Qual é a diferença entre Automação Inteligente (AI) e RPA?
Embora a automação robótica de processos (RPA) continue sendo parte do conjunto de ferramentas principal para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras, a Automação Inteligente (AI) representa a evolução das capacidades de automação para lidar com processos e dados mais complexos, aprender ao longo do tempo e fornecer insights mais profundos ao incorporar inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) à RPA. Ao combinar RPA com tecnologias cognitivas, as organizações podem automatizar mais processos com maior eficiência e menos erros, além de explorar novas oportunidades de inovação e crescimento.
O que é automação robótica de processos (RPA)?
A RPA é uma tecnologia para criar e executar automações de processos empresariais, conhecidas como robôs de software (bots), além de automatizar tarefas digitais. A RPA imita ações humanas, como clicar e digitar, para navegar e interagir com aplicativos e sistemas na interface do usuário, da mesma forma que um humano faria para realizar o trabalho. A RPA exige regras e lógica predefinidas, além de entradas de dados estruturados, os quais devem ter formatação e localização consistentes em cada repetição do processo automatizado.
O que é Automação Inteligente (AI)?
A Automação Inteligente, ou automação inteligente de processos (IPA), combina RPA com IA para automatizar processos complexos que envolvem dados não estruturados, tomada de decisões e aprendizado. Ela combina a eficácia da RPA para tarefas bem definidas e orientadas por regras com ferramentas cognitivas, como ML e processamento de linguagem natural (PLN), para processar documentos, interpretar e responder à linguagem natural e até mesmo detectar e corrigir erros, aumentando a resiliência e a confiabilidade da automação.
Comparação das vantagens entre RPA e Automação Inteligente.
Como regra, automatizar processos de negócios economiza tempo, reduz erros e aumenta a eficiência. Ainda, é preciso aplicar as ferramentas de automação corretas para aumentar as vantagens, seja uma RPA autônoma ou uma plataforma holística de Automação Inteligente. Assim, é possível aproveitar os recursos em trabalhos estratégicos de maior valor até transformar modelos operacionais e acelerar o crescimento.
Principais vantagens da RPA:
- Eficiência e economia: A RPA aumenta a eficiência e economiza tempo e custos ao automatizar tarefas repetitivas.
- Alocação de recursos: A RPA libera recursos humanos para um trabalho mais estratégico e de valor agregado.
- Resultados imediatos: A RPA normalmente requer um tempo curto de implementação e proporciona um ROI imediato.
- Precisão e velocidade: A RPA executa tarefas repetitivas de forma rápida e sem erros, proporcionando alta precisão em alta velocidade.
Vantagens adicionais da Automação Inteligente:
- Complexidade de processos e dados: A Automação Inteligente lida com processos complexos de ponta a ponta que envolvem dados estruturados e não estruturados.
- Flexibilidade em escala: A Automação Inteligente pode lidar com a complexidade e diversidade do mundo real dos processos de negócios, bem como se adaptar às condições e requisitos de negócios em evolução.
- Melhoria contínua: A Automação Inteligente fornece insights impulsionados pela IA para melhorar a tomada de decisões empresariais. Além disso, melhora o desempenho da automação de forma contínua com o aprendizado de máquina e feedback.
- Expansão da presença da automação: A Automação Inteligente permite automatizar mais tarefas, processos e fluxos de trabalho, reduzindo a necessidade de intervenção humana e possibilitando a transformação operacional.
Casos de uso para RPA e Automação Inteligente por setor.
Caso de uso no setor financeiro e de contabilidade: Processamento de faturas
A aplicação de RPA pode automatizar:
- Extração de dados: Os bots de RPA extraem dados de formulários de faturas estruturados, como números de fatura, datas, valores e detalhes do fornecedor.
- Entrada de dados: Os bots inserem os dados extraídos no sistema ERP da organização.
- Validação: Os bots validam os dados aplicando regras predefinidas, como verificar se os valores das faturas correspondem aos valores dos pedidos de compra.
A Automação Inteligente amplia a automação para:
- Dados não estruturados: A Automação Inteligente usa IA para extrair dados de faturas não estruturadas ou com formatação inconsistente, por exemplo, em PDFs escaneados ou imagens.
- Processamento de exceções: A Automação Inteligente aplica aprendizado de máquina para reconhecer padrões e resolver exceções, como identificar e corrigir discrepâncias no valor das faturas.
- Tomada de decisões: A Automação Inteligente usa IA para sinalizar faturas suspeitas de possível fraude com base em dados históricos, utilizando algoritmos para detecção de anomalias.
Caso de uso em operações de serviço: Gerenciamento de tíquetes de suporte ao cliente
A aplicação de RPA pode automatizar:
- Criação de tíquete: Bots de RPA criam tíquetes de suporte extraindo dados estruturados de formulários web ou e-mails.
- Encaminhamento: Os bots encaminham tíquetes para a equipe de suporte apropriada com base em regras predefinidas, como o tipo de problema ou prioridade selecionado pelo cliente.
- Atualizações de status: Os bots atualizam o progresso registrando os status dos tíquetes no sistema de suporte.
A Automação Inteligente amplia a automação para:
- Processamento de linguagem natural (PLN): A Automação Inteligente usa PLN para analisar dados não estruturados nas comunicações do cliente, incluindo e-mails e registros de chat, para criar e categorizar tíquetes de suporte.
- Análise de sentimentos: A Automação Inteligente aplica análise de sentimentos para priorizar tíquetes com base no sentimento do cliente.
- Respostas automatizadas: A Automação Inteligente usa IA para gerar respostas automatizadas para perguntas comuns.
Caso de uso em serviços bancários e financeiros: Processamento de solicitação de crédito
A aplicação de RPA pode automatizar:
- Coleta de dados: Os bots de RPA coletam dados estruturados de formulários de solicitação de crédito, como detalhes do solicitante, renda e valor do empréstimo.
- Triagem inicial: Os bots fazem a triagem inicial verificando os dados dos candidatos em relação a critérios predefinidos, como limites de pontuação de crédito e requisitos de renda.
- Upload de documentos: Os bots fazem o upload dos documentos necessários para o sistema de gerenciamento de documentos.
A Automação Inteligente amplia a automação para:
- Processamento de documentos: A Automação Inteligente usa IA para analisar e extrair informações financeiras relevantes de documentos não estruturados, por exemplo, extratos bancários e declarações de impostos.
- Avaliação de risco: A Automação Inteligente aplica modelos de aprendizado de máquina para avaliar o risco de uma solicitação de crédito, considerando fatores mais complexos, como padrões de gastos e estabilidade financeira.
- Tomada de decisões automatizada: A Automação Inteligente recomenda a aprovação ou rejeição de solicitações para seguradores.
Caso de uso em recursos humanos: Integração de funcionário
A aplicação de RPA pode automatizar:
- Preenchimento de formulário: Os bots de RPA preenchem formulários estruturados de integração com os dados dos funcionários, como informações pessoais, cargo e data de início.
- Criação de conta: Os bots criam contas de usuário em aplicativos de ambiente de trabalho e sistemas de gravação, como e-mail, software de RH e sistemas de controle de acesso.
- Notificação: Os bots enviam e-mails de boas-vindas e notificações para gerentes e departamentos sobre novas contratações.
A Automação Inteligente amplia a automação para:
- Verificação de documentos: A Automação Inteligente usa IA para verificar documentos dos novos contratados, como identificação, certificações e contratos de trabalho.
- Integração personalizada: A Automação Inteligente auxilia as experiências de integração personalizadas ao analisar a experiência anterior e os requisitos de função para planejar programas de treinamento e recursos de maneira adequada.
- Rastreamento de conformidade: A Automação Inteligente garante que o treinamento obrigatório de conformidade e a documentação sejam concluídos e acompanhados, enviando lembretes e atualizações tanto para os novos contratados quanto para os gerentes de RH.
Caso de uso na fabricação: Gerenciamento da cadeia de suprimentos
A aplicação de RPA pode automatizar:
- Processamento de pedidos: Os bots de RPA automatizam o processamento de pedidos de compra, extraindo dados estruturados dos formulários de pedido e inserindo-os no sistema de gerenciamento da cadeia de suprimentos.
- Atualizações de estoque: Os bots atualizam os níveis de inventário em tempo real à medida que os pedidos são processados e atendidos.
- Rastreamento de envio: Os bots rastreiam remessas e atualizam informações de status no sistema de logística.
A Automação Inteligente amplia a automação para:
- Previsão de demanda: A Automação Inteligente usa IA para analisar dados históricos de vendas, tendências de mercado e fatores externos como clima e indicadores econômicos para prever a demanda.
- Gerenciamento de fornecedores: A Automação Inteligente aplica aprendizado de máquina para avaliar o desempenho dos fornecedores e otimizar sua seleção com base na qualidade, custo e confiabilidade.
- Manutenção preditiva: A Automação Inteligente usa IA para prever falhas em equipamentos e agendar uma manutenção proativa.
Evolução do software de automação de RPA para Automação Inteligente e muito mais.
Produtividade em repetição
O processo de automação mudou muito desde seus primeiros dias. No início, as equipes de TI e análise de negócios simplificavam os processos manuais com scripts básicos e macros, os quais aumentavam a eficiência, mas tinham um escopo limitado. Contudo, foram essas automações simples e o desenvolvimento de melhores ferramentas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) que aumentaram a demanda das empresas por soluções de automação mais robustas e fáceis de usar. Nesse contexto surgiu a automação robótica de processos (RPA). Com a RPA, as organizações podiam automatizar de forma rápida e confiável tarefas tediosas, repetitivas e baseadas em regras. Os bots de RPA trabalhavam como humanos, interagindo com vários aplicativos de software nas interfaces de usuário para executar tarefas de trabalho, como entrada de dados, preenchimento de formulários, geração de relatórios e processamento de transações. A RPA revolucionou a produtividade e a precisão, especialmente para as operações de back-office. Assim, as pessoas podiam se concentrar nas tarefas mais estratégicas, criativas e de maior valor agregado.
Conquista da complexidade
As limitações da RPA ficaram mais aparentes com o aumento da complexidade dos processos empresariais, que passaram a abranger dados não estruturados e tomada de decisões rápidas. Como resultado, as tecnologias de automação cognitiva, como ferramentas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), começaram a ganhar destaque. Essas mudanças levaram à evolução da Automação Inteligente: uma tecnologia que combina RPA com IA para ampliar as capacidades de automação empresarial em processos de ponta a ponta, os quais exigem processamento cognitivo e aprendizado adaptativo. Unindo forças com o processamento inteligente de documentos (IDP), a Automação Inteligente pode trabalhar com dados não estruturados, fazer análises avançadas e tomar decisões baseadas em dados. Essa evolução permitiu que as organizações automatizassem não apenas tarefas rotineiras, mas também fluxos de trabalho complexos, melhorando significativamente a eficiência operacional e impulsionando a transformação digital.
Olá, IA generativa
A atual evolução da tecnologia de automação está sendo impulsionada pela IA generativa, uma tecnologia que pode criar novos conteúdos e gerar insights quase instantâneos a partir de grandes conjuntos de dados. A integração da IA generativa na Automação Inteligente está transformando a automação. É possível acelerar todo o ciclo de desenvolvimento de automações com uma flexibilidade inédita, bem como abrir as portas para novos e criativos casos de uso. Por exemplo, na área da saúde, a IA generativa pode revolucionar o atendimento ao paciente ao analisar grandes quantidades de dados clínicos para gerar planos de tratamento personalizados e prever os resultados dos pacientes. Além disso, ela pode auxiliar na descoberta de medicamentos simulando diversas combinações moleculares e prevendo sua eficácia. No atendimento ao cliente, a IA generativa pode aprimorar os chatbots ao permitir que eles gerem respostas personalizadas e forneçam insights mais profundos sobre o comportamento do cliente.
Automação de agentes
A próxima evolução da Automação Inteligente são os agentes de IA e a automação de agentes. Agentes de IA são entidades que combinam o poder de grandes modelos de linguagem (LLMs) e IA generativa com a capacidade de tomar ações responsáveis em várias aplicações e ambientes. A automação de agentes usa agentes de IA inteligentes para criar sistemas adaptativos e autoaperfeiçoáveis que melhorem significativamente a flexibilidade operacional, eficiência e inovação. A convergência das capacidades de IA generativa com a Automação Inteligente deve definir uma nova geração de sistemas de automação adaptativos, inteligentes e eficientes.
Escolhendo o caminho certo de automação para o seu processo de negócios.
Com a ampla gama de soluções de automação disponíveis, não é preciso escolher apenas entre RPA e Automação Inteligente em grande escala. Em vez disso, a automação de processos empresariais envolve a seleção das ferramentas de automação corretas para aplicar a cada processo ou fluxo de trabalho. Uma avaliação robusta dos atributos do processo e dos requisitos operacionais ajuda a determinar seu caminho de sucesso na automação para atingir as metas de negócios.
Repetitividade
Critérios de avaliação
Qual é a frequência e o volume de execução da tarefa/processo?
Aplicabilidade de RPA
Processos repetitivos de alta frequência/volume são candidatos ideais para RPA.
Aplicabilidade da Automação Inteligente
Processos de média a alta frequência/volume são candidatos ideais para Automação Inteligente.
Lógica
Critérios de avaliação
Até que ponto a tarefa/processo segue um conjunto de regras ou condições predefinidas?
Aplicabilidade de RPA
Processos com alto nível de definição são adequados para RPA.
A aplicabilidade da Automação Inteligente
Tanto os processos com menor quanto os com maior nível de definição são candidatos para Automação Inteligente.
Estrutura de dados
Critérios de avaliação
Que tipos de dados são usados no processo (estruturados ou não estruturados)? Os dados precisam ser extraídos, transformados ou processados?
Aplicabilidade de RPA
Se dados estruturados estiverem disponíveis, a RPA é uma boa opção.
Aplicabilidade da Automação Inteligente
Qualquer entrada de dados, incluindo dados não estruturados que exigem extração e transformação, é adequada para Automação Inteligente.
Complexidade
Critérios de avaliação
Qual é o nível de complexidade do processo? Por exemplo: Qual é o número de etapas e pontos de decisão?
Aplicabilidade de RPA
Qualquer número de etapas, com menor quantidade de pontos de decisão, é mais adequado para RPA.
Aplicabilidade da Automação Inteligente
Qualquer número de etapas e pontos de decisão é adequado para Automação Inteligente.
Taxa de precisão/erro
Critérios de avaliação
Qual é o requisito ou meta de precisão atual e/ou taxa de erro do processo?
Aplicabilidade de RPA
A RPA pode oferecer alta precisão.
Aplicabilidade da Automação Inteligente
A Automação Inteligente pode oferecer alta precisão.
Escala
Critérios de avaliação
Espera-se que o processo aumente em volume ou frequência ao longo do tempo?
Aplicabilidade de RPA
A RPA pode ser dimensionada efetivamente para processos estáticos e consistentes.
Aplicabilidade da Automação Inteligente
A Automação Inteligente pode ser dimensionada efetivamente para processos com graus variados de mudança ao longo do tempo.
Aplicações/integrações de sistemas
Critérios de avaliação
Quantos aplicativos/sistemas/bancos de dados o processo envolve?
Aplicabilidade de RPA
A RPA é ideal para interagir por meio de interfaces de usuário.
Aplicabilidade da Automação Inteligente
A Automação Inteligente é projetada para múltiplos tipos de conexão/integrações.
Humano envolvido
Critérios de avaliação
Até que ponto a tarefa ou processo envolve intervenção ou supervisão humana?
Aplicabilidade de RPA
A RPA pode dar suporte a requisitos simples de interação com humano.
Aplicabilidade da Automação Inteligente
A Automação Inteligente pode dar suporte a fluxos de trabalho complexos com intervenção humana.
Voltado para o cliente
Critérios de avaliação
O processo afeta/interage diretamente com clientes ou outras partes externas?
Aplicabilidade de RPA
A RPA pode ser muito rígida para interações com o cliente, porém pode oferecer alta precisão para processos predeterminados que atendem às necessidades do cliente.
A aplicabilidade da Automação Inteligente
A Automação Inteligente pode ser flexível e precisa o suficiente para interagir diretamente com clientes.
Dependências
Critérios de avaliação
Existem dependências entre diferentes tarefas e processos dentro do fluxo de trabalho?
Aplicabilidade de RPA
A RPA é ideal para fluxos de trabalho de baixa dependência.
Aplicabilidade da Automação Inteligente
A Automação Inteligente é projetada para qualquer número de dependências de fluxo de trabalho.
Dinâmica/mudança
Critérios de avaliação
Qual é o nível de mudança ao longo do tempo esperado para o processo? O processo terá que se adaptar rapidamente às mudanças nos requisitos de negócios?
Aplicabilidade de RPA
A RPA funciona melhor em processos estáticos.
Aplicabilidade da Automação Inteligente
A Automação Inteligente é flexível e adaptável, até mesmo automaticamente, para processar mudanças de processo ao longo do tempo.
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