Como realizar um projeto de RPA eficiente, por André Fernandes*

/ No final de 2020, o Gartner divulgou a previsão de que a receita mundial com Robotic Process Automation (RPA) será de aproximadamente US﹩ 2 bilhões em 2021. Este número representa um aumento de 19,5% em relação a 2020. O Instituto ainda afirma que o segmento deve crescer em taxas de dois dígitos até 2024.
É fácil entender o porquê: um projeto de RPA colabora muito com a melhora da qualidade, velocidade e produtividade dos Contact Centers. Isso se tornou ainda mais importante no último ano, quando a transformação digital foi acelerada, os agentes estão trabalhando mais de casa e os clientes pedem por atendimento omnichannel.

Acredito que tenhamos, atualmente, três tipos de empresas no cenário do RPA:

• As que tentaram automação no passado e tiveram um sucesso limitado, por tentativa e erro. Essas empresas amadureceram e entendem a necessidade de um projeto mais estruturado para que o RPA seja relevante;
• Aquelas que não fizeram nenhum tipo de automação e entendem de antemão a necessidade de fazer um planejamento prévio;
• Aqueles que optam por automatizar sem planejamento (spoiler: esses estão fadados ao fracasso).

Vamos deixar um pouco o buzz por esse tipo de tecnologia e pensar em como ela pode ser realmente eficiente. Um ponto de destaque é a inserção de Inteligência Artificial no projeto. E para que essa dupla se torne relevante é necessário um primeiro passo: identificar o que precisa ser automatizado.
Este é o principal desafio quando pensamos em uma proposta de automação com a utilização de AI. Mais do que mapear as tarefas, é importante identificar qual a relevância dos processos mapeados e como esta tecnologia pode ajudar nesta tarefa.
Observemos um exemplo: temos um cliente que buscou os processos mais complexos para automatizar, dado o ganho final possível. O ganho esperado seria de mais de 60% no tempo total do tratamento dos casos.O que não havia sido considerado no mapeamento é que a tarefa era realizada por apenas 2 pessoas. O resultado é que este projeto se torna irrelevante do ponto de vista financeiro.
Quando há planejamento anterior, é possível identificar quais processos estão sujeitos a automação e destacar a sua representatividade dentro da organização.
Muitas companhias pensam ser necessário criar projetos de RPA fim a fim, porém, com as ferramentas corretas, pode-se chegar à conclusão de que a automação de partes da operação traz ganhos mais relevantes.
E como esse planejamento acontece?
Primeiro é necessário conhecer ou mapear bem os processos. Em seguida, deve-se associar o mapeamento à relevância de tempo e quantidade de usuários que acessam o Contact Center. O próximo passo é entender se esses processos dependem de outros fatores, como externos, ou seja, se estão integrados com outros sistemas. Realizado este diagnóstico, é possível tomar a decisão de automatizar partes pequenas, médias ou inteiras.
Esse é um trabalho demorado, que exige a coleta de uma variedade de informações, e não apenas o passo-a-passo do processo para entender sua relevância. Porém, já existem no mercado soluções que colaboram com esta tarefa, ferramentas que monitoram o ambiente e trazem os insights necessários para a tomada de decisão mais assertiva para o que deve ser automatizado de imediato e o que deve ser realizado em médio e longo prazos. O uso de Inteligência Artificial permite coletar dados dos processos e identificar quais têm uma representatividade maior (mesmo que o ganho unitário seja menor). Isso permite a tomada de decisão mais efetiva e alinhada com as necessidades das organizações. As empresas devem traçar estratégias.
A maioria das companhias percebe a necessidade de realizar projetos de RPA. A pandemia acelerou a necessidade por eficiência. Em alguns casos, os custos cresceram. Foi – e é – necessário se reinventar e o RPA é ferramenta fundamental para este cenário. Sem automação, não há como chegar aonde precisam.
Este é o nosso presente. No futuro, a Inteligência Artificial vai permear ainda mais os projetos de RPA. Atualmente, usamos ferramentas que colaboram com o mapeamento, mas o processo continua dependendo de pessoas. A AI, em curto/médio prazo, vai garantir o processo pré-automatizado, trazendo ganhos acentuados de tempo de implementação e redução de erro.
São muitas facilidades à disposição de empresas de todos os portes. O importante é começar a jornada pelo planejamento. Com isso, as chances de erro vão de muito pouco a zero.