Com o recente lançamento do
primeiro Quadrante Mágico do Gartner para RPA, todos os 18 fornecedores
cobertos estão esperando um aumento nos negócios, esse é o poder do Gartner.
Em termos de plataformas centrais
e sua capacidade de automatizar o trabalho chato, mundano e repetitivo que os
funcionários do escritório odeiam; para permitir que esses funcionários se
concentrem em tarefas de maior valor e mais gratificantes, todos os 18 têm essa
capacidade em menor ou maior grau.
Além disso, dado que a adoção do RPA nas empresas da Fortune 500 em todo o mundo está se aproximando de 100%, (o Uipath tem 60% dessa comunidade como clientes), o que as pessoas estão interessadas é como o RPA pode ser combinado com inteligência artificial (IA) para fornecer benefícios adicionais aos seus programas de automação e ajudá-los em suas jornadas de transformação digital – uma jornada, a propósito, que não tem um ponto final.
O problema com a IA é que ela é
complicada e está em movimento rápido. Portanto, tentei simplificá-la em quatro
áreas. Cada uma delas é representada por um “entendimento” fornecido
por ferramentas de IA que foram incluídas no RPA para obter o máximo de
benefícios de ambos os tipos de tecnologia.
Ofereço aqui a você cinco etapas sobre o que é importante e por quê:
1. Compreensão visual
Alguns dos primeiros adotantes de
RPA foram as empresas de terceirização, pois viram que a automação poderia
reduzir seu custo para atender seus clientes de uma forma que a arbitragem trabalhista
estava fazendo cada vez menos. No entanto, eles tinham um problema: era
extremamente improvável que eles tivessem acesso aos aplicativos de seus
clientes – os sistemas e a tecnologia que os clientes estavam usando para
administrar seus negócios. Em vez disso, as empresas de terceirização de
processos de negócios (BPO, business process outsourcing) tinham que acessar os
sistemas de seus clientes sobre a (geralmente) Citrix.
As empresas de BPO certamente
poderiam usar codificação e macros para automatizar muitas das tarefas que
receberam de seus clientes. Contudo o que eles precisavam era trabalhar um
bitmap – uma imagem – toda vez que o cliente atualizava, corrigia ou alterava
seus sistemas. Isso quebrou imediatamente todas as automações que a empresa de
BPO havia construído e tiveram que recomeçar. Um processo demorado e caro.
Junto veio a RPA em 2015, ou por
aí, e essas plataformas usaram âncoras e outros elementos para permitir que a
automação sobrevivesse a quaisquer alterações feitas nos sistemas subjacentes
para que não quebrassem todas as vezes.
Depois de quatro anos, agora as melhores plataformas de RPA estão usando a visão computacional (uma ferramenta de IA) para que o sistema entenda todos os elementos em todas as telas exatamente da mesma maneira que um humano. Isso permite que os clientes de RPA (fornecedores de BPO também) criem uma automação segura, sabendo que não importa quais alterações são feitas, o robô será capaz de “ver” e “entender” o que está vendo.
2. Compreensão de documentos
O papel não vai morrer.
Toda empresa ainda está inundada
de documentos, arquivos, faturas, ordens de compra, currículos e outros pedaços
de papel. A ideia de um escritório sem papel para a maioria é um sonho
distante.
Essa realidade já foi abordada
anteriormente com a tecnologia de digitalização: afinal, se você conseguir
digitalizar as informações no papel, poderá usar um robô para lidar com isso.
Não? Não.
Documentos digitalizados são
apenas parte do que é necessário. Para que o sistema “compreenda” o
que está olhando e aloque esse documento ao robô ou à pessoa certa, o sistema
precisa usar vários recursos de IA: reconhecimento de entidade denominada,
análise de sentimento, reconhecimento inteligente de caracteres ópticos,
linguagem natural compreensão, traduções, aprendizado de máquina e assim por
diante.
Os fornecedores de RPA têm
trabalhado nas tecnologias inteligentes de OCR (reconhecimento óptico de caracteres)
com operações comerciais, como a Abbyy, e estão utilizando cada vez mais os
desenvolvimentos em outras áreas criadas por empresas como Microsoft e Google.
O que é interessante sobre esses dois últimos é que eles abriram a maioria dos
elementos necessários para a compreensão do documento. Isso significa que eles
estão livres para usar e, assim, eventualmente, todo o software os usará.
Para as empresas de RPA, isso significa que eles estão usando a melhor tecnologia possível para permitir que os clientes manipulem os dados não estruturados armazenados em suas pilhas de papel.
3. Compreensão do processo
Quais processos devem ser
automatizados? Estou de acordo com a Automation Anywhere quando eles disseram
que “qualquer processo que possa ser automatizado, será”. Mas por
onde começar?
Identificar quais processos
automatizar primeiro e a ordem na qual eles são feitos até agora tem sido o
foco do centro de automação de excelência (COE) junto com os especialistas no
assunto em cada unidade de negócios ou área de processo. Agora, os fornecedores
de RPA estão vendo cada vez mais o valor da tecnologia de mapeamento de
processos, como Celonis e Minit, que as equipes de Lean Six Sigma e de
melhorias de processos utilizam para identificar fluxos de processos, gargalos,
exceções e assim por diante. O objetivo é ilustrar o caminho ótimo através de
qualquer processo para maximizar a eficiência.
Os fornecedores de RPA, como o
UiPath, estão trabalhando para alterar o output da atividade Celonis de uma
imagem de um mapa de processo para um script XAML; um script XAML que se torna
um robô. Então, em termos simples, o que estamos desenvolvendo são robôs
autoconstruídos.
O sistema irá observar o que o
usuário humano faz, identificar o caminho ideal onde há atividade repetitiva e
depois criar um robô para fazê-lo; automaticamente. Este é o final do jogo
quando se trata de facilidade de uso para este tipo de tecnologia.
Além disso, há uma segunda parte para processar a compreensão: entender o que acontece quando (inevitavelmente) os processos mudam.
Todos os processos mudam com o tempo. As regras de negócios mudam; a tecnologia é corrigida ou substituída, as prioridades de negócios se alteram. Isso quebra robôs. Então, os fornecedores de RPA estão agora olhando para o aprendizado de máquina (ML) para capturar qualquer aumento nas exceções – um sinal claro de que algo mudou – e então a plataforma de automação irá reconfigurar o robô para atender às novas necessidades do processo. Estes são robôs auto-curáveis; e ainda estão longe.
4. Compreensão conversacional
Por fim, os robôs serão
controlados por voz.
Digamos que você trabalhe em um
banco e seu robô não entenda o que fazer com um determinado documento ou
pagamento; ele seria sinalizado como uma exceção para o usuário humano e, hoje,
o usuário lidará com isso manualmente ou voltará ao desenvolvedor do RPA para
alterar o robô para que ele saiba o que fazer no futuro.
Não é isso que vai acontecer em
breve.
Se o sistema e os robôs tiverem
uma compreensão conversacional, você será capaz de se comunicar com o robô em
linguagem natural: no caso do funcionário do banco, tudo o que eles terão a
dizer é “OK robô, se você ver esse tipo de documento, siga na conta do
Wells.” O robô, é claro, tem que entender que ‘Wells’ neste caso significa
Wells Fargo; e não buracos no chão com água no fundo ou uma cidade em Somerset
no Reino Unido (que também são ambos ‘Wells’).
O entendimento conversacional, portanto, precisa do processo ou de ontologias específicas do setor para permitir que a compreensão da PNL e da linguagem natural funcione. No caso do UiPath, a empresa está trabalhando com vários fornecedores neste espaço, incluindo Kore.ai e Humley.
5. RPA e IA irão desaparecer
O passo 5 é diferente; não se
trata de uma tecnologia de IA, mas o corolário do que acontece quando os quatro
aspectos anteriores: visual, documento, processo e conversação são totalmente
implementados nas plataformas de RPA. Eles vão desaparecer.
Parece contraintuitivo que todo
esse trabalho leve ao desaparecimento da RPA e da IA, mas acho que é exatamente
isso que vai acontecer. No entanto, não irá desaparecer por falta de utilização:
desaparecerá porque será usado em toda a parte!
Bill Gates, no início dos anos
80, imaginou uma época em que todas as residências e todas as escrivaninhas
teriam um computador. Hoje, imaginamos uma época em que todo trabalhador de
escritório terá um robô; assumir o trabalho que eles não querem fazer (o
material chato e repetitivo) e ajudá-los a fazer o trabalho que eles querem
fazer (aumentando sua eficiência – e felicidade).
Neste estágio, a RPA e a IA serão
consideradas tão naturais quanto o trabalho em si e efetivamente se tornarão
invisíveis.
Então lá vamos nós, cinco etapas que você pode referenciar quando alguém lhe pergunta como o RPA e a IA estão se unindo.
*Escrito por Guy Kirkwood, Chief Evangelist at UiPath
Fonte: Linkedin Pulse
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