Hiperautomação

Ao adotar formas mais digitalizadas de trabalho, muitas organizações adotaram a robótica para automatizar processos repetitivos. Agora essas organizações estão buscando escalar essas soluções com inteligência artificial para ir além da rotina para o inovador.

Em maio de 2019, a Deloitte entrevistou 523 executivos de diversos setores em 26 países da África, Américas, Ásia e Europa sobre suas estratégias de automação inteligente e o impacto em suas forças de trabalho.

Nossa análise descobriu que essas empresas não apenas continuam usando a automação de processos robóticos (RPA), mas estão indo além, aumentando a implantação de automação inteligente. Cinquenta e oito por cento dos executivos pesquisados relatam que iniciaram sua jornada de automação. Destes, 38% são pilotos (1 a 10 automações), 12% estão implementando (11 a 50 automações) e 8% estão automatizando em escala (mais de 51 automações) – o dobro de 2018.

As organizações acreditam que agora podem transformar seus processos de negócios, alcançando maior velocidade e precisão ao automatizar decisões com base em entradas estruturadas e não estruturadas. Eles esperam um período médio de retorno de 15 meses – e na fase de dimensionamento, apenas nove meses.

A fragmentação de processos – a forma como os processos são gerenciados em uma ampla gama de métodos – é vista por 36% dos entrevistados como a principal barreira para a adoção da automação inteligente. A prontidão de TI é considerada a principal barreira por 17% das organizações.

Fatores de sucesso

A análise dos dados da pesquisa revela que as empresas que adotam a automação inteligente em escala, têm 6 características distintas:

Uma estratégia corporativa para automação inteligente, que ajuda a gerar retornos mais altos na capacidade da força de trabalho, redução de custos e receitas;

Combinando RPA e inteligência artificial (IA), levando a um aumento médio de receita de 9% contra 3% naqueles que não combinam as tecnologias;

Tecnologia, infraestrutura e segurança cibernética em vigor, permitindo uma redução de 21% nos custos em comparação com 13% entre as organizações que não possuem essas funções;

Definições de processos, padrões e processos maduros , que produzem um aumento médio na capacidade da força de trabalho de back-office de 19% em comparação com 12% entre as organizações que não os possuem;

Entendimento claro de como capturar valor, levando a uma redução de custo médio de 21% versus 15% em empresas com menos entendimento;

Simplificação radical impulsionada pela necessidade de redução de custos, que está presente em 73% das organizações em escala, em comparação com apenas 61% nas organizações-piloto.

Preparando a Força de Trabalho

A IA aumenta a capacidade produtiva da força de trabalho humana.
Mais de 90% das organizações esperam que a IA aumente sua capacidade de força de trabalho. Em média, eles esperam um aumento de 26% na capacidade de back-office nos próximos três anos e um aumento de 17% na capacidade em suas principais operações de negócios. Apesar da oportunidade apresentada pela automação inteligente para aumentar a produtividade, 44% das organizações ainda não calcularam como as funções e tarefas de sua força de trabalho e a maneira como as tarefas são executadas mudarão.

Além disso, quase dois terços não consideraram qual proporção de sua força de trabalho precisa ser treinada novamente como resultado da automação. Mesmo as organizações que automatizaram em escala (mais de 51 automações) ainda não estão pensando nisso, com 53% afirmando que ainda não exploraram se sua força de trabalho precisa requalificar como resultado de sua estratégia de automação.

A requalificação com base em como a força de trabalho humana irá interagir com as máquinas, incluindo mudanças nas definições de funções, deve ser incorporada aos planos das organizações para adoção de automação inteligente para alavancar o aumento de capacidade esperado.