De acordo com o IBM Global AI Adoption Index 2022, uma pesquisa encomendada pela IBM em parceria com a Morning Consult, 30% dos profissionais de TI globais afirmam que os funcionários de suas organizações estão economizando tempo por meio da utilização de novos softwares de IA e automação.
Dinesh Nirmal, gerente-geral de Dados, IA e Automação da IBM, destacou em um post no blog da empresa que muitas organizações reconhecem a necessidade de operar de maneira proativa, mas podem encontrar dificuldades para obter o retorno total de seus investimentos em automação. Ele ressalta que a manutenção eficiente de um negócio requer a execução de diversos processos complexos, desde a gestão da cadeia de suprimentos e processos de pedidos (ou seja, desde o pedido até o pagamento) até a aquisição (ou seja, da aquisição ao pagamento). Frequentemente, esses processos são afetados por gargalos ou ineficiências que podem resultar em tempos de resposta mais longos, aumento de riscos ou comprometimento da satisfação do cliente.
De acordo com Nirmal, a automação inteligente, que envolve o uso de IA, mineração de processos, mineração de tarefas e automação de processos robóticos (RPA), pode auxiliar na simplificação e escalabilidade da tomada de decisões dentro de uma organização, contribuindo para a mitigação desses problemas.
A automação inteligente simplifica os processos, liberando recursos e aprimorando a eficiência operacional, acelerando, assim, o retorno do investimento realizado. Para as organizações que desejam implementar a automação inteligente, a mineração de processos representa um ponto de partida ideal. Utilizando dados provenientes de seus principais sistemas de negócios, como Enterprise Resource Planning (ERP) e Customer Relationship Management (CRM), as empresas podem identificar e aprimorar continuamente esses processos. Isso proporciona uma visão detalhada de como os processos estão sendo executados, onde há ineficiências e onde a automação inteligente pode gerar um impacto significativo. Portanto, a mineração de processos se torna uma etapa inicial ideal nesse sentido.
Segundo Nirmal, a IBM possui décadas de experiência auxiliando empresas em sua jornada de Transformação Digital e frequentemente ouve histórias de iniciativas de automação que não tiveram sucesso. Ele listou cinco razões comuns pelas quais essas iniciativas falham e como a mineração de processos pode ajudar a evitar essas armadilhas:
Implementar automação sem uma compreensão clara dos processos existentes:
É essencial identificar quais processos automatizar para obter melhorias significativas. A mineração de processos oferece transparência total sobre como os processos operam em toda a organização, permitindo que as equipes de negócios e TI tenham uma visão compartilhada das ineficiências, gargalos e desvios do processo.
Não testar antes da implementação:
Planejar, priorizar e testar são etapas importantes antes de investir em automação de negócios. Uma implementação bem-sucedida requer testes extensivos e simulações de processos de negócios revisados para analisar possíveis gargalos e o impacto de mudanças. As decisões e prioridades das iniciativas de mudança devem ser baseadas em projeções de retorno sobre o investimento derivadas de análises e simulações de cenários hipotéticos.
Automatizar tarefas individuais em vez de processos completos:
Embora a automação de tarefas repetitivas e tediosas, por meio de ferramentas como a RPA, possa melhorar a produtividade dos trabalhadores, os ganhos alcançados geralmente são insignificantes quando comparados à modernização completa das experiências dos funcionários e clientes em todo o processo. Em vez de focar em tarefas individuais, as recomendações de automação podem identificar as áreas mais fáceis de automatizar e fornecer uma visão abrangente do processo, incluindo insights da mineração de processos, mineração de tarefas e mineração de decisões.
Falta de monitoramento:
Organizações que implementam reengenharia e automação de processos sem monitorar o impacto e os resultados geralmente não conseguem otimizar continuamente seus processos. O monitoramento pós-implantação permite que a organização compare o desempenho do processo com os indicadores-chave de desempenho (KPIs) predefinidos, garantindo que os projetos estejam operando em um nível ideal. A ferramenta Insight to Action do IBM Process Mining permite que as organizações monitorem continuamente os KPIs e tomem ações corretivas precisas quando as operações se desviam dos limites predefinidos.
Falta de habilidades para dimensionar a automação:
A escassez de talentos qualificados é atualmente um dos principais desafios para a maioria das empresas que desejam implementar tecnologias de automação inteligente. A falta de funcionários com as habilidades e o conhecimento adequados para trabalhar com ferramentas como a mineração de processos e a RPA é um fator de risco. Para ajudar a otimizar o trabalho desses profissionais de automação, os insights fornecidos pelo IBM Process Mining podem ser utilizados para criar rapidamente automações de RPA, acelerando o tempo de desenvolvimento e permitindo a escalabilidade da automação em toda a empresa.
Fonte:https://inforchannel.com.br
