Cinco avanços de IA que estão tornando a automação inteligente mais inteligente, por Sarah Burnett

Os avanços tecnológicos baseados em IA estão tornando a automação inteligente ainda mais inteligente:
O termo “automação inteligente” provavelmente traz à mente carros autônomos. Na realidade, exemplos de automação inteligente já estão ao nosso redor – difundidos em quase todos os setores e desempenhando uma presença muitas vezes invisível, mas crescente em nossas vidas cotidianas. As empresas estão explorando inúmeras maneiras de usar a automação inteligente para substituir humanos em tarefas repetitivas, liberando pessoas qualificadas para usar seus talentos da melhor maneira. Outros benefícios incluem maior produtividade, maior eficiência, economia de custos, maior precisão, melhores resultados de processo e ações e decisões mais rápidas. Além disso, a automação inteligente gera insights e oportunidades que permitem que as empresas gerem novos produtos, serviços e negócios.

A automação inteligente combina inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e tecnologias de automação. Em comparação com a automação 'regular' com script ou baseada em regras, a automação inteligente pode ser aplicado a processos mais complexos; permite maior velocidade e precisão; e é capaz de extrair informações e derivar aprendizados que podem ser alimentados em processos a jusante.

Vejamos um exemplo comum de como a automação "regular" se torna automação inteligente —Processamento Inteligente de Documentos (IDP).

Organizações que processam enormes quantidades de papel - instituições financeiras e de saúde, por exemplo - há muito usam a tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para digitalizar e criar cópias digitais de documentos, mas para obter informações dos documentos, os documentos precisavam estar em conformidade para modelos padrão para que o texto possa ser extraído de campos específicos. Hoje, no entanto, as soluções de IDP aprimoram os recursos de OCR com visão computacional para capturar dados de todos os tipos de documentos. A mineração de texto e o aprendizado de máquina são usados ​​para classificar as informações, e o processamento de linguagem natural (NLP) e os algoritmos de aprendizado profundo são usados ​​para extrair dados relevantes, que são alimentados em sistemas downstream.

Uma demonstração perfeita do poder da automação inteligente, as soluções IDP oferecem uma proposta de valor atraente para empresas que enfrentam desafios para aumentar a eficiência e a precisão dos processos. Não é de admirar que o mercado de deslocados internos cresça em CAGR de 70 a 80% nos próximos dois anos.

Outras tecnologias de automação inteligente também estão evoluindo em ritmo acelerado, adicionando uma série de recursos importantes para ajudar as empresas a alcançar resultados estratégicos de negócios e melhorar sua vantagem competitiva. Aqui estão cinco avanços tecnológicos baseados em IA que estão tornando a automação inteligente ainda mais inteligente:

1. Processamento de conteúdo: Em um futuro próximo, as soluções de automação incluirão formas mais avançadas de processar conteúdo, seja na forma de imagens, texto, fala ou vídeos. Recursos avançados de reconhecimento e processamento de imagens com uma combinação de algoritmos de visão computacional e aprendizado profundo extrairão, analisarão e entenderão informações mais úteis de imagens digitais, fala e vídeos. O reconhecimento de texto e voz que não apenas interage por meio de linguagem natural, mas também entende sentimentos e enunciados já surgiu. Novos desenvolvimentos ajudarão as empresas a extrair e classificar mais informações de fontes de dados semiestruturadas ou não estruturadas, como e-mails e cartas.
2. Mercado on-line para automações pré-criadas: Os fornecedores começaram a criar/oferecer mercados on-line que permitem que parceiros e clientes troquem automações reutilizáveis ​​pré-construídas validadas pelo fornecedor, incluindo robôs para processos horizontais e específicos do setor (por exemplo, contas a pagar e processamento de reivindicações/hipoteca) ou integrações com habilidades cognitivas, como como PNL e visão computacional. Isso ajuda a desenvolver um ecossistema para permitir acesso fácil a um grande e crescente repositório de componentes de automação reutilizáveis ​​para reduzir o tempo de desenvolvimento das empresas.
3. Automatizando a automação: Nesse recurso inovador, algumas plataformas de RPA usam IA não apenas para encontrar oportunidades de automação em processos de negócios, mas também para identificar a variação ideal do processo. Estamos vendo desenvolvimentos que estão levando isso adiante, criando e adicionando automaticamente os respectivos fluxos de trabalho de automação diretamente no estúdio de design de automação para serem refinados e codificados pelos usuários. Este é um passo à frente para permitir maior facilidade de uso e desenvolvimento de automação para ajudar as empresas a crescer rapidamente.
4. A próxima melhor ação baseada em IA: Aumentar as recomendações de próxima melhor ação baseadas em IA para complementar a automação robótica de desktop (RDA). Refere-se ao uso de IA/ML para identificar padrões com base no comportamento/interações anteriores do cliente e fazer recomendações para a próxima melhor ação para ajudar os funcionários a fornecer um melhor atendimento ao cliente. Isso pode incluir sugerir oportunidades de up-sell/cross-sell para o agente com base em interações anteriores ou sugerir perguntas relevantes para o agente solicitar uma resolução mais rápida das queixas do cliente.
5. Balanceamento inteligente da carga de trabalho: O balanceamento inteligente de carga de trabalho refere-se à capacidade da plataforma de usar IA incorporada para identificar padrões de distribuição de trabalho e aprender a distribuir a carga de trabalho de forma autônoma ao longo do tempo. Uma série de algoritmos de balanceamento de carga pode ser empregado pela plataforma para identificar e atribuir tarefas críticas aos robôs disponíveis no caso de uma crise de recursos esperada.

Os avanços na automação inteligente não se limitam aos recursos baseados em IA. Na verdade, os fornecedores estão avançando trimestre a trimestre no desenvolvimento de produtos, adicionando recursos de plataforma sofisticados, como painéis de controle robustos, controle aprimorado do tempo de execução do robô e sistemas de controle inteligentes para balanceamento dinâmico de carga de trabalho, dimensionamento automático e até identificação de processos para mais automação.

A automação inteligente está ficando mais inteligente a cada dia, e nós apenas arranhamos a superfície com esta lista rápida de cinco avanços importantes. Essa é uma notícia empolgante para as empresas que estão prontas para embarcar ou acelerar sua inevitável jornada de automação.


Sobre o autor:Sarah Burnett, vice-presidente executiva e analista ilustre da Grupo Everest , é presidente de BCSWomen e fundador da Acelerador de IA para mulheres.