Você acessa o site de uma loja de decoração e pesquisa itens para sua sala. Chega a colocar um item no carrinho, mas desiste. “Prioridades”. Depois de dois meses namorando o produto, você finalmente acessa o site e compra aquele tão sonhado vaso de flores. O item finalmente chega e fica lindo no seu rack! Passados dois meses, você recebe um e-mail dessa mesma loja, com um desconto generoso para compra de itens relacionados e mais um cupom de desconto. E detalhe: você não acessou mais o site depois que fez a compra. Como isso pode acontecer?  

Chamamos isso de “Análise de comportamento do consumidor”. Mas será que teve alguém contando os dias ou esperando você acessar o site de novo? Provavelmente não.  

Hoje diversas soluções digitais podem ser utilizadas para realização dessa pesquisa. Uma delas é rastrear as visitas ao site e os produtos inclusos nos carrinhos de compra buscando entender padrões de comportamento dos consumidores para poder implementar estratégias eficientes de marketing. Como isso é feito? Com base na análise dos algoritmos e trackers e com o uso da Inteligência artificial. 

“A inteligência artificial é uma tecnologia que permite que as máquinas e sistemas digitais aprendam através da experiência, percebam mudanças, se ajustem a elas para que possam realizar as tarefas de forma semelhante aos humanos” (Fonte: https://site.admooh.com/blog/) 

Muito vem se falando sobre a AI – Artificial Intelligence ou Inteligência artificial (IA). Seu uso e benefícios são bem impactantes. Com relação a automação de processos, não seria diferente, mas antes de entrar nesse tópico, precisamos dar um passo atrás para entender como isso pode ser estruturado nas empresas de uma forma eficiente.  

De modo geral, processos repetitivos e com uso de grande quantidade de dados são fortes candidatos a serem automatizados. Eles normalmente apresentam grandes problemas de estruturação e padronização, o que em maiores volumes se torna um desafio para a implantação do Robot Process Automation (RPA), tecnologia que emprega “bots” de software para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras. Estes bots executam diversas atividades, desde o processamento de dados até a gestão de interações com clientes, por isso a importância do mapeamento do processo. 

Como dito na definição, a automação é baseada em regras, e regras remetem a padronização. Para desafogar a operação e alavancar o resultado, as empresas vão afoitas para o RPA para resolverem o problema relacionado ao processo, mas esquecem que antes disso as regras precisam ser definidas para que a eficiência seja então alcançada. Outro ponto importante: nem todo processo é passível de ser automatizado.  

Abaixo algumas ferramentas e ações que podem ajudar sua empresa a iniciar o processo de padronização de processos e seguinte implementação do RPA. 

1 Avaliação e planejamento 

Por meio de uma análise minuciosa dos processos da organização, identifique as tarefas mais repetitivas e com grande volume de dados. Faça entrevistas com os key users, questione como é o dia a dia na execução da tarefa e como eles veem a automação contribuindo para a melhoria do processo. Anote os principais pontos e use-os para estruturar o documento de necessidade do projeto. Identifique qual desses tem maior impacto organizacional, seja impacto financeiro ou outro que faça mais sentido para a empresa. 

2 Defina qual será o motivo da automação 

Com detalhes, relacione os benefícios envolvidos para cada um dos processos levantados: redução de custo, aumento de produtividade, velocidade no processamento, diminuição de risco etc. Por exemplo: “automatizar o envio de pedidos aos fornecedores vai possibilitar um aumento x de produtividade e reduzir em 60% a incidência de erros de digitação por parte dos vendedores. O esforço de tempo ganho no preenchimento das propostas será usado para qualificação do time com horas x de treinamento.”  

3 Desenvolva um plano de ação 

Sabe aqueles processos nos quais você identificou o impacto deles na organização? Pois bem, é aqui que você estrutura a prioridade de automação e define a ordem da fila para os demais. Temos duas sugestões de ferramentas para te auxiliar nesse processo: a Matriz de Risco e o Failure Mode and Effect Analysis (FMEA).  

• Matriz de risco: essa ferramenta é usada para identificar e determinar o tamanho de um risco e possibilitar as ações de impedimento ou controle. 
• FMEA: é uma metodologia que possibilita análise de possíveis falhas e o que a ocorrência dessas poderia ocasionar no processo/empresa. 

Ambos vão te permitir a análise de impactos, erros e ocorrências para identificar quais processos merecem mais atenção. 

4 Mapear os processos e criar documentação 

Feito isso, é hora de pôr a mão na massa e começar a mapear os processos, realizando todo o levantamento de requisitos para descrever no documento funcional. Esse documento irá ajudar o desenvolvedor e nele deverão ser descritas as regras envolvidas e todas as informações a serem consideradas no RPA. Esse artigo relaciona alguns pontos importantes a serem considerados nesse mapeamento.  

Outro ponto crucial se relaciona a gestão e liberação dos acessos. No mapeamento consideramos todos os sistemas envolvidos e, como estamos falando de um usuário impessoal, precisamos realizar o levantamento e liberação para os acessos aos sistemas envolvidos. DICA: lembre-se de inserir esses mesmos apontamentos na planilha de risco, pois caso o sistema envolvido no processo não permita acesso via usuário impessoal e for um sistema chave, temos um ponto de risco relevante para ser analisado pelo stakeholder. 

Como o RPA pode ser potencializado com o uso da AI? 

Já sabemos que o RPA é usado para agilizar e otimizar processos maçantes e repetitivos, aumentando produtividade e eficiência, mas para que podemos usar a AI?  

A AI pode ser utilizada para análise de dados e identificação de padrões e tendências, que podem ser usadas para facilitar e tornar mais assertiva a tomada de decisão. 

Por exemplo: uma instituição financeira recebe diariamente centenas de solicitações de envio de extratos financeiros de seus clientes por e-mail. O RPA pode ser configurado para acessar a caixa de entrada e realizar a leitura da solicitação, identificando assim o tipo de extrato a ser enviado (investimentos ou conta corrente). Com acesso ao banco de dados, é possível realizar o processamento dessa solicitação anexando o documento requerido e solucionando o pedido, indo sequencialmente para a próxima solicitação. Com o uso da AI, pode-se definir padrões de análise em relação a essas solicitações, diferenciando ainda mais a prestação de serviço. Se o extrato solicitado é de investimento, com base na análise prévia do tipo de carteira (ações, CDB, Títulos do governo etc.), é possível criar recomendações de investimentos relacionados ou informativos de indicadores e indexadores financeiros, contribuindo com a análise de cenários e tomada de decisão do investidor.  

Outra sugestão a ser considerada pela análise do padrão de solicitação, ainda com o uso de AI, é analisar a recorrência de tempo que esse cliente solicita os extratos e enviar um “questionamento” sobre a periodicidade que ele deseja receber esse documento. Assim é possível se antecipar à solicitação do cliente, criando mais um diferencial na experiência dele com a instituição financeira. 

Esses são alguns exemplos simples e práticos de como o RPA e o uso da AI podem facilitar processos e ser um diferencial em vários segmentos de negócios, nunca esquecendo da importância do planejamento de ações e efetivo mapeamento de processo. 

*As opiniões aqui colocadas refletem minha opinião pessoal e não necessariamente a opinião da Compass UOL.