Introdução em Processos intensivos

Processos Intensivos em Conhecimento estão entre os principais ativos das organizações modernas. Além disso, eles centralizam-se em conhecimento e dados e possuem flexibilidade no design e na execução em tempo real. Portanto, os Knowledge workers (trabalhadores de conhecimento) são responsáveis por sua execução.

Neste artigo, caracterizamos processos intensivos em conhecimento na gestão de processos de negócio. Apresentamos o espectro para gestão de processos de negócio de di Ciccio et al.(2012), que relaciona intensidade de conhecimento com previsibilidade e estrutura, a fim de auxiliar o leitor a classificar seus processos.

BPM e KiP

Gestão de processos de negócio (GPN ou Business Process Management – BPM) tem como objetivo coordenar como o trabalho é realizado em uma organização a fim de garantir resultados consistentes e executar oportunidades de melhorias (DUMAS et al., 2013).

As principais abordagens modelam atividades a partir de três dimensões (DI CICCIO, MARRELLA e RUSSO, 2012):

• Fluxo de controle: estrutura de tarefas e seus relacionamentos;
• Dados: como os elementos são consumidos, produzidos e trocados entre as tarefas;
• Recursos: pessoas, sistemas e serviços que executam as tarefas assim como suas capacidades.

Uma dimensão ortogonal a esta é, portanto, o tratamento de exceção, que define maneiras específicas de se lidar com eventos não desejados que podem surgir.

Processos Intensivos em Conhecimento (PIC ou Knowledge Intensive Process – KiP)

Processos Intensivos em Conhecimento (PIC ou Knowledge Intensive Process – KiP) correspondem a uma classe específica de processos de negócio caracterizados por atividades que não podem ser facilmente planejadas, que podem ser alteradas durante a execução do processo (i.e., on the fly, in run-time) e são guiadas pelo cenário contextual em que o processo está inserido (DI CICCIO, MARRELLA e RUSSO, 2015).

KiP centram-se em conhecimento e dados, e requerem flexibilidade tanto na modelagem quanto na execução. Em geral, abordagens de BPM consideram que processos envolvem atividades que se repetem e estão subjacentes a um modelo de fluxo prescrito (MARJANOVIC e FREEZE, 2011), como acontece principalmente em processos de produção e administrativos (LEYMANN e ROLLER, 1999).

No entanto, essas abordagens têm enfrentado desafios em cenários intensivos em conhecimento, como assistência médica, gestão de emergências, coordenação de projetos, gestão de casos, onde os processos, em geral, não são estruturados e são caracterizados por colaboração (DI CICCIO, MARRELLA, RUSSO, 2012). KiPs vão além da automação de processos, focando na dimensão do conhecimento e no papel do conhecimento centrado em humanos (MARJANOVIC e FREEZE, 2011).

Espectro para Gestão de Processos

Di Ciccio et al. (2012) propõem um espectro para a gestão de processos de negócio que relaciona a intensidade de conhecimento com a previsibilidade e a estrutura (conforme mostrado na Figura abaixo). Em geral, conforme a regra, a estrutura, a previsibilidade e a automação são inversamente proporcionais à intensidade de conhecimento.

Um processo que é totalmente imprevisível e, portanto, não repetível, classifica-se como processo não estruturado. Por conseguinte, não há nenhuma regra que governe como as instâncias do processo devem se comportar. Por outro lado, os processos completamente previsíveis são os processos estruturados. Isso implica que suas instâncias se comportam de forma ordenada, seguindo um conjunto de regras pré-definidas. Por exemplo, os processos de produção e administrativos.

Os processos estruturados com exceções ad hoc se assemelham aos processos estruturados, mas eles podem sofrer a ocorrência de eventos externos e exceções. Os eventos externos e exceções podem ser previstos antecipadamente (ou seja, podemos modelá-los e definir mecanismos de tratamento de exceção, como no tratamento de transações financeiras) ou podem ocorrer durante a execução de uma instância do processo, exigindo alterações ad hoc no processo durante a execução.

Processos não estruturados com fragmentos pré-definidos são aqueles em que a lógica do processo não é explicitamente definida, mas existem políticas e regulamentações que permitem identificar e pré-definir fragmentos estruturados. Por exemplo, tratamento de sinistro de seguro. As partes não definidas são tratadas na medida que o processo é executado. Os fragmentos pré-definidos são instanciados quando casos em que eles se aplicam ocorrem.

Processos fracamente estruturados não têm seu fluxo definido. No entanto, políticas e regras de negócio definem restrições sobre as ações dos participantes do processo. Elas determinam o escopo de suas ações e garantem que alternativas não desejáveis não ocorram. Por exemplo, o tratamento de um paciente depende de sua situação atual – saúde física e sintomas.

Processos não estruturados têm baixo nível de previsibilidade e alta flexibilidade. A estrutura do processo evolui dinamicamente já que participantes decidem o que executar e em qual ordem de forma ad hoc. Em geral, apenas o objetivo do processo é conhecido a priori. No entanto, pessoas como gerentes, pesquisadores e engenheiros conduzem processos não estruturados. Estes processos, como os processos criativos, requerem decisões complexas e rápidas entre múltiplas estratégias possíveis para atingir objetivos específicos.

KiP e Espectro para Gestão de processos

A classe de processo KiP atravessa a classificação, conforme ilustrado na Figura. Além disso, quase todas as classes incluem elementos que tornam o conhecimento intensivo. Por exemplo, quando um trabalhador de conhecimento (knowledge worker) lida com exceções não esperadas (processo estruturado com exceções ad hoc), quando ele usa sua experiência e especialidade para escolher um fragmento de processo para executar (processo não estruturado com fragmentos), quando decisões individuais e colaborativas levam à definição do melhor conjunto de ações a serem executadas em processos pouco estruturados ou não estruturados.

Conclusão

Processos intensivos em conhecimento são pouco emoldurados (i.e., previamente planejados); além disso, são principalmente caracterizados por serem centrados no ser humano (human-centric) e envolverem colaboração. O espectro proposto por di Ciccio et al. (2012) ajuda a classificar os processos de uma organização. Além disso, ele auxilia na compreensão de suas peculiaridades, demonstrando que há tarefas intensivas em conhecimento em quase todas as classes. Essas tarefas, por sua vez, são as que necessitam de flexibilidade. São também de difícil automação e dependem da experiência e habilidades dos seus executores, ou seja, os trabalhadores do conhecimento. Portanto, as organizações enfrentam grandes desafios para explicitar essas tarefas e, consequentemente, desenvolver ferramentas de apoio que permitam sua execução com agilidade e eficiência.

Alguns trabalhos de pesquisa nesta linha estão sendo conduzidos, tais como:

• CATS (Cognitive Analytic Trail System): um sistema cognitivo para apoiar processos analíticos (THIAGO et al., 2016);
• Experiment Workbench: um agente cognitivo para auxiliar  cientistas de dados (AZEVEDO et al., 2020);
• CogBPMN: um conjunto de tipos de subprocessos cognitivos para recomendação que podem ser usados para representar a simbiose humano-computador em modelos de processos de negócio (JANSEN et al., 2020).

Referências

AZEVEDO, L. G., THIAGO, R. M., NERY, M., CERQUEIRA, R. de G. Experiment Workbench: A Co-agent for Assisting Data Scientists. Proceedings of the 22^nd International Conference in Information Systems (ICEIS).

DUMAS, M.; LA ROSA, M.; MENDLING, J.; REIJERS, H. A. Fundamentals of Business Process Management, 2 ed. Springer, 2018.

DI CICCIO, C.; MARRELLA, A.; RUSSO, A. Knowledge-intensive processes: an overview of contemporary approaches. Knowledge-intensive Business Processes, pp. 33, 2012.

DI CICCIO, C.; MARRELLA, A.; RUSSO, A.  Knowledge-intensive processes: characteristics, requirements and analysis of contemporary approaches. Journal on Data Semantics, 4(1): pp. 29–57, 2015.

FERREIRA, J. J., da SILVA, V. T., THIAGO, R. M., AZEVEDO, L. G., CERQUEIRA, R. de G. CogBPMN: Representing Human-Computer Symbiosis in the Cognitive Era. Proceedings of the 22^nd International Conference in Information Systems (ICEIS).

MARJANOVIC, O.; FREEZE, R. Knowledge intensive business processes: theoretical foundations and research challenges. In 2011 44th Hawaii International Conference on System Sciences, pp. 1–10. IEEE, 2011.

LEYMANN, F.; ROLLER, D. Production workflow: concepts and techniques. Prentice Hall, 1999.

THIAGO, R. M.; AZEVEDO, L. G.; SILVA, V. T. ; SEGURA, V. C. V. B. ; SANTOS, M. N. ; CERQUEIRA, R. CATS: Cognitive Analytic Trail System. In: Workshop on Symbiotic Cognitive Systems, 2016, Phoenix, Arizona. Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence. Palo Alto, California, USA: Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2016. v. 1. p. 768-771.