Automatizar o caos continua sendo caos

Imagine um processo com cinco aprovações.

Uma pessoa preenche uma solicitação, outra confere, um supervisor aprova, alguém de outra área valida e, por fim, outra pessoa autoriza a execução.

O processo demora, gera cobrança por e-mail e ninguém entende muito bem por que são necessárias tantas etapas.

A solução parece óbvia: automatizar.

Criamos um formulário, configuramos as regras, enviamos notificações automáticas e fazemos a solicitação passar digitalmente pelas mesmas cinco aprovações.

Agora tudo acontece mais rápido.

Mas será que o processo ficou melhor? Ou apenas conseguimos executar mais rapidamente algo que talvez nunca devesse funcionar daquela maneira?

Automatizar não é o mesmo que melhorar

Automação é uma ferramenta extremamente útil. Já usei e continuo usando automação para integrar sistemas, eliminar atividades repetitivas, movimentar informações, executar regras e reduzir trabalho manual.

O problema aparece quando começamos pela ferramenta.

Uma atividade demora? Automatizamos. Existe retrabalho? Criamos um workflow. Há muita troca de informação? Integramos os sistemas. Uma equipe está sobrecarregada? Tentamos colocar IA no processo.

Às vezes essa é exatamente a solução necessária. Mas existe uma pergunta que deveria vir antes:

Por que isso funciona assim hoje?

Se a resposta não estiver suficientemente clara, existe o risco de digitalizarmos problemas que já estavam presentes no processo.

Uma planilha confusa pode virar um sistema confuso. Uma aprovação desnecessária pode virar uma aprovação automática desnecessária. Uma regra mal definida pode ser executada milhares de vezes com muito mais eficiência.

E uma exceção que ninguém compreende pode continuar dando problema — só que agora dentro de uma automação.

Antes de automatizar, vale olhar para o processo

Na primeira matéria deste blog, falei sobre enxergar processos como uma forma de observar como as coisas funcionam.

Essa mesma lente ajuda muito antes de automatizar.

Qual é a entrada? O que acontece com ela? Quem toma decisões? O que depende do quê? Onde existe espera? Quais são as regras? O que acontece quando alguma coisa foge do esperado? Qual saída esse processo deveria produzir?

E talvez a pergunta mais importante:

Qual problema estamos tentando resolver?

Parece simples, mas nem sempre é.

Às vezes o problema apresentado é: “Precisamos automatizar essa tarefa.”

Mas automação já é uma solução.

O problema pode ser tempo excessivo, erro, falta de informação, trabalho repetitivo, retrabalho ou dificuldade de rastrear o que aconteceu. Ou pode estar em outra etapa completamente diferente daquela que estamos tentando automatizar.

Se começamos pela solução, corremos o risco de resolver muito bem o problema errado.

Digitalizar o processo atual pode preservar exatamente o que deveria mudar

Esse é um ponto que considero especialmente importante.

Quando transformamos um processo manual em digital, existe uma tendência natural de reproduzir aquilo que já existe: os mesmos campos, as mesmas aprovações, as mesmas regras e a mesma sequência.

Só que agora dentro de um sistema.

Em alguns casos isso faz sentido. Em outros, estamos usando tecnologia para preservar decisões tomadas anos atrás, muitas vezes em um contexto completamente diferente.

Imagine uma conferência manual criada porque, no passado, uma determinada informação chegava com muitos erros.

Depois de algum tempo, a origem da informação melhora e o erro praticamente desaparece. Mas a conferência continua existindo porque “sempre foi assim”.

Quando chega a hora de automatizar o processo, podemos simplesmente transformar essa conferência em uma nova etapa digital.

A tecnologia funciona perfeitamente. O processo também.

Só que continuamos executando uma atividade cuja razão de existir talvez já tenha desaparecido.

Por isso, antes de perguntar como automatizar uma etapa, vale perguntar se aquela etapa ainda precisa existir.

As exceções costumam contar uma parte importante da história

Fluxos parecem simples quando olhamos apenas para o caminho principal:

Pedido recebido → validação → aprovação → execução → conclusão.

Mas a operação real normalmente aparece nas exceções.

E se faltar uma informação? E se o cliente estiver em uma condição diferente? E se o valor ultrapassar determinado limite? E se um sistema estiver indisponível? E se duas regras entrarem em conflito? E se alguém precisar corrigir algo depois que o processo já avançou?

No processo manual, muitas dessas situações são resolvidas por pessoas que acumularam conhecimento ao longo do tempo. Às vezes ninguém documentou a regra. A pessoa simplesmente sabe o que fazer.

Quando automatizamos, esse conhecimento precisa aparecer de alguma forma.

É aí que um processo aparentemente simples começa a revelar sua verdadeira complexidade.

Por isso, mapear apenas o fluxo feliz costuma ser insuficiente. Entender as exceções muitas vezes é o que separa uma automação que funciona numa demonstração de uma automação que funciona na operação real.

Isso não significa esperar o processo ficar perfeito

Também existe um risco no outro extremo.

Podemos passar meses tentando desenhar o processo ideal antes de automatizar qualquer coisa. Não acho que esse seja o caminho.

Processos mudam, regras evoluem, exceções novas aparecem e muitas vezes só conseguimos entender certos comportamentos depois que começamos a operar uma solução.

A automação também pode ajudar nesse aprendizado. Ela pode tornar o processo mais rastreável, mostrar onde ocorrem mais falhas, revelar exceções que pareciam raras, produzir dados que antes não existiam e permitir que a próxima versão do processo seja melhor do que a anterior.

Então a questão não é esperar a perfeição.

É ter entendimento suficiente para saber o que estamos automatizando, qual resultado esperamos e quais riscos estamos aceitando.

Quando a automação faz sentido

Depois que entendemos minimamente o processo, a conversa muda.

Talvez algumas etapas possam ser eliminadas ou duas aprovações virem uma. Uma informação pode vir diretamente da fonte, em vez de ser digitada novamente. Uma regra pode ser validada automaticamente, e uma atividade repetitiva talvez não precise mais consumir tempo de uma pessoa.

E talvez IA seja útil em uma parte específica do fluxo.

Nesse momento, a tecnologia deixa de ser uma resposta procurando um problema. Ela passa a ser uma escolha dentro de um processo que começamos a compreender.

Foi essa lógica que, ao longo do tempo, me fez olhar para automação de maneira muito parecida com melhoria contínua.

Entender, questionar, eliminar o que não faz sentido, estruturar o que precisa permanecer e só depois decidir o que vale acelerar.

Antes de perguntar como automatizar

Hoje ficou muito mais fácil construir automações.

Integrações que antes exigiam projetos longos podem ser criadas rapidamente. Aplicações podem ser desenvolvidas em menos tempo. IA ampliou ainda mais as possibilidades.

Isso é uma vantagem enorme.

Mas velocidade de implementação não substitui entendimento.

Se um processo produz valor, a automação pode ajudar a ampliar esse valor. Se produz retrabalho, confusão ou decisões ruins, também podemos acabar ampliando tudo isso.

Por isso, antes de perguntar:

“Como automatizamos isso?”

talvez exista uma pergunta anterior a essa:

“Isso deveria funcionar assim?”