¡El modelo orientado a procesos es necesario para todos!

Preguntas y respuestas seguidas del seminario en línea sobre GSBMP y GAMSO, por Steven Vale
(agosto de 2014).
P. ¿Puedes dar ejemplos sobre cómo GSBPM y GAMSO asisten a las agencias estadísticas para
satisfacer tanto las necesidades de información existentes como las nuevas que van emergiendo?
R. Si podemos tener un marco estandarizado para gestionar y medir costos y riesgos, y para comunicar y
documentar lo que estamos haciendo, lo cual facilita el reusar métodos, herramientas y procesos para nuevos
tipos de estadísticas. Por lo tanto, GSBPM, y hasta cierto punto GAMSO, deberían estar ayudándonos a
mejorar nuestra eficiencia, lo que luego nos ayuda a reaccionar más rápidamente a las demandas.
P. Un número de proyectos que dependen de GBSPM ya están en progreso, mayoritariamente en
organizaciones estadísticas de países del pacífico. ¿El programa se originó en esa región?
R. El trabajo inicial en Nueva Zelanda fue muy importante como base para GSBPM, aunque ese trabajo se
inspiró en ideas de otras regiones. Por lo que diría que, realmente, GSBPM es bastante global en términos de
sus orígenes y contribuciones. Tuvimos algunas muy buenas contribuciones de distintos continentes en varias
etapas de la revisión.
P. ¿Estás al tanto de algunas otras agencias estadísticas que estén por participar en estos proyectos?
R. Ambos modelos están abiertos al uso por parte de todas las organizaciones estadísticas. Todo el tiempo oigo
ejemplos de cómo las organizaciones estadísticas están empezando a usar particularmente GSBPM, porque ya
lleva un tiempo, pero también GAMSO y de manera creciente, y también seguramente hayan muchas otras de
las cuales no tengo conocimiento. A veces –cuando tengo tiempo- googleo “GSBPM” y veo que sale. Y cada vez
que hago eso, encuentro nuevos ejemplos.
P. ¿Qué puntos en común encuentras con CSPA o los proyectos de Big Data? ¿Y qué es único de estos
dos proyectos?
R. Particularmente con relación a CSPA, resaltaría que lo veo como una familia de estándares y
modelos que conforman la base para la modernización. GSBPM junto con el Modelo de Información
Estadística Genérico (GSIM) forman la base conceptual para CSPA. GAMSO está también relacionado
para trabajar sobre capacidades, lo cual también está reflejado en CSPA. Por ejemplo, estamos
reuniendo requerimientos para el desarrollo de capacidades e inversión en prioridades en el
contexto de CSPA. Por lo que están todos interrelacionados.
¡El modelo orientado a procesos es necesario para todos!
Para el gerente:
Herramientas para gestión
de calidad.
Planear, medir, analizar,
mejorar, reasignar.
Para el especialista:
Funciones, transparencia y
calidad
Big Data es un poco distinto, en el sentido que lo que estamos viendo ahí es realmente una nueva fuente para
estadísticas oficiales, más que un estándar o modelo. Pero el uso de Big Data fue tomado en cuenta cuando
GSBPM fue revisado y los recursos de Big Data son ahora incluidos en el texto de recolección de datos en
GSBPM.
P. ¿Tenemos testimonios de agencias estadísticas sobre los beneficios de alguno de los proyectos?
R. Tenemos bastante información. Hemos recolectado estudios de casos sobre el uso de GSBPM y estamos
empezando a juntar estudios de casos sobre GAMSO. Pero en respuesta a esta pregunta en particular, aquí hay
algunas diapositivas de la presentación de la oficina estadística de Bielorrusia que ví el año pasado.
En su presentación, primero mencionaron que es necesario tener un modelo orientado a procesos y dieron
varios motivos de por qué ese es el caso. Luego continuaron diciendo que han usado GSBPM 5.0 para describir
los procesos de producción estadística existentes con pilotos en las áreas de estadística laboral e industrial, y
los resultados fueron que identificaron brechas en los procesos existentes, falta de documentación en algunas
áreas, y lo que llamaron “procesos sin resolver” que son básicamente áreas de riesgo para su organización. Por
eso, creo que este es una testimonio bastante bueno de una organización estadística sobre como GSBPM ha
tenido un uso práctico para ellos.
Usar el GSBPM 5.0 para
describir el proceso de
producción estadística
existente.
Febrero de 2014
Estadísticas
laborales
Resultados:
Identificación de
brechas en los
procesos existentes.
P. Mirando a futuro en cinco años ¿qué verías como un indicador de que los proyectos son un éxito? ¿y
cómo los deberían estar usando las agencias estadísticas para desarrollar los procesos de negocio?
A. Para mí, el éxito se trata de relevancia y uso. No tiene sentido producir un modelo o estándar si nadie lo usa.
Ya podemos decir que GSBPM es un éxito, simplemente por el número de organizaciones que lo están usando
para toda clase de objetivos distintos. Para GAMSO, es demasiado pronto para saberlo porque es muy nuevo,
tan sólo un par de meses de edad, pero ya se vé muy prometedor. Dentro de 5 años, pienso que me gustaría
ver el uso de estos modelos relacionado con algunos trabajos que apenas estamos empezando en un par de
comités de modernización, es decir, si una organización debe realmente empezar justo al comienzo con
procesos de documentación, o si está lista directamente para implementar los servicios de CSPA.
P. ¿Qué tiempo lleva en promedio pasar de de un modelo tradicional de silos a un enfoque orientado en
procesos como GSBPM o algo similar? En nuestra oficina tenemos una estrategia para cambiar por el
modelo de proceso de negocios en el periodo hasta el 2020. ¿Es eso suficiente tiempo? ¿O es demasiado
tiempo? Nos hicieron este comentario durante nuestra evaluación de pares, de que el período podría ser
muy largo, ya que en el 2020 quizá ya no sea el estándar y pudiera haber sido reemplazado por otro
modelo o estándar común. ¿Cuánto tiempo, según tu experiencia, lleva cambiar completamente y
adaptarse al modelo de procesos integrados?
R. No existe una respuesta simple para esta pregunta, porque depende de un número de cosas. Un par de
organizaciones están actualmente tratando de hacer un cambio rápido; Statistics Estonia y ISTAT (Italia) son
ejemplos de agencias que han introducido grandes cambios en sus estructuras organizacionales bastante
rápido. Hacer el cambio de forma rápida tiene muchos beneficios, pero también conlleva potencialmente a
riesgos mayores, particularmente sobre los resultados existentes. Así que depende en gran medida al enfoque
del jefe estadístico, si él o ella quiere tomar un acercamiento de bajo riesgo en un período de tiempo largo, o
un acercamiento de alto riesgo y hacerlo muy rápido para que se liberen los beneficios más pronto. Algunas
organizaciones han estado en transición por más de diez años, por lo que un plan de aquí al 2020 no es
necesariamente el más largo.