Eleve a eficiência com a automação Agentic

Desde o seu início, a história da automação tem sido de progresso linear. Da automação robótica de processos (RPA) ao processamento inteligente de documentos (IDP), cada nova inovação tornou as empresas mais produtivas, lucrativas e ágeis.

Mas agora, algo maior está acontecendo. Uma nova tecnologia – a automação agêntica – está interrompendo esse ciclo de melhoria incremental, possibilitando uma reinvenção do fluxo de trabalho como nunca vimos.

Em vez de focar em tarefas individuais, a automação de agentes aproveita robôs, IA e orquestração para lidar com fluxos de trabalho inteiros do início ao fim. No centro da automação de agentes estão os agentes de IA – entidades de software autônomas que podem perceber seu ambiente, navegar em território desconhecido e tomar decisões dinamicamente.

O plano para capturar o valor da automação de agentes foi o tema do nosso recente webcast trimestral, UiPath Live :O Caminho para a Automação Agente. Tivemos o privilégio de escolher os cérebros de um painel de estrelas – cientistas de IA, especialistas em automação e um líder empresarial – sobre o que esta transformação significa para as empresas agora e no futuro.

A maioria dos líderes ainda não compreendeu a escala do potencial da automação de agentes. Mas os poucos selecionados que o fizeram estão preparados e prontos para colher os maiores frutos desta tecnologia revolucionária.

Três áreas onde a automação de agentes está redefinindo a forma como o trabalho é realizado

Embora a automação tradicional continue vital para tarefas estruturadas e baseadas em regras, a automação de agentes prospera onde reina a imprevisibilidade. Veja como ele está preenchendo lacunas que antes pareciam intransponíveis.

1. Das regras ao raciocínio

Quantos dos seus processos de negócios dependem de entradas em formatos variados? E quanto aos dados menos que perfeitos?

Para a maioria das organizações, a resposta é demasiada.

Historicamente, a automação enfrentou inconsistências de dados. Se as informações não chegassem em um pacote estruturado e padronizado, os funcionários teriam que intervir – traduzindo dados entre sistemas, eliminando discrepâncias e reformatando arquivos manualmente. Embora o seu tempo pudesse ser melhor gasto noutro local, estas irregularidades não lhes deixavam outra opção. Isto é, até que os agentes de IA entrassem em cena.

Os agentes de IA prosperam na ambiguidade. Eles não precisam de dados perfeitos para funcionar. Edward Challis, chefe de estratégia de IA da UiPath, explicou aos anfitriões do UiPath Live, Mary Tetlow e Geoff Anderson, que “os agentes oferecem uma maneira realmente poderosa de resolver tarefas onde os dados estão em constante mudança”. Em vez de exigir que os funcionários estruturem manualmente cada entrada, os agentes de IA podem assumir uma meta de alto nível e determinar a melhor maneira de processar dados confusos, incompletos ou inconsistentes.

Essa habilidade é particularmente valiosa em setores onde os formatos de dados variam amplamente. Tomemos como exemplo a WEX, um fornecedor global de tecnologia financeira que processa um enorme volume de pedidos de assistência médica todos os dias. Reivindicações estruturadas – envios digitais limpos com campos padronizados – são facilmente tratadas pela RPA. Mas muitos outros chegam em formatos mais confusos, como notas médicas manuscritas ou formulários borrados. No passado, os funcionários tinham que entender manualmente esse caos antes que as reclamações pudessem ser processadas, levando a atrasos frustrantes para os clientes e a custos mais elevados para a WEX.

Agora, os agentes de IA lidam com essa variabilidade automaticamente. Eles extraem detalhes importantes, comparam-nos com os requisitos de conformidade e encaminham apenas os casos mais complexos para equipes humanas.

2. Da automação de tarefas à reinvenção do fluxo de trabalho

A variação dos insumos não é a única barreira para a automação empresarial generalizada. Também há uma complexidade esmagadora de processos. Muitas declarações condicionais "se", muitas variações, muitas exceções... em certo ponto, tentar automatizar fluxos de trabalho como esses com métodos tradicionais torna-se complicado. “É muito demorado definir o processo que a automação teria que executar para cada cenário”, observou o Dr. Challis.

A automação Agentic adota uma abordagem fundamentalmente diferente. Em vez de seguir um roteiro, os agentes raciocinam sobre os problemas – determinando o que é importante, o que precisa de atenção e o que pode ser processado de forma autônoma.

Mas eles não funcionam isoladamente. Os agentes de IA apresentam seu melhor desempenho quando fazem parte de um ecossistema que combina intuição humana, precisão robótica e adaptabilidade de agente. Por exemplo, um agente pode dividir um fluxo de trabalho complexo em subtarefas:bots RPA lidam com a entrada de dados, APIs extraem preços de mercado em tempo real e humanos resolvem casos extremos.

O Dr. Challis comparou esse processo a fazer um bolo. “Ao executar essa receita, você tem muitas opções de escolha sobre qual manteiga usar, como conseguir a manteiga, que tigela usar”, disse ele. “Portanto, existe essa flexibilidade entre agência e uma rotina definida de como esse processo será feito.”

Este equilíbrio entre estrutura e adaptabilidade é adequado para uma série de desafios empresariais persistentes. Os sistemas de combate ao branqueamento de capitais (AML), por exemplo, são uma parte essencial dos quadros de segurança das instituições financeiras. Mas estão longe de ser perfeitas:as ferramentas tradicionais tendem a afogar as equipes de conformidade em alertas falsos. Em alguns casos, estes podem chegar a 90%, forçando as equipes a analisar muitos ruídos para identificar os riscos reais.

Os agentes de IA são excelentes na filtragem de falsos positivos para identificar ameaças reais. Eles fazem isso analisando dados estruturados e não estruturados, identificando padrões como transferências pequenas e repetidas que sinalizam riscos reais. Como apontou o convidado do Live Craig Le Clair, vice-presidente e analista principal da Forrester, foi demonstrado que os agentes reduzem os falsos positivos neste processo em 60%. Isso liberou as equipes de compliance para se concentrarem em investigações de alta prioridade, em vez de ficarem atoladas em revisões desnecessárias.

2. Da codificação à colaboração

Para concretizar todo o seu valor como parceiros colaborativos, os funcionários precisam ser capazes de se comunicar com os agentes de IA em linguagem natural. Supunha-se que grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT, desbloqueariam esse tipo de parceria, mas para não programadores a realidade tem sido mais complicada.

Embora os LLMs respondam a solicitações em linguagem simples, fazer com que forneçam os resultados corretos requer algum conhecimento de programação – ou seja, uma compreensão profunda da decomposição de problemas e validação de código. Simplificando, saber o que pedir é apenas metade da batalha. Você também precisa saber se o que você recebe está correto.

Sou um programador, então se um LLM me devolver 100 linhas de código, posso ler isso e descobrir se isso está realmente fazendo o que eu quero. Por outro lado, se minha amiga não programadora tentar fazer a mesma coisa, será muito difícil descobrir se o resultado é realmente o que ela queria. Você precisa de muita experiência para verificar.

Dra. Sarah E. Chasins, Cientista Aplicada Principal da UiPath

A automação agente dissolve essa barreira. Os funcionários podem descrever seus objetivos, mesmo que sejam vagos, e deixar que os agentes traduzam essas diretrizes em ações. Isto tem sido transformador para a WEX, pois as equipes não precisam mais traduzir os requisitos de negócios em uma lógica rígida.

Em vez de passar semanas analisando todos os cenários determinísticos, sou capaz de comunicar aos meus desenvolvedores o objetivo que desejo. Qual é esse resultado de negócio que procuro? E então sou capaz de realmente ver essas coisas funcionando juntas. Então foi criada uma abertura entre o produto e as equipes de tecnologia que não tínhamos na codificação tradicional no passado.

Emily Krohne, diretora de automação empresarial da WEX

Esses recursos são impressionantes... mas como posso ter certeza de que os agentes de IA não se tornarão desonestos?

Vamos abordar o elefante na sala:com a capacidade de funcionar em sistemas e processos, como posso ter certeza de que os agentes farão o que eu quero que eles façam?

É uma preocupação válida. Os agentes são não determinísticos e a sua imprevisibilidade inerente é parte do que os torna tão poderosos. A implementação segura da automação de agentes requer as proteções certas para garantir que os agentes operem de maneira confiável, segura e transparente.

Manter os humanos informados

Os agentes operam com um certo nível de autonomia, mas isso não significa que devam funcionar sem controle. Na maioria dos casos de uso empresarial, eles servirão como ferramentas de apoio à decisão, em vez de atores totalmente autônomos. Challis deixou isso claro:"Nos próximos anos, os agentes farão algumas pesquisas e apresentarão propostas, mas um ser humano precisará revisá-las. Antes de serem feitas quaisquer grandes mudanças, teremos um ponto de verificação humano".

Monitoramento contínuo

Visibilidade é tudo. Para garantir que os agentes de IA operem conforme pretendido, as organizações precisam de monitoramento em tempo real durante o design e o tempo de execução.

Zach Eslami, gerente sênior de gerenciamento de produtos da UiPath, reforçou este ponto:“[a transparência é] um aspecto fundamental para garantir que seu agente esteja operando bem em um ambiente isolado e também no mundo exterior”. As organizações precisam de visibilidade sobre como os agentes tomam decisões para que possam refinar seu desempenho ao longo do tempo e garantir que permaneçam alinhados com os objetivos de negócios.

Emparelhar agentes de IA com bots RPA determinísticos é uma das melhores maneiras de manter o controle. Enquanto os agentes se adaptam e tomam decisões orientadas pelo contexto, os bots RPA seguem uma lógica rigorosa e baseada em regras, criando um equilíbrio entre flexibilidade e previsibilidade. “Acreditamos que nossos agentes demonstram um novo nível de agência controlada porque não estão apenas interagindo com ferramentas e aplicativos”, explicou Eslami. "Eles não elaboram planos por conta própria. Eles são capazes de aproveitar humanos e robôs para criar um novo nível de determinismo em sua produção e garantir que estejam operando da maneira que nossos usuários e clientes esperam."

Parceria com fornecedores confiáveis

A confiança é a base da automação empresarial eficaz. Não apenas confie na tecnologia, mas nas parcerias que lhe dão vida. Krohne mencionou que “a história da WEX com ferramentas UiPath RPA nos permite escalar agentes com mais rapidez”.

Quando os agentes de IA são introduzidos em uma infraestrutura de automação existente, eles não se sentem perturbadores. Em vez disso, tornam-se uma extensão natural daquilo que as empresas já estão a fazer:melhorar os fluxos de trabalho sem os reformular. Eslami reforçou esse ponto:"em última análise, vemos os agentes sendo capazes de desenvolver com base na UiPath Platform™ existente. Isso significa que eles são capazes de aproveitar todas as incríveis ferramentas de automação que temos disponíveis".

Mas lançar as bases é apenas o primeiro passo. Para desbloquear todo o potencial da automação de agentes, as empresas precisam de uma maneira de criar, implantar e gerenciar agentes de IA em escala.

O UiPath Agent Builder oferece às equipes as ferramentas para projetar agentes que atendam às suas necessidades de negócios. Com monitoramento e governança integrados, as empresas podem implantar agentes de IA com confiança, sabendo que funcionarão conforme planejado desde o primeiro dia. Junte-se à lista de espera do Agent Builder hoje mesmo para estar entre os primeiros a explorar a próxima era da automação.

E, para um mergulho ainda mais profundo no presente e no futuro da automação de agentes, confira o episódio completo UiPath Live:O Caminho para a Automação de Agentes, agora disponível sob demanda.