Process Mining é a base para a transformação digital

BP Consultores
2 de mar. de 2022
6 min de leitura

Atualizado: 7 de mar. de 2022

O ritmo do avanço tecnológico nos últimos anos abriu as empresas para ferramentas inteiramente novas que prometem aumentar a eficiência e a produtividade, reduzir despesas e aprimorar o atendimento e a satisfação do cliente, e entre elas está o Process Mining.

Um fato bem conhecido é que transformar uma empresa de maneira fundamental sempre foi um grande desafio. Com a transformação digital isso não é diferente, especialmente no contexto das organizações complexas diante deste novos desafios que se apresentam. Este artigo analisa a interação entre as complexidades da transformação digital de uma empresa e o papel relevante que o Process Mining e a descoberta de processos desempenham. Vamos começar com uma breve recapitulação dos esforços de transformação digital com os quais muitas empresas estão comprometidas hoje.

A transformação não é fácil

O ritmo do avanço tecnológico nos últimos anos disponibilizou às empresas ferramentas inteiramente novas que prometem aumentar a eficiência e a produtividade, reduzir despesas e aprimorar o atendimento e a satisfação do cliente. Inteligência artificial, aprendizado de máquina, visão computacional, processamento de linguagem natural, chatbots, IoT, serviços em nuvem, 5G, serviços móveis e muito mais deram às empresas novos recursos que, espera-se, atingirão todos esses objetivos.

À medida que as empresas se esforçam para acompanhar as expectativas cada vez maiores dos clientes e enfrentar outros desafios de negócios, elas trazem um fluxo constante de novas tecnologias e mudanças no ambiente de negócios, encontrando-se no epicentro do que veio a ser conhecido como transformação digital.

A empresa de telecomunicações australiana Telestra, por exemplo, pesquisou mais de 3.800 executivos e tomadores de decisão globais em 2019 para revelar o que funciona e o que não funciona à medida que as empresas avançam em direção à transformação digital. A Telestra descobriu que apenas uma em cada cinco empresas (21%) se considera “digitalmente madura”, enquanto apenas 24% delas podem afirmar que poderiam integrar uma transformação em toda a organização.

Consultores de gestão da McKinsey apontam ainda que apenas cerca de uma em cada seis empresas (16%) relata que seus esforços de transformação melhoraram o desempenho dos negócios e que tais melhorias deveriam continuar a longo prazo. Outros 7% disseram que as melhorias foram obtidas no curto prazo, mas não foram mantidas.

É bastante estranho que seja quando várias empresas multinacionais de consultoria, grupos de reflexão, especialistas e acadêmicos publicaram resmas de conselhos sobre como ter sucesso na transformação digital. Grande parte desse conselho se concentra em algumas áreas-chave que incluem tecnologia, juntamente com a necessidade de suporte do C-suite e envolvimento das partes interessadas em toda a organização, estabelecendo metas claramente definidas e reconhecendo que a transformação não é um projeto “uma vez e feito”.

Ao mesmo tempo, mesmo com esses objetivos claramente definidos, há uma lacuna definitiva que está levando a um sucesso bastante limitado com a transformação geral nas organizações. Acreditamos que essa lacuna é o que precisamos preencher, e adicionar Process Mining é a chave aqui.

O Process Mining reduz a incerteza

Segundo Wil van der Aalst, professor holandês e um dos pioneiros no Process Mining, nos últimos anos, esta ferramenta se estabeleceu em toda a Europa e está começando a chamar a atenção também das empresas norte-americanas.

Antes de prosseguirmos, apenas para elaborar, o Process Mining é um método analítico que extrai informações de logs de eventos com a intenção de descobrir como os processos funcionam - realidade - , em oposição a como se pensa que eles funcionam - idealizado. Em seguida, potencializa a base desses processos o que a análise revela; e, finalmente, monitora como cada processo flui ao longo do tempo, com atenção especial aos desvios que podem afetar os resultados de negócios desejados.

Por exemplo, o departamento de contas a pagar de uma empresa pode perceber que frequentemente perde descontos para pagamento à vista. Analisando os processos passo a passo envolvidos na obtenção desses descontos, pode-se descobrir onde, como e por que eles estão sendo perdidos. Esse entendimento pode dar à administração o conhecimento necessário para melhorar esse processo específico de contas a pagar usando fatos em vez de conjecturas, especulações ou suposições.

Como o Process Mining suporta a Transformação Digital

Em termos mais simples, o Process Mining responde às perguntas: “O que está acontecendo e isso nos dá os resultados de negócios que queremos?” Para ilustrar, considere o seguinte cenário:

Uma grande empresa farmacêutica decidiu expandir seus negócios realizando uma jornada de transformação digital. A empresa já estava investindo pesadamente em vários pacotes de software de nível empresarial — sistema ERP da SAP, Salesforce CRM e outros. Esses aplicativos de software suportavam centenas de processos de negócios, desde finanças até manufatura, vendas e marketing, gerando, cada um desses sistemas, arquivos de log que documentavam praticamente todas as etapas realizadas em cada processo de negócios.

Depois que a empresa decidiu qual área do negócio seria a primeira no calendário de transformação, considerou realizar workshops que trariam pessoas relevantes para a sala para discutir como o processo atual estava funcionando, onde poderia ser melhorado e a melhor forma de modificar o processo para alcançar resultados de negócios mais desejáveis. No entanto, o líder do workshop proposto salientou que não seria possível trazer para o workshop todos que pudessem ter contribuições relevantes. Muitas dessas pessoas estavam espalhadas pelo mundo para que mesmo um webinar ao vivo não funcionasse devido a diferenças de fuso horário.

O momento "da verdade" chegou quando eles começaram a estudar os arquivos de log que documentavam continuamente os detalhes de como os processos de negócios eram executados.

O que eles se perguntaram foi: "e se pudéssemos examinar esses arquivos e usá-los como base para entender nossos processos de negócios existentes?" Não precisaríamos trazer multidões de pessoas para um workshop onde cada indivíduo expressaria sua própria perspectiva, incluindo suas ideias, preconceitos e conjecturas únicas. Em vez disso, poderíamos fazer uma representação gráfica, talvez um fluxograma, que ilustre como o processo funciona.

Ao analisar ou “explorar” os dados do arquivo de log, você pode evitar as opiniões subjetivas que um grupo de trabalho ou um workshop podem oferecer, substituindo-as por dados concretos que vêm se acumulando a cada segundo do dia por semanas, meses ou anos.

Além disso, o Process Mining fornece uma lente na qual você pode se concentrar em qualquer processo de negócios específico que desejar. Por exemplo, você pode ver os envolvidos entre o momento em que você faz o pedido de um fornecedor até que o fornecedor seja pago. Você pode facilmente minerar aqueles usados para as etapas envolvidas no ciclo do pedido ao dinheiro ou praticamente qualquer outro processo de negócios.

No entanto, há mais, muito mais...

O Process Mining baseado mostra o que realmente aconteceu no mundo digital; ele mostra o que os sistemas informatizados executaram nos processos de negócios. No entanto, temos prestado atenção às pessoas que participam do processo de negócios? Como consideramos o que determinados funcionários fizeram e como eles contribuíram para um processo de negócios? O Process Mining fornece a visibilidade apenas entre dois estados confirmados do processo, mas perde totalmente o que aconteceu entre esses dois estados confirmados. O Process Mining depende inteiramente da granularidade e do intervalo dos logs que o sistema subjacente está gravando.

A resposta está na “mineração de tarefas” ou “descoberta de processos”, que coloca o elemento humano em foco ao adicionar dados de interação do usuário. Essa adição ao Process Mining usa da visão computacional para observar as interações homem-máquina que ocorrem à medida que um processo está sendo executado.

Por exemplo, se um funcionário do departamento de compras precisar solicitar um produto ou serviço, ele usará um software que o guiará pelas etapas de criação de um pedido de compra. A visão computacional captura essas etapas à medida que ele digita o nome do fornecedor, os itens a serem pedidos, seus preços, as condições de pagamento da empresa, o endereço de entrega e outros detalhes. Essas interações do usuário adicionam contexto aos dados extraídos dos arquivos de log. Então, com a ajuda de rotinas de IA, as interações humanas e as ações digitais do arquivo de log são mescladas em uma ilustração muito mais robusta do que acontece quando este funcionário prepara um pedido de compra.

Neste exemplo de mineração de tarefas, pode-se identificar e capturar informações como: o funcionário leva quatro minutos para verificar os preços que ele pagou em seu último pedido e também consultar os termos do contrato junto ao fornecedor. Somente depois de confirmar isso, ele pode emitir um novo pedido, o que aponta para uma oportunidade de aumento de eficiência de quatro minutos que pode ser resolvida ajustando o próprio processo.

A mineração de tarefas geral ou a descoberta de processos ajudam a descobrir o status quo, as ineficiências ou as "rotinas de contorno" usados pelos usuários num determinado processo. Ajuda a destacar o aspecto crítico da interação humana com sistemas digitais.