Avaliar o desempenho de processos automatizados tem se mostrado essencial para garantir que os investimentos em automação estejam realmente gerando valor para a operação. Ainda assim, não são poucas as empresas que negligenciam esse acompanhamento e perdem visibilidade sobre seus fluxos.
Nesse cenário, KPIs de automação de processos funcionam como bússolas para identificar gargalos, embasar decisões e evidenciar resultados. Esses indicadores transformam dados operacionais em informações úteis para ajustar fluxos, reduzir desperdícios e aumentar a eficiência.
Neste artigo, vamos apresentar os principais indicadores que empresas dos setores de serviços financeiros, seguros e bens de consumo costumam adotar para medir a eficiência de suas automações, incluindo exemplos de uso e indicações de ferramentas que podem ajudar a operacionalizar esse controle na prática.
Quais KPIs acompanhar em processos automatizados?
Selecionamos os 5 KPIs de automação de processos que mais contribuem para uma gestão orientada por dados e ganhos consistentes de produtividade. Vamos conferir a seguir:
1. Tempo médio de execução (TME)
Esse indicador mostra quanto tempo, em média, um processo leva para ser finalizado do início ao fim. Reduções nesse tempo tendem a indicar uma operação mais fluida.
A automação ajuda a eliminar etapas manuais, integrar sistemas e padronizar fluxos, o que impacta diretamente o TME.
Como calcular: Tempo total de execução dos processos finalizados / número de processos concluídos no período analisado
Exemplo: Em uma instituição financeira, por exemplo, o tempo de análise de crédito foi reduzido de 48h para 8h após a automação de triagens e consultas em bases externas.
2. Taxa de retrabalho
Esse KPI mostra a proporção de processos que precisaram ser refeitos ou corrigidos por conta de falhas. Quando elevado, pode evidenciar problemas de entrada de dados ou fluxos mal estruturados.
Como calcular: Total de processos reabertos ou corrigidos / número total de processos executados.
Por que acompanhar: Em companhias de seguros, por exemplo, retrabalhos em sinistros impactam diretamente a experiência do cliente e os níveis de conformidade regulatória.
3. SLA de atendimento cumprido
Esse KPI mede a quantidade de processos finalizados dentro dos prazos acordados com os clientes ou áreas internas.
Como calcular: Total de processos concluídos dentro do SLA / número total de processos analisados
Importância: Em negócios do setor de bens de consumo, por exemplo, o cumprimento dos SLAs pode garantir o ritmo das operações logísticas e o abastecimento de canais.
4. Volume de processos automatizados
Reflete o grau de automação da empresa ao indicar a proporção de processos que já contam com etapas automatizadas.
Como calcular: Número de processos com etapas automatizadas / total de processos ativos na operação
Exemplo: Um time de compliance em uma seguradora que automatizou 70% das rotinas regulatórias consegue lidar com maior volume de demandas sem comprometer a governança.
5. Custo por processo
Revela o custo médio de execução de um processo, considerando insumos, tempo da equipe e ferramentas envolvidas.
Como calcular: Custo total operacional / número de processos executados no períodoImpacto da automação: A automação tende a reduzir esse indicador ao eliminar tarefas repetitivas e diminuir falhas operacionais.
Comparativo dos principais KPIs de automação de processos
| KPI | Definição | Método de Cálculo |
| Tempo médio de execução | Tempo para finalizar um processo | Total de tempo / nº de processos concluídos |
| Taxa de retrabalho | % de processos refeitos por erros | Processos refeitos / total de processos |
| SLA de atendimento | % de processos concluídos no prazo | Processos no prazo / total de processos |
| Volume de processos automatizados | % de processos com etapas automatizadas | Processos automatizados / total de processos |
| Custo por processo | Custo médio por processo executado | Custo total / total de processos executados |
O papel dos agentes de IA no monitoramento de KPIs
À medida que a automação avança, os agentes de Inteligência Artificial (IA) vêm se consolidando como uma evolução estratégica para as empresas que buscam não apenas executar, mas também interpretar e ajustar processos com base em dados.
Esses agentes atuam de forma autônoma na coleta e análise de informações operacionais, tornando o acompanhamento de KPIs de automação de processos mais ágil, preciso e preditivo. Eles são capazes de identificar padrões, sugerir melhorias e, em alguns casos, executar correções em tempo real com base em desvios identificados.
No contexto dos KPIs apresentados neste artigo, os agentes de IA podem:
- Monitorar continuamente o tempo médio de execução e alertar quando houver desvios fora do padrão
- Detectar aumentos na taxa de retrabalho e rastrear as causas mais prováveis
- Analisar o histórico de cumprimento de SLAs e prever riscos de não conformidade
- Avaliar o volume de processos automatizados e recomendar novas oportunidades de automação
- Calcular e acompanhar o custo por processo com base em múltiplas variáveis operacionais
No caso do Pipefy, por exemplo, agentes de IA já estão integrados a fluxos automatizados. Eles podem ser usados para validar informações de forma inteligente, classificar requisições com base em texto livre, prever tempos de resposta e sugerir ações corretivas, tudo isso sem exigir qualquer programação ou codificação.
Essa camada adicional de inteligência não apenas melhora a qualidade do monitoramento, mas também amplia o impacto dos KPIs como instrumentos de melhoria contínua.
Estudo de caso: impacto mensurável da automação
Empresas que adotam automação de tarefas relatam economia média de 20% nos custos operacionais ao longo de dois anos, resultado de processos padronizados e minimização de falhas, conforme a pesquisa “Intelligent Automation: Getting Employees to Embrace the Bots”, da Bain & Company.
Além disso, organizações que implementam automação robótica de processos (RPA) costumam registrar ROI entre 30% e 200% no primeiro ano, conforme análise da McKinsey com base em casos reais.
Essas referências mostram como o uso de indicadores bem definidos ajuda empresas a obter ganhos reais com iniciativas de automação.
Leia mais: Descubra como calcular o ROI da automação no-code de processos na sua empresa
Exemplo prático: seguradora digital
Vamos considerar uma seguradora digital que lida com cerca de 5.000 pedidos de reembolso por mês. Nesse cenário hipotético, a empresa conseguiria reduzir o tempo médio de processamento de 72h para 12h após implementar automações com o Pipefy, incluindo validações documentais, triagens automatizadas e envio de notificações.
A taxa de retrabalho poderia cair de 18% para 4%, e o custo médio por processo poderia ser reduzido em 32%, com ganhos expressivos de produtividade e previsibilidade.
Esses resultados passariam a ser monitorados por dashboards em tempo real, permitindo ajustes rápidos nos fluxos sempre que necessário.
Leitura complementar: Entenda como os agentes de IA podem ajudar seguradoras a detectar fraudes com mais agilidade e eficiência
FAQ
1. Quais setores mais se beneficiam com KPIs de automação de processos?
Setores com alta densidade operacional, como serviços financeiros, seguros e bens de consumo, tendem a extrair valor relevante por acompanhar esses indicadores.
2. Como definir metas realistas para esses indicadores?
A definição de metas deve considerar o histórico da operação, benchmarks setoriais e o nível atual de maturidade digital.
3. É possível acompanhar esses KPIs em tempo real?
Sim. Plataformas como o Pipefy oferecem dashboards atualizados automaticamente com base em cada nova execução.
4. Os KPIs mudam de acordo com o tipo de processo?
Mudanças são comuns, especialmente quando há especificidades regulatórias ou variações no ciclo do processo.
5. Como envolver o time na melhoria desses KPIs?
Transparência, metas bem definidas e ciclos curtos de feedback ajudam a engajar as equipes e promover melhorias constantes.
Como o Pipefy ajuda a tangibilizar esses KPIs
O Pipefy é uma plataforma no-code/low-code que apoia empresas na criação, automação e acompanhamento de processos com autonomia, controle e segurança. Por meio de recursos de gestão e visualização, as lideranças conseguem:
- Modelar fluxos com regras e validações específicas
- Automatizar etapas sem depender da TI
- Integrar sistemas como ERPs e CRMs
- Visualizar os KPIs em dashboards operacionais
- Ativar agentes de IA para triagens e validações
Essas funcionalidades contribuem para que o acompanhamento dos resultados seja parte natural da operação do dia a dia.
Clique no botão abaixo para entender como as empresas vêm utilizando o Pipefy para acompanhar e aprimorar os seus KPIs de automação de processos com inteligência e segurança:
