Inteligência Artificial

Quais tecnologias podem ajudar sua empresa a automatizar processos?

28/05/2020

Tempo estimado de leitura: 4 minutos

RPA, Inteligência Artificial e Machine Learning são três tecnologias que podem ajudar a automatizar processos de negócio de uma empresa.

Em tempos do novo coronavírus, as empresas precisam agilizar ainda mais a tomada de decisão. Se muitas já buscam a computação em nuvem para aprimorar os processos, outras três tecnologias podem ajudar nesta jornada. Você sabe dizer quais?

Sim, Automação Robótica de Processos (RPA), Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) são tecnologias emergentes que podem trazer um novo olhar para as empresas. Porém, muitas ainda não entendem qual o ponto em comum delas. Neste caso, é a automação.

Abaixo, você confere exemplos do que essas tecnologias são capazes:

  • RPA: uma empresa de contact center pode fazer uso da tecnologia para realizar as ações operacionais pós-atendimentos. Assim, os colaboradores estariam livres para atender o próximo cliente, diminuindo o tempo de espera.
  • Inteligência Artificial: uma rede varejista vende uma grande quantidade de um produto X. Ao usar uma ferramenta de gestão de estoque baseada em IA, os dados inseridos farão a tecnologia prever quando o estoque estará indisponível e quando será necessário fazer a reposição.
  • Machine Learning: uma empresa de cartão de crédito pode usar o Machine Learning para cruzar os dados de consumo de um cliente com uma transação supostamente feita por ele. Assim, é possível identificar se o cartão foi utilizado de maneira fraudulenta.

4 desafios de implementar essas tecnologias

Em resumo, o RPA automatiza tarefas rotineiras e repetitivas da empresa, enquanto a IA auxilia na tomada de decisão. Já o ML vai ensinar a IA a reconhecer padrões e tendências com a quantidade de dados que um algoritmo recebe.

Como é possível perceber também, todas essas tecnologias têm diversos casos de uso. Além disso, elas desempenham papéis importantes, embora a utilização delas deva ser estratégica. Ou seja, a jornada deve ser feita de forma que a adoção gere valor para os negócios.

Por exemplo, você sabe dizer qual delas usar em seu negócio? Isso pode se tornar um grande obstáculo, gerando até mesmo prejuízos. Abaixo, confira 4 desafios comuns, apontados pelo site InformationWeek, na hora de adotar RPA, Inteligência Artificial e Machine Learning.

1. Expectativas além do esperado

O relatório “The Robots Are Ready, Are You?” da Deloitte trazia os seguintes dados: 53% dos entrevistados já tinham iniciado a implementação de RPA, em 2017, e esse número subiria para 72% até 2020.

No entanto, apenas 5% desses 53% conseguiram alavancar e dimensionar o uso de RPA em outras áreas de suas empresas. Alguns motivos foram a falta de maturidade, mudança de mentalidade e investimentos apenas em projetos pilotos, mas sem pensar em como escalá-los.

Olhando para Inteligência Artificial e Machine Learning, muitas empresas também estão nos estágios iniciais. Ou seja, nas provas de conceito. É nesta etapa que as organizações esperam tirar os maiores benefícios das tecnologias, mas sem entendê-las completamente.

Capacitar as equipes sobre essas tecnologias e criar estratégias de como elas podem ser aplicadas aos processos de negócios e na tomada de decisão são maneiras de evitar uma expectativa além da realidade.

2. Trabalho em equipe

Executivos C-Level podem até dar suporte na adoção dessas tecnologias. Porém, caso não vejam resultados, com o passar do tempo, o departamento de TI pode ficar sem orçamento para implantar RPA, IA e ML de forma adequada.

Aqui há dois caminhos, mas que andam lado a lado:

  • Caminho 1: Desenvolver implementações bem-sucedidas que tragam retornos comerciais tangíveis.
  • Caminho 2: Trabalhar o conhecimento desses executivos C-Level sobre as tecnologias e o impacto delas nas operações de negócios.

Assim, os líderes conseguem explicar e responder, ao conselho da empresa, perguntas sobre elas e por que dos investimentos.

3. Cooperação com fornecedores

Projetos de TI que envolvam RPA, IA e ML podem ter diversos fornecedores, um para cada solução. É preciso pensar que cada provedor tem sua própria API e tentar uma cooperação entre eles é fundamental ao integrar e dimensionar essas soluções em seus negócios.

Claro, mesmo que você não crie projetos que utilizem essas três tecnologias, você pode tentar concentrar a consultoria e desenvolvimento de soluções em um único provedor.

4. Engajamento do usuário

Aqui, é preciso dizer que os usuários podem ser tanto consumidores/clientes de uma marca quanto os seus colaboradores. No caso da RPA, por exemplo, a automação de um processo manual vai dar ao funcionário meios para concentrar seus esforços em atividades mais complexas.

Algo parecido se observarmos os clientes e consumidores de uma empresa. Independentemente do setor, são esses usuários que vão definir as perguntas que a Inteligência Artificial e o Machine Learning devem responder.

Que problema a sua empresa deseja resolver e como envolver continuadamente o usuário? Quando ele não é o centro dos negócios, há um grande risco de que as soluções desenvolvidas não sejam o que o cliente e colaborador queira, resultando em um projeto falho.

Como identificar qual tecnologia adotar?

Implementar de forma bem-sucedida a RPA, Inteligência Artificial e Machine Learning começa com a sua empresa entendendo as diferenças de cada tecnologia e como elas são usadas. Além disso, buscar parcerias para essa jornada fornece ainda mais potencial ao seu negócio.

Isso porque uma empresa especializada pode te ajudar a mapear e identificar quais setores do seu negócio merecem atenção e como essas tecnologias farão diferença. Assim, você consegue criar projetos adequados e que irão gerar valor com a automação.

Principais destaques desta matéria

  • Três tecnologias ajudam a empresa a automatizar os processos de negócios.
  • Elas são Automação Robótica de Processos (RPA), Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML).
  • Confira 4 desafios que empresas enfrentam ao implementar projetos com essas tecnologias.

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