Nessa era digital em constante evolução, as organizações estão cada vez mais empenhadas em aprimorar seus processos para atender às demandas de um mercado dinâmico. O Gerenciamento de Processos de Negócios (BPM) emergiu como uma disciplina essencial, proporcionando uma estrutura que visa não apenas otimizar operações, mas também criar uma vantagem competitiva sustentável.

Neste contexto, a integração de tecnologias inteligentes e ferramentas analíticas tornou-se uma peça-chave para impulsionar o sucesso ao longo do ciclo de vida do BPM. Ao combinar a automação robótica de processos (RPA) com capacidades cognitivas impulsionadas pela inteligência artificial (IA), as organizações podem não apenas agilizar seus processos, mas também obter insights valiosos para aprimorar continuamente suas operações.

Ao explorar essa interseção entre BPM, IA e análises avançadas, este artigo busca destacar não apenas a utilidade prática dessas tecnologias, mas também a sinergia única que ocorre quando a tecnologia é complementada pelas habilidades humanas. Ao longo das próximas seções, examinaremos como cada fase do ciclo de vida do BPM pode se beneficiar dessas ferramentas, proporcionando uma visão holística e prática para as organizações que buscam não apenas sobreviver, mas prosperar na era digital.

Aqui estão as principais fases do ciclo de vida do BPM e que ferramentas podemos utilizar.

1. Identificação de Processos: 

Este estágio visa o levantamento e identificação dos processos de negócios da empresa.

• Ferramentas analíticas: Existem várias ferramentas disponíveis para auxiliar na identificação e priorização dos processos. Duas das mais conhecidas e utilizadas são a análise da Cadeia de valor e o mapeamento SIPOC (Supplier, Input, Process, Output, Customer). Ambas exigem habilidades de colaboração e compartilhamento de conhecimento entre grupos e departamentos da organização, permitindo uma visão holística e aprofundada dos processos de negócios.
• Tecnologias inteligentes: O Process Mining é usado para analisar os sistemas de informação e identificar como os processos funcionam na prática. Além disso, podemos utilizar análise preditiva, que utiliza algoritmos avançados para estudar grandes conjuntos de dados históricos e identificar padrões, tendências e correlações significativas.

2. Modelagem de Processos: 

Criação de modelos visuais que representam os processos. Isso é feito por meio de ferramentas de modelagem, como diagramas de fluxo. 

• Ferramentas analíticas: Para a modelagem de processos existe uma grande gama de editores de modelagem de processos disponíveis no mercado. Ferramentas como Bizagi, Camunda e Microsoft Visio permitem que os analistas de processos criem diagramas visuais detalhados, representando os processos de negócios com clareza e precisão.
  Além disso, o analista de processos pode aproveitar os modelos sugeridos pelo Process Mining e refiná-los, transformando-os em fluxos modelados usando a linguagem BPMN (Business Process Model and Notation). 
• Tecnologias inteligentes: Soluções de Process Mining  são capazes de criar modelos que refletem com fidelidade a execução real dos processos, identificando nuances e variações que podem não ser evidentes de outra forma.

3. Análise de Processos:

Os modelos de processo são analisados para identificar ineficiências, gargalos, redundâncias e oportunidades de melhoria. 

• Ferramentas analíticas: Para a análise de processos, a organização pode recorrer a uma variedade de métodos e recursos de análise clássicos. Estes incluem:
  • Aplicação da análise SWOT (Forças, Fraquezas, Oportunidades, Ameaças) para avaliar os pontos fortes e fracos do processo, bem como identificar oportunidades de melhoria e possíveis ameaças relacionadas a ele.
  • Análise de processamento de dados: Avalia o histórico de dados para analisar o desempenho passado do processo e identificar tendências ou problemas recorrentes. Além disso, pode analisar entrevistas com membros da equipe envolvidos na execução do processo, questionários, observação direta no local de trabalho e revisão de documentos existentes, como manuais de procedimentos, registros de atividades e relatórios.
• Tecnologias inteligentes: Utilizar ferramentas modernas, como Tableau, Power BI, QlikView, Process Mining, análise preditiva e Inteligência baseados em LLM.
  • Alguns profissionais de processos já fazem experimentos utilizando ChatGPT e outros modelos de inteligência baseados em LLM (Large Language Models), passando as descrições dos processos e obtendo insights como identificação das atividades, avaliação do valor agregado e até mesmo recomendações de melhoria. Essas recomendações muitas vezes são genéricas, portanto a avaliação de processos usando essas ferramentas ainda requer bastante análise crítica por um analista de processos.
  • A aplicação de análises preditivas, com o uso de algoritmos avançados, busca identificar regularidades ocultas que podem impactar o desempenho operacional. Essa abordagem proativa permite antecipar possíveis problemas e orienta ações preventivas, contribuindo para a eficiência e aprimoramento contínuo.

4. Redesenho de Processos: 

Os processos são redesenhados para eliminar ineficiências e otimizar o fluxo de trabalho, resolvendo os problemas identificados no diagnóstico realizado na etapa de Análise. Isso pode incluir a redefinição de papéis e responsabilidades, a introdução de automação e a simplificação de procedimentos.

• Ferramentas analíticas: As plataformas de modelagem de processo podem ser usadas para redesenhar o fluxo do processo com base nas melhorias identificadas. Além disso, a organização pode simular atividades específicas para avaliar o desempenho e garantir que as alterações propostas atendam aos objetivos de melhoria estabelecidos durante a análise.
• Tecnologias inteligentes: Na fase de redesenho de processos, faz-se uso de ferramentas avançadas, tais como como Arena, Bizagi, Camunda ou Simul8, que possibilitam a simulação dos processos. Algumas ferramentas de Process Mining permitem utilizar os dados obtidos para mineração em simulações com diferentes parâmetros. Essas ferramentas permitem avaliar o desempenho do processo em diferentes cenários, identificar pontos de estrangulamento e otimizar o fluxo de trabalho. 

5. Implementação de Processo:

Nesta fase, os processos redesenhados são implementados na organização com ferramentas que apoiam no controle da sua execução. 

• Ferramentas analíticas: Para efetivar a implementação de um processo de negócios, a organização pode documentar todos os procedimentos em um repositório de processos, tornando as informações acessíveis e transparentes para os colaboradores. Além disso, a aplicação de conceitos de Lean Manufacturing e padronização de processos. 
• Tecnologias inteligentes: Diversas tecnologias podem ser utilizadas para implementação de processos, as principais são: 
  1. 1. RPA (Robotic Process Automation) que pode ser usada para automatizar tarefas repetitivas e manuais.
     2. Sistemas de BPM (BPMS – Business Process Management Systems): Plataformas como Lecom, Sydle, IBM BPM entre outras permitem modelar, implementar e automatizar os fluxos de trabalho de processos de negócios. Elas oferecem recursos avançados para gerenciar fluxos de tarefas e integrar sistemas.
     3. Inteligência Artificial (IA): Automação de tarefas cognitivas. Algumas das principais  tecnologias de IA podem ser usadas na implementação das transformações em processos:
        • Processamento de Linguagem Natural (NLP): Para analisar e entender texto não estruturado em documentos, e-mails e mensagens.
        • Aprendizado de Máquina (ML): Para tomar decisões com base em dados históricos e padrões.
        • Visão Computacional: Para processar e analisar imagens e vídeos em processos.
        • Chatbots e Assistentes Virtuais: Para interações de atendimento ao cliente e suporte em processos.

6. Monitoramento e Controle: 

Durante a execução dos processos, eles devem ser continuamente monitorados para acompanhar o desempenho em tempo real. 

• Ferramentas analíticas: Para monitorar e controlar os processos de negócio, recorrer a métodos como a revisão contínua dos processos, análise de desempenho detalhada e reuniões de feedback para identificar problemas, avaliar a eficácia das ações corretivas e ajustar os processos conforme necessário.
• Tecnologias inteligentes: Ferramentas como BI (Business Intelligence) Process Mining  podem oferecem insights em tempo real sobre o desempenho do processo. Isso permite uma tomada de decisão mais informada e ágil, com base em dados atualizados

O ciclo de vida do BPM é cíclico, e a melhoria contínua é uma parte fundamental.

Os processos devem ser continuamente monitorados e refinados para se adaptarem às mudanças nas condições de negócios e às necessidades organizacionais em constante evolução.

Em resumo, a combinação de Cognitive Automation (CA) + BPM representa um campo emocionante e desafiador, onde a tecnologia avançada e as habilidades humanas podem colaborar para impulsionar a eficiência, a qualidade e a agilidade nos processos de negócios.