No nosso ambiente empresarial em constante evolução, gerir um negócio apresenta muitos desafios. O aumento das expectativas dos clientes, as lacunas no trabalho qualificado e a constante disrupção digital estão a levar as organizações a recorrer à automação para conseguirem ter sucesso. A Max Mara, uma marca de moda italiana, recorreu à automação inteligente quando viu as suas vendas digitais triplicarem durante a pandemia. Utilizando automatização inteligente, a Max Mara foi capaz de dar melhor resposta à cada vez maior afluência de clientes.
A automação tem demonstrado ter efeitos positivos para muitas outras organizações. De acordo com o recente estudo “IBM Global AI Adoption Index 2022”, tendo este sido encomendado pela IBM em parceria com a Morning Consult, concluiu-se que 30% dos profissionais globais de TI dizem que os colaboradores da sua organização já estão a poupar tempo com os novos softwares de IA (Inteligência Artificial) e Automação implementados.
Muitas organizações percebem a necessidade de operar de forma proativa, mas têm dificuldade em entender qual o real retorno dos seus investimentos em automação. Para manter um negócio a funcionar, são necessários muitos processos complexos, desde processos de Order Management, Procurement, Supply Chain, Collections, etc…. A eficácia destes processos é muitas vezes prejudicada por bottlenecks ou estão repletos de ineficiências que podem abrandar os tempos de resposta, aumentar o risco ou comprometer a satisfação do cliente.
A automatização inteligente; que é o uso de IA (Inteligência Artificial), Process Mining, Task Mining e Robotic Process Automation (RPA), para agilizar e escalar a tomada de decisões em toda organização; pode ajudar a identificar e reduzir esses problemas.
A automação inteligente simplifica os processos, liberta recursos e melhora a eficiência operacional, acelerando o retorno do investimento.
Para organizações que procuram implementar automação inteligente, o Process Mining é a forma ideal para começar. As empresas podem utilizar dados dos seus principais sistemas de negócio, (ERP, CRM, etc…) para identificar e otimizar continuamente os seus processos com base em dados, e não em perceções. Dá uma visão detalhada de como os processos funcionam na realidade. Permite saber onde, quando, como e o porquê das ineficiências. E ainda identifica onde a automação inteligente pode ter maior impacto.
A IBM tem décadas de experiência a trabalhar com empresas na sua jornada de transformação digital e muitas vezes ouvimos histórias de iniciativas de automação que acabam por não ter continuidade.
Eis cinco razões comuns para estas iniciativas falharem, e como começar com Process Mining para ajudar a evitar estas armadilhas:
1. Implementação da automação “às escuras”
Muitas vezes as organizações automatizam processos fraturados ou mal-executados que produzem poucas melhorias. Saber o que automatizar e o que não automatizar é o primeiro passo para um plano de automação bem-sucedido. O Process Mining proporciona total transparência na forma como os processos estão realmente a funcionar de ponta a ponta. Os insights suportados por dados dos sistemas de informação permitem às equipas de negócio e de TI ter uma visão comum e partilhada sobre ineficiências, bottlenecks e desvios dos processos.
2. Não testar antes da implementação
É fundamental a análise, planeamento e priorização antes de investir na automação do seu negócio. Uma implementação bem-sucedida requer testes e simulações exaustivas dos processos revistos, para ajudar a análise de possíveis bottlenecks e o impacto de potenciais mudanças. As decisões e a priorização das iniciativas de mudança devem ser impulsionadas por projeções do ROI derivadas de análises/simulações de diferentes cenários.
3. Automatizar tarefas em vez de processos inteiros
A produtividade dos colaboradores geralmente melhora quando tarefas repetitivas e sem valor acrescentado são automatizadas usando ferramentas como RPA. No entanto, estes ganhos têm frequentemente pouca expressão quando comparados com os resultados obtidos através da modernização total das experiências de colaboradores e clientes numa visão end-to-end. Em vez de se focar em tarefas individuais, a recomendação passa por identificar as alternativas mais facilmente implementáveis, sem perder de vista uma abordagem holística dos processos com os conhecimentos retirados de Process, Task e Decision Mining.
4. Falha na iteração
As organizações que implementam projetos de reengenharia e automação de processos sem medir o impacto e os resultados, geralmente não conseguem otimizar continuamente os seus processos. A monitorização pós-implementação permite que uma organização compare o desempenho dos seus processos com os principais indicadores de desempenho (KPI), para assegurar que os projetos estão a funcionar num nível ideal. A nova funcionalidade “Insight to Action” na ferramenta IBM Process Mining, permite monitorizar continuamente os KPI’s e desencadear ações corretivas quando as operações se desviam fora dos limites pré-definidos.
5. Falta de competências para escalar a automação
Hoje em dia, a indisponibilidade de talento está a tornar-se o principal fator de risco de adoção para a maioria das empresas que quer implementar tecnologias inteligentes de automação. Os colaboradores com o conjunto certo de competências e conhecimentos especializados para trabalhar em tecnologias como Process Mining e RPA, são escassos. Como podemos ajudar os criadores da automação a concentrarem-se em trabalho de maior valor como o planeamento e a análise? As informações fornecidas pela ferramenta IBM Process Mining podem ser usadas para criar rapidamente automações de RPA para acelerar o tempo de desenvolvimento, permitindo ao mesmo tempo escalar a automação em toda a empresa.
Na IBM, vimos em primeira mão os benefícios de começar com o Process Mining. Um exemplo é a casa de moda italiana a Max Mara. Garantir uma experiência de compra satisfatória para os clientes é uma das principais prioridades para a Max Mara. No entanto, ao longo da pandemia, a sua quota digital de volume de negócios quase triplicou, levando a muitos potenciais problemas de processo ou bottlenecks. A equipa da Max Mara queria entender como poderia otimizar o processo de inquérito de apoio pós-venda em momentos de elevada procura sazonal, para eliminar bottlenecks e proporcionar uma melhor experiência ao cliente. Ao utilizarem IBM Process Mining identificaram as partes repetitivas do fluxo do processo que beneficiariam da automação inteligente. Ao simular estas alterações, conseguiram demonstrar uma diminuição de 90% nos tempos de resolução do atendimento ao cliente e uma redução de 46% no custo médio por resolução.
A Max Mara é apenas um dos exemplos de sucesso que as organizações podem ter quando iniciam a sua jornada de automação inteligente com o Process Mining. Para ajudar a tornar ainda mais fácil para as organizações começarem rapidamente, a IBM lançou a sua versão mais recente de software de Process Mining para acionar facilmente ações corretivas e automações personalizadas, acelerar a otimização do processo no processo de procure-to-pay, e implementar bots RPA com facilidade.
O IBM Process Mining está disponível como uma oferta autónoma (Standalone), e como parte do IBM Cloud Pak for Business Automation, para integrar com RPA, Decisões, Workflow e tecnologias de automação adicionais. Faz parte de um portfólio end-to-end de soluções de automação inteligentes, que servem quer para as equipas de negócio, quer as equipas de IT das organizações, com muitas das soluções desenvolvidas pela IBM Research.
Sandra Pestana, Business Automation Sales, IBM Technology Portugal
