A Automação Robótica de Processos (RPA) tem o poder de impactar todos os setores. Embora ela reduza o tempo para executar tarefas repetitivas e de baixa complexidade, especialmente quando integrada à Inteligência Artificial, essa tecnologia trará ainda mais eficiência com a automação inteligente dos processos.
É o que acredita Yousuf Khan, CIO da Automation Anywhere, provedor de software de RPA. Para o executivo, a tecnologia emergente pode executar processos mais complexos que somente tarefas simples, como preencher um formulário de contato.
Mas, como isso vai ser possível? Empresas estão adotando cada vez mais Inteligência Artificial e Machine Learning em seus negócios. Então, “o poder computacional está lá, os conjuntos de dados estão lá e a imaginação também”, diz Khan em entrevista ao site CIO.
Em outras palavras, a IA vai incorporar algoritmos capazes de tomar decisões e até mesmo de criar diálogos para chatbots. No entanto, no campo de RPA, essa integração ainda apresenta dois desafios: como esses robôs vão “ler” e “ver” melhor?
Automação inteligente: os desafios de treinar a RPA
A automação inteligente (combinação de RPA e Inteligência Artificial) vai gerar US$ 134 bilhões (R$ 723 bilhões) em valor de mão de obra até 2022. Os dados são da Forrester, consultoria de pesquisa de mercado, e divulgados em fevereiro deste ano.
Essa geração de valor vai trazer um benefício para as empresas: elas vão poder transferir capital humano, habilidades e investimentos para funções mais críticas, resultando em inovação na experiência do cliente ou eficiência operacional, por exemplo.
O problema é que a automação inteligente exige da RPA a visualização do conteúdo exibido na tela do computador do usuário e de uma análise dos documentos que serão processados. Porém, ferramentas do tipo são configuradas a partir de uma infraestrutura de desktop virtual.
Esse desktop virtual não vai apresentar uma interface tradicional do usuário. Em vez disso, vai transmitir a imagem de uma área de trabalho remota, pré-configurada. Isso impossibilita aos bots de RPA reconhecerem elementos além dos que são programados para identificar.
Daí a integração com outras tecnologias para tornar os bots mais inteligentes. A UiPath, companhia de soluções RPA, tem apostado em alguns caminhos para treinar as soluções de RPA. Entre eles estão:
- Visão computacional, Machine Learning, correspondência difusa e Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR, na sigla em inglês para Optical Character Recognition) para o bot identificar automaticamente elementos em um aplicativo e executar tarefas.
- Machine Learning para processar documentos de maneira mais inteligente identificando elementos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Até então, soluções de RPA eram limitadas a uma extração baseada em regras, um modelo que usava apenas dados estruturados para a automação dos processos.
Adoção de RPA inteligente exige mudança de mindset
Embora muitos líderes olhem a RPA como uma solução para demandas básicas, este mercado deve atingir US$ 12 bilhões (R$ 64 bilhões) até 2023, segundo informações da Forrester. O problema é justamente essa visão limitada da tecnologia:
- Ou ela é encarada como ferramenta para substituir demandas feitas por humanos.
- Ou é vista para fazer mais, mas em menos tempo, um trabalho que uma pessoa levaria dias, a possibilitando para realizar demandas com maior valor comercial.
Outro ponto é que implantar a tecnologia é um desafio e que não traz alguma garantia de sucesso. Mas, na sua maior parte, o fracasso de um projeto acontece quando a empresa tem uma postura tradicional quanto ao uso de RPA.
Afinal, RPA é uma tecnologia disruptiva e que muda muitos processos das empresas. Então, como possibilitar a automação inteligente? Planejar corretamente o projeto e identificar um bom caso de sucesso e que atenda as necessidades da sua empresa são os primeiros passos dessa transformação.
Principais destaques desta matéria
- RPA pode trazer impactos positivos aos negócios de uma empresa ao ir além da automação de tarefas básicas.
- Ao ser combinada com Inteligência Artificial, tecnologia permite a criação de uma automação inteligente.
- Esse mercado vai gerar US$ 134 bilhões em valor de mão de obra até 2022.
