Os CIOs agora dependem da automação cognitiva e do RPA para melhorar os processos de negócios mais do que nunca. Portanto, é fundamental saber qual é a diferença entre RPA e automação cognitiva a fim de utilizá-las da forma adequada.
Geralmente, a diferença entre RPA e automação cognitiva não é clara para os usuários. Por conta disso, acabam sendo usadas indistintamente. Contudo, embora sejam tecnologias importantes, existem algumas diferenças fundamentais em como funcionam e no que podem fazer. E é justamente por isso que os CIOs precisam saber diferenciá-las para planejar sua implementação em sua organização de forma assertiva.
A principal diferença entre automação de processos robóticos (RPA) e automação cognitiva é a maneira como eles complementam os trabalhadores humanos. Contudo, também deve-se considerar os tipos de dados com os quais trabalham, o cronograma dos projetos e como são programados.
Além disso, os CIOs também precisam abordar diferentes considerações ao trabalhar com cada uma dessas tecnologias. O RPA normalmente é programado com antecedência, contudo, pode ser interrompido quando os aplicativos com os quais trabalha mudam. Já a automação cognitiva requer um treinamento mais aprofundado e pode precisar de atualização conforme as características do conjunto de dados evoluem. Entretanto, no final do dia, ambos são considerados abordagens complementares ao invés de competitivas para abordar diferentes aspectos da automação.
Questão de troca
“RPA é uma tecnologia que tira o robô do ser humano, enquanto a automação cognitiva coloca o ser humano dentro do robô”, disse Wayne Butterfield, diretor da ISG, uma empresa de consultoria e pesquisa em tecnologia.
Ou seja, uma diferença entre RPA e automação cognitiva é que RPA é uma tecnologia simples que completa ações repetitivas de entradas de dados digitais estruturados. Já a automação cognitiva é a estruturação de dados não estruturados, como a leitura de um e-mail, uma fatura ou alguma outra fonte de dados não estruturada, que então permite que o RPA conclua o aspecto transacional desses processos.
Estruturado vs. não estruturado
O RPA existe há mais de 20 anos e a tecnologia geralmente se baseia em casos de uso em que os dados são estruturados. É o caso de inserir informações repetitivas em um ERP ao processar faturas, por exemplo.
“RPA é bastante simples e a tecnologia geralmente depende de abordagens como a captura de tela”, disse Tom Taulli, autor de The Robotic Process Automation Handbook: A Guide to Implementing RPA Systems.
Contudo, a automação cognitiva, por outro lado, geralmente funciona com dados não estruturados, como e-mails, mensagens de voz, vídeos e assim por diante. Portanto, a automação cognitiva pode fazer a varredura de uma fatura para encontrar os valores certos a pagar, identificar o beneficiário e até mesmo detectar inconsistências, que podem ser um alerta de fraude.
Portanto, saber a diferença entre RPA e automação cognitiva pode ser muito importante para os CIOs, disse Taulli. Afinal, o RPA tradicional geralmente tem desafios com o dimensionamento e pode falhar em certas circunstâncias, como quando os processos mudam. No entanto, a automação cognitiva pode ser mais flexível e adaptável, levando a mais automação.
ROI de curto prazo vs. longo prazo
Outra diferença importante entre RPA e automação cognitiva é que o RPA fornece ROI imediato. Em contrapartida, a automação cognitiva geralmente leva mais tempo, pois envolve o aprendizado do comportamento humano e da linguagem para interpretar e automatizar os dados.
Ou seja, o RPA automatiza tarefas rotineiras e repetitivas, que normalmente são realizadas por trabalhadores qualificados que contam com tecnologias básicas, como captura de tela, scripts de macro e automação de fluxo de trabalho. Então, o RPA executa tarefas com mais precisão e exatidão usando robôs de software. No entanto, quando dados complexos estão envolvidos, pode ser muito desafiador e exigir a intervenção humana. É aqui que entra a automação cognitiva.
Alcance funcional tático vs. estratégico
Outro ponto de vista está em pensar sobre como as duas abordagens complementam as iniciativas de melhoria de processos. Segundo James Matcher, consultor em tecnologia da EY, a automação de processos continua sendo a premissa básica tanto do RPA quanto da automação cognitiva. Afinal, é por meio dela que as tarefas e processos executados por humanos podem ser executados por trabalhadores digitais. No entanto, a automação cognitiva estende os limites funcionais do que é automatizado muito além do que é viável apenas por meio do RPA.
Afinal, a automação cognitiva pode estender a natureza e a diversidade dos dados que pode interpretar e a complexidade das decisões que pode tomar em comparação com o RPA. Ela o faz por usar reconhecimento óptico de caracteres (OCR), visão computacional, processamento de linguagem natural e agentes virtuais. Essas habilidades, ferramentas e processos podem disponibilizar mais tipos de dados não estruturados em formato estruturado, o que permite tomadas de decisão, raciocínio e análises preditivas mais complexas.
Já o uso do RPA se concentrou principalmente nas atividades manuais dos processos. Portanto, foi amplamente utilizado para gerar um grau de eficiência do processo e redução do processamento manual de rotina.
Contudo, embora seja muito eficaz nisso e sua aplicabilidade em todos os domínios funcionais gere um valor significativo, raramente é capaz de conduzir uma mudança verdadeiramente transformacional nas cadeias de valor subjacentes. Isso acontece devido ao seu foco na tarefa e à incapacidade de lidar com tomadas de decisão complexas.
“A automação cognitiva, no entanto, desbloqueia muitas dessas restrições ao ser capaz de automatizar e integrar de forma mais completa em toda a cadeia de valor e, ao fazer isso, ampliar a realização de valor que pode ser alcançada”, disse Matcher.
Maior alcance vs. maior gerenciamento
Outra diferença importante entre RPA e automação cognitiva é que esta última expande o número de tarefas que o RPA pode realizar, o que é bom. No entanto, também aumenta a complexidade da tecnologia usada para executar essas tarefas, o que é ruim. Esse é o argumento de Chris Nicholson, CEO da Pathmind, uma empresa que aplica IA para operações industriais.
Então, uma preocupação ao pesar os prós e os contras do RPA versus automação cognitiva é que ecossistemas mais complexos podem aumentar a probabilidade de que os sistemas se comportem de maneira imprevisível. Portanto, os CIOs precisarão atribuir responsabilidade pelo treinamento dos modelos de aprendizado de máquina (ML) como parte de suas iniciativas de automação cognitiva.
If-them vs. aumento humano
O RPA se destaca na automação de tarefas baseadas em regras que seguem estritamente a lógica if-then-else. Contudo, a automação cognitiva é mais adequada na mineração para insights que aumentam o julgamento humano qualitativo, disse Chris Huff, diretor de estratégia da Kofax, fornecedora de ferramentas de automação.
Portanto, o RPA é melhor implantado em um ambiente estável com dados padronizados e estruturados. Já a automação cognitiva é mais valiosa quando aplicada em um ambiente de TI complexo com dados não padronizados e não estruturados.
Contudo, de acordo com Huff, ele frequentemente os vê implantados juntos. Por exemplo, em um fluxo de trabalho de contas a pagar, a automação cognitiva poderia transformar documentos PDF em dados de estrutura legíveis por máquina. Então, eles são entregues à RPA para realizar a entrada de dados baseada em regras no ERP.
Processamento direto vs. exceções
Uma diferença notável entre RPA e automação cognitiva é que o RPA é melhor para atividades de processamento direto que seguem uma lógica mais determinística. Em contraste, a automação cognitiva se destaca na automação de tarefas mais complexas e menos baseadas em regras.
“O RPA cognitivo é adepto de lidar com exceções sem intervenção humana”, reforçou Jon Knisley, diretor de excelência em automação e processo da FortressIQ.
Por exemplo, a automação cognitiva pode usar recursos de IA como OCR para capturar texto de um documento e processamento de linguagem natural para entender as entidades como usuários. Contudo, também pode interpretar itens de fatura e termos a fim de organizá-los em campos apropriados em um fluxo de trabalho de compras e pagamento. A automação cognitiva também pode usar IA para oferecer suporte a mais tipos de decisões também. Por exemplo, um aplicativo de automação cognitiva pode usar um algoritmo de aprendizado de máquina para determinar uma taxa de juros como parte de uma solicitação de empréstimo.
“Um ser humano tradicionalmente tinha que tomar a decisão ou executar a solicitação. no entanto, agora o software está imitando a atividade humana de tomada de decisão”, disse Knisley.
Aprendizagem programática x escalável
Comparar RPA vs. automação cognitiva é “como comparar uma máquina a um ser humano na maneira como eles aprendem uma tarefa e depois a executam”, disse Tony Winter, diretor de tecnologia da QAD, fornecedora de ERP.
Afinal, o RPA é ensinado a realizar uma tarefa específica seguindo regras rudimentares que são executadas às cegas enquanto o sistema circundante permanecer inalterado. Um exemplo seria a robotização da tarefa diária de um agente de compras que obtém informações sobre preços no site de um fornecedor.
Por outro lado, a automação cognitiva aprende a intenção de uma situação usando os sentidos disponíveis para executar uma tarefa, semelhante à maneira como os humanos aprendem. Então, ela usa esses sentidos para fazer previsões e escolhas inteligentes, permitindo assim um sistema mais flexível e adaptável. Esses sistemas, por sua vez, tendem a aprender no trabalho. As tecnologias mais recentes convivem lado a lado com os usuários finais ou agentes inteligentes que observam os fluxos de dados. Ela o faz buscando oportunidades de automação e apresentando-as aos especialistas do domínio.
Um continuum
“RPA é uma ótima maneira de começar a automatizar processos e a automação cognitiva é um continuum disso”, disse Manoj Karanth, vice-presidente e chefe global de ciência de dados e engenharia da Mindtree.
As ferramentas RPA servem para executar tarefas repetitivas com maior precisão e exatidão. Isso ajudou as organizações a reduzir os custos de back-office e aumentar a produtividade. Ou seja, RPAs automatizam tarefas básicas. Contudo, tarefas subsequentes requerem contexto, julgamento e capacidade de aprendizado. Felizmente, a automação cognitiva pode usar técnicas de IA em locais onde o processamento de documentos, visão, linguagem natural e som são necessários, levando a automação para o próximo nível.
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