RPA (automação robótica de processos) é uma forma prática e comprovada de reduzir o trabalho manual em processos de negócios sem sistemas de IA. Ao utilizar bots de software para seguir regras fixas, as empresas podem automatizar tarefas repetitivas, como entrada de dados e processamento de faturas e, até certo ponto, geração de relatórios. A adoção cresceu rapidamente em muitos setores, especialmente em finanças, operações e suporte ao cliente.
Nos últimos anos a tecnologia amadureceu. Embora o RPA ainda seja usado, os processos de negócios podem se tornar mais complexos. Muitos sistemas lidam com dados não estruturados, como mensagens e documentos. A automação baseada em regras tem dificuldade para lidar com essas entradas, pois depende de etapas predefinidas e formatos estruturados. A RPA funciona melhor em ambientes estáveis onde os processos não mudam com frequência. Quando as condições mudam ou as entradas variam, os bots podem falhar ou precisar de atualização, aumentando a sobrecarga de manutenção e reduzindo o valor da automação ao longo do tempo.
O Gartner apontou para sistemas de automação mais adaptativos no mercado, projetados para lidar com variações e incertezas, combinando automação com aprendizado de máquina ou modelos de linguagem, permitindo-lhes processar um conjunto mais amplo de entradas.
Das regras de RPA à automação orientada por IA
A IA mudou a forma como as empresas pensam sobre a automação, uma vez que sistemas de fornecedores já conhecidos no espaço RPA, como Appian e Blue Prism, podem agora interpretar o contexto e ajustar as suas atividades, especialmente relevantes para tarefas que envolvem texto ou imagens.
A capacidade dos grandes modelos de linguagem de resumir documentos e extrair detalhes importantes, além de responder a consultas em linguagem natural, oferece automação em áreas anteriormente difíceis de gerenciar. A pesquisa da McKinsey & Company sugere que a IA generativa poderia automatizar a tomada de decisões e as tarefas de trabalho de comunicação, e não o tratamento rotineiro de dados.
A mudança não substitui a automação, mas sim a modifica. Em vez de criar cadeias de regras, as empresas poderiam usar a IA para lidar com variações nos meios de entrada. A automação torna-se mais flexível, com sistemas capazes de se ajustarem a diferentes entradas sem reconfiguração.
Essa é a teoria. Os sistemas de IA produzem resultados inconsistentes e o seu comportamento não é previsível. As empresas podem combinar IA com ferramentas de automação existentes, usando cada uma delas onde for melhor. Encontrar o equilíbrio certo – automação inteligente – é um tema quente em eventos do setor e nas páginas dos meios de comunicação de RPA e IA.
Onde o RPA ainda se adapta à IA
Apesar dessas mudanças, a RPA continua relevante em muitos ambientes. Tarefas que envolvem dados estruturados e fluxos de trabalho estáveis ainda se beneficiam da automação baseada em regras. Exemplos comuns incluem processamento de folha de pagamento e verificações de conformidade, bem como integrações de sistemas.
Nestas circunstâncias, a previsibilidade da RPA pode ser uma vantagem. Os bots seguem etapas definidas e produzem resultados consistentes, o que é útil em ambientes regulamentados. Os processos de relatórios financeiros e auditoria, por exemplo, exigem frequentemente controlo e rastreabilidade rigorosos.
Em vez de ser substituído, o RPA é frequentemente usado com IA. Os fluxos de trabalho de automação podem começar com sistemas de IA que interpretam as entradas e, em seguida, passam dados estruturados para bots RPA para execução. A combinação permite que as empresas ampliem a automação sem descartar os sistemas existentes.
Blue Prism e a mudança em direção à automação inteligente
Os fornecedores que construíram seus negócios em torno da RPA estão se adaptando a essa mudança. A Blue Prism, agora parte da SS&C Technologies, expandiu seu foco para incluir o que descreve como automação inteligente. Esta abordagem combina RPA com ferramentas de IA capazes de processar entradas mais complexas.
As plataformas combinam automação com habilidades como processamento de documentos e suporte a decisões, frequentemente por meio de integrações com ferramentas de IA.
A mudança em direção à automação habilitada para IA também muda a forma como as plataformas são usadas. Os fluxos de trabalho reúnem fontes de dados e pontos de decisão, juntamente com etapas de execução em um único processo.
Uma transição gradual, não uma substituição completa
Muitas organizações continuam a confiar nos sistemas RPA existentes, especialmente onde os processos são estáveis e bem compreendidos. A substituição destes sistemas exigiria tempo e dinheiro, o que nem sempre pode ser justificado.
Em vez disso, a transformação é gradual. As empresas podem adicionar habilidades de IA para ampliar o que a automação pode suportar, enquanto o RPA ainda está em vigor para tarefas onde ainda funciona bem. Isto pode mudar a forma como a automação é concebida e implementada ao longo do tempo, mas os sistemas baseados em regras continuarão a ser necessários.
Veja também: Agentes de IA assumem funções bancárias no Bank of America
Quer experimentar todo o espectro da inovação tecnológica empresarial? Junte-se à TechEx em Amsterdã, Califórnia e Londres. Abrangendo IA, Big Data, Segurança Cibernética, IoT, Transformação Digital, Automação Inteligente, Edge Computing e Data Centers, a TechEx reúne líderes globais para compartilhar casos de uso do mundo real e insights aprofundados. Clique aqui para mais informações.
AI News é desenvolvido pela TechForge Media. Explore outros eventos e webinars de tecnologia empresarial futuros aqui.
Fontesartificialintelligence
