As organizações resilientes sabem que precisam de ser ágeis para sobreviver e ter sucesso. Têm de ser capazes de identificar e automatizar rapidamente o maior número possível de processos empresariais – e isto exige uma automatização de início ao fim e uma verdadeira transformação do fluxo de trabalho digital.
O RPA é uma peça importante neste processo? Sem dúvida! Mas é a única peça? Definitivamente, não.
Porque é que não se pode sobreviver apenas com o RPA
O RPA acrescenta muito valor ao negócio. De facto, a implementação do RPA em toda a empresa pode servir como pedra angular de uma transformação mais ampla do fluxo de trabalho digital. A tecnologia é muito boa na automatização de tarefas manuais repetitivas que ocorrem num ambiente relativamente estável, utilizando dados estruturados. Isto liberta as pessoas que estavam a realizar essas tarefas para fazerem coisas mais produtivas. No entanto, muitos fluxos de trabalho são complexos. O que acontece quando há processos que não são consistentes ou que requerem intervenção humana? E os dados não estruturados que chegam por correio eletrónico, documentos financeiros, formulários, contratos, imagens e activos digitais? Os robôs não tomam decisões; seguem regras. Quando as regras não antecipam suficientemente as condições possíveis que podem surgir num fluxo de trabalho, eles não conseguem concluir o processo. Os robôs não têm a lógica adequada para lidar com a situação.
O desafio é então descobrir como otimizar todo o processo para obter melhores resultados para os clientes, parceiros e fornecedores, criando ao mesmo tempo uma melhor experiência de trabalho para as pessoas que executam os processos. A otimização incluirá o RPA, mas fá-lo-á como parte de uma abordagem de automatização inteligente mais abrangente.
A automatização inteligente refere-se à utilização holística e abrangente da inteligência artificial (IA) e de outras tecnologias de automatização, para além do RPA, para otimizar e dimensionar a automatização e gerar maior valor. Quando o RPA é implementado como parte de uma implementação de automação inteligente bem planeada e ponderada, as regras e a lógica empresariais podem ser integradas no fluxo de trabalho para lidar com eventualidades mais complicadas.
3 passos para a automatização inteligente e a transformação do fluxo de trabalho digital:
1. Deve ser defendida ao mais alto nível da direção.
- O processo de transformação começa com a gestão de topo. Há três elementos que os níveis C precisam de prever e comunicar: Os objectivos estratégicos da transformação da automação inteligente; um caso de negócio, incluindo uma análise de custo-benefício de alto nível; e uma visão geral do roteiro e dos principais marcos para os próximos um a três anos. O projeto deve ser concebido de cima para baixo, mas implementado de baixo para cima (por exemplo, começando por implementar um piloto).
- Uma transformação digital abrangente exige que se façam os trabalhos de casa necessários no início do percurso de transformação – exploração e mapeamento de processos, determinação de regras comerciais relevantes e controlo da qualidade dos dados.
2. Colocar as tecnologias certas em ação.
- A chave para ir além do RPA é infundir-lhe inteligência artificial (IA). Porquê? Porque quase todos os processos empresariais dependem de dados e, como diz o velho ditado: “Lixo entra, lixo sai”.
- Por outras palavras, dados incorrectos podem causar problemas nos processos e fluxos de trabalho que prejudicam a sua capacidade de proporcionar uma experiência de alta qualidade ao cliente, os seus resultados e até a sua capacidade de cumprir os regulamentos.
- A recolha de dados começa normalmente no início de um processo e continua ao longo de todo o fluxo de trabalho.
- A recolha correcta de dados é fundamental para fornecer as matérias-primas de qualidade necessárias para obter resultados de qualidade. Quando automatizados, os processos de recolha de dados podem ter um impacto positivo nos fluxos de trabalho robóticos e humanos. Os dados correctos, capturados com precisão, equivalem a robôs mais inteligentes e a humanos mais produtivos.
- Document intelligence: A IA precisa de intervir quando se trata de dados não estruturados. Tecnologias como a captura cognitiva, machine learning (ML) e o natural language processing (NLP) podem identificar, extrair e analisar informações não estruturadas, para que as organizações possam desbloquear o valor de todos os dados disponíveis.
- Orquestração de Processos: Existem muitos fluxos de trabalho a funcionar em simultâneo em todas as organizações. A orquestração de processos torna possível coordenar todos os fluxos de trabalho automatizados para que as empresas possam escalar e gerir a sua força de trabalho digital a pedido.
- Sistemas conectados: Os silos de dados e os sistemas díspares vão atrasar os seus esforços de transformação digital. Uma arquitetura aberta e conectores pré-construídos permitem que as organizações integrem sistemas numa rede de tecnologias e serviços inteligentes e unam sistemas empresariais críticos, tais como aplicações empresariais.
3. Tirar partido do low-code para obter agilidade e escalabilidade.
- O panorama empresarial atual, em constante mudança, significa que as regras que orientam os processos automatizados podem ter de ser modificadas – rapidamente. As empresas precisam de ser capazes de orquestrar continuamente processos automatizados para se manterem a par das mudanças na regulamentação. Se quiser ser ágil, não pode depender apenas de programadores.
- Uma interface intuitiva que inclui funcionalidades de drag and drop e componentes reutilizáveis permite aos cidadãos programadores pôr em prática o seu conhecimento dos processos empresariais. Podem acelerar a automatização de inicio ao fim para uma escalabilidade real e podem também modificar e atualizar diretamente os fluxos de trabalho automatizados para uma agilidade máxima. Podem até criar e implementar bots de RPA em apenas algumas horas – tudo isto sem necessidade de recorrer a programadores.
- Nesta altura, a direção é clara, tal como a tecnologia necessária para a concretizar.
