Nos últimos anos, os projetos para otimização de processos foram impulsionados pela economia de custos. Os resultados obtidos foram quase inteiramente medidos pela quantidade de custos economizados. Embora a Automação Robótica de Processos (RPA) também possa ser usada como uma abordagem tática para reduzir custos, essa visão é bastante restrita.
A redução de custos vem ao final de um longo processo e é obtida com a melhora do rendimento dos processos atuais e a entrega de um melhor serviço ao cliente, por meio de três benefícios principais:
- Eficiência – aumentando a produtividade e reduzindo o tempo necessário para concluir tarefas.
- Qualidade – reduzindo erros e riscos operacionais.
- Valor agregado – liberando os colaboradores para se concentrarem em tarefas de maior valor.
É importante otimizar todo o processo
Muitos líderes de TI podem ficar tentados a medir o sucesso da implementação de um projeto de RPA avaliando a eficiência de uma tarefa individual. Se o fizerem, obviamente verão uma melhora na eficiência e na qualidade do trabalho. No entanto, o objetivo geral não deve ser apenas melhorar tarefas individuais, mas otimizar todo o processo, que é composto normalmente por uma série de tarefas, para aumentar o rendimento e diminuir os erros do início ao fim.
Embora a RPA possa impulsionar a inovação e maximizar a competitividade, várias organizações ainda definem metas e expectativas irreais para a implementação da RPA ou a implementam de forma equivocada em uma área isolada e pontual. Isso leva a uma situação de risco em que a RPA não irá cumprir sua promessa de agregar valor aprimorado e o impacto subsequente será o descrédito para quaisquer outras iniciativas de automação por RPA.
Avalie prioridades, viabilidade e riscos da automação
A seguir, apresentamos um guia resumido, para ajudar a estabelecer prioridades, avaliar a viabilidade e antecipar os riscos do seu projeto de automação.
1. Escolha os casos de uso para automatizar
Inicialmente, temos que ter claramente definido quais casos de uso desejamos automatizar. O primeiro passo é levantar todas as oportunidades de automação possíveis dentro da organização em um nível macro. Isso pode ser feito por grupos de trabalho formados por representantes de cada área da organização, com apoio especializado, que têm a missão de identificar os principais pontos problemáticos dos processos e analisar tarefas automatizáveis que podem remover esses gargalos.
Essa avaliação traz informações importantes para se definir quais processos desejamos automatizar, qual a extensão da automação e quais os benefícios podem ser alcançados, considerando os objetivos estratégicos corporativos.
2. Identifique os tipos de RPA mais apropriados
Que tipo de atividades você deseja automatizar? Basicamente, a RPA pode ser aplicada para:
- Coletar informações;
- Analisar informações;
- Tomar decisões; e
- Executar ações.
3. Identifique os níveis de automação necessários
NÍVEL 1 – Automação Básica: neste nível, o sistema é totalmente dependente de decisões de agentes humanos e pode atuar em tarefas básicas e automação de workflow.
NÍVEL 2 – Automação dependente de humanos: neste nível, o sistema é totalmente dependente de decisões de agentes humanos e pode atuar em tarefas básicas e automação de workflow.
NÍVEL 3 – Automação com eventual intervenção humana: os agentes humanos apenas supervisionam os processos, que podem atuar de forma autônoma por alguns períodos de tempo.
NÍVEL 4 – Automação total: Presume que os bots de RPA podem fornecer automação completa sem intervenção humana. Essa tecnologia ainda está em seus estágios iniciais de desenvolvimento e experimentação e tem como ponto frágil a ausência de análises subjetivas próprias dos humanos, como sensações e sentimentos (senciência)
4. Defina a tecnologia ideal para se alcançar os níveis desejados de automação
Dependendo da aplicação escolhida é preciso definir a melhor classe de tecnologia para a automação:
- Básica: suporta modelos determinísticos simples. Utilizada para lidar com dados estruturados e padronizados.
- Intermediária: Ideal para dados padronizados, mas não estruturados.
- Avançada: Suporta modelos probabilísticos complexos. Lida com dados não estruturados e não padronizados.
5. Avalie se os níveis de RPA são adequados e acessíveis
Defina o nível de risco de seu projeto de RPA com base em 6 fatores importantes, respondendo às seguintes perguntas:
RISCO DE RESULTADO NEGATIVO: Qual é o impacto (custo econômico e financeiro) com problemas não previstos ou no caso de falha completa da automação? Está alinhado com o limite aceitável de risco?
RISCO DE IMPLANTAÇÃO DE TECNOLOGIA: Qual o risco associado com a implantação da tecnologia necessária para permitir os níveis desejados de automação?
RISCO DE ADOÇÃO PELOS USUÁRIOS: Qual o risco associado com a rejeição da automação por mudança na gestão ou por resistência cultural?
RISCO DE CONFIABILIDADE: Qual o risco associado com a perda de confiança na automação, que possa prejudicar uma adoção contínua?
RISCO DE PERDA DE INFORMAÇÕES: Qual o risco associado com a perda de informação sobre os processos, que possa impactar a recuperação das operações em caso de uma interrupção?
RISCO DE PERCEPÇÃO DA SITUAÇÃO: Qual o risco associado com a perda de percepção das mudanças ambientais e sistêmicas (excesso de confiança na automação, com perda de controle do processo)?
6. Conclua se o nível de risco é aceitável
Com base nas informações coletadas, decida se os níveis de risco apresentados em cada caso de uso de automação são aceitáveis.
Se sua avaliação for favorável, siga para a implantação.
Se restarem dúvidas, repita todas as etapas anteriores e procure revisá-las e identificar e esclarecer as incertezas.
Estamos juntos nessa jornada
A pressão para reduzir margens, adotar novas tecnologias e realizar investimentos em sistemas críticos cria enormes incentivos para a adoção da automação. As organizações buscam abordagens para construir uma verdadeira base de apoio a sistemas mais precisos de apoio à decisão, orientados por automação e inteligência artificial. Os benefícios incluem menos pessoal, menos erros, decisões mais inteligentes e segurança em escala. Esse caminho começa com o desejo de considerar quais decisões exigem automação inteligente e quais ainda dependerão de julgamento humano.
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