IA e Process Mining: o que é e como funciona

A transformação digital, certamente, deixou de ser algo futurista e, atualmente, é um dos principais motores de inovação nas empresas modernas. E, nesse processo, entre as tecnologias que estão revolucionando a maneira como as organizações entendem e melhoram seus processos internos, as que mais se destacam são a Inteligência Artificial (IA) e Process Mining.

Esses dois conceitos têm contribuído diretamente para a eficiência operacional e a transformação digital nas empresas. Sendo assim, este artigo tem como objetivo explicar de forma clara e detalhada os que ambas tecnologias significam, como funcionam juntas, quais são os benefícios dessa combinação, bem como suas aplicações práticas em diferentes setores e os desafios de sua implementação.

Vamos lá?

O que é Process Mining?

O Process Mining é uma tecnologia que se posiciona na interseção entre a análise de dados e a gestão de processos de negócios. O objetivo principal do Process Mining é fornecer visibilidade completa dos processos dentro de uma organização, identificando gargalos, desvios e ineficiências de acordo com dados reais. Diferente de abordagens teóricas de modelagem de processos, o Process Mining utiliza registros de eventos gerados por sistemas para mapear exatamente como os processos ocorrem na prática.

Processos esperados x Processos reais

Muitas vezes, as organizações possuem uma visão idealizada de como seus processos deveriam funcionar. No entanto, na prática, esses processos podem se desviar significativamente do planejado. Nesse sentido, uma das principais vantagens do Process Mining é a capacidade de comparar os processos esperados, ou teóricos, com os processos reais que ocorrem na prática, ajudando a identificar essas discrepâncias, permitindo uma análise mais precisa e a identificação de áreas de melhoria.

Em outras palavras, ao analisar dados extraídos de sistemas de TI, ela oferece uma visão fiel da execução dos processos, permitindo identificar onde estão as falhas e onde há potencial para melhorias.

Importância da transparência

A transparência proporcionada pelo Process Mining é um dos principais benefícios, pois permite que as empresas visualizem seus processos sem interferências, promovendo uma reengenharia focada em resultados concretos e eficientes. Com uma visão clara dos processos reais, as organizações podem tomar decisões mais informadas e implementar mudanças que realmente impactam a eficiência operacional.

O papel da inteligência artificial no process mining

A Inteligência Artificial amplia significativamente as capacidades do Process Mining, tornando-o mais eficiente e preciso. Com a ajuda da IA, a análise de processos pode se tornar ainda mais precisa, automatizada e rica em insights, pois a IA tem a capacidade de processar grandes volumes de dados em alta velocidade, identificar padrões complexos, bem como fornecer informações que seriam difíceis de obter manualmente.

Entre as principais contribuições da IA estão, por exemplo:

Análise Preditiva

A IA permite a previsão de futuros cenários nos processos em andamento, ajudando as empresas a se prepararem para possíveis desafios. Por exemplo, um sistema de IA pode prever atrasos em um processo de produção com base em dados históricos e condições atuais.

Análise Prescritiva

Além de prever, a IA também pode recomendar ações específicas para alcançar os resultados desejados. Isso é conhecido como análise prescritiva. Por exemplo, se um processo de atendimento ao cliente está enfrentando atrasos, a IA pode sugerir a redistribuição de recursos para melhorar a eficiência.

Descoberta de padrões

A IA é capaz de identificar padrões complexos e ineficiências nos processos, que poderiam passar despercebidos em análises manuais. Por exemplo, a IA pode detectar que um determinado tipo de pedido sempre leva mais tempo para ser processado e sugerir mudanças para otimizar esse processo.

Otimização contínua

Os sistemas baseados em IA aprendem e se adaptam ao longo do tempo, proporcionando uma otimização contínua dos processos. Isso significa que, à medida que mais dados são coletados e analisados, o sistema se torna mais eficiente e preciso em suas recomendações.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

A IA pode interpretar dados não estruturados como, por exemplo, textos e e-mails, que são relevantes para os processos de negócios. Por exemplo, um sistema de IA pode analisar feedbacks de clientes para identificar problemas recorrentes e sugerir melhorias nos processos de atendimento.

Como funciona o Process Mining com IA

A integração de IA ao Process Mining segue uma metodologia estruturada que envolve três principais etapas: descoberta, monitoramento e melhoria de processos. Esses conceitos são fundamentais para entender como essa tecnologia funciona e gera valor para as organizações.

Mas, antes de tudo, vale destacar que um processo nada mais é do que uma sequência de atividades realizadas para alcançar um objetivo específico. Exemplos práticos incluem o processamento de pedidos, a gestão de inventário e o atendimento ao cliente. Cada processo é composto por várias etapas que devem ser executadas de maneira eficiente para alcançar o resultado desejado.

O que é um log de eventos

Logs de eventos são registros gerados automaticamente por sistemas de TI, documentando cada atividade realizada em um. Eles contêm informações como o tempo de execução, o responsável pela atividade e o resultado obtido. Esses logs são a base para a análise de Process Mining, pois fornecem os dados necessários para mapear e entender os processos reais.

O que é um mapa de processo

Um mapa de processo é uma representação gráfica das etapas de um processo de negócios, mostrando todas as atividades e suas interrelações. Esse mapa é essencial para visualizar e entender o fluxo de atividades, assim como identificar pontos de melhoria. No Process Mining, os mapas de processo são gerados automaticamente a partir dos logs de eventos e ajudam a identificar gargalos, redundâncias e outras ineficiências que podem ser otimizadas.

Metodologia em três etapas

A aplicação do Process Mining com IA segue uma metodologia em três etapas: descoberta, monitoramento e melhoria de processos. Cada etapa desempenha um papel fundamental na otimização contínua.

1ª etapa: Descoberta de processos

A IA automatiza a descoberta de processos a partir de logs de eventos, comparando métodos manuais e automáticos. A descoberta de processos envolve a identificação das etapas reais de um processo com base nos dados coletados, permitindo uma compreensão mais precisa de como os processos são executados na prática. E, além disso, isso elimina a necessidade de modelagem manual, que pode ser muitas vezes demorada e sujeita a erros.

2ª etapa: Monitoramento de processos

O monitoramento contínuo permite identificar desvios e oportunidades de melhoria em tempo real. Com a IA, as empresas podem acompanhar seus processos de forma contínua, detectando problemas e ineficiências à medida que ocorrem. Isso possibilita uma resposta rápida e eficaz para corrigir desvios e otimizar os processos.

3ª etapa: Melhoria de processos

A terceira etapa é a melhoria de processos. Com base nos insights obtidos, as empresas podem implementar mudanças para otimizar seus processos. A melhoria de processos envolve a análise dos dados coletados e a implementação de ações corretivas para eliminar ineficiências e melhorar a eficiência operacional. A IA pode fornecer recomendações específicas para ajudar as empresas a alcançarem esses objetivos.

Benefícios do Process Mining com IA

A combinação de IA e Process Mining traz uma série de benefícios para as empresas que desejam otimizar seus processos de negócios e melhorar sua eficiência operacional.

1. Automatização e eficiência

A combinação de IA e Process Mining agiliza a análise e otimização de processos, reduzindo o tempo e os recursos necessários. A automação permite que as empresas realizem análises complexas de forma rápida e eficiente, liberando tempo para que os colaboradores se concentrem em atividades de maior valor.

2. Transparência e confiabilidade

A visualização precisa dos processos reais aumenta a transparência e a confiabilidade das operações. Com uma visão clara dos processos, as empresas podem identificar e corrigir problemas de forma mais eficaz, melhorando a qualidade e a consistência das operações.

3. Identificação de gargalos e desvios

A tecnologia permite detectar ineficiências e áreas problemáticas, facilitando a tomada de decisões informadas. A identificação de gargalos e desvios é essencial para a otimização dos processos, pois permite que as empresas concentrem seus esforços nas áreas que mais precisam de melhoria.

4. Insights para melhoria contínua

Os insights gerados servem como base para ações estratégicas de otimização contínua. A análise contínua dos dados permite que as empresas identifiquem oportunidades de melhoria e implementem mudanças de forma proativa, mantendo a eficiência operacional ao longo do tempo.

5. Vantagem competitiva

A melhoria na experiência do cliente e nos resultados financeiros proporciona uma vantagem competitiva significativa. Empresas que utilizam IA e Process Mining para otimizar seus processos podem oferecer serviços de maior qualidade, reduzir custos e aumentar a satisfação do cliente, destacando-se no mercado.

Aplicações práticas em diferentes setores

As aplicações da combinação de IA e Process vão desde serviços financeiros até a indústria de manufatura, saúde e educação. Só para exemplificar, destacamos alguns exemplos abaixo:

1. Setor bancário

A IA e o Process Mining podem reduzir significativamente o tempo necessário para processar empréstimos, melhorando a eficiência operacional. Por exemplo, a análise dos dados de processos pode identificar etapas desnecessárias ou redundantes, permitindo que os bancos simplifiquem e acelerem o processamento de empréstimos.

Ou ainda, a otimização dos processos internos pode refletir diretamente na satisfação do cliente. Com processos mais eficientes, os bancos podem oferecer um atendimento mais rápido e de melhor qualidade, aumentando a satisfação e a fidelidade dos clientes.

2. Saúde

A tecnologia pode ajudar a otimizar o fluxo de pacientes, garantindo um atendimento mais rápido e eficiente. Por exemplo, a análise dos dados de processos pode identificar gargalos no atendimento, permitindo que os hospitais implementem mudanças para melhorar o fluxo de pacientes e reduzir o tempo de espera.

Do mesmo modo, o Process Mining assegura que os procedimentos médicos estejam em conformidade com as melhores práticas e regulamentações. A análise dos dados de processos pode identificar desvios dos protocolos de tratamento, permitindo que os hospitais implementem ações corretivas para garantir a conformidade e a qualidade do atendimento.

3. Manufatura

A IA e o Process Mining podem identificar e eliminar gargalos na cadeia de suprimentos, aumentando a eficiência. Por exemplo, a análise dos dados de processos pode identificar atrasos na entrega de materiais, permitindo que as empresas implementem mudanças para melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos.

A manutenção preditiva, baseada em IA, pode reduzir o tempo de inatividade das máquinas, melhorando a produtividade. A análise dos dados de processos pode identificar padrões de falhas nas máquinas, permitindo que as empresas implementem ações preventivas para reduzir o tempo de inatividade e aumentar a eficiência operacional.

4. Varejo

A tecnologia otimiza a logística e a gestão de inventário, reduzindo custos e melhorando a disponibilidade de produtos. Por exemplo, a análise dos dados de processos pode identificar ineficiências na gestão de inventário, permitindo que as empresas implementem mudanças para melhorar a eficiência e reduzir os custos. Além disso, a IA pode prever a demanda de produtos com base em dados históricos e tendências de mercado, ajudando as empresas a manterem níveis de estoque ideais e evitar rupturas ou excessos de inventário.

Além disso, a IA pode identificar padrões suspeitos e prevenir perdas ou fraudes no varejo. Por exemplo, a análise dos dados de transações pode detectar comportamentos anômalos que indicam possíveis fraudes, permitindo que as empresas tomem medidas preventivas. Além disso, a tecnologia pode monitorar o fluxo de mercadorias para identificar e corrigir discrepâncias, garantindo a integridade do inventário.

5. Educação

A automação de processos administrativos libera tempo para que os educadores se concentrem no ensino. Por exemplo, a análise dos dados de processos pode identificar etapas redundantes ou desnecessárias na gestão administrativa, permitindo que as instituições de ensino simplifiquem e automatizem essas tarefas. Isso resulta em maior eficiência e permite que os educadores dediquem mais tempo ao desenvolvimento acadêmico dos alunos.

A análise de dados permite personalizar o ensino de acordo com as necessidades individuais dos alunos. Por exemplo, a IA pode analisar o desempenho dos alunos em tempo real e fornecer recomendações personalizadas para melhorar o aprendizado. Isso pode incluir sugestões de materiais de estudo adicionais, ajustes no ritmo das aulas ou intervenções específicas para apoiar alunos com dificuldades.

6. Construção

A IA pode prever atrasos em projetos de construção, permitindo ações proativas para manter os cronogramas. Por exemplo, a análise dos dados de processos pode identificar fatores que historicamente causaram atrasos, como problemas de fornecimento de materiais ou condições climáticas adversas. Com essas informações, as empresas de construção podem planejar melhor e tomar medidas preventivas para evitar atrasos.

A tecnologia ajuda a identificar e mitigar riscos, garantindo a conclusão dos projetos dentro do prazo. Por exemplo, a IA pode monitorar o progresso do projeto em tempo real e alertar os gestores sobre possíveis desvios do cronograma. Isso permite que as empresas tomem ações corretivas rapidamente, minimizando o impacto de problemas imprevistos e garantindo a entrega pontual dos projetos.

Desafios e considerações na implementação

Embora os benefícios da implementação de IA e Process Mining sejam claros, há também desafios a serem considerados, como a integração de sistemas legados, a qualidade dos dados e a resistência à mudança dentro das organizações.

Integração com sistemas legados

Um dos maiores desafios ao implementar essas tecnologias é garantir a integração com sistemas legados. Muitas empresas ainda utilizam sistemas antigos que não foram projetados para gerar logs de eventos de maneira eficiente, o que pode dificultar a implementação do Process Mining.

Qualidade dos dados

A precisão e a completude dos dados de log são cruciais para o sucesso do Process Mining. Dados incompletos ou imprecisos podem levar a conclusões erradas e decisões inadequadas. Portanto, é essencial que as empresas garantam a qualidade dos dados coletados, implementando processos rigorosos de coleta e validação de dados.

Por exemplo, se os logs de eventos não registrarem todas as atividades ou contiverem informações incorretas, a análise resultante pode não refletir a realidade dos processos. Isso pode resultar em ações corretivas ineficazes ou até prejudiciais, comprometendo a eficiência operacional.

Privacidade e segurança

As empresas devem garantir que seus processos estejam em conformidade com as regulamentações de privacidade. Isso inclui a proteção dos dados pessoais dos clientes e funcionários, bem como a conformidade com leis e regulamentos, como o GDPR na Europa e a LGPD no Brasil. A implementação de Process Mining deve ser acompanhada de medidas rigorosas para garantir a privacidade dos dados.

A segurança dos dados é fundamental para proteger informações sensíveis e evitar violações. As empresas devem implementar medidas de segurança robustas, como criptografia, controle de acesso e monitoramento contínuo, para proteger os dados utilizados no Process Mining. Além disso, é importante realizar auditorias regulares para garantir a conformidade com as políticas de segurança.

Complexidade de implementação

A integração com sistemas existentes pode ser complexa e requer planejamento cuidadoso. As empresas devem garantir que os sistemas de Process Mining sejam compatíveis com suas infraestruturas de TI e que os dados possam ser extraídos e analisados de forma eficiente. Isso pode exigir ajustes nos sistemas existentes ou a implementação de novas soluções tecnológicas.

A implementação bem-sucedida exige uma mudança cultural e o treinamento adequado das equipes. As empresas devem promover uma cultura de dados, onde a tomada de decisões baseada em dados seja valorizada e incentivada. Além disso, é essencial fornecer treinamento adequado para que os colaboradores entendam e utilizem as ferramentas de Process Mining de forma eficaz.

Gestão de mudanças

O envolvimento dos stakeholders é essencial para o sucesso da implementação. As empresas devem garantir que todos os stakeholders, incluindo gestores, colaboradores e parceiros, estejam alinhados com os objetivos e benefícios do Process Mining. Isso pode ser alcançado por meio de comunicação clara, workshops e sessões de treinamento.

Uma comunicação clara e um alinhamento organizacional são fundamentais para a gestão eficaz das mudanças. As empresas devem estabelecer canais de comunicação abertos e transparentes para compartilhar informações sobre a implementação do Process Mining, seus benefícios e os resultados esperados. Isso ajuda a garantir o apoio e o engajamento de todos os envolvidos.

O futuro do Process Mining com IA

O futuro do Process Mining com IA é promissor, com o potencial de transformar ainda mais os processos de negócios. Tecnologias emergentes, como a IA generativa e o aprendizado de máquina, continuarão a expandir as capacidades do Process Mining, permitindo uma otimização ainda mais sofisticada e personalizada.

IA generativa

A IA generativa serve para criar novos fluxos de processo a partir do zero, com base em padrões observados e dados históricos. Isso permitirá que as empresas inovem e adaptem seus processos de maneira ainda mais rápida e eficaz.

Automação inteligente

A automação inteligente, alimentada por IA e Process Mining, vai além da automação tradicional, permitindo que os processos sejam ajustados dinamicamente em resposta a mudanças no ambiente de negócios. Isso significa que as empresas poderão responder mais rapidamente às novas demandas e desafios do mercado.

Portanto

A combinação de IA e Process Mining oferece uma poderosa ferramenta para otimizar processos de negócios, aumentar a eficiência operacional e melhorar a experiência do cliente.

A relevância do Process Mining com IA para as empresas é inegável, proporcionando vantagens competitivas significativas. Embora existam desafios a serem enfrentados, os benefícios superam em muito os obstáculos. Com a adoção dessas tecnologias, as empresas estão preparadas para passar por seu próprio processo de transformação digital de forma mais ágil e eficaz.