RPA e sua expansão para IA:impulsionando uma nova era de alinhamento de negócios e TI

'Os casos de uso de automação inteligente também continuarão a crescer à medida que novas técnicas e soluções de IA chegam ao mercado, radicalmente mudando o futuro local de trabalho.'
A automação robótica de processos (RPA) nos levou muito longe para liberar benefícios de produtividade vinculados a processos manuais nos últimos anos e galvanizou uma mentalidade de que as coisas podem mudar sem a necessidade de reengenharia de sistemas em massa.

Quando a mudança no atacado não é uma opção realista para as organizações, a RPA pode atuar como um catalisador para ajudar as empresas a progredir e agregar valor, permitindo que elas criem planos estratégicos em torno dos investimentos que já fizeram em seus sistemas legados.

A expansão para a inteligência artificial (IA) é o próximo passo dessa forma granular e mais rápida de transformação, com cada vez mais atividades de negócios totalmente ou parcialmente automatizadas por meios cada vez mais sofisticados. Isso é comumente referido como RPA cognitivo ou CRPA.

Então, quais são alguns casos de uso do mundo real que combinam RPA e IA em soluções de automação inteligentes mais amplas?

Descoberta de processos

À medida que novas tecnologias digitais chegam ao mercado, os profissionais de negócios enfrentam o desafio de entender exatamente onde as soluções podem ser valiosas para impulsionar a eficiência e desenvolver um caso de negócios para implementação.

Muitas vezes, você saberá intuitivamente onde há ineficiências, mas isso deve ser apoiado por uma visão mais baseada em evidências, de baixo para cima, do que está acontecendo nos sistemas e dispositivos de TI de uma empresa, a fim de justificar o investimento - isso é onde a descoberta de processos é tão importante. A diferença entre a percepção de onde estão as ineficiências e o que está acontecendo dentro do cenário dos sistemas pode ser surpreendente.

Ao alavancar análises, aprendizado de máquina e IA, você pode criar uma visão baseada em evidências dos processos operacionais de uma organização, o que, por sua vez, fornece uma compreensão mais profunda de onde as tecnologias digitais podem ser aplicadas – sejam mudanças no sistema ou a aplicação de RPA para processar exceções, por exemplo. Também permite que você avalie os benefícios dessas soluções depois de implantadas.

Gerenciando dados não estruturados

Apesar do surgimento de soluções digitais e robóticas, um desafio significativo para as empresas continua sendo o gerenciamento de formulários, correspondências, contratos e outros conteúdos de texto livre. Este é particularmente o caso de materiais externos, como contratos de clientes ou fornecedores, o que cria a necessidade de gerenciamento de casos altamente manual.

Atualmente, essa é uma das principais áreas em que as empresas procuram estender a RPA ao domínio da IA. Nesse contexto, o RPA é o agregador, obtendo os dados brutos necessários para alimentar os componentes da IA, seja baseada em visão computacional, correspondência de padrões, classificadores ou processamento de linguagem natural. Depois que os módulos de IA tiverem concluído suas funções, o RPA poderá ser usado para enviar as respostas aos sistemas de destino.

O RPA, quando suportado por vários módulos de IA, pode fornecer recursos específicos para realizar tarefas de processamento subjetivas que tradicionalmente são realizadas por pessoas.

A interface de conversação

De acordo com um estudo realizado pela Capgemini este ano, os assistentes de voz devem se tornar um modo dominante de interação do consumidor nos próximos três anos – 24% já dizem que usariam chatbots e voicebots em vez de um site. A onda de assistentes de voz como Google Assistant, Amazon Alexa e Siri da Apple está transformando dramaticamente o relacionamento com os clientes, e as empresas estão sendo forçadas a considerar como elas podem ser aproveitadas.

Para implantar essas soluções em uma empresa, precisamos de um mecanismo que abra o acesso ao patrimônio de aplicativos de uma organização. Um voicebot ou chatbot é, obviamente, tão inteligente quanto a informação que é capaz de extrair e retransmitir ao usuário. A maneira como isso acontece, neste exemplo, é empregando os robôs para buscar e entregar os dados à nossa interface de conversação, ou seja, o chatbot, e assim responder à pergunta feita.

Isso é alcançado pelo chatbot convertendo a pergunta abstrata em uma série de consultas que podem ser compreendidas pelo sistema RPA. O robô então consulta o(s) sistema(s) de registro para recuperar itens de dados relevantes, empacota-os e entrega o pacote de volta ao chatbot, permitindo que ele os reconstrua em uma resposta de linguagem natural.

A RPA é um componente crucial na abertura de aplicativos – principalmente aqueles que são difíceis de integrar – e permite que eles participem do novo mundo das interfaces de conversação.

Velocidade para insights

Todas as empresas têm algum tipo de pipeline de dados que alimenta suas cadeias de suprimentos e armazéns. Eles são projetados para tentar fornecer 100% dos dados necessários regularmente. Embora geralmente seja adequado para relatórios, não é um conjunto de dados completo o suficiente para análise e geração de insights.

Há sempre uma “última milha” de análise suplementar necessária para capturar um insight específico. Isso aumenta o conjunto de dados com dados para dar suporte à análise de causas-raiz de desafios, como o fechamento do mês, por exemplo.

O RPA pode ser usado para suportar essa última milha de extração, fornecendo a agregação e preparação de dados para suportar as necessidades dinâmicas de relatórios, sem ter que esperar que a TI corporativa estenda os pipelines de dados. Isso, por sua vez, nos permite prever e fazer coisas que historicamente têm sido difíceis para os humanos.

Lutamos para prever porque não podemos lidar com os enormes volumes de dados. Lutamos para narrar grandes volumes de dados que cobrem uma infinidade de linhas de divisões ou departamentos. A IA pode ser empregada para modelar e prever ou usar técnicas de geração de linguagem natural para criar um resumo narrativo gramaticalmente correto das descobertas em um bloco de dados brutos, em vez de usar exércitos de pessoas.

Em muitos dos casos de uso descritos acima, permanecemos nas fases iniciais de aproveitar os benefícios da RPA e sua expansão para a IA. No entanto, isso apenas demonstra o quanto a RPA continuará a evoluir e se expandir dentro das empresas nos próximos anos.

Os casos de uso de automação inteligente também continuarão a crescer à medida que novas técnicas e soluções de IA chegam ao mercado, mudando radicalmente o futuro local de trabalho. Para que as empresas utilizem totalmente essa tecnologia, elas primeiro precisam entender como essas soluções podem transformar seus processos e aplicar uma governança rígida para garantir que a tomada de decisões seja eficaz.

Se as empresas se esforçarem para implementar essas soluções conectadas, porém granulares, em suas organizações, isso as ajudará a impulsionar uma transformação de velocidade dupla, e uma nova era de alinhamento de negócios e TI se seguirá.