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Blog | 12 de mai. de 2023

RPA e IA: a dupla definitiva

RPA e IA
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Recentemente, ouvimos falar muito sobre IA, que parece estar tomando o mundo de assalto. A pergunta inevitável é: e se os computadores conseguissem trabalhar por nós e como nós, mas melhor? E se os computadores pudessem tomar decisões, resolver problemas, conversar de forma inteligente, escrever rascunhos ou gerar imagens?

Por fim, como podemos usar IA para melhorar nossas vidas? Para termos mais sucesso?

Muitas vezes, pensamos na automação robótica de processos (RPA) e inteligência artificial (IA) como entidades diferentes. No entanto, com a constante evolução do mundo da tecnologia de automação, isso não precisa mais ser assim. A IA está mudando a RPA para melhor.

A RPA é excelente para fazer previsões de mercado, mas a IA continua gerando mais valor. De acordo com as previsões da Forrester para 2023, 10% das empresas da Fortune 500 gerarão conteúdo usando ferramentas de IA. E isso não é tudo.

IA é uma tecnologia de aprendizado cognitivo com potencial ilimitado, desde algoritmos cognitivos à inovação industrial baseada em IA. Além disso, a automação inteligente (AI) combina inteligência artificial, aprendizado por máquina (ML) e automação robótica de processos com outras tecnologias para expandir as automações completas usando uma força de trabalho digital.

Tanto a RPA quanto a IA têm suas vantagens, mas para ter a melhor otimização para processos empresariais, você precisa combinar as duas tecnologias para obter a automação inteligente. O motivo é que, enquanto a RPA se dedica à automação de tarefas com base em regras (principalmente tarefas repetitivas), a IA é uma simulação da inteligência humana por sistemas de computador. Isso significa que as duas têm um potencial enorme quando colaboram.

Qual a diferença entre IA e RPA?

A automação robótica de processos (RPA) usa robôs de software para automatizar processos empresariais repetitivos, imitando ações humanas para assumir a execução de tarefas monótonas e rotineiras dos funcionários humanos. Por sua vez, isso aumenta o envolvimento e a satisfação dos funcionários, permitindo que eles se concentrem em tarefas cognitivas mais interessantes. A RPA executa tarefas automatizadas com eficiência e sem erros, seguindo as instruções com as quais foi programada.

A inteligência artificial (IA) é capaz de aprendizado cognitivo, raciocínio e identificação de erros e eficiências para correção. As tecnologias de IA têm uma grande variedade de aplicações, incluindo aprendizado por máquina (ML), reconhecimento óptico de caracteres (OCR), fala natural, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural (NLP).

Com a introdução de robôs de RPA baseados em IA, você obtém operadores digitais inteligentes que seguem regras contextuais e aprendem enquanto trabalham. Os operadores digitais podem executar diversos níveis de automação: independente, como automação “não assistida”, ou em conjunto com funcionários, como automação “assistida”.

Os operadores digitais trabalham sem intervalos para aprimorar fluxos de trabalho de funcionários, reduzir erros, aumentar a produtividade e promover a satisfação dos clientes oferecendo serviços mais rápidos.

Nas quatro principais áreas em que a inteligência artificial e a automação robótica de processos avançam rapidamente (chatbots, conteúdo não estruturado, sensores de IoT e análises), a capacidade de capturar mais insights de dados não estruturados é crucial para aumentar a inteligência dos robôs.

Juntas, RPA e IA são a dupla definitiva, chamada de força de trabalho digital.

Por que os dados não estruturados são tão importantes para a automação inteligente de processos?

Os dados não estruturados oferecem ótimas oportunidades de automação. Um grande número de dados da empresa reside em dezenas ou até centenas de terabytes de dados não estruturados. Portanto, não chega a ser uma surpresa que as organizações procurem soluções comprovadas  para acelerar o uso de informações não estruturadas e liberar todo o potencial da automação robótica de processos inteligente.

Para eliminar as lacunas de processos, o foco permanece nas análises. Praticamente metade das organizações usará uma combinação de IA e software de automação para criar uma nova força de trabalho digital.

Uso de dados não estruturados em um processo de RPA

Pense nos seguintes cenários que podem afetar o uso de dados não estruturados durante a criação de um processo de RPA:

  • Quando você precisa classificar documentos com base na taxonomia de clientes específicos e agir de acordo com isso
  • Quando a compreensão do conteúdo de documentos é relevante
  • Quando você precisa usar o raciocínio antes de extrair informações
  • Quando você também precisa descobrir as relações que vinculam os dados extraídos para uso no processo

Nos cenários acima, a colaboração entre IA e RPA amplia e aprimora o alcance da automação inteligente, acelerando o uso de informações não estruturadas.

Com a IA, todos os dados relevantes se tornam imediatamente úteis e práticos para a RPA. Ela analisa, categoriza e extrai informações relevantes retidas em dados não estruturados (como campos de texto de várias regras, documentos, ordens de compra, faturas, e-mails, relatórios de pesquisa, formulários e outros documentos da empresa) e as organiza em arquivos organizados para a automação robótica de processos.

Como IA e RPA trabalham em conjunto?

A combinação de RPA e IA resulta na automação inteligente de processos ou automação inteligente (AI). A IA reúne essas duas tecnologias com aprendizado por máquina e outras automações baseadas em IA para otimizar fluxos de trabalho, simplificar processos e viabilizar uma transformação digital completa na organização.

O software de automação inteligente transforma robôs de RPA em uma força de trabalho digital orientada por automação cognitiva que processa tarefas de crescente complexidade.

RPA e aprendizado por máquina

Com a IA, os robôs de RPA podem executar seus recursos atuais com a capacidade adicional de tomada de decisões. O aprendizado por máquina (ML) é onde esses bots começam a resolver problemas e oferecer sugestões de melhoria.

O aprendizado por máquina é o ramo de IA que usa dados e algoritmos para imitar funções de aprendizado humanas e aprimorar-se durante o trabalho. Com os modelos de aprendizado por máquina, esses robôs de software baseados em IA podem ajudar em previsões e resultados preditivos.

IA e RPA em conjunto

A IA é a parceira perfeita da RPA para analisar, categorizar e extrair dados não estruturados, tornando-os funcionais para melhorar os resultados de fluxos de trabalho de RPA ainda mais essenciais e inteligentes.

Ao mesmo tempo, a RPA é o complemento ideal para possibilitar a adoção de automação eficaz com capacidades cognitivas em grande escala.

Assim, as empresas podem obter benefícios com a automação usando as duas tecnologias em uma plataforma completa para automatizar processos completos e explorar facilmente o valor das funcionalidades de inteligência.

A integração dos recursos de inteligência artificial de sistemas especialistas na plataforma de automação robótica de processos da SS&C Blue Prism oferece maior eficiência e produtividade da mão de obra e alcança níveis mais altos de precisão no acesso a dados não estruturados, levando a automação comercial a novas áreas estratégicas com a automação de tarefas que antes eram realizadas apenas por humanos.

Qual é um exemplo de RPA e IA?

Há muitos exemplos dos recursos adicionais que a IA oferece para a RPA, mas vamos mostrar apenas alguns:

  • Gerenciamento de e-mail: Os robôs percorrem dados de e-mail para detectar urgência, problemas e objetivo, e até mesmo extrair informações essenciais para oferecer menores tempos de resposta e facilitar a organização de tópicos.
  • Processamento de faturas: Em sistemas de processamento de pagamentos, os robôs baseados em IA permitem reduzir drasticamente o tempo de processamento e aumentar consideravelmente sua precisão.
  • Transações financeiras: Em conjunto, RPA e IA podem garantir a segurança e precisão nas transações financeiras, capturando dados do usuário de diversas fontes buscando atividades inconsistentes para detectar possíveis fraudes. O aprendizado por máquina ajuda com a análise preditiva, usando a experiência anterior para identificar alertas em futuras transações.
  • Experiências de comunicação: Você pode usar bots para verificar experiências de funcionários e clientes a fim de identificar possíveis melhorias e corrigir rapidamente novos problemas, garantindo que nada seja perdido. Isso gera benefícios para funcionários e clientes.

Quais são os benefícios da RPA e IA?

Agora que você já sabe o que são RPA e IA, e como podem trabalhar eficazmente em conjunto, só falta uma coisa: falar sobre os benefícios. Operadores digitais podem transformar totalmente a jornada de automação de ótima para excelente.

A lista é enorme, mas este é o resumo dos quatro principais benefícios que podem ser alcançados com RPA e IA trabalhando em conjunto:

  • Maior satisfação dos funcionários: os funcionários são liberados de tarefas monótonas para se dedicarem a projetos de maior valor.
  • Eficiência: os processos são simplificados para acelerar a obtenção de resultados.
  • Precisão: a automação de processos reduz os erros humanos, o que aumenta a eficiência.
  • Consistência e conformidade: como há menos erros e o trabalho segue regras, os operadores digitais mantêm trilhas de auditoria claras para garantir o constante cumprimento de requisitos de conformidade.

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