Como implementar um modelo de automação de sucesso?

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Muito se fala em automação para a realização de tarefas que, antes, só poderiam ser feitas por seres humanos. Mas, ao aplicarmos tecnologias avançadas como Inteligência Artificial (IA), Machine Learning, Robotic Process Automation (RPA) e Intelligent Business Process Management (iBPM), a automação de uma tarefa se torna ainda mais sofisticada. Aqui, estamos falando de Hyperautomation (Hiperautomatização), que é considerada um dos pilares da transformação digital e, de acordo com o Gartner, a principal tendência tecnológica de 2020. Segundo a consultoria, até 2025 mais de 90% das empresas terão um arquiteto de automação (hoje são menos de 20%).

Com o avanço tecnológico, a pressão por mais eficiência e melhor experiência para o usuário, aumentou consideravelmente. Cada dia mais, um grande número de empresas enxergam a automação como principal forma de resolver desafios de custo, escalabilidade e produtividade. As tecnologias estão avançando num ritmo exponencial, o que coloca uma pressão em todos os setores do mercado. Nesse cenário, a Hyperautomation não é somente a aplicação de uma tecnologia mas, todo um alicerce de metodologias e processos de governança que irão mapear, analisar, fazer o design, automatizar, medir, monitorar e melhorar determinadas tarefas.

Se pensarmos em um roadmap da maturidade da automação, temos em um primeiro eixo o potencial de resultados e, no outro, a automação cada vez mais inteligente, que vai depender dos alicerces (IA, RPA) para fazer a tomada de decisão que, até pouco tempo somente um humano faria. A automação possui vários estágios, desde mais básicos como scripts, jobs, processos; e a etapa com maior nível de complexidade, que é onde todos desejam chegar que: cognição, uso de Inteligência Artificial e outras tecnologias.

Principais desafios de um modelo de automação

Os ganhos com a automação são muitos: produtividade, redução de custos, agilidade, padronização, integração e inovação. Por essa razão, existe uma certa euforia da parte das empresas em inserir a automação e por isso, é essencial que alguns pontos de atenção sejam considerados.

Como uma empresa pode se organizar para montar o alicerce de um projeto, escalando e gerando resultados a longo prazo e, ao mesmo tempo, garantindo quick-wins, time-to-market e ganhos promissores na automação? Para que isso se torne realidade, todo o ecossistema macro da empresa deve ser considerado. Entre os principais desafios desse projeto, podemos citar:

1- Governança

Neste ponto, podemos citar dois exemplos extremos: um modelo centralizado que pode ser burocrático, moroso e ineficiente, mas que tem um backlog único que atende todas as áreas da empresa ou um modelo descentralizado, onde cada área utiliza seu método, padrão, metodologia, não tem sinergia, o que também pode representar um risco.

2- Estratégia e tecnologia

É preciso escolher o arsenal tecnológico, definir como resolver os problemas, os contratos com vendors, quais as métricas e KPIs serão verificadas e quais são as metodologias.

3- Modelo operacional

A organização e o planejamento de uma automação são extremamente importantes. Como vão funcionar as esteiras de desenvolvimento, como vou medir os resultados? A automação precisa ser medida e monitorada, pois os robôs podem parar de funcionar, quebrar. Além disso, é preciso definir regras e diretrizes para o self-service e como será a questão da capacitação de pessoas e recursos.

As empresas estão correndo atrás das automações para serem mais eficientes. Quando não há um equilíbrio nestes três pilares, eles podem trazer um cenário ruim para a empresa, um case de fracasso, o que gera descrédito, falta de controle, impacto no time-to-market e perda de competitividade.

Quais pontos devo considerar para implementar um modelo de automação de sucesso?
O Centro de Excelência em Automação Robótica de Processos (CoE) é o modelo mais indicado para iniciar a automação. Mas, para isso, é preciso ter visão macro da empresa e considerar os seguintes pilares e etapas no processo:

  1. Modelo de Governança
    Definir os papéis e responsabilidades, tanto da área de negócios como a de TI, definir as métricas e KPIs globais, direcionando todas as outras áreas que estão envolvidas. Habilitar um conselho para a tomada de decisões, um fundo de investimento e o que departamento vai utilizar. É preciso olhar, também, para questões de padrões, riscos e controles;
  2. Estratégia de Automação
    Definir a metodologia de priorização, métodos de gestão e a consolidação de KPIs das esteiras, medir os resultados e benefícios;
  3. Solução Tecnológica
    Dentro de todo o arcabouço tecnológico disponível, como escolher o produto? Como a empresa irá direcionar e utilizar seus diferentes usos de infraestrutura até o nível de aplicação, o que será usado em questões de segurança e soluções de monitoração para as automações?
  4. Modelo Operacional
    Definir o catálogo de serviço, qual é o PMO das diversas BUs (gerenciamento e controle), gestão de conhecimento, gestão de reúso e diretrizes para o self-service, que é um ponto que demanda equilíbrio. Como definir as melhores práticas para que cada pessoa consiga criar suas próprias automações e, como fazer isso sem cair em uma armadilha de ter várias automações sem nenhum padrão? A questão da melhoria contínua é determinante aqui.
  5. Capacitação de pessoas
    Definir os papéis e responsabilidades nos squads, modelos de capacitação, KB & reuso de componentes.
  6. Desenvolvimento e sustentação
    Pensar no ciclo de vida do desenvolvimento e sustentação de uma automação: gerenciamento de demandas, gestão de mudanças, gestão e coordenação, administração, monitoração e suporte.

Estrutura para gestão de automações

Qual modelo seguir: centralizado ou descentralizado?

Um modelo de CoE centralizado pode ter vantagens como: economia de escala, reuso e compartilhamento, padronização e normalização de processos, políticas e tecnologias. Mas, ele também tem desvantagens: burocratização e dificuldade de obter prioridade, tendência a criar frentes de trabalho escondidas do CoE. Em um modelo descentralizado, as vantagens são: agilidade, time-to-market, maior facilidade para entregas e quick-wins e gestão de métricas por área/departamento. Já a desvantagens são: múltiplas frentes, redundância de recursos, falta de padronização, múltiplas tecnologias e contratos.

Do ponto de vista macro, o ideal é alcançar um modelo federado, onde vc tem uma governança do CoE unificada com múltiplas unidades de desenvolvimento independentes. O que isso significa? Setar o padrão, definir as tecnologias, melhores práticas e escalar isso em diferentes frentes, por áreas, definindo orçamentos específicos, onde as pessoas terão flexibilidade para escolher e priorizar as automações, ao mesmo tempo que existe uma padronização das melhores práticas. Um modelo federado é a melhor solução para conseguir um equilíbrio entre os benefícios e desvantagens.

Casos reais de uso de automação implementados pela Icaro Tech

Em uma automação feita para uma operadora de telecom, foi possível classificar as reclamações que os consumidores faziam no site da Anatel. As operadoras possuem SLA para se posicionar em cada caso e por isso, havia uma demora para entender o problema e encaminhar para a área correta. Para resolver a questão, um NLU (Natural Language Understanding) foi desenvolvido, baseado em Machine Learning. Esta automação consegue entender a reclamação do usuário, classificar, abrir um ticket e encaminhar para a área correta que irá resolver o problema. Isso gerou um ganho absurdo de tempo e produtividade para a empresa.

Em uma outra operadora de telecom, um projeto de um gerenciador de falhas (Netcool) para operações de rede foi desenvolvido. Foi possível automatizar a previsão de quando sites estariam fora do ar e assim, tomar decisões antes que isso acontecesse. Com o engine de Machine Learning, é possível prever 400 situações de quedas de sites (outages) em uma janela de 4 horas com assertividade de 80%. Quando detecta uma falha na rede, a automação consulta o modelo de ML e adiciona insumos do site ao ticket de alerta como, a quantidade de usuários que serão afetados, riscos de penalidades, estimativa de perda de receita. Com isso, o operador pode tomar decisões mais assertivas.

Em um outro caso, dessa vez em uma concessionária de energia, a automação foi feita para otimizar a disponibilização de faturas para o sistema de pagamentos. As faturas são coletadas em mais de 8 mil unidades de coleta e dezenas de portais de concessionárias diferentes. Fazer essa coleta de forma automática, sem erro humano, economizou milhares de horas anuais de trabalho e reduziu consideravelmente as multas geradas por atrasos.

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