RPA e IA: produzindo com agilidade em processos inteligentes

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Atribuir qualidade integral aos processos de um projeto ou serviço, agora pode ser uma competência derivada da interação entre RPA (Robotic Process Automation) e IA (Inteligência Artificial).

Para fazer mais com menos e tornar o operacional completo e eficiente, a junção de RPA com IA transforma tarefas repetitivas essenciais em atividades mais inteligentes através da automatização de procedimentos.

Segundo um estudo da Gartner, até o final de 2020 cerca de 90% das grandes empresas terão ao menos um processo sendo operado por robôs.RPA e IA são tecnologias diferentes que se complementam

Enquanto o RPA é um software desenvolvido para se ocupar de encargos repetitivos, os quais eram de responsabilidade humana, a IA é a promoção de estudos e técnicas que transformam os computadores em máquinas autônomas.

Dessa forma, os sistemas operam com independência nas tomadas de decisões, adquirindo uma capacidade artificial de aprender e processar padrões de inteligência humana, os quais são indispensáveis para o produto almejado.

A Gartner também indica que até 2022 teremos um crescimento de 41% em processos robóticos operando no mercado de vários seguimentos.

Como RPA e IA funcionam em conjunto?

A IA é sempre direcionada para demandas complexas e analíticas, intensificando a transformação digital de novos sistemas ou processos obsoletos. Já o RPA é programado e treinado para concentrar-se apenas em ações de caráter repetitivo e automático.

A inteligência artificial ganha liberdade para pensar e criar soluções inovadoras, porque o RPA se encarrega do operacional periódico. Ou seja, a IA opera em linhas evolutivas de métodos analíticos e o RPA em círculos automatizados.

Os benefícios da dupla: RPA e IA

O benefício inicial da parceria entre RPA e IA é desenvolver uma visão holística da produção ou do projeto. Mesmo pensando os processos isoladamente e entendendo as necessidades de cada um deles, o produto finalizado ainda é resultado de todas as partes, ou seja, ele é dependente direto de cada sistema envolvido no processo.

A redução de falha humana em até 90% e uma produção 5x mais rentável que a feita por pessoas, são benefícios notados logo no início da implementação dos recursos de RPA.

Com um ciclo maior de produtividade operando dentro de um modelo 24/7, a otimização de tempo ajuda no fluxo alto de soluções que corrigem problemas acumulados, recentes ou em tempo real.

A inteligência artificial não só capacita processos para lidarem com o moderno e o inesperado, como também vai além de padrões convencionais e cria aplicações cada vez mais inovadoras, eficazes e bem-sucedidas em suas obrigações.

Com um setup de ambiente mais ágil, a implementação de IA e RPA acontece de maneira rápida, mas também contínua. Quando executam suas funções, essas tecnologias acabam por gerar mais segurança e garantem uma produtividade integrada ao propósito geral do projeto.

O RPA, por si só, consegue apenas executar tarefas pré-definidas que não exijam decisão e nem requerem intervenção humana. Por isso, é baseada em processos e dados bem estruturados. A IA permite simular o raciocínio humano para que baseie as regras da automatização mesmo com processos não documentados e dados não estruturados.

Além de reduzir custos com produção, manutenção e revitalização, trabalhar com IA e RPA proporciona serviços mais assertivos e dialogáveis com estruturas computacionais diversas. Orquestrar sistemas e processos distintos sem prejudicar setor nenhum, é característica frequente dessa parceria tecnológica.

Como a hiperautomação usa RPA e IA?

A hiperautomação (original do inglês como hyperautomation), termo indicado pela Gartner, mas que também pode ser tratado como Digital Process Automation segundo a Ferrester ou como Intelligent Process Automation pensado pela IDC, vem usando RPA e IA como base da sua abordagem técnica.

Na hiperautomação o RPA atua como um software para leitura de scripts programados, mas também executa tarefas prefixadas e se responsabiliza por demandas de conteúdos repetitivos.

Por outra via, a inteligência artificial atua na hiperautomação como medida indispensável para o aprendizado de máquinas (ML) e a implementação de novas tecnologias. Quando a IA é aplicada na hiperautomação, podemos otimizar e aprimorar recursos de monitoramento, análise, teste, auditoria e atendimento robótico como suporte simultâneo aos problemas dos usuários.

RPA e IA tornam a hiperautomação uma metodologia geradora de boa governança e facilitadora do orquestramento de multiplataformas. Sem que seja necessário colocar departamentos em risco, essas tecnologias promovem independência aos processos e clientes.

Com a hiperautomação repleta dos recursos de RPA e IA é possível, por exemplo, entregar autonomia tanto para usuários quanto para máquinas. Podemos fazer com que o cliente tenha a possibilidade de executar um autoatendimento e nessa mesma proporção, outros sistemas operam sozinhos para resolver diferentes questões, sejam elas automáticas ou complexas.

Mas a hiperautomação não se resume ao uso de RPA e IA

A hiperautomação é um modelo operacional multiplataformas e multidisciplinar, dentro de um governo técnico que se utiliza da inteligência artificial para personalizar a experiência do cliente durante um suporte ou consumo.

Na hiperautomação tem muito de RPA e IA, mas seus métodos e ferramentas vão além dessa base estrutural e robótica. Tudo que a hiperautomação desenvolve tem o cliente como centro. Entender as reais necessidades do consumidor é a base do mapeamento processual das soluções automatizadas.

Nesse cenário de hiperautomação, a integração entre várias tecnologias esquematiza um desenvolvimento ágil, escalável e sustentável. Mesmo trabalhando com sistemas isolados, eles se alinham e criam uma unidade operacional inteligente.

Através da inteligência artificial, do RPA e de outras tecnologias da hiperautomação, podemos viabilizar uma transformação digital mais rápida e geral. As novas aptidões computacionais modernizam o mercado e inovam oferecendo não apenas produtos, mas soluções reais e inovações necessárias. Só as novas tecnologias conseguem se comunicar com o novo mercado e entender o novo consumidor. 

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