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Pessoa a utilizar um computador portátil

O que é a automatização robótica de processos (RPA)?

A automação de processos robóticos (RPA) refere-se a software que automatiza tarefas repetitivas e baseadas em regras.

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O que a RPA faz

A RPA utiliza bots de software para automatizar tarefas repetitivas que normalmente consomem muito tempo aos humanos. Estas tarefas são simples e baseadas em regras, o que significa que seguem instruções pré-definidas e estruturadas para serem concluídas.

Estes bots interagem com as aplicações da mesma forma que os humanos—clicando em botões, introduzindo dados e movendo ficheiros—mas executam estas ações muito mais rapidamente e com menos erros.

As tarefas comuns de RPA incluem:

Crucialmente, a RPA opera ao nível da interface do utilizador, o que significa que não altera os sistemas subjacentes nem requer integrações complexas. Em vez disso, funciona perfeitamente em todas as aplicações existentes para simplificar os fluxos de trabalho e melhorar a eficiência.

Porque é que a RPA é importante

Os trabalhadores de escritório passam horas todas as semanas em tarefas repetitivas, como introdução de dados e aprovações, que exigem pouca criatividade ou pensamento crítico. Se estas tarefas forem automatizadas, os colaboradores podem concentrar-se em trabalhos de maior valor, como o atendimento ao cliente, a resolução de problemas e a análise de negócios.

Os bots de RPA também podem desempenhar um papel essencial na transformação digital de uma empresa, pois funcionam em qualquer aplicação de um conjunto tecnológico, incluindo sistemas legados. Como imitam ações humanas na interface do utilizador, as organizações não precisam de recursos de TI extensivos, software personalizado ou acesso a API para automatizar processos.

Como funciona a RPA

A RPA funciona através de bots de software, que são programas concebidos para realizar ações específicas sem intervenção humana. O software de RPA instalado em computadores ou servidores cria, implementa e gere bots que operam em aplicações, sites e ferramentas internas.

Para executar tarefas, estes bots imitam o comportamento humano no ecrã—clicando em botões, selecionando menus e introduzindo texto tal como uma pessoa faria. Desenvolvedores cidadãos podem gravar uma sequência de passos enquanto realizam uma tarefa, e o sistema converte estas ações em fluxos de trabalho repetíveis que os bots executam de forma eficiente e precisa. Este processo é conhecido como gravação de fluxo de trabalho.

Depois de criar um fluxo de trabalho, um cidadão desenvolvedor pode colaborar com um programador de software para garantir que este cumpra as melhores práticas de programação e os requisitos de segurança da sua organização.

Tipos de RPA

Existem dois tipos principais de RPA:

Aplicações comuns de RPA: exemplos e casos de utilização

Uma grande variedade de setores e funções empresariais aplica RPA aos seus processos. Atualizar registos de clientes é um caso de uso comum de RPA. Aqui estão vários exemplos onde está a proporcionar um valor significativo:

Finanças

As equipas de contabilidade utilizam bots não assistidos para extrair dados de faturas e inseri-los em sistemas ERP, reconciliar extratos bancários com registos internos e gerar relatórios financeiros de acordo com um calendário. Estes bots funcionam em segundo plano sem qualquer intervenção humana para processar grandes volumes de documentos.

Recursos humanos

Os recrutadores trabalham em conjunto com bots assistidos para produzir cartas de oferta de emprego, gerir a integração de novos colaboradores e atualizar registos de funcionários, reduzindo drasticamente o tempo de resposta.

Operações

Os fabricantes e as equipas da cadeia de abastecimento utilizam tanto bots não assistidos como assistidos. Os bots não assistidos tratam de tarefas rotineiras, como atualizar inventários e processar ordens de compra, enquanto os bots assistidos ajudam em fluxos de trabalho mais complexos, como a gestão de exceções.

Apoio ao cliente

As empresas com grandes redes de clientes beneficiam de bots não supervisionados que processam encomendas e facilitam pedidos de suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana. Esta transferência de responsabilidade permite que os agentes humanos se concentrem em interações com clientes mais complexas.

Desde o aumento da produtividade até à redução de erros, estes casos de uso de RPA destacam como os bots proporcionam valor mensurável em todas as organizações.

RPA inteligente e automação aprimorada por IA

Para além dos bots tradicionais, os agentes baseados em IA utilizam agora IA generativa para analisar dados não estruturados (por exemplo, interpretar a intenção de um e-mail) antes de desencadear um fluxo de trabalho RPA. Como resultado, as organizações podem automatizar fluxos de trabalho mais complexos, incluindo o processamento de faturas em vários formatos, a extração de informações de documentos e a resposta a comandos de voz ou texto.

Por outras palavras, a RPA inteligente expande a automatização para além dos fluxos de trabalho estruturados, permitindo a automatização de tarefas que anteriormente exigiam julgamento humano. A hiperautomação vai mais longe ao procurar orquestrar processos empresariais inteiros. Combina RPA inteligente com mineração de processos e análises para criar um ecossistema de automação conectado.

A hiperautomação também procura continuamente formas de automatizar e otimizar. Esta abordagem proativa impulsiona a eficiência e acelera a transformação digital em toda a organização.

Planear uma abordagem RPA

Uma abordagem bem-sucedida à RPA começa com uma avaliação estratégica dos fluxos de trabalho existentes. Identifique processos e casos de uso onde a automação não só poupa tempo, mas também elimina obstáculos operacionais e melhora a experiência do cliente. O objetivo é identificar processos repetitivos, baseados em regras e de elevado volume para priorizar onde a automação proporciona o maior impacto na eficiência e na redução de custos.

As organizações podem então conceber e implementar bots utilizando plataformas modernas de RPA com ferramentas de desenvolvimento low-code, permitindo que colaboradores sem conhecimentos técnicos criem e executem bots para as suas próprias tarefas.

O planeamento para desempenho e escalabilidade é essencial. Os líderes devem antecipar a gestão de centenas ou milhares de fluxos de trabalho automatizados ao longo do tempo. A reavaliação e otimização contínuas garantem que as automações se mantenham alinhadas com as necessidades empresariais em constante mudança e proporcionem valor a longo prazo.

Desafios e limitações

Embora a RPA ofereça benefícios significativos, as organizações devem antecipar certos desafios.

A manutenção pode ser exigente porque os bots dependem de elementos da interface do utilizador, o que significa que até pequenas alterações na aplicação podem interromper as automatizações. Para garantir a fiabilidade, são essenciais atualizações regulares, monitorização contínua e uma governação sólida.

Exceções como dados em falta, violações de regras ou erros do sistema também representam um desafio. A resolução destes casos muitas vezes requer intervenção humana, o que pode atrasar os processos se não for devidamente gerido.

Além disso, expandir a RPA por vários departamentos ou fluxos de trabalho complexos pode ser difícil. As organizações enfrentam frequentemente problemas de integração e necessitam de estruturas de governação para gerir grandes implementações de bots.

Para ultrapassar os desafios de escalabilidade, as lideranças estão a adotar estratégias de automação de clean core utilizando plataformas como o SAP Build para garantir que os bots se mantenham estáveis mesmo durante grandes atualizações do sistema.

Veja a automação em ação

Para esta empresa de serviços de água, a RPA proporcionou melhores experiências aos colaboradores.

Saiba mais

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre ferramentas de gestão de fluxos de trabalho e RPA?

As ferramentas de gestão de fluxos de trabalho e a RPA são tecnologias complementares que frequentemente são utilizadas em conjunto. Automação de fluxos de trabalho foca na orquestração da sequência de atividades de acordo com regras de negócio definidas, ajudando as organizações a simplificar, otimizar e expandir processos entre equipas e sistemas.

A RPA, por outro lado, automatiza a execução de tarefas individuais, especialmente aquelas que são repetitivas e baseadas em regras. A RPA inteligente vai mais além ao utilizar a IA para automatizar tarefas que envolvem conhecimento, julgamento ou tomada de decisões.

O que é a hiperautomatização?

A hiperautomação expande as capacidades da RPA ao combinar automação com inteligência para determinar a melhor forma de executar tarefas. Permite que as organizações identifiquem, avaliem e automatizem rapidamente processos de negócio e de TI em grande escala, muitas vezes orquestrando várias tecnologias, plataformas e ferramentas.

Em essência, a hiperautomação vai além da automação de tarefas repetitivas para criar fluxos de trabalho inteligentes, altamente escaláveis e de ponta a ponta.

Para que é utilizado o RPA?

A RPA é utilizada para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras em várias funções empresariais. Os usos típicos incluem o processamento de faturas em finanças e a atualização de inventário nas operações da cadeia de abastecimento.

Ao automatizar estas tarefas, a RPA reduz erros, simplifica processos e liberta os colaboradores para se concentrarem em trabalhos mais estratégicos.

Quais são as desvantagens da RPA?
As desvantagens da RPA incluem a necessidade de manutenção contínua, capacidade limitada para lidar com exceções e dificuldade em escalar em grandes organizações.
A RPA é o mesmo que IA?

Não, RPA e IA são tecnologias diferentes.

A RPA automatiza tarefas repetitivas e baseadas em regras ao imitar ações humanas num computador, como clicar, digitar e transferir dados entre sistemas.

A IA permite que as máquinas aprendam, raciocinem e tomem decisões, realizando tarefas que exigem julgamento, reconhecimento de padrões ou compreensão de linguagem natural.

RPA Inteligente é a combinação de RPA tradicional com tecnologias de IA, como aprendizagem automática e processamento de linguagem natural. Esta integração permite que os bots compreendam a linguagem e assumam tarefas mais complexas e cognitivas.