Como a AntWorks Usa Fractais e Ingestão de Dados para Escalar RPA – Insights de Asheesh Mehra

Formigas cooperam obedecendo regras simples, bots de RPA também cooperam, mas o sistema de controle é mais deliberado.

Formigas não são criaturas inteligentes, obedecem a conjuntos de regras muito simples, ainda assim o formigueiro, com seus túneis elaborados e grupos de forrageamento, é enormemente complexo; parece que a rainha fica no centro de comando, dando ordens. Ela não faz isso, claro; sabemos que um formigueiro é um exemplo de sistema emergente — um sistema complexo construído a partir de interações simples. Não há nada simples sobre os robôs de software que formam RPA. Mas o sistema RPA da AntWorks, conhecido como ANTstein, tenta criar ordem a partir do caos, aplicando fractais e RPA, usando algoritmos baseados em fractais, aplicando ingestão de dados e até tem algo semelhante a uma rainha. Ele afirma estar resolvendo o problema que assombra o negócio de RPA: o desafio de escalar RPA.

Fractais e RPA

O matemático polonês Benoit Mandelbrot, homem que disse se interessar pela arte da rugosidade e se descrevia como fractalista, é quem cunhou a palavra fractal. Olhe uma costa de longe, ela geralmente tem aparência acidentada, enseadas e praias. Aproxime-se, olhe uma porção dessa costa, a mesma rugosidade está lá, enquanto outras enseadas e praias proporcionalmente menores aparecem. Aproxime-se de novo, e de novo, a costa pode não parecer idêntica, mas parecerá similar à original. No coração dos fractais está a auto-semelhança. Mandelbrot estudou como era possível "medir a rugosidade".

Dados também podem ser bastante rugosos, especialmente quando não estruturados. Esta é a essência do sistema AntWorks, usando fractais para criar dados limpos. Resumindo-se à diferença entre um motor fractal e um neural.

Asheesh Mehra, cofundador e CEO da AntWorks, explica com uma metáfora sobre uma maçã. Ele disse: "Se eu tiver que treinar um motor neural para reconhecer uma maçã, precisaria treiná-lo com uma maçã extra pequena, uma pequena, uma média, uma grande, uma extra grande, em todos os formatos, cores e formas para que o motor neural reconheça qualquer maçã que ocorra. Como fractais são fundamentalmente sobre reconhecimento de padrões, você precisa treinar o motor fractal apenas com uma maçã, independentemente do tamanho. Isso porque o padrão de uma maçã extra pequena ou de uma extra grande permanecerá o mesmo."

Como fractais suportam RPA?

"Ciência fractal", disse Mehra, baseia-se na premissa de auto-semelhança e que redes de neurônios carregam sinais similares, mas não idênticos, sobre padrões. A ciência fractal é uma ciência mais determinística, enquanto a neural é mais probabilística. Como fractal é mais determinístico, precisa de um conjunto de dados representativo menor para treinamento. Como você precisa de um conjunto menor, os benefícios downstream automaticamente se acumulam. Você precisa de infraestrutura mais fina, menos poder computacional e fica muito mais fácil e rápido implementar." Ele sugere que isso contrasta com "motores neurais, onde você precisa de grandes conjuntos de dados, o que significa infraestrutura maior, mais poder computacional, o que leva a aumento de custo e tempo para implantar a solução.

"Diria que neural também é muito dependente de pessoas, onde você precisa de grandes pools de recursos para treinar o motor", enquanto fractais precisam de menos pessoas.

Portanto, argumenta-se, RPA baseada em fractais é mais fácil de escalar — pelo menos esse é o cerne do que Mehra diz.

Ingerindo dados

Mehra sugere que existem quatro tipos de dados: "estruturados, não estruturados, imagem e dados inferidos." Ele diz que a razão por trás da AntWorks era criar um motor de ingestão de dados que pudesse ler os quatro tipos.

Mas as outras empresas de RPA não estão olhando para ingestão de dados também?

Mehra concede que estão, mas que isso é um desenvolvimento recente — por exemplo, o Decipher da Blue Prism, anunciado este ano.

Mehra argumenta que, embora a AntWorks tenha chegado tarde à festa do RPA, por entrar mais tarde não foi pesada por legado, e suas ferramentas de ingestão de dados estão consequentemente na frente. De fato, a AntWorks nem se descreve como empresa de RPA, mas como negócio de automação inteligente.

Isso significa que a AntWorks fará às empresas de RPA existentes o que a Netflix fez à Blockbuster? Improvável, mas talvez seu foco em fractais e ingestão de dados lhe dê um nicho suficiente para conquistar uma fatia de um mercado dominado por poucas empresas que juntas levantaram bem mais de um bilhão de dólares.

RPA é um curativo?

Críticos argumentam que RPA é uma correção de curto prazo para um problema que eventualmente será superado por software mais integrado.

É uma acusação que, não surpreendentemente, as empresas de RPA discordam. Sua defesa é que RPA está evoluindo; na verdade, muitas pararam de usar o acrônimo RPA e dizem automação inteligente. Por exemplo, recentemente Jason Kingdon, presidente da Blue Prism, disse à Information Age que: "Críticos dizem que RPA é um breve momento entre agora e quando tivermos — alguma grande solução completa, mas é completo absurdo… uma ferramenta RPA pode fazer o trabalho de entre nove e 50 pessoas."

Mehra sugere que RPA pode deixar de ser um curativo tornando-se automação inteligente. "RPA é fita adesiva", diz ele, "automação inteligente é usar um prego. Se você pendurar um quadro com Blu Tack ou fita adesiva, ficará por um tempo mas em algum momento vai cair. Se usar pregos, o quadro ficará para sempre até um terremoto ou algo assim."

O que isso tem a ver com formigas?

Finalmente isso nos leva às formigas e em particular à rainha, ou o que a AntWorks chama de queen bot.

Mehra explica: "A queen bot monitora constantemente os ant bots. Se a queen bot vê que um bot particular falhou, ela aloca a tarefa desse bot para outro desktop."

A abordagem da queen bot também torna possível algo chamado gerenciamento inteligente de força de trabalho. Por exemplo, no caso de uma seguradora, pode haver três bots: um fazendo sinistros, um folha de pagamento e um terceiro contas a pagar. Se o bot de sinistros está lutando com a carga de trabalho, mas os outros dois terminaram o dia, a queen bot pode alocar os dois bots subutilizados para ajudar o primeiro.

Não é exatamente como um formigueiro. A rainha não dá ordens, não há plano mestre, a ordem é criada por cada formiga seguindo regras simples embutidas nela, como seguir outras formigas. Mas se você vê um formigueiro como metáfora, com a rainha no controle, operários seguindo suas ordens, isso parece ser uma aproximação do que a AntWorks e seu produto ANTstein pretendem ser.