Em uma avaliação superficial de uma tarefa, é bastante 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 análise destes fatores na etapa de avaliação e priorização de projetos é essencial para que o investimento seja calculado e assertivo.

Em seu artigo RPA Success Lies in Selecting the Right Processes, Markus LaFleur propõe uma matriz de pontuação baseada em 10 atributos, com score variando de  1 (alta complexidade) a 5 (baixa complexidade). O método 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)

Na iProcess, utilizamos em nossas atividades de diagnóstico de oportunidades para robotização 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, acesso remoto) 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, podendo ser complementada por uma captura dos passos do processo através do método de task capture).

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 (processamento de linguagem natural), acionamento de APIs ou serviços complementares, extração de informações em imagens ou execução de 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, a complexidade pode ser classificada como:

• Robotização pequena: informações estruturadas, geração de mais da metade do script a partir de gravador de ações, utilização majoritária de aplicativos que possuem componentes específicos de interação na ferramenta, com fluxo de execução linear e poucas exceções.
• Robotização média: informações estruturadas ou semi-esturutradas, processo algumas variações (navegação em telas ou operações diferentes de acordo com alguma regra), algumas transformações de dados e interação com aplicações mais específicas.
• Robotização complexa: regras complexas, grandes volumes de dados, orquestração de múltiplos componentes de automação, operação de telas por visão computacional e processamento de dados semi estrututados ou pouco padronizados e utilização de funcionalidades de apoio à automação.

Ao final, a organização deve avaliar: a priorização inicial, o FTE, o ROI e a pontuação dos critérios, para comparar as oportunidades analisadas e planejar o roadmap de automação.