A automação da IA utiliza tecnologias de inteligência artificial para automatizar tarefas e processos complexos. Ao aproveitar essas tecnologias, as tarefas que exigem inteligência humana podem ser executadas com mais exatidão e consistência.
O conceito de automação remodelou fundamentalmente o cenário das operações de negócios. Historicamente, o papel da automação nos negócios estava confinado à produção, mas os avanços nas tecnologias digitais permitiram que a automação se expandisse para além das linhas de montagem em todos os setores, simplificando processos e reduzindo erros humanos ao longo do caminho.
Mais recentemente, o advento e a proliferação da inteligência artificial eficaz marcou uma nova era nesta evolução. A capacidade da IA de analisar grandes conjuntos de dados, aprender continuamente com os resultados e tomar decisões informadas está abrindo oportunidades sem precedentes para que as empresas otimizem as operações, aumentem a eficiência e inovem em produtos e serviços adaptados às necessidades dos clientes.
Com os recursos revolucionários demonstrados por soluções modernas de IA e automação, era praticamente uma conclusão inevitável de que essas duas tecnologias seriam combinadas para aprimorar ainda mais as funções de negócios. Ao mesclar tecnologias de automação tradicionais com IA, as organizações não estão apenas automatizando tarefas rotineiras, mas também aproveitando a própria capacidade de se envolver em atividades de negócios estratégicas mais complexas.
Embora os termos IA e automação sejam frequentemente usados de forma intercambiável, eles representam tecnologias distintas (mas complementares). Entender as diferenças entre esses termos é crucial para as empresas que buscam aproveitar essas ferramentas e obter uma vantagem competitiva.
A automação refere-se ao uso da tecnologia para executar tarefas que, de outra forma, exigiriam intervenção humana excessiva. Tradicionalmente, essas são ações repetitivas e baseadas em regras que podem ser programadas uma vez e executadas várias vezes sem variação. Robotic Process Automation (RPA) é uma forma comum de automação de negócios, lidando com tarefas básicas, como entrada de dados e processamento de faturas.
Por meio de comparação, a IA envolve a criação de sistemas que podem executar tarefas que normalmente exigiriam não apenas intervenção humana, mas também habilidades de inteligência humana e resolução de problemas. A simulação de inteligência humana da IA é caraterizada pela capacidade de aprender com os dados, se adaptar a novas situações e tomar decisões informadas com base nas próprias conclusões.
A automação de IA (e o conceito relacionado de automação inteligente) combina as vantagens inerentes nas duas as disciplinas, aproveitando a velocidade e a confiabilidade da automação com os recursos de resolução de problemas da IA. Por exemplo, embora a RPA possa automatizar o processo de inserção de dados em um sistema, a IA pode avançar ainda mais analisando os dados, fazendo previsões com base na TI e gerando informações para melhorar a tomada de decisões humanas.
Essa combinação representa uma grande oportunidade para as empresas automatizarem muitos processos complexos que exigem adaptabilidade e aprendizado, qualidades que até recentemente só eram encontradas em operadores humanos. O resultado não é apenas aumento da eficiência, mas também maior inovação, pois a automação baseada em IA consegue identificar padrões e informações que os seres humanos podem ignorar.
Assim como a IA está experimentando maior adoção em todo o mundo, a automação inteligente está preparada para realizar mudanças significativas em praticamente todos os setores, permitindo níveis sem precedentes de produtividade e inovação. À medida que essa tecnologia se aprofunda em vários setores e disciplinas, ela redefine o que é possível, abrindo as portas para uma nova era de excelência operacional.
Em muitos setores, essa mudança já começou. Considere como a automação de IA está melhorando os seguintes tipos de negócios:
Agricultura
Na agricultura, a automação da IA favorece práticas agrícolas mais precisas. De drones automatizados que monitoram a saúde das culturas a sistemas orientados por IA que otimizam a irrigação e a gestão de pragas, a tecnologia está otimizando a forma como os alimentos são cultivados. Essas tecnologias aumentam o rendimento e reduzem a necessidade de intervenções químicas.
Automotivo
O setor automotivo se beneficia significativamente da automação de IA em áreas como produção e controle de qualidade. Máquinas automatizadas equipadas com IA podem prever falhas de equipamentos, simplificar a linha de montagem e garantir padrões de qualidade rigorosos. Além disso, a IA desempenha um papel de destaque no desenvolvimento e aplicação de veículos autônomos.
Finanças
A automação da IA nas finanças envolve o uso de algoritmos para analisar mercados em tempo real para executar negociações. Além disso, as tecnologias podem ser ampliadas para identificar melhor os padrões de fraude e lidar com mais consultas de atendimento ao cliente por meio de chatbots que podem iniciar processos automatizados de atendimento ao cliente.
Saúde
Na área da saúde, a automação da IA é usada para analisar dados médicos, auxiliar em processos clínicos e personalizar os planos de atendimento ao paciente. Os sistemas automatizados podem gerenciar com mais eficiência e precisão os registros de pacientes, enquanto as ferramentas de diagnóstico orientadas por IA ajudam na detecção precoce de doenças, como câncer, aumentando a eficácia dos tratamentos. Nas próximas décadas, os sistemas robóticos alimentados por IA lidarão com aspectos da cirurgia.
Seguros
A automação de IA reduz a necessidade de calcular taxas manualmente. Os algoritmos de IA também podem analisar rapidamente os dados para detectar fraudes, avaliar danos e agilizar as reivindicações, aumentando significativamente a satisfação do cliente e a eficiência operacional.
Ciências biológicas
Nas ciências biológicas, a automação da IA acelera a descoberta de medicamentos e os ensaios clínicos analisando grandes conjuntos de dados para identificar possíveis candidatos a medicamentos e prever a eficácia deles. Essa tecnologia faz mais do que simplesmente acelerar o tempo de lançamento no mercado para novos tratamentos, ela também elimina o risco de erros no acompanhamento de documentação precisa para a fabricação de produtos farmacêuticos.
Produção
Na automação inteligente, a fabricação pode se beneficiar de linhas de produção otimizadas, tempo de inatividade reduzido por meio de manutenção preditiva e gestão aprimorada de inventário. Além disso, os sistemas de automação de IA analisam os dados de produção para prever falhas de máquina antes que elas ocorram, minimizando disrupções e mantendo o fluxo de produção contínuo.
Marketing e publicidade
A automação de IA em marketing e publicidade possibilita a personalização das experiências do cliente utilizando análise comportamental para ajustar anúncios e mensagens de produtos. A automação de IA também pode prever quais anúncios são mais propensos a converter com uma precisão surpreendente, maximizando o ROI em orçamentos de publicidade.
Varejo
No varejo, a automação da IA personaliza as experiências de compra e otimiza a logística da cadeia de suprimentos. De mecanismos de recomendação potencializados por IA a sistemas automatizados de gestão de inventário, essas tecnologias ajudam os varejistas a garantir que tenham o suprimento certo à disposição para atender às demandas dos consumidores de forma mais eficaz e eficiente.
Transporte
A automação de IA melhora o planejamento e a gestão de frotas no setor de transporte. Os sistemas de roteamento automatizados otimizam os caminhos e as programações, reduzindo o consumo de combustível e melhorando os tempos de entrega.
A automação de IA combina várias tecnologias para criar sistemas que automatizam tarefas, à medida que aprendem a tornar os processos mais eficientes. Cada elemento desempenha um papel essencial nesses processos, desde o processamento de dados até a tomada de decisões e muito mais.
Os principais elementos que compõem a automação inteligente incluem:
Algoritmos de aprendizado de máquina
Os algoritmos de Aprendizado de máquina são fundamentais para a automação inteligente, permitindo que os sistemas aprendam com os dados e reconheçam padrões. Esses algoritmos se adaptam ao longo do tempo, melhorando a precisão e a eficiência à medida que processam mais informações. Eles são cruciais em todos os setores, realizando tarefas que vão desde a previsão do comportamento do cliente até a detecção de fraude.
Gestão de processos de negócios/orquestração inteligente de processos
O BPM Business process management e a orquestração inteligente de processos vão além da simples automação de tarefas, otimizando e coordenando os fluxos de trabalho automatizados. Eles ajudam a garantir que os processos de negócios sejam executados na ordem mais eficiente, integrando várias tarefas automatizadas em operações coerentes e simplificadas que se alinham aos objetivos e às estratégias organizacionais.
Robotic Process Automation
Conforme abordado anteriormente, a RPA é usado para automatizar tarefas repetitivas baseadas em regras que antes exigiam intervenção humana. Ao lidar com tarefas rotineiras, a RPA libera a IA (e os humanos) para se concentrar em ações mais complexas e exigentes.
Visão computacional
A tecnologia de visão computacional permite que as máquinas interpretem e tomem decisões com base em dados visuais. Usando técnicas de reconhecimento de imagem e detecção de objetos, a visão computacional é aplicada em vários cenários, como o controle de qualidade na fabricação, onde pode identificar defeitos em produtos de forma mais rápida e confiável que os olhos humanos.
Processamento de linguagem natural
O NLP Natural language processing permite que as máquinas entendam e gerem linguagem humana, possibilitando que chatbots e assistentes virtuais interajam com os usuários de forma natural e conversacional. O NLP ajuda a automatizar tarefas de atendimento ao cliente, analisar o sentimento em publicações de mídia social e extrair informações úteis de grandes volumes de dados de texto não estruturados.
Análise avançada
A análise avançada envolve a aplicação de técnicas e ferramentas analíticas sofisticadas para processar e sintetizar conjuntos de dados complexos, indo além da análise de dados tradicional. A disciplina usa diferentes técnicas, incluindo análise preditiva, análise prescritiva, análise descritiva e análise de diagnóstico. Assim como o aprendizado de máquina, a análise avançada evolui com mais informações.
À medida que a automação da IA se torna uma força transformadora em todos os setores, ela naturalmente traz consigo um conjunto de desafios que as organizações precisam enfrentar. Esses desafios resultam da complexa interação de fatores tecnológicos, fatores humanos e ambientes regulatórios. Abordá-los de forma eficaz é crucial para que as organizações maximizem os benefícios da automação da IA.
Um dos principais desafios da automação da IA é garantir a privacidade dos dados. À medida que os sistemas se tornam mais inteligentes e interconectados, eles exigem maior acesso a dados mais confidenciais. Infelizmente, isso aumenta o risco de violações de dados e o acesso não autorizado. As organizações podem reduzir esses riscos implementando medidas abrangentes de segurança cibernética, como criptografia de dados, auditorias regulares de segurança, modelos de segurança com abordagem zero trust etc. Educar os funcionários sobre phishing e outras ameaças cibernéticas pode ajudar a reforçar a estrutura de segurança cibernética de uma organização.
A automação da IA pode levar a disrupções no mercado de trabalho, à medida que determinadas tarefas são transformadas ou se tornam obsoletas. Para lidar com isso, as organizações podem investir em programas de requalificação e aprimoramento para ajudar os funcionários a fazer a transição para novas funções que apoiem e complementem as tecnologias de IA. Ao mesmo tempo, promover uma cultura que valoriza o aprendizado e a adaptação contínuos pode facilitar a transição e reduzir a resistência dos funcionários.
A transparência dos processos de tomada de decisões de IA é uma preocupação primordial. Há um conceito em sistemas complexos de IA conhecidos como "caixa preta", que indica falta de transparência sobre como as decisões de IA são tomadas. Para combater isso, as organizações podem adotar princípios de uso ético da IA, que incluem o desenvolvimento de sistemas que sejam explicáveis e auditáveis. Envolver as partes interessadas em discussões sobre o uso ético da IA e garantir que os sistemas de IA sejam projetados para serem o mais transparente possível ajudará a criar confiança e responsabilidade.
A integração da automação de IA aos sistemas existentes representa desafios técnicos e operacionais significativos. Os sistemas existentes geralmente são complexos e exigem planejamento e execução cuidadosos para garantir a compatibilidade adequada com soluções inteligentes de automação. As organizações podem superar esses obstáculos empregando abordagens de integração modular, em que os sistemas de IA são gradualmente implementados em fases. A parceria com provedores de serviços de TI experientes também pode fornecer a experiência necessária para garantir uma integração tranquila.
A IA é um avanço relativamente novo, e os órgãos reguladores estão correndo para alcançá-la. As organizações devem manter-se informadas sobre as novas regulamentações para garantir a conformidade e evitar penalidades legais. A implementação de um sistema de gestão de conformidade ágil e adaptável a mudanças no cenário jurídico é crucial. O treinamento e as atualizações regulares para as equipes jurídicas e de conformidade também podem garantir que a organização permaneça à frente das leis em evolução.
Desafios à parte, o potencial transformador da automação de IA oferece uma enorme oportunidade para as empresas que conseguem implementá-la com sucesso. Implementada com sucesso, a automação inteligente pode levar a:
A automação de IA aumenta significativamente a produtividade automatizando várias tarefas, desde as simples e repetitivas até as mais complexas. Essa mudança acelera os fluxos de trabalho e ajuda a otimizar o uso de recursos humanos, pois os funcionários podem redirecionar os próprios esforços para contribuir de maneira mais significativa.
Os sistemas de automação orientados por IA permitem que as empresas ofereçam experiências personalizadas aos clientes por meio de comunicações, recomendações e suporte direcionados. Chatbots potencializados por IA podem oferecer atendimento instantâneo ao cliente 24 horas por dia, respondendo a consultas e resolvendo problemas com muito mais rapidez do que os métodos tradicionais. Além disso, a automação de IA melhora o MTTR (Mean Time to Resolution, tempo médio de resolução) no suporte ao cliente e acelera o tempo de lançamento no mercado de produtos de alta qualidade.
A automação de IA promove a rápida tomada de decisões processando e analisando grandes volumes de dados muito mais rápido do que humanamente possível. Com análise avançada e aprendizado de máquina, a IA pode identificar tendências, prever resultados e sugerir informações úteis, acelerando assim o processo de tomada de decisões e melhorando a agilidade dos negócios.
Ao automatizar tarefas rotineiras, a automação de IA reduz despesas desnecessárias e melhora a alocação de recursos. Isso equivale a economias significativas, especialmente em setores que exigem mão de obra intensiva.
Os sistemas de IA reduzem o erro humano executando tarefas de forma consistente com os padrões exatos definidos durante a programação. Essa maior precisão é especialmente benéfica em campos como o processamento de dados, onde ela é crucial. A maior precisão leva a um melhor controle de qualidade, menos retrabalhos e mais conformidade com os padrões e regulamentos do setor.
Como os sistemas de IA são capazes de lidar com volumes crescentes de trabalho com uma qualidade consistente, as empresas podem escalar suas operações sem o aumento proporcional dos custos de mão de obra ou outros recursos. Essa escalabilidade é vital para empresas que buscam expandir a presença no mercado ou desejam se ajustar às demandas sazonais sem comprometer a qualidade do serviço ou a eficiência operacional.
Os processos por trás da automação de IA envolvem sete etapas principais, sendo cada uma delas essencial para o desenvolvimento e a execução de soluções orientadas por IA. Abaixo está uma divisão de cada etapa envolvida na automação da IA:
1. Coleta de dados
A primeira tarefa envolvida na automação da IA é a coleta de dados relevantes de várias fontes. Esse processo pode incluir bancos de dados, sensores, redes sociais, fóruns de clientes ou qualquer interação digital que forneça informações valiosas. Quanto mais dados forem incluídos, mais eficaz será o treinamento subsequente.
2. Preparação de dados
Os dados coletados precisam ser preparados para serem usados pelo modelo de IA para treinamento e análise. A preparação envolve a limpeza dos dados removendo discrepâncias e inconsistências, juntamente com a formatação da TI para garantir a compatibilidade com as ferramentas de IA.
3. Treinamento de modelo
Com os dados preparados, é hora de treinar o modelo usando algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos aprendem com os dados limpos e anotados para reconhecer padrões, relacionamentos e possíveis anomalias. Tecnologias como NLP e aprendizado profundo são fundamentais nesta fase, ajudando na análise de texto e garantindo que o modelo possa aplicar padrões aprendidos à análise de dados futura.
4. Processamento de dados
O modelo treinado agora pode ser aplicado a novos conjuntos de dados para executar tarefas como escuta social, análise de feedback do cliente ou detecção de anomalias.
5. Aprendizado contínuo
Os sistemas de IA são projetados para aprender e se adaptar continuamente. À medida que o modelo processa novos dados, ele atualiza o próprio entendimento, refinando previsões e operações com base nas informações mais recentes.
6. Implantação
Depois que o modelo for treinado e testado, ele estará pronto para ser implantado no ambiente de negócios real. A implantação envolve a integração do modelo de IA em sistemas e automações existentes, onde ele pode começar a automatizar os processos de negócios.
7. Monitoramento e manutenção contínuos
A última etapa do processo de automação de IA é o monitoramento e a manutenção contínuos. Verificar regularmente o desempenho do sistema e fazer os ajustes necessários ajudam a garantir que ele continue a operar da melhor forma.
Embora existam muitas razões para otimismo em relação a como a automação da IA melhorará os empregos em vários setores, a verdade é que essa tecnologia inovadora provavelmente desestabilizará o futuro do trabalho de muitas maneiras.
Nos próximos anos, os seres humanos se concentrarão mais em tarefas que envolvem grande criatividade e inteligência emocional, enquanto a automação da IA cuidará cada vez mais das responsabilidades mundanas. Com muitas tarefas rotineiras e repetitivas sendo automatizadas, a maioria dos trabalhos mudará. Algumas funções serão eliminadas, enquanto outras vão evoluir para incorporar melhor a automação inteligente. Ao mesmo tempo, é provável que novos tipos de funções surjam em prol das soluções de automação e dos novos recursos que elas representam.
Assim como em qualquer revolução tecnológica, os trabalhadores sempre continuarão sendo fundamentais para o sucesso. Dito isso, muitas forças de trabalho atuais precisarão priorizar o aprendizado contínuo se quiserem permanecer relevantes no mercado de trabalho de amanhã.
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