Task Mining: o que é e como aprimora os fluxos da empresa

Diante da complexidade dos processos de negócios, é fundamental avaliar como as pessoas os realizam. Assim, ao compreender como o colaborador trabalha com o software da sua empresa, você pode encontrar oportunidades de melhoria e, inclusive, de automação. Como promover essa análise? Com task mining.

A tecnologia task mining — ou mineração de tarefas — permite a captura automática de dados de interação do usuário com os softwares instalados em desktops ou dispositivos móveis. Ao implantá-la, você pode descobrir como cada colaborador está realizando um trabalho e ajudá-lo a fazer melhor.

Continue a leitura para entender o que é, como funciona e quais as principais aplicações da task mining.

O que é e como funciona a Task Mining?

Task mining é uma tecnologia para captura automática da atividade de negócios em desktops e dispositivos móveis. A solução é capaz de rastrear qualquer fluxo de trabalho, interação de colaboradores ou outro comportamento de usuário, coletar dados e gerar insights.

Diferentemente da process mining, a mineração de tarefas — como o nome sugere —, avalia a eficiência de uma tarefa em um processo maior. Por isso, dados como número de cliques, entradas de dados e pressionamento de tecla durante a execução de uma operação, são mensurados.

Um software de task mining utiliza tecnologias inovadoras, como Optical Character Recognition (OCR), Natural Language Processing (NLP) e machine learning para coletar e entender as ações dos colaboradores, e identificar padrões que impactam no resultados resultados do negócio. Dessa maneira, as empresas podem otimizá-los e expandir seus ganhos.

Como funciona a mineração de tarefas

A task mining começa pela coleta dos dados das interações dos colaboradores. Em seguida, soluções como OCR são acionadas para ajudar no entendimento das ações dos usuários.

Veja como funciona a mineração de tarefas:

1- Captura das ações dos usuários: cliques, rolagens, pressionamentos de tecla, entradas do usuário, gravações, capturas de tela e muito mais.

2- Adição do contexto: tecnologia OCR é aplicada para coletar palavras e números da tela de um usuário e contextualizar cada ação. 

3- Classificação das ações: a Inteligência Artificial e a NLP são utilizadas para compreender e classificar automaticamente cada ação de usuário e agrupá-las em atividades específicas, como “aprovar nota fisical”.

4- Correlação das ações com dados de negócios: a task mining correlaciona interações com dados de negócios para compreender o impacto de cada ações nos resultados de negócios. 

A partir dos insights obtidos pela mineração de tarefas, é possível aperfeiçoar processos, aumentar a capacidade de execução, melhorar a eficiência de seus negócios e a satisfação dos clientes.

Task mining vs process mining

Ambas soluções são aplicáveis a processos de negócios, mas cada uma das minerações tem um objetivo e fonte de dados diferente. Enquanto a process mining  coleta dados de negócios, a task mining se concentra nos dados de desktop — ou de interação de usuário.

Dados de negócios estão em sistemas transacionais, como logs de eventos, e revelam cada passo que compõem um processo de negócios com base no que aconteceu e quando. Pense, por exemplo, em como um contrato foi criado, enviado, assinado e assim por diante.

Os dados de desktop se referem às tarefas que os colaboradores executam para concluir cada um desses processos, como inserir os dados dos signatários do contrato.

Portanto, a mineração de tarefas fornece uma visão sobre a execução dos negócios considerando as ações das pessoas e não apenas em termos de processo.

Embora complementares, RPA e Task Mining também apresentam diferenças

RPA e mineração de tarefas viabilizam a automação de processos, mas atuam de forma distinta. A task mining identifica gargalos em fluxos de trabalho de processos e oportunidades de automação. As soluções de RPA executam essas oportunidades descobertas.

Conheça e compare os principais métodos de documentação processual:

Comparativo entre process mapping, process mining e process discovery

Benefícios e aplicações da mineração de tarefas

O grande diferencial da task mining é sua capacidade de correlacionar interações de usuário com os dados de negócios nos sistemas operacionais e compreender o impacto de cada ação nos seus resultados, algo que proporciona benefícios valiosos.

• Maior eficiência: a task mining encontra ineficiências e gargalos, facilitando correções e otimizações das tarefas, bem como a realocação de colaboradores em atividades prioritárias.

• Maior conformidade: falhas na conformidade são identificadas e podem ser logo resolvidas, o que facilita a governança e conformidade em toda a empresa.

• Maior transparência: as ações de cada colaborador são coletadas, favorecendo o feedback individual e também a realocação para outras atividades.

Onde aplicar a task mining

A mineração de tarefas pode ser adotada por qualquer empresa, não importa o porte. Os casos de uso mais comum incluem:

• Documentação da tarefa: sua organização pode obter insights sobre uma tarefa em um processo maior para alinhar uma equipe e eliminar as dependências individuais. 

• Governança e conformidade: a task mining ajuda as empresas a encontrar erros de conformidade, fornecendo também os caminhos para resolução desses problemas.

• Automação de tarefas: com uma visão mais clara das ações realizadas, é possível descobrir mais tarefas que podem ser automatizadas com ferramentas de RPA.

Mineração de dados: inovação que transforma os resultados de negócios

A task mining contribui para a identificação de oportunidades de automação, inovação fundamental para as empresas. Todo negócio realmente digital tem capacidade para promover a hiperautomação e automatizar praticamente qualquer atividade repetitiva em negócios complexos.

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