Cinco Inovações-Chave de IA Elevando a Automação Inteligente

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 — pervasivos em quase todas as indústrias e desempenhando presença crescente, muitas vezes invisível, em nossas vidas diárias. Empresas estão explorando inúmeras maneiras de usar automação inteligente para substituir humanos em tarefas repetitivas, libertando pessoas qualificadas para usar seus talentos de maneiras melhores. Outros benefícios incluem produtividade reforçada, eficiência aprimorada, economia de custos, precisão melhorada, melhores resultados de processos e ações e decisões mais rápidas. Além disso, automação inteligente gera insights e oportunidades que permitem empresas gerar novos produtos, serviços e negócios.

Automação inteligente funde inteligência artificial (IA), aprendizagem de máquina (ML) e tecnologias de automação. Comparado à automação 'regular' baseada em scripts ou regras, a automação inteligente pode ser aplicada a processos mais complexos; permite maior velocidade e precisão; e é capaz de extrair informações e derivar aprendizados que podem ser alimentados em processos downstream.

Vamos ver um exemplo comum de como 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 tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para digitalizar e criar cópias digitais de documentos, mas para derivar informação dos documentos, estes tinham que conformar a templates padrão para que texto pudesse ser extraído de campos específicos. Hoje, porém, soluções IDP aprimoram capacidades OCR com visão computacional para capturar dados de todos os tipos de documentos. Mineração de texto e aprendizagem de máquina são usadas para classificar a informação, e processamento de linguagem natural (PLN) e algoritmos de deep learning são usados para extrair dados relevantes, que são alimentados em sistemas downstream.

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

Outras tecnologias de automação inteligente estão evoluindo em ritmo acelerado também, adicionando uma série de capacidades-chave para ajudar empresas a alcançar resultados estratégicos de negócio 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: No futuro próximo, soluções de automação incluirão maneiras mais avançadas de processar conteúdo, seja na forma de imagens, texto, fala ou vídeos. Capacidades avançadas de reconhecimento e processamento de imagem com combinação de visão computacional e algoritmos de deep learning extrairão, analisarão e entenderão informações mais úteis de imagens digitais, fala e vídeos. Reconhecimento de texto e voz que não apenas interage através de linguagem natural mas também entende sentimento e enunciados já surgiu. Desenvolvimentos futuros ajudarão empresas a extrair e classificar mais informações de fontes de dados semi-estruturados ou não estruturados como e-mails e cartas.
2. Marketplace online para automações pré-construídas: Fornecedores começaram a construir/oferecer marketplaces online que permitem parceiros e clientes trocar automações pré-construídas e reutilizáveis validadas pelo fornecedor, incluindo robôs para processos horizontais e específicos da indústria (ex: contas a pagar e processamento de sinistros/hipotecas), ou integrações com habilidades cognitivas como PLN e visão computacional. Isso ajuda a desenvolver um ecossistema para permitir fácil acesso a um grande e crescente repositório de componentes de automação reutilizáveis para reduzir tempo de desenvolvimento para empresas.
3. Automatizando a automação: Nesta capacidade inovadora, algumas plataformas RPA usam IA para não apenas encontrar oportunidades de automação em processos de negócio, mas também identificar a variação de processo ideal. Estamos vendo desenvolvimentos que levam isso adiante criando e adicionando automaticamente fluxos de trabalho de automação respectivos diretamente no estúdio de design de automação para serem refinados e codificados por usuários. Isso é um passo adiante para permitir maior facilidade de uso e desenvolvimento de automação para ajudar empresas a escalar rápido.
4. Próxima melhor ação baseada em IA: Recomendações de próxima melhor ação baseadas em IA crescentes para complementar Automação de Desktop Robótica (RDA). Refere-se ao uso de IA/ML para identificar padrões baseados em comportamento/interações passadas do cliente e fazer recomendações para a próxima melhor ação para ajudar funcionários a fornecer melhor serviço ao cliente. Isso pode incluir sugerir oportunidades de up-sell/cross-sell ao agente baseadas em interações passadas ou sugerir perguntas relevantes para o agente fazer para resolução mais rápida de queixas de clientes.
5. Balanceamento inteligente de carga de trabalho: Balanceamento inteligente de carga de trabalho refere-se à capacidade da plataforma de usar IA embutida para identificar padrões de distribuição de trabalho e aprender a distribuir a carga autonomamente ao longo do tempo. Uma série de algoritmos de balanceamento de carga poderia ser empregada pela plataforma para identificar e atribuir tarefas críticas aos robôs disponíveis em caso de escassez esperada de recursos.

Avanços em automação inteligente não se limitam a capacidades baseadas em IA. Na verdade, fornecedores estão fazendo avanços trimestre a trimestre em desenvolvimento de produto, adicionando recursos sofisticados de plataforma como painéis de controle robustos, controle aprimorado de tempo de execução de robôs, e sistemas de controle inteligentes para balanceamento dinâmico de carga, auto-escalonamento, e até identificação de processos para automação adicional.

Automação inteligente está ficando mais inteligente a cada dia, e apenas arranhamos a superfície com esta lista rápida de cinco avanços proeminentes. Essa é uma notícia emocionante para empresas prontas para embarcar ou acelerar sua jornada inevitável de automação.

Sobre a autora: Sarah Burnett, Vice-Presidente Executiva e Analista Distinta no Everest Group, é presidente da BCSWomen e fundadora do AI Accelerator para mulheres.