Como o RPA difere da IA ​​conversacional e os benefícios de ambos

Por suas diferenças, ambas as tecnologias podem ser benéficas para as empresas.
Enquanto o RPA é mais voltado para a automação de back-end, a IA conversacional se presta à automatização de interações mais personalizadas e voltadas para humanos. Em alguns casos de uso, as duas tecnologias se cruzam. Mas onde a automação de processos de back-end encontra a automação orientada por conversas?

Identifique a diferença

A RPA envolve o gerenciamento de processos rígidos e previsíveis, onde não há ambiguidade sobre a solicitação, o que contrasta com a IA conversacional, em que a intenção do usuário dita quais tarefas são realizadas em resposta a uma solicitação. Os chatbots ou assistentes digitais usam interfaces de mensagens, ou controle de voz, para ter uma interação conversacional. A fluidez da conversação exige que a automação do processamento de linguagem natural (NLP) seja altamente flexível, para que a intenção seja interpretada corretamente e as tarefas corretas sejam realizadas para resolver a solicitação.

Apoiando as jornadas do cliente

Sempre que um processo envolve conversas humanas, como interações com clientes ou RH, a IA conversacional entra em ação.

Considere o cenário de compra de uma nova apólice de seguro. Normalmente, os agentes de seguros vão e voltam com um cliente para reunir vários documentos de prova que precisam ser validados e anexados ao registro do cliente para que a apólice possa ser finalizada. Lidar com um grande número de novos clientes e gerenciar sua integração é demorado e caro para as seguradoras.

Usando um chatbot ou assistente digital para perguntar “Faça upload de uma imagem da sua carteira de motorista aqui” ou “Você pode fazer upload de uma cópia do seu extrato bancário recente?” elimina o ônus do agente humano de continuar perseguindo esses documentos e também oferece uma experiência mais perfeita e conveniente ao cliente durante a jornada de integração. Essa é a essência da IA ​​conversacional; ele melhora o envolvimento do cliente digital e os resultados do serviço, ao mesmo tempo em que reduz o custo do gerenciamento de etapas rotineiras na jornada do usuário.

No backend, o RPA pode entrar em cena no cenário de integração, automatizando verificações de conformidade repetitivas em documentos coletados e atualizando sistemas de registro com as informações do cliente. Os dois juntos podem ser muito poderosos para tornar as jornadas completas do cliente perfeitas, rápidas e eficientes.

Tecnologias complementares

A IA conversacional agora permite que as empresas automatizem as principais interações com clientes e/ou funcionários, permitindo uma nova onda de potencial de automação que, combinada com RPA, pode reduzir significativamente a necessidade de intervenções humanas em processos de negócios de ponta a ponta.
RPA e IA conversacional podem trabalhar lado a lado. Por exemplo, quando um cliente solicita uma hipoteca, há muitas etapas pelas quais ele deve passar, o que introduz atrito e ineficiência que pode resultar na perda do cliente pelo banco.

Um bot de hipoteca que pode se envolver com o cliente logo no início do aplicativo, solicitar sua prova de identidade, ganhos e contas de serviços públicos recentes e, em seguida, passar isso para os processos de back office para validação, remove muito desse atrito. O RPA pode ser usado para os processos de validação, enquanto o assistente digital gerencia as perguntas do cliente, entende as intenções, reúne os documentos relevantes e mantém o cliente informado sobre quaisquer problemas. A avaliação do imóvel pode ser fornecida automaticamente via RPA usando dados do mercado imobiliário, para que o cliente possa ser atualizado proativamente sobre o status de seu pedido de hipoteca por meio do assistente digital.

Quem está no comando?

As iniciativas de RPA geralmente são lideradas pela TI, com informações dos departamentos de negócios, como finanças, produção ou distribuição, e têm como objetivo principal reduzir custos e aumentar a eficiência, reduzindo processos manuais e minimizando o envolvimento humano.

A IA de conversação foi projetada para melhorar e automatizar o engajamento e reduzir custos, enquanto ainda permite que os bots passem para humanos quando necessário. Como tal, normalmente é liderado por departamentos de negócios, como atendimento ao cliente, RH e vendas, com entrada limitada de TI.

IA sem cientistas de dados?

Muitas organizações acreditam que a Inteligência Artificial é complexa e cara, exigindo grandes orçamentos e equipes de cientistas de dados para construir os modelos de linguagem natural e algoritmos de aprendizado de máquina. No entanto, construir bots de IA conversacionais não requer necessariamente esse nível de investimento. Mecanismos de processamento de linguagem natural (NLP), como Google DialogFlow, Amazon Lex e Microsoft LUIS, estão amplamente disponíveis e facilitam o preenchimento de um bot com intenções e enunciados que estão no centro do design de uma experiência de conversação que pode ser usada para automatizar interações.

Código baixo

Além disso, surgiram plataformas de IA de conversação que oferecem uma abordagem de baixo código para criar chatbots, criar fluxos de trabalho e integrar com segurança a sistemas de negócios comuns para que os empresários possam projetar e implantar seus próprios assistentes digitais sem precisar de habilidades de codificação ou IA. Ferramentas e esquemas de bot prontos para uso ajudam as empresas a colocar os chatbots no mercado mais rapidamente, com menos dependência de recursos de TI ou cientistas de dados e com a facilidade de clicar, arrastar e soltar.

Conclusão

As empresas estão trabalhando para transformar digitalmente os principais processos de negócios para permitir uma maior automação dos processos de back-end e incentivar experiências de cliente mais perfeitas e autoatendimento no front-end. Estamos vendo bancos, seguradoras, varejistas, fornecedores de energia e telcos trabalhando para desenvolver seus próprios assistentes digitais com um número crescente de habilidades, ao mesmo tempo em que fornecem uma experiência de marca consistente.

O desenvolvimento de bots não precisa ser complexo. É mais importante identificar cuidadosamente os casos de uso corretos em que essas tecnologias fornecerão ROI claro com o mínimo de esforço.

Se uma empresa está aplicando RPA ou IA conversacional, ou ambos, é importante primeiro entender o problema de negócios que precisa ser resolvido e, em seguida, identificar onde os bots farão uma diferença imediata. Em seguida, considere o investimento necessário, as barreiras para uma implementação bem-sucedida e os resultados comerciais esperados. É melhor começar pequeno com um caso de uso estritamente focado e KPIs alcançáveis, em vez de tentar fazer muito de uma vez.

Conversational AI e RPA são tecnologias de automação muito poderosas. Quando bem projetado, um chatbot pode automatizar até 80% das consultas de rotina que chegam a um centro de atendimento ao cliente ou helpdesk de TI, economizando tempo e dinheiro da organização e permitindo que ela dimensione suas operações. No entanto, casos atípicos ou especializados ainda são mais bem tratados por agentes humanos. O Princípio de Pareto também se aplica ao RPA. A automação no seu melhor cuida da maioria das tarefas rotineiras e repetitivas, deixando o trabalho mais exclusivo, valioso e gratificante para os humanos.