Modelagem de Processos com IA: o que é e como fazer

A inteligência artificial (IA) tem revolucionado diversas áreas de negócios, e a modelagem de processos não é exceção. A capacidade da IA de analisar grandes volumes de dados, identificar padrões, assim como automatizar tarefas a transformou em uma ferramenta essencial para empresas que buscam otimizar seus processos de negócios.

Neste artigo, exploraremos em profundidade o conceito de modelagem de processos com IA, como ela pode ser implementada e os benefícios que traz para as organizações.

A importância da IA no gerenciamento de processos de negócios

Ao passo que foi se desenvolvendo, a inteligência artificial se tornou um componente crucial no gerenciamento de processos de negócios (BPM). Sua capacidade de processar e analisar dados em tempo real permite que as empresas tomem decisões mais informadas e melhorem continuamente seus processos – ou seja, melhoria contínua. A IA pode desempenhar vários papéis no BPM, dentre eles a análise de dados, além da criação, bem como a automação de processos.

Análise de dados

A análise de dados, por exemplo, é um dos pilares principais da aplicação de inteligência artificial no BPM. A IA pode processar enormes quantidades de dados de diferentes fontes e identificar padrões que seriam impossíveis de detectar manualmente. Isso permite que as empresas façam previsões mais precisas e tomem decisões estratégicas de acordo com dados concretos. Além disso, a IA facilita a identificação de ineficiências nos processos existentes, possibilitando a implementação de melhorias contínuas.

Criação de processos

Outra aplicação crucial da IA no BPM é a criação de processos. De acordo com os parâmetros definidos pelos usuários, a IA pode construir processos de forma automática. Isto é, garantindo que eles sejam otimizados para alcançar os objetivos do negócio. A IA também pode ajustar esses processos em tempo real, adaptando-os às mudanças nas condições de mercado ou nas metas empresariais.

Automação

A automação é um dos aspectos mais visíveis e vantajosos da IA no BPM. Ao automatizar tarefas manuais e repetitivas, a inteligência artificial permite que as empresas economizem tempo e recursos, bem como reduzir os erros e falhas humanas. Dessa maneira, os funcionários podem se concentrar em atividades mais estratégicas e criativas, aumentando a produtividade geral da organização.

Benefícios da IA em outros processos de negócios

Além de seu impacto no BPM, a IA também pode ser aplicada tanto em processos principais, que são essenciais para o funcionamento da empresa, quanto em processos de suporte e de cauda longo (ou, “longtail”). No setor de produção, por exemplo, a IA pode otimizar a linha de montagem, enquanto no marketing, pode personalizar campanhas com base no comportamento do cliente. Em processos de cauda longa, que envolvem tarefas menos frequentes, a IA ainda pode gerar eficiências significativas, economizando tempo e recursos.

Apesar do exemplo, a aplicação se estende também à outras áreas como, por exemplo, atendimento ao cliente, desenvolvimento de produtos, gerenciamento de solicitações, assim como a área de TI e outros.

O papel da IA na modelagem de processos

A modelagem de processos é a prática de representar graficamente os fluxos de trabalho de uma organização, a partir dos insights e da automação inteligente proporcionada pela IA.

Na modelagem de processos, a análise de dados alimentada por IA permite uma compreensão mais profunda das operações da empresa. Ao processar grandes volumes de dados, a IA pode identificar gargalos, prever demandas futuras e sugerir melhorias nos fluxos de trabalho. Esses insights são essenciais para criar modelos de processos que sejam realmente eficazes e alinhados com os objetivos estratégicos da organização.

Por outro lado, a engenharia de processos com IA vai além da análise de dados, envolvendo o uso de algoritmos avançados para examinar dados históricos, identificar padrões e sugerir a melhor maneira de estruturar operações. Desse modo, é possível garantir que os processos sejam não apenas eficientes, mas também adaptáveis às mudanças no ambiente de negócios.

A automação inteligente é outra área em que a IA se destaca na modelagem de processos, automatizando tarefas que tradicionalmente exigiam intervenção manual, a IA não só reduz custos operacionais, mas também minimiza a probabilidade de erros. Isso é particularmente importante em processos críticos, onde a precisão e a confiabilidade são essenciais para o sucesso do negócio.

Veja como funciona a automatização de processos com IA da Zeev:

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Benefícios da modelagem de processos com IA

Adotar a IA na modelagem de processos traz uma série de benefícios que vão desde o aumento da eficiência operacional até a melhoria na tomada de decisões e a capacidade de adaptação rápida às mudanças do mercado.

Quer ver como? Vamos lá!

Aumento da eficiência operacional

Ao otimizar os processos e fluxos de trabalho, a IA garante que os recursos da empresa sejam utilizados da maneira mais eficaz possível, reduzindo custos, assim como melhorando a produtividade geral da organização. Vale destacar que a eficiência operacional é um dos principais benefícios da modelagem de processos com inteligência artificial.

Tomada de decisão informada

As empresas que utilizam inteligência artificial na modelagem de processos podem tomar decisões mais informadas e ágeis, garantindo uma vantagem competitiva. Isso se deve ao fato da IA oferecer uma base sólida para a tomada de decisões táticas e estratégicas. De que forma? Através da capacidade de realizar análises de dados em tempo real.

Adaptação às mudanças do mercado

Um dos benefícios mais valorizados por qualquer organização, isso porque a capacidade de adaptação às mudanças para uma empresa é crucial, sobretudo em mercados dinâmicos, com constante mudanças e, por que não, voláteis.

Nesse sentido, a inteligência artificial permite que as empresas ajustem seus processos rapidamente em resposta a novas tendências ou desafios, garantindo que elas permaneçam competitivas e resilientes em face das adversidades.

Uso da IA na modelagem de processos

A aplicação da IA na modelagem de processos já está presente em diversos setores, trazendo benefícios tangíveis em áreas como, por exemplo, finanças, recursos humanos (RH) e qualidade.

Alguns exemplos de uso da inteligência artificial

No setor financeiro, a IA pode ser usada para otimizar processos como a concessão de crédito, detecção de fraudes e gestão de risco. A capacidade da IA de analisar grandes volumes de dados financeiros em tempo real permite uma avaliação mais precisa dos riscos e oportunidades, resultando em operações mais seguras e eficientes.

Em recursos humanos (RH), por sua vez, a IA pode melhorar processos de recrutamento, onboarding e gestão de talentos. Por exemplo, algoritmos de IA podem analisar currículos e perfis de candidatos para identificar os melhores talentos, enquanto ferramentas de IA podem automatizar o processo de onboarding, garantindo uma integração mais rápida e eficaz dos novos funcionários.

Na prática, um excelente exemplo de uso da IA na área de RH é a Gupy, empresa líder em tecnologia para Recursos Humanos no Brasil, que vem utilizando a inteligência artificial em todos os seus produtos: recrutamento e seleção, admissão, educação corporativa e clima e engajamento.

Por fim, a garantia de qualidade é outra área em que a IA pode ter um impacto significativo. Monitorando continuamente os processos de produção, a IA pode identificar potenciais problemas de qualidade antes que eles ocorram, permitindo que as empresas tomem medidas preventivas. Desse modo, não só melhora a qualidade dos produtos, mas também reduz o desperdício e os custos associados a retrabalho e recall.

Implementação de IA na modelagem de processos

O primeiro passo na implementação de IA na modelagem de processos é identificar as lacunas nos processos atuais que poderiam se beneficiar da automação. Além disso, é fundamental definir metas claras para a implementação da IA, garantindo que os objetivos do negócio estejam alinhados com as capacidades tecnológicas.

A escolha de uma solução de IA compatível com as plataformas e sistemas já existentes na empresa é essencial também para uma implementação bem-sucedida, pois isso evitará problemas de integração e garantirá que a nova tecnologia possa ser implementada de forma suave e eficiente.

Para empresas que não possuem uma equipe de TI altamente especializada, optar por plataformas no-code ou low-code pode ser a melhor escolha! Essas plataformas permitem que usuários com pouco ou nenhum conhecimento de programação mapeiem, modelem, automatizem e monitorem processos na organização, especialmente ferramentas que contam com soluções de IA tornando o processo de adoção mais acessível e menos complexo.

Considerações sobre modelagem de processos com IA

Por fim, antes de tomar qualquer decisão, é importante considerar os custos associados à implementação da inteligência artificial, incluindo investimentos iniciais, manutenção, licenciamento e treinamento da equipe. Embora a IA possa representar um investimento significativo, os benefícios a longo prazo em termos de eficiência e competitividade geralmente superam os custos iniciais.

A modelagem de processos com IA representa um avanço significativo na gestão de processos de negócios. Com a integração da IA, as empresas podem não apenas melhorar a eficiência operacional, assim como tomar decisões mais informadas e se adaptar rapidamente às mudanças do mercado. Para as organizações que buscam permanecer competitivas independentemente das novas dinâmicas de mercado e obstáculos, a adoção de IA na modelagem de processos não é apenas uma opção, mas uma necessidade estratégica.