Visão geral da automação inteligente

Reconhecimento óptico de caracteres (OCR), usado para "ler" documentos em papel ou digitais (como PDFs), é um exemplo. Tradicionalmente, o OCR dependia de software de reconhecimento de padrões para identificar letras e números. No entanto, porque as fontes e especialmente a escrita à mão podem variar muito, tinha limites quanto à precisão com que podia fazer isso.

O advento do aprendizado de máquina em OCR anulou esta limitação. Uma rede neural de aprendizagem automática pode "ler" caracteres identificando padrões únicos em cada um e aprendendo novos padrões para considerar variações. Com o tempo, isso permite que ele distinga melhor e de forma consistente entre Os e 0s ou 5s e Ss—reconhecendo que um círculo mais estreito corresponde ao padrão de um zero mais do que a letra O. Algumas outras aplicações de automação inteligente são:

• Document information extraction (DOX). A evolução do OCR. DOX pode extrair dados formatados em cabeçalhos e tabelas em ficheiros de folhas de cálculo (dados estruturados) assim como documentos digitalizados (dados não estruturados). Isto permite que as empresas processem rapidamente grandes quantidades de faturas, ordens de compra, recibos, formulários, aplicações e outros, garantindo que correspondam a outros registos.

• Interações inteligentes com clientes. Usando o processamento de linguagem natural, os chatbots alimentados por automação de processos inteligentes entendem e respondem às perguntas dos clientes com respostas personalizadas e sensíveis ao contexto, o que não só acelera os tempos de resposta, mas também melhora a satisfação geral do cliente, enquanto reduz a carga de trabalho para a equipe de suporte.

• Manutenção preditiva. Ao analisar continuamente dados históricos e em tempo real de sensores, a automação inteligente de processos pode detectar sinais de alerta precoce de falha de equipamento, permitindo que as equipas de manutenção agendem intervenções oportunas e ajustem os intervalos de serviço de forma dinâmica, o que reduz o tempo de inatividade e os custos de reparação.

Isto mostra como a IA pode automatizar processos anteriormente manuais para aumentar dramaticamente a precisão e a velocidade. Neste artigo, também exploraremos como isso leva a uma melhor tomada de decisões, fluxos de trabalho de manutenção simplificados e mais eficiência operacional para uma empresa e sua força de trabalho humana.

Componentes da automação inteligente

A automação inteligente consiste em três componentes principais. Juntos, eles fornecem uma estrutura estratégica sobre como as empresas podem aumentar a eficiência operacional:

1. Inteligência artificial (IA): Tecnologia que permite aos computadores aprender e resolver problemas como os humanos fazem. Os campos da IA incluem aprendizagem automática, processamento de linguagem natural, visão computacional e IA generativa.

1. Gestão de processos empresariais: Este componente abrange o design, operação e otimização de processos empresariais digitalizados com regras formais.

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

Como funciona a automação inteligente?

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

Automação de processos tradicional é o uso de software e tecnologias seguindo regras programadas para automatizar processos empresariais repetidos. Integrar múltiplos processos automatizados cria um processo de ponta a ponta—isto é conhecido como orquestração de fluxo de trabalho.

Automação de processos robóticos é um componente principal da BPA. Refere-se a bots programados para emular e copiar ações humanas para completar tarefas repetitivas. Ao integrá-los nos sistemas empresariais, os bots de RPA podem automatizar uma ampla gama de tarefas baseadas em regras.

Automação inteligente de processos é a próxima evolução. Integra técnicas avançadas de IA, incluindo capacidades de aprendizagem automática (ML) e processamento de linguagem natural (NLP), com automação de processos robóticos para realizar tarefas avançadas para as quais não está necessariamente pré-programado. Também pode inferir o contexto empresarial por trás dos dados e aprender com as suas experiências, tornando-se muito mais flexível e adaptável do que as formas mais antigas de automação. Exemplos:

• No processo de lead-to-cash (o ciclo de encontrar leads e transformá-los em clientes pagantes), a equipe de vendas pode usar a automação de processos inteligentes para criar pedidos de vendas a partir de dados estruturados (como em planilhas do Microsoft Excel) ou dados não estruturados (como em PDFs digitalizados.) Podem gastar o tempo que poupam em fornecer um serviço ao cliente personalizado em vez disso.

• Dentro do processo de contratação até à reforma (o ciclo de encontrar funcionários e gerir a sua jornada até à saída), o pessoal de RH pode usar a automação de processos inteligentes para analisar currículos durante o recrutamento.

Por que é importante a automação inteligente?

A automação inteligente é importante porque combina a eficiência de processos automatizados baseados em regras com capacidades avançadas de inteligência artificial que podem analisar dados complexos e aprender com a experiência. Isto permite que as empresas automatizem tarefas que anteriormente estavam além da automação, levando a mais consistência, melhor tomada de decisões e menores custos operacionais.

Os benefícios da automação inteligente

A automação inteligente permite que as empresas simplifiquem processos e tomem melhores decisões, levando a estes benefícios:

• Maior eficiência, precisão e consistência: Os sistemas de IA podem executar tarefas repetitivas com um aumento na taxa de automação. Isto melhora a produtividade e liberta os trabalhadores humanos para se concentrarem em atividades estratégicas de nível superior.

• ROI melhorado: Com as reduções de custos, economia de tempo e mitigação de riscos que acompanham a automação inteligente, as empresas que optam por investir podem esperar um ROI significativo.

• Experiência do cliente melhorada: Os chatbots podem oferecer suporte personalizado ao cliente 24 horas por dia. Quanto mais rápido puderem resolver os seus problemas, menos provável será que considerem um concorrente.

Desafios da automação inteligente

Os benefícios são claros. No entanto, as empresas que optam por adotar a automação de processos inteligente devem preparar-se para o efeito que isso pode ter na sua força de trabalho humana.

Embora alguns funcionários possam sentir-se libertados de tarefas mundanas, outros podem sentir-se ameaçados por isso. A gestão pode aliviar esta ansiedade implementando políticas que incentivem os funcionários a melhorar suas competências e a requalificar-se. Idealmente, uma empresa pode surgir com mais pensadores estratégicos e criativos focados na inovação—sua tomada de decisão reforçada com insights fornecidos pela IA.

As empresas que ponderam a adoção de IA devem também examinar questões relacionadas com o viés na IA, a transparência na forma como tira conclusões e a responsabilidade. Estes são todos os tópicos que o comitê de ética de IA de uma organização pode ajudar a definir.

Outra consideração é a dívida técnica que surge durante a migração para a tecnologia de IA, enquanto também se mantêm as aplicações legadas mais antigas. Fatores como má qualidade dos dados, infraestrutura inadequada e lacunas de competências podem prejudicar a eficácia da automação inteligente numa empresa. A IA pode ajudar as organizações a reduzir anos de dívida técnica ao automatizar tarefas operacionais, como a refatoração de código, que os desenvolvedores muitas vezes devem lidar.

Tecnologias de automação inteligente

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

• Inteligência artificial
  A IA é a base da automação inteligente, permitindo que os sistemas processem informações, identifiquem padrões e tomem decisões sem intervenção humana. Ao contrário da automação tradicional, que segue regras predefinidas e utiliza dados estruturados, os sistemas impulsionados por IA podem analisar dados complexos—tanto estruturados como não estruturados—para extrair insights e adaptar-se a novas informações. Esta capacidade permite que as empresas automatizem processos de tomada de decisão, aumentem a eficiência e melhorem a precisão de formas que a automação baseada em regras não consegue.
• Aprendizagem automática
  A aprendizagem automática é um ramo da IA que envolve algoritmos complexos. Isto permite capacidades avançadas de reconhecimento de padrões que vão além dos métodos estatísticos tradicionais. Com grandes e diversificados conjuntos de dados, os modelos podem fornecer insights que informam a tomada de decisões em tempo real. Além de aprendizagem contínua, também pode adaptar-se ao longo do tempo, considerando ações e resultados anteriores nas suas recomendações.
• Processamento de linguagem natural
  NLP é um subconjunto de aprendizagem automática que se especializa em tarefas baseadas em linguagem e nos dados de voz e texto não estruturados que vêm com isso. A PNL permite que chatbots e assistentes virtuais compreendam comandos humanos através da linguagem natural, considerando o sentimento e a intenção para fornecer respostas personalizadas. O resultado é um melhor atendimento ao cliente em nome da empresa. A classificação automática de documentos é outra aplicação de PLN. Permite um encaminhamento e processamento mais rápido, conformidade mais fácil e uma gestão de documentos mais eficiente. Os programadores também podem aplicar PNL durante o processo de codificação. Pode ajudar com tudo, desde sugestões de codificação a depuração e geração de documentos.
• Visão computacional
  Visão computacional é a aplicação de automação inteligente à informação visual (como dados de imagem ou vídeo). As empresas podem usar isto para tarefas como a monitorização e inspeção do desgaste nos transformadores, subestações e linhas de transmissão de uma rede elétrica.

Casos de uso de automação inteligente

As empresas já estão a utilizar a automação inteligente de processos. Aqui estão alguns exemplos:

• Finanças e contabilidade
  Os departamentos de finanças e contabilidade das empresas utilizam automação inteligente para acelerar uma variedade de fluxos de trabalho. Com o processamento de faturas, pode extrair dados das faturas e compará-los com ordens de compra. Com a gestão de despesas, é possível categorizar as despesas dos funcionários e sinalizar anomalias para revisão. E com relatórios financeiros, pode consolidar dados de várias fontes, gerar relatórios e garantir a conformidade com os regulamentos.

• Logística da cadeia de abastecimento
  A automação inteligente ajuda as cadeias de abastecimento a manterem-se resilientes, melhorando a gestão de inventário, automatizando o reabastecimento de stock e otimizando as rotas de envio. Isto resulta em tempos e custos de entrega minimizados, redução de faltas e excesso de stock, bem como aumento da transparência através do rastreamento de envios em tempo real.

• Automação do serviço ao cliente
  As empresas estão a utilizar cada vez mais a automação inteligente para facilitar o serviço ao cliente. Os chatbots e assistentes virtuais, por exemplo, podem lidar com consultas de clientes e fornecer suporte. Se um problema for demasiado complexo e eles não conseguirem, encaminham-no para um agente humano no departamento apropriado.

  A IA também pode analisar o feedback e as interações dos clientes para detectar o sentimento e melhorar as estratégias de resposta. Isto é chamado análise de sentimento.

O futuro da automação inteligente

Adotar a automação inteligente de processos é manter-se competitivo. As empresas que encontram uma estratégia para orquestrá-la com automação de processos tradicionais e sistemas de IA agentica podem esperar aumentar a produtividade, melhorar a precisão e economizar nos custos dos seus processos de ponta a ponta.

Os agentes de IA podem especializar-se em tarefas mais complexas, permitindo-lhes colaborar entre diferentes departamentos e organizações. Imagine alguém a gerir os componentes de inventário e entrega de uma cadeia de abastecimento e a trabalhar com outro para rastrear as faturas e livros associados.

Isso desloca o fardo desses fluxos de trabalho repetitivos das equipas humanas, que agora estão livres para se concentrarem em outros papéis de nível superior em I&D, responsabilidade social corporativa ou suporte técnico. Estes trabalhos exigem habilidades com as quais a IA tem dificuldades, como empatia, ideação e nuance.

Ao investir na adoção de automação inteligente e na melhoria das competências do talento humano, uma empresa pode emergir com uma força de trabalho aprimorada pela IA—em vez de ser substituída por ela. A colaboração entre ambos pode trazer níveis de eficiência anteriormente considerados impossíveis.