RPA e Process Mining: automação com inteligência

Empresas são sustentadas por dois pilares: pessoas e processos. E ambos estão em constante evolução. Enquanto mudanças estruturais nas equipes exigem tempo e gestão, a automação de processos tem se consolidado como caminho mais direto para ganhos de eficiência.

O RPA (Robotic Process Automation) é uma tecnologia que permite automatizar tarefas repetitivas, baseadas em regras, como preenchimento de relatórios, migração de dados entre sistemas ou envio de e-mails. Quando combinado com Inteligência Artificial e processamento de dados, o RPA também pode simular decisões humanas, ampliando sua capacidade.

Ao adotar RPA, empresas reduzem custos operacionais, aumentam a produtividade e liberam suas equipes para atividades mais estratégicas. Profissionais com perfil analítico podem se dedicar à inovação, gestão de performance e análise de dados.

Em termos de ROI, os ganhos são expressivos: performance pode aumentar em até 2.000%, enquanto o retorno financeiro direto alcança 110%, dependendo do tipo de processo, seu volume e complexidade.

RPA com ROI? Só com mapeamento e maturidade digital

Apesar dos benefícios, muitas empresas ainda falham ao tentar automatizar processos sem avaliar sua maturidade digital e operacional. Sem processos padronizados, documentados ou otimizados, o uso do RPA pode gerar retrabalho, resistência das equipes e frustração.

Para garantir que a automação entregue valor real, é essencial entender o contexto do negócio, preparar os times e, acima de tudo, mapear os processos com precisão. É aqui que entra o Process Mining.

O que é Process Mining e por que ele é indispensável em projetos RPA

Origem e conceito

O Process Mining é uma metodologia de levantamento e análise de processos baseada em dados reais extraídos dos sistemas da empresa. Seu objetivo é mostrar com clareza como os processos realmente acontecem na prática, e não apenas como foram desenhados.

Os 3 pilares do Process Mining

• Descobrir: captura o fluxo real dos processos, identificando gargalos, desvios e retrabalhos.

• Monitorar: permite acompanhar o desempenho dos processos em tempo real.

• Otimizar: com base nos dados, é possível propor melhorias que geram ganhos reais.

Quais dados são utilizados no Process Mining

Os principais dados extraídos dos sistemas são:

• Nome da atividade (Name)

• Identificação do caso (ID)

• Data e hora da execução (Timestamp)

Essas informações formam a base para uma análise profunda. E quanto mais dados forem incorporados à análise, mais precisa será a visão gerada pelo Process Mining.

Quando aplicar Process Mining antes do RPA

Em projetos de RPA, nem todo processo está pronto para ser automatizado. O Process Mining ajuda a responder perguntas críticas, como:

• O processo é padronizado?

• Tem volume e repetitividade suficientes?

• É digital e rastreável?

• Os dados estão estruturados?

Com essas respostas, evita-se automatizar o que não deveria ser automatizado e aumenta-se a chance de retorno sobre o investimento.

O que um RPA consegue automatizar?

Entre as tarefas mais comuns:

• Preenchimento de sistemas de clientes e fornecedores

• Integração entre sistemas legados

• Extração e tratamento de dados

• Envio e recebimento de e-mails

• Captura de documentos para estruturação de dados

• Navegação em sistemas web

• Geração de relatórios e alertas

Segundo a McKinsey, cerca de 30% das tarefas executadas nas organizações podem ser automatizadas. O Gartner reforça que até 90% das médias e grandes empresas já contam com ao menos um processo operado por RPA.

Como a Amcom entrega valor com automação de processos

Na Amcom, unimos consultoria, tecnologia e experiência em automação para entregar resultados concretos. Atuamos de ponta a ponta, desde o assessment até a sustentação, garantindo performance, escalabilidade e ROI.

Nossa abordagem inclui:

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