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Usando hiperautomação mecanizada por IA para tomada de decisões organizacionais

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As empresas contemporâneas devem transformar a dinâmica de decisão, adotando fluxos de trabalho habilitados para automação e priorizando a hiperautomação mecanizada por IA no topo da transformação digital. Então porque é que este fenómeno recentemente exposto surpreende as indústrias?

Os trabalhos acadêmicos existentes apresentam predominantemente os fundamentos teóricos da Automação de Processo Robótica (RPA) ou suas implicações específicas do setor em domínios específicos, principalmente finanças, manufatura ou saúde. Para elucidar o enigma acima mencionado, este artigo tem como objetivo analisar o estado da arte atual da RPA e examinar o impacto convergente das tecnologias de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML). Inerentemente, apresenta um estudo empírico para detectar potenciais lacunas no 'hiperautomação' contexto como um facilitador chave na tomada de decisões.

Introdução: Hiperautomação em destaque

A hiperautomação surge como uma estratégia multifacetada que integra tecnologias líderes como Automação Robótica de Processos (RPA), Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina (ML), Processamento de Linguagem Natural (PNL) e análise preditiva para criar um ambiente hiperautomatizado para obter resultados ideais. resultados. Simplificando, é uma iteração superior de automação inteligente. No contexto empresarial moderno, a hiperautomação é uma extrapolação tecnológica para amplificar a jornada digital empresarial, acelerando iniciativas cruciais de inovação, adoção de IA e impulsionando a tomada de decisões digitais. Exige que as organizações adotem uma abordagem abrangente e externa aos seus casos de negócios. Ele pode resolver a dívida do processo de forma eficaz quando os tecnólogos de negócios têm objetivos claros de automação e usam as ferramentas criteriosamente, conforme necessário.

O Gartner prevê que os gastos globais em tecnologias de software que permitem a hiperautomação chegarão a dólares americanos 1.04 trilhão até 2026. De acordo com a Precedence Research, o tamanho do mercado de hiperautomação atingirá dólares americanos 197.58 bilhões por 2032.

A hiperautomação pode ser cientificamente definida como a utilização tática de ferramentas de automação integradas para otimizar as funções ao seu potencial máximo, alcançando assim maior produtividade, maior eficiência operacional e economias substanciais de custos.

Bots RPA se tornando superbots: impulsionando a tomada de decisões inteligentes

Os bots RPA que originalmente operavam em programas baseados em regras por meio de padrões de aprendizagem e emulando o comportamento humano para realizar tarefas repetitivas e servis tornaram-se superbots, com a entrada em vigor de algoritmos de IA de conversação e rede neural. Esses agentes de autoaprendizagem configuram o raciocínio cognitivo e permitem que os bots RPA automatizem habilmente tarefas complexas com intervenção humana mínima (bots assistidos) ou zero (bots autônomos). No entanto, o risco reside aqui ao transformar a RPA convencional em seu derivado avançado, impulsionando a automação cognitiva. Em muitos casos, os tecnólogos de negócios não conseguem dimensionar suas iniciativas de RPA devido à falta de estratégia de execução, a um caso de negócios mal definido ou à seleção errada de processos para automatizar. Um estudo da Forrester afirma que 52% dos grupos de usuários afirmaram que têm dificuldade para expandir seu programa de RPA.

A RPA existe há mais de duas décadas, fornecendo resultados determinísticos usando dados estruturados em áreas como Enterprise Resource Planning (ERP) e Customer Relationship Management (CRM). Primitivamente, a viabilidade do RPA dependia de baixas demandas cognitivas e tratamento mínimo de exceções. Estudos de caso recentes, no entanto, revelam casos em que os bots de RPA alimentados por IA demonstram a capacidade de fazer julgamentos subjetivos, usar habilidades de interpretação e lidar com múltiplas exceções de casos.

A integração de IA generativa e grandes modelos de linguagem (LLM) com RPA aprimora as habilidades cognitivas dos agentes virtuais, permitindo interações semelhantes às humanas e feedback personalizado ao aprender as preferências do cliente. O cenário de gerenciamento de serviços de TI foi fortalecido com disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana, abordando problemas comuns, como solução de problemas de rede, instalação de atualizações de software e redefinições de senha.

As organizações estão adotando cada vez mais a tendência #Bring-Your-Own-Bots, integrando ferramentas de IA conversacional com APIs em seu ecossistema RPA, eliminando assim a necessidade de recursos humanos na tomada de decisões durante o envolvimento do cliente. Espera-se que essa mudança se torne a norma até 2024.

Algoritmos de treinamento de IA e ML em nível atômico para 'aprendizado' e 'pensamento' profundos

Entre as junções de cada fluxo de trabalho, a tomada de decisões ocorre em um nível granular, onde os robôs de software analisam sequências de dados estruturados e não estruturados em alto volume para orquestrar a automação em todos os processos de negócios.

No centro do aprendizado profundo estão os algoritmos de rede neural baseados em ML, que revolucionaram drasticamente o processo de tomada de decisão em pontos de dados discretos em escala quântica. Ele penetra no big data – entrada de dados volumosa, dispersa e incompleta. Ele executa iterativamente o aprendizado e as previsões dentro dos parâmetros de probabilidade e, por fim, obtém uma saída.

A tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é uma companheira valiosa para aplicações de RPA da vida real no setor de saúde. Por exemplo, ao aproveitar o Processamento de Linguagem Natural (PNL) e a análise de texto, o OCR pode digitalizar e transformar com eficiência documentos manuscritos ou impressos, como rótulos de receitas, formulários de pacientes, anotações médicas e resultados de laboratório, em formato digital. Isto simplifica o armazenamento e o gerenciamento de informações de saúde, resultando em bancos de dados organizados. Os dados armazenados são facilmente acessíveis, permitindo que informações valiosas sejam extraídas do histórico médico de um paciente.

Caso de uso: saúde

Os dados da Precedence Research relatam que o RPA global no mercado de saúde deverá atingir USD 14.18 bilhões por 2032.

Ponto de caso: a principal autoridade estatutária para o sistema de saúde do Reino Unido

  • Suporte de informações clínicas: O principal órgão público não departamental do Reino Unido que presta serviços de saúde introduziu a iniciativa GP Connect. Este programa permite que médicos de clínica geral (GPs) e pessoal clínico autorizado compartilhem e acessem facilmente informações clínicas de consultórios de GP, melhorando o atendimento ao paciente por meio de melhor acessibilidade aos dados.
  • Cadastro de pacientes: Ao aproveitar a solução RPA, a autoridade do sistema de saúde simplificou todo o procedimento de registro. Os bots são empregados para coletar e inserir dados enviados pelos pacientes em sistemas clínicos, eliminando a necessidade de entrada manual pela equipe clínica.
  • Suporte ao fornecedor RPA: A autoridade colabora com fornecedores confiáveis ​​de soluções RPA, permitindo que as práticas GP automatizem vários processos. Esta iniciativa visa aumentar a eficiência, poupar tempo aos médicos e ao pessoal administrativo, reduzir os custos de prestação de serviços e elevar a qualidade do atendimento ao paciente.

Caso de uso e benefícios de saúde geral

  1. Seguro Médico: A hiperautomação orientada por RPA se mostra mais adequada na identificação de fraudes na área de saúde em comparação com as capacidades humanas. Qualquer erro humano inocente é eliminado e permite que as seguradoras de saúde agilizem o processamento de sinistros com intervenção manual mínima.
  2. P&D em descoberta de medicamentos: As soluções RPA são uma ferramenta tecnológica fundamental na indústria de ciências biológicas para transformar o desenvolvimento e a pesquisa de medicamentos. Por exemplo, a RPA foi crucial para melhorar potencialmente o tempo de colocação no mercado das vacinas contra a Covid19. Ao integrar a RPA com vários sistemas de TI, a descoberta de medicamentos, ensaios clínicos, farmacovigilância e validação podem ser facilitadas de forma eficiente, sem erro humano.
  3. Relatórios de laboratório e EHR: Os resultados dos exames laboratoriais ou o histórico clínico dos pacientes são armazenados digitalmente como Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs). Os sistemas RPA e EHR habilitados para IA funcionam como ferramentas inteligentes e baseadas em evidências, auxiliando os profissionais de saúde na tomada de decisões e conclusões mais informadas para um melhor atendimento ao paciente.

Caso de uso: bancos e finanças

A Research and Markets prevê que entre 2023 e 2028, os setores de serviços financeiros e seguros serão os que mais adotarão a hiperautomação, ultrapassando outros setores com 32% do mercado.

As principais conclusões de alguns dos casos de uso de RPA da vida real proeminentes no financiamento do setor bancário são mencionadas abaixo.

  1. Contabilidade: Um programa RPA bem configurado pode ajudar a padronizar dados para contabilidade geral e automatizar lançamentos contábeis manuais complexos e reconciliações de contas de documentos.
  2. Contas a pagar: Aqui, os bots RPA podem ser aprimorados com reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para capturar e transmitir dados automaticamente e, ao mesmo tempo, fornecer uma trilha de auditoria e simplificar os relatórios de conformidade.
  3. Detecção de fraude: As instituições financeiras possuem extensas informações dos clientes, que são altamente confidenciais e suscetíveis a ameaças cibernéticas. A detecção de anomalias baseada em aprendizado de máquina e os sistemas de detecção de fraude aprimorados por RPA provaram ser eficazes. Em vez de depender de processos manuais, os bancos podem utilizar ferramentas RPA para monitorizar continuamente as transações, identificar anomalias utilizando um sistema baseado em regras, sinalizar potenciais fraudes e alertar o pessoal humano para uma investigação mais aprofundada.
  4. Folha de pagamento: A RPA pode harmonizar dados em vários sistemas de cronometragem, avaliar horas de turno e identificar erros na planilha de horas.

Conclusão

A Hyperautomation está atualmente traçando um caminho ilustre, servindo como vanguarda para empresas de diversos setores e domínios de negócios na promoção da transformação digital. No entanto, tal como acontece com qualquer inovação pioneira, a sua implementação coloca desafios e riscos inerentes.

A hiperautomação geralmente se concentra em como navegar e mitigar com eficácia os desafios multifacetados e as complexidades inerentes à sua implementação. Alguns desafios principais envolvem:

  • Violações de privacidade de dados: Proteger dados e sistemas sensíveis contra ameaças cibernéticas e garantir o cumprimento dos regulamentos de proteção de dados.
  • Dilema do preconceito da IA: Enfrentar preconceitos inerentes aos algoritmos e garantir a imparcialidade nos resultados das decisões.
  • Dados comprometidos: Gerenciando dados extensos de diversas fontes e garantindo sua precisão, confiabilidade e pertinência.
  • Aumento da força de trabalho: Equilibrar a integração do julgamento humano com processos automatizados de tomada de decisão.

Ao transcender esses desafios e atingir um nível elevado de maturidade em hiperautomação, as empresas podem turbinar a eficiência dos fluxos de trabalho. Da mesma forma, eles acharão mais simples determinar os Indicadores Chave de Desempenho (KPIs) corretos para implementar novos modelos de receita baseados em métricas, adaptados às suas necessidades de negócios.

Ritwik Batabyal é o Diretor de Tecnologia e Inovação da mástique, líder global em engenharia digital e transformação em nuvem. Com mais de 26 anos de experiência, ele lidera iniciativas em vários setores, impulsionando a inovação e entregando soluções impactantes. A experiência da Ritwik reside na identificação e implementação de tecnologias transformadoras, moldando sistemas empresariais em soluções digitais dinâmicas para um sucesso sustentado.