Várias empresas estão a preparar-se para o que se espera que seja outro período recorde de desafios em áreas como vendas, envolvimento do cliente e logística à medida que 2025 se aproxima. As cadeias de abastecimento continuam a trabalhar horas extraordinárias, à medida que os retalhistas antecipam um aumento nas encomendas presenciais e online, e os departamentos de apoio ao cliente se preparam para um aumento no volume de consultas de ajuda. As empresas precisam estar preparadas para crescer rapidamente nessas situações, algo que os antigos procedimentos manuais simplesmente não conseguem alcançar.
Apresentando: descoberta de processos com tecnologia de IA! Esta poderia ser uma solução que prova ser uma mudança de jogo, acelerando a implementação de Serviço de Automação Robótica de Processos (RPA)permitindo assim que as empresas implementem com mais rapidez, com melhor precisão e sem atrasos que possam prejudicar o desempenho em momentos cruciais. Ao utilizar a IA para identificar, mapear e priorizar fluxos de trabalho para automação, as empresas devem ter certeza de que estão prontas para enfrentar a correria do feriado em 2025, sem o estresse dos processos manuais que as atrapalham.
Neste blog, veremos:
- O que é descoberta de processos baseada em IA?
- Como funciona?
- Por que é necessário acelerar a implantação de RPA em 2025?
- Uma visão básica de como a IA melhora os cronogramas de implementação de RPA
- Desafios que as empresas enfrentam sem IA na descoberta de processos
- Ferramentas e práticas recomendadas
O que é descoberta de processos baseada em IA?
O termo “descoberta de processos impulsionada por IA” descreve a rápida identificação, análise e otimização de processos de negócios que podem ser passíveis de automação por meio do uso de aprendizado de máquina, mineração de processos e análises avançadas. A tecnologia identifica oportunidades de automação com velocidade e precisão incomparáveis, utilizando uma vasta quantidade de dados operacionais de múltiplas fontes, que muitas vezes é impossível de lidar com técnicas convencionais.
Por que isso mudará em 2025?
- Identificação mais rápida do fluxo de trabalho: a IA pode identificar rapidamente oportunidades de automação analisando dados de diversas fontes, incluindo sistemas financeiros, ERP e CRM.
- Maior precisão: É possível tomar decisões imparciais sobre quais procedimentos automatizar, graças aos dados. Assim, a IA reduz, se não elimina, o erro humano.
- Escalabilidade: A IA pode lidar com a complexidade e a escala dos ambientes empresariais, tornando-a ideal para grandes organizações que lidam com picos de férias.
Por que os atrasos na implementação de RPA são problemáticos durante os picos sazonais
- Oportunidades de receita perdida em 2024: Quando o RPA não é implementado a tempo para os picos sazonais de demanda, as empresas enfrentam ineficiências em processos como gerenciamento de pedidos, rastreamento de estoque e consultas de clientes, levando à perda potencial de receita.
- Aumento do esgotamento dos funcionários: Com a pressão adicional das cargas de trabalho sazonais, os processos manuais podem sobrecarregar a equipe, resultando em fadiga, erros e lentidão.
- Vantagem competitiva perdida: As empresas que conseguem escalar perfeitamente com a automação têm uma vantagem distinta sobre os concorrentes que não conseguem adotar IA e RPA a tempo para períodos de alta demanda.
- Clientes insatisfeitos: Tempos de resposta lentos podem ser um sinal de mau atendimento ao cliente. Além disso, erros no atendimento de pedidos e a falta de resolução imediata das dúvidas dos clientes, especialmente durante a agitada época de Natal, podem custar caro.
Como a IA pode acelerar a implementação de RPA em 2025?
Etapa 1: coletar dados e identificar processos usando IA
Para descobrir processos manuais e repetitivos, a IA pode primeiro coletar dados e analisá-los de todos os sistemas corporativos, incluindo, entre outros, plataformas de cadeia de suprimentos, ERP e CRM. Isso acelera a identificação de perspectivas de automação, eliminando a necessidade de realizar manualmente atividades demoradas de coleta de dados.
- Problema sem IA: A coleta e identificação de dados usando a técnica antiquada pode levar semanas e há uma boa chance de que procedimentos importantes sejam ignorados.
- Solução de IA: Vários logs e pontos de dados podem ser analisados por soluções de IA em um instante. Isto pode incluir plataformas de mineração de processos, que identificam oportunidades de automação num piscar de olhos.
Etapa 2: Visualização de dados e mapeamento de processos
Após a descoberta dos processos, a IA os mapeia, detalhando as etapas, a duração e as interdependências. As organizações podem escolher como priorizar essas atividades e melhorar os fluxos de trabalho visuais para Adoção de RPAe peça-lhes que forneçam uma imagem clara do caminho da automação.
- Problema sem IA: O cronograma de implementação é retardado pela natureza demorada do mapeamento manual de processos, que frequentemente exige que várias equipes detalhem os fluxos de trabalho.
- Solução de IA: as equipes podem identificar quaisquer gargalos ou ineficiências e tomar medidas imediatas usando ferramentas de IA para gerar visualizações de processos dinâmicas e automatizadas em tempo real.
Etapa 3: Definir candidatos à automação em ordem de prioridade
As equipes podem se concentrar primeiro nas oportunidades de automação mais lucrativas, graças à IA, que classifica os processos de acordo com uma série de critérios, incluindo frequência, complexidade e o retorno do investimento que prometem. Isso garante que a RPA ofereça benefícios de alto impacto imediatamente, maximizando o retorno do investimento (ROI).
- Problema sem IA: As equipes frequentemente desperdiçam tempo automatizando procedimentos inúteis, adiando as vantagens da automação e alongando os cronogramas dos projetos.
- Solução de IA: Ao priorizar processos, os algoritmos de IA podem garantir que os fluxos de trabalho cruciais sejam automatizados primeiro, acelerando o cronograma de implantação.
Etapa 4: Pré-teste para otimização e viabilidade
A IA realiza simulações de fluxo de trabalho de RPA antes da implantação em grande escala. Isso facilita testes controlados de processos, identificando possíveis problemas como gargalos imprevistos, discrepâncias de dados ou incompatibilidades de sistemas.
- Problema sem IA: tentativa e erro e testes manuais podem consumir muito tempo e frequentemente levar a erros ou atrasos dispendiosos.
- Solução de IA: Ao identificar problemas no início do processo, as simulações baseadas em IA permitem uma implementação mais rápida e perfeita, livre de interrupções imprevistas durante períodos de alta demanda.
Passo 5: Observação e ajuste contínuos
A IA fica de olho nos procedimentos de RPA mesmo após a implantação, utilizando aprendizado de máquina para otimizar e modificar instantaneamente os fluxos de trabalho. Isto permite que as empresas continuem a operar no seu melhor durante as férias e se adaptem rapidamente a quaisquer modificações ou dificuldades emergentes.
- Problema sem IA: Os procedimentos de RPA podem facilmente tornar-se antiquados ou ineficazes sem IA, especialmente quando novos sistemas ou procedimentos são implementados.
- Solução de IA: mesmo em contextos dinâmicos e de alta demanda, a automação permanece eficaz graças às soluções de IA que modificam automaticamente os fluxos de trabalho e recomendam melhorias.
Problemas que as empresas enfrentam na descoberta de processos sem IA
As empresas frequentemente encontram as seguintes dificuldades se a IA não for incorporada na fase de descoberta do processo:
- Implantação lenta de RPA: É um desafio implantar RPA a tempo para períodos de maior movimento devido à lentidão e à propensão a erros humanos das técnicas tradicionais de identificação e mapeamento de processos.
- Decisões de automação abaixo do ideal: a análise manual pode levar à automação de processos incorretos, o que pode resultar na utilização ineficaz do RPA e na perda de possibilidades de escalabilidade.
- Custos elevados e atrasos: Quando os problemas são encontrados numa fase avançada do processo, a ausência de simulações e pré-testes orientados pela IA pode resultar num aumento dos custos e atrasos de implementação.
- Falta de escalabilidade: Os métodos convencionais têm dificuldade em identificar e automatizar processos em vários departamentos ou locais devido à sua incapacidade de lidar com atividades de grande escala.
Recursos essenciais para usar IA em RPA
Leve em consideração os seguintes recursos e práticas recomendadas para usar IA com eficiência e acelerar a implantação de RPA:
- Ferramentas de Process Mining: Os fluxos de trabalho podem ser mapeados automaticamente, ineficiências podem ser encontradas e soluções de automação podem ser sugeridas usando plataformas como Automation Anywhere, Celonis e UiPath Process Mining.
- Algoritmos de aprendizado de máquina: você pode treinar modelos que otimizam constantemente as operações após a implantação usando ferramentas como DataRobot e TensorFlow.
- Plataformas RPA integradas com IA: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere e outras tecnologias RPA estão adicionando progressivamente recursos de IA e aprendizado de máquina para permitir uma integração suave e uma implantação mais rápida.
| Leia também: O que acontece quando RPA e IA unem forças no setor bancário? |
Para concluir
A implementação rápida e eficaz de RPA é mais importante do que nunca à medida que as empresas se preparam para 2025. As empresas podem reduzir drasticamente o tempo e as despesas de implantação de automação, incluindo a descoberta de processos baseada em IA no processo de implementação de RPA. Isso garantirá que eles estejam preparados para escalar a tempo para o período mais movimentado do ano.
Além de acelerar a implantação da RPA, a descoberta de processos orientada por IA garante que as empresas automatizem os procedimentos apropriados, otimizem o retorno do investimento e mantenham altos níveis de eficiência em períodos de alta demanda. Para se manter à frente nesta temporada de festas e até 2025, faça seu investimento em IA e RPA agora.
