No excelente artigo ” From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation ” (Chakraborti, 2020), o autor analisa a forma como, ao longo da última década, a automatização robótica de processos (RPA) fez avançar a eficiência dos processos empresariais de forma fascinante. No entanto, sugere que nos encontramos agora num “ponto de inflexão” desta tendência tecnológica, com a automação inteligente a surgir como a progressão lógica da RPA.
Chakraborti cita o novo paradigma da automatização inteligente dos processos, que associa a automatização dos processos empresariais à aprendizagem automática (ML), à inteligência artificial (IA) e aos dados dos clientes.
A RPA é outro componente crítico da automatização inteligente. Os dois conceitos estão tão interligados que existe um certo grau de confusão sobre onde começa a automatização inteligente de processos e onde termina a automatização robótica de processos.
Este artigo explorará as diferenças e os pontos comuns de ambas as disciplinas e mostrará onde se intersectam e sobrepõem. Partilharemos também alguns exemplos de automação inteligente, juntamente com casos de utilização na indústria.
O que é a automatização robótica de processos?
A automatização robótica de processos (RPA) refere-se a um conjunto de tecnologias que permitem vários objectivos de automatização de processos empresariais (BPA). Podemos definir um processo empresarial como um conjunto de tarefas que permitem atingir os objectivos organizacionais. Por exemplo, um processo empresarial pode ser algo tão simples como efetuar uma verificação de crédito num pedido de empréstimo.
Os passos necessários para uma verificação de crédito envolvem retirar o nome de um cliente de documentos internos, fazer um pedido a uma agência de crédito e, em seguida, alimentar o resultado de volta aos sistemas internos. Nos ambientes empresariais tradicionais, estas tarefas são efectuadas manualmente. No entanto, a automatização dos processos empresariais utiliza robots para realizar estas tarefas, daí o termo Robotic Process Automation.
As tarefas de RPA têm de ser baseadas em regras e previsíveis. Necessitam de accionadores, entradas e saídas claramente definidos. Como tal, o tratamento de excepções é algo que os pode confundir. Anomalias ou circunstâncias excepcionais – ou qualquer coisa que exija um raciocínio rápido – não são tarefas que a RPA possa resolver. É claro que isso não quer dizer que o tratamento de excepções seja um conceito estranho no desenvolvimento de RPA.
Há muitos cenários em que um bot não consegue concluir uma tarefa devido a um problema com a permissão de segurança ou a dados incompletos. Os programadores podem criar em torno destas excepções. Por exemplo, imagine um cenário em que cria um processo RPA para transferir dados de facturas para uma base de dados, mas a base de dados está em baixo. Pode dar instruções ao robô para continuar a tentar em determinados intervalos até estabelecer a ligação com a base de dados. No entanto, quando é atingido um número máximo de tentativas, é lançada uma exceção comercial para que um trabalhador manual possa resolver a situação.
O que descrevemos acima é um cenário simples. No entanto, poderá ser necessário explorar a automatização inteligente de processos para criar processos mais resistentes e robustos que tratem as excepções de forma independente.
Para uma análise mais aprofundada do assunto, leia o nosso Guia completo para a automatização de processos robóticos (RPA).
O que é a automatização inteligente de processos (IPA)?
A automatização inteligente de processos refere-se a uma combinação de tecnologias que ajudam as empresas a automatizar fluxos de trabalho e processos existentes. Já em 2017, a McKinsey destacou os benefícios da automação inteligente. O documento amplamente consumido da empresa de consultoria, Intelligent process automation: O motor no centro do modelo operacional da próxima geração, descreve cinco tecnologias principais que se juntam para tornar possível a automação inteligente.
São eles:
1. Automação robótica de processos (RPA):
Um conjunto de ferramentas que executam tarefas previsíveis, repetitivas e bem definidas que eram tradicionalmente do domínio dos trabalhadores humanos
2. Aprendizagem automática e análise avançada:
Algoritmos avançados que são treinados para encontrar padrões em vastos conjuntos de dados históricos, de modo a poderem fornecer informações e previsões com uma velocidade e precisão impossíveis para os investigadores humanos.
3. Geradores de linguagem natural (NLG)
Tal como evidenciado pelo sucesso de ferramentas como o ChatGPT e o Pi, os geradores de linguagem natural podem produzir texto e outros elementos criativos para facilitar a comunicação entre os seres humanos e a tecnologia.
4. Fluxos de trabalho inteligentes:
Um software de processos empresariais que gere o fluxo de trabalho entre humanos e máquinas, assegurando a entrega, o acompanhamento e a elaboração de relatórios sem problemas.
5. Agentes cognitivos:
Chatbots inteligentes que utilizam uma combinação de ML e NLP para fornecer representantes de serviço ao cliente automatizados que reduzem a carga sobre o pessoal de serviço e, em alguns casos, se destacam na venda e compreensão dos clientes.
As tecnologias acima enumeradas são os elementos básicos que constituem uma solução IPA. Embora implícita, acrescentaríamos também a tecnologia de visão por computador (CVT) à lista de ferramentas que constituem a tecnologia IPA.
As semelhanças entre a RPA e a IPA
Embora a RPA e a IPA sejam categorias tecnológicas distintas, têm um grau razoável de cruzamento. Eis algumas das semelhanças entre a RPA e a IPA.
1. São ambas ferramentas de automatização
A ligação mais aparente entre a RPA e a IPA é o facto de ambas as ferramentas existirem para automatizar processos empresariais. Embora cada solução tenha a sua própria abordagem e utilize diferentes tipos de tecnologia para atingir os seus objectivos, no fundo, o seu objetivo é lidar com tarefas que os humanos tradicionalmente executam e encontrar formas de as fazer de forma mais eficiente, económica e precisa.
2. A RPA é uma parte central do IPA
Outra semelhança importante entre as duas tecnologias é o facto de a RPA ser um componente essencial da IPA. Embora a aprendizagem automática e outras tecnologias que imitam a cognição humana sejam partes fundamentais da IPA, as automatizações são construídas sobre uma base de RPA.
3. A RPA e a IPA partilham benefícios semelhantes
A RPA e a IPA também partilham muitas das mesmas vantagens comerciais. Por exemplo, ajudam as empresas a reduzir os custos, a poupar tempo, a aumentar a produtividade, a aumentar a satisfação profissional dos empregados, a cumprir as normas de conformidade, a melhorar o serviço e a reduzir os erros humanos.
As diferenças entre a RPA e a IPA
Embora a RPA e a IPA tenham muitos pontos em comum, há alguns pontos de diferença que é necessário compreender.
#1. Escalabilidade
Embora a RPA se destaque na automatização de tarefas discretas, a orquestração de fluxos de trabalho complexos ou o tratamento de dados não estruturados é um desafio comum. A IPA oferece uma combinação de ferramentas que ajudam a resolver os estrangulamentos de escala, como os dados não estruturados ou a tomada de decisões.
#2. Aprendizagem e adaptação em tempo real
A RPA é uma solução perfeita para tarefas que seguem um caminho previsível e passo-a-passo. Por definição, segue instruções. Por outro lado, a IPA pode aprender e adaptar-se em tempo real graças a funcionalidades como o ML.
#3. Inteligência
A inteligência é difícil de definir. No entanto, todos sabemos que o pensamento humano utiliza várias ferramentas como a lógica, o raciocínio, a aprendizagem, o planeamento e a resolução de problemas para gerar respostas ou previsões com base na informação.
As ferramentas RPA podem processar informações, mas apenas através de um conjunto rigoroso de regras. Basicamente, utiliza a lógica if/then/else para gerir processos empresariais. De facto, a RPA imita a cognição humana, mas apenas porque lhe é dado um mapa.
A automatização inteligente, por outro lado, processa os dados de uma forma que se assemelha mais à cognição humana. Uma vez que as ferramentas de automatização inteligente utilizam IA, podem ultrapassar os limites do seguimento de instruções e adaptar-se e ajustar-se a circunstâncias em mudança, a dados não estruturados e a outros factores excepcionais que podem dificultar as ferramentas RPA.
#4. Tratamento de dados não estruturados
A RPA ajuda as equipas a lidar com tarefas determinísticas. Como tal, baseia-se em entradas previsíveis, tais como dados estruturados. No entanto, quando se trata de lidar com dados não estruturados ou qualquer informação que saia da reserva, atingimos os limites superiores das ferramentas RPA.
O tratamento de dados estruturados recai frequentemente sobre trabalhadores manuais. Uma vez que há uma quantidade razoável de decisões e interpretações envolvidas, faz sentido utilizar a cognição humana. No entanto, a automatização inteligente pode lidar com dados não estruturados graças à sua utilização de tecnologias de IA, como a aprendizagem automática.
É de salientar que as ferramentas RPA podem ser utilizadas para transformar dados não estruturados em dados estruturados. Por exemplo, a utilização de ferramentas de processamento de linguagem natural (PNL) ou de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) ajuda a traduzir estes dados em algo com que uma RPA possa trabalhar. No entanto, a natureza dos dados não estruturados torna este processo complexo e requer a criação de vários modelos capazes de lidar com o trabalho. Esta realidade pode levar a problemas de escalonamento nas soluções de RPA.
#5. A RPA é mais rentável
Embora as ferramentas de AI tenham um âmbito mais alargado do que o software RPA, estes extras têm um custo. Um dos aspectos mais apelativos das ferramentas de automatização é a sua comprovada redução de custos. No entanto, tendo em conta os seus preços relativos, o software RPA é mais acessível à maioria do mercado.
A automação inteligente é uma solução mais flexível que pode funcionar numa gama mais ampla de ambientes. No entanto, nem todas as empresas têm requisitos de automatização complexos. Dependendo do âmbito dos processos empresariais que precisa de automatizar, as soluções RPA podem fornecer tudo o que precisa.
#6. A RPA é mais rápida de implementar
As ferramentas de automatização inteligente fornecem soluções para uma vasta gama de problemas. No entanto, quando se trata de tempos de implementação rápidos, esta complexidade torna-se ligeiramente negativa. As ferramentas RPA são mais simples e, por conseguinte, a sua implementação é menos dispendiosa e menos morosa. Para os líderes que estão sob pressão para alcançar a transformação digital nas suas empresas, as soluções RPA podem oferecer um caminho mais rápido para gerar valor.
#7. As ferramentas IPA têm uma curva de aprendizagem mais acentuada
Mais uma vez, a complexidade relativa destas ferramentas cria vantagens e desvantagens. Por natureza, a adoção de ferramentas IPA exige características altamente técnicas como a aprendizagem automática.
Ainda há esperança para as equipas não técnicas. As empresas de consultoria em automação inteligente podem fazer grande parte do trabalho pesado e da conceção do processo. Além disso, as ferramentas de AI estão a tornar-se cada vez mais fáceis de utilizar.
Exemplos de automatização inteligente de processos e casos de utilização na indústria
De acordo com a investigação, em 2023 serão produzidos 120 zettabytes de dados. Todos os anos, o volume de dados produzidos a nível mundial aumenta cerca de 20% a 25%. De acordo com o MIT Sloan, cerca de 80% destes dados não estão estruturados. Embora as ferramentas de RPA tenham permitido às empresas fazer muito com dados estruturados, é evidente que o texto, o áudio, os vídeos, os e-mails, o conteúdo das redes sociais, os registos de servidores, os registos de sensores e as imagens de satélite podem oferecer oportunidades notáveis.
A melhor forma de compreender as capacidades da automatização comercial inteligente é através de exemplos práticos e reais e de casos de utilização. Eis algumas formas como a tecnologia de automatização inteligente pode ajudar em determinados sectores.
1. Serviço ao cliente
As expectativas de serviço ao cliente aumentaram drasticamente nos últimos anos. O consumidor moderno exige opções de autosserviço sempre activas e com um elevado grau de personalização. A automatização inteligente ajuda as empresas a oferecer o nível esperado de cuidados personalizados sem as elevadas despesas gerais associadas aos trabalhadores humanos.
Os chatbots alimentados por processadores de linguagem natural e ligados a plataformas de gestão das relações com os clientes (CRM) podem oferecer excelentes experiências aos clientes. Quando aliada ao tratamento automatizado de correio eletrónico, à análise preditiva e à análise de sentimentos, as empresas dispõem de um atendimento omnicanal que antecipa problemas e ajuda a promover a retenção de clientes.
2. Cuidados de saúde
Os cuidados de saúde têm sido um dos principais utilizadores da automatização inteligente. Os problemas de saúde a nível mundial significam que os hospitais estão a ficar mais ocupados e que muitos deles estão a ranger sob a pressão. Os orçamentos apertados e a sobrecarga de trabalho do pessoal evidenciam a necessidade de uma maior eficiência operacional, especialmente em tarefas administrativas como a inscrição de pacientes, o processamento de seguros, o agendamento, a faturação e muito mais.
3. Finanças
O sector financeiro ganhou, com razão, a reputação de estar na vanguarda das tecnologias de ponta. Como pioneiros na adoção da tecnologia RPA, a indústria continuou a encontrar formas de aumentar a eficiência e cumprir os encargos regulamentares. A automatização inteligente é utilizada em todo o espaço financeiro para ajudar na deteção de fraudes e na conformidade. No entanto, a tecnologia também ajuda nas operações, simplificando cada vez mais a tomada de decisões para pedidos de empréstimo e muito mais. Além disso, também pode automatizar os testes de software, ajudando as instituições financeiras a criar software à medida.
4. Fabrico
Nos últimos anos, a sensibilização do público para as questões da cadeia de abastecimento aumentou devido a estrangulamentos, à inflação e a uma crise geral do custo de vida. Os fabricantes têm de adotar a transformação digital à medida que as preferências de compra evoluem e a dinâmica empresarial muda. Esta realidade é particularmente evidente nos países recentemente industrializados ou em desenvolvimento.
A RPA e a IPA podem ajudar as empresas nestas áreas a colmatar as lacunas e a melhorar os processos e a organização em toda a cadeia de valor. Automatizar as ordens de produção, compreender e adaptar-se à evolução das preferências dos clientes, melhorar a logística e reduzir o desperdício são apenas algumas das áreas que podem beneficiar de ferramentas baseadas em IA.
A automatização inteligente de processos e a hiperautomatização são a mesma coisa?
Embora muitos especialistas utilizem a automatização inteligente de processos e a hiperautomatização como sinónimos, trata-se de conceitos distintos. A confusão é compreensível. Ambas as disciplinas estão na vanguarda da automatização dos processos informáticos e empresariais através da utilização da inteligência artificial e de outras tecnologias conexas. No entanto, é essencial compreender as diferenças entre os dois.
Como já foi referido, a automatização inteligente de processos utiliza uma mistura de tecnologias como a IA, o ML, a visão por computador, o processamento cognitivo e de linguagem natural e, claro, a RPA.
A hiperautomatização, por outro lado, é uma filosofia ou abordagem que procura automatizar o maior número possível de processos empresariais.
Grande parte da confusão resulta do facto de o IPA fazer parte de uma abordagem de hiper-automatização. No entanto, a hiperautomatização é uma versão mais sofisticada e acelerada da AI, com um alcance muito maior. Em vez de lidar com processos ou tarefas fixas, a hiperautomatização funciona através de plataformas e tecnologias para maximizar a eficiência da empresa.
Onde a IPA e a RPA se cruzam e convergem
Passámos grande parte deste artigo a dissecar os méritos relativos da IPA e da RPA. Embora seja útil estabelecer uma distinção entre estas tecnologias de automatização, não é correto pensar nelas como ferramentas adversárias ou concorrentes. A melhor forma de compreender as suas capacidades é como ferramentas de automatização complementares.
Há uma série de pontos de intersecção entre as duas ferramentas.
#1. A IPA como solução para as limitações da RPA
No artigo ” How to Compete in the Age of Artificial Intelligence ” (Mohanty e Vyas, 2018), os autores afirmam que “os robôs RPA farão exatamente o que lhes dissermos, essa é a sua maior força, mas também a sua maior fraqueza”. Este sentimento sublinha um ponto crítico sobre os limites da RPA: Como evidenciado pela sua adoção generalizada, é uma ferramenta essencial na era da informação; no entanto, os dados não estruturados e os cenários imprevisíveis significam que as empresas não podem adotar soluções de RPA para todas as tarefas.
A aprendizagem automática pode ajudar a alargar as capacidades da RPA, especialmente em duas áreas principais. São eles:
1. Lidar com dados não estruturados
2. Abrir a porta à tomada de decisões de ordem superior
Atualmente, as ferramentas de RPA são incapazes de fazer o que precede. No entanto, quando aumentada com IA, a automatização pode passar para um novo nível.
#2. Como um trampolim para a implementação da IPA ou da hiper-automatização
É tentador considerar a RPA, a IPA e a hiperautomatização como um continuum. No entanto, talvez se trate de uma ligeira simplificação da questão. O facto é que qualquer sistema de automatização complexo que inclua IPA ou hiper-automatização dependerá em grande medida da RPA. Como tal, as ferramentas RPA continuarão a ser relevantes e necessárias nestes cenários avançados.
Este argumento é mais sólido no contexto da aplicação. O caminho para a hiper-automatização requer muita investigação sobre as tarefas que podem ser automatizadas. Começar com a RPA cria uma base sólida para os tipos de tarefas que podem ser automatizadas. Permite às empresas criar e testar fluxos de trabalho de automatização que podem eventualmente alargar e aumentar com IPA.
A hiperautomatização é uma abordagem que envolve a automatização de tudo o que é possível. O que isso significa varia de uma empresa para outra. Nalgumas empresas, poderá envolver a RPA, que é assistida em pequena parte pela IA; noutras, poderá ser uma máquina de automatização completa e abrangente com um mínimo de intervenção humana.
#3. Análise preditiva e tomada de decisões
A RPA executa tarefas definidas com base em accionadores ou entradas específicas. Quando consideramos algumas das vantagens da IPA, como a análise de sentimentos, o processamento de linguagem natural, a tecnologia de visão por computador e as capacidades de ML, é evidente que a tecnologia será capaz de lidar com uma grande quantidade de dados confusos e transformá-los em informações estruturadas que podem servir como accionadores ou entradas.
As possibilidades aqui são surpreendentes. Como vimos na indústria médica, a investigação demonstrou que a IA superou os radiologistas no rastreio mamográfico. Fazer estas previsões com exatidão requer anos de experiência e conhecimentos especializados que abandonam a empresa quando alguém se reforma ou sai. A RPA aumentada pela IA pode ajudar a ultrapassar esta lacuna de experiência.
Embora o exemplo do rastreio mamográfico seja apelativo, as vantagens da RPA e da IPA podem aplicar-se a vários outros cenários de gestão empresarial que exigem uma cognição ou tomada de decisões de elevada qualidade. Quando estas decisões são tomadas, podem desencadear as acções a jusante através da RPA, proporcionando um nível incrível de produtividade a uma vasta gama de empresas.
Cinco ferramentas de automatização inteligente
Existem vários fornecedores de automação inteligente no mercado. Cada uma delas oferece uma combinação única de diferentes tecnologias, abordagens e preços. Vamos explorar cinco dos maiores nomes no espaço da AI.
#1. ZAPTEST
O ZAPTEST é uma solução de automatização inteligente de ponta a ponta, de pilha completa, que oferece ferramentas de hiper-automatização de última geração para automatização de software e automatização de processos robóticos. Utiliza uma mistura de tecnologia de visão por computador e RPA para ajudar os utilizadores a descobrir e automatizar as tarefas de escritório, tanto de front-end como de back-end. A plataforma tem excelentes características como OCR e ferramentas analíticas sólidas. Também inclui capacidade sem código, edições gratuitas e empresariais, automatização de qualquer aplicação em várias plataformas e navegadores, licenças ilimitadas e um especialista ZAP a tempo inteiro a trabalhar como parte das equipas do cliente (na sua edição empresarial)
#2. IBM Cloud Pak para Automação Comercial
O IBM Cloud Pak é uma solução de automatização modular, de nuvem híbrida e inteligente. Esta plataforma de automatização empresarial de ponta a ponta inclui uma variedade de funcionalidades, incluindo automatização do fluxo de trabalho, processamento de documentos, extração de processos e funcionalidade de gestão de decisões. Inclui também ferramentas com pouco ou nenhum código e um bom apoio ao cliente.
#3. Plataforma de automatização comercial UiPath
A UiPath reforçou a sua oferta de RPA com a automatização comercial inteligente. A plataforma utiliza a tecnologia de visão por computador e a robótica não assistida (nas suas palavras, “robôs que gerem robôs”) para atingir estes objectivos. Utilizam também melhorias cognitivas para compreender a linguagem e os dados não estruturados. A UiPath Business Automation Platform integra-se com serviços cognitivos de terceiros de fornecedores como a IBM, a Google e a Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
A SS&C Blue Prism Cloud é outra plataforma de automatização inteligente baseada na nuvem com capacidades de AI. A empresa oferece igualmente serviços de automatização inteligente para ajudar as equipas a gerir a implementação e a manutenção. Além de ferramentas inteligentes de automação de processos robóticos, a Blue Prism Cloud também oferece um Estúdio de Design sem código, do tipo arrastar e soltar, e o Control Room, um recurso de orquestração de automação de fluxo de trabalho.
#5. Microsoft Power Automate
O Microsoft Power Automate, anteriormente designado por Microsoft Flow, é outra solução de automatização inteligente sem código e baseada na nuvem. O pacote oferece uma funcionalidade denominada AI Builder que é fácil de utilizar, escalável e facilmente conectável. O investimento altamente publicitado de 10 mil milhões de dólares da Microsoft no ChatGPT significa que este fornece capacidades de processamento de linguagem natural combinadas com uma interface de apontar e clicar que permite às equipas não técnicas criar fluxos de trabalho inteligentes de automatização de processos robóticos.
Considerações finais
A RPA e a IPA são tecnologias distintas. No entanto, são profundamente complementares. O verdadeiro poder de ambas as ferramentas reside na sua capacidade de aumentar não só os trabalhadores humanos, mas também uns aos outros. Tal como demonstram muitos exemplos de automatização inteligente, grande parte do trabalho essencial que a AI permite pode ser executado por trabalhadores digitais e robots. Uma automatização bem sucedida requer a decomposição e compreensão dos fluxos de trabalho existentes. A RPA pode ser responsável por muitas destas partes constituintes.
Estamos no limiar de uma era emocionante no mundo do trabalho, em que as capacidades cognitivas humanas podem ser complementadas pela IA. A transformação digital é, a justo título, uma prioridade para as empresas dos mundos desenvolvido e em desenvolvimento. A adoção de ferramentas IPA e RPA constituirá uma parte central destas transições, permitindo uma produtividade inimaginável.
