Se você está sempre antenado com TI e tem experiência na área, já deve conhecer a relevância das ferramentas de inteligência artificial e RPA. Por mais que haja muita confusão sobre os termos, eles têm semelhanças e diferenças que devem ser devidamente compreendidas por quem desejar aplicar a automação de processos em sua empresa.

Além disso, o grande destaque consiste na integração dessas tecnologias, o que proporciona um ótimo retorno sobre um investimento. Afinal, os sistemas se tornam mais autônomos e inteligentes, o que facilita o dia a dia, gera agilidade operacional e impulsiona a economia de custos.

Tem interesse no assunto? Então, continue acompanhando este guia completo e esclareça todas as suas dúvidas. Boa leitura!

Qual a relação entre Inteligência Artificial e RPA?

A Inteligência artificial (IA) e o RPA (automação robótica de processos) são tecnologias utilizadas para automação de processos, representantes da era da quarta revolução industrial. Naturalmente, elas são muito confundidas por apresentarem um escopo semelhante e porque estão bastante relacionadas. Podemos compreender a IA como uma evolução da automação que complementa o trabalho de robôs RPA.

Imagine uma aplicação para um RPA: combate de contas fraudulentas em um sistema de cadastro da empresa. Os robôs executam ações predeterminadas para inibir a ação de mal-intencionados que criarem registros nos softwares.

Contudo, o trabalho da máquina pode chegar a um impasse quando algum padrão desconhecido for encontrado. Desse modo, o RPA está suscetível a deixar alguma ameaça passar, simplesmente porque não foi capaz de aprender que aquele determinado comportamento era suspeito.

A relação com a IA se dá de maneira complementar, como já falamos: os algoritmos inteligentes vão auxiliar na descoberta de novos padrões e ajudam a aumentar a precisão das identificações, gerando maior segurança e proteção para a empresa. Naturalmente, com isso, a intervenção humana se torna cada vez menor.

Então, vamos analisar outro cenário: um RPA que lida com e-mails de clientes e ajuda a classificar problemas deles. Nesse caso, pode acontecer de existir uma necessidade de reforçar o poder de decisão desse sistema para que ele mesmo consiga interpretar os e-mails e resolver os problemas.

Contudo, essas mensagens geralmente são dados não-estruturados, e os robôs RPA enfrentam a limitação de lidar com dados estruturados apenas.

Como isso é resolvido então? Com a integração com a inteligência artificial, os sistemas são capazes de entender dados não-estruturados, que são complexos e de diferentes formatos. Desse modo, eles conseguem lidar com as demandas e solucionar as questões dos clientes, sem envolver outros colaboradores.

Além disso, com a IA, é possível também gerar relatórios e gráficos sobre o desempenho do RPA. Assim, é possível otimizar o modelo de automação e enfrentar as principais dificuldades da companhia nesse quesito.

O que exatamente são os conceitos de RPA e IA?

Para compreender ainda melhor a integração entre essas tecnologias, é preciso esclarecer totalmente os conceitos. Faremos isso nos próximos parágrafos.

RPA

O RPA consiste na aplicação de robôs que simulam as ações humanas em tarefas mais simples, geralmente de alto volume e alta frequência. As características principais dessa solução são o fato de que são mais simples de implantar e que seguem regras predefinidas.

Portanto, o RPA é orientado a processos, desenvolvimento a partir da configuração de regras. Assim, há um comportamento determinístico, estabelecido por simples relações lógicas de “if-else”.

Como já abordamos, as entradas dos robôs são geralmente compostas por dados estruturados e semiestruturados, como bancos de dados relacionais, planilhas, formulários ou APIs, uma vez que eles não apresentam inteligência para encontrar padrões e compreender a fundo os dados.

Algumas aplicações de RPA:

  • digitação de textos;
  • cálculos complexos;
  • inserção de dados em sites;
  • classificação de documentos;
  • cobrança de clientes.

IA

A inteligência artificial, por sua vez, compreende uma área da ciência da computação que combina estatística, matemática e programação para expandir o poder de decisão dos computadores. O objetivo é simular o processo de decisão do cérebro humano, inclusive, com sua capacidade de aprendizado e evolução diante de novas situações.

Por isso, no tópico anterior, a IA foi apresentada como uma estratégia diante de cenários desconhecidos para o sistema de automação. Os algoritmos inteligentes são usados justamente para irem além do que foram programados e descobrirem novas regras por eles mesmos.

Uma das principais subáreas é o Machine Learning, que estuda abordagens para detectar padrões em conjunto de dados e construir modelos de predição. As análises permitem compreensão do passado, entendimento do presente e previsões acerca do futuro, com o apoio da estatística. Se os RPAs são orientados a processos, costumamos dizer que a IA é orientada a dados.

O grande destaque é o fato de que a IA aceita qualquer tipo de informação, esteja ela disposta em fontes estruturadas ou não. Desse modo, os sistemas são ideais para análises de dados da internet, gerados em tempo real, por exemplo. Ou seja, o conceito de Big Data está fortemente associado com a inteligência artificial.

O reconhecimento de voz, ou processamento de linguagem natural, é uma das aplicações mais famosas. As ferramentas de Business Intelligence mais modernos estão utilizando essa tecnologia para otimizar ainda mais as análises de dados de negócio nas empresas. A IA é capaz de compreender as nuances da fala e responder de acordo com o esperado.

Outros usos importantes são: processamento de texto e visão computacional, utilizada para reconhecimento de imagem. Desse modo, as possibilidades são inúmeras.

Quais as vantagens de integrar IA e RPA na empresa?

Uma vez que já entendemos a relação entre os conceitos e as diferenças entre eles, vamos examinar as principais vantagens de integrar RPA e IA.

Integração com sistemas internos

Uma das vantagens é a possibilidade estabelecer integração entre os sistemas internos, inclusive os legados. Os robôs conseguem copiar dados de uma aplicação e transferir para outras de maneira automática sem riscos de validação de dados e sem necessidade de desenvolvimento de novas APIs.

Considerando que essa é uma demanda de gestores para estabelecer comunicação e diminuir erros nos trabalhos diários, a combinação RPA + IA se mostra realmente poderosa e vantajosa.

Uma implicação positiva disso é a melhoria de comunicação entre diferentes pontos e setores da empresa. Uma vez que as aplicações internas conversam bem entre si, dados podem ser compartilhados e a colaboração é reforçada entre os funcionários, independentemente da função deles.

Redução de custos

Quando discutimos essas soluções de automação, a redução de custos é uma das principais vantagens a serem apresentadas.

A redução de despesas trabalhistas se dá com a diminuição da necessidade de colaboradores adicionais para trabalhos mais volumosos e repetitivos. Os robôs podem assumir essas funções e realizá-las com mais inteligência por conta do complemento oferecido pela IA.

Por essa razão, os funcionários já existentes são reaproveitados para funções mais estratégicas e criativas. Se há menos pessoas lidando com planilhas e outros tipos de trabalhos mais demorados e cansativos, o período para realização dessas atividades é reduzido também. Com isso, há menos consumo de recursos e de energia, o que também gera economia de gastos.

Agilidade, eficiência e produtividade

Esses três termos representam o sonho de praticamente todas as companhias. RPA e IA ajudam a garantir isso com a alocação dos robôs de maneira escalável, ou seja, a quantidade de RPAs depende da necessidade interna. Assim, é possível aproveitar melhor os recursos.

Como esses sistemas conseguem manipular grandes quantidades de dados de forma ágil e precisa, dá para resolver os problemas de maneira simples e rápida também, sem distrações, erros e os comuns gargalos operacionais. A capacidade de aprendizado é ideal para tornar o trabalho do sistema ainda melhor com o tempo, já que passa a abranger novas funções e estratégias.

Recentemente, um estudo da ISG mostrou que 92% das empresas pretendem adotar o RPA justamente para impulsionar a eficiência na produção.

Autonomia dos sistemas

Sistemas que integram inteligência artificial e RPA também são caracterizados pela autonomia. Uma vez que eles são mais inteligentes, funcionam sem intervenção humana e sem necessidade de interferência de outros colaboradores.

Afinal, como vimos nos tópicos anteriores, as aplicações são capazes de aprender sozinhas e encontrar respostas para suas próprias perguntas.

Assim, as funções são delegadas para os softwares, e os funcionários passam a se preocupar com tarefas de maior valor agregado. Desse modo, é possível alcançar a agilidade que já mencionamos, com melhor organização e melhor divisão de responsabilidades no ambiente de trabalho.

Previsão

As previsões também facilitam bastante o trabalho de gestores e líderes. Os sistemas integrados são capazes de acessar grandes bases de dados e encontrar insights que permitem entender como será o futuro.

Essas predições impactam as estratégias em diferentes setores e possibilitam uma previsibilidade maior. Além disso, favorecem a criação de mecanismos de proteção contra riscos.

Na gestão dos clientes, é possível predizer quando determinados consumidores vão cancelar uma assinatura ou parar de comprar da companhia. Além disso, a liderança consegue uma visão maior do mercado, com a identificação de oportunidades de lucro e áreas que podem ser exploradas.

Experiência personalizada para os clientes

Outra vantagem do uso dessas tecnologias é a otimização da experiência dos clientes. A automação de processos com RPA e IA permite segmentação das ações da empresa, de acordo com as necessidades e preferências de cada cliente.

A união de IA, RPA e Big Data permite que a companhia conheça mais o seu usuário e entenda como agradá-lo e como orientar suas abordagens e produções para ele.

O RPA serve como um funcionário virtual, lidando com as tarefas de maior volume que envolvem o atendimento, ao passo que a inteligência artificial permite que o sistema evolua e aprenda a se relacionar melhor com cada comprador, com base na descoberta de insights e padrões nos dados.

Isso é fundamental para fidelizar o cliente e garantir a sua recorrência. Afinal, a empresa se torna uma espécie de parceira confiável a quem ele pode sempre recorrer quando tiver um problema.

Segurança

A segurança é uma das preocupações principais de quem está envolvido em tecnologia e deseja investir na área. Com o aumento da incidência de crimes virtuais, é preciso estar protegido e saber como as ferramentas oferecem suporte à proteção dos dados. No caso de RPA e IA, a segurança é uma garantia, já que os sistemas mantêm as informações integradas e acessíveis.

Além disso, enquanto o robô realiza uma determina função, a IA é usada para a proteção dos dados utilizados, com detecção de padrões de comportamento suspeitos e identificação de riscos com antecedência, fruto da análise preditiva. A capacidade de monitoramento dessas tecnologias integradas também representa uma boa notícia para quem deseja reforçar as barreiras contra possibilidades de ataques.

Escalabilidade

Diante da dinâmica atual do mercado, escalabilidade é um dos grandes objetivos dos gestores. A tendência é manter os sistemas e aplicações com maior nível de flexibilidade possível, pois isso permite a exploração de novas oportunidades e mudanças.

O RPA integrado favorece essa busca, pois possibilita que a solução aumente e diminua em escala facilmente, de acordo com as necessidades da empresa em cada momento.

Sua implantação é simples, como veremos com mais detalhes no último tópico do artigo, assim, não há demora para implantar novos pacotes e instalar novos robôs. Isso fica mais claro no modelo de RPA como serviço, que funciona de acordo com o paradigma de pagamento por uso da computação em nuvem.

ROI

A alocação de robôs e RPA traz todos esses benefícios citados, o que gera aumento do retorno sobre o investimento. Uma vez que o RPA é uma tecnologia mais específica, sem grande impacto operacional, a quantia investida inicialmente é rapidamente recuperada pela melhoria na produtividade e economia de custos.

O modelo de RPA como um serviço facilita ainda mais o processo com o pagamento por uso, em que o investimento é feito aos poucos, a fim de maximizar a eficiência.

Ou seja, não há desperdícios, nem o problema de implantar uma solução insuficiente demais. Assim, a empresa conquista maior diferencial competitivo com RPA e IA, já que ganha mais agilidade no dia a dia e inteligência para as decisões.

Como utilizar RPA e Inteligência Artificial nos negócios ?

Nesta seção, vamos discutir algumas aplicações da integração de RPA e IA. Já falamos sobre algumas delas no tópico sobre a relação entre essas tecnologias, mas vamos expandir e apresentar os usos mais comuns em diferentes setores para esclarecer como esses conceitos são fundamentais para qualquer tipo de organização.

Uma pesquisa da PwC deixou claro, aliás, que 45% das funções de uma companhia podem ser automatizadas com RPA. Segundo a Gartner, as organizações já estão percebendo que essas inovações são poderosas para qualquer segmento: cerca de 90% das grandes e médias empresas deverão ter, pelo menos, um processo robotizado até o fim deste ano.

Vejamos então algumas aplicações.

Geração de relatórios

A criação de relatórios é uma demanda comum nas companhias atualmente, sendo uma estratégia para ajudar na visualização e organização de dados e arquivos importantes.

Contudo, a depender da quantidade de informações, esse trabalho pode ser extremamente cansativo caso seja realizado por colaboradores. Com o trabalho humano, a suscetibilidade a erros surge como um dos principais riscos também.

Por essa razão, os robôs com IA são alocados para gerar relatórios automaticamente, com uma análise aprofundada dos conteúdos, a fim de endereçar cada um para os stakeholders certos. Assim, a empresa mantém a comunicação em dia e evita falhas nessa função.

Monitoramento da automação

O RPA e a inteligência artificial são importantes para análises de outras formas de automação também. Robôs ficam encarregados de monitorar e acompanhar os outros sistemas a fim de garantir que tudo esteja de acordo com o planejado. Desse modo, a companhia garante a eficiência de seus sistemas e o sucesso total das soluções tecnológicas.

Administração do banco de talentos

No setor de RH, o RPA é aplicado para gestão do banco de talentos das empresas. Os sistemas são capazes de cruzar os trabalhos e as vagas disponíveis com os currículos que estão no banco para garantir a próxima contratação sem demora. Isso economiza muito tempo que os funcionários passariam percorrendo os dados, o que pode ser usado para outros trabalhos mais valiosos.

Geração de pagamentos

Ainda no setor de RH, temos também a função de automatizar pagamentos. Nesse cenário, o RPA inteligente auxilia na liberação dos valores para cada funcionário no período determinado. Em grandes companhias, a vantagem é ainda mais visível, pois o pagamento consome bastante esforço e recursos do pessoal.

Testes

Já no setor de TI, uma das aplicações mais interessantes dos robôs é na realização de testes. É possível treiná-los para executar um conjunto de ações simulando um usuário humano, a fim de consolidar o software produzido e identificar possíveis falhas de desenvolvimento.

A grande vantagem é a escalabilidade: esses testes podem ser feitos a qualquer momento e em grande quantidade para reforçar ainda mais a qualidade do produto.

Funções de marketing

No marketing, as aplicações são inúmeras. Podemos citar como exemplo a nutrição de leads, que é feita com base em conhecimento profundo das preferências e desejos de cada cliente, o que converge com uma das vantagens que já citamos.

Se a empresa conhece bem o seu público, consegue trabalhar com ações efetivas para conquistá-lo, educá-lo e trazê-lo para mais perto da decisão de compra. Da mesma forma, o trabalho de pós-venda pode ser otimizado com as tecnologias que estamos discutindo.

Outra tarefa que é volumosa e que é passível de automação é a atualização do CRM. Isso precisa ser feito em tempo real, pois é importante que a companhia mantenha os seus sistemas devidamente integrados para uma situação de atendimento ao cliente, por exemplo.

Assim, se um registro do sistema de pedidos acontecer, por exemplo, o CRM é atualizado de maneira automática para que aquela informação conste como histórico do cliente e sirva como base para as novas ações de marketing.

Questões de logística

Na logística, diversas atividades podem ser automatizadas com RPA e inteligência artificial, tais como:

  • administrar estoques;
  • gerenciar a armazenagem;
  • rastrear produtos;
  • acompanhar as frotas e rastrear frete.

Como implantar RPA e IA?

A implantação de projeto de RPA, como já falamos, é um processo mais simples do que pode parecer. No entanto, isso não significa que não requer um conjunto de passos cuidadosos e a assistência de quem realmente sabe o que está fazendo.

Inicialmente, a organização precisa mapear os seus processos e entender as particularidades das operações internas. Esse estudo ajuda a identificar o que pode ser automatizado e como isso deve ser feito. É interessante destacar os processos que têm baixa tolerância a falhas, alto volume de tarefas, sazonalidade e sensibilidade à velocidade.

Então, é preciso escolher um fornecedor e uma empresa parceira para oferecer o auxílio. Essa fase precisa de bastante pesquisa, pois existem diferentes tipos de RPA no mercado. Entre eles, destacam-se o já mencionado RPA como um serviço e o No code.

O No code consiste em um sistema fácil de instalar, que requer o mínimo de conhecimento de programação para adaptação às necessidades do negócio e manutenção. Contar com uma parceria ajuda a escolher o ideal e instalar corretamente.

Em seguida, é interessante definir o processo-piloto e realizar um teste simples do sistema. Uma vez que ele passou, a solução é replicada para os outros processos que foram mapeados. Nesse momento, a equipe deve monitorar os resultados e gerenciar o ciclo de vida dos robôs a fim de garantir melhorias constantes e a evolução da tecnologia.

Como vimos, a integração de inteligência artificial e RPA é fundamental para gerar resultados incríveis para as companhias. Afinal, com essas tecnologias juntas, é possível reduzir custos e erros, aumentar eficiência na produção e garantir a integração entre os sistemas internos, o que resulta em uma solução que agrega valor para o negócio.

A Biti9 é a parceira ideal para quem deseja impulsionar a transformação digital com RPA e IA. A empresa ajuda na implantação de uma solução adaptada às necessidades de cada cliente, com monitoramento para identificação de falhas e otimização constante. Além disso, o contratante só paga pelo uso, sem necessidade de investimento em infraestrutura ou compra de licenças.

Se quiser começar a automatizar funções em sua companhia e liberar os funcionários para tarefas de maior valor agregado, entre em contato conosco!