O que são IA e RPA e quando usar as duas tecnologias juntas?

A automação de processos robóticos (RPA)e a inteligência artificial (IA) geraram muito entusiasmo nos últimos anos por sua capacidade de gerar produtividade, eficiência e ganhos de satisfação do cliente nunca antes vistos. 

Na verdade, o mercado global de RPA deve chegar a US$ 25,56 bilhões em 2027, e o mercado de IA deve atingir monumentais US$ 390,9 bilhões em 2025. Mas, apesar das inúmeras conversas que essas novas tecnologias geraram recentemente, ainda há muita confusão sobre o que as diferencia, em que cada uma é excepcionalmente boa e como elas têm potencial de trabalhar cada vez mais em conjunto. 

Processos simples e ricos em tomadas de decisão complexas fazem parte da rotina das empresas. Assim, as companhias precisam de tecnologias complementares para lidar com toda a gama de seus fluxos de trabalho.  

De um lado do espectro está o RPA, que prospera em sistemas que têm um fluxo claro e passo a passo. Do outro lado está a IA, que pode aumentar e melhorar a tomada de decisão humana em processos complexos. Juntos, RPA e IA desempenham papeis importantes para a eficiência operacional e na transformação da forma como as organizações operam. 

Antes de mais nada: o que é RPA?

RPA é uma tecnologia de automação central que atua como espinha dorsal para robôs de software que podem interagir com sistemas digitais para liberar humanos de trabalho repetitivo, demorado e sem valor agregado.  

O RPA funciona melhor quando é usado para lidar com processos baseados em regras onde os fluxos de trabalho não mudam ao longo do tempo ou exigem uma alta taxa de intervenção humana para tratamento de isenção. Por si só, o RPA pode lidar habilmente com alguns dos processos mais comuns e demorados que oferecem suporte ao seu negócio, como: login em aplicativos, conexão a APIs do sistema, copiar e colar dados, extração e processamento de conteúdo estruturado de documentos, abertura de e-mails e anexos, extração de dados da web, entre outros. 

Como a base da hiperautomação – a tendência de tecnologia estratégica número um neste ano, de acordo com o relatório Smarter with Gartner – Gartner Top 10 Strategic Technology Trends para 2020 – o RPA abre caminho para tecnologias de ferramentas futuras como IA, aprendizado de máquina e mineração de processos 

O que é IA e em que difere do RPA?

Simplificando: a IA é uma irmã complementar dos robôs RPA. RPA e IA trabalham em conjunto para expandir a automação em todos os tipos de novas áreas, permitindo a automação das tarefas mais complexas.

Isso ocorre porque os robôs de IA podem tomar decisões cognitivas usando grandes conjuntos de dados para prever vários resultados possíveis. Com IA é possível: compreender documentos, visualizar telas (incluindo desktops virtuais), compreender conversas, descobrir tarefas e processos para automatizar, realizar linguagem de processamento, fazer tratamento de dados semiestruturados ou não estruturados etc. Durante anos, a IA foi um conceito relegado à terra da ficção científica – algo que as empresas e líderes do setor tinham como um sonho distante para revolucionar, em algum momento posterior, o trabalho que realizavam. Mas esse cenário já não existe mais. 

Para esclarecer, não estou falando sobre robôs físicos que utilizam IA. E não estou falando sobre inteligência geral artificial (AGI) – o tipo que Elon Musk diz que vai dominar o mundo. Em vez disso, estou falando sobre IA prática que cria modelos de aprendizado de máquina para negócios mais eficientes e aprimora a experiência humana, não a substitui. Esse tipo de automação é a aplicação mais prática da IA no local de trabalho. Para ter sucesso, no entanto, as empresas devem adotar o RPA e a IA como parceiros. 

Benefícios da parceria entre tecnologias

Em outras palavras: são necessários dois para dançar o tango. No mundo da estratégia de automação, é necessário que a IA e o RPA trabalhem juntos para impulsionar a eficiência operacional da empresa e isso é aplicável a praticamente todos os setores de atividade.  Tomemos, por exemplo, os processos de diagnóstico diferencial em hospitais que visam diagnosticar o novo coronavírus. 

Usando o RPA, os hospitais podem construir robôs de software que examinam um conjunto de sintomas da COVID-19, como febre alta e dores no corpo, e alertam os médicos sobre novos casos. 

Mas o RPA é limitado às perguntas iniciais do estilo “sim ou não” e não pode avaliar adequadamente critérios mais complexos (dos quais existem muitos em ambientes de saúde). Por outro lado, porém, o RPA pode consolidar esses dados básicos do paciente para uma análise de processo preditiva mais avançada por IA. Com isso, os hospitais podem concluir uma triagem inicial de pacientes com RPA e, em seguida, usar IA para interpretar os raios-x. 

Além da COVID-19, a IA pode ser usada para determinar resultados clínicos, como identificar com precisão gestações de baixo peso ao nascer e reduzir o tempo de tratamento. Fora da área de saúde, a automação habilitada para IA pode ajudar uma série de outras indústrias a gerar ganhos de eficiência operacional, satisfação de funcionários e clientes e conformidade aprimorada. No setor de seguros, por exemplo, a combinação das tecnologias pode ajudar a prever fraudes de sinistros. 

Quando implementar RPA e quando usar IA?

Há uma boa regra prática para ajudar a empresa a descobrir se um processo deve ser tratado por RPA ou IA: começar a jornada de automação primeiro lidando com os processos que facilmente podem ser traduzidos em um mapa mental e, em seguida, adicionar IA a fluxos de trabalho considerados muito complexos para o RPA sozinho.  

Isso permite que o Centro de Excelência Robótico (CoE) da empresa tenha ganhos rápidos já no início da transformação digital e ainda crie uma base de automação para ser escalada posteriormente com IA. 

O RPA limpa os processos subjacentes para fornecer uma estrutura facilmente integrada no topo dos sistemas digitais existentes. Sem essa base subjacente, a barreira de entrada para a integração de IA é muito maior.  

Há uma exceção a essa abordagem que vale a pena observar: se a empresa já investiu fortemente em automação de processos no passado, ou seja, já fez o trabalho para garantir a higiene do processo. Neste caso, o olhar já pode ser focado na identificação de oportunidades para IA e RPA atuarem em conjunto. 

Separando o automático do cognitivo

Independentemente disso, depois de selecionar e automatizar sua primeira camada de processos simples, é hora de olhar para os fluxos de trabalho considerados “muito complexos” apenas para RPA. Estes serão seus candidatos para IA e devem incluir: 

• Fluxos de trabalho em que o resultado não pode ser previsto 100% do tempo (como processos que dão suporte à avaliação de propriedades, inadimplência de empréstimos e previsões de estoque);
• Processos altamente variáveis que não dependem de um conjunto claro de regras (como correspondência de currículo, decisões de compra e tradução de idioma);
• Processos que dependem de dados não estruturados de documentos, artigos, imagens, vídeos e e-mails (como extração de faturas, roteamento de e-mail e voz para texto).

Para dar exemplos reais, esses processos suportados por IA podem ser semelhantes a: previsão de readmissão em saúde, otimização de preços no varejo, detecção de fraude em serviços financeiros, orientação de negócios em serviços de processo, entre muitas outras possibilidades. 

Além disso, à medida que automatiza mais e mais suas operações, a empresa nota gargalos em que um julgamento de nível superior é necessário para avançar em um fluxo de trabalho. Estas são mais oportunidades para IA. 

Finalmente, é importante escolher um fornecedor que ofereça RPA e IA para que a empresa explore o máximo de benefícios que essas duas tecnologias podem gerar, com uma implementação fácil e com retornos financeiros e de produtividade bastante rápidos. 

*Edgar Garcia é diretor comercial da UiPath Brasil.