Il task mining utilizza i dati di interazione dell'utente, noti anche come dati desktop, per valutare l'efficienza di un'attività all'interno di un processo più ampio. Questo tipo di dati include le pressioni di tasti, i clic del mouse e le immissioni di dati che si verificano come parte del completamento di una determinata operazione. Questa tecnologia utilizza quindi  OCR  (optical character recognition),  NLP  (natural language processing) e gli algoritmi di  machine learning  per interpretare e analizzare questi dati, il che a sua volta consente agli analisti e alle altre parti interessate di identificare le inefficienze operative. Le soluzioni di task mining sono considerate parte del rilevamento dei processi, un sottoinsieme del process mining e, secondo la  "Market Guide per Process Mining" di Gartner  , il mercato per questa tecnologia è in rapida crescita. Mentre la pandemia di COVID-19 continua ad alimentare gli sforzi di  trasformazione digitale , si prevede che l'adozione della tecnologia di task mining possa solo aumentare man mano che diventeranno del tutto palesi i vantaggi che essa comporta. 

Il process mining si concentra sull'ottimizzazione end-to-end dei processi, come ad esempio un processo di approvvigionamento generale, mentre il task mining si concentra sulle singole attività che portano a tale e più ampio processo, come ad esempio l'approvazione del budget per le fatture passive. Differiscono anche principalmente nei tipi di dati che utilizzano per ciascuna analisi. Il process mining si basa principalmente sulle metriche di business e i dati dei registri eventi provenienti da sistemi informativi, quali gli strumenti ERP (Enterprise Resource Planning) o CRM (Customer Relationship Management). Il task mining, d'altra parte, può avvalersi dei dati di interazione dell'utente, che includono le pressioni dei tasti, i clic del mouse o le immissioni di dati su un computer; può includere anche le registrazioni e gli screenshot degli utenti a diversi intervalli di data/ora. Questi punti dati aiutano gli analisti e i ricercatori a comprendere in che modo le persone stanno interagendo con un processo e un sottoprocesso per completare un'attività. Sia gli uni che gli altri si avvalgono anche di tecniche di data science per pervenire a questi insight per ottimizzare i processi; il task mining semplicemente consente di farlo a un livello più granulare.

Sebbene sia task mining che  RPA  si concentrino sull'automazione dei processi, le due tecnologie sono diverse ma si integrano alla perfezione. Mentre la tecnologia di task mining aiuta le aziende a identificare i colli di bottiglia nei loro flussi di lavoro dei processi, gli strumenti RPA implementano e intervengono sulle opportunità di automazione scoperte attraverso queste analisi. 

Gli strumenti di task mining iniziano raccogliendo dati dalle macchine degli utenti, che possono includere le pressioni dei tasti, i clic del mouse, le immissioni degli utenti, le registrazioni, gli screenshot e altro ancora. Da tale base, le funzionalità OCR (Optical Character Recognition) possono aggiungere ulteriore contesto su ciò che l'utente sta facendo. Ad esempio, potrebbe esaminare i dati di data/ora per contribuire ad assemblare una sequenza temporale delle attività in un sottoprocesso. Una volta strutturati i dati in modo appropriato, è possibile sfruttare gli algoritmi di machine learning per aggregare i dati in specifiche attività nel sottoprocesso, come ad esempio l'"invio di un ordine di acquisto". I dati possono quindi essere combinati con i dati dei registri eventi per contribuire a contestualizzare le prestazioni. Questa visione dei dati consente quindi alle aziende di scoprire i colli di bottiglia e di risolverli come adeguato. 

Le tecniche di task mining sono state utilizzate per migliorare i flussi dei processi in un'ampia gamma di settori. Le mappe dei processi possono aiutare le aziende a concentrarsi maggiormente sui KPI (key performance indicator) più importanti, spingendole a riesaminare le loro inefficienze operative attraverso il process mining e il task mining.

Alcuni casi di utilizzo del task mining includono:

• Documentazione delle attività:  man mano che nuovi membri entrano a far parte dei team, la documentazione viene spesso riesaminata per colmare eventuali lacune nelle conoscenze. Tuttavia, a seconda del progetto e delle risorse disponibili, la documentazione potrebbe non essere sempre disponibile o aggiornata. Gli strumenti di task mining forniscono ai team un modo per fare chiarezza su un'attività in un processo più ampio, creando un allineamento nell'intero team. Riduce inoltre la necessità di singole dipendenze, fornendo un modo semplice per creare documentazione e visualizzazioni attraverso la mappatura dei processi e altri strumenti di automazione. 
• Governance e conformità:  man mano che le attività di business sono soggette a normative governative più rigide, il task mining può aiutare le aziende a rendere conto del loro operato identificando le aree in cui si verificano errori di conformità. Questa visibilità può fornire un percorso per risolvere questi problemi più rapidamente, consentendo potenzialmente alle aziende di risparmiare sui costi, ad esempio le spese legali o quelli derivanti da una pubblicità negativa del brand.
• Automazione delle attività:  poiché produce una visione più chiara degli specifici sottoprocessi, il task mining può anche consentire ai responsabili dei programmi e del personale di capire quali parti del processo possono essere automatizzate tramite strumenti come RPA. 

Sebbene i vantaggi che possono essere prodotti dal task mining siano molti, i più comuni che è possibile realizzare sono i seguenti:

• Maggiore efficienza:  il task mining si concentra sull'identificazione dei colli di bottiglia operativi per accelerare il miglioramento dei processi. Man mano che tali inefficienze vengono rilevate e rettificate, le aziende riscontrano una maggiore velocità nelle attività. Se le risorse che erano state assegnate a un'attività in un processo erano eccessive, può portare anche a una riassegnazione del personale ad altro lavoro prioritario, migliorando potenzialmente il morale dei dipendenti trovando loro del lavoro più significativo.
• Migliore conformità:  gli strumenti di task mining raccolgono dati dagli utenti, consentendo ai team di governance di determinare le situazioni di mancato rispetto della conformità durante specifiche attività. Questa capacità di individuare con precisioni i problemi e risolverli rapidamente può contribuire a facilitare una migliore governance e conformità in tutta l'azienda. 
• Maggiore trasparenza:  il task mining può fornire degli insight della forza lavoro a livello individuale, consentendo ai responsabili di dare un prezioso feedback durante i controlli delle prestazioni e premiare i dipendenti in modo equo per il loro lavoro. Può anche aiutarli a riassegnare i dipendenti a un lavoro diverso, se non sembra essere molto adatto. 

Tuttavia, il task mining non è privo di sfide. Tra le altre ricordiamo: 

• Privacy dei dati:  poiché il task mining ha la capacità di registrare e conservare le azioni degli utenti, può anche sollevare preoccupazioni sulla privacy. Di conseguenza, questi strumenti devono essere approvati dagli utenti prima di essere attivati e devono anche proteggere i dati personali degli utenti attraverso un'adeguata anonimizzazione.
• Contesto mancante:  poiché il task mining si concentra su un sottoprocesso all'interno di uno più ampio, il contesto più ampio delle prestazioni può a volte andare perduto. È importante sfruttare la tecnologia di task mining insieme al  process mining  per ottenere un quadro più completo delle prestazioni nei team; in caso contrario, le aziende rischiano di dare la priorità ad ottimizzazioni delle attività che non hanno il maggiore impatto sul business.
• Deriva del concetto:  man mano che le aziende si muovono rapidamente verso una trasformazione per l'era digitale, le attività e i processi possono cambiare in tempo reale. I cambiamenti nelle attività e nei processi possono influire sulle analisi, portando a una deriva del concetto.