A incerteza econômica e operacional causada pela pandemia do COVID-19 forçou muitas empresas a se concentrarem em ganhos rápidos de automação. Parece que a maioria desses sucessos veio da automação de tarefas (RPA) sem foco no quadro geral e nos processos de negócios dos quais fazem parte.
Isso provavelmente criará um processo de longo prazo e uma dívida técnica para as organizações. Para amenizar este cenário, uma nova abordagem é proposta, que é a Hiperautomação.
Os desafios iniciais são os seguintes:
- Como escalar além do RPA e alcançar essa hiperautomação
- A Matriz de Alinhamento de Automação para Hiperautomação
- Roteiro de hiperautomação
Definição de hiperautomação
Começando no início, a hiperautomação orientada para os negócios refere-se a uma abordagem em que as organizações identificam, examinam e automatizam rapidamente o maior número possível de tecnologias e processos de negócios aprovados por meio de uma abordagem disciplinada.
A hiperautomação orientada a negócios envolve o uso orquestrado de várias tecnologias, ferramentas ou plataformas.
Um modelo para lidar com o processo de hiperautomação se encaixaria no esquema a seguir.
passo 1
O primeiro passo é definir os objetivos do negócio. Qual será o resultado? O que precisa mudar? O crescimento está sendo perseguido e as receitas precisam aumentar? Aumento da lucratividade? Os custos são reduzidos? Tenho que aplicar uma política de compliance?
Por exemplo, para a Wells Fargo, conformidade, regulamentação e legal têm sido um de seus principais impulsionadores. Eles exigem avançar para a redução de riscos e garantir que as regulamentações governamentais sejam seguidas.
Quando você começa com o objetivo comercial, você impulsiona o que acaba sendo a ambição digital. Isso garante o foco em questões-chave. É sempre sobre metas e tecnologia como suporte e ajuda.
passo 2
Uma vez definidos os objetivos comerciais, estabelece-se uma visão global das necessidades dos programas e processos existentes. A maioria das melhorias e mudanças será de automação, pois muitos trabalhos têm elementos substanciais que podem ser automatizados.
De acordo com o WorkMarket, 53% dos funcionários acreditam que poderiam economizar até 20 horas por mês automatizando tarefas (WorkMarket 2020 In (Sight) Report).
Restringir-se à automação é uma visão parcial que precisa ser expandida e práticas como Design Thinking ou Game Theory podem ser usadas para conduzir a empresa por cenários hipotéticos. Pode ser que você tenha uma visão de derrubar completamente o que existe atualmente e automatizar todo o processo do zero, ou melhorar iterativamente o que você tem automatizando parcialmente o processo.
Essa conclusão é bastante comum uma vez que a maioria dos processos são projetados para outros momentos tecnológicos, comerciais, ou não contemplam os novos hábitos digitais do mercado e dos clientes.
passo 3
Com os objetivos e a visão do negócio, você deve passar pelo processo de documentar minuciosamente o trabalho a ser feito. Uma análise prévia dos processos ajuda a alinhar os resultados dos processos com os objetivos comerciais.
Felizmente, esse trabalho não é mais tão difícil quanto costumava ser. As ferramentas automatizadas de descoberta de processos e mineração de dados evoluíram notavelmente para isso.
Ainda assim, a tecnologia é um meio, não o fim. Especialistas no assunto são necessários para trabalhar com analistas de processos para levar seus modelos ao extremo.
As ferramentas automatizadas de descoberta e mineração de processos têm limitações inerentes que ainda exigem intervenção e análise humana para fornecer as informações necessárias para projetar seus processos de maneira alinhada às suas ambições digitais.
Em particular, as ferramentas de mineração de processos anexadas às ferramentas de RPA quase sempre acabam indo para o RPA. Se você tem um martelo, tudo parece um prego.
Também deve ser considerado que este é o momento de realizar simulações de cenários para ver quais resultados aparecem à medida que as mudanças são feitas nos processos. E se, em vez de classificar manualmente as faturas, um mecanismo de ingestão de documentos o fizer? E se houver bots assumindo algum trabalho de rotina?
passo 4
Uma vez disponível uma definição extensa e ambiciosa do trabalho a realizar, é feita uma análise das soluções tecnológicas para determinar qual é a mais adequada ao tipo de resultado esperado.
Essa análise, que é mais visual se apresentada em modo matricial, é necessária, pois muitas vezes eles tiveram dificuldade em determinar quando usar qual das muitas ferramentas de automação disponíveis.
O kit de ferramentas DigitalOps é uma base abrangente dos componentes que devem aparecer na matriz. O alinhamento da automação é um passo muito importante que garante que o problema mencionado no ponto 3 de acabar desviando tudo para soluções somente RPA seja evitado.
Essa análise é uma etapa vital para garantir que você esteja usando a ferramenta de automação certa no momento e no local certos em seus processos. Pode-se argumentar que pertence à etapa de Análise de Processos (Etapa 2), mas é relevante e complexo o suficiente, levando em consideração as infraestruturas disponíveis em cada organização, para ter sua própria “etapa”.
Etapas 5 e 6
Uma vez realizadas as tarefas preliminares e concretizadas, pelo menos no que diz respeito ao RPA e à implementação de bots, primeiros protótipos ou criação de produtos minimamente viáveis para determinar as configurações de forma mais eficaz e eficiente.
Esta etapa já está bem estabelecida e é uma boa prática em todo o setor. O mesmo vale para lançamento e produção, pelo menos para implantações iniciais. Onde há desafios é poder escalar além de protótipos, pilotos e implantações de produção limitadas.
passo 7
Todas as etapas expostas, realizadas de forma ordenada, são fundamentais. Porém, monitoramento e medição são fundamentais para estabelecer o plano de escalabilidade e aumentar os esforços para a Hiperautomação.
O monitoramento é benéfico para ajudar a chegar ao resultado. No entanto, é de pouca utilidade se você não sabe de onde está começando, onde está neste momento.
É um mapa que não pode dar instruções ou fazer previsões futuras se não conhecer o contexto.
No processo de automação, nada disso é possível sem um modelo de Data Analytics eficaz.
As informações de negociação não são um bom indicador por si só. A situação real e seu monitoramento também devem ser capazes de medir o desempenho da solução, gestão de mudanças, incidentes, custos, etc. Com essa informação você pode prever o que vai acontecer.
Essencialmente, todos esses dados devem informar e prever se os resultados do seu processo o ajudarão ou atrapalharão a atingir as metas de negócios definidas na Etapa 1. Isso é o que realmente importa. Se você não estiver obtendo os resultados corretos do processo, descubra como fazer a mudança apropriada para alcançar o resultado desejado. O resto das métricas de desempenho são interessantes, mas não decisivas.
passo 8
À medida que os primeiros resultados bem-sucedidos começam a aparecer, é necessário um plano de governança e dimensionamento.
O desafio é que, neste momento, há muitas disciplinas necessárias para a variedade de ferramentas disponíveis no DigitalOps, bem como disciplinas menos técnicas, mas não menos críticas, como análise de processos ou reengenharia.
Além disso, à medida que o dimensionamento ocorre, novos esforços de automação também serão incorporados.
As metodologias e o COE (Computer-Optimized Equalization, práticas de equilíbrio entre elementos tecnológicos) devem levar em consideração todo esse cenário.
A tentativa de dimensionar processos de automação sem um governo que estabeleça metodologias e alcance um equilíbrio tecnológico resulta em duplicação de esforços, silos e desordem. Em outras palavras, você pode estar automatizando, mas a abordagem será altamente ineficiente em toda a empresa e, portanto, terá um alto custo de oportunidade em relação aos concorrentes.
passo 9
A iteração, a revisão e a melhoria contínuas são vitais e parte integrante do avanço dos negócios.
Isso muitas vezes levanta a questão de quando parar de gastar dinheiro na melhoria de processos. A resposta tem que ser clara: quando o processo é considerado tão bom que você não precisa mais se preocupar com a concorrência, então você pode parar de melhorar. Isso gera uma próxima pergunta que todos na organização devem se fazer é se eles atingiram um nível muito acima do resto ou, mais ambiciosamente, se esse nível de otimização pode realmente ser considerado.
Por outro lado, basear esta decisão estritamente na concorrência é uma simplificação excessiva. Há também a consideração de objetivos de negócio, recursos que não são infinitos, satisfação do cliente, tendências,... todos esses fatores obrigam a uma seleção de determinados processos nos quais é necessário comprometer-se com a melhoria contínua.
A hiperautomação é descrita como um loop infinito.
Conclusão
Os primeiros sucessos na automação geralmente são implementações básicas de RPA. Isso gera muita empolgação geral, mas diminui a velocidade de como dimensionar e aumentar esses sucessos parciais até a hiperautomação.
Os drivers mais importantes do sucesso final, uma vez que você passa dessa fase inicial de euforia, são os dois terços esquerdos do esquema de loop infinito mostrado no esquema deste post.
Nesse momento, manifesta-se a pouca experiência em Hiperautomação. As etapas de um a quatro e de sete a nove são onde a parte ordenada, planejada e iterativa do loop infinito entra em ação. Essas etapas são onde está o trabalho pesado. Eles são a parte disciplinar da Hiperautomação.
No entanto, eles também têm a recompensa mais significativa por seus esforços. A melhor maneira de se distanciar da concorrência é vincular os resultados do processo às metas de negócios e ajustar com base nesses resultados. Para conseguir isso, uma abordagem holística da automação deve ser adotada, e não apenas focada em um terço do loop infinito da hiperautomação.
Em suma, a hiperautomação é uma abordagem orientada para os negócios, iterativa e disciplinada que acelera os esforços e os resultados da automação.
A hiperautomação não pode ser alcançada apenas com RPA. A suíte DigitalOps é a chave para poder ter as ferramentas necessárias para escalar. Embora os esforços de automação geralmente sejam bem-sucedidos em implementações piloto iniciais e em pequenos departamentos, as organizações precisam escalar além dos sucessos iniciais. Chegar à hiperautomação requer uma abordagem mais rigorosa para definir suas metas de negócios antecipadamente e permitir que elas conduzam as decisões digitais que você toma à medida que cria seu programa de automação.
