Nem todas as tarefas manuais precisam de ser automatizadas. Uma tarefa pode ser repetitiva, mas acontecer poucas vezes. Pode consumir tempo, mas exigir tantas exceções que automatizá-la acrescentaria mais complexidade do que valor, ou pode simplesmente existir porque o próprio processo precisa de ser revisto.
Por isso, antes de escolher uma ferramenta ou pensar em Inteligência Artificial, há uma pergunta mais importante:
Este processo é realmente um bom candidato à automação?
Na MOOV.IA, definimos alguns critérios que ajudam a responder a esta questão.
1. Acontece com frequência?
Uma tarefa de cinco minutos pode parecer irrelevante, mas se acontecer dezenas de vezes por dia e envolver várias pessoas, o impacto acumulado é muito diferente.
Ao analisar um processo, não considere apenas quanto tempo demora cada execução.
Pense em:
Tempo por tarefa × frequência × número de pessoas envolvidas.
Para contabilizar rapidamente este valor, utilize a nossa Calculadora de Tempo Ganho.
2. Repete etapas relativamente previsíveis?
Quanto mais previsível for um processo, mais fácil é identificar etapas que podem ser automatizadas.
Por exemplo:
Receber informação → registar → validar → atualizar sistema → notificar responsável.
Se estas ações seguem habitualmente as mesmas regras, pode existir uma oportunidade de automação.
Mas se cada ocorrência exige uma abordagem completamente diferente, múltiplas exceções ou decisões complexas, é necessário analisar o processo com maior cuidado.
3. Existe demasiado trabalho manual entre sistemas?
Um dos sinais mais claros surge quando as pessoas passam parte do dia a transportar informação.
Copiar dados de um email para o CRM, atualizar uma folha de cálculo com informação que já existe noutra plataforma, exportar um ficheiro para depois o importar noutro sistema.
Quando isto acontece, o problema pode não estar na tarefa em si, mas na falta de integração entre sistemas.
Automatizar também pode significar eliminar etapas que não deveriam precisar de intervenção humana.
4. Os erros ou atrasos têm impacto?
Nem sempre devemos começar pelo processo que ocupa mais horas.
Um processo relativamente pequeno pode ser prioritário se um atraso, esquecimento ou erro tiver consequências relevantes.
Um lead sem acompanhamento, uma informação introduzida incorretamente ou uma aprovação que fica parada podem ter um impacto desproporcional face ao tempo que a tarefa demora.
Por isso, além do tempo, importa avaliar o custo da fricção.
O que acontece quando esta tarefa não é realizada a tempo? E quando existe um erro?
5. Conseguimos medir o antes e o depois?
Pode ser:
- reduzir o tempo necessário para executar um processo;
- diminuir erros ou duplicação de informação;
- acelerar tempos de resposta;
- libertar capacidade das equipas;
- aumentar a consistência;
- tornar a informação mais acessível.
Se não conseguimos definir o que esperamos melhorar, também será difícil perceber se a automação criou valor.
Cinco sinais não significam automaticamente “automatizar”
Um processo frequente, repetitivo e manual pode parecer um candidato evidente, mas ainda existem outras questões a considerar.
Os dados têm qualidade suficiente? Os sistemas permitem integração? Existem demasiadas exceções? O processo está bem definido? As pessoas que o utilizam estão envolvidas? O benefício justifica o esforço de implementação?
Por vezes, a melhor decisão não é automatizar imediatamente. Pode ser necessário simplificar o processo, eliminar etapas desnecessárias ou organizar melhor a informação primeiro.
Automatizar um processo ineficiente não elimina necessariamente a ineficiência, pode apenas fazê-la acontecer mais depressa.
Então, por onde começar?
Escolha um processo concreto da sua empresa e faça cinco perguntas:
É frequente?
É repetitivo?
Consome tempo ou cria fricção?
Tem regras suficientemente claras?
Conseguimos medir o impacto de o melhorar?
Se várias respostas forem “sim”, vale a pena analisá-lo com maior detalhe.
O objetivo não é encontrar tudo o que pode ser automatizado, é identificar aquilo que vale a pena automatizar.
Na MoovIA, começamos precisamente por aí: compreender o processo, medir o problema e só depois decidir que tecnologia faz sentido aplicar.
