Em 2021, houve uma relevante expansão do uso da tecnologia de automação robótica de processos (RPA) para simplificar os fluxos de trabalho, integrar sistemas legados e organizar as tarefas de escritório. A receita de software RPA, globalmente, de acordo com um relatório do Gartner, aumentou em torno de 20% chegando a quase US$2 bilhões no final de 2021.
O crescimento do RPA não parece ter sido afetado negativamente pela crise econômica criada pela COVID-19 e é mais provável que ainda vejamos uma taxa de crescimento de dois dígitos até 2024. O próximo ano promete consolidar as soluções líderes de mercado ao mesmo tempo que instigará a utilização de mais opções de plataformas considerando sua arquitetura, especialidade e modelo de licenciamento. É uma tendência vermos interfaces ou linguagens cada vez mais próximas em termos de abordagem low code e no code com as práticas drag and drop ao mesmo tempo em que a diferenciação se dará através das tecnologias agregadas e elementos de desenho de processo, governança ou demonstração de ROI.
É natural que os trabalhadores digitais fiquem mais inteligentes, sejam capazes de integrar diversas tecnologias e isso demandará melhores metodologias para desenho, desenvolvimento, manutenção e evolução das automatizações.
Assim, destaco alguns pontos que julgo relevantes dentro dessa área de conhecimento e que podem dar um direcionamento para profissionais e organizações que querem iniciar ou evoluir em automação robótica de processos.
1. RPA como Espinha Dorsal
A tecnologia de RPA irá se consolidar, através das plataformas líderes de mercado, como uma solução de automatização ponta a ponta. Isso significa a incorporação de soluções tecnológicas nativamente (como IA) ou através de integração facilitada com plataformas legadas ou partes de código.
2. RPA Especialista
Conforme o teste do tempo, é natural que sejam percebidas vantagens e desvantagens acerca de cada software de mercado, assim particularidades e desenvolvimento de soluções especializadas para diferentes aplicações ou necessidades. O RPA terá plataformas especialistas associadas ao ecossistema legado ou à necessidade, como por exemplo, testes automatizados ou extração, categorização e automatização de dados de documentos.
Além disso, será cada vez comum que uma empresa possua mais de uma solução de RPA para propósitos distintos ou tomando como base o melhor modelo de licenciamento e arquitetura.
3. Mais Low Code e No Code
Haverá ainda mais evolução nos ambientes de desenvolvimento para programação cada vez mais simplificada e rápida através de interfaces visuais drag and drop, evolução dos mecanismos de gravação e debug e disponibilização de metabots e tarefas totalmente automatizadas como códigos em Market Places corporativos e abertos.
4. Aumento da Complexidade das Automatizações
Parece contraditório imaginar que as plataformas RPA ficarão simultaneamente mais fáceis e mais difíceis de programar, mas essas mudanças serão vistas em diferentes níveis de processos. Enquanto as áreas de negócios poderão automatizar tarefas mais simples, os desenvolvedores serão chamados para customizar processos e integrações mais complexas.
Algumas empresas relatam (e seguirão relatando) que o RPA é mais complicado e mais caro de manter do que pensavam. As demandas de negócio serão cada vez mais sofisticadas, e isso significa formar melhores desenvolvedores, assim como arquitetos e analistas para construção e demonstração do valor.
As ferramentas de RPA deverão ser simples e baratas para problemas mais triviais das áreas de negócio e mais sofisticadas e robustas. como estruturas que podem ser amplificadas por desenvolvedores experientes para problemas complexos.
5. Eliminar, Manter ou Melhorar
O desenvolvimento de automatizações com uso de RPA é concorrente a outras tecnologias e altamente dependente e orientado à demonstração de ROI (Retorno sobre o Investimento). Dessa forma, boa parte das automatizações foram desenvolvidas e validadas como foco no aumento de produtividade e redução de postos de trabalho com automatizações que mimetizam o processo manual sem muita sofisticação adicional.
Passado algum tempo, será um desafio demonstrar valor e justificar o custo de manutenção das automatizações sem uma validação sistemática e estruturada do parque de trabalhadores digitais. Será necessário avaliar com critérios objetivos se o caminho será eliminar, manter ou melhorar as automatizações existentes. E, para cada um desses casos, estabelecer métodos e práticas eficazes para que o caminho escolhido gere menor impacto e maior valor.
6. Automação Semântica
Nem todos os processos são claros, mesmo para os executores nas áreas de negócios. A automação semântica significa que a plataforma de RPA possui a capacidade de entender intuitivamente quais tarefas devem ser automatizadas.
A primeira geração de RPA foi bem-sucedida conectando interfaces de usuário e integrando sistemas legados, e isso significava que os desenvolvedores precisavam saber os nomes e as localizações dos botões nas telas. A automação semântica promete ser mais inteligente ao adivinhar o que esses botões fazem, um processo que pode ajudar no desenvolvimento e em caso de mudanças das aplicações.
7. Uso de Blockchain
As ferramentas de RPA começarão a adicionar algoritmos criptográficos para oferecer melhor autenticação e certeza matemática. Quando os fluxos de trabalho unem grupos distintos ou empresas diferentes, o uso de blockchain pode garantir segurança e rastreabilidade, viabilizando
8. Governança Descentralizada
Existem tantas oportunidades de melhoria e automatização de processos em uma organização que nenhuma área unicamente responsável e centralizada será capaz de desenvolver. Isso se dá em função da própria capacidade limitada e da limitação em viabilidade relacionada aos custos de desenvolvimento. Isso sem contar no desafio de manter, melhorar e demonstrar valor para um parque cada vez mais maior e mais complexo de trabalhadores digitais.
A descentralização, nesse sentido, está associada a um maior nível de maturidade, mas principalmente a uma necessidade para que sejam entregues e mantidas, de forma rentável, automatizações ao longo de toda a organização.
9. Citizen Developers
A equipe de RPA com seus desenvolvedores devem atuar em automações mais complexas, integrando outras tecnologias e evoluindo para Hyperautomation. Já os Citizen Developers devem automatizar atividades simples, tipicamente individuais e por vezes passíveis de réplica e de compartilhamento. Assim, qualquer organização que pensa na digitalização através do RPA deveria considerar as duas visões: RPA Top-Down (Developers) e RPA Bottom-Up (Citizen Developers).
Vale a pena pensar a iniciativa de RPA como uma iniciativa de empoderamento e desenvolvimento de pessoas: remover as limitações com as quais sua força de trabalho lida atualmente e devolver o tempo necessário para realizar um trabalho mais significativo. Historicamente, quando os funcionários começam a usar automações, eles começarão a ver novas oportunidades de melhoria de processos e automação e poderão sugerir e realizar ativamente mais e mais ideias. É, em suma, um efeito de rede que vai possibilitar ganhos em ambas as direções.
10. Process Mining e Task Mining
O Process Mining funciona extraindo conhecimento através de logs de eventos prontamente disponíveis dos mais diferentes sistemas de informação a fim de possibilitar que visualizemos os processos de negócios (e todas as suas variações) como realmente são. Já o Task Mining ocorre tipicamente a nível de atividade, através da gravação do comportamento do usuário em um ambiente digital, possibilitando a visualização do passo a passo operacional com métricas e comparações entre indivíduos.
Process Mining e Task Mining possuem valor intrínseco por criar valor em termos de visualização, mas principalmente extrínseco por direcionar as iniciativas de melhoria e automatização com RPA (Robotic Process Automation). No próximo ano, há uma forte tendência de integrações mais robustas dessas tecnologias que deverão facilitar o ciclo de vida de desenvolvimento, da ideia até a demonstração de valor, tanto em cadeias de valor complexas como para atividades repetitivas em diversos postos de trabalho.
Assim, a tecnologia de RPA segue evoluindo e com uma perspectiva interessante para o próximo ano. Junto do aumento de maturidade virá um aumento da complexidade e desafios na demonstração efetiva de valor. É natural que as organizações melhorem a partir do que possuem, mas façam uma análise crítica profunda considerando o que foi construído, a solução tecnológica escolhida e novas demandas e opções em termos tecnológicos e metodológicos.
Gilberto Strafacci Neto
Country Manager da Practia no Brasil (www.practiaglobal.com.br) e Senior Partner do Setec Consulting Group (www.setecnet.com.br). Master Business Essentials CORe Program pela Harvard Business School, MBA em Liderança e Inovação, Engenheiro Mecânico pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, Master Black Belt, Agile Coach, Design Thinker, Manager 3.0, Certified Six Sigma Master Black Belt pela American Society for Quality (ASQ) e Certified Scrum Master pela Scrum Alliance e Facilitador Certificado LEGO® SERIOUS PLAY® (Ver PERFIL).