Num gabinete de contabilidade, é fácil confundir muito trabalho com um processo eficiente. A equipa pode estar sempre ocupada e, ainda assim, perder horas em esperas, validações repetidas, pesquisas em diferentes portais e correções de tarefas que regressam ao ponto de partida. O Process Mining na contabilidade permite tornar esse trabalho visível antes de decidir o que automatizar.

Em vez de desenhar um processo ideal apenas com base em reuniões ou perceções, esta abordagem analisa os registos deixados pelos sistemas usados no dia a dia. O resultado é um mapa do processo tal como ele realmente acontece: com variantes, tempos de espera, repetições, exceções e pontos de bloqueio.

O que é Process Mining?

Process Mining é uma disciplina que aplica técnicas de análise a registos de eventos para descobrir, validar e melhorar processos. Aplicações de contabilidade, ERP, CRM, gestão documental e portais internos deixam um rasto digital sempre que uma tarefa muda de estado, um documento é recebido ou uma obrigação é concluída.

Quando esses eventos são organizados, é possível reconstruir o percurso seguido por cada processo. A documentação da Microsoft sobre Process Mining destaca precisamente esta capacidade de usar registos dos sistemas para visualizar operações, encontrar ineficiências e reconhecer oportunidades de automatização.

Na prática, o Process Mining responde a perguntas que um fluxograma convencional raramente esclarece:

• Quanto tempo decorre entre a receção de um documento e a sua validação?
• Que tarefas regressam com maior frequência para correção?
• Em que etapa se acumulam mais clientes ou processos?
• Quantas variantes existem para realizar a mesma obrigação?
• Que exceções exigem intervenção humana?
• Onde está o melhor ponto para introduzir automação?

Porque deve analisar antes de automatizar?

Automatizar um processo sem o compreender pode apenas acelerar uma sequência mal desenhada. Se existirem dados incompletos, aprovações redundantes ou regras diferentes entre colaboradores, um robô tenderá a reproduzir essas inconsistências em maior escala.

A análise prévia permite separar três tipos de trabalho:

• Tarefas repetitivas e estáveis: são fortes candidatas à automatização.
• Exceções previsíveis: podem ser encaminhadas por regras, alertas e validações.
• Decisões que exigem conhecimento profissional: devem permanecer sob supervisão do contabilista.

Esta distinção ajuda a aplicar RPA e inteligência artificial onde produzem valor real. A própria IBM identifica a descoberta, a verificação de conformidade e a melhoria como três utilizações centrais do Process Mining, explicando que os dados podem revelar atrasos, desvios e oportunidades de automação. Pode consultar esta síntese no artigo What is Process Mining?.

Os dados mínimos para começar

Não é necessário iniciar com todos os sistemas do gabinete. Um projeto-piloto pode concentrar-se num único processo, como a receção e tratamento de ficheiros SAF-T, a preparação de uma declaração ou a admissão de um trabalhador.

Para reconstruir o percurso de cada caso são particularmente importantes três elementos:

1. Identificador do caso: o cliente, documento, declaração ou pedido acompanhado do início ao fim.
2. Atividade: a ação realizada, como “documento recebido”, “dados validados”, “submissão efetuada” ou “comprovativo arquivado”.
3. Data e hora: o momento em que cada atividade ocorreu.

Campos adicionais — responsável, equipa, tipo de obrigação, resultado, motivo da exceção ou aplicação utilizada — permitem análises mais úteis. Contudo, a qualidade dos dados é decisiva. Eventos em falta, designações inconsistentes ou relógios desalinhados podem criar uma imagem enganadora do processo.

Um exemplo no tratamento de ficheiros SAF-T

Imagine que o gabinete pretende melhorar o tratamento mensal dos ficheiros SAF-T. No procedimento descrito, o cliente envia o ficheiro, a equipa valida-o, corrige eventuais problemas, comunica a informação e arquiva o comprovativo.

O mapa real pode revelar um cenário diferente. Alguns ficheiros chegam por email e outros por uma pasta partilhada. Parte da equipa regista a receção numa folha de cálculo, enquanto outros colaboradores avançam diretamente para a validação. Quando existe um erro, o pedido de correção nem sempre fica associado ao processo inicial. No final, o comprovativo pode ser guardado em locais diferentes.

Ao analisar os eventos, o gabinete pode descobrir que o maior atraso não está na submissão, mas nos dias que decorrem entre o primeiro pedido e a receção do ficheiro correto. Pode ainda concluir que a maior parte do retrabalho se concentra num pequeno grupo de causas recorrentes.

Esta visibilidade muda a prioridade. Antes de automatizar a submissão, talvez seja mais vantajoso normalizar a receção, validar automaticamente os ficheiros e criar alertas para documentos em falta. O artigo da Robosoft sobre gestão de ficheiros SAF-T no gabinete mostra como organização, validação e acompanhamento fazem parte do mesmo fluxo operacional.

Métricas que revelam os verdadeiros gargalos

Um mapa é mais útil quando está associado a métricas claras. Para um gabinete de contabilidade, vale a pena acompanhar:

• Tempo total do processo: desde a abertura até à conclusão.
• Tempo de execução: período efetivamente dedicado ao trabalho.
• Tempo de espera: intervalo em que o processo permanece parado entre atividades.
• Taxa de retrabalho: percentagem de casos que repetem uma etapa.
• Número de variantes: percursos diferentes usados para chegar ao mesmo resultado.
• Taxa de exceções: casos que saem do fluxo padrão.
• Cumprimento do prazo interno: processos concluídos dentro do objetivo definido pelo gabinete.

O tempo médio, por si só, pode esconder situações críticas. É útil observar também a mediana, os casos mais lentos e a distribuição por tipo de cliente ou obrigação. Se 80% dos processos forem rápidos, mas os restantes exigirem várias intervenções, são esses 20% que provavelmente consomem uma parte desproporcionada da capacidade da equipa.

Como transformar a análise numa prioridade de automação

Depois de identificar os gargalos, cada oportunidade pode ser avaliada segundo quatro critérios:

1. Volume: quantas vezes a tarefa é executada.
2. Tempo: quantos minutos ou horas são consumidos em cada ocorrência.
3. Estabilidade: se as regras e os dados são suficientemente previsíveis.
4. Risco: impacto de um erro, atraso ou incumprimento.

Uma tarefa frequente, demorada, estável e baseada em regras é uma boa candidata a RPA. Uma tarefa com documentos pouco estruturados pode beneficiar de inteligência artificial, mantendo validação humana nos casos de baixa confiança. Um processo raro e altamente variável pode exigir primeiro simplificação ou normalização.

Esta abordagem evita escolher automações apenas porque parecem fáceis. O objetivo é melhorar o desempenho do processo completo, e não otimizar uma etapa que continuará bloqueada pela etapa seguinte.

Um piloto de 30 dias para o gabinete

Um primeiro projeto pode ser pequeno e orientado a uma decisão concreta:

• Semana 1 — Escolher: selecionar um processo recorrente com volume relevante e definir o resultado esperado.
• Semana 2 — Recolher: extrair os eventos disponíveis, uniformizar nomes e validar a qualidade dos dados.
• Semana 3 — Analisar: construir o mapa, identificar variantes, medir tempos e entrevistar a equipa sobre as exceções encontradas.
• Semana 4 — Priorizar: escolher uma melhoria, estimar o impacto e definir as métricas que serão comparadas depois da implementação.

O piloto deve terminar com uma decisão: eliminar uma etapa, normalizar uma entrada, criar um alerta, integrar sistemas ou automatizar uma tarefa. Depois da alteração, os mesmos indicadores permitem verificar se o tempo de ciclo, o retrabalho ou o número de exceções diminuiu.

Automação com visibilidade e controlo

O Process Mining não substitui o conhecimento da equipa. Torna esse conhecimento verificável e complementa-o com evidência operacional. Os colaboradores conhecem as razões por detrás das exceções; os dados mostram a frequência, a duração e o impacto de cada percurso.

Ao combinar as duas perspetivas, o gabinete consegue automatizar com prioridades mais claras, manter supervisão humana onde é necessária e acompanhar os resultados ao longo do tempo.

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