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A jornada da Hiperautomação

A jornada da Hiperautomação

15/02/2022 Rogério Ferreira

A hiperautomação faz parte do universo da transformação digital.

A jornada da Hiperautomação

Segundo o Gartner, referência em pesquisa e aconselhamento para empresas, o mercado mundial de softwares de hiperautomação, que envolve aplicações para uma abordagem de automação massiva, movimentou US$ 481,6 bilhões em 2020 e deve ter ultrapassado a marca de US$ 532,4 bilhões em 2021. Este é um número que será confirmado nos próximos meses.

Em suas previsões para 2022, o Gartner incluiu a hiperautomação como uma das principais tendências tecnológicas do ano, pois o processo permite que as empresas promovam um crescimento acelerado e construam resiliência nos negócios, identificando e automatizando rapidamente o maior número possível de processos.

A hiperautomação faz parte do universo da transformação digital, sendo realizada a partir da união de técnicas avançadas como o Robotic Process Automation (RPA), Process Mining (PM), Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (AI). Para chegar a esse alto nível de automação, uma empresa precisará utilizar várias ferramentas, incluindo avançados softwares analíticos, de descoberta, projeto, medição, monitoramento e automação complexa. É preciso ter consciência que a hiperautomação acarretará mudanças profundas à empresa, tanto de estrutura quanto de mindset.

Para chegar ao estágio de hiperautomação, entretanto, as empresas precisam iniciar uma jornada e mudar suas práticas para criação de ambientes de trabalho inteligentes. O ecossistema interno de apoio deverá oferecer adequada infraestrutura de TI e de soluções, suporte da alta administração, suporte financeiro, treinamento das equipes e avaliação contínua dos resultados.

O primeiro passo dessa jornada em uma empresa envolve a estruturação e organização da base de dados, dos mais diferentes setores: dados comerciais, de operação, financeiros e outros que façam sentido para a empresa. Os dados, provavelmente, estarão organizados em um Sistema Integrado de Gestão Empresarial (ERP – Enterprise Resource Planning).

Vale lembrar que a automação de um processo de negócios, sem entender sua função ou suas etapas, pode representar investimentos e esforços desperdiçados. É importante ainda entender que a hiperautomação visa liberar os colaboradores de tarefas repetitivas e de baixo valor, reduzir custos operacionais e aumentar a eficiência.

 É escalável e padronizado?

Uma solução de mineração de processos é uma ferramenta relevante nessa jornada, pois permite análises dos processos orientadas por dados, que vão reconstruir o fluxo real dos processos de negócios com base em logs de transações nos principais sistemas de TI da organização. Assim, a construção do fluxo que será automatizado não dependerá apenas das informações fornecidas pelos colaboradores – às vezes, pode existir uma distância e gargalos entre o processo real e o idealmente desenhado pelos gestores.

Para implementação das ferramentas de RPA, os processos devem ser escaláveis, repetitivos e padronizados. Quando uma empresa tem processos complexos e não padronizados, a automação pode não ser viável ou demandar muito investimento, em um primeiro momento, acarretando a necessidade de revisão ou adiamento.

Os usuários que participam de um determinado processo deverão ser mobilizados para treinar os robôs nos fluxos de trabalho. Durante esta fase de “treinamento”, normalmente em um projeto-piloto, os processos que serão automatizados poderão ser avaliados, usando-se o aplicativo de mineração de processos. Uma iniciativa de RPA requer acompanhar continuamente os resultados e usar essas descobertas para melhorias.

A combinação de automação de processos robóticos com tecnologias de inteligência artificial deverá gerar mais opções de processos a serem automatizados. A utilização de soluções de IA cresce à medida que a hiperautomação avança, pois o aprendizado de máquinas para gerar conteúdo relevante e original, acelerando ainda mais a transformação digital.

* Rogério Ferreira é Solution Architect | Pre Sales na A10 Aanlytics e formado em Gerenciamento de Processo e Data Science.

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Fonte: Chris Santos



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