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. E, mais recentemente, com a evolução e amadurecimento das tecnologias, é essencial entender a conexão entre inteligência artificial e automação de processos, afinal a aplicação desses sistemas tem sido cada vez mais constante, e pode elevar a automação a novos patamares de excelência, precisão e capacidade de geração de valor.
As aplicações contemplam 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.
Neste artigo, vamos explorar mais a fundo o uso da IA como alavanca da automação de processos dentro das organizações.
O que é automação de processos?
A automação de processos se baseia na utilização de uma série de tecnologias para automatizar e otimizar tarefas, atividades ou processos repetitivos. Dessa maneira, o capital humano é utilizado de maneira mais estratégica, em tarefas que geram maior valor agregado.
Entre seus principais objetivos estão:
- Eficiência operacional: as tarefas têm seu SLA (tempo de execução) reduzidos e alguns gargalos são eliminados.
- Redução de erros e mais qualidade: os erros são reduzidos e os resultados passam a ser mais uniformes e constantes
- Menores custos: ao reduzir a dependência do esforço humano para a realização de tarefas mais mecânicas, os custos totais referentes à produção também diminuem, e o investimento em capital humano passa a ser mais certeiro e ter melhor retorno
- Customer experience aprimorado: com uma entrega mais constante, rápida e com menos erros, a experiência do cliente melhora significativamente.
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.
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
Existem diversas tecnologias que podem estar envolvidas no contexto de um projeto de automação de processos. A escolha delas varia, evidentemente, a depender dos requisitos específicos e da natureza dos processos. Entre as principais podemos destacar:
- Robotic Process Automation (RPA)
- Business Process Management (BPM)
- Optical Character Recognition (OCR)
- Chatbots e Assistentes virtuais
Veja cada uma com mais detalhes abaixo:
1. Robotic Process Automation (RPA)
Robotic Process Automation, ou RPA, utiliza robôs de software para automatizar tarefas em sistemas, como processamento de dados e manipulação de documentos. Simula ações humanas repetitivas e mecânicas, porém estruturadas.
Atuam diretamente na interface de sistemas, e conseguem tomar decisões básicas relevantes baseadas em regras pré-estabelecidas.
O diferencial é a facilidade de implementação e escalabilidade das soluções, já que operam em sistemas já pertencentes ao fluxo de trabalho da empresa e podem ser replicados rapidamente, acompanhando o crescimento da demanda.
2. Business Process Management (BPM)
O Business Process Management, ou BPM, vai além de uma abordagem tecnológica, e constitui também um procedimento estratégico que permite automatizar fluxos de trabalho complexos e coordenar atividades entre equipes. Trata-se de um conjunto de práticas e tecnologias que têm o objetivo de modelar, monitorar e aprimorar processos de negócio.
A ideia é, diferentemente do RPA, ir além da automatização de tarefas específicas. organizar toda a cadeia de processos e permitir uma interação mais efetiva entre os sistemas de variados setores, de ponta a ponta.
Envolve também a gestão de mudança, com um mapeamento do cenário atual (AS-IS) alinhado a uma transformação planejada (TO-BE), e seu monitoramento posterior com base nas metas buscadas.
3. Optical Character Recognition (OCR)
Optical Chatacter Recognition, ou OCR, é uma tecnologia que converte o texto presente em imagens ou documentos impressos e digitalizados para dados editáveis e com potencial de pesquisa.
Ela pode reconhecer caracteres, estrutura de texto e layouts variados de documentos, facilitando o armazenamento e tornando acessíveis diversas informações que antes só estavam disponíveis em papel ou em diretórios desorganizados.
Essa tecnologia pode ser útil para realizar a extração de dados de documentos físicos, digitalizar arquivos históricos que não podem ser danificados e até mesmo reconhecer formulários complexos, como uma prova de faculdade de múltipla escolha ou listas de códigos.
4. 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.
Podem ser implementados unidos ao atendimento humano, já que suas configurações podem ser feitas para direcionar o assunto para atendentes a depender da escolha do cliente.
Aceleram muito o atendimento e, na maioria das vezes, ajudam a solucionar problemas somente ao direcionar o consumidor para o local (site, formulário ou questionário, por exemplo) correto que contém a resposta esperada.
Não são só relevantes e eficientes para Serviços de Atendimento ao Consumidor (SAC), como aponta este estudo da ScienceDirect, mas também podem ser utilizados para finalizar processos de venda ou acompanhar uma jornada de compra.
Em que casos a automação de processos pode ser implementada?
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 e automação de processos
Como destacado no início do artigo, o desenvolvimento e maturação das tecnologias de inteligência artificial e automação de processos, com a maior disponibilidade de dados, de hardware especializado e novos modelos de estado da arte, culminaram numa verdadeira revolução no campo. 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.
Exemplos de combinação entre IA e automação de processos
A IA 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.
Algumas aplicações comuns são:
- Processamento de Linguagem Natural (PLN)
- Recomendações personalizadas
- Otimização de fluxos de trabalho automatizados
1. Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural, ou PLN, é uma área da Inteligência Artificial amplamente aplicada na automação de processos. Trata-se de uma união entre algoritmos de machine learning, modelos linguísticos e redes neurais para construir o aprendizado da linguística humana em máquinas e sistemas.
É o caso de um atendimento ao cliente que compreende a região do consumidor, ou um sentimento específico dele, e direciona o problema de acordo com essa detecção.
Basicamente, há uma divisão das frases em palavras ou frases menores, análises sintática e semântica, reconhecimento de termos específicos, detecção de sentimento e, por fim, uma transcrição de áudio em texto, ou vice-versa.
Com uma tecnologia de PLN bem implementada é possível fazer triagem precisa de e-mails, tornar o atendimento ainda mais humanizado (mesmo quando feito por sistemas de automação) e até mesmo facilitar a geração de relatórios, substituindo termos complexos por ideias mais simples.
2. Recomendações personalizadas
As recomendações personalizadas são, talvez, o caso mais comum e sólido da união entre IA e automação de processos.
Sistemas detectam os interesses e comportamentos anteriores dos usuários e, após um reconhecimento detalhado desses parâmetros, ajudam a fornecer aos usuários informações relevantes e sugestões com base no que foi descoberto.
É possível até mesmo realizar análises preditivas com base em dados históricos, prevendo tendências futuras e melhorando a tomada de decisões.
3. 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 inteligência artificial e automação pode possibilitar a coordenação de tarefas e identificar padrões proveitosos nos processos, de forma a reduzir custos e ineficiências, mesmo em fluxos com alto valor agregado.
Tecnologias necessárias para usar IA e automação de processos
Implementar inteligências artificiais à disciplina de automação de processos é algo que exige, acima de tudo, o uso das tecnologias corretas para manter a efetividade e evitar problemas posteriores.
Algumas lentes de tecnologia que aparecem na implementação da inteligência artificial à automação de processos são:
Aprendizado de máquina, ou Machine Learning
O Machine Learning permite que as máquinas usem dados para aprender e tomar decisões de maneira autônoma, realizando tarefas sem programação prévia. A diferença entre o ML e outros sistemas de aprendizado é a complexidade com a qual consegue trabalhar, já que ele não depende de regras fixas para “ensinar” a máquina a operar.
Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para classificação, regressão, clusterização e outras tarefas de análise de dados, e por sua flexibilidade e eficiência, atendem a necessidades de diferentes cenários, ainda que mais dinâmicos ou pouco estruturados.
Acesso a grandes volumes de dados
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.
São necessários para, por exemplo, garantir a organização e escalabilidade durante o processamento de informações geradas em tempo real. É o caso de data lakes, que podem trabalhar com base em fontes variadas, como dispositivos IoT.
Além disso, uma estrutura robusta de armazenamento e acesso aos dados também traz qualidade às informações e reduz inconsistências e o uso indevido de dados desatualizados, que poderiam comprometer resultados.
Computação em nuvem (Cloud Computing)
Aplicativos de IA e automação de processos exigem recursos computacionais de larga escala, e não operam da maneira devida sem seus requerimentos mínimos serem atendidos.
A computação em nuvem oferece, além da flexibilidade acerca do armazenamento e a capacidade de lidar com volumes expressivos de dados de diferentes naturezas, o acesso a esses recursos sob demanda.
Disponibilidade de APIs (Interfaces de Programação de Aplicações)
Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) facilitam a integração entre sistemas de diferentes espécies e fazem com que dados sejam transferidos e utilizados de forma fluída e segura entre CRMs, ERPs e modelos de IA, entre outros.
Com isso, é possível ter análises em tempo real e executar automaticamente certas tarefas utilizando dados de múltiplas fontes para gerar insights que podem ser utilizados para aprendizado de máquina e fluxos de trabalho já existentes.
Estrutura de segurança da informação
Toda o ecossistema de inteligência artificial e automação de processos envolve a lida com dados confidenciais e informações críticas da empresa. A implementação de medidas de segurança robustas é fundamental para proteger os sistemas de contra ameaças cibernéticas.
Firewall de aplicação web (WAFs), Ferramentas de criptografia e sistemas de monitoramento, detecção de ameaças e gerenciamento de identidade de acesso (IAM) são alguns exemplos que podem ser integrados a uma estrutura de segurança da informação.
A implementação bem-sucedida de IA e automação de processos 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.
Riscos e barreiras na implementação
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 de processos 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 no processo de implementação
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 automação de processos, transformando suas operações para obter maior eficiência, produtividade e inovação.
Conheça nossas práticas e veja como a EloGroup pode auxiliar a sua empresa nessa transformação!
Alexandre Sawaya Alves Guimarães é technology squad lead senior na EloGroup
