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Blog | 22 de set. de 2023

A colaboração entre RPA e aprendizado de máquina

RPA e aprendizado de máquina
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Combinar duas tecnologias em uma automação inteligente

Hoje, muitas empresas já estão familiarizadas com a automação robótica de processos (RPA) para automatizar tarefas repetitivas. Entretanto, a evolução das tecnologias de automação cognitiva está transformando rapidamente a RPA em mais do que uma automação de tarefas: são decisões avançadas e complexas tomadas por inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).

Qual a diferença entre RPA e aprendizado de máquina?

O formato básico da RPA imita ações humanas para executar tarefas baseadas em regras com total precisão e mais rápido do que um humano. Porém, os bots de RPA, ou “robôs de software” de automação, sozinhos, não aprendem com suas ações nem se adaptam a mudanças. Eles só realizam tarefas repetitivas, como as administrativas, exatamente como você indicar.

Por sua vez, o aprendizado de máquina (ML) envolve um processo de aprendizagem. Ele imita a aprendizagem humana para tomar decisões e adaptá-las quando necessário. Para tanto, os algoritmos analisam os dados e aprendem com eles, fazendo previsões de comportamentos futuros sem interferência humana.

Um robô de RPA pode processar uma fatura. Agora, imagine se alguém preencheu o formulário com um erro. O ML percebe o erro, aprende com ele e corrige-o se acontecer novamente, melhorando a qualidade dos resultados futuros.

Assim, é como se a RPA soubesse mover as peças do xadrez, mas o ML conseguisse aprender a ganhar o jogo. Acrescentando um toque de inteligência artificial, temos um mestre enxadrista capaz de criar novas estratégias.

Qual a diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial?

É comum a explicação de que a IA é a tecnologia “que pensa” e o ML, a “que aprende”, mas qual é a diferença, exatamente?

IA é um termo que abrange várias tecnologias, como processamento de linguagem natural (NLP), aprendizado avançado, agentes virtuais e também aprendizado de máquina.

Ela imita o pensamento humano para realizar tarefas complexas, como raciocinar e aprender. O ML é o subconjunto da IA “que aprende” aplicando algoritmos treinados com dados para tomar decisões informadas.

Outra forma de se pensar a questão: A IA é o sistema que permite o pensamento, e o ML é o resultado do que foi aprendido. Com a IA, uma máquina consegue simular a inteligência humana e resolver problemas, enquanto o ML permite aprender com dados do passado de forma autônoma.

  • IA = Pensar
  • ML = Aprender
  • RPA = Fazer

E onde entra a automação inteligente?

A automação inteligente (AI) combina o gerenciamento de processos comerciais (BPM), RPA e IA, o que inclui o ML.

AI = BPM + RPA + IA (ML)

Uma plataforma de automação inteligente permite que os robôs de RPA, que chamamos de “operadores digitais”, interajam com dados e aplicativos de forma mais flexível e adaptável. Esses operadores digitais podem realizar tarefas mais complexas sem ajuda humana. Essa colaboração é como desenvolver robôs de software com automação inteligente.

Exemplos de automação inteligente: um chatbot que responde dúvidas de clientes, automação de solicitações de folga no RH ou processamento da verificação de antecedentes de novos contratados. Existem casos de uso para automação inteligente em diversos setores para otimizar fluxos de trabalho e processos de negócios completos.

Como o aprendizado de máquina e a RPA trabalham em conjunto?

O ML aperfeiçoa a RPA, acelerando sua automação e gerando mais eficiência e economia para os processos de negócios.

Leia mais sobre softwares de automação e como aplicá-los aos seus processos.

Alguns exemplo de aprendizado de máquina com RPA.

Com o acréscimo de algoritmos de ML à RPA, você expande sua força de trabalho digital das tarefas administrativas para os processos mais complexos. Veja alguns casos de uso para esse gênio da automação:

Extração e processamento de dados:

    • Robôs de RPA podem extrair dados de fontes estruturadas, como bancos de dados, planilhas e formulários online.
    • Os modelos de ML podem ajudar a processar e estruturar dados em formato acessível para as máquinas.

    Tomada de decisões:

    • Os robôs de RPA usam regras, ou seja, seguem instruções predefinidas.
    • Acrescentando-se o ML, o histórico de dados é analisado e classificado para que os robôs de RPA tomem decisões no processo a partir das previsões do ML.

    Automação de tarefas:

    • A RPA foi feita para automatizar tarefas repetitivas, mas não aceita bem tarefas com dados não estruturados ou decisões complexas.
    • O ML ajuda a RPA a gerenciar tarefas complexas. Por exemplo: o ML pode classificar e priorizar e-mails, que a RPA então encaminha para o departamento correto ou responde com ações predefinidas.

    Otimização de processos:

    • A RPA pode automatizar processos existentes, mas se houver gargalos ou ineficiências, os robôs não conseguem resolvê-los sozinhos.
    • Analisando o histórico de dados e as métricas de desempenho, modelos de ML podem identificar gargalos, sugerir melhorias no processo e ajustar os bots de RPA para otimizar sua eficiência. A mineração de processos e tarefas também pode melhorar muito a eficiência dos processos analisando-os e identificando oportunidades para automação.

    Atendimento ao cliente:

    • Um robô de RPA pode processar consultas de clientes.
    • O ML adiciona a análise de emoções e processamento de linguagem natural (NLP) para entender se o cliente está satisfeito ou insatisfeito e avisar o agente de atendimento ao cliente quando necessário.

    Detecção de fraudes:

    • Os robôs de RPA podem ser acionados para fazer correções imediatas ou enviar alertas quando detectam anomalias.
    • O ML pode ajudar a gestão de riscos, analisando padrões e identificando anomalias em tempo real e indicando possíveis fraudes para análise.

    Melhoria da precisão:

    • Os robôs de RPA podem produzir relatórios de gestão mensais automáticos, eliminando erros humanos causados pela inserção manual de dados.
    • O ML pode acelerar o processamento de dados e localizar falhas.

    Esses exemplos deixam claro que tanto RPA quanto ML são tecnologias úteis, que funcionam melhor juntas. Isoladamente, RPA e ML podem executar algumas tarefas, mas juntos eles oferecem muito mais possibilidades para sua empresa, seja em finanças, assistência médica, processamento de sinistros, manufatura etc.

    Como usar essas tecnologias?

    A RPA já existe há bastante tempo e, com a IA, agora ela pode ser uma solução de automação inteligente para você aplicar aos processos de negócios. Se você pretende otimizar seus processos, IA e RPA são a dupla perfeita.

    Como usar ML na minha empresa?

    O SS&C | Blue Prism® Decision permite que desenvolvedores de processos integrem as decisões baseadas em ML à força de trabalho e criem modelos em minutos com o autoML. O Decision automatiza decisões semelhantes às humanas com o mínimo de esforço e conhecimento, criando registros de auditoria detalhados para explicar cada decisão.

    O Decision consegue, por exemplo, otimizar um processo de abertura de conta bancária reduzindo as etapas executadas pelo operador digital. Um agente precisa considerar onde o cliente fez o pedido, se é residente do país em questão, se tem a idade correta, se já tem uma conta anterior etc. Porém, o Decision faz tudo isso, acelerando suas decisões informadas.

    Como operar uma força de trabalho digital?

    O SS&C | Blue Prism® Enterprise contém tudo o que você precisa para criar uma força de trabalho digital. É uma plataforma segura e expansível para desenvolver automações de processos e executar, gerenciar e orquestrar sua força de trabalho digital.

    O Enterprise inclui a força de trabalho digital, o Design Studio e uma Sala de Controle. Sua força de trabalho digital é formada por robôs de software autônomos que imitam e aprendem processos de negócios, otimizados por funções de IA e ML. O Design Studio é um criador de automações sem código, onde você arrasta e solta “objetos” reutilizáveis que facilitam a criação e aplicação de automações de processos em toda a empresa. E, finalmente, a Sala de Controle é onde você atribui processos aos operadores digitais e multiplica as tarefas sob demanda. Ela também mostra em tempo real todas as proficiências do processo.

    O potencial da automação

    Como já comentamos no blog, a automação tem enorme potencial em diversos setores e processos de negócios. Ela economiza tempo e reduz os custos da organização, tornando o trabalho mais eficiente e produtivo.

    Para saber como conquistar a transformação digital na organização, fale hoje mesmo com um especialista da SS&C Blue Prism.

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