Equilibrio y flexibilidad: El flujo implica equilibrar la demanda y la capacidad, garantizar que los recursos se utilicen de manera efectiva sin sobrecargar el sistema o los miembros del equipo y mantener la flexibilidad para adaptarse a las demandas cambiantes.
- Optimización del flujo de valor: Un componente central para lograr el flujo es centrarse en los flujos de valor: la serie de pasos que utiliza una organización para entregar productos o servicios. Optimizar estos flujos de valor implica analizar y perfeccionar cada paso para garantizar que contribuya directamente a proporcionar valor al cliente.
Métricas de flujo clave para equipos ágiles
Los equipos ágiles prosperan gracias a la mejora continua y la adaptabilidad, aprovechando varias métricas para monitorear y mejorar sus flujos de trabajo. Entre ellas, las métricas de flujo se destacan por su capacidad de proporcionar información procesable sobre la eficiencia y eficacia del proceso ágil. A continuación se muestra una inmersión más profunda en las métricas de flujo utilizadas comúnmente.
Eficiencia de proceso mejorada
Métricas clave como el tiempo de ciclo y el rendimiento son esenciales para evaluar la eficiencia del proceso, lo que permite a los equipos optimizar las operaciones y reducir los tiempos de entrega sin comprometer la calidad.
Tiempo de ciclo y tiempo de entrega
El tiempo de ciclo, el tiempo que tarda un elemento de trabajo en moverse de principio a fin en el proceso de desarrollo, y el tiempo de entrega, el tiempo desde el inicio de una solicitud hasta su entrega, ayudan a los equipos a identificar retrasos en su flujo de trabajo, ofreciendo oportunidades para optimizar las operaciones y reducir el tiempo de comercialización.
rendimiento
El rendimiento mide la cantidad de elementos de trabajo completados en un período de tiempo determinado, y sirve como indicador de la productividad de un equipo. Al realizar un seguimiento del rendimiento, los equipos pueden evaluar cómo los cambios en sus procesos afectan su capacidad para realizar el trabajo, lo que les permite ajustar sus prácticas para lograr la máxima eficiencia.
Asignación de recursos mejorada
Los niveles de WIP ofrecen información sobre la gestión de la carga de trabajo, lo que ayuda a los equipos a equilibrar sus capacidades y evitar un compromiso excesivo.
Trabajo en curso (WIP)
Monitorear los niveles de trabajo en progreso (WIP) permite a los equipos administrar su carga de trabajo de manera efectiva. Los niveles altos de WIP pueden indicar una sobrecarga, lo que genera cuellos de botella y una menor productividad. Al optimizar WIP, los equipos pueden asignar mejor los recursos de manera más eficiente, manteniendo un flujo de trabajo equilibrado y evitando el agotamiento.
Mayor transparencia operativa
Value Stream Mapping mejora la transparencia, permitiendo a los equipos visualizar y optimizar sus flujos de trabajo para una mayor eficiencia y colaboración.
Asignación de flujo de valor
Value Stream Mapping es un método para visualizar el flujo de trabajo desde la solicitud hasta la entrega, destacando cada paso involucrado en el proceso de desarrollo. Esta transparencia ayuda a identificar actividades inútiles y señalar áreas de mejora, fomentando una comprensión más profunda del flujo de trabajo entre todos los miembros del equipo y las partes interesadas.
Previsibilidad y previsión
Métricas como la eficiencia del flujo y el envejecimiento del trabajo en progreso ayudan a pronosticar y mejorar la previsibilidad de los cronogramas de entrega, lo que permite una mejor planificación y satisfacción del cliente.
Eficiencia de flujo
La eficiencia del flujo, la relación entre el tiempo de trabajo activo y el tiempo total del ciclo, proporciona información sobre la cantidad de tiempo que los elementos de trabajo pasan esperando versus trabajando en ellos. La alta eficiencia del flujo indica un flujo de trabajo fluido con retrasos mínimos, lo que mejora la previsibilidad en los cronogramas de entrega.
Trabajo de envejecimiento en progreso
La antigüedad del trabajo en curso se refiere al tiempo que los elementos de trabajo han estado en el sistema sin completarse. El seguimiento de esta métrica ayuda a los equipos a anticipar posibles retrasos y ajustar sus prioridades o procesos en consecuencia, mejorando su capacidad para pronosticar y cumplir con los plazos de entrega.
Los equipos ágiles pueden analizar estas medidas para impulsar mejoras en sus procesos de desarrollo. Una mayor eficiencia de los procesos, una mejor asignación de recursos, una mayor transparencia operativa y una mejor previsibilidad y pronóstico permiten a los equipos entregar productos de alta calidad de manera más rápida y confiable, satisfaciendo las necesidades de los clientes y logrando los objetivos comerciales.
Implementación de análisis predictivo para mejorar el flujo
Analítica predictiva, impulsado por plataformas como Digital.ai, puede transformar las prácticas ágiles proporcionando previsión sobre posibles cuellos de botella y desequilibrios en la carga de trabajo. Este enfoque con visión de futuro permite a los equipos abordar los desafíos de manera proactiva y optimizar sus flujos de trabajo para lograr una mayor eficiencia y previsibilidad.
El análisis predictivo utiliza datos históricos, aprendizaje automático y algoritmos estadísticos para pronosticar resultados futuros basados en patrones pasados. En el desarrollo ágil, esto significa analizar datos de proyectos completados y flujos de trabajo actuales para predecir posibles cuellos de botella, desequilibrios en la carga de trabajo y plazos de entrega. Al aprovechar el análisis predictivo, los equipos pueden:
- Anticipe retrasos e identifique riesgos tempranamente: Las herramientas de pronóstico pueden alertar a los equipos sobre posibles retrasos o riesgos en función de las métricas actuales del proyecto y las tendencias históricas, lo que permite realizar ajustes proactivos.
- Optimizar la asignación de recursos: El análisis predictivo puede ayudar a pronosticar las fluctuaciones de la carga de trabajo, lo que permite a los equipos asignar recursos de manera más efectiva para satisfacer la demanda sin sobrecargar a los miembros del equipo.
- Mejorar la planificación y la previsión: Con información sobre cuánto tiempo suelen tardar las tareas y dónde suelen producirse retrasos, los equipos pueden planificar con mayor precisión y establecer cronogramas realistas.
Digital.aiAceleración del flujo empodera a equipos y organizaciones ágiles al mejorar el flujo de trabajo a través de sus canales de desarrollo, optimizando así la entrega de valor a los clientes.
Afrontar los desafíos de la implementación
La implementación de métricas de flujo y análisis predictivos dentro de un marco de desarrollo ágil presenta desafíos que pueden variar en complejidad según el tamaño, la cultura y los procesos actuales de la organización. A continuación se presenta una hoja de ruta para afrontar algunos de los desafíos comunes de implementación, centrándose en cómo Digital.aiLos servicios y la experiencia de pueden proporcionar un valioso apoyo.
Alinear los objetivos del equipo y de la organización
Puede resultar difícil garantizar que la adopción de métricas de flujo y análisis predictivos se alinee tanto con los objetivos del equipo como con las metas organizacionales más amplias. Las discrepancias en estos objetivos pueden generar resistencia o prioridades desalineadas.
Integridad de datos y accesibilidad
La eficacia de las métricas de flujo y el análisis predictivo depende de la calidad y accesibilidad de los datos. Los métodos de recopilación de datos inconsistentes o los silos de datos inaccesibles pueden distorsionar los análisis y generar información engañosa.
Adopción cultural y gestión del cambio
Cambiar a un enfoque basado en datos requiere un cambio cultural que puede encontrar resistencia por parte de equipos acostumbrados a los métodos tradicionales. Superar el escepticismo y fomentar una cultura favorable a la analítica suele ser uno de los mayores obstáculos.
Brechas de habilidades y necesidades de capacitación
El uso eficaz de métricas de flujo y análisis predictivos a menudo requiere habilidades especializadas que los miembros existentes del equipo tal vez no posean. Cerrar esta brecha de habilidades es esencial para una implementación exitosa.
Integración con procesos existentes
La integración de nuevas herramientas y metodologías con los procesos existentes puede resultar compleja y disruptiva. Es posible que los equipos necesiten ayuda para adaptarse a nuevos flujos de trabajo sin comprometer los proyectos en curso.
Mejoras sostenidas
Los éxitos iniciales con las métricas de flujo y el análisis predictivo pueden ser difíciles de mantener en el tiempo, especialmente a medida que los proyectos y los entornos evolucionan.
Abordar estos desafíos de implementación requiere un enfoque estratégico respaldado por las herramientas y la experiencia adecuadas. Digital.ai es un socio valioso para los equipos ágiles que navegan por estas aguas, ofreciendo las soluciones y el soporte necesarios para superar los obstáculos y aprovechar plenamente los beneficios de las métricas de flujo y el análisis predictivo.
Cómo Digital.ai Podemos ayudarlo
Digital.ai ofrece un conjunto completo de herramientas y servicios para integrar análisis predictivos en el proceso de desarrollo ágil.
Digital.ai Aceleración de los flujos
Digital.aiLa plataforma incorpora capacidades avanzadas de análisis y aprendizaje automático que analizan datos históricos y métricas de rendimiento actuales, lo que permite a los equipos obtener información predictiva sobre sus flujos de trabajo y ayudarlos a identificar patrones que podrían indicar cuellos de botella o ineficiencias futuras.
Servicios de Consultoría para la Implementación de Análisis Predictivo
Reconociendo que implementar análisis predictivos puede ser complejo, Digital.ai proporciona servicios de consultoría expertos para ayudar a los equipos a integrar estas capacidades en sus procesos existentes. Nuestros consultores ofrecen orientación sobre la recopilación de datos, el desarrollo de modelos y la interpretación de los resultados de los análisis, lo que garantiza que los equipos puedan utilizar eficazmente conocimientos predictivos para mejorar sus flujos de trabajo.
Aceleración del flujo con conocimientos predictivos
Digital.aiFlow Acceleration aprovecha el análisis predictivo para mejorar el flujo de trabajo a través del proceso de desarrollo. Flow Acceleration ayuda a los equipos a mantener un flujo de trabajo constante y eficiente al predecir posibles cuellos de botella y sugerir optimizaciones. Este enfoque proactivo para gestionar el proceso de desarrollo no sólo acelera los tiempos de entrega sino que también ayuda a mantener la calidad del trabajo.
Poner en marcha Digital.ai La aceleración del flujo puede mejorar significativamente el flujo de trabajo y el rendimiento general de los equipos ágiles. Los equipos pueden volverse más adaptables, receptivos y eficientes, con una mayor capacidad para cumplir con los plazos y ofrecer valor a los clientes. Al transformar los datos en conocimientos prácticos, Digital.ai permite a los equipos prever desafíos y aprovechar oportunidades de mejora, lo que en última instancia conduce a un proceso de desarrollo más predecible y optimizado.
Análisis e interpretación de métricas de flujo
Implementar con éxito Flow Metrics en el desarrollo ágil es solo el primer paso. El verdadero poder de estas métricas reside en la capacidad de analizar e interpretar los datos que generan para impulsar la mejora continua. A continuación se ofrecen consejos sobre cómo analizar e interpretar eficazmente las métricas de flujo para optimizar procesos y resultados ágiles.
Comprender las métricas principales
- Tiempo de ciclo y tiempo de entrega: Los tiempos de ciclo y los plazos de entrega más cortos generalmente son indicativos de un proceso más eficiente. Sin embargo, es esencial equilibrar la velocidad con la calidad. Una disminución repentina en el tiempo del ciclo podría indicar un trabajo apresurado, lo que podría comprometer la calidad. Analizar estas métricas junto con las métricas de calidad puede proporcionar una comprensión más matizada.
- Trabajo en progreso (WIP): Altos niveles de WIP pueden indicar cuellos de botella o compromiso excesivo. Al examinar el WIP en relación con el tiempo del ciclo y el rendimiento, los equipos pueden identificar el nivel óptimo de trabajo que maximiza la eficiencia sin sobrecargar el sistema.
- rendimiento: Un aumento en el rendimiento indica una mayor productividad, pero debe ser sostenible. Los picos en el rendimiento seguidos de caídas sugieren agotamiento o problemas de calidad. La coherencia en el rendimiento, combinada con métricas de calidad estables o mejoradas, denota un flujo de trabajo saludable.
- Eficiencia de flujo: Esta métrica ayuda a identificar la proporción de tiempo que se dedica a trabajar activamente en los elementos de trabajo frente a la espera. La baja eficiencia del flujo indica ineficiencias que podrían abordarse eliminando cuellos de botella o mejorando los traspasos entre equipos.
- Análisis Contextual: Las métricas de flujo no deben analizarse de forma aislada. Para sacar conclusiones precisas, se debe considerar el contexto que rodea estas métricas, incluida la capacidad del equipo, la complejidad del proyecto y los factores externos. Por ejemplo, una caída temporal en el rendimiento podría estar justificada por la incorporación de nuevos miembros al equipo o la complejidad de las nuevas funciones que se están desarrollando.
- Análisis de tendencia: Observar las tendencias a lo largo del tiempo en lugar de cifras instantáneas puede proporcionar información más práctica. Por ejemplo, las mejoras graduales en el tiempo del ciclo y el rendimiento indican optimizaciones exitosas del proceso. Por el contrario, el empeoramiento de las tendencias indica problemas sistémicos que requieren intervención.
- Análisis comparativo: La comparación de métricas entre equipos o proyectos puede descubrir mejores prácticas y áreas de mejora. Sin embargo, es vital garantizar que las comparaciones sean justas y tengan en cuenta las diferencias en el alcance del proyecto, el tamaño del equipo y otras variables.
Analizar e interpretar las métricas de flujo requiere una combinación de conocimientos de datos, comprensión contextual y las herramientas adecuadas. Al abordar este análisis con una mentalidad estratégica y aprovechar Digital.ai Aceleración de flujo, los equipos ágiles pueden aprovechar todo el potencial de las métricas de flujo para mejorar sus procesos y resultados.
Mejores prácticas para aprovechar las métricas de flujo y el análisis predictivo
Para ayudarlo a comenzar, revise las mejores prácticas enumeradas aquí para garantizar una implementación exitosa y un uso efectivo de las métricas de flujo y el análisis predictivo.
Establecer objetivos claros
- Defina cómo se ve el éxito: Antes de sumergirse en la recopilación y el análisis de datos, defina claramente los objetivos que pretende alcanzar con las métricas de flujo y el análisis predictivo. Ya sea reduciendo el tiempo del ciclo, mejorando el rendimiento o mejorando la previsibilidad de la entrega, tener objetivos claros ayuda a centrar sus esfuerzos.
Integre datos en las operaciones diarias
- Haga que las métricas sean accesibles y procesables: Integre métricas de flujo e información predictiva en reuniones diarias, revisiones de sprint y sesiones de planificación. Utilice estos puntos de datos para guiar las discusiones, priorizar el trabajo y tomar decisiones informadas.
- Capacite a los equipos con datos en tiempo real: Utilice herramientas y paneles que brinden acceso en tiempo real a métricas de flujo y análisis predictivos para reaccionar rápidamente ante problemas y oportunidades emergentes.
Fomentar una cultura basada en datos
- Fomente la curiosidad y la experimentación: Cultive un entorno en el que los miembros del equipo se sientan animados a hacer preguntas, explorar datos, proponer experimentos basados en sus conocimientos y aprender tanto de los éxitos como de los fracasos.
- Promover la transparencia y el entendimiento compartido: Asegúrese de que todos los miembros del equipo tengan una comprensión compartida de lo que significa cada métrica y por qué es importante para fomentar la confianza y la responsabilidad colectiva por los resultados.
Utilice análisis predictivos estratégicamente
- Anticipar desafíos y oportunidades: Utilice análisis predictivos para identificar posibles cuellos de botella, desequilibrios en la carga de trabajo y retrasos en los proyectos antes de que ocurran para tomar medidas proactivas para mitigar los riesgos y aprovechar las oportunidades de mejora.
- Refinar los modelos de pronóstico continuamente: A medida que su equipo y sus proyectos evolucionan, también deberían hacerlo sus modelos predictivos. Revise y ajuste estos modelos periódicamente para reflejar nuevos datos, conocimientos y condiciones cambiantes.
Priorizar el aprendizaje y la mejora continua
- Iterar en función de los comentarios y los resultados: Utilice métricas de flujo y análisis predictivos como circuito de retroalimentación para una mejora continua. Analice los resultados de los cambios y perfeccione iterativamente su enfoque en función de lo que muestran los datos.
- Invertir en formación y desarrollo: Brinde a los miembros del equipo oportunidades para mejorar sus habilidades en el análisis, la interpretación y la toma de decisiones de datos.
Aproveche la orientación y las herramientas de expertos
- Asóciese con expertos: Trabaje con nuestros expertos para navegar las complejidades de implementar y aprovechar métricas de flujo y análisis predictivos. Su experiencia puede acelerar su curva de aprendizaje y ayudarlo a evitar errores comunes.
- Elija las herramientas adecuadas: Seleccione herramientas y plataformas que se alineen con sus objetivos y se integren perfectamente en sus flujos de trabajo existentes. Funciones como paneles personalizables basados en personas, capacidades de integración y análisis avanzados son capacidades principales Digital.ai Ofertas de Aceleración de Flujo.
Siguiendo estas mejores prácticas, los equipos ágiles pueden aprovechar eficazmente las métricas de flujo y el análisis predictivo para impulsar mejoras significativas en sus procesos de desarrollo. El objetivo es crear un entorno receptivo, eficiente y basado en datos que no solo cumpla sino que supere las expectativas de los clientes y los objetivos comerciales. Digital.aiLas herramientas y servicios de pueden ayudar a los equipos a adoptar estas mejores prácticas de forma eficaz.
Limitaciones y desafíos
Si bien aprovechar las métricas de flujo y el análisis predictivo ofrece beneficios sustanciales a los equipos ágiles, es esencial reconocer las limitaciones y los desafíos que conlleva su implementación. Comprender estos obstáculos puede preparar a los equipos para abordarlos de manera efectiva, asegurando una integración más exitosa de estas herramientas en sus procesos.
Mala interpretación de los datos
Las métricas de flujo y el análisis predictivo generan una gran cantidad de datos, lo que a veces conduce a interpretaciones erróneas. Sin una comprensión adecuada de lo que significa cada métrica y su contexto, los equipos pueden sacar conclusiones incorrectas, lo que lleva a decisiones equivocadas.
Soluciones:
- Invertir en Educación: Brinde capacitación integral a los miembros del equipo sobre cómo interpretar correctamente las métricas y análisis de flujo.
- Busque experiencia: Utilice servicios de consultoría o busque asesoramiento de Digital.ai expertos con experiencia en métricas ágiles para validar interpretaciones y estrategias.
Digital.ai Flow Acceleration simplifica la complejidad del análisis de datos al proporcionar paneles intuitivos e información clara y procesable. Nuestro análisis predictivo hace que los datos sean accesibles y comprensibles, lo que reduce el riesgo de malas interpretaciones.
Renuencia a cambiar
La introducción de nuevas metodologías y herramientas a menudo encuentra resistencia dentro de los equipos, especialmente si los beneficios no son evidentes de inmediato o si se percibe un aumento en la carga de trabajo.
Soluciones:
- Demostrar valor: Comunique claramente los beneficios de las métricas de flujo y el análisis predictivo, utilizando estudios de casos o proyectos piloto para ilustrar su impacto positivo.
- Fomentar la inclusión: Involucre a todos los miembros del equipo en el proceso, asegurándose de que se sientan parte del cambio y comprendan su papel a la hora de aprovechar estas nuevas herramientas para mejorar.
Digital.ai aborda este desafío de frente demostrando los beneficios tangibles de la aceleración del flujo a través de casos de uso comunes, mejores prácticas de la industria, comunidad de usuarios y programas piloto. Involucramos activamente a todos los miembros del equipo en el proceso para asegurarnos de que comprendan cómo mejora su trabajo y el valor proporcionado.
Gestión de factores externos que afectan el flujo
Los factores externos, como los cambios del mercado, las demandas de los clientes y los avances tecnológicos, pueden afectar significativamente el flujo de trabajo y, en ocasiones, hacer que las predicciones sean menos precisas o relevantes.
Soluciones:
- Flexibilidad de construcción: Desarrolle procesos y sistemas adaptables que permitan a los equipos responder rápidamente a cambios inesperados.
- Monitoreo y Ajuste Continuo: Revise y ajuste periódicamente los modelos predictivos para reflejar las realidades actuales y garantizar que los pronósticos sigan siendo precisos.
Digital.ai Flow Acceleration es flexible y adaptable, por lo que los equipos pueden responder rápidamente a los cambios externos. Sus capacidades de análisis predictivo se perfeccionan continuamente en función de nuevos datos, lo que garantiza que los pronósticos sigan siendo relevantes y precisos.
Conclusión: aprovechar Digital.ai para el éxito ágil
Al abordar estos desafíos con inteligencia predictiva, soporte integral y un enfoque en la flexibilidad y la adaptabilidad, Digital.aiFlow Acceleration de permite a los equipos superar las limitaciones comunes asociadas con la implementación de métricas de flujo y conocimientos predictivos. Aprender más acerca de Digital.ai Aceleración de los flujos.
