Como avaliar os recursos de transformação da automação inteligente

A implementação desse tipo de tecnologia requer muita consideração se for para realmente complementar o processo de transformação.
A automação está sendo cada vez mais apontada como uma potencial panacéia para a transformação digital. Mas seu valor real só pode ser realmente percebido quando permite que os líderes de negócios redesenhem e aprimorem digitalmente o trabalho no front, middle e back office; por isso é executado de forma muito mais rápida, inteligente e eficiente – e também em uma escala significativa.

E isso é ótimo, mas com tantos fornecedores entrando cada vez mais no mercado oferecendo automação de processos robóticos (RPA) e automação inteligente, vem o hype e a confusão que mascaram sua capacidade de entregar o que afirmam. Portanto, ao selecionar um fornecedor, você precisará de previsão para avaliar seus recursos técnicos reais. Você precisará de clareza porque é somente após a prova de conceito ao tentar ampliar seu programa de automação inteligente que surgem sérias limitações técnicas.

O Gartner também reconhece esse problema, afirmando:“Até 2021, 40% das empresas terão remorso do comprador de RPA devido ao uso desalinhado e em silos e à incapacidade de escalar”. Portanto, para ajudá-lo a avaliar melhor os recursos do fornecedor e evitar grandes arrependimentos, aqui estão quatro critérios de seleção principais a serem considerados.

1. Compare e contraste os recursos do robô

Existem diferenças significativas entre os recursos do RPA e os robôs de software dos fornecedores de automação inteligente. Na verdade, isso pode provar a diferença entre obter benefícios táticos de curto prazo com potencialmente grande esforço e risco, ou transformação estratégica do trabalho em escala empresarial com menos esforço e risco mínimo.

Em uma extremidade do espectro estão robôs de software altamente avançados treinados e executados por usuários de negócios por meio de uma plataforma colaborativa, com recursos integrados para operar com segurança dentro da governança completa do departamento de TI. Esses robôs estão sendo constantemente aprimorados para realizar o trabalho mais como humanos. Eles podem se comunicar para colaborar, agrupar-se para compartilhar cargas de trabalho e operar em um ritmo incomparável como uma equipe digital – com total integridade e precisão também.

Estamos falando de robôs inteligentes e multitarefas que estão cada vez mais sendo catalisadores confiáveis ​​no centro das estratégias de transformação digital do trabalho. Isso ocorre porque eles executam sem esforço trabalho conjunto e orientado a dados em vários ambientes operacionais de sistemas legados complexos, desconexos e difíceis de modificar e fluxos de trabalho manuais. E, ao contrário de qualquer outro robô, eles entregam trabalho sem interrupção, fazendo ajustes automaticamente de acordo com os obstáculos – diferentes telas, layouts ou fontes, versões do aplicativo, configurações do sistema, permissões e até mesmo idioma.

Esses robôs também resolvem de maneira única o antigo problema da interoperabilidade do sistema lendo e entendendo as telas dos aplicativos da mesma forma que os humanos. Eles estão redefinindo a interface humana como uma API utilizável por máquina – crucialmente, sem tocar na lógica de programação do sistema subjacente. Essa “conectividade universal” também significa que todas as tecnologias atuais e futuras podem ser usadas por robôs – sem a necessidade de APIs ou qualquer forma de integração de sistemas. Nenhum sistema legado é removido e nenhuma grande mudança de processo ou migração de dados em massa é necessária.

Esse recurso dá nova vida a qualquer era da tecnologia e permite que esses robôs sejam continuamente aprimorados com a mais recente nuvem, inteligência artificial, aprendizado de máquina e recursos cognitivos que são simplesmente “arrastados e soltos” em fluxos de processo de trabalho recém-projetados. Em última análise, isso significa que a transformação digital, que tradicionalmente seria proibitiva em termos de custos e recursos, de repente se torna viável. Na verdade, um trabalho que agora pode ser realizado em meses levaria programas de TI e vastas equipes de pessoas, anos para ser concluído.

No outro extremo do espectro estão os robôs que pressionam as teclas, executam scripts e atividades em outros softwares, o que é bom para automações de tarefas básicas. Também existem robôs que dependem de etapas de processo gravadas para concluir tarefas em ambientes de desktop, e tudo bem também. Mas os robôs de registro e implantação não podem se ajustar a nenhuma mudança não planejada em um ambiente digital em constante mudança, o que realmente limita o desempenho, a produtividade e a resiliência do trabalho.

Por exemplo, um robô de software precisa navegar em um ambiente virtual como um carro autônomo navega em um ambiente físico. Imagine “gravar” uma jornada para o trabalho e contar com essa gravação para navegar na mesma jornada tranquila no dia seguinte. Isso terminaria em um acidente de carro, pois as condições “ambientais” seriam completamente diferentes. Da mesma forma, no mundo virtual resultaria em um robô quebrado, um processo de trabalho não cumprido e mais trabalho para a equipe de TI.

Além disso, os processos registrados não são eficientes quando executados. Estamos de volta à analogia do carro. Em uma viagem gravada, um semáforo ficou vermelho por dois minutos – então o carro parou e esperou, mas no dia seguinte, a luz está verde, mas a viagem “gravada” diz esperar dois minutos. Da mesma forma, os robôs de registro e implantação ficam sentados e aguardam os sistemas de destino quando podem estar trabalhando proativamente.

2. Avalie o esforço geral de codificação

A automação inteligente deve permitir que os usuários de negócios respondam rapidamente às demandas do mercado, para que não queiram perder tempo e esforço construindo robôs. É muito melhor entregar rapidamente um trabalho automatizado usando um sistema operacional intuitivo para treinar e gerenciar robôs. Estamos falando de simplesmente desenhar fluxogramas de processo de trabalho que orquestram uma linguagem de 'definição de processo' subjacente que robôs e humanos entendem - o que também elimina a necessidade de codificação e quaisquer riscos associados.

Qualquer fornecedor que exija experiência em programação para automatizar cada processo criará implementações pesadas de código, extenso esforço de depuração e altas despesas gerais. Além disso, devido à crescente escassez de habilidades de codificação, esses projetos de automação terão que entrar na fila de TI, o que é contrário à promessa de “agilidade operacional” da automação inteligente. O papel adequado da comunidade de TI na automação inteligente é manter os requisitos necessários de governança, segurança e conformidade – e não ser sobrecarregado com dívidas técnicas cada vez maiores.

3. Estabeleça escalabilidade e potencial de colaboração

A transformação inteligente orientada por automação em escala só é alcançada por meio de esforço centralizado, portanto, insista na colaboração. A melhor maneira de dimensionar e agregar ainda mais valor da automação inteligente é ter a liberdade de empregar robôs onde quer que eles sejam necessários para fornecer trabalho automatizado de forma colaborativa, para que seja compartilhado e multiplicado entre os negócios. Portanto, peça aos fornecedores que demonstrem como os usuários podem não apenas projetar, desenhar e “publicar” novas formas de trabalho automatizado, mas compartilhar, melhorar e reutilizar esses ativos de trabalho automatizados – a qualquer hora, em qualquer lugar.

Infelizmente, quando qualquer tecnologia de automação é distribuída em desktops e usada em contextos individuais, pode ajudar esse indivíduo, mas não ajudará toda a organização a transformar o trabalho. Essa abordagem "em silos" naturalmente limita qualquer potencial de dimensionamento e obviamente não é eficaz no clima atual de trabalhadores restritos e remotos.

4. Avalie os recursos de segurança e auditabilidade

Em qualquer ambiente corporativo, todas as atividades de automação inteligente devem ser executadas com mais segurança, conformidade e transparência, ou se tornará sombra de TI.

Você claramente precisará de um fornecedor com um sistema operacional que gere uma trilha de auditoria centralizada e irrefutável de todas as automações de processos, fornecendo detalhes granulares de todas as ações do robô e também de todo o histórico de treinamento. Melhor ainda é permitir que os usuários criem processos automatizados, que eles publicam como um documento que “é” o processo real. Altere o documento e o processo é alterado instantaneamente, e tudo é gerenciado com segurança no sistema central. Isso protege melhor o negócio de funcionários desonestos e robôs desonestos.

A automação de desktop apresenta desvantagens porque um robô e um humano compartilham um login, então ninguém sabe quem é o responsável pelo processo, e isso cria uma falha de segurança e auditoria. Outro desafio é quando um único usuário humano recebe autonomia sobre cada processo de gravação, isso obscurece a transparência de um robô e oculta as etapas do processo. Duplique isso ao longo do tempo e isso se tornará uma ameaça potencial à segurança, pois há quase zero clareza para fins de conformidade e governança. Além disso, qualquer codificação inevitável introduz shadow IT – com modelos de processos não auditados que representam “portas dos fundos”, falhas de segurança e falhas de auditoria.

Considerações finais

Em última análise, escolher a tecnologia de automação inteligente errada pode limitar qualquer potencial de transformação digital e, na verdade, introduzir o risco de caos digital. Uma maneira melhor de automação inteligente é introduzir a colaboração liderada pelos negócios, de maneira inteligente, segura e em escala. Na verdade, ao empregar essa abordagem, mais de 2.000 das grandes organizações do mundo estão alcançando grandes aumentos de produtividade por meio de formas aprimoradas de trabalho, para que permaneçam ágeis, seguras e à frente.