IA + automação: Por que a IA é o próximo passo para a automação?
A automação de IA combina inteligência artificial (IA) com sistemas automatizados para tornar os processos mais eficientes. Ao reunir tecnologias de IA com ferramentas de automação como RPA, as organizações podem acelerar fluxos de trabalho, melhorar a tomada de decisões e depender menos da intervenção humana.
O que é automação de IA?
Reconhecida com frequência como Automação Inteligente ou hiperautomação (termo cunhado pela Gartner), a automação de IA representa a integração de capacidades avançadas de automação com tecnologias de IA. A IA amplia o alcance da automação ao permitir que os sistemas aprendam, se adaptem e tomem decisões conscientes, acelerando cada etapa do ciclo de vida da automação.
O potencial de combinar tecnologias de IA com ferramentas de automação como automação robótica de processos (RPA) é imenso, oferecendo às empresas novos caminhos para eficiência e inovação.
Automação de IA vs. BPM, RPA e outras tecnologias.
Enquanto a automação tradicional e o gerenciamento de processos de negócios (BPM) se concentram em regras predefinidas, a automação com IA permite que os sistemas se adaptem e aprendam. Como a IA se destaca em fazer previsões e tomar decisões, enquanto as ferramentas de automação lidam de forma confiável com a execução entre ou dentro dos sistemas, ela pode infundir flexibilidade à automação para responder às necessidades e condições de negócios em constante mudança.
A automação impulsionada por IA é construída a partir da integração perfeita da IA com tecnologias de automação, incluindo RPA e BPM, que juntas formam a base da Automação Inteligente. Ao contrário da automação tradicional ou do BPM, que dependem de abordagens baseadas em regras, a IA introduz capacidades cognitivas à automação, permitindo que os sistemas compreendam, aprendam e tomem decisões. Essa camada cognitiva é o que define a automação impulsionada por IA, permitindo que ela lide com tarefas complexas que exigem adaptabilidade e insight.
Agentes de IA são a nova tendência deste ecossistema. Os agentes de IA incorporam a combinação de habilidades cognitivas para planejar, prever resultados e tomar decisões, com a capacidade de agir em sistemas empresariais, tudo isso enquanto aprendem de forma contínua com os dados que processam.
Como a IA e a automação se associam?
À medida que a IA e a tecnologia de automação continuam a evoluir, as organizações e os provedores de soluções descobrem cada vez mais oportunidades para aproveitar a combinação entre essas tecnologias e expandir os benefícios da IA para novos casos de uso.
Recursos humanos: Recrutamento
Função da IA: A IA analisa currículos e dados de candidatura para prever as melhores candidaturas para um emprego com base em habilidades, experiência e adequação.
Função da automação: Depois que a IA identifica os principais candidatos, os sistemas de automação agendam entrevistas, enviam e-mails de acompanhamento e atualizam os sistemas de acompanhamento de candidatos.
Vendas: Previsão
Função da IA: Os modelos de IA preveem tendências futuras de vendas analisando dados históricos de vendas, condições de mercado e comportamento de clientes para tomar decisões estratégicas.
Função da automação: Com base nas previsões da IA, a automação ajusta as estratégias de vendas, atualiza os sistemas de CRM e aciona campanhas de marketing direcionadas.
Segurança de TI: Detecção de ameaças
Função da IA: Os sistemas de IA preveem e identificam potenciais ameaças cibernéticas analisando o tráfego de rede e os padrões de comportamento de usuários.
Função da automação: Ao detectar uma ameaça, os sistemas de automação executam protocolos de segurança, como isolar os sistemas afetados, alertar as equipes de TI e iniciar processos de backup de dados.
Benefícios de combinar IA com automação.
Ao usar a IA com a automação, as empresas podem aproveitar diversos benefícios que impulsionam a transformação operacional.
O aumento da eficiência está no topo da lista de benefícios, mas ter processos mais rápidos, sem erros e simplificados gera um impacto que vai muito além dos ganhos de eficiência. Ao possibilitar a automação de tarefas rotineiras bem como de fluxos de trabalho complexos e multifuncionais, o uso da IA e da automação permite que as empresas aloquem recursos de forma mais eficaz, focando em iniciativas estratégicas que impulsionam o crescimento e a inovação. Essa mudança orientada pela eficiência pode tanto aumentar a produtividade quanto reduzir os custos operacionais.
Nos níveis estratégico e tático, a capacidade da IA de processar e analisar uma grande quantidade de dados pode redefinir a velocidade de tomada de decisões, permitindo que as empresas respondam às mudanças em tempo real.
Combinar IA com automação aumenta a precisão nas operações, minimiza erros e melhora o desempenho geral. A execução precisa de processos orientados por dados em grande volume é valiosa especialmente em indústrias nas quais a conformidade e a precisão são essenciais, como finanças e saúde.
A escalabilidade e a adaptabilidade são benefícios adicionais da automação impulsionada por IA, o que permite que as empresas gerenciem ambientes de sistemas mistos. Como os sistemas de IA aprendem e se adaptam, eles podem lidar com uma gama mais ampla de tarefas, desde a simples entrada de dados até processos complexos de tomada de decisão, proporcionando flexibilidade operacional sob demanda, o que permite às organizações avançar e ajustar com rapidez o crescimento e as necessidades de negócios em evolução.
Impacto da IA e da automação em empregos não técnicos.
O surgimento da IA generativa acelerou o impacto das mudanças recentes na natureza do trabalho, à medida que as organizações aceleraram a adoção de tecnologias de automação.
Hoje, o potencial da IA e da automação se estende para além de cargos e tarefas técnicas tradicionais, impactando também trabalhos que geralmente não estão associados à automação, como atendimento ao cliente e indústrias criativas. Nesses campos, a IA e, em particular, a IA generativa podem aumentar a capacidade das pessoas em vez de substituir a execução de tarefas repetitivas.
No atendimento ao cliente, por exemplo, a IA pode trabalhar ao lado de agentes humanos para fornecer orientações de nível especialista e executar tarefas com dados em múltiplos sistemas, permitindo que os agentes se concentrem na interação com clientes, capacitando-os a lidar com questões mais complexas que exigem empatia e compreensão detalhada. Ao mesmo tempo, a automação impulsionada por IA pode lidar de forma independente com consultas rotineiras de clientes e fornecer respostas instantâneas, melhorando a experiência de clientes enquanto libera tempo de recursos humanos.
Da mesma forma, nas indústrias criativas, a IA pode ajudar na geração de ideias ou conteúdo, permitindo que quem cria se concentre em refinar e aperfeiçoar o trabalho.
IA para tarefas e fluxos de trabalho não estruturados
Sistemas de automação tradicionais dependem de regras predefinidas e dados estruturados, o que significa que eles encontram limitações ao lidar com fluxos de trabalho complexos e não estruturados. A IA, no entanto, é ótima para processos e ambientes não estruturados, onde os dados frequentemente são desorganizados, inconsistentes ou incompletos.
A IA se destaca no processamento e interpretação de informações não estruturadas, como texto, imagens e áudio, utilizando técnicas avançadas como processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional. Isso permite que os modelos de IA compreendam e extraiam insights significativos de dados que, de outra forma, seriam inacessíveis para sistemas de automação convencionais. Ao processar informações não estruturadas, a IA capacita as empresas a acelerar fluxos de trabalho antes considerados complexos ou irregulares demais para automatizar.
Na indústria de seguros, por exemplo, a IA pode analisar dados não estruturados de formulários de sinistros, e-mails e comunicações com o cliente para automatizar o fluxo de trabalho de processamento de sinistros. Ao interpretar o contexto e o conteúdo desses documentos, os sistemas de IA podem fazer recomendações embasadas sobre a aprovação de reivindicações, reduzindo o tempo de processamento e melhorando a precisão.
Da mesma forma, no atendimento ao cliente, chatbots impulsionados por IA podem lidar com consultas que envolvem conversas não estruturadas, entendendo a intenção de clientes e fornecendo respostas relevantes.
Na área da saúde, a IA pode processar dados não estruturados de registros médicos, relatórios de laboratório e estudos de imagem para apoiar a tomada de decisões clínicas e a automação de tarefas administrativas. Ao extrair informações críticas e identificar padrões, os sistemas de IA podem ajudar os profissionais de saúde a diagnosticar condições, recomendar tratamentos e gerenciar melhor o cuidado de pacientes.
Otimização da colaboração entre humano e IA
Ao equilibrar automação com contribuição e supervisão humanas, as empresas podem aproveitar o potencial da IA enquanto garantem confiança na integridade das decisões impulsionadas por IA. O modelo com "humano no circuito", em que a contribuição humana refina e aprimora os sistemas automatizados, tem especial importância em cenários nos quais as decisões impulsionadas por IA precisam de validação ou ajuste com base no julgamento humano.
Processos que utilizam a colaboração entre humano e IA podem aumentar o tempo disponível para interação em momento nos quais a interação tem algo alto valor, como na experiência de clientes.
Em todos os casos, otimizar a colaboração entre humano e IA é um fator central no sucesso dos fluxos de trabalho com IA e automação. As práticas recomendadas para promover uma colaboração eficaz incluem integrar o acesso a automações impulsionadas por IA diretamente nas aplicações de trabalho e oferecer treinamento tanto sobre o uso quanto sobre o propósito da tecnologia, incluindo a compreensão do sistema de IA.
Fornecer treinamento sobre o uso eficaz do sistema de IA e mecanismos subjacentes, incluindo fontes de dados, pode melhorar muito a colaboração bem-sucedida entre humanos e IA. Compreender o que o sistema faz, sua finalidade e usos pretendidos permite que colaboradores da empresa façam uma avaliação crítica do desempenho da IA e identifiquem possíveis problemas ou vieses. Essa conscientização possibilita que os usuários determinem se a IA opera conforme o esperado e se está alinhada com os objetivos e padrões organizacionais.
O uso ideal de IA também recebe suporte de mecanismos robustos de supervisão. A supervisão eficaz de sistemas de IA requer uma abordagem multifacetada que inclua monitoramento contínuo, análises em tempo real, auditorias regulares e revisões de impacto. O monitoramento contínuo envolve manter uma vigilância constante sobre as operações do sistema de IA para detectar anomalias, problemas de desempenho ou desvios do comportamento esperado. Auditorias regulares que examinam os algoritmos do sistema, o uso de dados e os processos de tomada de decisão ajudam a manter a transparência e a responsabilidade.
No nível organizacional, as revisões de impacto que avaliam os efeitos mais amplos dos sistemas de IA são essenciais para garantir um sucesso a longo prazo e aplicação segura nas operações empresariais. Avaliar se o uso está alcançando os objetivos pretendidos e identificar quaisquer consequências não intencionais para colaboradores, clientes e operações mais amplas da empresa ajuda a informar a estratégia geral de IA e automação. Este processo também impulsiona ajustes ou melhorias no sistema de IA, garantindo que ele continue entregando valor e minimize potenciais riscos.
IA adaptativa: como a IA aprende ao longo do tempo
Aumentar e automatizar trabalhos complexos e criativos depende da capacidade dos sistemas de IA de se adaptarem ao longo do tempo e melhorarem por conta própria por meio de processos de aprendizado contínuo.
No coração da IA adaptativa estão mecanismos de aprendizado avançados, como aprendizado de máquina e aprendizado por reforço, que capacitam os sistemas de IA a aprimorar o desempenho e as capacidades de tomada de decisão sem a necessidade de intervenção humana constante.
O aprendizado de máquina permite que a IA identifique padrões e extraia insights de enormes conjuntos de dados, possibilitando que ela faça previsões e tome decisões com base em históricos de dados. E à medida que os sistemas de IA processam mais dados, eles continuam a aprender e a melhorar a precisão e a eficiência.
O aprendizado por reforço permite que os sistemas de IA aprendam interagindo com o ambiente. Isso significa que, quando recebem feedback sobre suas ações, esses sistemas podem ajustar estratégias para maximizar os resultados desejados. Essa abordagem antiga de tentativa e erro permite que a IA se adapte a novos desafios e otimize seu desempenho ao longo do tempo, o que é valioso especialmente no contexto de tarefas criativas e complexas, em que as soluções nem sempre são diretas.
Exemplos: empresas que usam IA e automação.
No cenário empresarial, existem inúmeros exemplos convincentes de como a IA e a automação estão transformando funções ao trabalharem juntas para otimizar processos e executar tarefas complexas. Usar o poder combinado de IA e automação a novos casos de uso empresariais continua proporcionando resultados impressionantes. Não importa o setor, as empresas estão vendo um impacto profundo na eficiência e na inovação por meio da IA e automação.
A Petrobras, gigante brasileira multinacional de energia, adotou uma abordagem abrangente para integrar IA e automação em suas operações, liderada por seu CIO que defendeu a implementação de tecnologias avançadas de automação e IA generativa. O uso de automação impulsionada por IA no departamento fiscal resultou em uma economia de US$ 120 milhões em apenas três semanas e um aumento significativo na eficiência.
Líder global em mineração sustentável, a Vale utilizou IA para automatizar a descoberta de processos. Em questão de poucos dias, a IA generativa identificou e documentou cinco processos de alto impacto que poderiam ser automatizados, o que teria levado meses para ser identificado sem a IA. Este rápido processo de descoberta, que foi 89% mais rápido do que os métodos tradicionais, economizou 121 mil horas e ainda resultou em uma economia anual de US$ 5 milhões para a empresa.
No setor de saúde, a IA e a automação podem melhorar a eficiência dos processos e a precisão operacional, ao mesmo tempo em que amplificam o valor humano. Um caso de destaque é a aplicação única de Automação Inteligente usada por um hospital do NHS. O hospital implementou uma automação pioneira que monitora o suprimento de oxigênio em tempo integral. Esta automação reduziu significativamente o risco de erros, elevando os padrões de cuidado a pacientes e diminuindo a carga de recursos, liberando 1.500 horas de trabalho da equipe hospitalar.
Exemplos como estes demonstram que a IA e a automação podem ter um enorme impacto em qualquer setor, não apenas para otimizar e acelerar, mas também para impulsionar a inovação e a transformação operacional.
