A parte mais importante de qualquer empresa ou processo de negócio são as pessoas. Por isso, é essencial entender como cada colaborador executa suas tarefas e se poderiam fazê-las de forma mais eficiente. Esse é justamente o papel do task mining, uma abordagem analítica que se concentra nas atividades e interações dos usuários nos sistemas de TI.
Também conhecido como mineração de tarefas (tradução literal do termo para o português), o task mining é capaz de revelar oportunidades de melhoria de performance, aumentando a eficiência dos times e das operações.
A segurança e privacidade de dados são partes cruciais da implementação e uso dessa abordagem. Continue a leitura para entender mais sobre o que é task mining, quais são seus benefícios, diferenças para outros conceitos e como usá-lo na sua empresa.
O que é task mining?
Task mining é uma tecnologia de abordagem analítica que se concentra nas atividades e interações dos usuários nos sistemas de TI usados por uma empresa. Ele captura as ações dos usuários, como cliques, entradas de teclado e navegação em aplicativos.
A mineração de tarefas – como também é chamado o task mining – traz transparência para tarefas específicas que os colaboradores da empresa fazem individualmente em seus computadores. Essa transparência empodera times a analisar, otimizar e automatizar as atividades. Ou seja, mostra como as pessoas estão realizando suas funções e como poderiam ser mais eficientes.
O task mining é feito através da captura automática das atividades da organização em desktops e dispositivos móveis. A tecnologia torna possível o rastreamento de qualquer workflow, de interações dos colaboradores com softwares e do comportamento deles em browsers, além de coletar dados e gerar insights.
Como o task mining funciona
Task mining funciona por meio de softwares que utilizam tecnologias como machine learning e Optical Character Recognition (OCR) para coletar e analisar as ações dos colaboradores, identificando padrões que impactam nos resultados da empresa.
O task mining pode ser feito por ferramentas baseadas em gravação, que registram as ações dos usuários enquanto eles realizam tarefas. Os dados registrados incluem cliques, teclas digitadas e alterações de dados.
Outro modo de realizar a mineração de tarefas é através de ferramentas baseadas em análise de logs, que analisam os logs de eventos do sistema para identificar padrões e tendências nas tarefas realizadas pelos usuários.
Etapas do task mining
O task mining abrange 3 etapas principais, são elas:
Captura de dados de interação dos usuários
O task mining começa justamente com a captura de ações dos usuários em seus computadores. Essas ações incluem cliques, rolagens, prints da tela e gravações. Então, a tecnologia é aplicada para identificar palavras e números, e contextualizar cada ação.
Integração dos dados
Após a contextualização, o software classifica as ações por meio da análise automática de cada tarefa do usuário e as agrupa em atividades específicas, como aprovação de pedido de férias ou resolução de tickets de TI.
Análise dos dados
Por último, o task mining correlaciona essas interações com dados de negócios para compreender o impacto de cada ação nos resultados da empresa. Com esses insights, fica muito mais fácil identificar oportunidades de melhoria nos processos e aumentar a eficiência operacional.
Diferenças entre task mining e process mining
Segundo a Gartner, o process mining é uma técnica projetada para descobrir, monitorar e melhorar processos, extraindo conhecimento prontamente disponível dos logs de eventos dos sistemas.
Também conhecida como mineração de processos, ela visa otimizar processos de negócios através da coleta e análise de dados inseridos nos softwares usados pelas empresas, como BPMSs, ERPs e CRMs.
Isso pode soar parecido com a mineração de tarefas, mas existem algumas diferenças fundamentais entre task mining e process mining. Por exemplo, o task mining se concentra nas tarefas individuais que são executadas como parte de um processo, enquanto o process mining é voltado ao processo como um todo, incluindo as interações entre as tarefas.
Além disso, o task mining usa dados de eventos, como registros de cliques do mouse e registros de alterações de dados, enquanto o process mining utiliza dados de fluxos de trabalho.
Ou seja, enquanto o process mining trata dos processos de negócios como um todo, o task mining cuida das ações individuais dos colaboradores.
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Diferenças entre task mining e RPA
A Robotic Process Automation (RPA) ou Automação Robótica de Processos é uma alternativa para automação de tarefas repetitivas ou operacionais. Ela é baseada em softwares-robô, que substituem a ação humana na execução de tarefas. O usuário programa as atividades que realizaria, nas quais seriam empregados os comandos de mouse e teclado.
Juntas, a mineração de tarefas e a RPA viabilizam a melhoria da execução e automação de tarefas. O task mining identifica gargalos e oportunidades de automação, enquanto as plataformas de RPA executam essas otimizações.
Neste sentido, uma solução de RPA é muito importante para um uso efetivo do task mining, uma vez que ela ajuda a gerenciar os processos e tarefas automatizados. O RPA também ajuda na análise de dados para identificar oportunidades de economia de horas de trabalho.
Benefícios do task mining
Já mostramos que uma grande vantagem do task mining é a capacidade de relacionar interações de usuário com dados de negócios nos sistemas e compreender o impacto de cada ação nos seus resultados. Isso traz muito benefícios para a empresa, como:
Maior eficiência operacional
A eficiência operacional está ligada ao uso dos recursos de forma inteligente e otimizada, evitando desperdícios e mau uso desses recursos durante a operação. Esse objetivo só é alcançado quando processos são otimizados, permitindo que melhores resultados sejam alcançados.
Essa otimização é um dos benefícios trazidos pelo task mining. Ao identificar padrões nas ações dos usuários que possam estar causando gargalos, é possível resolvê-los, aumentando a eficiência da execução das tarefas e, consequentemente, da operação como um todo.
Compliance aprimorada
O task mining possui recursos de data privacy, como dados de usuário criptografados e transparência sobre a captura das informações. Assim, a abordagem evidencia falhas de compliance, o que faz com que sejam identificadas e resolvidas com rapidez. Isso facilita a governança e segurança de dados em toda a empresa.
Mais transparência organizacional
Ao rastrear as ações dos colaboradores, a transparência organizacional ganha força. A coleta e análise das tarefas permite feedbacks individuais mais assertivos, além de trazer clareza sobre dificuldades e gargalos da rotina.
Como usar o task mining na sua empresa
O task mining pode ser usado em diversos departamentos da sua empresa, como o Financeiro, para melhorar o processo de pagamentos, ou Logística, para otimizar o gerenciamento de pedidos.
O primeiro passo para usar o task mining é ter uma plataforma que simplifique o gerenciamento e automação de tarefas. Automatizar tarefas manuais pode fazer a diferença no crescimento da empresa e até na satisfação dos colaboradores. Pipefy é a melhor ferramenta para promover essa automação de forma rápida – e para cortar custos operacionais.
Com Pipefy, é fácil montar processos digitais – você só precisa arrastar e clicar em ícones, ou detalhá-lo rapidamente à nossa IA, ou ainda começar com um template pronto para usar. Depois, basta selecionar “automações”, e escolher o tipo de automação desejada.
Você pode também conectar o Pipefy a outros sistemas e aplicativos que o negócio já usa, para ampliar o alcance das automações e criar uma operação integrada e mais coesa. A plataforma conta ainda com templates prontos de processos para agilizar as operações.
O melhor de tudo é que o Pipefy é uma solução de no-code que oferece às equipes de negócios as ferramentas necessárias para se manterem ágeis enquanto ajuda o time de TI conserva seus recursos.
