Por Madhu Raman
A hiperautomação é o futuro dos negócios.
A estratégia de hiperautomação permite que as organizações resolvam tarefas simples, escaláveis ou repetitivas associadas aos negócios, removendo etapas manuais ou otimizando fluxos de trabalho de várias etapas. Os processos de automação padrão ascendem ao status “hiper” quando geram reduções de custos de 20% a 60% e aumentos na eficácia operacional de até 50% para as tarefas que visam.
Implementar uma estratégia de hiperautomação nem sempre é simples e direto. Embora muitas tarefas e fluxos de trabalho empresariais possam beneficiar da hiperautomação, a construção destas soluções requer frequentemente um maior investimento em conhecimentos humanos e implementações de software que implicam custos anuais de licenciamento.
Mas um tipo emergente de solução de hiperautomação, reinventada e simplificada para utilização empresarial, está agora posicionada para inaugurar uma adoção empresarial mais ampla, aumentando as margens de rentabilidade e a eficiência organizacional, ao mesmo tempo que liberta a força de trabalho humana para utilizar os seus talentos para coisas maiores.
Pontos problemáticos de automação
Milhares de adoções de soluções de hiperautomação entre o primeiro semestre de 2020 e o segundo semestre de 2023 revelam vários problemas friccionais importantes que podem limitar os resultados da estratégia.
Esses pontos problemáticos incluem a escassez de talentos com habilidades para viabilizar soluções de hiperautomação; uma demanda por ampla configuração de infraestrutura para executar as tarefas; e a necessidade de atualizar continuamente os fluxos de trabalho pós-implantação para gerenciar as mudanças nas regras dos processos de negócios. Somando-se a esses pontos problemáticos estão os custos específicos da automação na compra de licenças anuais de software.
Em um caso de uso, uma organização pode introduzir software para automatizar processos manuais para realizar auditorias financeiras obrigatórias duas vezes por ano em seu razão geral financeiro. Nesse cenário, a empresa deve adquirir uma licença do software da solução para o ano inteiro, mesmo que só precise usar o software duas vezes nesse período para reduzir 240 horas de trabalho manual.
Liberando a engenhosidade humana com IA
Um cenário padrão de hiperautomação também depende de talentos humanos que podem ser difíceis de encontrar e contratar.
“Leah”, uma especialista familiarizada com a configuração de software de fornecedores de automação de processos, atua tanto como analista de negócios quanto como especialista em ferramentas de software de automação especializada para sua organização: um unicórnio raro que canaliza seu conhecimento técnico e de negócios para a criação de um fluxo de trabalho orientado por software. Ela configura e atualiza continuamente a execução de etapas específicas de casos de uso para maximizar a automação do processamento direto (STP) de sua organização — as etapas que não precisam de envolvimento humano.
Depois de entregar os resultados, Leah estabelece e desenvolve um centro de excelência (CoE) de hiperautomação e contrata “David”: um engenheiro de implantação de nuvem de TI que também atua como gerente de programa. David é outro unicórnio cuja função no CoE é gerenciar o custo ponta a ponta da adoção da automação.
Reconhecendo um custo anual de TI de 3 a 6 vezes para manter um fluxo de trabalho de automação além do custo inicial de desenvolvimento para criar, David prioriza casos de uso estratégicos de alto ROI, montando um portfólio CoE de até 50 fluxos de trabalho de média a alta complexidade em toda a empresa , com o objetivo de estabelecer eficiências de hiperautomação. Esses fluxos de trabalho podem liberar até 15.000 horas de esforço manual anualmente, economizando US$ 750.000 por ano em toda a empresa.
Infelizmente, é difícil encontrar e reter talentos tão raros como Leah e David.
No entanto, desde o início de 2020, os serviços de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) em maturação continuam a aumentar os fluxos baseados em regras que as soluções precisam para alcançar eficiências de hiperautomação. Esse aumento poderia incluir a capacidade de suporte de um trabalhador qualificado sob o comando de Leah para configurar fluxos de trabalho e acelerar a capacidade de construção do portfólio de produção de David.
Uma nova visão para hiperautomação
A visão emergente da hiperautomação parece muito diferente daquele modelo padrão.
Nesta visão para 2024 e além, a hiperautomação começa com “Sally”, uma funcionária humana que entende de negócios, mas não é uma especialista em software. Sally deve descrever seu caso de uso para sua interface de software e fornecer sua descrição de automação em linguagem simples. Para fazer isso, ela agora pode usar ferramentas de hiperautomação com software de automação de IA generativa para interpretar a descrição não técnica do caso de uso e aprender no trabalho a montar tarefas relevantes como um conjunto de intenções acionáveis.
Este mecanismo alimentado por IA de geração pode progredir com segurança no fluxo de trabalho de intenção de Sally e extrair dados relevantes de outros softwares de negócios. Depois de testar com vantagem junto com as condições convencionais, sua equipe pode implantar com segurança seu novo fluxo de trabalho na conta de nuvem de produção da empresa, que se ajusta automaticamente às mudanças nas condições de negócios.
Embora o fluxo de trabalho de Sally seja executado na nuvem, o nível ideal de computação e armazenamento necessário entra em ação, sem a supervisão da equipe de TI. Essa evolução do software de automação tradicional baseado em licença que incorpora IA e ML em fluxo baseado em regras para a hiperautomação emergente de serviços em nuvem com agentes de IA é mais favorável a um modelo de pagamento pelo que você usa.
A hiperautomação está aqui
Essa visão avançada de hiperautomação já está aqui e está disponível para ajudar sua organização a reduzir seus custos operacionais e aumentar sua eficiência, investindo apenas o que você precisa investir e somente quando precisar investir. Dessa forma, seu talento humano fica livre para se concentrar no valor exclusivo do local de trabalho, em vez de gastar seu tempo acompanhando fluxos de trabalho manuais ou alternando entre tarefas.
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Madhu Raman é chefe de soluções de automação da Amazon Web Services.