IA e RPA explicados: diferenças, benefícios e estratégias de integração

Automação de processos robóticos (RPA) e inteligência artificial (IA) ganharam muito hype nos últimos anos por sua capacidade de impulsionar ganhos nunca antes vistos de produtividade, eficiência e satisfação do cliente.

De fato, o mercado global de RPA deve atingir $25,56 bilhões até 2027, e o mercado de IA está projetado para atingir $390,9 bilhões até 2025. Mas apesar das muitas conversas que estas novas tecnologias despertaram recentemente, ainda há muita confusão sobre o que as diferencia, no que cada uma é exclusivamente boa, e como estão cada vez mais aptas a trabalhar em tandem.

Empresas modernas são compostas tanto por processos simples quanto por aqueles ricos em tomada de decisão complexa e, como tal, precisam de tecnologias complementares para lidar com a gama completa de seus fluxos de trabalho. De um lado do espectro está o RPA, que prospera em sistemas que têm um fluxo claro, passo a passo. Do outro lado está a IA, que pode aumentar e melhorar a tomada de decisão humana em processos complexos.

Juntos, RPA e IA desempenham papel importante em impulsionar eficiência operacional e papel importante em ajudar a transformar como sua empresa faz trabalho.

Primeiro, o que é RPA?

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

RPA funciona melhor quando usado para lidar com processos baseados em regras onde os fluxos de trabalho não mudam com o tempo ou requerem alta taxa de intervenção humana para tratamento de exceções. Por si só, RPA pode adequadamente lidar com alguns dos processos mais comuns e demorados que suportam seu negócio, tais como:

• Login em aplicações
• Conexão a APIs de sistemas
• Copiar e colar dados
• Extrair e processar conteúdo estruturado de documentos
• Abrir e-mails e anexos
• Raspar dados da web

Como fundação da hiperautomação — a tendência tecnológica estratégica número um para 2020 segundo o relatório Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 — RPA pavimenta o caminho para futuras ferramentas tecnologias como IA, machine learning e mineração de processos.

Ao implementar RPA desde o início, empresas constroem o andamiaço de automação que precisarão para suportar o ecossistema completo de ferramentas de automação no futuro.

O que é IA e como difere de RPA?

Simplificando, IA é um irmão complementar aos robôs RPA que aprendemos a amar. RPA e IA trabalham em tandem para expandir automação para todo tipo de novas áreas permitindo que você automatize tarefas mais e complexas.

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

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

• Entender documentos
• Visualizar telas (incluindo desktops virtuais)
• Compreender conversas
• Descobrir tarefas e processos para automatizar
• Processar linguagem
• Lidar com dados semi-estruturados ou não estruturados

Por anos, IA foi um conceito relegado à terra da ficção científica — algo que empresas e líderes da indústria foram prometidos como um sonho distante para revolucionar, em alguma data 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) — o tipo que Elon Musk diz que vai dominar o mundo. Em vez disso, estou falando de IA prática que constrói modelos de machine learning para negócios mais eficientes e aprimora a experiência humana, não a substitui. Este tipo de automação é a aplicação mais prática de IA no local de trabalho.

No entanto, para ter sucesso, empresas devem abraçar tanto RPA quanto IA como parceiros.

IA e RPA: são precisos dois para o tango

Como na vida e no tango, são precisos dois. No mundo de estratégia de automação, são precisos tanto IA quanto RPA trabalhando juntos para impulsionar eficiências operacionais empresariais. Estas duas tecnologias parceiras trabalham juntas para cortar gordura de processos e tornar vidas humanas mais fáceis simplificando suas próprias metades das operações empresariais.

Vejo isso em quase toda indústria na terra. Pegue, por exemplo, processos de diagnóstico diferencial em hospitais que visam diagnosticar o novo coronavírus (COVID-19) de 2019.

Usando RPA, hospitais podem construir robôs de software que olham para um conjunto de sintomas de COVID-19, como febre alta e dores no corpo, e alertam profissionais médicos para novos casos. Mas RPA é limitado às perguntas de triagem inicial estilo "sim ou não" e não pode avaliar adequadamente critérios mais complexos (dos quais há muitos em ambientes de saúde).

Mas RPA pode consolidar estes dados baselines de pacientes para análise de processo preditiva mais avançada por IA.

Hospitais podem completar uma triagem inicial de pacientes com RPA, e então usar IA para interpretar raios-X. UiPath AI Computer Vision pode ser usado para detectar indicadores de pneumonia relacionada à COVID-19 em pacientes e fazer recomendações de tratamento.

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

Fora da arena de saúde, automação habilitada por IA pode ajudar uma miríade de outras indústrias a impulsionar ganhos de eficiência operacional, satisfação de funcionários e clientes, e conformidade melhorada. Um exemplo que vimos recentemente foi a aplicação de IA na indústria de seguros para ajudar a prever fraude de sinistros usando machine learning e UiPath AI Fabric.

Usando estas ferramentas, a empresa foi capaz de integrar dados em fontes de dados em silos para prever se partes de um sinistro eram fraudulentas e sinalizar e priorizar seu processamento de acordo.

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

Quando lançar RPA e quando enviar IA

Há uma boa regra prática para ajudar você a descobrir se um processo deve ser tratado por RPA ou IA: comece sua jornada de automação enfrentando primeiro aqueles processos que você pode facilmente construir um mapa mentalmente e então adicione IA a fluxos de trabalho considerados complexos demais para RPA sozinho. Isso não apenas dá a você e seu Centro de Excelência Robótico (CoE) vitórias rápidas no início de sua transformação mas também constrói uma fundação de automação que você pode escalar depois com IA.

RPA limpa seus processos subjacentes para fornecer um framework facilmente integrado sobre seus sistemas digitais existentes. Sem esta fundação subjacente, a barreira de entrada para integrar IA é muito maior. Sem essa fundação, IA precisaria ser manualmente tecida em seus processos centrais.

Há uma exceção a esta abordagem que vale notar: Se você já investiu pesadamente em automação de processos de negócio no passado — significando que já fez o trabalho para garantir higiene de processo — você pode olhar oportunidades para IA e RPA em tandem.

Independentemente, após você selecionar e automatizar sua primeira camada de processos simples, é hora de olhar para aqueles fluxos de trabalho considerados "complexos demais" para RPA sozinho. Estes serão seus candidatos para IA, e devem incluir:

• Fluxos de trabalho onde o resultado não pode ser previsto 100% do tempo (tais como processos que suportam avaliação de propriedade, defaults de empréstimo e previsões de inventário).
• Processos altamente variáveis que não dependem de um conjunto claro de regras (tais 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 (tais como extração de faturas, roteamento de e-mails e fala para texto).

Leitura recomendada: IA Ficou Mais Fácil: Modelos Iniciais UiPath para Automatizar Processos Mais Complexos

No mundo real, estes processos suportados por IA podem parecer:

• Previsão de readmissão em saúde
• Otimização de preços no varejo
• Detecção de fraude em serviços financeiros
• Orientação de negócios em serviços de processo

E esses são apenas alguns exemplos.

Além disso, conforme você automatiza mais e mais de suas operações, você notará gargalos onde julgamento de nível superior é necessário para mover através de um fluxo de trabalho. Estas são mais oportunidades para IA. O que mais — você não precisa de habilidades de ciência de dados para começar com IA.

Aqui está um resumo que compartilhei com clientes: Semearmos muitas sementes e toda a floresta que vai crescer em cima dela é esta floresta de aplicações empresariais auto-aperfeiçoáveis.

Estas tecnologias são revolucionárias, e estamos animados em estar unicamente posicionados para suportar um novo futuro de negócios onde empresas podem alcançar negócios ótimos, habilitados por automação, que impulsionam retorno sobre investimento (ROI) como nunca antes.

A importância de uma plataforma empresarial com tanto IA quanto RPA

Tanto quanto amamos RPA, há um teto em quão eficiente você pode ser quando se limita a automação de processos amigáveis a fluxogramas.

Do outro lado, se você só integra IA, você carece da infraestrutura e suporte de ciclo de vida para escalar e enfrenta integração e escalamento lentos.

É por isso que escolher um fornecedor que ofereça ambos — como a UiPath — ajuda você a superar lacunas entre departamentos, processos e verticais e aproveitar o andamiaço de RPA ao lançar capacidades de IA.

Tornamos a integração de IA e RPA indolor cuidando da integração para você e construindo sobre as capacidades de RPA já nativas em nossa Plataforma.

Enquanto outras empresas trabalham apenas com a camada de dados subjacente e não suportam a duplex completa de comunicação entre apps de front-end, a Plataforma UiPath permite que você insira perfeitamente modelos de machine learning usando a fundação subjacente de RPA.

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

Isso permite que você implemente facilmente e realize plenamente o ROI de IA e RPA sem contratar uma prática inteira de ciência de dados para suportá-la. E, se você já tem algumas capacidades de ciência de dados internas, podemos tornar essas equipes mais eficientes.

Para saber mais sobre como IA e RPA combinam para transformar empresas modernas, aproveite nosso webinar sob demanda Automações Aprimoradas por IA — Combinando Capacidades Transformativas.