“Todo ponto de vista é a vista de um ponto”. Trocando em miúdos, um dos principais desafios sobre a avaliação e medição de sucesso de um negócio é que a noção de sucesso é muito específica ao seu contexto, ou seja, essa medida pode ter significados muito diferentes para diferentes partes interessadas. Especificamente em RPA (Robotic Process Automation) , isso fica claro quando tentamos equilibrar a expectativa das áreas de negócio, das áreas de tecnologia e da alta direção, entre outras.
“Hoje o que é óbvio e faz sentido, talvez não faça sentido em alguns meses ou anos”. Dessa forma, estabelecer hipóteses, criar uma base de conhecimento, possuir o histórico do casos de negócios e, principalmente, acompanhar métricas financeiras e de desempenho, são elementos fundamentais para a equipe do COE (Center of Excellence) manter e evoluir com a iniciativa de RPA.
Um relatório recente da Deloitte, com base nas respostas de 523 executivos de 26 países, mostra que 8% das empresas já começaram a usar a automação extensivamente (ou seja, com mais de 50 automações), o que é o dobro de 2020. Isso significa que a iniciativa ganha mais relevância e visibilidade e, em consequência, possui mais complexidade e gera mais expectativa por parte da alta direção e as áreas negócio.
Sendo assim, é legítimo revisitarmos a relevância de se estabelecer métricas e indicadores da iniciativa de RPA. Na verdade, é crescente a necessidade de rastrearmos vários tipos de benefícios, além dos óbvios, e medirmos a eficiência e a capacidade que temos de construir robôs com qualidade.
Que fique claro, estabelecer as métricas e os indicadores está diretamente relacionado com o propósito da iniciativa de RPA, seja redução de custos, aumento da densidade digital ou descentralização das iniciativas de tecnologia. De qualquer forma, considere que os indicadores aqui propostos podem e devem ser adaptados, tendo em vista a estratégia e visão que a organização possui acerca do objetivo com a automatização de processos, suas plataformas tecnológicas e como conduzem a iniciativa.
Vale lembrar que muitas organizações não possuem um orçamento direcionado para a frente de automatização, precisando demonstrar valor e o ROI a partir dos resultados gerados, continuamente, ao longo das iniciativas. Assim, para simplificar e equilibrar esses pontos de vista, é fundamental dividirmos os indicadores da em duas categorias principais: Indicadores Operacionais e Indicadores de Negócios.
Métricas e Indicadores Operacionais
Se referem a informações relacionadas à execução do RPA que não fazem referência direta às economias financeiras, mas principalmente medem o desempenho em termos de desenvolvimento e qualidade das automações.
Métricas e Indicadores de Negócios
Demonstram os ganhos para áreas de negócios e mostram como o RPA beneficiou a empresa em termos de redução de custos, aumento de produtividade, aumento de capacidade ou redução de erros os riscos.
1. Custos totais de implementação
Este é um indicador com influência significativa no ROI do seu projeto de automação, por isso é importante considerá-lo, mesmo que os custos estejam distribuídos em diferentes departamentos da organização. Geralmente, o orçamento necessário para a implementação do RPA é menor do que para outros projetos de infraestrutura de TI, e o tempo para conclusão é muito reduzido, contudo, existem custos escondidos relacionados à sustentação, preparação de ambientes e infraestrutura.
Com relação aos custos, uma vez calculados, é possível estabelecer um indicador de ROI ou Payback para a iniciativa, por área e para cada automação.
2. Total de processos automatizados
Esta é a soma de todos os processos automatizados que você tem em produção que compõem seu portfólio de robôs. Essa métrica operacional atua como uma indicação de como os programas de RPA penetram nas áreas, evoluem e crescem ao longo da organização.
O crescimento do RPA está diretamente relacionado com a viabilidade econômica e a estratégia de desenvolvimento que tende a se descentralizar ao longo da jornada e deve ser considerada. Tendo em vista a mentalidade de Automation First, todos os processos deveriam ser candidatos a automatização, em primeiro lugar.
Como indicador, é possível criar uma razão que considere o número de robôs pelo número pessoas em cada uma das áreas da organização. O objetivo, nesse caso, é ter um robô para cada pessoa, por exemplo.
3. Redução do tempo de ciclo
Redução do tempo de ciclo se refere ao tempo médio que leva para um processo automatizado ser executado, com relação ao processo manual ou anterior. Essa métrica é tipicamente rastreada porque quantifica a economia de tempo e custo de ter robôs fazendo o trabalho mais rápido do que um funcionário.
Devido a capacidade do RPA em realizar tarefas com mais rapidez (e sem erros), os robôs levam a expressivas reduções no tempo de ciclo. Além disso, os robôs não se cansam, o que lhes permite trabalhar de forma constante e consistente.
Como indicador, é possível estabelecer o total de horas reduzidas, o próprio FTE ou até mesmo a economia em Working Capital.
4. Resultados do processo específico
Essa métrica é particular de cada processo, comparando os resultados de desempenho antes e depois da implantação do RPA. O resultado mostra o que o RPA é capaz de fazer na perspectiva de cada processo ou área.
Basicamente, a ideia é medir, considerando a execução dos robôs, o impacto nos indicadores de eficácia e eficiência avaliando todos os possíveis ganhos. É como um teste A/B onde medimos o desempenho do processo executado com ou sem RPA. Isso considera, além do tempo de processamento, custos adicionais, erros, paradas, ineficiências e filas.
Por exemplo, maior precisão está entre os principais benefícios da automação. A precisão se refere à frequência com que o processo é executado sem erros ou retrabalhos. Essa métrica indica se as automações oferecem qualidade, reduzem horas extras e melhoram a entrega aos clientes internos e externos.
Como indicador, em suma, a ideia é comparar o desempenho com e sem robô para cada processo automatizado.
5. Obsolescência e Utilização das Automações
Utilização é a frequência e a duração em tempo com que um processo automatizado é executado. A utilização indica se você está aproveitando a disponibilidade do robô da melhor forma e se, considerando seu planejamento inicial, ele de fato está sendo requisitado e entregando valor na quantidade esperada.
Além disso, é possível avaliar, a partir dessa métrica, o indicador obsolescência de robôs, ou seja, quantos robôs estão sendo inutilizados ou subutilizados, depois de um determinado tempo, por motivo e por área de negócios.
6. Quebras de Fluxo
Quebras de Fluxo representa quantas vezes um processo automatizado é interrompido e requer manutenção. Robôs quebrados impactam diretamente o ROI do RPA; como ele está fora de produção e não está funcionando, ele não está reduzindo custos ou contribuindo para o aumento da eficiência operacional.
Como indicador, é possível estabelecer o MTBF, ou seja, Mean Time Between Failures, que em português significa tempo médio entre falhas. A função desse é indicador é apontar o tempo médio entre as falhas de um robô, mensurando a confiabilidade do mesmo.
7. Horas para Correção das Quebras
Horas para Correção das Quebras permite que as equipes de automação entendam quanto tempo leva para corrigir um bot que está quebrado. Essa métrica de automação indica quanto esforço manual em horas FTE é investido na correção do robô.
Como indicador, é possível estabelecer o MTTR que é um indicador de desempenho que indica o Tempo Médio Para Reparo de algum robô.MTTRé a sigla para Mean Time to Repair, que em português significa Tempo Médio para Reparo e demonstra a complexidade e o tempo de inatividade na correção das falhas da automação.
MTTR e MTBF são componentes fundamentais da disponibilidade (ou indisponibilidade) das automações.
8. Causas de Quebra
Esta métrica, tipicamente apresentada como um gráfico de Pareto, demonstra os motivos e causas de parada dos robôs. É possível classificar, por exemplo, considerando aspectos do processo, das aplicações, instabilidade ou erros de codificação, entre outros.
9. Disponibilidade
Esse indicicador pode ser apresentado através do número de vezes que o robô foi executado, sem nenhum problema, em termos percentuais com relação ao número de solicitações. Além disso, é possível medir a indisponibilidade em horas, somando-se o efeito do MTTR e MTBF apresentados acima.
10. Custo de Oportunidade
Talvez o mais desafiador, mas igualmente relevante, esse indicador demonstra quanto de dinheiro deixou de ser economizado considerando-se a inatividade das automações ou ainda quando de custo foi gerado por não utilização das licenças adquiridas. De qualquer forma, demonstra o custo de oportunidade acerca dos trabalhadores digitais.
O resultado final é que as métricas de desempenho do RPA ajudam a avaliar o progresso em direção às metas definidas quando se iniciou a jornada de automação. A disponibilidade de uma ampla gama de métricas serve para prover transparência e demonstrar de forma mais clara a relevância na implantação dos robôs. Essas métricas e indicadores, dessa forma, podem e devem ser estabelecidos o quanto antes para fornecer uma análise robusta tanto na perspectiva de negócios como de tecnologia.
