RPA vs IA Conversacional: Diferenças-Chave e Benefícios Compartilhados para Seu Negócio

Por suas diferenças, ambas tecnologias podem ser benéficas para empresas. Enquanto RPA é voltado mais para automação de back-end, IA conversacional se presta a automatizar interações humanas e mais personalizadas. Em alguns casos de uso, as duas tecnologias se intersectam. Mas onde automação de processo de back-end encontra automação orientada a conversa?

Identifique a diferença

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

Apoiando jornadas do cliente

Onde quer que um processo envolva conversa humana, como interações de cliente ou RH, IA conversacional entra em jogo.

Considere cenário de compra de nova apólice de seguro. Geralmente, agentes de seguro vão e voltam com cliente para reunir múltiplos documentos de prova que precisam ser validados e anexados ao registro do cliente para que a apólice possa ser finalizada. Lidar com grandes números de novos clientes e gerenciar seu onboarding é demorado e custoso para empresas de seguros.

Usar chatbot ou assistente digital para perguntar "Por favor, faça upload de imagem da sua carteira de motorista aqui," ou "Você pode fazer upload de cópia do seu extrato bancário recente?" tira o ônus do agente humano de continuar perseguindo estes documentos, e também oferece experiência de cliente mais fluida e conveniente enquanto passam pela jornada de onboarding. Esta é a essência da IA conversacional; melhora engajamento digital do cliente e resultados de serviço, enquanto reduz custo de gerenciar passos rotineiros em jornada de usuário.

No back-end, RPA pode entrar em jogo no cenário de onboarding, automatizando verificações de conformidade repetitivas em documentos reunidos e atualizando sistemas de registro com informação do cliente. Os dois juntos podem ser muito poderosos em tornar jornadas completas do cliente fluidas, mais rápidas e mais eficientes.

Tecnologias complementares

IA conversacional agora permite negócios automatizar interações-chave com clientes e/ou funcionários, permitindo toda nova onda de potencial de automação que, combinada com RPA, pode reduzir significativamente necessidade de intervenções humanas em processos de negócios ponta a ponta.
RPA e IA conversacional podem trabalhar de mãos dadas. Por exemplo, quando cliente solicita hipoteca há muitos passos pelos quais devem passar, o que introduz atrito e ineficiência que pode resultar no banco perdendo o cliente.

Um bot de hipoteca que pode engajar com cliente logo no início da aplicação, solicitar comprovante de ID, rendimentos, e contas de serviços recentes e então passar isso para processos de back-office para validação, remove muito deste atrito. RPA pode ser usado para processos de validação, enquanto assistente digital gerencia perguntas do cliente, entende intenções, reúne documentos relevantes e mantém cliente informado de quaisquer problemas. A avaliação de propriedade pode ser fornecida automaticamente via RPA usando dados de mercado imobiliário, para que cliente possa ser proativamente atualizado sobre status de sua aplicação de hipoteca via assistente digital.

Quem está no comando?

Iniciativas de RPA são geralmente lideradas por TI, com input de departamentos de negócios como finanças, produção, ou distribuição, e têm objetivo primário de reduzir custo e aumentar eficiência reduzindo processos manuais e minimizando envolvimento humano.

IA conversacional é projetada para melhorar e automatizar engajamento e reduzir custo, enquanto ainda permite bots fazerem handover para humanos quando requerido. Como tal, é normalmente liderada por departamentos de negócios como serviço ao cliente, RH, e vendas, com input limitado de TI.

IA sem cientistas de dados?

Muitas organizações acreditam que inteligência artificial é complexa e custosa, requerendo grandes orçamentos e equipes de cientistas de dados para construir modelos de linguagem natural e algoritmos de aprendizado de máquina. No entanto, construir bots de IA conversacional não necessariamente requer este nível de investimento. Motores de Processamento de Linguagem Natural (NLP) como Google DialogFlow, Amazon Lex, e Microsoft LUIS estão amplamente disponíveis e tornam fácil o suficiente popular um bot com intenções e utterances que estão no coração de projetar experiência conversacional que pode ser usada para automatizar interações.

Low-code

Além disso, plataformas de IA conversacional emergiram que oferecem abordagem low-code para construir chatbots, criar fluxos de trabalho, e integrar seguramente a sistemas de negócios comuns para que pessoas de negócios possam projetar e implantar seus próprios assistentes digitais sem precisar de habilidades de codificação ou IA. Blueprints de bots out-of-the-box e ferramentas ajudam negócios a colocar chatbots no mercado mais rápido, com menos dependência de recursos de TI ou cientistas de dados, e com facilidade de clicar, arrastar e soltar.

Conclusão

Empresas estão trabalhando para transformar digitalmente processos de negócios centrais para permitir maior automação de processos de back-end e encorajar experiências de cliente mais fluidas e autoatendimento no front-end. Estamos vendo bancos, seguradoras, varejistas, provedores de energia e telcos trabalhando para desenvolver seus próprios assistentes digitais com número crescente de habilidades, enquanto ainda fornecem experiência de marca consistente.

Desenvolver bots não tem que ser complexo. É mais importante identificar cuidadosamente os casos de uso certos onde estas tecnologias entregarão ROI claro com menor quantidade de esforço.

Seja uma empresa aplicando RPA ou IA conversacional, ou ambos, é importante primeiro entender o problema de negócio que precisa ser resolvido, e então identificar onde bots farão diferença imediata. Então considerar investimento requerido, barreiras para implementação bem-sucedida, e resultados de negócio esperados. É melhor começar pequeno com caso de uso estreitamente focado e KPIs alcançáveis, do que tentar fazer muito de uma vez.

IA conversacional e RPA são tecnologias de automação muito poderosas. Quando bem projetadas, um chatbot pode automatizar até 80% de consultas rotineiras que chegam a um centro de serviço ao cliente ou helpdesk de TI, economizando tempo e dinheiro da organização e permitindo escalar suas operações. No entanto, outliers ou casos especialistas ainda são melhor manejados por agentes humanos. O Princípio de Pareto também se aplica a RPA. Automação no seu melhor cuida da maioria das tarefas rotineiras e repetitivas, deixando o trabalho mais único, valioso e gratificante para humanos.