Eleve Sua Automação com IA: O Playbook Essencial (Parte 1)

Inteligência artificial (IA) estende o valor do seu programa de automação. Adicionar IA ao seu programa de automação abre oportunidades quase ilimitadas para automatizar processos inteligentes e cognitivos — impulsionando produtividade, eficiência e satisfação do cliente a novos patamares.

Durante o webinar AI Playbook (parte do nosso AI Summit), recorremos a Brian Klochkoff, Head of Automation for Americas na dentsu international, para aprender em primeira mão como é adicionar IA à automação e atingir este valor. Se automação para seu negócio se refere principalmente a automação de processos robóticos (RPA), analytics de dados ou machine learning (ML), incorporar IA ao seu programa de automação pode torná-lo mais poderoso e mais abrangente.

Neste post, explicarei o processo de dois passos que prepara o palco para IA:

1. Como determinar se você está pronto para adicionar IA à automação.
2. Como construir momentum rumo à aceitação de IA.

Na parte dois desta série, mostrarei como integrar modelos de IA ao seu programa de automação existente e quais melhores práticas seguir.

Determine se você está pronto para adicionar IA ao seu programa de automação

Empresas examinando tecnologias de IA estão certas em perguntar se estão prontas. Fervemos este problema complexo em duas perguntas.

1. Você tem um vision champion?

Um vision champion é um líder que impulsiona engajamento de negócio e suporte à execução.

Em nosso post sobre construir uma equipe para suportar um modelo operacional de automação, definimos dois tipos de patrocinadores executivos: o mobilizador e o guardião digital. O mobilizador explica o valor da automação, recruta talentos para a equipe de RPA e atrai financiamento inicial. O guardião digital pega o que o mobilizador estabeleceu e constrói sobre isso convencendo executivos a comprar a ideia e direcionando a equipe de automação para seu próximo estágio de crescimento.

Um vision champion requer uma mistura dessas habilidades. Quando você está colocando IA em cima de automação, você pode já ter um mobilizador, um guardião digital e (esperançosamente) muitos outros fãs de automação. O que você precisa de um vision champion de IA é diferente.

Ao examinar alguém que poderia ser seu vision champion de IA, faça a si mesmo estas perguntas:

• Esta pessoa será apaixonada e implacável em defender a visão de IA? Defensores de IA, mesmo ao falar com pessoas que usam automação, podem enfrentar ceticismo e seu vision champion não pode ser alguém que se desanime facilmente.
• Esta pessoa tem forte influência na organização e stakeholders executivos? Paixão e determinação só vão até certo ponto — um grande vision champion precisa ter a influência para combinar com seu impulso. A estratégia deve ser enterprise-wide, então a influência desta pessoa também deve ser.
• Esta pessoa pode articular um forte business case para stakeholders executivos? Finalmente, esta pessoa deve ser capaz de articular os benefícios de IA de uma forma que stakeholders executivos entendam e acreditem.

As respostas às perguntas acima ajudarão você a determinar a resposta à pergunta maior: Você tem um vision champion?

Uma vez que você tem um champion em mente, podemos passar para a próxima grande pergunta.

2. Seu programa de automação é maduro o suficiente para IA?

Em artigos anteriores, comparamos automação a uma jornada e fornecemos frameworks para escalar. Enfatizamos a natureza de longo prazo da automação por causa de seu potencial para transformação top-to-bottom. Esse nível de mudança requer uma perspectiva de longo prazo.

É por isso que é tão importante ser crítico sobre se é o momento certo para adicionar IA ao seu programa de automação. Acreditamos que todos os negócios eventualmente considerarão IA essencial, mas isso não significa que todos os negócios devam correr para implementar IA hoje.

Para determinar a maturidade do seu programa de automação, faça a si mesmo e à sua equipe estas perguntas:

• Você tem governança e processos existentes no lugar para um programa de automação? Implantar IA em um programa de automação sem governança existente pode diminuir o impacto da IA, piorando seu business case. Além disso, falta de governança pode deixar pessoas receosas dos riscos que novas tecnologias às vezes apresentam. Comece adicionando governança ao seu programa de automação existente. Com governança no lugar, você pode adicionar novas soluções, como IA, por cima, e dar à sua equipe confiança e tranquilidade.
• Você tem infraestrutura e recursos existentes para alavancar? Implementações complexas de IA precisam de cientistas de dados assim como desenvolvedores RPA. Os conjuntos de habilidades de seus cientistas de dados e desenvolvedores RPA são complementares, mas eles podem não saber como trabalhar juntos ainda. Com a estrutura de governança certa, você pode configurar novos fluxos de trabalho que permitam essas equipes colaborarem.
• Você tem uma visão para democratizar IA para usuários de negócio? Democratização capacita usuários de negócio a usar automação e IA. Construa sua visão para democratização no seu rollout de IA. Esta visão garante o design de infraestrutura e governança de IA que tem usuários de negócio em mente.

Um programa de automação maduro, nas palavras de Klochkoff, envolverá recursos que são "apaixonados por encontrar a interseção de excelência operacional e potencial tecnológico." Essa interseção é essencial porque paixão por IA e ML é necessária, mas não suficiente, para sucesso. Praticidade de negócio também é importante.

Maturidade de programa de automação não é algo que você apenas tem que esperar. Ao construir um modelo operacional de automação, você pode passar pelos estágios iniciais de implementação de automação e escalar automação efetivamente.

Construa momentum rumo ao entusiasmo por IA

IA está na agenda de todo executivo C-suite, mas muitas outras iniciativas concorrentes também. Para deixar o C-suite, assim como sua empresa, empolgado com IA, foque em construir momentum desmistificando, engajando e demonstrando o caso para investir em IA.

Desmistifique IA para aliar medos e agitar entusiasmo

IA ainda é frequentemente mal entendida, parcialmente por causa de quantas tecnologias diferentes existem por aí. Agora existe um espectro de ferramentas variando do simples — acessível a usuários de negócio — ao complexo, acessível principalmente a cientistas de dados.

Mesmo se sua empresa tem um programa de automação próspero cheio de líderes engajados, não significa que alguém entenda IA. Essa falta de entendimento pode levar a cautela, se não medo direto. Seu objetivo é tornar IA uma entidade realista, compreensível — uma que pessoas do nível executivo para baixo possam entender.

"No fim do dia," diz Klochkoff, "acho que automação é algo que é realmente humano, para muitos de nós ... Se você está removendo aquele trabalho de alto volume, tedioso, monótono, não importa de que forma, qualquer um de um CFO a um assistente de nível de entrada pode se identificar com isso."

Recomendamos três maneiras de desmistificar IA:

• Faça conexões humanas: encontre stakeholders que entendam que, nas palavras de Klochkoff, "progresso incremental é mais importante que perfeição." IA, devido à natureza de modelos de ML e IA, raramente será perfeita na primeira vez. Ajude pessoas a entenderem que o objetivo é atingir um threshold de confiança e ensinar os modelos ao longo do tempo.
• Identifique o business case certo: Klochkoff diz que você precisa "preencher a lacuna mental" entre ideia e implementação mostrando aos stakeholders as maneiras que IA afetará suas vidas diárias. IA frequentemente parece assustadora porque é distante, então faça seu melhor para torná-la real, em vez de abstrata. O business case certo será uma prova de conceito e, uma vez implementado, demonstrará prova de valor.
• Foque em prova de valor: mostre o potencial de IA com tecnologias mais simples. Klochkoff recomenda usar uma tecnologia familiar, como Amazon Alexa. Alexa está longe de IA enterprise, mas a familiaridade da sua audiência com ela ajuda a entender seu valor. Se você pode mostrar a eles como um assistente de voz pode agregar valor via IA, você está um passo mais perto de provar o valor de IA enterprise.

Klochkoff recomenda que você peça aos seus stakeholders para imaginar um "assistente de voz para negócios". Como podemos dar às pessoas acesso a self-service de TI com processamento de linguagem natural (NLP), por exemplo? Explique os benefícios que tal implementação poderia ter. Use a analogia para mostrar que mesmo uma implementação imperfeita é útil também. Milhões de pessoas usam uma Alexa, mesmo que ela não entenda suas consultas 100% corretamente toda vez.

Estes não são três métodos separados, mas três componentes de um bom caso para IA.

Engaje líderes, funcionários e recursos nas soluções que IA oferece

À medida que você constrói momentum, lembre-se que diferentes stakeholders compõem sua audiência, significando que sua mensagem precisa mudar dependendo de com quem você está falando.

Quando você fala com líderes, apele a eles mostrando como RPA e IA podem ajudar a resolver problemas reais de negócio. Problemas de negócio são a linguagem que eles falam, então fale a mesma linguagem com eles.

Quando você fala com funcionários, guie-os através de casos de uso. Mostre funcionários como eles poderão integrar IA em seu trabalho diário. Novamente, desmistifique. Tanto quanto necessário, dedique tempo para explicar parte da lógica de IA com a qual eles interagirão. Eles ainda, em última instância, serão responsáveis pelos resultados destes processos.

Quando você está falando com recursos mais amplamente, foque em quebrar silos. Seu objetivo é permitir que diferentes departamentos trabalhem juntos, especialmente seu center of excellence (CoE) de RPA e seu CoE de analytics de dados. Isso nem sempre será fácil.

À medida que você avança mais no espectro em direção a habilidades de desenvolvimento técnico, Klochkoff alerta, você pode encontrar um estigma em torno de RPA. RPA, para alguns, parece desatualizado. Eduque-os do contrário. Com plataformas como UiPath AI Center, você pode fazer muito mais do que era possível anteriormente. "Quando o valor de negócio está lá," diz Klochkoff, "está lá um orçamento de research and development (R&D), significando que seus funcionários altamente técnicos terão um 'broad sandbox' para brincar."

À medida que você constrói engajamento, você será capaz de mostrar, em todos os níveis, como você pode tecer IA em uma solução de RPA existente. O suporte de líderes, funcionários e recursos é necessário para uma implementação elegante.

Busque pessoas que realmente entendem IA

Se você levar uma lição deste artigo, faça esta: foque em resultados. Você pode ter todas as demos e exemplos do mundo, mas nada fala volumes como casos de uso com resultados.

Encontre casos de uso cedo e encontre a audiência certa para demonstrá-los. O caso de uso certo demonstrará progresso e efeitos no mundo real.

Pegue este exemplo da ApprioHealth, que usou UiPath AI Computer Vision para processar altos volumes de sinistros de seguro médico rápida e eficientemente. A equipe da ApprioHealth eram usuários experientes de RPA mas descobriram que sua infraestrutura de desktop virtual (VDI) prejudicava sua efetividade. Com AI Computer Vision, robôs de software podem ver telas de computador exatamente como humanos, significando que ApprioHealth pôde usar RPA através de qualquer sistema VDI.

Este caso de uso foi ideal porque a equipe entendia o progresso que era possível e quando o buscaram, a eficiência de RPA aumentou sete vezes.

A audiência certa também será conhecedora o suficiente para saber conceitos técnicos, o valor de negócio de IA, e por que seu engajamento em uma iniciativa de IA é crítico.

É aqui que demonstração às vezes pode dar errado. Klochkoff experimentou isso em uma ocasião trabalhando com stakeholders de front-office que careciam de certo nível de acuidade técnica. Sua equipe construiu uma solução de IA que podia pré-gerar respostas a propostas de clientes.

"Pessoas estavam realmente empolgadas para trabalhar em um problema tão interessante e complexo que traria valor a elas, mas quando a solução não estava entregando em um threshold de confiança de 100%, eles não ligavam realmente," disse Klochkoff. Stakeholders que uma vez estavam empolgados tornaram-se apáticos uma vez que viram aquele threshold. Eles se importavam com as pequenas porções de perguntas que sabiam a resposta e que a solução de IA não sabia. Este não era um grupo ideal para começar, Klochkoff admitiu.

Todos gostam de participar no que Klochkoff chamou de "buzzword bingo" (que pode incluir IA, ML e RPA), mas para alguns projetos você tem que buscar pessoas que realmente entendem as tecnologias em mãos. Klochkoff teve mais sucesso com "pessoas com quem trabalharam por anos."

Durante um projeto, eles foram de 76% de precisão para 97% de precisão ao longo de quatro a seis semanas, "e isso não teria sido capaz de acontecer sem o engajamento e participação contínuos de nossos amigos na função de tecnologia."

Entendimento mútuo é o que concederá a você a habilidade de implantar soluções além de prova de conceito e eventualmente escalar.

Aproveite seu momentum e execute

Embora negócios líderes eventualmente todos tenham que aprender como usar IA para ser competitivos, uma implementação mal cronometrada pode ser tão arriscada quanto uma implementação perdida. Não atrase, mas também não se apresse.

Discutimos como testar prontidão e construir momentum; na parte dois, explicaremos exatamente o que fazer com esse momentum. Uma vez que você tem entusiasmo do seu lado, a integração de modelos de IA ao seu programa de automação está ao seu alcance.

Para ouvir Brian Klochkoff e eu em nossas próprias palavras, confira a gravação do webinar AI Playbook.