Utilizando a Hiperautomação Mecanizada por IA para a Tomada de Decisões Organizacionais

As empresas contemporâneas devem transformar a dinâmica de tomada de decisões adotando fluxos de trabalho habilitados por automação e priorizando a hiperautomação mecanizada por IA no topo da transformação digital. Então, por que esse fenômeno recentemente exposto é surpreendente para as indústrias?

As obras acadêmicas existentes apresentam predominantemente os fundamentos teóricos da Automação de Processos Robóticos (RPA) ou suas implicações específicas da indústria dentro de domínios específicos, notadamente finanças, manufatura ou saúde. Para elucidar o referido enigma, este artigo visa analisar o estado atual da arte da RPA e examinar o impacto convergente das tecnologias de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML). Inerentemente, apresenta um estudo empírico para identificar possíveis lacunas no contexto da ‘hiperautomação’ como um dos principais facilitadores na tomada de decisões.

Introdução: A Hiperautomação Está Entrando em Cena

A hiperautomação surge como uma estratégia multifacetada que integra tecnologias de ponta, como Automação de Processos Robóticos (RPA), Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina (ML), Processamento de Linguagem Natural (NLP) e análise preditiva, para criar um ambiente hiperautomatizado e derivar resultados ótimos. Em simples palavras, é uma iteração superior da automação inteligente. No contexto empresarial moderno, a hiperautomação é uma extrapolação tecnológica para amplificar a jornada digital da empresa, acelerando iniciativas cruciais de inovação, adoção de IA e impulsionando a tomada de decisões digitais. Isso exige que as organizações adotem uma abordagem abrangente e externa para seus casos de negócios. Pode abordar efetivamente a dívida de processos quando os tecnólogos de negócios têm metas de automação claras e usam ferramentas judiciosamente conforme necessário.

A Gartner prevê que o gasto global em tecnologias de software que habilitam a hiperautomação alcançará USD 1,04 trilhão até 2026. De acordo com a Precedence Research, o tamanho do mercado de hiperautomação atingirá USD 197,58 bilhões até 2032.

A hiperautomação pode ser definida cientificamente como a utilização tática de ferramentas de automação integradas para otimizar funções ao seu máximo potencial, alcançando, assim, uma produtividade aumentada, eficiência operacional melhorada e economia de custos substancial.

Robôs de RPA se Tornam Super Robôs: Impulsionando a Tomada de Decisões Inteligentes

Os robôs de RPA, que originalmente operavam em programas baseados em regras por meio do aprendizado de padrões e emulação do comportamento humano para realizar tarefas repetitivas e triviais, tornaram-se super robôs, com a força da Inteligência Conversacional e algoritmos de Rede Neural. Esses agentes autoaprendizes configuram o raciocínio cognitivo e permitem que os robôs de RPA automatem tarefas complexas com intervenção humana mínima (robôs atendidos) ou zero (robôs não atendidos). No entanto, o alerta de risco está aqui quando se transforma a RPA convencional em sua forma avançada, impulsionando a automação cognitiva. Em muitos casos, os tecnólogos de negócios falham em dimensionar suas iniciativas de RPA, seja devido à falta de estratégia de execução, a um caso de negócios mal definido ou à seleção errada de processos para automação. Um estudo da Forrester afirma que 52 por cento dos grupos de usuários alegam que têm dificuldade em dimensionar seu programa de RPA.

A RPA existe há mais de duas décadas, entregando resultados determinísticos usando dados estruturados em áreas como Planejamento de Recursos Empresariais (ERP) e Gerenciamento de Relacionamento com o Cliente (CRM). Primitivamente, a viabilidade da RPA dependia de demandas cognitivas baixas e manipulação de exceções mínimas. Estudos de caso recentes, no entanto, revelam instâncias em que robôs de RPA impulsionados por IA demonstram a capacidade de fazer julgamentos subjetivos, usar habilidades de interpretação e lidar com múltiplas exceções de caso.

A integração de IA Geradora e Modelos de Linguagem Grande (LLM) com a RPA melhora as capacidades cognitivas dos agentes virtuais, permitindo interações humanas e feedback personalizado por meio do aprendizado de preferências do cliente. O cenário de Gerenciamento de Serviços de TI foi fortalecido com disponibilidade 24*7, abordando questões comuns como solução de problemas de rede, instalação de atualizações de software e redefinição de senhas.

As organizações estão cada vez mais adotando a tendência #TragaSeuPróprioRobô, integrando ferramentas de IA Conversacional com APIs em seu ecossistema de RPA, eliminando, assim, a necessidade de recursos humanos na tomada de decisões durante o engajamento do cliente. Essa mudança deve se tornar 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 está acontecendo em um nível granular, onde robôs de software perfilam sequências de dados estruturados e não estruturados em grande volume para orquestrar a automação em processos de negócios.

Central para o aprendizado profundo estão os algoritmos de Rede Neural baseados em ML, que revolucionaram dramaticamente o processo de tomada de decisões em pontos de dados discretos em uma escala quântica. Isso penetra nos grandes dados — dados de entrada que são volumosos, dispersos e incompletos. Isso executa iterativamente o aprendizado e as previsões dentro de parâmetros de probabilidade e, por fim, deriva uma saída.

A tecnologia de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é um companheiro valioso para aplicações de RPA na vida real dentro da indústria de saúde. Por exemplo, ao aproveitar o Processamento de Linguagem Natural (NLP) e a análise de texto, a OCR pode profissionalmente digitalizar e transformar documentos manuscritos ou impressos, como rótulos de prescrição, formulários de paciente, anotações de médico e resultados de laboratório, em formato digital. Isso simplifica o armazenamento e gerenciamento de informações de saúde, resultando em bancos de dados organizados. Os dados armazenados são facilmente acessíveis, permitindo que sejam extraídas informações valiosas do histórico médico do paciente.

Caso de Uso: Saúde

Os dados da Precedence Research relatam que o mercado de RPA na saúde deve atingir USD 14,18 bilhões até 2032.

Ponto de Caso: Autoridade Estatutária Líder do Reino Unido para o Sistema de Saúde

• Suporte à Informação Clínica: O principal órgão não departamental público do Reino Unido que fornece serviços de saúde introduziu a iniciativa GP Connect. Esse programa permite que Médicos Gerais (GPs) e pessoal clínico autorizado acessem e compartilhem informações clínicas de práticas de GPs, melhorando o cuidado ao paciente por meio da acessibilidade melhorada dos dados.
• Registro de Pacientes: Ao aproveitar a solução de RPA, a autoridade do sistema de saúde padronizou todo o procedimento de registro. Os robôs são empregados para coletar e inserir dados submetidos pelo paciente em sistemas clínicos, eliminando a necessidade de entrada manual pelo pessoal da prática.
• Suporte ao Fornecedor de RPA: A autoridade colabora com fornecedores confiáveis de soluções de RPA, permitindo que as práticas de GPs automatem vários processos. Essa iniciativa visa melhorar a eficiência, economizar tempo para os clínicos e o pessoal administrativo, reduzir os custos de entrega de serviços e elevar a qualidade do cuidado ao paciente.

Caso de Uso Geral de Saúde e Benefícios

1. Seguro Médico: A hiperautomação impulsionada por RPA prova ser mais apta a identificar fraudes em saúde em comparação com as capacidades humanas. Qualquer erro humano inocente é eliminado e permite que as companhias de seguro de saúde acelerem o processamento de sinistros com intervenção manual mínima.
2. P&D na Descoberta de Medicamentos: As soluções de RPA são uma ferramenta tecnológica-chave na indústria de ciências da vida para transformar o desenvolvimento e a pesquisa de medicamentos. Por exemplo, a RPA foi crucial para potencialmente melhorar o tempo de comercialização das vacinas contra a Covid-19. Ao integrar a RPA com vários sistemas de TI, a Descoberta de Medicamentos, Ensaios Clínicos, Farmacovigilância e Validação podem ser facilitadas com eficiência sem erros humanos.
3. Relatórios de Laboratório e EHR: Os resultados de testes de laboratório ou o histórico clínico dos pacientes são armazenados digitalmente como Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs). Os sistemas de EHR habilitados por RPA e IA funcionam como ferramentas baseadas em evidências inteligentes, auxiliando os profissionais de saúde a tomar decisões e conclusões mais informadas para um melhor cuidado 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 terão a maior adoção de hiperautomação, superando outros setores com 32% do mercado.

Os principais achados de alguns dos casos de uso de RPA mais proeminentes na indústria bancária são referenciados abaixo.

1. Contabilidade: Um programa de RPA bem configurado pode ajudar a padronizar dados para livros-razão e automatizar entradas de diário complexas e reconciliações de contas.
2. Contas a Pagar: Aqui, os robôs de RPA podem ser aumentados com Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) para capturar e transmitir dados automaticamente, fornecendo simultaneamente um registro de auditoria e simplificando a conformidade com relatórios.
3. Deteção de Fraude: As instituições financeiras possuem informações de cliente extensas, que são ao mesmo tempo altamente confidenciais e suscetíveis a ameaças cibernéticas. Os sistemas de detecção de fraude baseados em aprendizado de máquina e os sistemas de detecção de fraude aprimorados por RPA provaram ser eficazes. Em vez de confiar em processos manuais, os bancos podem usar ferramentas de RPA para monitorar continuamente as transações, identificar anomalias usando um sistema baseado em regras, sinalizar potenciais fraudes e alertar o pessoal humano para investigação adicional.
4. Folha de Pagamento: A RPA pode harmonizar dados em vários sistemas de controle de tempo, avaliar horas de turno e identificar erros de folha de pagamento.

Conclusão

A hiperautomação está atualmente traçando um caminho ilustre, servindo como vanguarda para empresas em diversas indústrias e domínios de negócios no impulso da transformação digital. No entanto, assim como qualquer inovação pioneira, sua implementação apresenta desafios e riscos inerentes.

A hiperautomação é frequentemente centrada em como navegar e mitigar eficazmente os desafios e complexidades multifacetados inerentes à sua implementação. Alguns dos principais desafios incluem:

• Violações de Privacidade de Dados: Proteger dados sensíveis e sistemas contra ameaças cibernéticas e garantir a adesão às regulamentações de proteção de dados.
• Dilema de Viés de IA: Enfrentar os vieses inerentes nos algoritmos e garantir a imparcialidade nos resultados das decisões.
• Dados Comprometidos: Gerenciar dados extensos de diversas fontes e garantir sua precisão, confiabilidade e relevância.
• Aumento da Força de Trabalho: Equilibrar a integração do julgamento humano com processos de tomada de decisões automatizados.

Ao transcender esses desafios e atingir um nível mais alto de maturidade na hiperautomação, as empresas podem aumentar a eficiência dos fluxos de trabalho. Da mesma forma, elas encontrarão mais fácil determinar os principais indicadores de desempenho (KPIs) certos para implementar novos modelos de receita baseados em métricas adaptados às suas necessidades de negócios.