Com crescimento acelerado e alto volume de operações diárias, a Leaf Home — empresa norte-americana de soluções para residências — enfrentava o desafio de automatizar seus processos com mais precisão. A dificuldade estava em entender com clareza quais tarefas realmente eram realizadas pelas equipes operacionais. Para resolver isso, a empresa adotou task mining com inteligência artificial, usando a tecnologia da UiPath para mapear o comportamento real dos usuários e priorizar oportunidades de automação com base em dados concretos.
Embora já utilizasse RPA, a Leaf Home enfrentava limitações para escalar a automação:
- As descrições de processos fornecidas pelas áreas nem sempre refletiam as tarefas reais executadas no dia a dia.
- Havia falta de visibilidade sobre as atividades manuais que consumiam tempo e estavam espalhadas entre sistemas e janelas diferentes.
- As equipes de automação precisavam analisar manualmente os fluxos para identificar oportunidades viáveis.
- A documentação de processos era limitada ou inexistente em muitas áreas.
Essas barreiras impediam uma priorização eficaz e desaceleravam a entrega de novas automações.
A Leaf Home implementou o UiPath Task Mining, uma solução que utiliza IA e machine learning para capturar automaticamente atividades feitas nos computadores dos colaboradores — como cliques, teclas pressionadas, navegação e uso de sistemas.
Com a IA, o sistema analisou grandes volumes de interações e agrupou tarefas semelhantes, gerando:
- Mapas visuais das tarefas reais executadas por área.
- Análises quantitativas sobre frequência, variação e tempo médio por tarefa.
- Identificação automática de padrões repetitivos ideais para automação com RPA.
- Sugestões de automações prioritárias com base em esforço x impacto.
Essas informações alimentaram o pipeline de automações e permitiram que os desenvolvedores criassem provas de conceito rapidamente, com base no comportamento real dos usuários.
A adoção do task mining com IA trouxe ganhos expressivos para a operação da Leaf Home:
- Mais de 30 mil horas anuais economizadas com automações implantadas a partir dos insights de task mining.
- US$ 3 milhões em receita protegida por dia, graças à automação de tarefas críticas no ciclo de atendimento.
- 50% de redução no tempo de análise de processos, com dados objetivos substituindo entrevistas manuais.
- Entregas de automação mais alinhadas com a realidade operacional, aumentando a adoção pelos usuários.
