O RPA tem sido visto há muito tempo como um facilitador chave da transformação digital. Em 2021, a Deloitte descobriu que 78% das organizações estavam o implementando, com mais 16% planejando implementá-lo nos próximos três anos, e apenas seis por cento afirmando que não tinham planos para adotar.²
Essa aceitação quase universal se deve à proposta de valor convincente do RPA. No cenário ideal, ele permite que os bots de software assumam tarefas mundanas e repetitivas, liberando as pessoas para fazer um trabalho de maior valor e mais agradável. A implementação do RPA é rápida e acessível e não requer trabalho de integração de back-end porque a automação é conduzida no nível da interface do usuário.
Como resultado, os processos de negócios aceleram, as taxas de erro caem e os funcionários ficam mais engajados. Os custos também diminuem, a receita aumenta e a experiência do cliente melhora.
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E não há dúvida de que o RPA possa cumprir essa promessa. Organizações em todo o mundo estão relatando benefícios transformacionais da delegação de tarefas de rotina a bots.
Tomemos como exemplo a NBN, a agência belga responsável pelo desenvolvimento e publicação de normas. Em 2021, implementou um bot para assumir a tarefa de coletar e digitar as informações das cédulas - um trabalho demorado que antes era feito manualmente. Como resultado, a NBN passou de publicar 800 normas por ano para publicar 2.150. Uma vez que foi demonstrado que cada norma recentemente publicada aumenta o Produto Interno Bruto (PIB) da Bélgica em 2,04 milhões de euros por ano³, o bot teve um impacto significativo na economia belga.
Ou Primanti Brothers, a icônica cadeia de restaurantes sediada em Pittsburgh. Em seus 89 anos, nunca parou de inovar e, em 2021, identificou uma oportunidade de automatizar a produção de relatórios de vendas diários de 40 sites usando um bot de RPA. Uma tarefa que antes levava cada gerente regional 45 minutos por dia agora é feita em três minutos, economizando mais de 2.000 horas anuais. A dádiva do tempo significa que os gestores podem dedicar mais tempo concentrando-se em encantar os fãs da rede.
Ou a Credigy, uma empresa especializada em financiamento ao consumidor com sede em Atlanta, GA. Ela viu o potencial estratégico do RPA já em 2018, identificando tarefas repetitivas e rotineiras em toda a empresa que poderiam se beneficiar da automação. Tarefas de baixo nível que antes ocupavam muito do tempo de seus especialistas, como verificar e renomear manualmente milhares de arquivos, foram delegadas a um bot. No primeiro ano de uso do RPA, a Credigy automatizou 25 processos, liberando seus analistas altamente qualificados para trabalhar na negociação dos negócios complexos que fundamentam as soluções financeiras criativas que ela fornece aos clientes. Desde então, a automação liberou ainda mais tempo, ajudando a empresa a manter uma taxa de crescimento anual composta de dois dígitos.
Esses exemplos mostram o que é possível quando o RPA é implementado como parte de uma estratégia orientada aos negócios que leva tempo para analisar processos e identificar onde a automação pode ser mais eficaz.
Mas para até metade das organizações que implementaram o RPA, os resultados ainda não foram tão surpreendentes.⁴ Ou o RPA não entregou o ROI esperado, ou as primeiras vitórias não se expandiram para a otimização contínua em toda a empresa.
Às vezes, isso pode parecer um problema de software. Mas em quase todos os casos, o problema não está na solução de RPA, mas na forma como ela é implementada.
Em particular, as barreiras baixas à entrada com o RPA significam que ele geralmente é implementado em um único departamento, para automatizar tarefas específicas que estão vinculando o tempo dos funcionários ou que parecem estar causando gargalos e ineficiências.
Por exemplo, imagine uma organização que vem recebendo reclamações de fornecedores sobre atrasos nos pagamentos. O tempo gasto digitando manualmente os dados das faturas em papel parece ser um problema, então o departamento financeiro usa o RPA para criar um bot que escaneia as faturas e insere os detalhes no sistema financeiro SaaS.
O bot funciona bem, mas os tempos de espera do procure-to-pay (P2P) não parecem melhorar. Eventualmente, a pessoa que construiu o bot vai embora. Ninguém mais sabe como mantê-lo atualizado, então quando o fornecedor de SaaS atualiza o sistema financeiro, o bot quebra.
Esse exemplo simples destaca várias maneiras pelas quais as implementações de RPA podem falhar:
Apenas uma parte do processo foi abordada: Procure-to-pay e order-to-cash são alguns dos processos mais complexos da organização moderna, abrangendo vários departamentos e stakeholders externos e compreendendo longas cadeias de tarefas interdependentes. Abordar apenas uma parte do processo pode trazer algum alívio, mas se houver gargalos em outros lugares do processo, a melhoria geral pode ser mínima ou inexistente. Uma correção isolada em uma parte do processo pode até criar novos problemas ou gargalos upstream ou downstream.
A automação foi aplicada a um processo ruim: Esse processo envolvia faturas em papel, que podem ter sido enviadas para a organização, classificadas na sala de correspondência, repassadas ao contato do cliente e, talvez, perdidas por um tempo em uma mesa bagunçada antes de serem fisicamente passadas para as Contas. Automatizar a extração de dados dessas faturas fez muito pouco para acelerar todo o ciclo P2P. Todo o processo precisava ser repensado antes de aplicar qualquer automação.
Os KPIs não eram claros: os líderes da organização sabiam que havia um problema, mas não pensavam em qual melhoria queriam ver. Em vez de especificar um resultado desejado e KPIs mensuráveis, eles apenas aplicaram o RPA como um engessamento a uma das fontes mais visíveis de ineficiência. Ao voltar atrás e examinar todo o processo, eles poderiam ter identificado todas as ineficiências, decidido como corrigi-las e calculado o ROI de cada correção antes de agir.
O uso de ferramentas ad-hoc tornou a automação insustentável: O bot foi criado por um funcionário do setor financeiro curioso por tecnologia, usando uma ferramenta RPA de pouco código. Eles acharam o software fácil de usar, mas esse conhecimento partiu com eles quando eles saíram. Isso não só levou à quebra do bot, mas também foi uma oportunidade perdida de escalar o uso do RPA para lidar com outras ineficiências.
Faltava uma governança contínua: Como o bot foi criado e implementado ad-hoc e não como parte de uma estratégia de automação, ninguém (e nenhum sistema de monitoramento) estava de olho nele, portanto, ninguém poderia prever que uma atualização do sistema financeiro o quebraria.
O que está faltando no cenário descrito acima são cinco elementos que poderiam ter feito o uso do RPA bem-sucedido — tanto a curto quanto a longo prazo:
Adicionar esses elementos pode parecer muito trabalhoso — e até agora, tem sido. A Modelagem de Processos de Negócios (BPM) tradicional é uma atividade trabalhosa que pode levar meses e envolve mapeamento manual e análise de processos organizacionais para identificar onde as eficiências podem ser alcançadas.
No entanto, agora existe uma maneira muito mais rápida e melhor de obter insights sobre as ineficiências ocultas que impedem as organizações de progredir - e ela já está liberando bilhões de dólares de valor inexplorado todos os anos para empresas de todo o mundo.
Entre na Mineração de Processos.
² https://www2.deloitte.com/bg/en/pages/about-deloitte/articles/Intelligent-Automation-Survey-2021.html (link reside fora do ibm.com).
³ https://researchportal.vub.be/en/publications/the-economic-impact-ofophyllumards-in-belgium (link reside fora do ibm.com).
⁴ https://www.ey.com/en_us/consulting/five-design-principles-to-help-build-confidence-in-rpa-implement (link reside fora do ibm.com)