A adoção de RPA (Robotic Process Automation) e AI (Artificial Intelligence) está aumentando rapidamente. Contudo, ainda há alguma confusão sobre essas tecnologias em coevolução. Portanto, vamos esclarecer suas capacidades e como elas podem trabalhar juntas.
Os CIOs estão implementando automação e IA em um ritmo acelerado. Afinal, estão estimulados a expandir e agilizar as implantações para a velocidade e eficiência de economia de custos que cada um oferece.
Números divulgados recentemente quantificam a taxa acelerada de adoção. Mais de 72% das empresas globais já iniciaram implementações de AI, de acordo com um relatório de janeiro do Everest Group. Portanto, a empresa espera que os gastos globais com serviços de AI acelerem em 32%. Ou seja, que vá de US $ 25 bilhões em 2019 para US $ 95 bilhões em 2024.
Já o mercado global de software de automação de processos robóticos (RPA) atingiu US $ 1,2 bilhão no final de 2019. Ou seja, registrou um crescimento anual de mais de 75%. Embora a taxa de expansão tenha diminuído em 2020 após a pandemia, ela está avançando para 2021. O Everest Group prevê que a demanda reprimida por automação impulsionará o mercado de RPA, com uma taxa de crescimento anual composta esperada de quase 50% nos próximos dois anos.
Benefícios
Isso não é surpreendente, já que RPA e AI trazem vários benefícios para uma organização:
- Processos simplificados;
- Redução do tempo de ciclo;
- Melhores resultados de negócios.
Contudo, o retorno abrangente, de acordo com especialistas, não é apenas um processamento mais rápido do ciclo de negócios de ponta a ponta. Mas sim um negócio mais responsivo em geral.
As organizações podem esperar benefícios ao implantar cada tecnologia por conta própria e independente da outra. Entretanto, os especialistas enfatizam que as empresas que implantam tecnologias RPA e AI juntas podem esperar retornos maiores e uma postura mais competitiva no mercado digital moderno como resultado.
“É sempre RPA mais AI para nós; é parte da transformação de ponta a ponta”, disse Bhooma Chutani, chefe de consultoria de transformação digital da Larsen & Toubro Infotech Ltd.
Mas, primeiro, quais são os recursos do RPA e como ele difere da IA?
Implantações RPA
RPA consiste em usar robôs de software – ou bots – para executar tarefas padronizadas e repetíveis em um processo de negócios. Ou seja, esses bots realizam as mesmas tarefas todas as vezes e podem fazê-lo de forma mais rápida e confiável do que os trabalhadores humanos. Dessa forma, trazem mais velocidade e eficiência, reduzindo custos e erros. Além disso, deixa as pessoas lidarem com tarefas mais complexas de alto valor que apenas humanos podem gerenciar.
“É fácil de implementar para processos que são muito estruturados, muito orientados para a ação. Portanto, é fácil obter benefícios rapidamente – é uma vitória fácil”, acrescentou Chutani.
Não à toa, muitas organizações já implantaram RPA para realizar pelo menos alguns de seus processos repetitivos. No entanto, as capacidades e o valor do RPA têm seus limites.
Afinal, o software pode executar tarefas repetitivas em uma velocidade, escala e nível de precisão que excede em muito os trabalhadores humanos. Contudo, RPA não pode se desviar das tarefas para as quais foi programado.
“Você pode usar o RPA para muitos processos. Entretanto, em algum momento, você precisa de uma decisão. Afinal, a maioria dos processos [terá] a necessidade de um componente de inteligência. É aí que falamos sobre a necessidade de um humano no circuito”, disse Chutani.
O papel da AI nos processos
É aqui que a AI entra em ação. Afinal, a AI pode imitar a tomada de decisão humana. Ação, esta, da qual o RPA não é capaz. Além disso, a AI pode aprender como melhorar seu trabalho à medida que toma essas decisões, identificando e analisando rapidamente padrões nos dados em uma velocidade e escala impossíveis de serem equiparadas aos humanos.
Implementar AI, no entanto, é mais desafiador do que implementar RPA. Afinal, acima de tudo, existe o desafio de obter os dados necessários para treinar a AI.
“A AI precisa de muitos dados para construir esses modelos e a maioria das organizações não tem um bom controle sobre seus dados para introduzir a IA de maneira rápida ou fácil”, disse Chutani.
Então, há o custo. As iniciativas de AI têm um custo mais alto do que os projetos de RPA. Afinal, o treinamento dos sistemas de AI leva meses ou mais para ser concluído antes de ser colocado em operação. Além disso, os projetos de AI também exigem mais experiência para desenvolver, implantar e manter, o que pode ser caro e difícil de encontrar.
Visão macro
Não obstante, os CIOs e outros executivos muitas vezes não têm um entendimento completo de seus processos de negócios. Portanto, é algo que eles precisam enfrentar para seguir em frente com seus programas de AI.
“Se eu pudesse dizer aos CIOs para fazer uma coisa e apenas uma coisa, seria para ter visibilidade completa sobre o processo que eles vão automatizar; eles precisam dessa visibilidade ponta a ponta”, disse Cathy Tornbohm, analista do Gartner.
Contudo, os especialistas também observaram que muitos executivos permanecem cautelosos. Isso, quando não são totalmente contra transferir os recursos de tomada de decisão para os computadores. Especialmente em áreas que estejam sob controle regulatório do governo ou de maneiras que possam prejudicar seus próprios empregos ou os de terceiros.
Diante de tudo isso, os especialistas dizem que estão vendo uma taxa de adoção mais lenta da AI em relação à de RPA. No entanto, a tecnologia continua sendo a principal prioridade entre os líderes de negócios e de TI.
Uma pesquisa de 2020 do provedor de software IFS descobriu que a AI liderou a lista de tecnologias priorizadas pelos líderes. 24% dos entrevistados afirmaram esperar que ela seja uma tecnologia líder nos próximos dois anos, à frente de outras tecnologias de tendência, incluindo realidade virtual e aumentada, IoT, blockchain e 5G.
Usando RPA e AI juntos
Chutani apontou o processamento de faturas como um exemplo de como as organizações podem implantar RPA e AI em um processo de negócios para maximizar os resultados.
Ao invés de trabalhadores humanos transferirem dados manualmente de um arquivo ou sistema para outro, o software RPA pode recuperar os dados necessários de campos predeterminados em formulários de fatura enviados. Então, pode enviá-los aos sistemas corporativos predeterminados. A AI é então usada para lidar com as tarefas complexas ao longo desse processo de negócios.
Por exemplo, o processamento de linguagem natural – um tipo de AI capaz de entender a linguagem humana – pode identificar e-mails que incluem faturas e enviá-los aos bots para processamento. Então, a AI retomaria o processo para determinar quais faturas atendem aos requisitos para pagamentos emitidos, enviando as faturas aprovadas para sistemas de pagamento e desviando as faturas rejeitadas para gerentes humanos que determinariam as próximas etapas.
Hiperautomação
De acordo com Tornbohm, o uso de RPA junto com AI move as empresas para o reino da hiperautomação. Ou seja, que une várias tecnologias para automatizar não apenas tarefas dentro dos processos de negócios, mas o máximo possível dos aspectos de tomada de decisão dentro dos processos.
“[Essencialmente] significa que você vai tirar uma pessoa do processo”, disse Tornbohm.
No entanto, os especialistas acreditam que a maioria das organizações ainda precisa percorrer um longo caminho antes de atingir esse estado. Afinal, os líderes de TI que avançaram em direção à hiperautomação ainda estão montando seus recursos de RPA e AI.
Ou seja, o mercado está mudando, porém, com alguns fornecedores oferecendo recursos de RPA e AI juntos, o crescente interesse e pressão por velocidade e agilidade pode trazer mais implementações.
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