Em uma avaliação superficial de uma oportunidade de automatização de processo com RPA (Robotic Process Automation), é muito comum haver um entendimento de que, se o trabalho é repetitivo, ele pode ser automatizado.

Na prática, podem existir diversos fatores que tornam a automação simples, média, complexa ou até mesmo tecnicamente inviável.

A avaliação destes fatores na etapa de planejamento, quando analisamos e priorizamos os projetos de automação, é essencial para que o investimento calculado seja assertivo e o ROI (Retorno do Investimento) seja realista.

Em seu artigo RPA Success Lies in Selecting the Righ Processes, Markus LaFleur propõe uma matriz de pontuação baseada em 10 atributos, com score variando de 1 (alta complexidade) a 5 (baixa complexidade). O artigo sugere a avaliação dos seguintes requisitos:

• Baseado em Regras
• Entrada de dados legível e estruturada
• Padronização do processo (com baixa expectativa de exceções)
• Volume de ocorrência
• Propensão a erro
• Frequência de redigitação manual
• Previsão de mudança nos métodos de processamento
• Aderência ao Processo
• Previsão de mudanças em Sistemas
• Impacto na satisfação de clientes

O artigo How to Define and Prioritise Processes for Robotic Process Automation (RPA)? da consultoria alemã Business Consulting House dispõe como fatores de complexidade os seguintes critérios:

• Número de telas envolvidas no processo (que possibilita uma aproximação do número de passos)
• Tipos de aplicação, como SAP, Web based applications, MS Office, Java, etc.
• Números de cenários possíveis no processo
• Tipos de entrada de dados, sejam eles facilmente legíveis e digitais, ou documentos escaneados, ou textos livres em e-mails (estruturado, padronizado, texto livre, baseado em imagens)

Nas consultorias de diagnóstico de oportunidades para robotização realizadas pela iProcess, utilizamos uma avaliação baseada em três fatores que de certa forma sintetizam os critérios acima:

• Aplicações
  Avalia a quantidade de aplicações envolvidas, a tecnologia de cada uma (web, MS Office, aplicativo cliente, mainframe), as formas de acesso (local no computador, Citrix, terminal servisse) e o ambiente disponível (produtivo e não-produtivo, apenas produtivo, de terceiros).
• Informações manipuladas
  Avalia a origem das informações e como estão organizadas (padronizados, estruturados, semi-esturutrados, não estruturados), a quantidade de dados diferentes processados (em ordem de grandeza) e se existe necessidade de transformação dos dados.
• Complexidade do processo
  Avalia quantos passos são realizados, quantos cenários distintos se apresentam, quantas exceções podem ser previstas e o quão objetivas são as regras do processo.

Essas informações podem ser obtidas em um levantamento do processo AS-IS. A fonte mais confiável será o próprio usuário executor responsável pela tarefa manual.

Esta avaliação permitirá identificar se o processo pode ser completamente implementado em RPA ou se precisará de outras tecnologias complementares para lidar com questões como interpretação de mensagens de texto livre, APIs ou serviços complementares, extração de informações em imagens ou regras complexas.

Com isso, será possível identificar características que podem dificultar ou impedir o desenvolvimento, permitindo concluir se o projeto é plenamente viável, parcialmente viável, viável mas com custos adicionais ou inviável.

A complexidade permitirá estimar uma dimensão de esforço comparativa entre os processos estudados.

O esforço efetivo de implementação poderá variar de acordo com produtividade da plataforma RPA adotada e o nível de experiência dos desenvolvedores.

Em geral, o esforço pode ser classificado como:

• Robotização pequena: informações estruturadas, geração de mais da metade do script a partir de gravador de ações, apresenta poucos cenários alternativos e poucos tratamentos de exceção.
• Robotização média: requer a transformação de dados, captura de dados a partir de imagens ou origens semi-estruturadas e apresentam muitas exceções que precisam ser tratadas.
• Robotização grande: envolve programação para a implementação e realiza manipulação de estruturas complexas.

Esta avaliação permitirá identificar que automações podem ser quick wins (aquelas que são simples de implementar e trarão resultados rapidamente), aquelas que são mais robustas mas que podem ser projetos com bom retorno sobre o investimento ao reduzir o trabalho humano, e aquelas cuja complexidade não compensa os ganhos estimados (em especial, quando o esforço é maior que o FTE).