Onde as empresas falham ao implementar automação de processos

De acordo com o recente IBM Global AI Adoption Index 2022, encomendada pela IBM em parceria com a Morning Consult, 30% dos profissionais de TI globais dizem que os funcionários de sua organização já estão economizando tempo com novos softwares de IA e automação.

Para Dinesh Nirmal, gerente-geral de Dados, IA e Automação da IBM, em uma postagem no blog da companhia, muitas organizações percebem a necessidade de operar de maneira proativa, mas podem ter dificuldades para obter o retorno total de seus investimentos em automação. São necessários muitos processos complexos diferentes para manter um negócio funcionando – desde o gerenciamento da cadeia de suprimentos e os processos de pedidos (ou seja, do pedido ao dinheiro) até a aquisição (ou seja, da aquisição ao pagamento). Esses processos geralmente são prejudicados por gargalos ou repletos de ineficiências que podem diminuir os tempos de resposta, aumentar o risco ou comprometer a satisfação do cliente.

Segundo ele, a automação inteligente, que é o uso de IA, mineração de processos, mineração de tarefas e automação de processos robóticos (RPA), para simplificar e dimensionar a tomada de decisões em uma organização, pode ajudar a reduzir esses problemas.

A automação inteligente simplifica os processos, libera recursos e melhora a eficiência operacional, acelerando o retorno do seu investimento. Para organizações que desejam implementar automação inteligente, a mineração de processos é o local ideal para começar. As empresas podem usar dados de seus principais sistemas de negócios, como Enterprise Resource Planning (ERP) e Customer Relationship Management (CRM) para identificar e otimizar continuamente esses processos. Isso fornece à empresa uma visão detalhada de como os processos operam, onde há ineficiências e onde a automação inteligente pode ter o maior impacto. É por isso que a mineração de processos é um ponto de partida ideal.

De acordo com Nirmal, a IBM tem décadas de experiência trabalhando com empresas em sua jornada de Transformação Digital e muitas vezes ouviram histórias de iniciativas de automação que não deram certo. Aqui estão cinco razões comuns pelas quais essas iniciativas falham e como começar com a mineração de processos pode ajudar a evitar essas armadilhas comuns:

Implementando automação no escuro
Muitas vezes as organizações automatizam processos quebrados ou mal executados que geram poucas melhorias. Saber o que e o que não automatizar é o primeiro passo para um plano de automação bem-sucedido. A mineração de processos fornece total transparência sobre como seus processos de ponta a ponta estão realmente operando. Insights baseados em dados derivados dos sistemas de informação da organização fornecem às equipes de negócios e de TI uma visão compartilhada das ineficiências, gargalos e desvios do processo.

Não testar antes da implementação
É importante que uma organização analise, planeje e priorize antes de investir em automação de negócios. A implementação bem-sucedida requer testes extensivos e simulações de processos de negócios revisados ​​para ajudar a analisar possíveis gargalos e o impacto de possíveis mudanças. Decisões e priorização de iniciativas de mudança devem ser orientadas por projeções de ROI derivadas de análises/simulações de cenários hipotéticos.

Automatizando tarefas em vez de processos inteiros
A produtividade do trabalhador geralmente melhora quando tarefas repetitivas e mundanas são automatizadas usando ferramentas como RPA. No entanto, esses ganhos geralmente são insignificantes em comparação aos obtidos pela modernização completa das experiências de funcionários e clientes de ponta a ponta. Em vez de se concentrar em tarefas individuais, as recomendações de automação podem identificar os frutos mais fáceis de automação e fornecer uma visão holística do processo que inclui insights de mineração de processos, mineração de tarefas e mineração de decisões.

Falta de monitoramento
As organizações que implementam a reengenharia e a automação de processos sem medir o impacto e os resultados normalmente não conseguem otimizar continuamente seus processos. O monitoramento pós-implantação permite que uma organização compare o desempenho do processo com os indicadores-chave de desempenho (KPI) predefinidos para garantir que os projetos estejam operando em um nível ideal. Um novo recurso Insight to Action no IBM Process Mining permite que as organizações monitorem continuamente os KPIs e acionem ações corretivas precisas quando as operações se desviam dos limites predefinidos.

Falta de habilidades para dimensionar a automação
Hoje, a disponibilidade de talentos está se tornando o principal fator de risco de adoção para a maioria das empresas que desejam implementar tecnologias de automação inteligente. Funcionários com o conjunto certo de habilidades e conhecimentos para trabalhar com ferramentas como mineração de processos e RPA são escassos. Como podemos ajudar esses construtores de automação a se concentrarem em trabalhos de maior valor, como planejamento e análise? Os insights fornecidos pelo IBM Process Mining podem ser usados ​​para criar rapidamente automações de RPA para acelerar o tempo de desenvolvimento e, ao mesmo tempo, permitir dimensionar a automação em toda a empresa.

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