Menos es más, o “efecto KISS” (Keep It Simple, Stupid) si lo prefieres más cool, llámalo como quieras, pero por favor, nunca te olvides de esta máxima. Deja de lado la complejidad de los procesos.

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Hoy en día hay mil sistemas que se supone nos deberían ayudar a ser más productivos y a ordenar nuestro día a día, y trabajar un poco mejor. El problema es que típicamente no trabajamos solos, y debemos organizar nuestro tiempo de la mejor manera posible, a la vez que debemos interaccionar con el resto de personas del equipo, colaboradores, proveedores,… Para poner un poco de orden en esta locura, en las oficinas de Gijón de ProactivaNET hemos implantado un método bastante sencillo que nos está funcionando muy bien. No redescubrimos la pólvora, ni tampoco es un método mágico, pero de momento nos está dando sus frutos. Ahí va un resumen…

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Hace días os conté cómo utilizo Google Apps + OneNote + Trello para que el día a día no acabe conmigo (Tareas, correos y reuniones: cada cosa en su sitio), y al final vimos que una herramienta fundamental para mi trabajo diario es Trello. Hoy os daré algunos tips sobre cómo lo utilizo, que me han funcionado francamente bien, y espero os sirvan de utilidad a vosotros también. ¡¡ Ahí van !!

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Iniciar el proceso de gestión del conocimiento es muchas veces complicado, y uno de los principales problemas que se encuentra el proceso es un mero factor cultural: a los técnicos de TI como los de ProactivaNET no nos gusta documentar, nos da pereza, nos gusta más investigar y probar nuevas tecnologías que escribir cómo hacer según qué cosa. Pues bien, aunque solo sea por egoísmo propio para tener más tiempo a dedicar a lo que realmente nos gusta, nos saldrá rentable dedicar un rato a generar conocimiento…

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No es la primera vez que hablamos de SLAs durante contingencias. Ya mi compañero Alejandro Castro reflexionaba sobre SLAs y cómo actuar ante contingencias relevantes. En este artículo complementaré su visión con la mía.

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Los Análisis de Impacto en el Negocio (BIA, Business Impact Analysis) son una parte fundamental del proceso de Gestión de la Continuidad de los Servicios, pero tienen mucha más utilidad e interés para otros procesos como para dejarlos “encajonados” solo en la continuidad. Veamos…

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… o al menos muchos de ellos lo son, sobre todo los más ligados a la tecnología y la infraestructura que subyace bajo los servicios. Así que mira que bien, tenemos un dos por uno, gestión de riesgos y gestión de problemas (más o menos) por el mismo precio.

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Cualquier equipo de trabajo requiere una gestión de tareas para repartir la actividad a realizar entre los miembros. ProactivaNET ofrece herramientas de gestión -por ejemplo el módulo de Gestión de Incidencias y Peticiones- pero a veces es necesario gestionar cuestiones ajenas a procesos ITSM. ¿Cómo hacerlo?

Seguro que en su organización tiene que coordinar la realización de tareas dentro de equipos de trabajo.

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Personalmente considero que diferenciar la operativa de la Gestión de Incidencias y la Gestión de Problemas es más eficiente. ¿Está de acuerdo conmigo?

En este blog hemos escrito muchas veces sobre la Gestión de Problemas como palanca de mejora. Sin embargo la diferenciación entre incidencias y problemas en muchas ocasiones no es trasladada correctamente a la operativa. En este artículo podrán encontrar una explicación muy detallada sobre el proceso de Gestión de Problemas.

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No confundir con el tiempo entre incidencias (MTBSI). El MTBF mide el tiempo de servicio ininterrumpido, desde que el servicio entra en servicio desde la restauración de la última incidencia, hasta que vuelve a caerse.

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¿Podemos usar el modelo del queso suizo utilizado para analizar los accidentes laborales en el análisis de riesgos de TI? ¿Podemos utilizar este modelo como apoyo para las acciones de mejora?

Cualquier metodología de análisis de riesgos tiene un objetivo: identificar las causas que podrían provocar una situación indeseada para emprender las acciones preventivas oportunas.

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Estamos muy acostumbrados a realizar una gestión “conjunta” de incidencias y peticiones, cuando realmente son procesos que atienden “casos” totalmente distintos. Y mientras estos dos procesos suelen acercarse mucho entre ellos, un tercero, el de problemas, queda algo separado, o al menos en segunda fila. CMMI-SVC ofrece un acercamiento totalmente distinto a este enfoque, juntando las incidencias y los problemas, lo cual puede que sea un enfoque muy acertado.

Quizá sea herencia de versiones anteriores de los marcos de mejores prácticas, pero lo cierto es que son muchas las organizaciones que “juntan” los procesos de gestión de incidencias y peticiones.

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Este artículo enumera los tipos de desperdicio que las técnica de Lean Management pretenden eliminar. Quizás vea reflejada aquí alguna actividad de su organización sobre la que pueda aplicar una acción de mejora. ¿Se reconoce en los ejemplos? Si es así felicidades. Acaba de dar el primer paso para mejorar.

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Para prestar servicios de TI de manera competitiva es necesario comprender el punto de vista de nuestros usuarios y clientes, especialmente en algo tan relevante como su grado de satisfacción. En este artículo explicaremos cómo enfocar esto apoyándonos de sencillas herramientas estadísticas.

Continuamos lo indicado en el artículo anterior intentando mejorar la propuesta de análisis de la satisfacción según distintas preguntas de una encuesta usando una encuesta que ofrece respuestas a cuatro preguntas.

En la siguiente tabla vemos los resultados de las preguntas por las dimensiones (P1, P2 y P3), la pregunta por el constructo (P4) y el coeficiente de correlación de Pearson entre las preguntas P1, P2 y P3 y la pregunta P4. 

Como dijimos en el artículo anterior, el valor más alto del coeficiente de correlación nos permite saber la pregunta (dimensión) que más correlaciona con la satisfacción. En nuestro caso, la dimensión que analice la pregunta P1 es la que más aproxima el resultado de la satisfacción en general (que aparece en la pregunta P4). 

Si el lector tiene conocimientos de estadística, por favor, lea la nota 1 al final del artículo.

Conocido esto, la pregunta es: ¿qué podemos hacer para aprovechar este hecho y mejorar la satisfacción de los usuarios y clientes?

En mi opinión, intentaría dos cosas:

• Lo primero sería mantener lo que se proponía en la primera parte del artículo: calcular la pregunta que peor promedia (dato M) y emprender acciones de mejora en ella. Sin duda los clientes están muy poco satisfechos en ese aspecto y merecen que pongamos el foco para mejorar ahí.

• Lo segundo sería identificar la pregunta con mayor correlación e intentar acciones de mejora en ella. No podemos estar seguros de que obtengamos un aumento de la satisfacción (lea la nota 2 al final del artículo) pero a priori parece un posible quick win para conseguir una mejora rápida.

Terminamos el artículo recordando que el autor es ingeniero, no matemático, y por tanto utiliza la estadística como una herramienta para buscar soluciones razonables, no verdades absolutas ni teorías científicas que requieran una dedicación de tiempo y recursos inasumibles por un departamento de TI al uso.

NOTA 1

Correlación no implica causalidad (que donde haya un atasco sea un probable ver un policía de tráfico no nos permite asegurar que la presencia de un policía de tráfico provoca un atasco). Este artículo lo explica muy bien.

Sin embargo, en nuestro caso, al calcular la correlación entre un constructo y sus dimensiones parece menos temerario afirmar que exista una relación de causalidad.

NOTA 2

No podemos garantizar que una dimensión tenga una oportunidad de mejora infinita, por eso no podemos garantizar que insistir en la dimensión con mayor correlación provoque una mayor satisfacción.

Para entender esto suponga que usted tienen un negocio de alquiler de coches y que el aspecto que más correlaciona con la satisfacción es la potencia de los coches. Si usted alquila coches de 100 CV y pasa a alquilar coches de 150 CV quizás la satisfacción mejore, pero si alquila coches de 200 CV y pasa a alquilar coches de 400 CV quizás no note mejoría alguna en la satisfacción porque sus clientes no aumentan su valoración a partir de cierto límite.

Sin embargo, es cierto que sin más datos tampoco podemos afirmar lo contrario, por lo que no debemos dejar pasar la oportunidad de intentarlo (aunque sea pilotanto una acción de mejora en un subconjunto de los usuarios y clientes) para ver si se confirma y, en caso afirmativo, generalizar la mejoría al resto.

 José Luis Fernández

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Para prestar servicios de TI de manera competitiva es necesario comprender el punto de vista de nuestros usuarios y clientes, especialmente en algo tan relevante como su grado de satisfacción. En este artículo explicaremos cómo enfocar esto apoyándonos de sencillas herramientas estadísticas.

Continuamos lo indicado en el artículo anterior intentando mejorar la propuesta de análisis de la satisfacción según distintas preguntas de una encuesta.

Vamos a modificar ahora el enfoque haciendo un cambio muy sencillo: además de hacer P1, P2 y P3 preguntas para valorar el constructo C, vamos a preguntar directamente por el constructo C. 

Es decir, si en el ejemplo del artículo anterior P1 era “valore entre 0 (nada satisfecho) y 5 (muy satisfecho) el plazo de resolución de sus incidencias y peticiones”, ahora añadiremos P4 que será “valore entre 0 (nada satisfecho) y 5 (muy satisfecho) su satisfacción en la gestión de incidencias y peticiones que brinda el helpdesk”.

El resultado es que preguntamos tanto por las dimensiones en que hemos descompuesto el constructo como por el propio constructo.

En la siguiente tabla vemos los resultados de las preguntas por las dimensiones (P1, P2 y P3), la pregunta por el constructo (P4) y el coeficiente de correlación de Pearson entre las preguntas P1, P2 y P3 y la pregunta P4.

La diferencia de este método con el utilizado en la primera parte del artículo es que el constructo no lo calculamos nosotros promediando P1, P2 y P3, sino que tenemos un resultado directo dado por los encuestados que es P4.

Puede parecer un poco absurdo preguntar por las dimensiones si directamente preguntas por el constructo, pero la ventaja que tenemos ahora es que podemos ver qué dimensión correlaciona más con el constructo.

Esto nos permite saber qué pregunta aproxima mejor la satisfacción (aquella pregunta con un coeficiente de correlación más cercano al 100%). En este caso vemos que la pregunta P1 aproxima mejor la satisfacción y, por lo tanto, podemos suponer que lo que más valoran nuestros usuarios y clientes como satisfacción es la dimensión de la pregunta P1 (en nuestro ejemplo serían los plazos de resolución).

En la continuación de este artículo explicaremos cómo se puede explotar los datos de esta tabla para identificar oportunidades de mejora.

 José Luis Fernández

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