A RPA e a IA são duas aplicações de TI interessantes e inovadoras que estão na vanguarda da revolução da transformação digital. Ambas as tecnologias estão a remodelar o mundo do trabalho, aumentando o número de funcionários e dando início a uma nova era de produtividade. No entanto, embora a RPA e a IA tenham muitas semelhanças e pontos de cruzamento, são ferramentas distintas com os seus próprios pontos fortes e fracos.
Este artigo explora a diferença entre automação e inteligência artificial e demonstra onde são utilizadas, como funcionam e como se conjugam para ajudar as empresas modernas a avançar para um futuro automatizado.
Definições de RPA e IA
Antes de entrarmos nas respectivas aplicações e casos de utilização da
Automação Robótica de Processos (RPA)
e da Inteligência Artificial (IA), vale a pena fundamentar ambos os conceitos com definições.
1. O que é a RPA?
A automatização robótica de processos (RPA) é um conjunto de tecnologias que ajudam a automatizar processos empresariais previsíveis e baseados em regras.
Os fluxos de trabalho das empresas são compostos por muitas tarefas. Algumas destas tarefas exigem a tomada de decisões e o julgamento humano. No entanto, muitos são repetíveis e previsíveis. É esta segunda categoria que a RPA é utilizada para automatizar.
Grande parte do software que adoramos e utilizamos atualmente baseia-se em regras. Os computadores são excelentes a executar ordens bem definidas com rapidez e precisão. Desde que lhes demos as instruções correctas, eles podem processar informações e executar tarefas de forma incansável.
A RPA é a mesma coisa. No entanto, o que mais se destaca e ajuda as empresas é a extensão dessas mesmas funções a diferentes aplicações, sistemas e bases de dados. Em suma, a RPA interage com várias aplicações da mesma forma que um ser humano. Pode imitar os cliques, os toques nas teclas e os movimentos do rato que ocorrem durante as interacções homem-computador e memorizar estas acções como uma série de passos que são executados quando um acionador ou uma determinada condição é satisfeita.
Exemplos de tecnologia RPA
- Integração da API
- Scripting multiplataforma
- Scripting entre aplicações
- Robôs digitais ou “bots”
- Ferramentas de gravação GUI
- Interfaces sem código
2. O que é a IA?
A Inteligência Artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que imitam a cognição humana. Algumas destas tarefas mentais incluem a aprendizagem, o raciocínio, a auto-correção, o reconhecimento de objectos, a tomada de decisões e as previsões. Embora este ramo da informática exista desde os anos 50, registou grandes avanços nos últimos dez a quinze anos.
A IA é utilizada em todo o lado. Embora a IA generativa, os carros sem condutor e os assistentes virtuais como a Siri e a Alexa sejam os grandes protagonistas, também está na base de aplicações mais prosaicas mas práticas, como o texto preditivo, a cibersegurança, a proteção contra a fraude, os motores de busca, o marketing e as recomendações personalizadas e a análise de dados.
A IA de que dispomos atualmente é normalmente designada por IA estreita. Em suma, imita a inteligência humana em domínios restritos – por exemplo, o AlphaGo da Deepmind ou vários softwares de reconhecimento de voz. No entanto, no futuro, prevê-se que a IA passe da especialização para uma inteligência mais geral, capaz de lidar com uma gama mais vasta de tarefas.
Exemplos de tecnologia de IA
- Processamento de linguagem natural
- Aprendizagem da máquina
- Aprendizagem profunda
- Tecnologia de visão por computador
- Análise preditiva
- IA generativa
3. RPA vs IA vs ML
Existe uma quantidade considerável de confusão entre estas tecnologias, com algumas pessoas a questionarem-se sobre a relação entre a automatização de processos robóticos e a aprendizagem automática.
Por uma questão de clareza, a aprendizagem automática (ML) é um tipo de inteligência artificial. Esta tecnologia utiliza algoritmos e modelos estatísticos para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados. A partir daí, pode produzir informações valiosas ou fazer previsões. As principais diferenças entre a Automatização Robótica de Processos e a Aprendizagem Automática residem no facto de a RPA ser explicitamente orientada, enquanto a Aprendizagem Automática é deixada à vontade para descobrir as suas próprias formas de processar dados.
A aprendizagem automática da automatização de processos robóticos é possível quando as ferramentas RPA são complementadas com IA. Consequentemente, quando utilizadas em conjunto, a RPA e a aprendizagem automática constituem um dos horizontes mais interessantes no espaço da automatização.
Aplicações da IA e da RPA
A um nível superficial, a RPA e a IA têm muitas semelhanças na forma como a tecnologia é aplicada em ambientes empresariais. Ambas as ferramentas têm como objetivo alargar e aumentar o número de trabalhadores humanos e permitir que as empresas alcancem maior produtividade, precisão e eficiência.
1. Aplicações da IA
A IA é utilizada numa grande variedade de sectores de forma notável, incluindo:
- Análise preditiva
- Veículos autónomos
- Software de reconhecimento facial
- Cibersegurança
- Personalização
- Automatização do marketing
- Conceção de medicamentos farmacêuticos
- Deteção de fraudes
- Chatbots de serviço ao cliente
2. Aplicações da RPA
A RPA
ganhou uma adoção generalizada na comunidade empresarial porque pode realizar uma variedade de trabalhos, tais como:
- Integração de clientes e funcionários
- Geração de relatórios
- Entrada e migração de dados
- Testes automatizados de software
- Controlos de emprego ou de crédito
- Sistemas de acompanhamento de candidatos
- Automatização KYC
Estas aplicações da IA e da RPA são apenas a ponta do icebergue. Ambas as tecnologias foram adoptadas pelas empresas para ajudar a automatizar quantidades infinitas de tarefas para aumentar a eficiência e a precisão.
IA e RPA: Diferenças e semelhanças
Existe um grande cruzamento entre a RPA e a IA, mas existem algumas diferenças importantes que deve conhecer.
Qual é a diferença entre IA e RPA?
1. Desenvolvimento
Uma das melhores formas de considerar a IA e a RPA são os diferentes processos de desenvolvimento subjacentes a cada software.
A RPA é orientada para o processo. Os programadores definem as tarefas que pretendem automatizar e transformam os passos num guião informático que executa as tarefas.
A IA é orientada por dados. Utiliza a aprendizagem automática para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados, que são treinados para produzir resultados. Quando estes algoritmos funcionam bem, podem receber novas entradas e processar novos dados para responder a perguntas, fazer previsões ou desencadear acções.
2. Pensar versus fazer
Uma forma de exprimir a diferença entre inteligência artificial e automação é comparar o pensar com o fazer.
A RPA executa as suas tarefas como um cavalo de batalha fiel. Não precisa de pensar; só precisa de fazer.
Em contrapartida, a IA utiliza processos cognitivos semelhantes ao pensamento humano. Pode ler mensagens de correio eletrónico e outras formas de dados não estruturados para extrair significado ou encontrar padrões nos dados para obter informações ou mesmo previsões. Além disso, através da utilização da aprendizagem automática, as ferramentas de IA podem absorver constantemente novas informações, aprender com os cenários e melhorar ao longo do tempo.
3. Barreira à entrada
A RPA foi amplamente adoptada porque é rentável, rápida de implementar e tem uma curva de aprendizagem pouco acentuada.
A IA, pelo contrário, é altamente técnica, difícil de treinar e dispendiosa, em grande parte devido à sua dependência de enormes conjuntos de dados.
4. Aplicação em ambientes de trabalho
A RPA tem vários casos de utilização, como a introdução de dados, a recolha de dados de sítios Web e o processamento de facturas. No entanto, é mais adequado para tarefas previsíveis com passos muito definidos.
Por outro lado, a IA pode desempenhar uma gama mais vasta de funções, como o processamento de dados complexos, a tomada de decisões inteligente e até a criação de conteúdos.
Quais são as semelhanças entre a IA e a RPA?
1. Autómato
Tanto a RPA como a IA automatizam tarefas que eram tradicionalmente executadas por operadores humanos. Embora utilizem tecnologias diferentes e desempenhem as suas funções à sua maneira, ambas reduzem a carga sobre os trabalhadores humanos.
Em suma, ambas as ferramentas são capazes de substituir o trabalho humano e de aumentar o número de trabalhadores humanos através da mecanização das tarefas informáticas.
2. Integração
A RPA e a IA podem integrar-se nos sistemas empresariais existentes para alargar as suas capacidades, tornar as empresas mais eficientes e até prolongar a vida útil dos sistemas antigos.
3. Redução de erros
Tanto a IA como a RPA são actores importantes no combate ao erro humano. Ao mecanizar os processos empresariais, as empresas podem reduzir os custos monetários e de reputação que resultam de erros evitáveis,
IA e RPA: Pontos fortes e fracos
Nenhuma ferramenta é perfeita. Se quiser tirar partido das vantagens da automatização, tem de compreender os pontos fortes e fracos da RPA e da IA.
1. Pontos fortes e fracos da IA
Vamos explorar alguns dos prós e contras da IA para a automatização
Pontos fortes da IA
- Pode aprender no trabalho
- Oferece maior flexibilidade do que a RPA
- Pode processar dados não estruturados
Pontos fracos da IA
- Desenvolvimento dispendioso
- A implementação é altamente técnica
- Necessita de vastos conjuntos de dados para treinar
2. Pontos fortes e fracos da RPA
Vamos explorar alguns dos prós e contras da RPA para a automatização
Pontos fortes da RPA
- Automatiza com precisão tarefas de grande volume
- Eficiência de custos
- Rápido e fácil de implementar
Pontos fracos da RPA
- Pode ser difícil de escalar
- Não é possível processar dados não estruturados
- Adequado apenas para tarefas estreitas
Estudos de casos de RPA e IA
Talvez a forma mais fácil de compreender o impacto e as possibilidades de qualquer tecnologia seja através de estudos de caso. Aqui, apresentamos estudos de caso de RPA e IA para mostrar como podem ajudar a sua empresa.
1. Estudo de casos de RPA
Um dos 30 maiores bancos dos EUA, com activos superiores a 150 mil milhões de dólares, estava a gastar muitas horas de trabalho em processos hipotecários, incluindo a introdução de dados, o processamento de documentos, a verificação de dados, etc. Para além do esforço manual, estes fluxos de trabalho estavam também sujeitos a erros humanos. O banco trabalhou com a Ernst & Young para encontrar uma solução de melhoria da produtividade.
Recorreram a uma solução de RPA que pudesse integrar-se perfeitamente na sua infraestrutura de TI existente para lidar com tarefas manuais relacionadas com hipotecas. Os resultados foram surpreendentes, incluindo um aumento de 2-3 vezes na eficiência, poupanças de 1 milhão de dólares e uma eliminação total de erros.
2. Estudo de caso de Inteligência Artificial RPA
Expion Saúde é uma solução de gestão de custos de cuidados de saúde sediada em Gaithersburg, Maryland. Ajudam os seus clientes de seguros médicos com informações sobre a gestão de sinistros num sector que é famoso pelos preços variáveis e pelos preços exorbitantes. Os seus fluxos de trabalho eram manuais, com as seguradoras a enviarem os sinistros em formato eletrónico e em papel. O processamento dos pedidos desta forma limitou a sua equipa a cerca de 75 pedidos por dia.
A redução do tempo por reclamação era um problema. No entanto, como os dados não estavam estruturados, uma solução RPA típica não funcionaria. Precisavam de uma solução que fosse complementada com IA, em particular, reconhecimento ótico de caracteres e processamento de linguagem natural.
Ao implementar um software RPA + IA, converteram os pedidos de indemnização em papel em PDF, extraindo os dados relevantes antes de enviar as informações sobre preços para o seu sistema interno. A solução resultou num aumento de 600% no número de pedidos de indemnização processados por dia.
Como escolher entre RPA e IA?
Escolher entre a RPA e a IA é menos uma batalha entre os dois tipos de tecnologia e mais uma questão de quais os processos que precisa de automatizar. A RPA é a melhor escolha quando existem fluxos de trabalho normalizados, enquanto a IA é melhor para cenários em que as coisas são um pouco mais confusas.
Por isso, a melhor pergunta a fazer é: “Que situações são melhores para a RPA e quais são melhores para a IA?”
A melhor abordagem neste caso é pensar no processo de fluxo de trabalho existente que pretende automatizar. Visualize-o ou mapeie-o, dividindo o processo em etapas. Vamos utilizar alguns exemplos para ilustrar este ponto.
Cenário 1
É contabilista numa empresa de construção muito ativa. Uma das partes mais demoradas do seu dia envolve o registo de despesas e a garantia de que os contratantes são reembolsados pelos artigos comprados para concluir os trabalhos. Os trabalhadores devem carregar as suas despesas num portal Web, onde as registam e actualizam o cálculo das folhas de pagamento de modo a refletir esses valores.
Utilizar a RPA
As etapas aqui são previsíveis e os dados são estruturados. Os passos podem ser mais ou menos assim.
- Quando os contratantes carregam um relatório de despesas, é acionado o bot
- O bot abre a folha de cálculo das despesas e recupera os dados
- O bot regista o montante e a finalidade e fatura-o na conta relevante
- O bot também abre o software de processamento de salários e credita o montante na conta do contratante.
Cenário 2
Mais uma vez, é contabilista numa empresa de construção civil. Tem várias contas em diferentes fornecedores de materiais de construção. No final do mês, enviam-lhe facturas por correio eletrónico. No entanto, cada empresa tem os seus próprios modelos de faturação, o que significa que os dados não estão estruturados.
Utilizar a IA
A IA é um termo genérico para diferentes tecnologias, duas das quais são o reconhecimento ótico de caracteres e o processamento de linguagem natural. Com estas tecnologias, pode ler e compreender as facturas que aparecem no seu correio eletrónico e transformá-las em dados estruturados. Depois de a sua IA ter analisado as informações numa folha de cálculo estruturada, pode utilizar a RPA para concluir a tarefa e registar ou mesmo processar as facturas.
Quando utilizar a RPA e quando utilizar a IA para a lista de verificação da automatização de processos
Eis uma lista de verificação rápida para o ajudar a compreender quais os processos que são melhores para a RPA e quais os que são melhores para a IA.
Utilizar a RPA:
- Quando as tarefas de trabalho são de grande volume, previsíveis e baseadas em regras
- Quando as entradas de dados envolvem dados estruturados
- Quando os resultados do processo podem ser determinados no início do processo
Utilizar a IA:
- Quando os processos são altamente variáveis e requerem alguma forma de cognição, como a tomada de decisões complexas
- Quando as entradas de dados envolvem dados não estruturados
- Quando é impossível prever o resultado do fluxo de trabalho no início do processo
A IA irá substituir a RPA?
Existe uma narrativa persistente entre os meios de comunicação social e alguns analistas de que a IA é uma força imparável que vem substituir tudo, incluindo os trabalhadores humanos. Então, o que é que isto significa para a RPA? Será que a IA também o vai substituir?
Quaisquer previsões de que a IA irá substituir a RPA dependem de mal-entendidos sobre as respectivas tecnologias. Como deixámos claro neste artigo, embora ambas as tecnologias tenham muitos pontos de intersecção, pensar nelas como ferramentas concorrentes é incorreto.
Talvez alguma da confusão se deva ao facto de a IA poder aumentar a RPA. No entanto, isso é diferente de o substituir. Na mesma linha, os processos RPA podem ser ainda mais simplificados pela IA, mas a subestrutura continua a ser RPA.
Assim, embora a IA possa substituir muitas tarefas humanas, incluindo tarefas normalmente executadas por bots RPA, é mais provável que as tecnologias trabalhem em conjunto no futuro do que se substituam umas às outras.
A RPA é o primeiro passo no caminho para a hiper-automatização. Para chegar a esse destino, serão necessárias tecnologias de IA, como a aprendizagem automática e a análise de dados. Embora a IA seja fundamental para proporcionar os benefícios do pensamento de ordem superior à automatização, as tarefas em si serão executadas por bots RPA. A IA irá orquestrar e dirigir a RPA, não substituí-la.
O futuro não é a automatização robótica de processos versus a IA; é a automatização robótica de processos e a IA.
Onde a IA e a RPA convergem
Há uma frase famosa de Albert Einstein que diz o seguinte,
“Os computadores são incrivelmente rápidos, exactos e estúpidos. Os seres humanos são incrivelmente lentos, imprecisos e brilhantes. Juntos são poderosos para além da imaginação.”
Esta citação vai ao cerne daquilo em que os computadores são excelentes, ao mesmo tempo que sublinha as suas limitações. No que diz respeito ao pensamento de ordem superior, como a criatividade, o raciocínio abstrato ou a tomada de decisões complexas – ou basicamente qualquer coisa que não envolva seguir instruções mecânicas passo a passo – os computadores não conseguem competir com as mentes humanas. Em muitos aspectos, a IA é uma tentativa de colmatar o fosso entre humanos e computadores e criar uma parceria que combine o melhor dos dois mundos.
O poder inimaginável de que falava Einstein está presente na relação entre a IA e a RPA. A capacidade da IA para simular vários aspectos da cognição humana, em conjunto com a velocidade e a precisão da RPA, é o ponto de convergência das duas ferramentas. Os limites do que a RPA poderia alcançar foram outrora traçados em pontos que exigiam a tomada de decisões humanas. No entanto, o aumento destes sistemas com IA elimina estas fronteiras, permitindo às empresas automatizar uma gama mais vasta de tarefas e obter mais benefícios.
Quando a RPA e a IA são fundidas, criam uma terceira categoria tecnológica denominada Automação Inteligente (AI) ou Automação Inteligente de Processos (IPA). Neste cenário de “melhor dos dois mundos”, as empresas podem utilizar ferramentas RPA que podem aprender com o seu ambiente através da aprendizagem automática (ML).
A vantagem é que pode aumentar a complexidade do processo que pretende automatizar porque a IA ajuda a eliminar alguns dos estrangulamentos, como lidar com dados não estruturados ou tomar decisões.
Uma das áreas mais interessantes para a convergência da IA e da RPA é a
automatização de testes
. No nosso mundo cada vez mais digitalizado, o software e as aplicações móveis continuarão a melhorar as actividades comerciais. Ainda não passaram 20 anos desde que os smartphones se tornaram comuns. Durante esse tempo, revolucionaram as nossas vidas, permitindo-nos estar ligados e trabalhar de novas formas.
A chave para estes avanços é o desenvolvimento de software. No entanto, trata-se de um processo notoriamente moroso e dispendioso. As ferramentas de automatização de testes com IA e RPA podem ajudar a reduzir o tempo e o dinheiro que custa colocar os produtos no mercado.
Como a automatização dos testes é melhorada pela IA e pela RPA
Automatização de testes de software costumava ser um processo manual. Era dispendioso e moroso e acabava por aumentar o ciclo de vida do desenvolvimento. No entanto, trata-se de uma fase tão crítica que os editores e os criadores não tiveram outra opção senão investir recursos no processo. Embora estes problemas e os seus sintomas ainda existam atualmente, a automatização dos testes de software oferece uma excelente solução.
A automatização dos testes implica a utilização de software especializado para validar e testar aplicações informáticas. Normalmente, utiliza interfaces gráficas de utilizador (GUI) e interfaces de programação de aplicações (API) para realizar uma variedade de testes diferentes, desde testes de extremo a extremo até à validação contínua de código recentemente introduzido.
A utilização da IA e da RPA nos testes de software é verdadeiramente empolgante. Algumas das vantagens óbvias são a poupança de tempo e de dinheiro. No entanto, o verdadeiro potencial reside na capacidade de execução autónoma de código que se testa, diagnostica e cura a si próprio. Se juntarmos a isso o facto de as ferramentas de IA generativa serem capazes de escrever código, é justo dizer que estamos no limiar de uma época especial na história da humanidade.
À medida que a procura de lançamentos de software mais rápidos aumentou nos últimos anos, as abordagens DevOps e Agile foram aumentadas pela CI/CD. Atualmente, a RPA e a automatização de testes com IA podem ter um impacto semelhante. Esta situação levou a um aumento das ferramentas de automatização de testes, algumas das quais iremos explorar de seguida.
Melhores ferramentas de automação de testes em 2023
Aqui estão algumas das melhores ferramentas de automatização de testes do mercado.
Autify
Autify é uma ferramenta de automação de testes alimentada por IA. Graças a uma interface de utilizador intuitiva e a funcionalidades sem código, o Autify permite que as equipas de garantia de qualidade testem no seu browser. A ferramenta pode lidar com aplicações Web e móveis e tem uma IA de auto-regeneração. O Autify integra-se perfeitamente com ferramentas de CI/CD, Jenkins e até mesmo com o Slack.
AvoAssure
O AvoAssure é uma ferramenta de teste sem código que permite a automatização de testes de ponta a ponta para equipas não técnicas. O produto facilita os testes multiplataformas na Web, no ambiente de trabalho, em dispositivos móveis e muito mais. Por último, possui boas funcionalidades de elaboração de relatórios e muitas opções de integração.
Cipreste
Cypress é uma estrutura de automação de testes de ponta a ponta baseada em JavaScript. Foi criado para facilitar o teste de aplicações Web. Simplicidade é a chave para o Cypress, como evidenciado por sua construção enxuta e dependências mínimas.
testRigor
O testRigor é uma solução sólida de teste de ponta a ponta. A ferramenta de automatização de testes não tem código e é compatível com a Web, dispositivos móveis e APIs. Os testes são geralmente rápidos, estáveis e precisos e, graças à sua funcionalidade multiplataforma e multibrowser, a sua popularidade está a aumentar gradualmente.
Dramaturgo
O Playwright é outra ferramenta popular de automatização de testes criada para testes de aplicações Web de ponta a ponta. É multiplataforma e suporta a maioria dos motores de renderização e várias linguagens de programação. Se acrescentarmos a isso o seletor de código do Visual Studio e a funcionalidade Mobile Emulator, percebe-se porque é que muitos programadores toleram a sua falta de facilidade de utilização.
Embora as cinco ferramentas que listamos acima tenham ótimos recursos, elas não têm o poder de uma solução de última geração que combina RPA e automação de testes.
ZAPTEST oferece ferramentas de automatização de testes e RPA topo de gama. Ambas as funcionalidades estão disponíveis a um custo fixo com licenças ilimitadas. À medida que avançamos para a hiperautomatização e para o desenvolvimento automatizado de software, as ferramentas de teste duradouras para ferramentas de aplicações de ambiente de trabalho, de browser e móveis desempenharão um papel fundamental para os programadores de software e para as empresas que criam software à medida. A ZAPTEST pode ajudá-lo em todas as etapas do processo.
O futuro da IA e da RPA
Por esta altura, deve ser claro que o futuro da IA e da RPA estão interligados. Ambas as tecnologias possibilitam a transformação digital e permitem que as empresas trabalhem mais, mais rapidamente e melhor, libertando os funcionários para se dedicarem a tarefas criativas e orientadas para o valor.
À medida que a trajetória para a automatização total continua, é emocionante pensar para onde este foguetão se dirige. Esse destino é a hiperautomatização.
Hiperautomação é uma forma de pensar. Descreve uma perspetiva em que todos os processos que são possíveis de automatizar são automatizados. Uma grande parte deste futuro incluirá a aprendizagem automática da RPA. À medida que o mundo dos negócios muda e se torna mais imprevisível, as organizações terão de se tornar mais ágeis para se manterem competitivas. A hiperautomação permitirá estes ajustes, aumentando a precisão e a produtividade, reduzindo os erros e proporcionando um serviço ao cliente sempre ativo e personalizado.
IA versus RPA: Considerações finais
No que diz respeito à crise, a diferença entre a IA e a RPA pode ser resumida de forma sucinta. A RPA imita as acções humanas, enquanto a IA imita o pensamento humano. Nenhuma das ferramentas é capaz de representar 1:1 as acções ou pensamentos humanos, mas são uma réplica suficientemente boa para ajudar as empresas a automatizar tarefas a uma velocidade, precisão ou capacidade que vai muito além da capacidade humana típica.
No mundo dos seres humanos, precisamos de pensar e de agir. É o casamento destes modos de ser que tem ajudado a humanidade a construir, criar e prosperar. Podemos pensar na convergência da RPA e da IA de forma semelhante.
Em suma, a IA permite-nos aproveitar e alargar os poderes da RPA para alcançar novas e excitantes possibilidades.
