IA aponta exatamente onde a empresa está perdendo dinheiro

Ferramentas de IA analisam dados operacionais para identificar gargalos e desperdícios que passam despercebidos, reduzindo semanas de diagnóstico para decisões rápidas.
Process mining reconstrói o caminho de um processo a partir de dados de sistemas; task mining observa o trabalho dos colaboradores para detectar atividades repetitivas.
Em um caso analisado pela McKinsey, fabricante de alta tecnologia viu redução de tempo total das atividades entre 20% e 50%, com melhoria na satisfação de clientes.
No setor aeroespacial, uma empresa descobriu que mais da metade do tempo era gasto em planilhas; após automatizar tarefas, esperava-se reduzir o tempo de atividades em mais de 40%.
Em um distribuidor global, 65% dos pedidos exigiam ajustes manuais, gerando economia estimada de US$ 30 milhões e liberando equipes para tarefas de maior valor.

Toda empresa sabe que existem ineficiências nos seus processos, mas identificar onde estão costuma exigir semanas de análise. Ferramentas de IA estão mudando esse cenário ao usar dados das operações para encontrar gargalos ocultos e desperdícios.

Aplicadas a organizações com centenas de funcionários e múltiplos sistemas, essas tecnologias não dependem apenas de entrevistas ou mapeamentos manuais. Elas vasculham registros gerados por ERPs, plataformas de comunicação e planilhas para diagnosticarem falhas operacionais.

Alguns métodos usados pelos especialistas são o process mining, que reconstrói o caminho de um processo a partir de dados, e o task mining, que analisa como as pessoas utilizam sistemas ao longo do dia, revelando rotinas repetitivas e atividades demoradas.

O que as empresas estão descobrindo tem impacto direto no tempo de execução de tarefas e na qualidade do atendimento. Em um caso, uma fabricante de alta tecnologia reduziu o tempo total de atividades entre 20% e 50%, além de melhorar a satisfação do cliente.

Outra referência mostra uma empresa do setor aeroespacial e defesa: após aplicar task mining, observou que mais da metade do tempo dos profissionais era gasto em planilhas, com dois terços desse esforço em análises repetitivas. A automação de tarefas recorrentes foi a resposta.

Em um distribuidor global de produtos industriais, a fusão de process mining e task mining revelou que vendedores passaram a gastar um terço do tempo digitando pedidos, com mais da metade dedicado à correção de dados como preços e disponibilidade. A revisão resultou em economia de cerca de US$ 30 milhões.

Essas evidências destacam que os maiores desperdícios nem sempre aparecem nos relatórios tradicionais. A IA trouxe evidências concretas que substituem a margem de percepção por dados verificáveis, orientando decisões estratégicas.