Por que a automação requer humanidade

A automação está se tornando onipresente na maioria dos setores. Na fabricação, espera-se que as vendas globais de robôs industriais quase dobrem em volume...
A automação está se tornando onipresente na maioria dos setores. Na fabricação, espera-se que as vendas globais de robôs industriais quase dobrem em volume até 2018, atingindo 400.000 unidades. Em casa, espera-se que a receita do segmento de automação residencial atinja mais de US$ 6 milhões este ano e mostre uma taxa de crescimento anual de CAGR 28,19 %.

Uma das maiores áreas de automação que vimos é na indústria automotiva, com o apetite por veículos autônomos e totalmente autônomos crescendo. No início deste mês, a gigante automotiva Mercedes-Benz previu o futuro potencial do transporte urbano testando seu ônibus autônomo CityPilot em Amsterdã. Este foi um movimento que alegou que faria o transporte público operar “ainda mais com segurança, eficiência e conforto”.

Essa alegação dos benefícios de segurança talvez não seja tão leviana quanto parece à primeira vista. Os filmes de ficção científica geralmente apresentam um computador central que é uma amálgama coletiva de vários pensamentos. Mas não há razão para que continue a ser ficção. Um veículo automatizado poderia ser o mais seguro na estrada se aproveitasse uma experiência de condução coletiva. Pense em como você mesmo dirige para casa do trabalho, passa por semáforos e contorna rotatórias. Tudo é feito naturalmente através de um conhecimento construído a partir da experiência. Agora, imagine que as experiências de todos os motoristas do Reino Unido sejam carregadas em um banco de dados e usadas para dirigir os carros automatizados do futuro. O carro automatizado seria um motorista com milhões de anos de experiência.

Este seria o máximo em big data de consciência coletiva. No entanto, como acontece com o big data em todas as suas formas, as informações valiosas que estão por baixo precisam ser desbloqueadas por meio de análises eficazes para que as descobertas possam ser processadas, extrapoladas e usadas corretamente.

Esses dados podem ser usados ​​por planejadores de cidades em todo o mundo que estão se esforçando para desenvolver “cidades inteligentes” construídas com base na automação. Por exemplo, em um esforço para resolver os crescentes problemas de congestionamento nas estradas, Cingapura começou recentemente a testar uma pequena frota de táxis automatizados da Audi para transportar passageiros em um parque empresarial. Acredita-se que as cabines sem motorista reduzam o custo de uma viagem média em 70%, eliminando a necessidade de um motorista. Embora os carros inicialmente tenham motoristas prontos para assumir o controle se a tecnologia falhar, o plano é eliminar gradualmente o humano em 2019. O piloto termina em 2020 com o objetivo de implantar uma implantação mais ampla depois disso. Os carros serão equipados com software que permitirá que os passageiros os reservem, de maneira semelhante aos serviços de compartilhamento de viagens Uber e Lyft. Programas-piloto semelhantes nos EUA e na Europa provavelmente serão anunciados ainda este ano.

Impulsionada, em parte, pela tendência mais ampla de transformação digital, a automação veio para ficar. O importante é olhar para a automação a partir de toda a perspectiva do negócio e do processo de ponta a ponta. As organizações 20 anos atrás automatizariam um teste de software em um algoritmo simples, mas agora temos uma massa de sistemas integrados, bem como software e engenharia incorporados que devem ser integrados. Isso torna a garantia de qualidade e o teste de tais sistemas integrados muito mais complexos e, portanto, exigem estratégias de teste automatizadas complexas.

A única maneira de garantir que uma empresa funcione como deveria é testar continuamente todo o processo de negócios, para garantir que uma atualização implementada em uma parte da "cadeia" digital não afete as operações digitais em outros lugares.

Embora seja possível reunir conhecimento combinado em inteligência digital acionável que pode ser usada para automatizar a maior parte do processo de garantia de qualidade, é importante lembrar que é preciso um humano para prever o que um humano fará. Por isso, nunca é aconselhável remover completamente os humanos do processo de garantia de qualidade, mas acreditamos que pelo menos 30% das atividades transacionais envolvendo TI serão automatizadas por robôs nos próximos cinco a 10 anos.

Em conclusão, a automação de um processo de negócios precisa ser sustentada por um plano abrangente de garantia de qualidade de ponta a ponta que inclua uma combinação ideal de análise estática automatizada e revisão humana especializada. Qualquer garantia de qualidade precisa ser feita desde o início do desenvolvimento de um produto ou serviço e continuada por toda parte. Não basta apenas testar o novo processo para ver se vai passar ou não. A capacidade consultiva do conhecimento do domínio é crucial para garantir que a automação não seja simplesmente uma rota automática para o desastre.
Dik Vos é CEO da SQS

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