Nossos 25 principais recursos de 2020 para tornar a IA corporativa uma realidade

Este não será o primeiro ano em que alguém previu que a inteligência artificial (IA) chegaria. Mas 2020 foi diferente:a pandemia do COVID-19 acelerou significativamente o ritmo de adoção de tecnologias de transformação digital.

Os clientes com quem conversamos querem usar automação e IA para criar resiliência enquanto se preparam para o futuro. Chegando em 2021, não há como voltar atrás:a era da inteligência artificial corporativa está chegando. E não somos os únicos a dizer isso:a Forrester também prevê:“Agora é a hora de a IA brilhar”.

É a combinação que importa – adicionar IA à automação expandiu drasticamente o escopo do que as empresas podem automatizar. 2020 deixou claro que a IA não é apenas uma tendência. A IA é um pilar da empresa totalmente automatizada™ e uma empresa totalmente automatizada traz a IA para todas as facetas do trabalho. O potencial da automação é vasto. Acreditamos que o poder da IA ​​pode torná-la quase ilimitada. Nesta postagem, coletamos e resumimos os melhores recursos que a equipe de IA do UiPath reuniu em 2020. Você encontrará um tesouro de recursos - de vídeos a artigos e estudos de caso - que mostrarão por que 2020 foi importante ano para IA. Mais do que isso, você sairá sabendo por que 2021 será ainda maior.

Combine IA e RPA para colher os benefícios de ambos

A IA corporativa é mais poderosa e acessível quando as empresas a combinam com a RPA. Além de uma base de automação, a IA pode fluir em todas as facetas do trabalho, aprimorando alguns processos e transformando outros. Ao longo de 2020, pensamos profundamente sobre o que a combinação de IA e RPA significava e o que ela poderia oferecer.

O que são IA e RPA:as diferenças, o hype e quando usá-los juntos

Não se preocupe se você estiver um pouco confuso sobre as diferenças entre IA e RPA. Idealmente, as tecnologias trabalham juntas, então você não pode ser culpado por confundi-las. Neste artigo, separamos as diferenças entre os dois.

Para resumir, o RPA é uma tecnologia de automação fundamental que fornece robôs de software que podem automatizar as tarefas mundanas, repetitivas e baseadas em regras que os humanos odeiam fazer. A IA é uma tecnologia de automação de ponta que lida com processos cognitivos complexos usando grandes conjuntos de dados.

IA e RPA:transformadores por conta própria, ainda mais poderosos juntos

Aqui, articulamos como RPA e IA juntos podem liberar o potencial latente no outro. Com a IA, os desenvolvedores de RPA têm uma capacidade quase ilimitada de automatizar processos cognitivos. Com o RPA, os desenvolvedores podem inserir processos de IA de maneira simples, escalável e segura.

UiPath AI + RPA:habilitando a expansão de automação ilimitada

Uma maneira que gostamos de pensar sobre o casamento dessas duas tecnologias é, bem, através das lentes de um casal.

No vídeo abaixo, um casal está prestes a comprar uma casa. Um problema:a maioria dos bancos não consegue processar os pedidos de hipoteca com eficiência. Isso deixa nosso casal no frio, esperando por sua casa, e deixa o banco esperando por um ciclo lento de receita. Ou seja, a menos que escolham o AI Superior Bank.

Este banco, nosso exemplo fictício (baseado em um caso de uso real), automatiza seus processos com robôs e arma esses robôs com IA para que os robôs possam fazer previsões, lidar com variabilidade e interpretar conteúdo não estruturado. O resultado final é um processo mais eficiente que satisfaz tanto o cliente quanto a empresa.

O portfólio que permite trazer IA para RPA

Nós nos concentramos na aplicação prática da IA ​​na empresa.

Como tal, construímos IA em todas as partes da plataforma UiPath. Através do nosso portfólio, você pode automatizar mais processos:

1. 
   Encontrando mais oportunidades de automação em todos os lugares:com IA e RPA juntos, você pode descobrir oportunidades de automação e criar um pipeline de automação melhor.
   
2. 
   Ensinando seus robôs a lidar com tarefas de “pensamento”:Com UiPath Document Understanding, UiPath AI Computer Vision e Chatbots, você pode equipar seus robôs com a capacidade de assumir todos os tipos de processos cognitivos.
   
3. 
   Inserindo IA em robôs facilmente:com o UiPath StudioX e o UiPath AI Fabric*, você pode usar habilidades de IA e implantar IA com facilidade de arrastar e soltar.
   
4. 
   Aproveitando o ciclo de aprendizado:com todas essas ferramentas, você pode melhorar o desempenho de seus robôs de software e seus modelos de IA à medida que novos dados fluem.
   

Esse portfólio transforma processos que envolvem, por exemplo, revisão de currículos, resolução de sinistros e garantia de conformidade de auditoria.

*Nota do editor:o UiPath AI Fabric agora é Centro de IA .

5 maneiras como RPA e IA podem posicionar as empresas para o sucesso agora e depois da COVID-19

Como escrevemos acima, o COVID-19 provou ser um acelerador para a transformação digital. Os processos alimentados por RPA e IA logo se tornarão o novo normal, e as empresas que desejam permanecer competitivas terão que implementar RPA e IA agora e implementá-las profundamente. Neste post, discutimos cinco maneiras diferentes de as empresas usarem RPA e IA para serem bem-sucedidas, mesmo após uma pandemia. Se o seu C-suite ainda tem dúvidas sobre automação, este é o post a ser levado a eles.

Estabeleça a base para o sucesso da IA ​​com conhecimento de sua história e tecnologia

A inteligência artificial corporativa precisa de uma base para ter sucesso. Sem ela, mesmo os líderes empresariais mais inovadores ficam sem rumo. Um estudo da Accenture mostra que 76% dos executivos lutam para escalar a IA em seus negócios. Pior ainda, muitos executivos de nível C – até três em cada quatro – temem que, se não escalarem a IA nos próximos cinco anos, fecharão os negócios. O desejo pelo futuro está lá, assim como o medo de ser relegado ao passado. O que está faltando é uma compreensão de onde a IA veio e o que significa apoiar seu desenvolvimento.

A história da IA:da ficção futurista ao futuro da empresa

Daniel Dines, nosso fundador e CEO, gosta de dizer que a automação não é nova. A automação remonta aos primórdios da humanidade, quando alguns dos primeiros humanos tentaram diminuir o custo de seu trabalho. A IA é muito mais moderna (e eficiente, felizmente). Neste post, analisamos a história da IA, desde sua introdução nos salões sagrados da academia até seus aplicativos de negócios reais e locais. Essa jornada é fascinante e beneficia qualquer líder empresarial saber onde o futuro está enraizado.

Combinando OCR com IA e RPA para análise avançada de dados

A IA exigia muitas tecnologias pré-condicionais - reconhecimento óptico de caracteres (OCR) principalmente entre elas. Uma vez equipados com OCR, os robôs de software podem digerir dados não estruturados (que representam cerca de 80% a 90% de todos os dados) e produzir texto codificado por máquina. Se você adicionar IA à mistura, os robôs de software podem interpretar os dados resultantes usando dicas de contexto, o que significa que eles podem lidar com a variabilidade em dados brutos e documentos separados conforme necessário. A tríplice:AI, RPA e OCR fornecem resultados que nenhum dos três pode fazer sozinho.

UiPath responde à consulta da Comissão Europeia sobre Inteligência Artificial

2020 viu muitos grandes eventos em IA fora do mundo empresarial imediato – o principal deles, a Comissão Europeia produzindo o white paper “On Artificial Intelligence:A European approach to excellence and trust”. Unimos forças com empresas como Google e Microsoft para responder ao papel. Fizemos várias sugestões sobre a melhor forma de regular a IA, como:

• 
  Adote uma abordagem gradual, proporcional e baseada no risco.
  
• 
  Harmonize os regulamentos para consistência em todo o mercado da UE.
  
• 
  Forneça definições concisas e claras de IA.
  

É uma discussão que ficamos felizes em ter e estamos felizes em continuar tendo. Em 2021, à medida que a IA cresce, esperamos que a discussão evolua.

Estudar os casos de uso da inteligência artificial corporativa

Os casos de uso da IA ​​corporativa tendem a se enquadrar em três categorias:processos altamente variáveis, fluxos de trabalho com resultados imprevisíveis e tarefas que usam dados não estruturados. Na vida real, esses casos de uso podem se parecer com previsão de readmissão em assistência médica, otimização de preços no varejo, detecção de fraudes em serviços financeiros e muito mais. Ao longo de 2020, tentamos destacar esses casos de uso e fazer a IA parecer real.

A UiPath é uma empresa centrada no cliente e, como tal, colocamos nossos clientes e parceiros em primeiro plano sempre que possível:

• 
  Em Como a IA pode melhorar e dimensionar continuamente as automações, aprendemos como a Evros, uma empresa do setor de serviços gerenciados de TI e integração de sistemas, está usando a automação inteligente para reduzir as cargas de trabalho humanas e como a Cognizant está ajudando seus clientes a adicionar IA ao RPA.
  
• 
  Em Heritage Bank:Driving Automation With RPA and AI, aprendemos como o maior banco mútuo da Austrália alcançou 98% de precisão com um modelo de machine learning (ML) (criado pela UiPath) que eles implantaram no AI Fabric.
  
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  Em Large Health Insurance Company Usa UiPath AI Center para otimizar os resultados clínicos, aprendemos como a Amitech economizou US$ 11 milhões usando o UiPath e a combinação de IA e automação.
  

Temos muitos outros casos de uso de onde eles vieram. Explore mais casos de uso de serviços bancários e financeiros. Ou mergulhe mais fundo nos casos de uso de saúde.

E se você preferir vídeos, confira uma lista de reprodução que inclui muitos outros casos de uso.

Facilite a introdução à IA

Uma de nossas missões é tornar a IA acessível. Não é bom para nós e para você se a IA corporativa continuar sendo um objetivo grandioso, uma tecnologia com a qual você sonha, mas nunca usa. Ao longo de 2020, investimos em maneiras de facilitar o início da IA ​​para qualquer pessoa.

A IA ficou mais fácil:modelos iniciais do UiPath para automatizar processos mais complexos

Os modelos iniciais são fundamentais para tornar a IA mais acessível. Os modelos de ML são softwares treinados em grandes conjuntos de dados; modelos iniciais empacotam versões pré-treinadas que as empresas podem implantar usando o AI Fabric. Neste artigo, detalhamos alguns dos principais casos de uso de IA e ML e mostramos como você pode usar modelos iniciais para impulsionar seus esforços de IA.

Retreinar facilmente modelos iniciais de IA para obter resultados mais precisos

Claro, começar com os modelos iniciais é, bem, apenas o começo. Esses modelos fornecem uma base robusta para seus esforços de IA, mas, eventualmente, você desejará ir além deles. Neste artigo, explicamos como você pode modificar e treinar novamente seus modelos de ML. Apresentamos três razões pelas quais você pode precisar treinar novamente:

• 
  Seu modelo atual não é treinado para lidar com conjuntos de dados específicos.
  
• 
  Seu modelo atual poderia fazer algumas melhorias.
  
• 
  Os dados do mundo real exigem que seu modelo atual evolua.
  

Muitos modelos não precisam de retreinamento, mas para os que precisam, esse conhecimento é essencial.

Apresentando o UiPath Document Understanding – uma maneira mais eficiente de processar documentos de forma inteligente

Em 2020, apresentamos o UiPath Document Understanding, uma nova tecnologia que permite que robôs de software analisem e interpretem até mesmo os documentos mais complexos e não estruturados. Armados com IA, os robôs de software UiPath agora podem ler, extrair, interpretar e agir sobre os dados. No passado, isso era possível apenas para documentos com estruturas fixas, como formulários, passaportes ou licenças. Agora, os robôs de software podem usar a IA para entender documentos com layouts variados ou sem estruturas fixas, como recibos, contas e currículos.

Aproveitando o ecossistema de compreensão de documentos

A compreensão do documento é melhor explicada como um ecossistema, não um recurso. Neste artigo, explicamos como tecnologias como OCR, extratores baseados em modelo (TBEs), aprendizado não supervisionado (USL) e processamento de linguagem natural (NLP) combinam forças para alimentar uma compreensão verdadeiramente avançada de documentos.

Combinando abordagens baseadas em regras e baseadas em modelos para processamento aprimorado de documentos

Outra vantagem importante do Document Understanding é a capacidade que ele oferece de usar abordagens baseadas em regras e em modelos para processar documentos. Neste artigo, examinamos alguns dos tipos e classificações de documentos mais comuns e examinamos as vantagens da extração de dados baseada em regras e extração de dados baseada em modelo. Com esse entendimento compartilhado, analisamos alguns dos desafios comuns que as empresas veem ao aplicar essas abordagens e analisamos os benefícios que as empresas podem obter ao combiná-las.

Aumente a eficiência operacional e reduza os riscos com a compreensão dos documentos

Em 2020, reunimos alguns white papers detalhados que analisaram como as empresas poderiam aproveitar os novos recursos do UiPath. Neste, nos concentramos no UiPath Document Understanding, um ecossistema alimentado por IA que permite que robôs de software leiam e até entendam todos os tipos de documentos. Leia este white paper para entender como escolher sua solução de processamento de documentos e como usá-la para aumentar a eficiência operacional.

Reunindo o poder da IA ​​e RPA com o AI Center

Outro white paper que montamos com foco em IA, RPA e um de nossos produtos mais interessantes:UiPath AI Center. As oportunidades para automação aprimorada por IA são muitas e, neste white paper, analisamos como você pode implementar e dimensionar a IA, especialmente com o suporte do UiPath AI Center.

Melhores resultados de negócios ao operacionalizar a inteligência artificial em escala

Quando se trata de IA, a questão para muitas empresas – com razão – é como operacionalizá-la. Houve tentativas de padronizar o ciclo de vida da ciência de dados, mas, até agora, essas tentativas não levaram em conta que as necessidades de cada empresa são diferentes. Aqui, dissecamos como as empresas podem realmente implementar ML e IA em escala. Cobrimos quatro fases:

• 
  Defina seu problema
  
• 
  Entenda seus dados
  
• 
  Construir o modelo de ML
  
• 
  Implante um modelo em evolução
  

Esse processo de quatro fases oferece uma operação de ML flexível, sustentável e escalável.

Aprimore as habilidades para se preparar para 2021

Nossa pesquisa mostrou um desejo generalizado de conhecimento de IA. Mais de 80% dos desenvolvedores de RPA em nossa pesquisa The Impact of RPA on Employee Experience, por exemplo, indicaram que queriam aprender sobre IA/ML. Além disso, vários desenvolvedores de RPA em nosso relatório UiPath State of RPA Developers Report disseram que queriam adicionar ML e ciência de dados aos seus conjuntos de habilidades. A fome está lá e, em resposta, adicionamos cursos relevantes à UiPath Academy.

A UiPath Academy agora inclui cursos sobre:

• 
  Centro de IA
  
• 
  Compreensão do documento
  
• 
  Visão computacional de IA
  

A qualificação será uma parte essencial do sucesso em 2021. Funcionários inteligentes irão buscá-la e organizações inteligentes irão incentivá-la e fornecê-la.

O futuro da inteligência artificial corporativa está aqui, então vamos torná-lo bom. Comece sua avaliação empresarial hoje.