Visão geral da automação inteligente

O reconhecimento óptico de caracteres (OCR), usado para "ler" documentos em papel ou digitais (como PDFs), é um exemplo. Tradicionalmente, o OCR dependia do software de reconhecimento de padrões para identificar letras e números. No entanto, como as fontes e, principalmente, a caligrafia variam muito, a precisão era limitada.

O advento do aprendizado de máquina no OCR eliminou essa limitação. Uma rede neural de aprendizado de máquina pode “ler” caracteres identificando padrões únicos em cada um e aprendendo novos padrões para lidar com variações. Ao longo do tempo, isso permite distinguir melhor O de 0 ou 5 de S e reconhecer que o círculo mais estreito corresponde mais ao padrão zero do que à letra O. Outras aplicações da automação inteligente são:

• Document Information Extraction (DOX). É a evolução do OCR. O DOX pode extrair dados formatados em cabeçalhos e tabelas em planilhas eletrônicas (dados estruturados), bem como documentos escaneados (dados não estruturados). Isso permite que as empresas processem rapidamente grande quantidade de faturas, pedidos de compra, recibos, formulários, inscrições etc. e assegurem a correspondência com outros registros.

• Interação inteligente com os clientes. Com o processamento de linguagem natural, os chatbots baseados na automação inteligente de processos entendem e respondem a consultas de clientes com respostas personalizadas e sensíveis ao contexto, o que, além de acelerar o tempo de resposta, também aumenta a satisfação geral do cliente e, ao mesmo tempo, reduz a carga de trabalho da equipe de suporte.

• Manutenção preditiva. Ao analisar continuamente dados históricos e de sensores em tempo real, a automação inteligente de processos detecta com antecedência os sinais de alerta de falha do equipamento, o que permite às equipes de manutenção programar intervenções pontuais e ajustar dinamicamente os intervalos de serviço para reduzir o tempo de inatividade e o custo do reparo.

Isso mostra que a IA pode automatizar processos que antes eram manuais para aumentar radicalmente a precisão e a velocidade. Neste artigo, também exploraremos como isso produz decisões melhores, workflows de manutenção simplificados e mais eficiência operacional para a empresa e a força de trabalho humana.

Componentes da automação inteligente

A automação inteligente consiste em três componentes principais. Juntos, eles formam uma estrutura estratégica para as empresas aumentarem a eficiência operacional:

1. Inteligência artificial (IA): Tecnologia que permite aos computadores aprender e resolver problemas como os humanos. Entre os campos da IA, estão Machine Learning, processamento de linguagem natural, visão computacional e IA generativa.

1. Gestão de processos de negócios: Este componente engloba o design, a operação e a otimização de processos de negócios digitalizados com regras formais.

1. Automação de processos robóticos (RPA): robôs de software que executam tarefas manuais repetitivas de baixo nível, como extração de dados.

Como funciona a automação inteligente?

Para entender como a automação inteligente funciona, é útil entender primeiro duas formas mais básicas de automação:

A automação de processos tradicionais é o uso de software e tecnologia com regras programadas para automatizar processos de negócios repetitivos. A integração de vários processos automatizados cria um processo de ponta a ponta, chamado de orquestração de workflows.

A automação de processos robóticos é um componente primário do BPA. Refere-se a bots programados para emular e copiar ações humanas e concluir tarefas repetitivas. Quando integrados a sistemas de negócios, os bots de RPA automatizam uma grande variedade de tarefas baseadas em regras.

A automação inteligente de processos é a próxima evolução. Ela integra técnicas avançadas de IA, como recursos de Machine Learning (ML) e processamento de linguagem natural (NLP), à automação de processos robóticos para executar tarefas avançadas para as quais não é necessariamente pré-programada. Também pode inferir o contexto de negócios por trás dos dados e aprender com a experiência, o que a torna muito mais flexível e adaptável do que as formas mais antigas de automação. Exemplos:

• No processo do lead ao pagamento (ciclo de encontrar leads e transformá-los em clientes pagadores), a equipe de vendas pode usar a automação inteligente de processos para criar pedidos de venda a partir de dados estruturados (como as planilhas do Microsoft Excel) ou dados não estruturados (como PDFs escaneados). E podem aproveitar o tempo poupado no atendimento personalizado ao cliente.

• No processo da contratação à aposentadoria (ciclo de encontrar colaboradores e gerenciar sua jornada até a saída), a equipe de RH pode usar a automação inteligente de processos para verificar os currículos durante o recrutamento.

Por que a automação inteligente é importante?

A automação inteligente é importante por mesclar a eficiência dos processos automatizados baseados em regras com os recursos avançados de inteligência artificial capazes de analisar dados complexos e aprender com a experiência. Isso permite que as empresas automatizem tarefas que antes estavam além da automação para obter mais coerência, melhores decisões e custo operacional mais baixos.

Benefícios da automação inteligente

A automação inteligente permite que as empresas simplifiquem processos e tomem decisões melhores, além de gerar os seguintes benefícios:

• Mais eficiência, precisão e coerência: os sistemas de IA podem executar tarefas repetitivas com maior taxa de automação. Isso aumenta a produtividade e libera os trabalhadores humanos para se concentrarem em atividades estratégicas de nível mais alto.

• ROI aprimorado: com a redução de custos, a economia de tempo e a redução de riscos que vêm com a automação inteligente, as empresas que optam por investir podem esperar um ROI significativo.

• Melhor experiência do cliente: Chatbots podem oferecer suporte personalizado ao cliente 24 horas por dia. Quanto mais rápido o cliente resolve seu problema, menor a probabilidade de pensar na concorrência.

Os desafios da automação inteligente

Os benefícios são nítidos. No entanto, as empresas que optam por adotar a automação inteligente de processos devem se preparar para o efeito sobre a força de trabalho humana.

Alguns colaboradores se sentirão livres de tarefas braçais, enquanto outros se sentirão ameaçados. A gerência pode aliviar essa ansiedade com políticas que incentivem os colaboradores a buscarem o aperfeiçoamento e a requalificação. Idealmente, pode surgir uma empresa com pensadores mais estratégicos e criativos, focados na inovação, com decisões reforçadas por insights oferecidos pela IA.

As empresas que pensam em adotar a IA também devem examinar problemas relacionados a vieses da própria IA, à transparência das suas conclusões e à responsabilização. O comitê de ética em IA da organização pode ajudar a definir todos esses tópicos.

Outra consideração é a dívida técnica que surge na migração para a tecnologia de IA, enquanto se mantêm os aplicativos legados mais antigos. Fatores como baixa qualidade dos dados, infraestrutura inadequada e lacunas de habilidades podem reduzir a eficácia da automação inteligente na empresa. A IA ajuda a reduzir os anos de dívida técnica por automatizar as tarefas operacionais, como a refatoração de código, que os desenvolvedores precisam lidar.

Tecnologias de automação inteligente

A automação inteligente surge quando as empresas aplicam tecnologias de IA à automação de processos tradicionais. Essas tecnologias incluem:

• Inteligência artificial
  A IA é a base da automação inteligente e permite que os sistemas processem informações, identifiquem padrões e tomem decisões sem intervenção humana. Ao contrário da automação tradicional, que segue regras predefinidas e usa dados estruturados, os sistemas baseados em IA analisam dados complexos, estruturados e não estruturados, para extrair insights e se adaptar a novas informações. Essa capacidade permite que as empresas automatizem o processo decisório e aumentem a eficiência e a precisão de um modo impossível para a automação baseada em regras.
• Machine Learning
  O Machine Learning é um ramo da IA que envolve algoritmos complexos. Ele permite uma capacidade avançada de reconhecimento de padrões que vai além dos métodos estatísticos tradicionais. Com conjuntos de dados grandes e diversificados, os modelos oferecem insights em tempo real para embasar as decisões. Além da aprendizagem contínua, ele também se adapta ao longo do tempo e leva em conta ações e resultados anteriores em suas recomendações.
• Processamento de linguagem natural
  O NLP é um subconjunto do Machine Learning especializado em tarefas baseadas em linguagem e nos dados não estruturados de voz e texto que o acompanham. O NLP permite que chatbots e assistentes virtuais entendam os comandos humanos transmitidos em linguagem natural e considerem o sentimento e a intenção para dar respostas personalizadas. O resultado é um melhor atendimento ao cliente em nome da empresa. A classificação automática de documentos é outra aplicação do NLP. Ela permite encaminhamento e processamento mais rápidos, compliance mais fácil e administração mais eficiente dos documentos. Os desenvolvedores também podem aplicar o NLP durante o processo de codificação. Ele ajuda em tudo, das sugestões de codificação à depuração e à geração de documentos.
• Visão computacional
  A visão computacional é a aplicação da automação inteligente às informações visuais (como dados de imagem ou vídeo). As empresas podem usá-la em tarefas como monitoramento e inspeção de desgaste de transformadores, subestações e linhas de energia da rede elétrica.

Casos de uso da automação inteligente

As empresas já estão usando a automação inteligente de processos. Veja a seguir alguns exemplos:

• Finanças e contabilidade
  Os departamentos de finanças e contabilidade das empresas usam automação inteligente para acelerar uma série de workflows. No processamento de fatura, ela pode extrair os dados das faturas e associá-los a pedidos. Na gestão de despesas, pode categorizar despesas de colaboradores e identificar anomalias para análise. Nos relatórios financeiros, ela consegue consolidar dados de várias fontes, gerar relatórios e garantir o compliance com a regulamentação.

• Logística da cadeia de suprimentos
  A automação inteligente ajuda a cadeia de suprimentos a se manter resiliente, aprimora a gestão de estoques, automatiza o reabastecimento e otimiza os itinerários. Isso minimiza o tempo e o custo da entrega, reduz a falta e o excesso de estoque e aumenta a transparência com o rastreamento de remessas em tempo real.

• Automação do atendimento ao cliente
  Cada vez mais, as empresas usam a automação inteligente para facilitar o atendimento ao cliente. Chatbots e assistentes virtuais, por exemplo, podem lidar com consultas de clientes e dar suporte. Quando o problema for complexo demais para eles, o cliente é encaminhado a um agente humano no departamento adequado.

  A IA também analisa o feedback e a interação do cliente para detectar opiniões e melhorar a estratégia de resposta. É a chamada análise de opinião.

O futuro da automação inteligente

Adotar a automação inteligente de processos é manter a competitividade. As empresas que encontrarem uma estratégia para integrá-la à automação de processos tradicional e os sistemas de IA agêntica vão aumentar a produtividade, melhorar a precisão e economizar custos nos processos de ponta-a-ponta.

Os agentes de IA podem se especializar em tarefas mais complexas e colaborar em diversos departamentos e organizações. Imagine uma IA que gerencie o estoque e os componentes de entrega de uma cadeia de suprimentos e trabalhe com outra para rastrear as faturas e os livros contábeis associados.

Isso afasta a carga desses fluxos de trabalho repetitivos das equipes humanas, agora livres para se concentrarem em outras funções de nível mais alto, em P&D, responsabilidade social corporativa ou suporte técnico. Essas funções exigem habilidades difíceis para a IA, como empatia, ideação e nuance.

Ao investir na adoção da automação inteligente e no aperfeiçoamento dos talentos humanos, pode surgir na empresa uma força de trabalho aprimorada pela IA, não substituída por ela. A colaboração entre ambas traz um nível de eficiência antes considerado impossível.