Jornada da RPA para a automação inteligente

Neste artigo, exploramos a jornada da automação robótica de processos (RPA) para a automação inteligente (IA). Vamos examinar quais são as diferenças, as mudanças tecnológicas que observamos, as alterações na natureza dos processos, a evolução das expectativas das pessoas e por que a adoção da automação inteligente é um imperativo existencial para as empresas. Para concluir, mostraremos o que os líderes empresariais precisam fazer para ter sucesso nessa jornada.

Vamos começar!

Todos nós conhecemos a RPA. Bem, pelo menos, eu espero que sim. A RPA é uma tecnologia de automação de processos empresariais que pode imitar a interação humana com sistemas de software por meio de interfaces gráficas de usuário ou APIs. A automação inteligente (IA) é a próxima etapa dessa jornada. A IA combina RPA com tecnologias avançadas, como inteligência artificial, análises prescritivas, processamento inteligente de processos e mineração de processos e tarefas, para oferecer processos empresariais completos que pensam, aprendem e colaboram em tempo real com seus colegas de trabalho humanos.

O que é a jornada da RPA para a IA?

A RPA tradicional é voltada a processos baseados em regras que usam dados estruturados. Por exemplo, mover dados de um sistema para outro. Já a IA destrava processos orientados a dados com dados não estruturados. Por exemplo, avaliar uma solicitação de indenização do sinistro de um carro, analisando e classificando imagens para tomar decisões ou fazer recomendações sobre o resultado da solicitação de indenização.

Essa mudança significa que as automações evoluem de um foco em tarefas de trabalhadores de informações (acesso, transferência e execução de cálculos em conjuntos de dados perfeitos para gerar um conjunto limitado de resultados) para a automação ou sofisticação das tarefas de trabalhadores de conhecimento (tomada de decisões com base em informações imperfeitas para gerar resultados altamente variáveis).

Ou seja, mudar de modos de operação determinísticos, que usam árvores de decisão que crescem exponencialmente com cada nova variável, para modos de operação probabilísticos, baseados em redes neurais profundas que consideram variáveis diferentes para gerar um resultado ideal.

A IA possibilita casos de uso que envolvem aprendizagem por máquina para reunir fontes de dados interligados, transacionais, financeiros e operacionais que, além de fornecer percepções, permitem segmentar, criar perfis e tomar decisões.

Na RPA, os operadores digitais normalmente são separados dos trabalhadores humanos, mas a IA os transforma em colegas de trabalho.

Quais mudanças tecnológicas são a base da automação inteligente?

Sem dúvida, as tecnologias associadas continuam a se tornar mais rápidas, fáceis de usar, democratizadas e poderosas a um custo decrescente. A função principal é a aprendizagem por máquina ou, mais precisamente, a aprendizagem profunda. A aprendizagem profunda com neurônios e sinapses é similar à operação de cérebros biológicos. Ela permite que os robôs digitais enxerguem usando visão computadorizada, entendam uma linguagem por meio de processos de linguagem natural e respondam usando geração de linguagem natural. Os processos associados são descobertos usando síntese de processos e os colegas humanos são compreendidos por meio de computação afetiva.

Também presenciamos uma grande migração de software local em silos de difícil expansão para microsserviços na nuvem pública/privada com fácil expansão.

Mesmo a Internet das Coisas, que podemos considerar como sensores sem inteligência que enviam dados a servidores, está sendo substituída pela Internet dos Comportamentos, que combina ciências comportamentais, análises de borda (edge analytics) e sensores para compreender o “como” e o “porquê”, o que é muito mais que simplesmente relatar o “quê”.

Como processar as mudanças enquanto adotamos a automação inteligente?

Nossa jornada começou com a descoberta e avaliação manuais de processos, passando pela descoberta e avaliação automatizadas para chegar até a mineração de processos e tarefas.

Da descoberta e integração manuais com sistemas e dados até a descoberta e integração automatizadas usando análises semânticas. Da criação e manutenção manuais de processos para a geração automática de processos com correção e gerenciamento automáticos.

Do gerenciamento e expansão manuais do portfólio de automação para o gerenciamento remoto e a expansão automática de uma força de trabalho elástica que cresce e se expande conforme a demanda.

E da separação entre tarefas humanas e automatizadas para processos entrelaçados que transitam de forma transparente entre colegas de trabalho humanos e digitais.

Como mudam as expectativas das pessoas durante a jornada para a automação inteligente?

Estamos sempre passando por mudanças. No entanto, uma das mudanças fundamentais causadas pela IA é a transformação dos funcionários: de trabalhadores da informação (extração e movimentação de dados entre sistemas) para trabalhadores de conhecimento capacitados pela automação (interações de alto valor com clientes, usando a criatividade para resolver problemas e criar serviços e produtos melhores).

Consequentemente, crescem as nossas expectativas de mais flexibilidade, menos trabalho presencial e maior relevância do nosso estado mental e emocional. Também esperamos maior transparência e imparcialidade dos sistemas de IA, que identificam e resolvem discriminações de forma racional e sem favoritismos.

Por que as empresas devem se preocupar com a automação inteligente?

Clientes e funcionários mais satisfeitos: a IA pode liberar as pessoas para se dedicarem a interações de alto valor.

Maior rapidez na colocação de novos produtos e serviços no mercado, viabilizada pela agilidade proporcionada por sistemas de IA rapidamente reconfiguráveis.

Um número muito maior de oportunidades de inovação de modelos de negócio para obter valor em áreas da empresa muito rígidas ou de envolvimento limitado devido aos silos atuais.

Todos esses benefícios levam a um aumento de faturamento e receita, aprimorado pelo uso de uma força de trabalho ilimitada que pode ser ampliada imediatamente para atender demandas em tempo real.

O que os executivos e líderes empresariais devem fazer para obter os benefícios da automação inteligente?

Não há dúvidas de que os executivos precisam posicionar a automação inteligente como um imperativo estratégico, e não como uma correção tática: eles precisam evidenciar a visão e aumentar a prioridade para agir agora, antes que a concorrência os supere.

Os líderes precisam atrair todos para essa jornada, promovendo maior confiança e prestação de contas sobre a direção e os impactos na força de trabalho. Para isso, eles precisam investir nas qualificações dos funcionários. Isso é particularmente importante para as habilidades que incorporam compaixão, inteligência emocional, interação com clientes, gerenciamento de complexidade em vários domínios de conhecimento, improvisação e tomada de decisões em situações ambíguas.

As empresas precisam ampliar ou comprar o canal de talentos para aumentar a escala das automações, especialmente na otimização de processos e no gerenciamento empresarial inteligente.

A estratégia precisa incorporar o envolvimento dos funcionários na recriação de processos que aumentam a qualidade, gerenciam a complexidade e criam conexões mais sólidas com os clientes.

Por fim, os executivos precisam estar cientes dos silos de automação e racionalizar o portfólio crescente de automação da organização, escolhendo a ferramenta certa para a tarefa certa, mas mantendo o foco na supervisão, governança e experiência dos funcionários.