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O robô chegou! 7 passos para realizar uma implementação de sucesso do RPA

Embora as empresas discutam há anos sobre como tornar os processos mais autônomos, essa já é uma realidade nas grandes organizações.

*Fernando Munhoz

11/10/2019 às 20h42

robô
Foto: Shutterstock

Robôs, inteligência artificial e impressão 3D. Parece que estamos falando de algum tema de filme de ficção científica, mas não! Embora as empresas discutam há anos sobre como tornar os processos mais autônomos, reduzir custos, melhorar a experiência do cliente, minimizar a exposição do negócio a riscos, entre outros, essa já é uma realidade nas grandes organizações.

Diante de um cenário de inúmeras tecnologias disruptivas, aqui abordarei apenas o tema RPA (Robotic Process Automation), ou seja, robôs fazendo o trabalho do homem, seja no envio de um e-mail, de uma tarefa repetitiva, dos controles internos ou até mesmo na integração entre sistemas.

De acordo com Gartner, até 2022, 85% das grandes organizações terão adotado alguma forma de automação por meio da tecnologia híbrida. O vice-presidente da empresa, Cathy Tornbohm, afirmou que "as organizações têm adotado a tecnologia de RPA como uma solução rápida e fácil para automatizar atividades manuais".

Mas para o sucesso na implantação do RPA, é necessário identificar quais processos produzirão os maiores benefícios quando automatizados. Para isso, devemos analisar os seguintes critérios:

1. Custo: processos morosos, com muitas etapas manuais ou sistêmicas e muitas regras, fazem com que o esforço para obter o produto, e, ou, o serviço seja muito custoso. Por exemplo, um processo de pagamento de fornecedor, que possua diversos tipos de inputs, lançamentos manuais, regras específicas por tipo de pagamento e checagens em sistemas de crédito e cobrança, são ótimos candidatos a automatização com RPA.

2. Geração de receita: segmentar quais processos geram maior receita é uma variável importante a ser levada em consideração na hora de selecionar onde se deve ou não criar um robô.

3. Volume de atividades: um dos principais benefícios de implementar RPA é a redução do esforço humano. Então, o ideal é começar automatizando os processos de maior volume.

4. Baixa tolerância a falhas: erros manuais ou sistêmicos podem gerar um alto impacto financeiro, uma experiência negativa do cliente ou problemas regulatórios. Tais processos devem ser considerados como bons candidatos para implementação de RPA.

5. Propensão a desvios: os processos nos quais já estão evidenciadas que há uma maior probabilidade de erros manuais devem ser priorizados durante a definição do escopo de RPA. Uma vez que a automação evita a falha humana, esse processo traria um benefício quase que instantâneo a partir da implementação dos robôs.

6. Sazonalidade: processos com demandas irregulares forçam as empresas a empregar colaboradores de acordo com a sazonalidade. Os robôs de RPA podem facilmente gerenciar, aumentando ou diminuindo, a sazonalidade da demanda. E isso com custo muito baixo, pois o robô pode ser ligado ou desligado de acordo com a necessidade.

7. Impacto no cliente: Talvez este seja o ponto que menos colocamos atenção, mas deveria ser sempre levado em consideração. A experiência do cliente sempre deve ser melhorada. Implementar bots de RPA que piorem a usabilidade dos produtos, e, ou, serviços de uma empresa é o maior problema que temos com a implementação do RPA.

Mas como fazer todas essas análises e ainda justificar a implementação de bots de RPA? Com o auxílio de Process Mining e Data Science, é possível analisar os dados dos processos e identificar qual a real situação. Assim, conseguimos de forma ágil e verídica identificar as oportunidades de melhorias, os impactos na receita e nos custos, as variações do processo, a ocorrência de falhas, as volumetrias, as pessoas envolvidas, o tempo para realização de uma tarefa, as divergências entre localidades e a falta de padrões, entre inúmeras outras análises.

Utilizar plataformas analíticas para entender onde e o que deve ser robotizado é uma forma de automatizar a análise. Com isso, as decisões são baseadas em dados e fatos reais e não mais em "achismos".

*Por Fernando Munhoz Motta, Process Intelligence Leader no gA, companhia global de tecnologia que utiliza plataformas digitais e serviços de transformação para capacitar grandes empresas nas Américas e na Europa.

**Sobre o gA: o gA é uma empresa global de tecnologia que utiliza plataformas digitais e serviços de transformação para capacitar grandes empresas nas Américas e na Europa a reformularem seus modelos de negócios e suas organizações usando o poder dos dados, processos e pessoas. Com uma equipe de 1300 consultores e desenvolvedores, em 11 escritórios localizados nos Estados Unidos, Israel, Espanha, México, Brasil, Chile e Argentina, atende aos clientes globais com um modelo de serviço "dual shore".

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