As 5 principais lições do CoE de automação do quarto trimestre do ano fiscal de 2024 da UiPath sobre IA e automação

A IA tem sido um tópico de tendência há mais de um ano e emergiu como uma prioridade estratégica para as empresas em 2024. A pesquisa CEO Outlook Pulse da EY descobriu que a grande maioria das empresas (88%) investirá em inovação impulsionada pela IA até ao final deste ano.

A inovação alimentada por IA faz realmente parte do DNA da UiPath. Temos aproveitado a IA em toda a nossa plataforma desde o nosso início, e o uso dela só se intensificou nos últimos dois anos. Para citar apenas alguns exemplos, a IA potencializa nossos recursos de mineração de processos, tarefas e comunicações e permite que nossos robôs entendam e trabalhem com documentos complexos em muitos sistemas e ambientes diferentes. A IA generativa possibilitou uma ampla gama de inovações recentes – por exemplo, para acelerar a construção de automação, o desenvolvimento de testes e o treinamento de modelos. 

Como líder do Centro de Excelência de Automação da UiPath, tenho conhecimento em primeira mão dos benefícios que os recursos alimentados por IA da nossa plataforma podem oferecer. Estes incluem:

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  Capacidade de automatizar uma gama mais ampla de processos  
  
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  Maneiras mais rápidas e simples de criar automações de maior qualidade 
  
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  Maior adoção de automação e impacto mais amplo, especialmente graças à capacitação dos funcionários com UiPath Autopilot™, um companheiro pessoal de IA que ajuda em tarefas tediosas em aplicativos e sistemas de negócios
  

Os recursos alimentados por IA integrados em toda a Plataforma de Automação de Negócios da UiPath nos ajudaram a entregar alguns resultados muito positivos em nosso boletim trimestral de CoE. Ao final de todo o ano fiscal de 2024 (FY24), tínhamos 716 automações em operação, o que liberou 70.677 horas no último trimestre do FY24. Como resultado, já ultrapassamos US$ 59 milhões em redução de custos cumulativos e estamos vendo resultados em diversas áreas, incluindo Finanças, Vendas e Marketing, Operações de Pessoal e Operações. E estou animado em dizer que as ideias de automação vindas de UiPathers e capturadas no Automation Hub continuaram a crescer a um novo patamar.



Mas estes números não são tudo, porque apenas captam o nosso desempenho – o que alcançámos. Eles não falam sobre como fizemos isso acontecer, mas para muitos de nossos clientes, como fazer as coisas é a parte mais importante da história. Afinal, num estudo recente da UiPath e da Bain &Company, “The State of AI-Powered Automation”, 70% dos executivos afirmaram que a automação orientada por IA é “muito importante” ou “crítica” no cumprimento dos objectivos estratégicos da sua organização. Com a vantagem estratégica e a competitividade em jogo, não é de admirar que a implementação de IA e automação seja um tema tão exigente para tantos dos nossos clientes. 

Por esse motivo, passarei o restante deste blog focando em algumas das lições importantes que aprendemos na implementação de IA e automação e na obtenção de valor real na velocidade máxima dessas duas tecnologias transformadoras.  

Para ilustrar nossos aprendizados, focarei em um processo importante em nosso departamento financeiro:contas a pagar. Todos os meses a equipe de contas a pagar recebe quase mil faturas que precisam ser analisadas e pagas em dia. Isto requer a abertura e leitura das faturas submetidas, a extração dos dados necessários, a correspondência com os pedidos de compra existentes e a abertura no nosso sistema para proceder ao pagamento. Feita manualmente, esta é uma tarefa repetitiva que exige muita atenção aos detalhes e desvia muitas horas de trabalho todos os meses de trabalhos de maior valor. Em outras palavras, representou uma oportunidade perfeita para deixar nossos robôs assumirem a tarefa. 

Basicamente, este era um projeto de processamento inteligente de documentos (IDP), que exigia que aproveitássemos o UiPath Document Understanding. Essa é a IA que permite que nossos robôs UiPath leiam e entendam documentos complexos e variados e executem ações de ponta a ponta em vários sistemas, departamentos e tecnologias. (Para saber mais sobre nossos recursos de PDI, clique aqui).  

Nós nos concentramos em cinco coisas para garantir um resultado bem-sucedido para este projeto.

Cinco elementos para uma implementação de IA bem-sucedida

1. Estreita colaboração entre o CoE e a equipe de negócios

A implementação bem-sucedida da automação depende de uma forte parceria entre o CoE e a equipe de negócios. A automação não pode acontecer no vácuo; deve refletir e ser informado pelos usuários empresariais que conhecem os processos e sistemas e que serão, em última análise, os usuários e beneficiários da automação. 

Com 32% de sua força de trabalho composta por assistentes digitais, a equipe financeira e contábil está liderando a adoção da automação na UiPath. Para este projeto, recorremos aos nossos colegas financeiros para nos ajudar a identificar as principais etapas do processo de contas a pagar e fornecer todos os detalhes necessários para construir uma automação e treinar o modelo de IA. Isto incluiu informações sobre os tipos de faturas que normalmente recebem, as informações específicas que precisam extrair e outros detalhes pertinentes.

Também buscamos informações que nos ajudassem a olhar além do fluxo de processo existente para identificar oportunidades de otimização e racionalizar a eficiência operacional. Eles nos deram insights sobre o processo geral de criação de faturas no Coupa e abriram nossos olhos para a possibilidade de direcionar outros fluxos automatizados, como o e-Invoicing, tudo dentro de um contexto comercial mais amplo.

2. Medindo o sucesso além dos KPIs de automação “padrão”

Em colaboração com a equipe financeira, identificamos um conjunto de métricas para medir o sucesso do nosso projeto de automação que foi muito além dos KPIs de automação tradicionais, como horas economizadas, redução de custos ou maior precisão de produção. Queríamos critérios que avaliassem o impacto do projeto na eficiência empresarial e que estivessem totalmente alinhados com as métricas financeiras mais amplas pelas quais medimos o desempenho da nossa empresa.  

Para este projeto, focamos principalmente num conjunto granular de medidas que poderiam revelar o impacto direto da automação na eficiência operacional. Isso incluiu o rastreamento do tempo de processamento de faturas antes e depois, custo por fatura processada, taxa de correspondência na primeira vez, taxa de exceção de pedidos e faturas e taxas de processamento eletrônico.

3. Comunicação proativa com as equipes de negócios e liderança

À medida que trabalhávamos com a equipe financeira, fornecemos um plano de ação detalhado, para que nossos colegas tivessem visibilidade das fases do projeto, prazos, funções principais e itens de ação para eles. 

Ao mesmo tempo, fornecemos uma visão geral do projeto de alto nível aos nossos patrocinadores executivos e principais partes interessadas para delinear a nossa visão. Como parte disso, garantimos a comunicação do potencial impacto positivo do projeto nas principais métricas financeiras que esses executivos são responsáveis ​​por entregar. Queríamos ter certeza de que nossos patrocinadores executivos pudessem compreender como essa automação poderia ajudá-los a cumprir seus KPIs e, assim, agregar valor à empresa como um todo.

4. Reduzindo erros e garantindo alta precisão com as práticas recomendadas de IA

Garantir a precisão dos dados é uma das principais tarefas desta automação, e há dois fatores que contribuem para isso:automação com um modelo de IA e validação humana. Quando se trata de treinar um modelo de IA, você precisa ter certeza de ter uma amostra de dados grande e diversificada para maximizar a eficiência do treinamento.

No nosso caso, fornecemos o modelo de entendimento de documentos pronto para uso com nossos próprios tipos de faturas e o treinamos para identificar e extrair dados em vários cenários. Também testamos o modelo com diferentes volumes de dados, simulamos períodos de pico e avaliamos sua precisão em diferentes configurações. Além disso, usando o UiPath Action Center, construímos um processo de validação humana no fluxo de trabalho de automação para permitir que nossos colegas financeiros intervenham conforme necessário e auxiliem o modelo de IA.

Embora o treinamento extensivo de um modelo de IA costumava ser um obstáculo na implementação do PDI – demorando semanas ou meses do tempo dos usuários corporativos – descobrimos que o processo era muito mais curto e fácil do que nossas suposições iniciais. Isso porque conseguimos usar nosso novo recurso de Aprendizagem Ativa, que combina elementos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada para criar melhores modelos de IA em menos tempo. (Saiba mais sobre como o Active Learning acelera a automação de IA aqui.)

5. Monitoramento e melhoria contínua

Aprendemos que não podemos parar depois que um processo automatizado baseado em IA for implantado. Para este projeto, continuamos trabalhando em parceria com a equipe financeira para monitorar resultados e coletar feedback para as próximas iterações. A implementação de um ciclo de feedback e aprendizagem garante um ciclo contínuo de melhoria em que novos insights são usados ​​para refinar o processo de automação, melhorar a precisão do modelo e gerar um impacto ainda maior nos negócios. 

Essas cinco lições foram fundamentais para nossa capacidade de fornecer automações de alto desempenho e obter valor real da IA. Mas espere, há mais uma coisa que contribuiu muito para a nossa capacidade de entregar este projeto de forma eficaz e rápida. Então, aqui está uma ideia bônus por ler até aqui:

(Dica bônus) Aproveitando componentes pré-criados 

Descobrimos que a implementação de projetos de automação de ponta a ponta não precisa ser um processo complexo e demorado, principalmente se pudermos usar alguns de nossos mais de 70 aceleradores de soluções. Estas são estruturas modulares pré-construídas, adaptadas para casos de uso de alto impacto e incorporam a indústria e nossas próprias melhores práticas. Com esses componentes prontos para uso em nosso arsenal, é muito mais fácil agir rapidamente para fornecer resultados de automação de alto desempenho.

Por exemplo, para o nosso projeto de contas a pagar, utilizamos o acelerador ‘Processamento de faturas de correspondência bidirecional para Coupa’. Isso eliminou muito desenvolvimento personalizado, ao mesmo tempo que garantiu uma solução de alta qualidade para esta parte da automação. (Outro bônus:também pudemos testar esse acelerador e identificar maneiras de melhorá-lo ainda mais. No futuro, lançaremos uma versão atualizada que incorporará os insights obtidos com nossa experiência de implementação.)  

Estas são algumas das práticas mais importantes que desenvolvemos para implementar IA e automação. Mas você pode aprender muito mais com o conteúdo focado em CoE que a UiPath compartilhou durante nosso recente evento DevCon – que agora você pode ver sob demanda registrando-se aqui.

O caminho a seguir para o UiPath CoE

Gostaria de encerrar este blog com uma rápida olhada em alguns desenvolvimentos interessantes para o UiPath CoE. Como você deve saber, no ano passado, a UiPath e a SAP ampliaram sua parceria para permitir que organizações em todo o mundo acelerassem sua transformação digital. Em janeiro deste ano, a UiPath e a Deloitte anunciaram uma expansão da aliança para criar uma colaboração de mercado de coinovação inédita, combinando o conjunto de habilidades de implementação SAP da Deloitte e o profundo pool de talentos de IA com a IA da UiPath e a tecnologia de automação.  

O UiPath CoE será o ‘cliente zero’ nesta colaboração Deloitte-UiPath, e estou muito entusiasmado com o que aprenderemos e com as coisas novas que poderemos fazer. Estou ansioso para compartilhar nossos aprendizados e inovações com você. Fique atento!