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 está surpreendendo as indústrias?

Os trabalhos acadêmicos existentes apresentam predominantemente as fundações teóricas da Automação de Processos Robóticos (RPA) ou suas implicações específicas da indústria dentro de domínios específicos, notadamente finanças, manufatura ou saúde. Para elucidar o conundrum mencionado, este artigo visa analisar o estado 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 identificar possíveis lacunas no contexto de ‘hiperautomação‘ como um habilitador-chave na tomada de decisões.

Introdução: Hiperautomação Entrando no Holofote

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 que produz resultados ótimos. Em resumo, 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 inovadoras cruciais, adotando IA e impulsionando a tomada de decisões digitais. 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 atingirá 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, produtividade aprimorada, eficiência operacional melhorada e economia de custos substancial.

RPA Bots se Tornando Super Bots: Impulsionando a Tomada de Decisões Inteligentes

Os bots RPA que originalmente operavam em programas baseados em regras por meio de padrões de aprendizado e emulação do comportamento humano para realizar tarefas repetitivas e triviais se tornaram super bots, com a força da IA Conversacional e algoritmos de Rede Neural. Esses agentes autoaprendizes configuram o raciocínio cognitivo e permitem que os bots RPA automatem tarefas complexas com intervenção humana mínima (bots atendidos) ou zero (bots não atendidos). No entanto, o risco de cautela está aqui quando se transforma a RPA convencional em sua derivada 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 afirmam que têm dificuldade em dimensionar seu programa de RPA.

A RPA existe há mais de duas décadas, fornecendo resultados determinísticos usando dados estruturados em áreas como Planejamento de Recursos Empresariais (ERP) e Gerenciamento de Relacionamentos com Clientes (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 os bots 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 bots 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 #TragaSeuPróprioBot, integrando ferramentas de IA Conversacional com APIs em seu ecossistema 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 Profundo e ‘Pensamento’

Entre as junções de cada fluxo de trabalho, a tomada de decisões está acontecendo em um nível granular, onde os robôs de software perfilam cadeias 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. Penetra nos grandes dados — dados de entrada que são volumosos, dispersos e incompletos. Executa iterativamente aprendizado e previsões dentro de parâmetros de probabilidade e, finalmente, deriva uma saída.

A tecnologia de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é um companheiro valioso para aplicações RPA reais dentro da indústria de saúde. Por exemplo, aproveitando o Processamento de Linguagem Natural (NLP) e análise de texto, a OCR pode digitalizar e transformar documentos manuscritos ou impressos, como rótulos de prescrição, formulários de paciente, notas do 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 a extração de insights valiosos da história médica do paciente.

Caso de Uso: Saúde

Os dados da Precedence Research relatam que o mercado global 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 de Informações Clínicas: A autoridade pública não departamental do Reino Unido que fornece serviços de saúde introduziu a iniciativa GP Connect. Esse programa permite que os Médicos de Clínica Geral (MCGs) e o pessoal clínico autorizado compartilhem e acessem informações clínicas de clínicas de MCGs, melhorando o cuidado ao paciente por meio da melhoria da acessibilidade dos dados.
• Registro de Paciente: Através da solução RPA, a autoridade de saúde otimizou todo o procedimento de registro. Os bots são empregados para coletar e inserir dados submetidos pelos pacientes nos sistemas clínicos, eliminando a necessidade de entrada manual pela equipe da clínica.
• Suporte de Fornecedor RPA: A autoridade colabora com fornecedores de soluções RPA confiáveis, permitindo que as clínicas de MCGs 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 é mais apta a identificar fraudes de saúde em comparação com as capacidades humanas. Qualquer erro humano inocente é eliminado, permitindo que as companhias de seguros médicos acelerem o processamento de sinistros com intervenção humana mínima.
2. P&D na Descoberta de Medicamentos: As soluções 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 colocação no mercado das vacinas contra a Covid-19. Integrando a RPA com vários sistemas de TI, a Descoberta de Medicamentos, Ensaios Clínicos, Farmacovigilância e Validação podem ser facilitadas eficientemente sem erros humanos.
3. Relatórios de Laboratório e Registros Eletrônicos de Saúde (EHR): Os resultados de testes de laboratório ou a história clínica dos pacientes são armazenados digitalmente como Registros Eletrônicos de Saúde (EHR). Os sistemas 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.

Aqui estão alguns achados importantes de casos de uso RPA reais na indústria bancária:

1. Contabilidade: Um programa RPA bem configurado pode ajudar a padronizar dados para registros gerais e automatizar entradas de diário complexas e reconciliações de contas.
2. Contas a Pagar: Aqui, os bots 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 clientes extensas, que são altamente confidenciais e suscetíveis a ameaças cibernéticas. Os sistemas de detecção de anomalias 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 RPA para monitorar continuamente as transações, identificar anomalias usando um sistema baseado em regras, sinalizar possíveis 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 uma vanguarda para empresas em diversas indústrias e domínios de negócios, impulsionando a 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 desafios centrais incluem:

• Violações de Privacidade de Dados: Proteger dados e sistemas sensíveis de ameaças cibernéticas e garantir a adesão a 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 pertinência.
• Aumento da Força de Trabalho: Equilibrar a integração do julgamento humano com processos de tomada de decisões automatizados.

Ao superar esses desafios e atingir um nível mais alto de maturidade em hiperautomação, as empresas podem impulsionar a eficiência dos fluxos de trabalho. Da mesma forma, elas encontrarão mais fácil determinar os Indicadores de Desempenho-Chave (KPIs) certos para implementar novos modelos de receita baseados em métricas adaptados às suas necessidades de negócios. Ao superar esses desafios e atingir um nível mais alto de maturidade em hiperautomação, as empresas podem impulsionar a eficiência dos fluxos de trabalho. Equamente, elas encontrarão mais fácil determinar os Indicadores de Desempenho-Chave (KPIs) certos para implementar novos modelos de receita baseados em métricas adaptados às suas necessidades de negócios.