Avaliar as atividades executadas pelos colaboradores e o impacto que elas geram para o negócio pode soar desafiador. Contudo, há uma tecnologia capaz de capturar, de forma automática, as etapas detalhadas das tarefas desempenhadas pelos profissionais da sua empresa, seja de maneira independente ou junto aos colegas. Trata-se da mineração de tarefas, ou task mining, em inglês.
Entenda, a seguir, como funciona o task mining, quais as diferenças em relação ao process mining, além dos benefícios desta tecnologia para a sua TI!
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O que é task mining?
Task mining é uma técnica de análise de dados que permite a captura e análise de informações sobre as tarefas realizadas pelos usuários de um sistema. Essas informações podem incluir dados sobre o tempo de execução das tarefas, os aplicativos e sistemas usados, bem como os dados manipulados.
Os dados são capturados de forma automática, por meio de softwares instalados em desktops ou dispositivos móveis. Trata-se de uma maneira prática de entender como os colaboradores estão realizando um trabalho e ajudá-los a aprimorar a execução das tarefas, se for o caso.
Como funciona o task mining?
Em suma, o task mining abrange as seguintes etapas:
1. Captura de dados
A primeira etapa é a captura de dados sobre as tarefas realizadas pelos usuários. Ela pode ser realizada de duas maneiras:
- Ferramentas baseadas em gravação, que registram as ações dos usuários enquanto eles realizam tarefas. Os dados registrados incluem cliques do mouse, pressionamentos de teclas e alterações de dados.
- Ferramentas baseadas em análise de logs, que analisam os logs de eventos do sistema para identificar padrões e tendências nas tarefas realizadas pelos usuários.
2. Preparação de dados
Os dados capturados são, então, preparados para análise. Esta inclui a higienização das informações, a identificação de valores ausentes e a padronização dos dados.
3. Análise de dados
A etapa final é a análise dos dados, que pode ser realizada a partir de técnicas como:
- Análise de clusterização, agrupando as tarefas semelhantes.
- Análise de fluxo de trabalho, identificando as sequências de tarefas que são frequentemente executadas juntas.
- Análise de desempenho, avaliando as tarefas que estão sendo executadas de forma ineficiente.
Diferença entre task mining e process mining
Task mining e process mining são duas técnicas de análise de dados que podem ser usadas para entender como os processos são executados. No entanto, há algumas diferenças importantes entre elas:
- Foco: o task mining se concentra nas tarefas individuais que são executadas como parte de um processo. Já o process mining é voltado ao processo como um todo, incluindo as interações entre as tarefas.
- Dados: enquanto o task mining usa dados de eventos, como registros de cliques do mouse e registros de alterações de dados, o process mining utiliza dados de fluxo de trabalho, como modelos de processo e logs de eventos.
- Aplicações: o task mining é frequentemente empregado para melhorar processos e automatizar tarefas, e o process mining, para identificar gargalos e oportunidades de melhoria.
Benefícios do task mining
A mineração de tarefas, ou task mining, oferece uma série de benefícios. Confira os principais a seguir!
Melhoria de processos
O task mining pode ajudar as empresas a identificarem ineficiências e oportunidades de melhoria nos processos, o que pode levar a redução de custos, melhoria do desempenho e aumento na satisfação do cliente.
Automação
Esta tecnologia também é capaz de ajudar as empresas a identificarem tarefas que podem ser automatizadas, por meio de um software de automação, direcionando os colaboradores a se concentrarem em atividades mais estratégicas.
Treinamento
O task mining pode facilitar a identificação das habilidades e conhecimentos necessários para realizar tarefas específicas. Isso pode ajudar as empresas a treinarem os seus profissionais de forma mais eficaz.
Veja também: Como combinar IA e RPA para uma automação inteligente?
Principais casos de uso da mineração de tarefas
Veja, a seguir, alguns exemplos de aplicação da mineração de tarefas em diferentes setores:
- Serviços financeiros: pode ser empregada para melhorar os processos de atendimento ao cliente, processamento de pagamentos e gerenciamento de riscos.
- Saúde: pode ajudar a melhorar os processos de diagnóstico, tratamento e gestão de pacientes.
- Fabricação: pode ser usada para aprimorar os processos de fabricação, logística e gerenciamento de estoque.
- Logística: pode ser utilizada para melhorar os processos de transporte, distribuição e gerenciamento de pedidos.
Tipos de ferramenta de task mining
Existem dois principais tipos de ferramentas de task mining, como indicados anteriormente, as baseadas em gravação e as baseadas em análise de logs. Enquanto as primeiras registram as ações dos usuários durante a realização de tarefas, as últimas analisam os logs de eventos de um sistema.
As ferramentas baseadas em gravação são mais precisas, mas também podem ser mais invasivas para os usuários. Já as ferramentas baseadas em análise de logs são menos invasivas, porém, podem ser trazer menos precisão.
Aumente a produtividade aliando task mining e RPA!
O task mining é uma ferramenta poderosa que pode ajudar as empresas a melhorar processos, automatizar tarefas e treinar colaboradores.
Neste sentido, um orquestrador de RPA é fundamental para apoiar a estratégia de task mining, dado que ajuda a gerir a eficiência de cada processo e tarefa automatizados. Também auxilia na análise das tarefas com maior impacto para o negócio, como aquelas que economizam mais horas humanas e geram maior retorno sobre investimento (ROI).
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