Fractais e ingestão de dados são a arma secreta da AntWorks para dimensionar RPA, diz Asheesh Mehra

As formigas cooperam obedecendo a regras simples, os bots RPA também cooperam, mas o sistema de controle é mais deliberado
As formigas não são criaturas inteligentes, obedecem a regras muito simples, mas o ninho das formigas, com seus túneis elaborados e grupos de forrageamento, é extremamente complexo; é como se a formiga rainha estivesse sentada no centro de comando, distribuindo ordens. Claro que não, mas sabemos que um ninho de formigas é um exemplo de sistema emergente – um sistema complexo construído a partir de interações simples. Não há nada simples sobre os robôs de software que formam o RPA. Mas o sistema AntWorks RPA, conhecido como ANTstein, tenta criar ordem a partir da desordem, aplicando fractais e RPA, usando algoritmos baseados em fractais, aplicando ingestão de dados e até tem algo parecido com uma formiga rainha. Ele afirma estar resolvendo o problema que está assombrando o negócio de RPA, ou seja, o desafio de dimensionar o RPA.

Fractais e RPA

O matemático polonês Beniot Mandelbrot, um homem que disse estar interessado na arte da aspereza e se descreveu como um fractalista, é o homem que surgiu com a palavra fractal. Olhe para um litoral à distância, geralmente tem uma aparência acidentada, enseadas e enseadas, e talvez praias. Então amplie, olhe para uma parte daquela costa, a mesma robustez está lá, enquanto outras enseadas e enseadas proporcionalmente menores aparecem. Em seguida, amplie novamente e, novamente, o litoral pode não parecer idêntico, mas será semelhante ao litoral original. No coração dos fractais está a auto-semelhança. Mandelbrot estudou como era possível “medir a rugosidade”.



Os dados também podem ser bastante grosseiros, especialmente quando não são estruturados. Essa é a essência do sistema AntWorks, usando fractais para criar dados limpos. Tudo se resume à diferença entre um motor fractal e neural.

Asheesh Mehra, cofundadora e CEO da AntWorks, explica com uma metáfora sobre uma maçã. Ele disse:“Se eu tiver que treinar um mecanismo neural para reconhecer uma maçã, ele precisaria ser treinado em uma maçã extra pequena, uma maçã pequena, uma maçã média, uma maçã grande, uma maçã extra grande, em todas as formas, cor e forma para que o mecanismo neural seja capaz de reconhecer qualquer maçã que ocorra. Como o fractal é fundamentalmente sobre reconhecimento de padrões, você precisa treinar o mecanismo fractal apenas em uma maçã, independentemente do tamanho. Isso porque o padrão de uma maçã extra pequena ou o padrão de uma maçã extra grande permanecerá o mesmo.”

Como fractais suportam RPA?

A “ciência fractal”, disse Mehra, é baseada na premissa de auto-semelhança e que redes de neurônios carregam sinais semelhantes, mas não idênticos, sobre padrões. A ciência fractal é uma ciência mais determinista, enquanto a neural é uma ciência mais probabilística. Como o fractal é uma ciência mais determinista, ele precisa de um conjunto de dados representativo menor para treinamento. Como você precisa de um conjunto de dados representativo menor para treinamento, os benefícios de downstream são acumulados automaticamente. Você precisa de infraestrutura mais fina, menor poder de computação e torna-se muito mais fácil e rápido de implementar.” Ele sugere que isso contrasta com “mecanismos neurais, onde você precisa de grandes conjuntos de dados, o que significa que você precisa de uma infraestrutura maior, mais poder de computação, o que leva ao aumento de custos e aumento do tempo para implantar a solução.

“Eu diria que o neural também depende muito das pessoas, onde você precisa de grandes pools de recursos para poder treinar o mecanismo”, enquanto os Fractals precisam de menos pessoas.

Portanto, continua o argumento, o RPA baseado em fractal é mais fácil de escalar – pelo menos essa é a essência do que Mehra diz.

Essa é a ideia por trás dos fractais e do RPA.

Ingestão de dados

Mehra sugere que existem quatro tipos de dados:“estruturados, não estruturados, imagem e dados inferidos”. Ele diz que a lógica por trás do AntWorks foi criar um mecanismo de ingestão de dados que pudesse ler todos os quatro tipos de dados.

Mas as outras empresas de RPA também não estão analisando a ingestão de dados?

Mehra admite que sim, mas que este é um desenvolvimento recente – por exemplo, o Decifrar da Blue Prism, anunciado no início deste ano.

Mehra argumenta que, embora o AntWorks tenha se atrasado para a festa do RPA, ao chegar mais tarde, ele não foi sobrecarregado pelo legado e que suas ferramentas de ingestão de dados estão, consequentemente, na liderança. De fato, o AntWorks nem se descreve como uma empresa de RPA, mas como um negócio de automação inteligente.

Isso significa que a AntWorks fará com as empresas de RPA existentes o que a Netflix fez com a Blockbusters? Isso é improvável, mas talvez seu foco em fractais e ingestão de dados dê a ela um nicho suficiente para conquistar uma fatia de um mercado dominado por um pequeno número de empresas que, juntas, levantaram mais de um bilhão de dólares.

O RPA é um curativo?

Os críticos argumentam que o RPA é uma solução de curto prazo para um problema que eventualmente será superado por um software mais integrado.

Essa é uma acusação com a qual, sem surpresa, as empresas de RPA discordam. A defesa deles é que o RPA está evoluindo, na verdade muitos pararam de usar a sigla RPA e estão dizendo automação inteligente. Por exemplo, recentemente Jason Kingdon, presidente da Blue Prism, disse à Information Age que:“Os críticos dizem que o RPA é um breve momento entre agora e quando chegarmos – uma ótima solução para todos os cantos, mas é um completo absurdo … uma ferramenta RPA, pode fazer o trabalho de nove a 50 pessoas”.

Mehra sugere que o RPA pode mudar para longe de ser um esparadrapo, tornando-se uma automação inteligente. “RPA é fita adesiva”, diz ele, “automação inteligente é usar um prego. Se você colocar uma pintura usando Blu Tack ou fita adesiva, ela permanecerá por um período de tempo, mas em algum momento ela cairá. Se você usar pregos, essa pintura vai ficar para sempre até que um terremoto aconteça ou algo assim.”

O que isso tem a ver com formigas?

Finalmente, isso nos leva às formigas e, em particular, à formiga rainha, ou o que a AntWorks chama de bot rainha.

Mehra explica:“O bot rainha está constantemente monitorando os bots formigas. Se o bot rainha perceber que um bot em particular falhou, ele aloca a tarefa desse bot para outro desktop.”

A abordagem do bot queen também possibilita algo chamado gerenciamento inteligente da força de trabalho. Por exemplo, no caso de uma companhia de seguros, pode haver três bots, um fazendo sinistros, um folha de pagamento e um terceiro contas a pagar. Se o bot que está trabalhando nas reclamações estiver com problemas com a carga de trabalho, mas os outros dois terminaram o dia, o bot rainha pode alocar os dois bots com pouco trabalho para ajudar o primeiro bot.

Não é exatamente como um ninho de formigas. A formiga rainha não dá ordens, não há um plano mestre, a ordem é criada por cada formiga seguindo regras simples que estão conectadas a ela, como seguir outras formigas. Mas se você vê um ninho de formigas como uma metáfora, com a formiga rainha no controle, trabalhadores seguindo suas ordens, então isso parece ser uma aproximação do que o AntWorks e o produto ANTstein devem ser.