Como podemos ajudar?

As métricas de desempenho ajudam as empresas a avaliar se suas operações impulsionadas por IA estão produzindo resultados confiáveis e úteis. As métricas mais relevantes dependem do processo de negócios, do resultado esperado e da qualidade dos dados disponíveis. Nem toda métrica descrita abaixo é necessariamente calculada automaticamente pelo Polyosync. Estas são medições recomendadas que as empresas podem usar quando os dados necessários estão disponíveis. Volume de execução O volume de execução mede quantas vezes uma automação, fluxo de trabalho ou processo de negócios específico foi executado durante um período definido. Isso pode ajudar as empresas a entender a atividade operacional e a carga de trabalho. Taxa de conclusão A taxa de conclusão mede a proporção de execuções registradas que alcançaram um status de conclusão bem-sucedido. Um cálculo básico é: Taxa de conclusão = Execuções bem-sucedidas / Execuções totais × 100 A definição de sucesso deve corresponder aos status de execução utilizados pelo módulo relevante. Taxa de falha A taxa de falha mede a proporção de execuções registradas como não bem-sucedidas. Um cálculo básico é: Taxa de falha = Execuções falhadas / Execuções totais × 100 As falhas devem ser investigadas no contexto, em vez de serem avaliadas apenas pela sua frequência. Duração da execução A duração da execução mede quanto tempo uma operação leva desde a iniciação até a conclusão. Onde os timestamps de início e conclusão estão disponíveis, as empresas podem analisar se os tempos de execução estão mudando. Taxa de intervenção humana A taxa de intervenção humana mede com que frequência as atividades requerem assistência ou decisões dos funcionários. Isso pode ajudar a identificar processos que ainda não são adequados para automação completa. No entanto, a intervenção humana não é necessariamente um resultado negativo. Pode ser uma salvaguarda intencional. Produtividade operacional A produtividade mede quanto trabalho um processo completa dentro de um determinado período. Por exemplo, uma empresa pode examinar quantas solicitações foram processadas ou quantas tarefas qualificadas foram concluídas. A medição deve refletir os resultados reais do negócio, não apenas a atividade do sistema. Frequência de erros A frequência de erros mede com que frequência ocorrem condições de erro específicas. Agrupar erros recorrentes pode ajudar a identificar integrações não confiáveis, dados ausentes ou problemas de configuração. Qualidade dos resultados de negócios A conclusão técnica nem sempre indica que um processo atingiu seu objetivo comercial pretendido. As empresas devem avaliar a qualidade e a utilidade dos resultados produzidos. Resultados relacionados ao cliente Onde dados apropriados estão disponíveis, as empresas podem examinar resultados como leads qualificados, reservas concluídas ou solicitações resolvidas. Essas métricas devem ser baseadas em registros comerciais verificados. Como as métricas devem ser interpretadas? As métricas devem ser avaliadas em conjunto. Uma alta taxa de conclusão pode ser menos significativa se as atividades concluídas produzem constantemente resultados comerciais incorretos. Da mesma forma, uma taxa de intervenção humana aumentada pode ser apropriada para processos que envolvem decisões sensíveis. O que devo monitorar primeiro? Comece com a confiabilidade da execução, os resultados operacionais e os erros recorrentes. Adicione medições mais avançadas quando dados confiáveis suficientes estiverem disponíveis. O objetivo é medir o desempenho comercial significativo, em vez de simplesmente coletar grandes quantidades de estatísticas de atividade.