Por Alexandre Sawaya Alves Guimarães
- Automação de processos é hoje um dos pilares do movimento da Transformação Digital nos negócios.
- Inteligência Artificial permite que automações se tornem ainda mais precisas, eficientes, e capazes de se adaptar a cenários complexos.
- Artigo explora a abordagem da EloGroup sobre o uso de Inteligência Artificial como alavanca da geração de valor na disciplina de automação de processos.
A disciplina de automação de processos é, hoje, um dos pilares do movimento de Transformação Digital dos negócios, em organizações de diferentes naturezas. Seus fundamentos se baseiam na utilização de uma série de tecnologias para automatizar e otimizar tarefas, atividades ou processos repetitivos. Seu principal objetivo é reduzir a intervenção humana e aumentar a eficiência, diminuindo o tempo gasto em atividades manuais e suscetíveis a erros.
A automação de processos pode ser aplicada em diferentes contextos e níveis. Desde a automatização de tarefas individuais, até a de processos mais complexos, que integram várias etapas e decisões, em múltiplas esferas de uma organização: gerenciar e coordenar atividades de usuários ou departamentos de forma mais eficiente dentro de uma pequena empresa, ou utilizar sistemas automatizados para controlar a produção, monitorar equipamentos, garantir a qualidade e reduzir o risco de acidentes em ambientes industriais.
Mas, assim como a Transformação Digital como um todo, a automação de processos também é uma disciplina em constante desenvolvimento. E, mais recentemente, com a evolução e amadurecimento de tecnologias de Inteligência Artificial, temos visto a aplicação desses sistemas para elevar a automação a novos patamares de excelência, precisão e capacidade de geração de valor.
Neste artigo, vamos explorar mais a fundo como a IA pode ser usada como alavanca da automação de processos dentro das organizações. Mas, antes, revisaremos alguns conceitos fundamentais, e abordaremos a visão da EloGroup sobre essas disciplinas.
A visão da EloGroup sobre automação de processos
Como empresa de consultoria para transformação de negócios, a EloGroup vê a automação de processos como uma oportunidade para melhorar a eficiência operacional de seus clientes, visando reduzir custos, aumentar a produtividade e liberar recursos para atividades mais estratégicas.
O ponto de partida do nosso trabalho é identificar quais processos ou tarefas podem se beneficiar da automação, levando em consideração fatores como volume de trabalho, complexidade, frequência de execução e potencial de retorno sobre o investimento. Além disso, antes de recomendar a automação, podemos realizar uma análise detalhada para determinar se a automação é viável e quais tecnologias seriam mais adequadas para as necessidades específicas do cliente, ajudando a escolher as melhores ferramentas de automação disponíveis no mercado.
Com as soluções determinadas, a EloGroup pode auxiliar seus clientes na implementação das ferramentas e na integração com os sistemas existentes na organização. Após a implementação em ambiente produtivo, podemos ainda realizar um hypercare para acompanhar os resultados e realizar melhorias contínuas para otimizar o desempenho dos processos automatizados ao longo do tempo.
Tecnologias envolvidas na automação de processos
A seguir, algumas das tecnologias que podem estar envolvidas no contexto de um projeto de automação de processos, lembrando que a escolha delas vai variar, a depender dos requisitos específicos e da natureza dos processos:
- Robotic Process Automation (RPA): utiliza robôs de software para automatizar tarefas em sistemas, como interações em interfaces de aplicativos, processamento de dados e manipulação de documentos.
- Business Process Management (BPM): envolve o uso de softwares para modelar, executar, monitorar e otimizar processos de negócios. O BPM permite automatizar fluxos de trabalho complexos e coordenar atividades entre equipes.
- Optical Character Recognition (OCR): permite que os sistemas “leiam” e interpretem texto em documentos digitalizados ou imagens, facilitando a extração de informações para processamento automatizado.
- Chatbots e Assistentes virtuais: usados para automatizar a interação com os clientes ou usuários, fornecendo respostas automáticas a perguntas comuns e ajudando a resolver problemas sem intervenção humana.
Exemplos de automação de processos
Essas diferentes abordagens tecnológicas podem ser usadas individualmente ou em conjunto, formando o que chamamos de Hiperautomação. Existem aplicabilidades em diversos setores e áreas de atuação. Alguns exemplos mais comuns incluem:
- Processos administrativos: geração automática de relatórios, processamento de notas fiscais e aprovação de documentos internos, como solicitações de férias de colaboradores.
- Atendimento ao cliente: uso de chatbots que fornecem respostas a perguntas frequentes dos clientes e envio de respostas de e-mail para confirmar solicitações de suporte ou informar sobre o status de um pedido.
- Recursos Humanos: triagem de currículos em processos seletivos e automatização do processo de admissão de novos funcionários.
- Marketing: envio de e-mails de boas-vindas ou campanhas de marketing para segmentos específicos de clientes, automatização de posts em redes sociais em horários específicos e detecção automática de padrões de sucesso para campanhas de marketing.
- Produção industrial: monitoramento em tempo real de processos industriais e sistemas de apoio à tomada de decisão de agentes industriais.
- Processos financeiros: processamento de pagamentos e transações bancárias ou conciliação de dados financeiros e contábeis.
- Processos logísticos: roteirização para otimizar a entrega de mercadorias ou rastreamento de remessas e atualização de informações em tempo real.
- Processos de TI (Tecnologia da Informação): implantação de código em ambientes de produção e de teste ou realização de testes automatizados para garantir a qualidade do software durante o desenvolvimento.
Inteligência artificial como alavanca da automação de processos
Como destacado no início do artigo, o desenvolvimento e maturação da tecnologia de inteligência artificial, com a maior disponibilidade de dados, de hardware especializado e novos modelos estado da arte, culminaram numa verdadeira revolução no campo da IA, que tem impactado também a disciplina de automação de processos. Mas como isso tem acontecido?
O uso de IA é altamente relevante no contexto da automação pois adiciona novas e poderosas camadas de inteligência e adaptabilidade aos processos automatizados. Ela permite, por exemplo, que os sistemas “aprendam” com dados e experiências passadas, tornando-os mais eficientes, precisos e capazes de lidar com cenários complexos. As automações podem se ajustar automaticamente para lidar com situações novas ou imprevistas, garantindo que o processo continue a funcionar de forma eficiente, mesmo em contextos de adversidade.
Alguns casos possíveis dessa combinação:
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): viabiliza uma interface no idioma humano entre usuários e os sistemas, facilitando a comunicação e tornando-os mais acessíveis, com a criação de assistentes virtuais e chatbots.
- Recomendações personalizadas: ajudam a fornecer aos usuários informações relevantes e sugestões, com base em seus interesses e comportamentos anteriores, ou até mesmo realizar análises preditivas com base em dados históricos, prevendo tendências futuras e melhorando a tomada de decisões.
- Otimização de fluxos de trabalho automatizados: melhora a coordenação e gerenciamento de tarefas na organização, especialmente em conjunto com o RPA em tarefas repetitivas e de baixo valor, liberando colaboradores para se concentrarem em atividades mais estratégicas e criativas. Além disso, o uso de IA com automação pode possibilitar a coordenação de tarefas e identificar padrões proveitosos nos processos, de forma a reduzir custos e ineficiências, mesmo em processos com alto valor agregado.
Tecnologias necessárias para usar IA e automação em uma organização
Algumas lentes de tecnologia que aparecem na implementação da IA à automação de processos:
- O aprendizado de máquina, ou Machine Learning, é essencial para capacitar a IA a aprender a partir de dados e melhorar seu desempenho em tarefas específicas. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para classificação, regressão, clusterização e outras tarefas de análise de dados.
- Acesso a grandes volumes de dados para treinar modelos e melhorar o desempenho. Sistemas de armazenamento de dados eficientes, como bancos de dados SQL ou sistemas de gerenciamento de Big Data, são essenciais para suportar as necessidades de dados da IA.
- Computação em nuvem (Cloud Computing) oferece a escalabilidade e a flexibilidade necessárias para executar aplicativos de IA e automação de processos. Além disso, a nuvem permite o acesso a recursos computacionais sob demanda e a capacidade de lidar com grandes quantidades de dados.
- Disponibilidade de APIs (Interfaces de Programação de Aplicações), que permitem que diferentes sistemas e tecnologias se comuniquem entre si, possibilitando a integração de várias soluções de IA e automação em uma organização.
- Estrutura de segurança da informação quando se lida com dados confidenciais e informações críticas da empresa. A implementação de medidas de segurança robustas é fundamental para proteger os sistemas de IA e automação contra ameaças cibernéticas.
Dessa forma, a implementação bem-sucedida da IA e da automação em uma organização requer uma abordagem holística e a colaboração entre equipes de TI, especialistas em dados e profissionais de negócios. É importante entender as necessidades e os objetivos da organização antes de selecionar as tecnologias mais adequadas para a implementação da IA e da automação.
Riscos e barreiras
A implementação da Inteligência Artificial na automação de processos em uma organização pode apresentar alguns riscos e barreiras que precisam ser considerados e tratados adequadamente. Alguns dos principais desafios são:
- Custos iniciais: A implementação de soluções de IA e automação pode envolver custos significativos, incluindo a aquisição de tecnologias, treinamento de equipe e infraestrutura. O investimento inicial pode ser um obstáculo para algumas organizações.
- Falta de dados adequados: A IA requer grandes quantidades de dados para treinar e melhorar os modelos. Se a organização não possui dados suficientes ou de qualidade para a implementação, isso pode prejudicar a eficácia dos sistemas automatizados.
- Integração de sistemas legados: Em organizações com sistemas legados complexos, a integração da IA pode ser um desafio. A adaptação de sistemas existentes para suportar a IA pode exigir esforços adicionais.
- Questões éticas e de privacidade: A coleta e o uso de dados pessoais pela IA podem levantar preocupações sobre privacidade e ética. Garantir a conformidade com regulamentações de proteção de dados é crucial.
- Resistência cultural: Em algumas organizações, pode haver resistência cultural à adoção de novas tecnologias ou uma mentalidade de “sempre fizemos assim” que dificulta a implementação da IA.
É importante que as organizações abordem esses riscos e barreiras de maneira estratégica e cuidadosa. Isso pode envolver a realização de avaliações de risco, investimento em treinamento e conscientização dos colaboradores, garantia da conformidade com regulamentações, adoção de melhores práticas em segurança cibernética e uma abordagem ética na coleta e uso de dados. Além disso, uma liderança comprometida com a inovação e a transformação digital é essencial para superar esses desafios e colher os benefícios da IA na automação de processos.
O papel da EloGroup
Como uma consultoria especializada em transformação de negócios, numa jornada da estratégia ao delivery, contamos com lentes tecnológicas, como a IA e a automação de processos, para solucionar os desafios de nossos clientes e agregar mais valor a suas operações.
Adaptamos essas soluções às necessidades específicas de cada cliente. Pois compreendemos que cada organização é única e, portanto, precisa de soluções sob medida para garantir o sucesso da implementação. Seguimos uma metodologia sólida e comprovada em nossos projetos de consultoria, o que garante uma abordagem estruturada e eficaz na implementação da IA e automação.
No relatório “Revolução Generativa”, detalhamos um pouco mais dessa metodologia centrada em advanced analytics e no tratamento eficiente de dados.
Além de se concentrar na tecnologia, a EloGroup também se preocupa em entender os objetivos de negócios de sua organização. Isso nos permite desenvolver soluções alinhadas com a estratégia e os resultados desejados, buscando realizar entregas tangíveis aos nossos clientes. Nossa abordagem orientada a resultados visa garantir que a implementação da IA e automação gere valor real para a organização.
Levamos ainda em consideração aspectos importantes, como governança de dados, ética na IA e conformidade com regulamentações de proteção de dados, garantindo a conformidade com as melhores práticas e regulamentos vigentes. Deixar nossos clientes confortáveis com as mudanças que irão ocorrer é fundamental para estabelecermos relacionamentos e parceria de longo prazo, acompanhando o progresso, oferecendo suporte contínuo e adaptando as soluções conforme necessário ao longo do tempo.
Com a EloGroup, você terá uma equipe experiente e dedicada que pode ajudá-lo a navegar pelo complexo mundo da IA e da automação de processos, transformando suas operações para obter maior eficiência, produtividade e inovação.
Alexandre Sawaya Alves Guimarães é consultor sênior na EloGroup
