Cinco razões que projetos de automação de negócios falham e como evitá-las

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No atual ambiente de negócios em constante evolução, administrar um negócio apresenta muitos desafios. O aumento das expectativas dos clientes, as lacunas na mão de obra qualificada e a constante disrupção digital estão levando as organizações a recorrer à automação para permitir sucesso.

A Max Mara, uma marca de moda italiana, recorreu à automação inteligente quando viu suas vendas digitais triplicarem durante a pandemia. Usando essa automação, a Max Mara conseguiu atender melhor o fluxo de clientes.

De acordo com o recente estudo IBM Global AI Adoption Index 2022, encomendado pela IBM em parceria com a Morning Consult, 30% dos profissionais de TI dizem que os funcionários de sua organização já estão economizando tempo com novos softwares de inteligência artificial e automação.

São necessários muitos processos complexos diferentes para manter um negócio funcionando – desde o gerenciamento de cadeia de suprimentos e processos de pedidos, até a aquisição de algo.

E esses processos geralmente são prejudicados por gargalos ou ineficiências que podem diminuir os tempos de resposta, aumentar riscos ou comprometer a satisfação do cliente.

A automação inteligente, que é o uso de IA, mineração de processos, mineração de tarefas e automação de processos robóticos (RPA), para simplificar e dimensionar a tomada de decisões em uma organização, pode ajudar a reduzir esses problemas.

Essa automação inteligente simplifica os processos, libera recursos e melhora a eficiência operacional, acelerando o retorno do seu investimento.

Para organizações que desejam implementar automação inteligente, a mineração de processos é o local ideal para começar. As empresas podem usar dados de seus principais sistemas de negócios, como Enterprise Resource Planning (ERP) e Customer Relationship Management (CRM) para identificar e otimizar continuamente esses processos. Isso fornece à empresa uma visão detalhada de como os processos operam, onde há ineficiências e onde a automação inteligente pode ter maior impacto.

É por isso que a mineração de processos é um ponto de partida ideal.

A IBM tem décadas de experiência trabalhando com empresas em sua jornada de transformação digital, e muitas vezes ouvimos histórias de iniciativas de automação que não deram certo.

Aqui estão cinco razões comuns pelas quais essas iniciativas falham, e como começar com a mineração de processos pode ajudar a evitar essas armadilhas:

Implantando automação “as escuras”

Muitas vezes as organizações automatizam processos isolados ou mal executados que geram poucas melhorias. Saber o que e o que não automatizar é o primeiro passo para um plano de automação bem-sucedido.

A mineração de processos fornece total transparência sobre como seus processos de ponta a ponta estão realmente operando. Insights baseados em dados derivados dos sistemas de informação da organização fornecem às equipes de negócios e de TI uma visão compartilhada das ineficiências, gargalos e desvios do processo.

Não testar antes da implementação

É importante que uma organização analise, planeje e priorize antes de investir em automação de negócios. A implementação bem-sucedida requer testes extensivos e simulações de processos de negócios revisados ​​para ajudar a analisar possíveis gargalos e o impacto de possíveis mudanças.

Decisões e priorização de iniciativas de mudança devem ser orientadas por projeções de ROI derivadas de análises/simulações de cenários hipotéticos.

Automatizando tarefas em vez de processos inteiros

A produtividade do trabalhador geralmente melhora quando tarefas repetitivas são automatizadas usando ferramentas como RPA. No entanto, esses ganhos geralmente são insignificantes em comparação aos obtidos pela modernização completa das experiências de funcionários e clientes de ponta a ponta.

Em vez de se concentrar em tarefas individuais, as recomendações de automação podem identificar as tarefas mais fáceis de automação e fornecer uma visão holística do processo que inclui insights de mineração de processos, mineração de tarefas e mineração de decisões.

Falha ao iterar

As organizações que implantam a reengenharia e a automação de processos sem medir o impacto e os resultados, normalmente não conseguem otimizar continuamente seus processos.

O monitoramento pós-implantação permite que uma organização compare o desempenho do processo com os indicadores-chave de desempenho (KPI) predefinidos para garantir que os projetos estejam operando em um nível ideal. Um novo recurso no Insight to Action do IBM Process Mining permite que as organizações monitorem continuamente os KPIs e acionem ações corretivas precisas, quando as operações se desviam dos limites predefinidos.

Falta de habilidades para dimensionar automação

Hoje, a disponibilidade de talentos está se tornando o principal fator de risco de adoção para a maioria das empresas que desejam implementar tecnologias de automação inteligente. Funcionários com o conjunto certo de habilidades e conhecimentos para trabalhar com ferramentas como mineração de processos e RPA são escassos.

Como podemos ajudar esses construtores de automação a se concentrarem em trabalhos de maior valor, como planejamento e análise? Os insights fornecidos pelo IBM Process Mining podem ser usados ​​para criar rapidamente automações de RPA para acelerar o tempo de desenvolvimento e, ao mesmo tempo, permitir dimensionar a automação em toda a empresa.

A IBM viu os benefícios de começar com a mineração de processos em primeira mão. Visto a casa de moda italiana, Max Mara, por exemplo. Garantir uma experiência de compra satisfatória para os clientes é uma das principais prioridades da Max Mara.

No entanto, ao longo da pandemia, sua participação digital no volume de negócios quase triplicou, levando a muitos possíveis problemas de processo ou gargalos. A equipe da Max Mara queria entender como poderia otimizar o processo de consulta de suporte pós-venda durante períodos de alta demanda sazonal, para eliminar gargalos e proporcionar uma melhor experiência ao cliente.

Ao usar o IBM Process Mining, eles identificaram as partes repetitivas do fluxo do processo que se beneficiariam da automação inteligente. Ao simular essas mudanças, eles conseguiram demonstrar um aumento de 90% nos tempos de resolução de atendimento ao cliente e uma redução de 46% no custo médio por resolução.

A Max Mara é apenas um exemplo do sucesso que as organizações podem ter quando iniciam sua jornada de automação inteligente com mineração de processos. Para ajudar a tornar ainda mais fácil para as organizações começarem rapidamente, a IBM lançou a versão mais recente de seu software de mineração de processos para acionar facilmente ações corretivas e automações personalizadas, acelerar a otimização de processos no processo de aquisição até o pagamento e implantar bots RPA com facilidade.

O IBM Process Mining está disponível como uma oferta independente e como parte do IBM Cloud Pak for Business Automation, para integração com RPA, Decisions, Workflow e tecnologias de automação adicionais. Faz parte do portfólio completo da IBM de soluções de automação inteligente para negócios e TI, com muitas das soluções desenvolvidas pela IBM Research.

Para obter mais informações sobre o IBM Process Mining e como ele pode ajudar uma organização a acelerar a automação, fale comigo!

Fontes:

https://newsroom.ibm.com/Five-Reasons-Why-Business-Automation-Initiatives-Fail-and-How-to-Avoid-Them

https://www.ibm.com/case-studies/max-mara-fashion-group