Blog | 18 de fev. de 2021

Qual a diferença entre RPA, automação inteligente e hiperautomação?

RPA101: O QUE É RPA?

Há muita confusão no mercado quando o assunto é software de automação. Até mesmo os nomes usados para descrever as coisas parecem se multiplicar rapidamente. Esses termos são criados e disseminados por analistas, fornecedores de software e integradores de soluções que tentam marcar presença no mercado. Vamos examinar rapidamente alguns dos termos utilizados para criarmos o nosso próprio “dicionário” e podermos entender tudo isso.

Automação robótica de processos

Esse termo foi um dos primeiros na área de automação. A automação de processo robótica (RPA) usava robôs, ou “bots”, definidos como agentes de software que interagiam com aplicativos da mesma forma que uma pessoa faria. Sem definir interfaces de programação específicas, um analista de processos podia definir quais partes de um aplicativo eram usadas por um processo e “treinar” o robô para enviar as alterações de acordo com um conjunto de regras.

Os aplicativos podiam ser baseados em Windows, páginas da web, aplicativos de mainframe, aplicativos Java ou até mesmo aplicativos desenvolvidos internamente que usavam plataformas tecnológicas obsoletas. Esses bots seguiam regras para interagir com qualquer um desses aplicativos. Essas regras podiam ser simples, como “crie um relatório e envie-o por e-mail” ou complexas, com várias etapas. As etapas podiam incluir a avaliação de campos específicos no aplicativo e seguir as regras, como “Verifique o saldo do inventário. Se for inferior a um determinado valor, envie um aviso por e-mail. Caso contrário, processe a transação e inicie a transferência para o local especificado no pedido de compra.”

A RPA é a estrutura básica para a criação de automação e hiperautomação inteligentes. Esses conceitos exigem uma plataforma de RPA para permitir a interação com os aplicativos, sem necessidade de programação. Sem a RPA, a automação das comunicações exige uma grande quantidade de conectores novos para permitir que a inteligência artificial (IA) acesse dados e inicie ações em diversos sistemas corporativos que contêm as informações necessárias para processamento.

Automação inteligente

Também conhecida como automação cognitiva, a automação inteligente (AI) vincula inteligência artificial com os recursos interativos de RPA. Os dois conceitos básicos reunidos pela automação inteligente são pensamento e ação.

A RPA é ótima para realizar ações e tem diversos recursos para gerenciar o trabalho por meio de regras, mas alguns aspectos da execução de trabalho exigem pensamento antes da ação. Parte desse trabalho de pensamento envolve a leitura de documentos usando reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para extrair os dados para um formato legível por computadores. Em seguida, o processamento inteligente de documentos (IDP) pode ser usado para compreender o tipo de documento para que possa ser processado corretamente.

Por exemplo, qualquer pessoa com experiência no processamento de faturas sabe que praticamente toda empresa tem o seu próprio formato de envio de faturas aos clientes. Devido à essa forma não padronizada de envio de faturas, as empresas costumam usar pessoas para ler as imagens desses documentos e digitar as informações nos sistemas de contabilidade.

Dependendo do número de faturas, isso pode exigir uma equipe grande ou a contratação de terceiros para processar o volume. Uma solução que cria automação inteligente para ler e entender os documentos usando IDP e processar os resultados corretamente com RPA pode reduzir a quantidade de tempo dedicada pelas pessoas a tarefas manuais como a digitação de informações no sistema.

No entanto, a automação inteligente pode ser usada para muitas outras finalidades além do processamento de faturas. Por exemplo, usando uma plataforma de processamento de linguagem natural (NLP), um processo automatizado pode ler e-mails que fornecem informações sobre as perguntas feitas para uma equipe ou chatbot de suporte, possibilitando que os clientes interajam em tempo real com a empresa.

A plataforma de NLP pode entender o que o cliente está solicitando (a intenção da conversação) e a intensidade da energia emocional (o sentimento), que ficam ocultos nas palavras usadas na conversação por e-mail ou chat. Com esse recurso, é possível processar a mensagem com RPA usando respostas frequentes específicas que podem ser personalizadas para o cliente. Como alternativa, a conversação pode ser encaminhada a uma pessoa para ajudar a gerenciar a interação de forma mais pessoal e melhorar a experiência do cliente.

Esses são apenas alguns exemplos da combinação de RPA e outras tecnologias para apoiar uma experiência mais sofisticada. Outro exemplo é a avaliação automatizada do histórico de compras usando IA para reconhecer padrões durante as interações de compra. Esse recurso pode ser usado para aprimorar campanhas de marketing ou influenciar a decisão e a capacidade de oferecer mercadorias e serviços novos e relevantes. O potencial da coleta automatizada de dados, que a plataforma de RPA pode alimentar em um ou mais mecanismos de IA, permite melhorar consideravelmente a forma como a empresa é otimizada internamente (revisando o processamento histórico de transações) e externamente (obtendo dados de organizações de fornecedores e logística para aperfeiçoar o gerenciamento da cadeia de suprimentos).

Automação inteligente é uma combinação avançada de RPA e IA

Além do apoio às decisões oferecido pela parte de pensamento da automação inteligente, a ação é um componente essencial que não deve ser negligenciado. Juntas, RPA e IA oferecem uma combinação admirável de extração de informações de vários sistemas corporativos e avaliação desses dados com algoritmos avançados. Entretanto, a mágica real é agir com base nas decisões tomadas pelo mecanismo de IA. Por si só, a IA é como um cérebro desconectado. Sem os recursos oferecidos pela RPA, a IA precisa de conexões especiais a sistemas de banco de dados para obter os dados necessários para a avaliação, além da codificação de interfaces de programação de aplicativos (APIs) para que suas decisões possam disparar uma ação.

Por exemplo, em um sistema bancário que avalia a ocorrência de fraudes em transações, os dados são obtidos das contas e alimentados em um algoritmo de IA. O mecanismo de IA avalia se as transações correspondem ao padrão habitual de gastos do cliente e se esse cliente está violando qualquer lei sobre o financiamento de atividades ilegais. No entanto, não basta simplesmente identificar essas atividades.

Se uma transação for considerada uma fraude ou, pelo menos, exigir inspeção adicional, o mecanismo de IA precisa ser capaz de agir, interrompendo a transação e alertando alguém sobre a possibilidade de fraude. Essas ações podem ser complexas, como alertar o governo, suspender a transação, avisar examinadores internos e notificar o cliente.

Com um sistema de RPA, essas ações podem ser realizadas com rapidez e facilidade, interagindo com os diversos sistemas dentro e fora da organização, sem necessidade de programação. Sem o aspecto de ação oferecido pela RPA, o componente de pensamento disponibilizado pela IA exige muito mais esforço. Portanto, a automação inteligente é uma combinação avançada de RPA e IA.

Hiperautomação

Um termo definido pelo Gartner, “hiperautomação” amplia o conceito de automação inteligente para incluir mais aplicações. RPA, ferramentas de gerenciamento de processos empresariais (BPM), IA e análises são combinadas para criar uma estrutura de processamento de fluxos de trabalho que direciona as tomadas de decisões e análises para algoritmos de IA e captura dados sobre as operações da empresa. Esse tipo de estrutura é adequado a uma interação mais complexa de diversas tecnologias de IA (como OCR, IDP e NLP) com dados da empresa e metadados sobre a forma como a empresa direciona trabalho e processa informações.

O objetivo geral é criar uma organização gêmea digital (DTO) capaz de reproduzir aproximadamente as operações da empresa para apoiar modelagens adicionais e aprimorar as operações. Por exemplo, uma DTO pode capturar dados sobre preços e vendas para modelar o impacto do gerenciamento de lucratividade em mercados específicos. O modelo de gêmeo digital, baseado em dados históricos anteriores, pode modelar o impacto das mudanças de preços sobre fatores como logística, custos de armazenamento, custos de pessoal nos departamentos de remessa, requisitos de alteração de cadeia de suprimentos e lucratividade geral. Essas mudanças podem ser modeladas em tempo real em toda a empresa, mesmo quando mudanças de preço de mercado limitadas ou seletivas são aplicadas. 

O feedback automático dos sistemas pode fazer os ajustes necessários de alocação de pessoal para vários turnos e aplicar essas mudanças em vários sistemas, acompanhando tudo em tempo real. Novamente, este é apenas um exemplo da estrutura de hiperautomação. Essa estrutura leva a automação inteligente para além da simples aplicação de recursos digitais em um processo automatizado. Ela oferece a possibilidade de ajustar parâmetros na empresa com base no feedback recebido das mudanças e nas decisões tomadas pelos algoritmos de IA.

Automação e o futuro do trabalho

Com os avanços das tecnologias de automação, é óbvio que a RPA, a automação inteligente e a hiperautomação continuarão a evoluir à medida que mecanismos de IA aperfeiçoados apoiam a tomada de decisões operacionais da empresa. O início pode parecer desafiador, mas ousar pode, muitas vezes, trazer grandes benefícios conforme sua organização cria as camadas de automação entre RPA e hiperautomação. O maior risco é não ousar enquanto a concorrência adota essas tecnologias para ganhar vantagem competitiva.

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Série de "O que é RPA?"

Esta publicação de blog é a parte 1 de uma série de 5 partes. Confira as outras publicações abaixo e fique atento para as próximas.

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