A IA e a automação estão mudando rapidamente as nossas expectativas em relação às experiências digitais, mas o caminho para as empresas chegarem lá não é tão claro.
Quando bem feitas, a IA e a automação podem ser aplicadas em toda a jornada do cliente, para que as empresas possam se adaptar rápida e continuamente às novas demandas, tanto dos clientes quanto do mercado em geral. E com a arquitetura certa, a IA e a automação podem ajudar a impulsionar operações inteiras, criando uma organização auto-otimizada.
A auto-otimização significa que as empresas serão capazes de identificar novos requisitos e ajustar as suas estratégias em tempo real, para se tornarem mais resilientes contra desafios imprevistos, independentemente de serem grandes ou pequenos. Ao aplicar inteligência em todos os processos e ações da sua organização, os funcionários poderão concentrar o seu tempo e conhecimento na resolução dos desafios dos clientes e na promoção da inovação.
Mas muitas empresas ainda lutam com a próxima fase da transformação digital. Embora as empresas já utilizem muitas formas diferentes de IA e automação, elas geralmente ficam isoladas na forma de chatbots, RPA (automação robótica de processos) ou geração de relatórios. Mas esta é apenas uma parada no caminho da auto-otimização. E com novas ferramentas e soluções generativas de IA inundando o mercado, esse caminho continua a mudar rapidamente. As empresas precisam de um roteiro para unir tudo isso em sua jornada com uma estratégia mais ampla em mente.
Como alcançar a auto-otimização
A realidade é que a jornada para a auto-otimização não é curta. Mas se feito de forma iterativa ao longo do tempo, as empresas podem realizar melhorias contínuas que causam um impacto mensurável em cada etapa. Existem cinco estágios distintos pelos quais as empresas devem passar para alcançar o estado final, em que possam aplicar um novo nível de inteligência a cada processo para que sejam capazes de prever e dinamizar mais rápido do que nunca:
A linha de base (estágio 0)
Grande parte do trabalho que acontece nas empresas não é apenas manual, mas também em grande parte não gerenciado. As pessoas estão trabalhando com pouca estrutura ou processo por trás, levando à inconsistência, e não há como acompanhar as melhores práticas ou priorizar o trabalho mais importante. Processos desarticulados e isolados são os principais culpados. À medida que as empresas crescem ao longo do tempo, a sua infraestrutura de TI torna-se ainda mais complexa e difícil de simplificar ou integrar com novos sistemas. Não por culpa nossa, este é muitas vezes o estado em que muitas empresas operam hoje.
Criando um caso de estrutura (estágio 1)
O primeiro passo é criar uma estrutura para seus processos de trabalho e para cada tarefa individual – o que costumamos chamar de “caso”. Isso permite que o trabalho seja melhor gerenciado, mesmo que muitas etapas de um processo ainda sejam manuais. Essa estrutura permite acompanhar como o trabalho é realizado, garantir que as tarefas mais importantes estejam sendo realizadas e avaliar o trabalho em relação às práticas recomendadas. Também permite identificar as áreas que podem estar funcionando contra você, como tarefas desnecessárias que podem distrair ou tirar tempo de suas equipes, para que você possa fazer as mudanças necessárias para agilizar o trabalho mundano e focar em áreas de valor. Criar uma estrutura para o seu trabalho pode ser cansativo, então comece aos poucos. Considere um processo de cada vez, seja deliberado e depois expanda.
Preparando o cenário para a automação (estágio 2)
Agora que você tem uma estrutura definida, pode começar a adicionar automação. Assim como o seu esqueleto dá aos seus músculos algo contra o qual trabalhar, a sua estrutura de gerenciamento de casos fornece um esqueleto para aplicar a automação. Isso pode significar o uso de regras para automatizar decisões ou o uso de APIs ou RPA para conectar-se a outros sistemas. É aqui que você pode começar a automatizar tarefas rotineiras e, em vez disso, concentrar seu tempo na solução dos problemas dos clientes.
Usando os dados a seu favor (etapa 3)
À medida que você automatiza mais trabalho, você constrói um histórico – dados – de como o trabalho é realizado em sua organização. Esses dados fornecem o combustível que alimenta a IA, gerando previsões e decisões que permitem tornar seu trabalho mais inteligente. A IA pode ser usada para aumentar as regras de negócios, encontrando padrões em seu repositório de dados. Isso pode significar prever qual produto oferecer a um determinado cliente com base em seus hábitos de compra anteriores. A IA identifica padrões que os humanos podem não reconhecer por si próprios, tornando o trabalho mais previsível e menos reativo.
Aplicando inteligência para aumentar o desempenho (estágio 4)
No estágio final, você vincula essa inteligência a um ciclo de feedback. Certos processos começarão a se auto-otimizar, aplicando ainda mais inteligência ao longo do tempo em todos os processos e ações da sua organização. Ferramentas como mineração de processos podem até ajudar a detectar automaticamente os gargalos restantes em seus fluxos de trabalho e fazer ajustes rapidamente. Seus sistemas auto-otimizados aprendem com cada interação com o cliente para tornar as próximas interações muito mais eficazes.
Cada empresa passa pela jornada de auto-otimização em seu próprio ritmo, e algumas podem estar à frente de outras. Comece entendendo seus processos e trabalhe na jornada passo a passo. Cada empresa é diferente, assim como a jornada em direção à auto-otimização. As empresas bem-sucedidas reconhecerão que devem adaptar-se às mudanças à medida que estas acontecem.
Decifrando o que é real e o que é exagero com IA e automação
Num mundo onde todas as empresas de software afirmam ter capacidades de automação e IA generativas revolucionárias, alcançar a auto-otimização depende da nossa capacidade de compreender o que é apenas exagero e o que realmente beneficiará as nossas organizações. Os líderes empresariais devem concentrar-se na aplicação prática da IA e da automação, em vez de nas novas capacidades que podem não impactar ou beneficiar imediatamente os seus processos ou funcionários.
Por exemplo, conectar um mecanismo de decisão centralizado de IA aos canais do cliente para analisar as ações do cliente e prever suas necessidades pode tornar a experiência do cliente mais empática, consistente e precisa. Ou aplicar a mineração de tarefas para identificar e corrigir ineficiências que antes eram desconhecidas pode transformar as operações de back-office, economizando tempo no trabalho manual para que os funcionários possam se concentrar em tarefas que realmente impulsionem as metas de negócios.
Priorize a aplicação de “IA prática”, integrando algoritmos, modelos e ferramentas alimentados por IA em sistemas e processos existentes. Essa abordagem proporcionará benefícios como redução de custos, tarefas automatizadas, melhores decisões inteligentes baseadas em dados e melhores experiências para funcionários e clientes. Você começará a ver pequenos ganhos, como economia de tempo ou problemas resolvidos mais rapidamente – é quando você sabe que está no caminho da auto-otimização.
Don Schuerman é CTO da Pega.
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