A automação inteligente está em um nível mais avançado da automação robótica de processos (RPA), já que esta tecnologia une esse tipo de automação à Inteligência Artificial (IA). Combinando essas duas ferramentas, as organizações conseguem reduzir custos e aumentar a precisão de processos.  

Além da IA, a automação inteligente pode combinar técnicas como Machine Learning (ML), processamento de linguagem natural (NPL), reconhecimento de caracteres inteligente (ICR), mineração de processos e outras tecnologias.  

 

Como funciona a automação inteligente?  

 A combinação entre RPA e IA é capaz de transformar processos de negócios complexos, além de se adaptar e aprender durante a jornada de automação (descoberta, automação e otimização). A junção com outras tecnologias permite automatizar processos que dependem de dados não estruturados, fontes de informação complexas ou que não seguem um fluxo de trabalho estruturado. 

Na prática, a IA define as ações apropriadas, analisa o resultado das etapas dos processos, fornece insights e orientam o RPA nas etapas seguintes. Depois, elas fecham o ciclo com feedback contínuo e aprendem a se melhorar e se otimizarem. Ou seja, a automação inteligente possui um ciclo de refinamento das operações.  

 

Benefícios da automação inteligente  

 A automação inteligente traz diversos benefícios para as empresas, entre eles podemos citar:  

Redução de erros humanos: A automação inteligente diminui significativamente a possibilidade de erros causados por falhas humanas, garantindo maior precisão e confiabilidade nas operações. 

Menor Custo de produção: A melhoria na eficiência e na redução de erros contribui para a diminuição do custo de produção, o que pode resultar em preços mais competitivos e margens de lucro mais altas. 

Consistência e precisão: A automação reduz a variação nos processos e garante que os resultados sejam consistentes, com menor probabilidade de falhas ou defeitos, o que é crucial para a qualidade dos produtos ou serviços. 

Monitoramento contínuo: A automação pode monitorar continuamente as condições de trabalho e realizar ajustes em tempo real para prevenir falhas, como em sistemas de segurança ou em fábricas. 

 

Tecnologias que formam a automação inteligente  

 A automação inteligente é impulsionada por diversas tecnologias inovadoras que trabalham em conjunto para otimizar processos, aumentar a eficiência e reduzir erros. Cada uma dessas tecnologias tem seu papel específico, oferecendo soluções especializadas em diferentes aspectos da automação. 

Automação robótica de processos (RPA) 

Refere-se ao uso de “robôs” ou softwares que automatizam tarefas repetitivas e baseadas em regras. Esses robôs imitam ações humanas em sistemas digitais, como preencher formulários, fazer cálculos ou consultar bancos de dados. RPA é ideal para tarefas de baixo valor agregado, permitindo que os colaboradores se concentrem em atividades mais complexas e criativas. Sua principal vantagem está na simplicidade e velocidade de implementação, sem a necessidade de alterar os sistemas existentes. 

IA Generativa  

A IA Generativa é uma abordagem de Inteligência Artificial que usa algoritmos avançados para criar conteúdo, como textos, imagens, música e código, a partir de exemplos dados. Ela utiliza redes neurais profundas, como as redes GAN (Generative Adversarial Networks), para gerar resultados inovadores e originais. No contexto da automação inteligente, a IA generativa pode ser aplicada para criar soluções personalizadas, automatizar design de produtos e gerar textos ou relatórios automaticamente, proporcionando ganhos de produtividade e inovação. 

Processamento inteligente de documentos (IDP) 

É uma tecnologia que utiliza IA, machine learning e reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para automatizar a extração e o processamento de informações a partir de documentos não estruturados, como faturas, contratos e formulários. Ao interpretar dados de diferentes tipos de documentos e extrair informações de forma precisa, o IDP elimina o trabalho manual, reduzindo erros e acelerando os fluxos de trabalho, além de melhorar a acessibilidade e o armazenamento de dados. 

Machine Learning  

Machine Learning (ML) é um ramo da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam e melhorem automaticamente com base em dados, sem a necessidade de programação explícita para cada tarefa. Em vez de seguir instruções fixas, os algoritmos de ML analisam grandes volumes de dados, identificam padrões e fazem previsões ou classificações. Essa capacidade de adaptação é fundamental para a automação inteligente, permitindo a tomada de decisões dinâmicas e a personalização de soluções ao longo do tempo. 

Processamento de linguagem natural (NPL) 

É uma tecnologia que permite que as máquinas compreendam, interpretem e gerem linguagem humana. Usando modelos linguísticos avançados, o NLP possibilita interações mais naturais entre humanos e sistemas automatizados, como assistentes virtuais, chatbots e sistemas de análise de sentimentos. Na automação inteligente, o NLP facilita a comunicação, automatiza o atendimento ao cliente e pode até mesmo analisar grandes volumes de textos para extrair informações úteis e insights. 

Reconhecimento de caracteres inteligente (ICR) 

Uma tecnologia avançada de OCR (reconhecimento óptico de caracteres) que não apenas converte texto impresso em formato digital, mas também pode reconhecer e interpretar caracteres manuscritos. Utilizando IA, o ICR melhora continuamente sua precisão ao aprender com exemplos, tornando-se mais eficaz na extração de informações de documentos não padronizados, como formulários escritos à mão. Essa tecnologia é essencial para automação de processos que envolvem documentos físicos e dados não estruturados. 

Mineração de processos 

A mineração de processos é uma técnica que utiliza análise de dados para mapear, monitorar e otimizar os processos de negócios existentes. Através da coleta de dados de registros de eventos, a mineração de processos permite identificar gargalos, ineficiências e áreas de melhoria nos fluxos de trabalho. Com isso, é possível redesenhar processos de maneira mais eficiente, melhorar o desempenho organizacional e integrar melhor a automação inteligente com as operações cotidianas, criando soluções mais eficazes e ágeis. 

 

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