Uso de automação de processos robóticos cresce. O que isso significa para os humanos?

Apenas alguns anos atrás, conversas sobre automação de processos robóticos (RPA) estavam espalhadas e distantes entre si. Aqueles familiarizados com o RPA tinham uma compreensão limitada do seu potencial e, na melhor das hipóteses, realizaram apenas alguns experimentos isolados de “prova de conceito”. Hoje, o mercado de RPA é estimado em US$ 2,9 bilhões até 2021, e as conversas estão se tornando mais frequentes.

Daniel Morneau, consultor da Forrester Technology Council, fez uma parceria com líderes de tecnologia sênior para encontrar soluções para seus desafios, identificar oportunidades para alavancar estrategicamente novas tecnologias e conectá-las a especialistas em pesquisa e seus pares para obter suporte.

Embora a compreensão do RPA tenha percorrido um longo caminho, ainda há muito a aprender. Conforme o RPA passa da manipulação de automação de processos simples para processos liderados por inteligência artificial (AI), ela será usada para análise de texto, chatbots, sensores IoT e eficiência da plataforma RPA.

A automação de processos robóticos permite processos automatizados escaláveis que conectam sistemas de maneiras que não eram possíveis no passado. O RPA funciona automatizando os processos fáceis e repetitivos e, em seguida, enviando as tarefas mais complexas para um indivíduo com a experiência necessária para lidar com esses cenários.

Automação na prática

Com o tempo, a máquina é treinada para lidar com mais e mais tarefas complexas, permitindo que os funcionários assumam cenários ainda mais complexos ou papéis diferentes. É como conectar sistemas por meio do front end. “É como se eu tivesse um robô sentado ao lado do teclado e, ocasionalmente, sendo substituído por um robô com melhor treinamento”, diz um dos membros da Forrester Technology Council.

RPA precisa de um computador (geralmente uma VM), licenças para o software, e de uma maneira de realizar tarefas; marcá-las como concluídas ou entregá-las a outra pessoa quando a tarefa estiver além das suas capacidades. Ele também precisa de um gerente nos negócios e colegas de trabalho que possam fazer o check-out e identificar quando precisa de mais treinamento.

Um líder da indústria respondeu sobre sua experiência e como a empresa dele se sentia em relação à RPA após ter conseguido resistir a vários robôs e amadurecido sua execução do processo por alguns anos. Ele é responsável por todo o desenvolvimento e entrega de aplicativos, além de ser responsável pelo lançamento da prática de EA da empresa.

“Tem sido ótimo. Agora podemos processar essas transações com muito mais rapidez e até mesmo os cenários mais complexos foram incorporados ao bot. A lição difícil que aprendi é que, uma vez que o conhecimento é incorporado ao bot e o funcionário sai pela porta, ele se foi para sempre”, disse ele, aparentemente expondo um risco que ele não previra.

Ao ser questionado se eles não registraram porque a pessoa estava seguindo esses processos, ele respondeu: “nós capturamos o processo no código, certo?”, aludindo à ideia de que o código é a documentação e acrescentou: “quero dizer, o bot sabe como acompanhar o processo; acabamos de perder a lógica de negócios por trás disso”, contrapondo a ideia de que o próprio código é uma documentação suficiente.

E quando indagado sobre o que faria diferente, disse: “eu ainda construiria o bot e documentaria a lógica de negócios onde pudesse. Mais importante ainda, eu encontraria uma maneira de manter os melhores funcionários que estão sendo substituídos, de forma que sua compreensão profunda da lógica de negócios possa estar disponível à medida que continuamos a apoiar nossos negócios. Quero dizer, a função de negócios para a qual o sistema é usado não está desaparecendo, e ter funcionários que tenham uma compreensão profunda de nossos negócios é a coisa mais difícil de se contratar. Podemos ensinar-lhes novas habilidades e benefícios de sua expertise sobre nós”.

Ou seja, a máquina pode substituir a pessoa que está realizando a tarefa, mas um humano ainda é necessário para manter a compreensão do negócio. Dessa forma, o robô pode ser um ótimo parceiro, mas não está pronto para ser um colaborador individual.