Como o RPA inteligente está mudando as empresas tradicionais?

Como o RPA inteligente está mudando as empresas tradicionais?

Tarefas repetitivas podem entorpecer a mente, um impedimento potencial ao equilíbrio, à criatividade e ao progresso. Entre 10% e 20% de todas as horas de trabalho humano são desperdiçadas com atividades em diferentes setores das organizações.

O setor de TI perde 30% de suas horas de trabalho executando verificações agendadas em servidores para garantir que estejam em funcionamento. Os departamentos de finanças perdem pelo menos 25.000 horas por ano realizando retrabalhos evitáveis ​​causados ​​por erros humanos. Essas tarefas que chamamos de repetitivas incluem contabilidade, criação de faturas, transferência de dados de sistema para sistema, aprovações, manutenção rotineira de servidores, etc. Embora sejam indispensáveis ​​para uma empresa, elas dificilmente criam valor adicional, p. e. toda fatura arquivada manualmente custa a uma empresa entre US$ 5 e US $ 20. É aqui que entra o RPA – Robotic Process Automation.

O que é automação de processos robóticos?

A automação RPA ou processo robótico é o uso de scripts de software (passo a passo das ações de um processo) para automatizar tarefas baseadas em regras que são repetitivas e, portanto, não requerem tomadas de decisões complexas. De certa forma, o RPA é uma melhoria na automação assistida de processos, onde trabalhadores humanos costumavam ser apoiados por programas que poderiam fornecer informações cruciais em tempo real.

Os scripts de RPA são fáceis de implementar e não exigem que os proprietários do processo de negócio codifiquem nada. Em alguns casos, eles podem escolher o modo de automação a partir de uma simples interface de usuário de arrastar e soltar. A plataforma  de software RPA pode liberar os trabalhadores do conhecimento de tarefas repetitivas e eliminar o erro humano invariável aqui e ali, e por uma pequena fração do custo proceder a manutenção de uma grande força de trabalho.

O que RPA não é

Definitivamente, não são robôs humanóides perambulando pelo local de trabalho fazendo uma coisa ou outra. O RPA não pode se envolver na tomada de decisões ou no trabalho preditivo. Os sistemas RPA podem extrair dados de arquivos e bancos de dados, e aprender a executar tarefas repetitivas simples, como abrir um anexo, arquivar faturas, digitar e transferir dados e criar relatórios de transações. Eles não podem fornecer suporte ao cliente interrompendo as consultas feitas por meio de linguagem natural. Eles não podem analisar os dados do consumidor para criar recomendações de produtos para eles. É para essas tarefas que o IPA é necessário.

O que é Automação Inteligente de Processos ou IPA?

A automação inteligente de processos é aparato de ponta da inteligência artificial integrado ao RPA. Quando você combina a automação robótica de processos com tecnologias como visão computacional, redes neurais e processamento de linguagem natural, ela evolui para IPA ou automação inteligente de processos. Os sistemas IPA podem capturar e analisar dados, situacionais, visuais, textuais ou auditivos, e responder ou preparar informações para um curso de ações apropriadas e regras.

Alguns exemplos de IPA implementados em diferentes setores

  • No setor de saúde, os sistemas IPA podem economizar horas de estudo de caso para médicos e profissionais da área, sugerindo opções de tratamento, analisando os relatórios médicos de um paciente à luz da imensa quantidade de dados de pesquisa médicas disponíveis.
  • O setor de seguros pode anular instantaneamente reclamações com falha usando sistemas IPA para analisar acordos. Por exemplo, um provedor de seguro de saúde nos EUA implementou recentemente a tecnologia Watson Cognitive Computing da IBM. O robô levou 15.000 horas de treinamento para poder combinar dados não estruturados de prescrições médicas com as diretrizes do provedor de seguros.
  • A Volkswagen implantou robôs colaborativos que podem reconhecer a proximidade humana e agir de acordo para manter seus colegas humanos trabalhando na linha de suprimentos, longe do perigo.

LEAN vs RPA vs IPA

Embora tenhamos colocado esses sistemas uns contra os outros usando vs between e eles tenham certas diferenças, eles desempenham papéis complementares seguindo a mesma filosofia – aumento do trabalho, melhoria da qualidade e serviço, redução de custos.

LEAN

Um sistema de funcionalidade organizacional que aspira a eliminar todo trabalho desse tipo que não crie valor adicional. Todas essas tarefas não produtivas são chamadas de desperdício. Esses desperdícios são classificados e expressos com o acrônimo DOWNTIME, são:

  1. (D) Defeitos
  2. (O) Superprodução
  3. (W) Esperando
  4. (N) Talentos não utilizados
  5. (T) Transporte
  6. (I) Inventário
  7. (M) Movimento
  8. (E) Processamento extra

As organizações que usam os princípios Lean melhoram a produtividade e reduzem os custos operacionais. No entanto, esse modo de operação só pode produzir os resultados esperados se uma organização puder operar em uma estrutura enxuta de ponta a ponta. Uma cadeia de suprimentos enxuta não funcionará se a unidade de marketing falhar em termos semelhantes. Uma unidade de produção enxuta não pode prosperar se o departamento de logística ficar para trás.

RPA

Já falamos sobre o básico do RPA. É simples aritmética, como o RPA pode suportar o princípio Lean. Se um robô é implantado para executar uma tarefa repetitiva, ele elimina instantaneamente o D, W e N do tempo de inatividade. Não haverá erros humanos, será economizado muito tempo e o profissional do conhecimento poderá contribuir de uma maneira mais significativa.

IPA

A automação inteligente de processos é uma versão mais avançada e mais cara do que o RPA. Os sistemas IPA são um pouco mais difíceis de “treinar” o robô, pois esperamos muito mais deles. A IPA pode ajudar as empresas a ajustar seu gerenciamento de processos de negócios, fornecendo insights críticos sobre o comportamento do consumidor, mudanças nas tendências e outros fatores socioeconômicos que podem influenciar o mercado.

A análise de dados aumentada pela IPA pode realmente aumentar a produtividade e reduzir o desperdício para as organizações. E pode ajudá-lo a gerenciar o inventário para manter apenas o que é mais provável de vender.

Por que automatizar tarefas repetitivas?

Com as forças de trabalho humanas aprimoradas com RPA e IPA e a filosofia Lean, causam impacto no mercado, e está sendo a maneira como as empresas tradicionais ajustam se mudando para melhor. Assim, automatizar tarefas repetitivas resulta prosperar em mercados cada vez mais competitivos.

Existem enormes lacunas de habilidades em análises avançadas e ciência de dados.

Capacitar pessoas para preencher essa lacuna, é o ideal. De fato, já há um aumento nas inscrições para programas como um curso de IA -Inteligência Artificial- aplicado em muitos países. Isso mostra que os candidatos a esses empregos e os aspirantes estão respondendo positivamente às mudanças.

Agrupando os benefícios do RPA e IPA

  • Remoção de erros humanos.
  • Redução no custo operacional.
  • Incremento múltiplo na velocidade de processamento.
  • Mais pessoas disponíveis para trabalhos criativos.
  • Maior satisfação no trabalho para a equipe.
  • Melhor atendimento ao cliente.

Aprimorando soluções de análise com Machine Learning e RPA

O assunto que estuda a análise de dados tem impactado positivamente uma ampla gama de indústrias há algum tempo. A cada dia, a quantidade e a complexidade de dados aumenta. As ferramentas de análise do velho mundo estavam equipadas o suficiente para lidar com dados e números estruturados. Como hoje em dia os profissionais de marketing e executivos desejam aproveitar os imensos reservatórios de dados não estruturados existentes na forma de textos, imagens, vídeos, áudios e até sinais neuro motores, os profissionais de análise precisam aumentar a abrangência e o uso da tecnologia Machine Learning.

O aprendizado de máquina é o processo no qual uma máquina é “treinada” para aprender com dados sem intervenção humana. É possível filtrar quantidades incríveis de dados para encontrar padrões e insights com a ajuda do aprendizado de máquina, quanto mais dados, melhor. A automação robótica de processos, desenvolvida pelo aprendizado de máquina, pode ser e está sendo usada para aprimorar os esforços de análise e insights.

Como a inteligência artificial e o aprendizado de máquina aprimoram os serviços de RPA?

Vamos usar o exemplo de um instituto financeiro para entender isso. Se um instituto financeiro usar RPA não suportado pela AI nem ML, o sistema poderá rastrear solicitações de empréstimos e anotar os números. Mas, se tivesse sido aumentado pela IA, o sistema RPA poderia ter passado pelo histórico de crédito do cliente para descobrir se ele era um potencial inadimplente de empréstimos. Esse é o tipo de vantagem que a IA e o aprendizado de máquina emprestam ao RPA.

Fundamentos do RPA inteligente

Certos avanços tecnológicos levaram o RPA a um novo nível que chamamos de RPA ou IPA inteligente. Vamos olhar para algumas dessas tecnologias.

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo

O aprendizado profundo é uma forma avançada de aprendizado de máquina, onde a máquina é ensinada a funcionar como o cérebro humano. É mais inteligente, precisa de menor intervenção humana e requer mais dados do que aprendizado de máquina.

Processamento de linguagem natural ou PNL

Desenvolvido por máquinas de aprendizado profundo, aprendemos a interpretar mensagens codificadas em idiomas humanos. Isso é conhecido como PNL ou processamento de linguagem natural. Essa área de inteligência de máquinas está melhorando a cada dia, à medida que diferentes idiomas e até dialetos estão sendo incorporados. O próximo passo é interpretar gestos e discursos humanos inconsistentes.

OCR e ICR

OCR significa reconhecimento óptico de caracteres e ICR significa reconhecimento inteligente de caracteres. O OCR permite que a máquina interprete os caracteres escritos na impressão e o ICR reconhece os caracteres escritos ou pintados à mão.

Essas tecnologias, combinadas com a conversão de fala em texto e texto em fala, levaram o envolvimento do cliente a um nível totalmente novo. Permitindo automações end-to-end consumir e tratar informações partindo de documentos digitalizados e imagens.

Inteligência aumentada

É uma alternativa ao conceito de Inteligência Artificial que se concentra em ajudar os trabalhadores humanos em vez de substituí-los. Esta é uma tecnologia cognitiva que agrega eficiência mecânica e capacidade computacional à percepção e criatividade humanas.

Inteligência Conversacional

É uma qualidade conectada a todos os seres humanos e os engenheiros de qualidade têm trabalhado muito e por muito tempo para aprimorar as máquinas. Hoje, os chatbots, os bots de diálogos inteligentes podem conversar com clientes ou visitantes sem perder o ritmo.

Os bots de atendimento ao cliente podem envolver as pessoas na conversa enquanto acessam seus dados de transação. E, Ainda há espaço para melhorias, e um longo caminho para descobertas e aperfeiçoamentos incríveis.

Muito foi feito para tornar o que o RPA é hoje. Empresas de todo o mundo estão implementando sistemas RPA e IPA para melhorar os processos de negócios e reduzir as despesas. Cerca de 61% de todas as organizações nos EUA estavam fazendo uso extensivo da automação em 2019. O setor de RPA deverá valer US $ 2,1 bilhões em 2020, enquanto as empresas em todo o mundo economizarão entre US$ 6 trilhões e US$ 7 trilhões durante as implementações.

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