Da IU à IA:uma jornada de automação

Nota do editor :Isso foi publicado em 2017. Visite nossa página de automação robótica de processos e inteligência artificial para informações atualizadas.

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Nos últimos anos, a implementação da Robotic Process Automation (RPA) como solução de software aumentou drasticamente em escala mundial. Um relatório de mercado recente da empresa de pesquisa Everest Group sugere que o mercado de fornecedores de RPA de 2016 foi estimado em mais de US$ 200 milhões, indicando um crescimento de mais de 64% em um ano. Mas outra medida da influência do RPA decorre dos desenvolvimentos e evoluções na tecnologia e capacidade de automação. O termo automação de processos robóticos começou a ser usado no início dos anos 2000, e as primeiras formas da tecnologia eram uma extensão dos antecessores do RPA:ferramentas de extração de dados e automação de fluxo de trabalho. No entanto, tendo superado os recursos de extração de dados e automação de fluxo de trabalho, a RPA deu – e continua a dar – avanços significativos no avanço da automação operacional de duas décadas atrás. Mais recentemente, o RPA está fazendo a transição de apenas automatizar a interface do usuário (UI) para incorporar os recursos de um novo campo:inteligência artificial (IA).

Tendo focado intensamente na simplificação da automação da interface do usuário nos estágios iniciais da tecnologia RPA, as organizações empresariais e as empresas agora estão em transição para alcançar uma força de trabalho digital completa, capaz de atuar como assistente cognitivo, interagir com humanos para atender às necessidades de negócios, e processar dados não estruturados. Isso é uma mudança fundamental nos processos de automação de ontem e no potencial de automação de hoje e de amanhã.

Olhando para trás:os fundamentos da RPA

Originalmente entrando no cenário tecnológico no início dos anos 2000, a tecnologia RPA e seus antepassados ​​têm um profundo relacionamento histórico com a interface do usuário, embora a automação da interface do usuário exista há muito mais tempo. As plataformas de automação emergentes de hoje são o produto evolucionário de duas formas de automação de interface do usuário:coleta de dados e ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho. O software de raspagem de dados atua na camada de apresentação para extrair dados da web e transferir dados de sistemas legados desatualizados para seus substitutos, enquanto as ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho interagem com a interface do usuário para automatizar os processos relacionados aos negócios.

Como seus dois antepassados, os robôs de software RPA operam no mesmo nível que o pessoal humano para estabelecer a automação da interface do usuário. O que diferencia o RPA, porém, é que ele é mais do que apenas uma ferramenta de captura de tela. A tecnologia da RPA forneceu e continua a fornecer vantagens significativas em relação às ferramentas de automação mais elementares, muitas das quais dependem de formas de comunicação nas camadas de dados de arquitetura abaixo da interface do usuário. Uma evolução tecnológica significativa dessas formas mais antigas de automação, a RPA é livre de código e não causa interrupções.

Isso significa que os robôs de software RPA podem ser facilmente treinados por usuários de negócios sem conhecimento de codificação e com pouco ou nenhum investimento em TI. Por meio de suas interações na interface do usuário, o RPA é capaz de conectar vários sistemas e aplicativos sem exigir uma reestruturação da configuração existente. Ao contrário de seus antecessores, a tecnologia é compatível com qualquer versão do navegador, posição da tela ou tamanho da janela. Em particular, as interações do RPA com a interface do usuário permitem que a plataforma seja flexível, escalável e eficiente, mesmo no nível corporativo.

A corrida para a inteligência

Pergunte a qualquer desenvolvedor de RPA ou usuário de negócios e fica claro que o foco na automação da interface do usuário é crucial para o sucesso da tecnologia. Os avanços tecnológicos recentes, no entanto, têm se concentrado no avanço das capacidades de automação inteligente de processos. Isso significa que, ao incorporar a IA às tecnologias de automação de processos existentes, a RPA pode se estender muito além de seu escopo inicial.

Em particular, a automação inteligente de processos refere-se à aplicação de IA e tecnologias relacionadas (por exemplo, aprendizado de máquina, visão computacional, processamento de linguagem natural, automação cognitiva) à RPA. Com a adição de IA ao RPA, a automação baseada em regras será gradualmente complementada pela automação baseada em conhecimento, com mais tarefas – e especialmente as mais complexas – tornando-se mais adequadas para automação.

Um relatório de março de 2017 do grupo de consultoria McKinsey &Company sugere que esses avanços estão permitindo que as empresas aproveitem com sucesso a automação:

Um escopo mais amplo de automação complexa

Atualmente, as tecnologias RPA são capazes de automatizar responsabilidades de negócios repetitivas e baseadas em regras, enquanto os funcionários ainda são amplamente responsáveis ​​por tarefas que exigem criatividade e julgamento. A IA é especialmente adequada para lidar com a variabilidade e é capaz de executar tarefas que dependem de grandes volumes de entradas e dados não estruturados. Isso significa que tarefas mais complexas e indefinidas, como detecção de fraudes e previsão de negócios, podem ser gerenciadas usando IA com maior exatidão e precisão.

O avanço do trabalho digital

Como uma força de trabalho digital, os robôs de software RPA já estão simplificando as operações de negócios em todo o mundo. Com a ajuda da IA, a RPA se transformará em uma força de trabalho ainda mais autônoma. Por aprenderem e se adaptarem a novas situações ao longo do tempo, os sistemas de automação inteligentes podem automatizar processos complexos sem a necessidade de treinamento ou intervenção humana. As forças de trabalho orientadas por IA poderão aprender de forma autônoma com os dados e tomar decisões com base no reconhecimento de padrões.

A democratização da IA 

Desenhamos uma de nossas metáforas favoritas para explicar como RPA e IA se encaixam nos esportes. Imagine que você é um jogador de golfe em pé no tee e precisa levar sua bola 400 jardas pelo fairway sobre os bunkers, para o green e para o buraco.

Se você estiver parado segurando apenas um taco, ou seja, uma ferramenta de IA, provavelmente achará extraordinariamente difícil, se não impossível, prosseguir. Você também precisará de uma combinação de driver e ferros para conseguir colocar aquela bolinha branca no buraco. Você precisará de ferramentas de RPA e de ferramentas cognitivas como ABBYY e Celaton, e finalmente precisará de ferramentas de IA como IBM Watson ou Google TensorFlow.

Agora aqui está o truque. Não são as pequenas empresas que desenvolvem ferramentas de IA. São gigantes como Microsoft, Google ou IBM. E eles estão abrindo o código dessas ferramentas e democratizando a aceitação. Isso significa que mais desses recursos especializados serão incorporados às plataformas RPA nos próximos anos, criando novas possibilidades para automação centrada em humanos e em robôs.

Gerenciando expectativas para o futuro

A automação inteligente é o desenvolvimento mais recente entre as tecnologias de automação, mas estamos apenas começando a ver o início dos recursos da IA. Diretor de Pesquisa do Facebook, Yann LeCun sugere que a IA ainda tem um longo caminho a percorrer:

Mesmo assim, a empresa de serviços profissionais KPMG sugere que, por meio da convergência de RPA e IA, já começamos a ver:

Atividades que atualmente ainda exigem as habilidades de profissionais altamente treinados estão se tornando cada vez mais automatizáveis ​​a cada ano, com o híbrido RPA-AI do futuro pronto para permitir que as empresas aproveitem uma automação mais autônoma, precisa e ágil do que nunca.