O que são IA e RPA:as diferenças, o hype e quando usá-los juntos

A automação de processos robóticos (RPA) e a inteligência artificial (IA) ganharam muito entusiasmo nos últimos anos por sua capacidade de gerar ganhos de produtividade, eficiência e satisfação do cliente nunca antes vistos.

Na verdade, o mercado global de RPA deve atingir US$ 25,56 bilhões até 2027, e o mercado de IA deve atingir US$ 390,9 bilhões até 2025. Mas, apesar das muitas conversas que essas novas tecnologias provocaram recentemente, ainda há muita confusão sobre o que os diferencia, no que cada um é excepcionalmente bom e como eles são cada vez mais capazes de trabalhar em conjunto.

As empresas modernas são compostas por processos simples e ricos em tomadas de decisão complexas e, como tal, precisam de tecnologias complementares para lidar com toda a gama de seus fluxos de trabalho. De um lado do espectro está o RPA, que prospera em sistemas que possuem um fluxo claro e passo a passo. Do outro lado está a IA, que pode aumentar e melhorar a tomada de decisões humanas em processos complexos.

Juntos, RPA e IA desempenham um papel importante para impulsionar a eficiência operacional e ajudar a transformar a forma como sua empresa funciona.

Primeiro, o que é RPA?

A RPA é uma tecnologia central de automação que atua como a espinha dorsal de robôs de software que podem interagir com sistemas digitais para aliviar os humanos de trabalhos repetitivos, demorados e sem valor agregado. Basicamente, o RPA pode tirar o trabalho que você odeia do seu prato.

O RPA funciona melhor quando é usado para lidar com processos baseados em regras em que os fluxos de trabalho não mudam ao longo do tempo ou exigem uma alta taxa de intervenção humana para tratamento de isenção. Por si só, o RPA pode lidar habilmente com alguns dos processos mais comuns e demorados que suportam seus negócios, como:

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  Entrando em aplicativos
  
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  Conectando-se a APIs do sistema
  
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  Copiando e colando dados
  
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  Extraindo e processando conteúdo estruturado de documentos
  
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  Abrindo e-mails e anexos
  
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  Raspagem de dados da web
  

Como a base da hiperautomação, a tendência tecnológica estratégica número um para 2020, de acordo com o Smarter with Gartner As 10 principais tendências tecnológicas estratégicas da Gartner para 2020 relatório — RPA abre caminho para tecnologias de ferramentas futuras, como IA, aprendizado de máquina e mineração de processos.



Ao implementar o RPA desde o início, as empresas constroem os andaimes de automação necessários para oferecer suporte a todo o ecossistema de ferramentas de automação no futuro.

O que é IA e como ela difere da RPA?

Simplificando, a IA é uma irmã complementar dos robôs RPA que adoramos. RPA e IA trabalham em conjunto para expandir a automação em todos os tipos de novas áreas, permitindo automatizar tarefas mais complexas.

A IA pode lidar facilmente com processos complexos que anteriormente só podiam ser feitos por humanos. Isso ocorre porque os robôs de IA podem tomar decisões cognitivas usando grandes conjuntos de dados para prever vários resultados possíveis.

A IA pode ir além da 'execução' para o 'pensamento', por exemplo:

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  Noções básicas sobre documentos
  
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  Visualizando telas (incluindo desktops virtuais)
  
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  Compreendendo conversas
  
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  Descobrindo tarefas e processos para automatizar
  
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  Linguagem de processamento
  
• 
  Manipulação de dados semiestruturados ou não estruturados
  

Durante anos, a IA foi um conceito relegado à terra da ficção científica – algo prometido a empresas e líderes do setor como um sonho distante para revolucionar, em algum momento posterior, o trabalho que faziam.

Mas não mais.

Para esclarecer, não estou falando de robôs físicos que utilizam IA. E não estou falando de inteligência artificial geral (AGI) – do tipo que Elon Musk diz que vai dominar o mundo. Em vez disso, estou falando de IA prática que cria modelos de aprendizado de máquina para negócios mais eficientes e aprimora a experiência humana, não a substitui. Esse tipo de automação é a aplicação mais prática da IA ​​no local de trabalho.

No entanto, para ter sucesso, as empresas devem adotar RPA e IA como parceiros.

IA e RPA:são necessários dois para dançar o tango

Como na vida e no tango, são precisos dois. No mundo da estratégia de automação, é preciso que IA e RPA trabalhem juntos para impulsionar a eficiência operacional da empresa. Essas duas tecnologias parceiras trabalham juntas para reduzir a gordura do processo e facilitar a vida das pessoas, simplificando suas próprias metades das operações corporativas.

Eu vejo isso em quase todos os setores da Terra. Tomemos, por exemplo, processos de diagnóstico diferencial em hospitais que visam diagnosticar o novo coronavírus de 2019 (COVID-19).

Usando o RPA, os hospitais podem construir robôs de software que analisam um conjunto de sintomas do COVID-19, como febre alta e dores no corpo, e alertam os profissionais médicos sobre novos casos. Mas o RPA é limitado às perguntas iniciais de ingestão do estilo “sim ou não” e não pode avaliar adequadamente critérios mais complexos (dos quais existem muitos em ambientes de saúde).

Mas o RPA pode consolidar esses dados básicos do paciente para uma análise de processo mais avançada e preditiva por IA.

Os hospitais podem concluir uma triagem inicial de pacientes com RPA e, em seguida, usar a IA para interpretar os raios-x. O UiPath AI Computer Vision pode ser usado para detectar indicadores de pneumonia relacionada ao COVID-19 em pacientes e fazer recomendações de tratamento.

Além do COVID-19, a IA pode ser usada para determinar resultados clínicos, como identificar com precisão gestações de baixo peso ao nascer e reduzir o tempo de tratamento.

Fora da área de saúde, a automação habilitada por IA pode ajudar uma infinidade de outros setores a gerar ganhos de eficiência operacional, satisfação de funcionários e clientes e conformidade aprimorada. Um exemplo que vimos recentemente foi a aplicação da IA ​​no setor de seguros para ajudar a prever fraudes de sinistros usando aprendizado de máquina e UiPath AI Fabric.

Usando essas ferramentas, a empresa conseguiu integrar dados em fontes de dados isoladas para prever se partes de uma reclamação eram fraudulentas e sinalizar e priorizar seu processamento de acordo.

Ao combinar RPA e IA na prática, as empresas aumentam suas capacidades e tornam seus processos mais eficientes.

Quando lançar RPA e quando enviar AI

Há uma boa regra geral para ajudá-lo a descobrir se um processo deve ser tratado por RPA ou IA:inicie sua jornada de automação abordando primeiro os processos que você pode facilmente construir um mapa mental e, em seguida, adicione IA a fluxos de trabalho considerados muito complexos para RPA sozinho. Isso não apenas oferece a você e ao seu Centro de Excelência robótico (CoE) ganhos rápidos no início de sua transformação, mas também cria uma base de automação que você pode dimensionar posteriormente com IA.

A RPA limpa seus processos subjacentes para fornecer uma estrutura facilmente integrada em seus sistemas digitais existentes. Sem essa base subjacente, a barreira de entrada para integrar a IA é muito maior. Sem essa base, a IA precisaria ser integrada manualmente em seus processos principais.

Há uma exceção a essa abordagem que vale a pena observar:se você já investiu pesadamente na automação de processos de negócios no passado, o que significa que já fez o trabalho para garantir a higiene do processo, pode procurar oportunidades para IA e RPA em conjunto .

Independentemente disso, depois de selecionar e automatizar sua primeira camada de processos simples, é hora de analisar os fluxos de trabalho considerados “muito complexos” apenas para RPA. Esses serão seus candidatos para IA e devem incluir:

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  Fluxos de trabalho em que o resultado não pode ser previsto 100% do tempo (como processos que dão suporte à avaliação de propriedades, inadimplência de empréstimos e previsões de estoque)
  
• 
  Processos altamente variáveis que não dependem de um conjunto claro de regras (como correspondência de currículos, decisões de compra e tradução de idiomas)
  
• 
  Processos que dependem de dados não estruturados de documentos, artigos, imagens, vídeos e e-mails (como extração de fatura, roteamento de e-mail e fala em texto)
  

Leitura recomendada: A IA ficou mais fácil:modelos iniciais do UiPath para automatizar processos mais complexos

No mundo real, esses processos suportados por IA podem se parecer com:

• 
  Previsão de readmissão na área da saúde
  
• 
  Otimização de preços no varejo
  
• 
  Detecção de fraude em serviços financeiros
  
• 
  Orientação de negociação em serviços de processo
  

E esses são apenas alguns exemplos.

Além disso, à medida que você automatiza cada vez mais suas operações, notará gargalos onde é necessário um julgamento de alto nível para percorrer um fluxo de trabalho. Estas são mais oportunidades para a IA. Além disso, você não precisa de habilidades em ciência de dados para começar com a IA.

Aqui está um resumo que compartilhei com os clientes:Nós plantamos muitas sementes e toda a floresta que vai crescer em cima disso é essa floresta de aplicativos corporativos de auto-aperfeiçoamento.

Essas tecnologias são revolucionárias e estamos empolgados por estarmos posicionados de forma única para apoiar um novo futuro de negócios, onde as empresas podem alcançar negócios otimizados e habilitados para automação que impulsionam o retorno do investimento (ROI) como nunca antes.

A importância de uma plataforma empresarial com IA e RPA

Por mais que gostemos de RPA, há um limite para o quão eficiente você pode ser quando se limita à automação de processos amigável ao fluxograma.

Por outro lado, se você integrar apenas a IA, não terá infraestrutura e suporte ao ciclo de vida para dimensionar e enfrentar integração e dimensionamento lentos.

É por isso que escolher um fornecedor que ofereça ambos, como o UiPath, ajuda você a superar as lacunas entre departamentos, processos e verticais e aproveitar os andaimes de RPA ao implementar recursos de IA.

Tornamos a integração de IA e RPA indolor, cuidando da integração para você e aproveitando os recursos de RPA já nativos de nossa plataforma.

Enquanto outras empresas trabalham apenas com a camada de dados subjacente e não suportam o full duplex de comunicação entre aplicativos front-end, a plataforma UiPath permite que você insira modelos de aprendizado de máquina sem problemas usando a base subjacente de RPA.



Clique na imagem acima para ver uma versão maior do gráfico.

Isso permite que você implemente facilmente e realize totalmente o ROI de IA e RPA sem contratar toda uma prática de ciência de dados para apoiá-lo. E, se você já possui alguns recursos internos de ciência de dados, podemos tornar essas equipes mais eficientes.

Para saber mais sobre como a IA e a RPA se combinam para transformar as empresas modernas, aproveite nosso webinar sob demanda AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities.