Tecnologia

Como domar o “crescimento da automação”

Thomas H. Davenport
20 de setembro de 2019

Uma das tendências das quais pouco se fala em TI nas empresas é a proliferação das ferramentas de automação. Dezenas de fornecedores oferecem sistemas de automação para várias tarefas e processos empresariais, sem contar o grande número de empresas que desenvolveram suas próprias ferramentas internamente. Muitas dessas ferramentas começam a se sobrepor a outras ou vêm se proliferando com o tempo. Gostaria de ter inventado o termo “proliferação da automação”, mas tenho que creditar o feito a Vince Dimascio, Diretor de TI e Tecnologia da BAL, um escritório de advocacia especializado em imigração, sediado em São Francisco, nos Estados Unidos. Dimascio foi um dos panelistas de uma sessão em que atuei como mediador recentemente sobre o futuro do processo de automação no 2019 MIT Sloan CIO Symposium. É claro que um dos aspectos desse futuro é uma maior proliferação.

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Antes de falar sobre como responder a essa situação, é importante ter um pouco de informações sobre como chegamos lá. Obviamente que a “automação” é um termo antigo que foi utilizado para descrever praticamente todo tipo de sistema computacional, de livros razão a robôs industriais. Mais recentemente, o foco tem sido os recursos relacionados a fluxo de trabalho que envolvem regras de negócio. Algumas automações disponíveis se relacionam a funções organizacionais específicas, algumas pretendem ser plataformas amplas, e algumas encontram-se no meio. As ferramentas de automação foram utilizadas pela primeira vez em TI, onde estão bem-estabelecidas, sendo utilizadas em tarefas como gestão de rede, provisionamento, e gestão de configuração. No início, a automação também foi utilizada em marketing.

Algumas das empresas que faziam automação de TI, como a ServiceNow, se ramificaram em produtos relativos a outras funções – como integração de novos funcionários em empresas do setor de RH. IPsoft, inicialmente uma empresa de automação de TI, conta agora com um produto chamado Amelia para automação de interações de conversas entre clientes e funcionários. IPsoft tem também uma nova ferramenta, 1Desk, que “automatiza a automação” — faz o rastreamento dos programas de automação de vários fornecedores e monitora seu desempenho.

As ferramentas de automação em um dado momento concentravam-se em automatizar fluxos de trabalho estruturados, previsíveis, em geral, dentro de um domínio específico, como por exemplo em TI ou marketing. Contudo, uma das ferramentas de automação, a chamada automação de processo robótico (RPA, na sigla em inglês) é agora a ferramenta utilizada para execução de fluxos de trabalho estruturados, particularmente para processos que envolvem dados de múltiplos sistemas de informações.

Uma indicação da maior proliferação da automação é que a RPA e várias outras ferramentas de automação tentam agora realizar tarefas de decisão baseadas em dados que são tomadas dentro desses fluxos de trabalho estruturados. Eles mesmos acrescentam recursos de aprendizado de máquina ou fazem com que o processo seja facilitado para que os clientes utilizem outros fornecedores. A empresa de RPA UIPath, por exemplo, tem uma parceria com a DataRobot, fornecedora de automação de aprendizado de máquina. A ServiceNow criou seus próprios programas de aprendizado de máquina para fazer recomendações para seus usuários de TI e possibilitar a integração de novos funcionários nas empresas. Está claro que todas as empresas estão entrando nos territórios de outras empresas e rapidamente acrescentando novas funcionalidades ao processo – a definição clássica de disseminação.

Muito bem, então, o que fazer nesse caso? Uma resposta é buscar ferramentas de automação gerais que possam desempenhar vários tipos de tarefas. Para muitas empresas, isso as leva cada vez mais a RPA, em geral, em conjunto com o aprendizado de máquina.  Com o passar do tempo, espero que os atributos de RPA em comum – coisas como interface gráfica fácil de usar e mecanismo de regras — irão também caracterizar outros tipos de automação.

Na ServiceNow, também fornecedora de software de automação, o CIO Chris Bedi está tentando criar um pequeno número de plataformas de automação. Bedi utiliza a tecnologia de sua própria empresa para a automação das funções internas. Bedi também busca uma plataforma mais ampla para automação de funções externas, mas ainda não encontrou nenhuma.  Ele utiliza uma plataforma para mineração de processos, visando entender e monitorar os fluxos do processo, e implementar RPA principalmente para facilitar a transferência de dados entre plataformas sem ter de integrá-las totalmente.

Outra abordagem para administrar a proliferação da automação é criar um sistema de classificação para diferentes tipos de automação e de como utilizá-los. Uma empresa de produtos globais de consumo com a qual trabalho, criou, por exemplo, um sistema de classificação de automação que inclui reconhecimento de conteúdo, tomada de decisão, automação de tarefas e monitoramento do processo, bem como um conjunto de tecnologias incluindo RPA, reconhecimento de imagens e AI, que dão suporte a cada categoria da automação.

Essa mesma empresa e outra grande empresa aeroespacial que pesquisei foram um pouco além na adoção de medida para gestão da proliferação de automação: criaram uma unidade organizacional para cuidar disso. A empresa de produtos para consumidores formou um centro de excelência de “automação inteligente” com um pequeno grupo de funcionários. A empresa aeroespacial conta com um grupo de “transformação operacional”, que começou buscando a automação de TI e agora passou a utilizar as funções relativas a recursos humanos.  A empresa de tecnologia médica BD também conta com um centro de automação de excelência. Embora cada um desses centros estejam estruturados de maneira um tanto diferente, o que têm em comum – e que qualquer empresa que esteja criando tal unidade deva considerar – é que eles ajudam as unidades de negócio e funções dentro de suas organizações a decidir que tipo de ferramenta de automação melhor se adapta às suas necessidades.

Por último, ao administrar a proliferação da automação, é importante avisar os funcionários sobre o plano para a tecnologia. A automação inteligente levanta preocupações óbvias sobre o futuro da contratação de funcionários. Nenhuma das empresas que já entrevistei até hoje conseguiu eliminar números significativos de funcionários, e nenhuma diz que tem planos para tanto. Contudo, em uma pesquisa da Deloitte de 2018 que ajudei a criar e analisar os resultados, 63% dos executivos norte-americanos entrevistados disseram que queriam “cortar custos fazendo a automação do maior número de cargos possível.” Muitos indicaram nessa pesquisa que preferiam contratar novos funcionários em vez de treinar os existentes. Há algumas exceções — a Amazon, por exemplo, disse recentemente que iria investir US$700 milhões para treinar 100 mil  funcionários em novas funções possibilitadas por AI e robôs. Em uma menor escala, a Allstate anunciou recentemente que vai dedicar US$40 milhões obtidos com a redução fiscal da empresa em 2018 para treinar funcionários para trabalhar com tecnologias relacionadas à automação.

Mas, para impedir a substituição cada vez maior de funcionários por automação inteligente, mais empresas deverão seguir a Amazon e a Allstate. Isso não tem a ver somente com ser um bom empregador – as empresas necessitam de funcionários para ajudá-las a implementar as tecnologias de automação. Na maior parte dos casos, as ferramentas de automação irão desempenhar tarefas independentes, e não a integralidade das funções ou do processo de negócios. Os funcionários deverão ajudar a adotar, monitorar e aprimorar a tecnologia de automação.  Se suspeitarem que podem ser demitidos devido à automação, é provável que não irão cooperar.

As tecnologias da automação com certeza continuarão a se proliferar. Oferecem excelentes possibilidades para as organizações eliminarem as tarefas enfadonhas realizadas por trabalhadores humanos e para aumentar a produtividade da empresa. É hora de as empresas estabelecerem os recursos, os órgãos de coordenação, bem como as políticas necessárias para lidar com essas tecnologias e tirar proveito da disseminação da automação.


Thomas H. Davenport é Professor Catedrático de Gestão e Tecnologia da Informação da Babson College, assistente de pesquisa da Iniciativa sobre Economia Digital do MIT e consultor sênior da Deloitte Analytics. Davenport é autor de mais de uma dezena de livros sobre gestão, mais recentemente Only humans need apply: winners and losers in the age of smart machines The AI advantage.

 

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