A gestão de processos através de fluxos de trabalho automatizados com soluções de BPMS já é uma realidade em muitas empresas, que colhem os ganhos quando realizados com sucesso. Esta é uma jornada que envolve aprendizado, metodologias e novas tecnologias. 

Empresas que estão começando em suas iniciativas de automação, e até mesmo aquelas que já estão com projetos em andamento, têm enfrentado uma série de dificuldades. Com o objetivo de auxiliar a acelerar essa curva de aprendizado e até evitar algumas das ‘armadilhas’ que podem ser encontradas no caminho, listamos aqui os 10 erros mais comuns na automação de processos e como evitá-los, tirados de lições aprendidas em muitos de nossos projetos. 

1- Focar em uma única solução que faça tudo: 

Para automatizar processos, é essencial utilizar tecnologias adequadas. Muitas empresas adquirem uma solução única e a usam para tentar resolver todos os tipos de problemas. No entanto, dispor de mais opções é um recurso valioso. Por exemplo, soluções de BPMS (Business Process Management Suites) são ideais para fluxos de trabalho que abrangem a coordenação de trabalho de vários participantes ou áreas, enquanto soluções de RPA (Robotic Process Automation) são eficientes para tarefas pontuais. Ter diferentes tecnologias à disposição e saber como e quando utilizá-las e integrá-las pode ser um fator crítico quando falamos de automação de processos em larga escala. 

Confira nos artigos Automação integrada com BPMS e RPA: Pessoas e Bots trabalhando juntos pelo melhor desempenho da organização e no Inteligência artificial e RPA: a sinergia que está mudando o jogo como obter o melhor da integração de soluções de automação de processos. 

2- Automatizar processos sem o apoio da equipe de TI: 

Muitas organizações possuem áreas de processos que não estão sincronizadas com a TI, o que geralmente limita o potencial das suas automações. Transformar processos automatizados e inteligentes requer um time multidisciplinar, incluindo desenvolvedores e analistas de sistemas. Com um time integrado, é possível identificar soluções com menor esforço de desenvolvimento, reduzir retrabalho, identificar gaps de informação e gerar entregas de maior valor agregado.  

Por exemplo, imagine um processo de cadastro de notas fiscais, onde a TI não foi envolvida durante a construção, e o usuário precisa preencher todos os dados (da nota fiscal, emitente, entre outros) para dar sequência ao processo ou iniciar o processo. O tempo necessário para a execução do processo e o gasto em horas desses usuários provavelmente será bem elevado, sem falar da questão de retrabalho, pois pode haver diversos erros humanos no preenchimento. Agora imagine um cenário semelhante, mas que houve envolvimento da TI no desenvolvimento, possibilitando integrações onde a maioria dos dados já são automaticamente preenchidos pelo sistema. Além de criar uma automação mais completa e de maior qualidade, estaremos atendendo o usuário final de uma forma muito mais satisfatória, com diminuição no número de erros humanos e até tempo de execução do processo. 

Conheça alguns dos principais desafios no artigo Usuários de negócio automatizando processos com ferramentas BPMS – será o adeus à TI?. 

3- Presumir que a automação é a solução para tudo: 

Nem todos os processos são aptos para automação. Perguntas importantes para identificar bons candidatos incluem:  

• Quantas horas semanais são gastas?  

• Possuem regras de negócio bem definidas?  

• Quantas exceções requerem análise aprofundada?  

• As informações estão organizadas? Os sistemas permitem integração?  

• Quais perfis profissionais diferentes são envolvidos? 

Estes questionamentos ajudam a identificar a maturidade de um processo e se ele é um bom candidato para automação. 

Por exemplo, imagine que houve algumas adequações legais e agora, ao realizar a venda um produto, o time comercial precisa ter muito cuidado com os dados obtidos do comprador e como armazená-los (algo semelhante a LGPD). Normalmente nesses casos, não está totalmente claro para a área a melhor forma de executar esse novo processo, sendo necessário testar, se adequar, entender na prática como irá funcionar essa nova demanda. Algumas organizações, quando enfrentam esse tipo de mudança, buscam criar um ‘mundo ideal’, uma automação que irá resolver o problema e auxiliar o usuário. Mas na prática, se ainda não temos certeza de quais ferramentas precisamos e nem de como vamos executar a atividade, como poderíamos tornar o processo automatizado? Como seria possível transformar atividades humanas em atividades para ‘máquinas’, se nem o humano ainda tem clareza de como executar?  

Nesse caso, talvez o melhor caminho seria sim criar um workflow automatizado, usando um BPMS, mas em um modelo simples, como um ‘piloto’. 

Veja no artigo Automatizar, mas sem perder a humanidade um exemplo de automação que deu errado. 

4- Não envolver todas as partes interessadas (stakeholders) na decisão: 

Ao identificar processos para automatizar, é necessário incluir colaboradores de todas as áreas relevantes. Mudanças em um processo podem impactar outros processos relacionados. Por exemplo, ajustes no processo de onboarding de clientes podem afetar a captação de clientes. Um time composto de representantes de todas as áreas envolvidas pode identificar e gerenciar essas conexões e impactos. 

5- Confiar em testes superficiais: 

Esse erro é comum entre times inexperientes. A automação de processos envolve integrações, regras de negócio e modelagem das exceções, e uma parte essencial é a realização de testes. Replicar cenários reais com dados precisos e atenção aos detalhes é crucial. Também é de extrema importância o envolvimento de todas as áreas afetadas nos testes, pois sua validação é essencial. 

Elabore previamente um documento, descrevendo os cenários que serão testados. É de extrema importante não testar apenas o ‘caminho feliz’, mas também as exceções e até os caminhos inválidos. 

6- Focar em projetos muito ambiciosos: 

Muitas empresas não possuem uma metodologia de projetos bem definida. Ao tentar realizar uma automação muito ambiciosa sem a devida estrutura, é comum é ocorram erros, retrabalhos, atrasos ou até uma identificação tardia que a demanda não pode ser atendida como se esperava. Uma estrutura bem definida de projetos e a capacidade das equipes de elaborarem e desenvolverem automações complexas geralmente andam em paralelo.  

É comum priorizar processos grandes e complexos para automação. No entanto, para uma organização que está começando a automatizar os processos, é importante aprender com os erros, entender como funcionará a construção de uma automação na sua empresa, quem são os participantes dessa automação e a responsabilidade de cada um deles.  Ao focar em projetos menores, pelo menos no começo, se torna mais fácil entender onde foram os erros, como melhorar as automações, o time e em como gerir as demandas. Recomenda-se iniciar por processos mais simples, com escopo e regras de negócio bem definidas.  

Se não puder evitar um projeto grande, divida-o em partes, obtendo entregas menores e prazos claros e, em alguns casos, também é muito interessante aplicar o conceito de MVP (Minimum Viable Product), onde na primeira versão da solução é pensado de uma forma mais simples (e até mais manual) de um workflow. Apenas após a fase de aprendizado que o MVP é transformado numa versão final da automação.  

7- Não considerar os impactos sobre os colaboradores: 

O medo de ser substituído por novas tecnologias não é incomum. É importante mostrar que o objetivo não é substituir integralmente as pessoas e sim direcionar seu esforço para tarefas que utilizem melhor seu intelecto e capacidade, melhorar o rendimento dos colaboradores e proporcionar melhores condições de trabalho. 

Imagine um cenário onde um analista de crédito precisa coletar e tratar diversos dados, para só após esse trabalho manual conseguir fazer a análise. É muito importante deixar claro para o usuário que a intenção da automação não é tirar a importância dele no processo, mas justamente o oposto. Criar uma automação que poderia providenciar as informações de forma mais clara e automática, para utilizar o analista de crédito para as funções mais nobres da atividade, que é a análise de fato. Além de melhorar a qualidade das entregas, evitando erros humanos, irá melhorar o desempenho deste analista, já que ele poderá conduzir mais análises em um período de tempo menor. 

8- Não realizar acompanhamento do processo após a implantação: 

Ter uma equipe de suporte após a liberação do projeto é essencial. Problemas podem surgir que não foram identificados durante os testes. Em processos críticos, uma equipe de sustentação e um plano de contingência são necessários para garantir que o novo processo funcione como esperado. 

Não é incomum acontecerem casos de falta de alinhamentos para a virada em produção ou de erros no ambiente de produção que impossibilitam a execução do processo. Em alguns casos podem até gerar um trabalho manual maior para manter a automação funcionando do que tinha antes da automação existir. O acompanhamento dessas automações, principalmente nos meses subsequentes à entrada em produção, é de extrema importância. 

Ter uma equipe dedicada para o acompanhamento também garante que qualquer mudança identificada poderá ser analisada e ter o melhor tratamento possível. Como em casos de alguma exceção que não havia sido mapeada anteriormente. Ela deverá ser mapeada agora e desenvolvida ou deixar para tratamento manual? Essas ocorrências devem ser avaliadas pelo time, para identificar os impactos e possuir automações que agreguem valor e não gerem ainda mais trabalho para o usuário. 

9- Não usar as métricas corretas para medir o sucesso: 

Como podemos afirmar à organização que o projeto atingiu sucesso se não medimos e comparamos o antes e o depois?  Este talvez seja um dos erros mais comuns – acreditar que automação entregue é um resultado bem sucedido. Não é não! Automações mal implementadas, que avançaram ignorando os erros anteriores, podem entregar soluções que mais atrapalham do que ajudam os colaboradores.  Duração? Redução de trabalho? Melhoria da qualidade? O que de fato mede o sucesso do da solução? É crucial avaliar o quanto o projeto foi bem-sucedido. Para isso, defina metas factíveis e indicadores claros para medir o atingimento delas. Isso ajuda a verificar se as melhorias trouxeram os ganhos propostos. 

Os indicadores precisam ser claros e refletir os pontos críticos do processo. Focar apenas em indicadores genéricos, como tempo de execução ou volume de tarefas, pode mascarar problemas mais profundos. É essencial alinhar as métricas aos objetivos estratégicos do negócio, como aumento de produtividade, redução de custos ou melhoria da experiência do cliente. 

Defina as métricas de cálculo, as fontes de dados e periodicidade que o indicador será alimentado, ajudando a empresa a medir a eficiência e eficácia do processo automatizado. Um indicador que leva dias para o usuário conseguir obter as informações, aplicar a regra de cálculo e deixar o resultado claro, pode acabar gerando um gargalo e aumento de carga de trabalho. Mantenha os indicadores diretos e simples. Se não for possível coletar os dados para todos os indicadores desejados no primeiro momento, trabalhe eles nas versões futuras do processo. 

10- Não estar alinhado com o objetivo estratégico da empresa: 

Focar nos processos que estão alinhados aos objetivos da empresa auxilia no engajamento dos colaboradores e liderança no projeto. Se a empresa visa melhorar a experiência do cliente, por exemplo, priorize projetos que impactam na jornada do cliente. Dessa forma, a organização estará investindo seu tempo, dinheiro e recursos para automações que colaborem diretamente com os resultados esperados da empresa. 

O caminho para a automação de processos não é fácil. Faz parte desse ciclo o aprendizado com os erros, entender o que funciona para cada organização e a melhor forma de conduzir essas demandas. Mas atentando a estas dicas, identificando e analisando as oportunidades com calma, realizando alinhamentos periódicos e focando em projetos mais simples e com impacto direto para o usuário, é possível identificar resultados positivos rapidamente.