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A Inteligência Artificial (IA) tem sido um tema importante há algum tempo. Algumas coisas genuinamente transformadoras estão sendo feitas usando a marreta da IA para destruir alguns problemas muito grandes e complexos em várias áreas, incluindo saúde, fabricação, teoria dos jogos, previsão meteorológica e economia. A lista continua.
A automação, de hardware e software, também existe há algum tempo. Mas é a automação de software que está merecidamente no centro das atenções agora como parte da Quarta Revolução Industrial. Empresas de todos os setores, em todo o mundo, estão usando a Automação Robótica de Processos (RPA) para automatizar suas tarefas baseadas em regras, orientadas a processos e facilmente definíveis no front office e no back office.
Pense em um escriturário de contas a pagar (AP) que chega todos os dias, abre seu e-mail, abre uma planilha que foi enviada a ele e, em seguida, copia esses dados em um sistema de ERP. Isso é algo que pode ser facilmente automatizado e há inúmeros outros exemplos em finanças, compras, RH, operações, logística e assim por diante.
Mas o interessante é a interseção entre a IA e a automação: automação inteligente (AI). Essa combinação, impulsionada por avanços em técnicas de Machine Learning (ML), poder computacional e mecanismos cognitivos mais avançados, está começando a ser aplicada a uma ampla gama de problemas de negócios. Reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural, análise de documentos e classificação, essas são aplicações diárias no mundo real.
Vamos tomar os documentos como exemplo. Muitas empresas ainda lidam com milhões de documentos PDF. Eles podem ser faturas, ordens de compra ou praticamente qualquer outra coisa. Se você for um grande fabricante, talvez tenha dezenas de milhares de fornecedores, cada um com seu próprio layout de fatura exclusivo. Esses dados semiestruturados são difíceis de processar para um sistema baseado em regras. Mas ao adicionar a IA à equação, você tem algo capaz de lidar com esses dados não estruturados e que aprende conforme é usado. Um mecanismo de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) tem dificuldade para obter uma precisão superior a 50-60% em um típico conjunto de dados de faturas de vários fornecedores, enquanto um sistema baseado em IA, como o Document Automation da Automation Anywhere, usa aprendizado supervisionado e não supervisionado para obter uma precisão superior a 90-95%. Quanto mais dados ele processa, melhor fica.
As estimativas da parcela de dados “dark” (semiestruturados ou não estruturados) de uma empresa variam, mas números em torno de 60-70% não são incomuns. É como a ponta do iceberg, muitas vezes escondido abaixo da superfície. Pense nas enormes pilhas de dados em e-mails, mensagens de voz, documentos, PDFs etc. Compare isso à quantidade relativamente pequena em uma planilha do Excel. Com bancos de dados e sistemas de CRM/ERP, as empresas estão capturando cada vez mais dados e, novamente, a maior parte consiste em dados não estruturados. O maior problema de dados que qualquer empresa enfrentará daqui para frente é o de escala. E a solução óbvia tem que ser a automação, o gerenciamento de dados estruturados e não estruturados.
Então, como podemos corrigir alguns desses problemas de negócios reais? Bem, a IA sozinha não é suficiente; aquela marreta é incrível para destruir problemas enormes, mas não tão boa para os pequenos problemas digitais com os quais precisamos lidar todos os dias: “Aquele PDF é uma fatura ou não, em caso afirmativo, qual o seu valor?”.
No entanto, ao combiná-la com a automação, você obtém algo muito diferente. A automação inteligente permite lidar em grande escala com a facilidade dos dados estruturados e a dificuldade dos problemas que enfrentamos todos os dias ao lidar com dados não estruturados.
A automação de software, a Quarta Revolução Industrial, é uma oportunidade estratégica e transformadora para qualquer grande empresa. Escala é tudo. E ela só pode ser verdadeiramente abordada por meio da automação e da IA combinadas na forma da AI.
