Automação de processo robótico (RPA)

Como a RPA funciona?

A RPA imita a maneira como as pessoas costumam interagir e a pensar sobre as aplicações de software. A habilidade da RPA de simular a forma que os humanos executam processos por computador contribuiu para a sua popularidade, quando comparada com as ferramentas de automação como as interfaces de programação de aplicativos (APIs) ou as plataformas de desenvolvimento de baixo código, as quais são mais dimensionáveis, mas menos intuitivas e exigem conhecimento especializado para serem utilizadas.

Os bots mais simples de RPA podem ser criados gravando os cliques e as teclas apertadas pelo usuário enquanto ele interage com um app. Quando problemas surgem, o usuário pode simplesmente observar como o bot está se conectando com o app e identificar quais passos precisam ser ajustados.

Na prática, essas gravações básicas frequentemente servem de modelo para a construção de bots mais robustos, que podem se adaptar a alterações em tamanho de tela, layout ou fluxos de trabalho. Ferramentas de RPA mais sofisticas usam sistemas de visão para interpretar os ícones e o layout na tela e fazer ajustes de acordo com eles.

Algumas ferramentas de RPA também são capazes de usar essas gravações iniciais para criar bots de RPA híbridos, simplesmente gravando um fluxo de trabalho já existente e depois gerando dinamicamente uma automação de fluxo de trabalho no back-end. Esses tipos de bots híbridos se aproveitam da simplicidade do desenvolvimento da RPA e do dimensionamento da automação nativa do fluxo de trabalho.

Em outras implementações de RPA, são utilizadas ferramentas de process  mining e de task mining para captar fluxos de trabalho de processos de negócios que servem de modelo para automações de RPA. O process mining pode analisar os registros das aplicações de ERP e CRM a fim de, por exemplo, gerar automaticamente um mapa de processos empresariais comuns. As ferramentas de task mining utilizam um aplicativo executado localmente com sistemas de visão para captar as interações do usuário em múltiplos aplicativos. Todos os maiores fornecedores da tecnologia RPA estão começando a desenvolver estes tipos de integrações de mining.

As ferramentas de RPA podem estar conectadas também a módulos de IA que têm capacidades como sistemas de visão, processamento de linguagem natural e motores de decisão, resultando na chamada automação inteligente de processos. Estas capacidades são às vezes acondicionadas em módulos de automação cognitiva, projetados com o intuito de apoiar boas práticas em uma indústria particular ou processo de negócio.

Quem usa a RPA?

A RPA é usada na maioria das indústrias, particularmente naquelas que empregam tarefas repetitivas, tais como a indústria de seguros, o setor bancário, o setor financeiro, a indústria da saúde e as telecomunicações.

A RPA é empregada no setor financeiro para automatizar a governança, conciliar contas ou processar faturas.

A RPA é empregada para automatizar diversos processos da cadeia de suprimentos, incluindo entrada de dados, manutenção preventiva e suporte de serviço pós-venda.

As empresas de telecomunicações usam a RPA para configurar novos serviços e seus sistemas de faturamento associados para novas contas. Empresas de telecomunicações também usam a RPA para extrair dados de múltiplos sistemas ao realizar triagens de falhas em equipamentos ou prever problemas.

Todos os maiores integradores de sistemas, incluindo Capgemini, Deloitte, EY, Genpact, Tata Consultancy Services e Wipro estão empregando a tecnologia  RPA para desenvolver aplicações que possam ajudar as empresas a adotarem boas práticas em seus nichos

Quais são os benefícios da RPA?

A tecnologia de automação de processo robótico pode ajudar as organizações com as suas jornadas de transformação digital, pois:

-Permite um melhor atendimento ao cliente;

-Assegura que as operações de negócios e os processos respeitam as regulações e as políticas de compliance;

-Acelera dramaticamente o tempo de processamento;

-Melhora a eficiência, digitalizando e fazendo a auditoria dos dados de processo;

-Reduz custos, graças à diminuição das tarefas repetitivas e manuais;

-Permite que os funcionários sejam mais produtivos

Quais são os desafios da RPA?

Há uma série de desafios relacionados à RPA, que limitaram seu uso:

Dimensionamento: Empresas tiveram dificuldades para dimensionar as iniciativas de automação com a RPA. Embora os bots de software da RPA sejam relativamente fáceis de implementar, eles podem ser difíceis de gerir e controlar e, portanto, difíceis de dimensionar

Habilidades limitadas: Embora seu nome inclua as palavras "automação de processo", muitos críticos apontam que as ferramentas de software da RPA automatizam tarefas. Geralmente é necessário mais trabalho para integrar múltiplas tarefas em um processo propriamente dito. Craig Le Clair, um analista da Forrester Research, aconselhou empresas a observarem a "Regra dos Cinco" para a construção de aplicações de RPA, porque elas tendem a quebrar quando um bot precisa fazer mais de cinco decisões, manipular mais de cinco aplicativos ou realizar mais de 500 cliques.

Segurança: Às vezes os bots de RPA precisam acessar informações sensíveis para completar suas tarefas. Se forem comprometidos, eles passam a representar um risco de segurança adicional às empresas.

Resiliência limitada: Falhas da RPA podem ocorrer quando as aplicações são alteradas de forma não prevista pelos desenvolvedores.

Novos problemas de QA: Bots requerem uma variedade de novas práticas de QA para assegurar seu funcionamento pretendido.

Privacidade: Bots podem trabalhar com informações pessoalmente identificáveis geridas por requisitos de privacidade. As equipes precisam assegurar que estes dados são processados em conformidade com as leis locais de proteção de dados, como o GDPR. Por exemplo, se um bot de RPA moveu dados para fora de um determinado país sem encriptação, isso seria considerado uma violação do Artigo 44 do GDPR. Fornecedores de RPA estão começando a buscar a certificação 1SO 27701 como base para o manejo de informações sensíveis.

Eficiência: Bots de RPA trabalham manualmente com as aplicações da mesma forma que os humanos o fazem. Isso pode não ser tão eficiente quanto as aplicações de automação por meio APIs ou as automações de fluxo de trabalho incorporadas às próprias aplicações.

Aplicações da RPA

Algumas das principais aplicações da RPA incluem as seguintes funções:

Serviço ao cliente: A RPA auxilia as empresas a fornecerem um serviço de atendimento ao cliente melhor, automatizando as tarefas das centrais de atendimento, incluindo e-assinaturas de verificação, fazendo uploads de documentos escaneados e verificando informações com o intuito de realizar aprovações ou rejeições automáticas.

Contabilidade: Empresas usam a RPA para contabilidade geral, contabilidade operacional, geração de relatórios transacionais e elaboração de orçamentos.

Serviços financeiros: Empresas na indústria de serviços financeiros usam a RPA para realizar pagamentos internacionais, automatizar aberturas e encerramentos de contas, manejar pedidos de auditorias e processar reivindicações de seguro.

Serviços de saúde: Organizações médicas usam a RPA para manejar prontuários de pacientes e reclamações, dar suporte ao cliente, gerenciar contas e cobranças e gerar relatórios e análises.

Recursos humanos: A RPA pode automatizar tarefas de RH, incluindo onboarding e offboarding, atualização de informações dos funcionários e processos de envio de folhas de ponto.

Gestão da cadeia de fornecimento: A RPA pode ser empregada na gestão da cadeia de fornecimento para aquisições, automação do processamento de pedidos e pagamentos, monitoração dos níveis de estoque e rastreamento das encomendas.

Principais fornecedores de RPA

Listados em ordem alfabética, estes são alguns dos principais fornecedores de tecnologia RPA:

ABBYY: É há muito tempo líder no desenvolvimento de ferramentas de OCR que visam simplificar aplicações de back-office. A companhia recentemente se expandiu a fim de estender suas capacidades de automação para mais casos de uso.

Automation Anywhere: fornece uma plataforma de força de trabalho digital voltada para processos de procure-to-pay, quote-to-cash, recursos humanos, processamento de reclamações e outros processos de back-office.

Blue Prism: Concentra-se em auxiliar empresas em indústrias reguladas a automatizar seus processos, oferecendo robôs alinhados à área de trabalho, que são definidos e controlados de maneira central.

Kyron: Fornece capacidades de automação de ciclo completo, incluindo process mining, governança e módulos de IA que podem estender as capacidades de RPA.

NICE: Tem tradicionalmente focado na melhoria das interações dos clientes com as centrais de atendimento e em múltiplos pontos de contato. A companhia expandiu suas diversas capacidades de automação para dar suporte à RPA, com um forte enfoque na melhoria da experiência do cliente em múltiplos canais.

Pegasystems: É tradicionalmente um líder nas ferramentas de gerenciamento de processos de negócio (BPM), mas expandiu-se para a RPA com a aquisição do OpenSpan, em 2016.

UiPath: Oferece uma plataforma aberta para ajudar empresas a automatizar eficientemente os processos de negócio.

O que buscar em um software de RPA

Quando líderes de empresas buscam tecnologias de RPA, eles devem considerar uma série de coisas:

Dimensionamento: Empresas são aconselhadas a escolher plataformas de RPA que possam ser gerenciadas e dimensionadas de maneira central, a partir de um painel de controle, em vez de plataformas implantadas e dimensionadas a partir de cada área de trabalho individual.

Rapidez: Empresas devem ser capazes de projetar e testar novos processos robóticos em poucas horas ou menos, além de aperfeiçoar os bots para que eles trabalhem rapidamente.

Confiabilidade: À medida que as companhias lançam robôs para automatizar centenas ou mesmo milhares de tarefas manuais, elas devem buscar ferramentas que incorporem capacidades de monitoramento e análise, permitindo-as monitorar o funcionamento de seus sistemas.

Simplicidade: Empresas devem buscar produtos que sejam simples o suficiente para que os funcionários no ramo possam usá-los para lidar com tipos de trabalho variados, incluindo a coleta de dados e a transformação de conteúdo em informações que permitam aos líderes tomar as melhores decisões de negócios.

Inteligência: As melhores ferramentas de RPA podem ajudar a realizar atividades simples baseadas em tarefas, ler e escrever para qualquer fonte de dados e se aproveitar de aprendizado mais avançado para posteriormente aprimorar a automação.

Nível Empresarial: Empresas devem buscar ferramentas projetadas desde o início para fins de dimensionamento de níveis empresariais, confiabilidade e gerenciamento.

Governança: Empresas precisam se voltar para as diversas capacidades de segurança e governança a fim de auxiliar o gerenciamento das credenciais de segurança dos bots,  avaliar qualquer problema de privacidade e sinalizar quaisquer outros problemas.

Planejamento financeiro: Ferramentas para registrar o uso de bots podem ajudar as equipes a avaliar o ROI dos bots já existentes e priorizar oportunidades para novas automações com base no valor estimado.

Tomada de decisões executivas em relação à RPA

Softwares de automação substituirão muitos empregos, mas outros serão criados para as pessoas que mantêm e aperfeiçoam softwares de RPA.

Quando robôs de software substituírem pessoas na empresa, os executivos da alta gestão precisam ser responsáveis  por assegurar que os resultados de negócios sejam alcançados e que novas políticas de governança sejam cumpridas.

A tecnologia de automação de processo robótico também exige que o CTO e o CIO adquiram um maior papel de liderança e assumam responsabilidade pelos resultados dos negócios e pelos riscos da implantação das ferramentas de RPA.

Adicionalmente, o COO, o CIO e o diretor de recursos humanos, bem como o executivo da alta gestão relevante que detém o processo de automação devem trabalhar para assegurar a disponibilidade de uma plataforma de nível empresarial segura para controlar e operar bots em todos os sistemas.

A evolução da RPA

A RPA foi construída tendo como base o sucesso das macro tecnologias desenvolvidas para a automatizar tarefas manuais dentro de aplicações como o Excel. Nos anos 1980, essas capacidades se estenderam para muitas aplicações empresariais, usando aplicações de extração de dados altamente customizadas. Uma série de fornecedores de ferramentas de teste reforçaram suas capacidades de automação na virada do século a fim de facilitar a automação da testagem de interações de usuários e dos testes de carga.

O termo RPA foi cunhado em 2012 por Phil Fersht, fundador e analista-chefe da HFS Research. A tecnologia se desenvolveu lentamente até por volta de 2018, quando explodiu em popularidade à medida que as companhias passaram pela transformação digital e as capacidades da plataforma de RPA se aprimoraram. Hoje a RPA é uma das categorias de automação de aplicações empresariais que crescem mais rapidamente.

Atualmente, o software de RPA é especialmente útil para as organizações que têm  muitos sistemas complicados e diferentes que precisam interagir juntos de modo fluido. Por exemplo, se falta um código postal em um formulário eletrônico de um sistema de recursos humanos, um software de automação tradicional sinalizaria que o formulário continha uma exceção, e um funcionário consertaria essa exceção pesquisando o código postal correto e inserindo-o no formulário. Uma vez completado o formulário, o funcionário poderia enviá-lo para a folha de pagamentos para que a informação pudesse ser inserida no sistema de folha de pagamento da organização. Com a tecnologia de RPA, no entanto, o software tem a habilidade de se adaptar para interagir com o sistema de folha de pagamento sem a assistência humana.

O futuro do mercado de RPA é impulsionado pela hiperautomação

Um relatório da Global Maket Insights Inc. prevê que o mercado da RPA chegará aos 5 bilhões de dólares até 2024. A crescente adoção das tecnologias de RPA por parte das empresas que buscam aprimorar suas capacidades e performance e impulsionar a redução de custos são razões primordiais para o crescimento previsto para a RPA.

Embora a RPA seja popular por causa de sua simplicidade, empresas têm tido dificuldades com as implementações de dimensionamento. Gartner prevê que, em longo prazo, o crescimento da RPA será acelerado com o uso da hiperautomação.

Os esforços de hiperautomação combinam a RPA com outros tipos de ferramentas de automação, incluindo ferramentas de desenvolvimentos de low-code e no-code, ferramentas de BPM e motores de decisão. Módulos de automação cognitiva e IPA facilitarão a introdução de capacidades de IA dentro nessas automações.

À medida que a hiperautomação se consolida, as empresas precisarão desenvolver uma abordagem estratégica para a identificação e a geração de oportunidades de automação, e, em seguida, para o controle do processo global da empresa. Algumas empresas estabeleceram um Centro de Excelência de automação para coordenar e dimensionar projetos de automação.

Process mining e task mining ajudarão a identificar novas automações. Outras ferramentas de IA para governança ajudarão empresas a gerenciar o processo global a fim de agilizar processos de maneiras que assegurem uma IA confiável.

Pesquisas da Forrester previram que o impacto coletivo destes diversos tipos de tecnologias de automação poderia ajudar as empresas a economizarem 132 bilhões de dólares em valor de trabalho apenas nos EUA.