Automação de processos empresariais com IA: o que é e como funciona

A IA está rapidamente permeando todos os espaços das empresas, oferecendo recursos avançados desde copilotos, assistentes e classificadores até extratores de documentos e modelos preditivos. Ainda assim, apesar do impulso da IA, muitas empresas percebem que seus processos empresariais de ponta a ponta permanecem em grande parte inalterados, ainda carecendo de automação real em nível de processo. O fato é que a automação impulsionada pela IA está limitada ao nível das tarefas, gerando insights e resumos isolados, mas mantendo os humanos como parte essencial para avançar o trabalho.

A automação de processos empresariais com IA preenche essa lacuna, acelerando a evolução da automação de tarefas baseadas em regras para processos complexos e abrangentes. Essa estrutura moderna de automação traz raciocínio de IA, compreensão de documentos e dados não estruturados e integrações entre sistemas para interpretar o contexto, sugerir próximos passos, tomar decisões baseadas em informações e desencadear ações em aplicativos empresariais. Com IA, orquestração inteligente e supervisão humana trabalhando juntas para objetivos comuns, as organizações podem reduzir drasticamente os tempos de ciclo, eliminar erros e recuperar milhares de horas de esforço manual.

Neste artigo, exploraremos os fundamentos da automação de processos empresariais com IA, destacando como essa tecnologia é utilizada para acelerar, aumentar a eficiência e precisão de processos empresariais vitais, além de analisar de que forma as empresas estão implementando e mensurando o sucesso da automação de processos empresariais com IA.

O que é a automação de processos empresariais com IA?

A automação de processos empresariais com IA utiliza raciocínio artificial, tomada de decisões e compreensão de documentos para executar fluxos de trabalho complexos que abrangem sistemas, documentos e pontos de interação humana. É uma mudança fundamental de uma IA utilizada apenas para auxiliar em tarefas individuais para uma que conduz ativamente processos inteiros.

A tabela a seguir ilustra as diferenças ao longo do espectro da automação empresarial:

A automação de processos empresariais com IA representa uma implementação mais avançada da inteligência artificial. Enquanto muitas implementações de IA atualmente se limitam a oferecer sugestões, a automação de processos empresariais com IA tem como objetivo concluir ativamente processos de ponta a ponta, por meio da atualização de sistemas, do acionamento de agentes de IA e de outras automações, além da orquestração do encaminhamento, da IA agêntica, de colaboradores humanos e de decisões entre diferentes aplicativos.

Os componentes essenciais da automação de processos empresariais com IA incluem:

• Interpretação do contexto: entende em que estágio o processo está, quais informações estão faltando e quais regras ou condições se aplicam. Essa capacidade permite que a IA tome decisões informadas sobre os próximos passos dentro do contexto empresarial.
• Tomada de decisões: aplica raciocínio de IA, lógica de negócios e regras estruturadas para determinar qual a melhor ação a ser tomada. Isso vai além das automações, fazendo ações simples baseadas em regras do tipo se/então para automações dinâmicas que fazem escolhas inteligentes e adaptativas com base em regras, contexto e mais.
• Execução entre aplicativos: aciona automações, integrações e atualizações de dados em CRMs, ERPs, sistemas de documentos, APIs e aplicativos legados. Isso garante um fluxo contínuo de trabalho e dados entre sistemas distintos e isolados.
• Manuseio de documentos e dados: extrai, valida, classifica, resume e atualiza informações em vários sistemas. Isso é crucial para processos que dependem fortemente de dados não estruturados.
• Exceção e intervenção humana: direciona casos ambíguos ou de alto risco para revisão humana e reintegra o resultado ao processo. Isso garante que a experiência humana seja aproveitada onde é mais necessária.
• Governança: impõe controles de identidade, limites de autoridade, auditabilidade e diretrizes de conformidade. Essa ação é fundamental para manter a segurança, a conformidade regulatória e a confiança nos processos automatizados.

Os agentes de IA operacional da Automation Anywhere, que mantêm o contexto, avaliam os próximos passos e coordenam ações entre sistemas, ajudam a garantir que a automação de processos empresariais com IA abranja toda a organização, como deve ser.

Por que a automação de processos empresariais com IA é importante

As empresas atualmente contam com uma vasta gama de capacidades de IA, mas muitas têm dificuldade em aplicá-las de forma eficaz a fluxos de trabalho do mundo real. De acordo com a McKinsey, 88% das organizações relatam uso regular de IA em pelo menos uma função empresarial, contra 78% de um ano atrás. No entanto, apenas um terço das organizações relata ter começado a expandir seus programas de IA. Essa lacuna destaca um desafio significativo para as empresas: como acelerar o salto de implementações isoladas de IA para o uso de IA em processos de negócios integrados e essenciais para as operações.

Sem a capacidade de conectar dados entre silos e compreender o contexto de negócios entre departamentos, os processos permanecem fragmentados entre CRM, ERP e outros sistemas, forçando as pessoas a lidar manualmente com transferências de dados, roteamento, atualizações e tratamento de exceções. O resultado disso são ineficiências, aumento nas taxas de erro e um esgotamento do valioso capital humano — tudo isso enquanto os processos continuam dependentes de esforço manual em vez de poderem ser facilmente automatizados.

A automação de processos empresariais com IA transforma esse cenário ao permitir que a inteligência artificial interprete o contexto dos processos, tome decisões, acione tarefas em sistemas desconectados e gerencie exceções previsíveis. Com isso, as equipes ficam livres das tarefas repetitivas e de baixo valor e o esforço humano pode ser direcionado para as etapas que exigem maior capacidade de julgamento, onde a experiência e a expertise têm mais impacto.

Em última análise, a automação de processos empresariais com IA atua como o principal foco, enquanto a orquestração funciona como a camada de conexão que viabiliza a execução coordenada entre diferentes domínios, transformando fluxos de trabalho fragmentados e interdepartamentais em processos integrados e orientados por inteligência artificial.

Casos de uso da automação de processos empresariais com IA

A automação conduzida por IA pode transformar drasticamente processos de múltiplas etapas em diversos setores, mesmo em áreas vitais para os negócios. Aqui estão alguns exemplos que ilustram os processos manuais e fragmentados antes da automação e os fluxos de processos integrados e orientados por IA após a automação.

Entrada, análise e resolução de solicitações

A entrada manual de solicitações, digitação de dados extraídos de vários documentos, consulta de apólices e verificações de fraude exigem um esforço manual significativo. Os analistas humanos gastam tempo validando informações e encaminhando solicitações, o que leva a um processamento lento e a possíveis erros.

A IA automatiza de forma inteligente a extração de documentos a partir de diversos formatos, realiza consultas de políticas, valida informações conforme regras, executa verificações de fraude e direciona solicitações conforme a complexidade e o risco. Isso resulta em uma redução de até 60% nos ciclos de revisão manual e uma melhoria de 25% na precisão.

A Alight, que está entre as líderes no fornecimento de serviços de capital humano e tecnologia na nuvem, passou dos processos manuais para automações por IA para simplificar e acelerar o processamento de solicitações. Com 95% de precisão nos processos automatizados, a Alight reduziu o tempo de processamento de solicitações para menos de um dia e diminuiu o volume de chamadas em 50% graças a maior rapidez nos pagamentos.

Integração dos clientes e validação de KYC / AML

Processos demorados de verificação manual de identidade, avaliação de risco e validação de documentos retardam iniciativas essenciais de KYC (conheça seu cliente) e AML (combate à lavagem de dinheiro) voltadas ao enfrentamento de crimes financeiros. As verificações regulatórias são realizadas manualmente, levando a atrasos e possíveis problemas de não conformidade. Agentes humanos dedicam tempo significativo a tarefas repetitivas de inserção de dados e conferência cruzada de informações.

A IA automatiza a verificação de identidade, pontuação de risco, validação de documentos e verificações regulatórias de KYC/AML na sequência correta. Isso destaca a combinação da tomada de decisões por IA para casos rotineiros e a revisão com intervenção humana em situações ambíguas ou de alto risco, garantindo conformidade e uma experiência de integração do cliente mais ágil.

O KeyBank, grande financeira norte-americana, utilizou a automação de processos empresariais com inteligência artificial para gerenciar seu processo de encaminhamento de atividades suspeitas, mitigando riscos e fortalecendo a postura de conformidade do banco. A automação por IA eliminou as lacunas que o KeyBank tinha entre os sistemas e otimizou os fluxos de trabalho de escalonamento, liberando os trabalhadores humanos de tarefas tediosas e propensas a erros e eliminando 105 mil pontos de contato de processos manuais.

A solução agêntica para integração de clientes da Automation Anywhere, que oferece agentes de IA pré-treinados para fluxos de trabalho de KYC/AML, ajuda a reduzir o tempo de análise desses fluxos em até 60% e diminui os erros manuais em 50%.

Ciclos do pedido ao pagamento e de procure-to-pay

A validação manual de pedidos de compra, faturas e documentos de envio gera atritos no fluxo de caixa e coloca em risco o relacionamento com clientes e fornecedores. Discrepâncias exigem intervenção humana adicional para conciliação tripla, reconciliação e aprovações entre sistemas ERP e financeiros distintos, levando a atrasos nos pagamentos e gerando exceções.

As soluções de IA automatizam validações, ingestão de documentos, verificações de fornecedores, conciliação tripla, reconciliações, aprovações e processamento de pagamentos em sistemas ERP e financeiros. Isso reduz significativamente as exceções em 40% e diminui o tempo de ciclo em 30%.

A Jemena, uma empresa australiana de infraestrutura de serviços públicos, utilizou o Document Automation da Automation Anywhere para processar 170 mil documentos em apenas seis meses. Essa solução de automação com IA economizou 12 mil horas de trabalho, minimizou erros com 99,9% de precisão no processamento de documentos e aumentou a satisfação dos trabalhadores em 87%. Além disso, ela fortaleceu os relacionamentos da Jemena com fornecedores e proporcionou uma vantagem significativa nas renegociações de contratos.

A solução agêntica da Automation Anywhere para contas a pagar, que oferece projetos de soluções agênticas específicos para processos e que podem ser implementados em poucos dias, pode reduzir taxas por atraso em até 100%, alcançar mais de 90% de processamento direto e aumentar a eficiência das contas a pagar em até 80%.

Fechamento financeiro, reconciliação e relatórios

Metade das organizações leva mais de uma semana para concluir o fechamento mensal. Esse processo de fechamento financeiro de vários dias que, além de ser carregado de dependências, exige a consolidação manual de dados de várias fontes, detecção de anomalias, validação de lançamentos e resolução de exceções, não é apenas lento, mas também suscetível a erros e atrasos.

A automação de processos empresariais com IA acelera a consolidação, identifica automaticamente anomalias e desvios, valida lançamentos contábeis e resolve exceções no processo de fechamento financeiro. Automatizar o fechamento mensal fortalece a governança e a auditabilidade, garantindo precisão e conformidade nos relatórios financeiros, com a vantagem adicional da rapidez.

Triagem de incidentes de TI, análise de causa raiz e correção

Fluxos de trabalho de gerenciamento de serviços de TI (ITSM) de alto volume, onde a equipe de TI classifica manualmente incidentes, enriquece dados, direciona tickets e realiza remediações, levam a uma inconsistência no cumprimento do contrato de nível de serviço (SLA) e um aumento do tempo médio de resolução (MTTR). Os clientes pagam o preço, com frustrações crescentes minando a sua lealdade e a eficiência de TI.

A IA automatiza tarefas de ITSM, como monitoramento de operações, suporte ao usuário, rastreamento de ativos, registro de ameaças de cibersegurança. Além disso, a automação é ideal para tarefas alinhadas às práticas recomendadas da Biblioteca de Infraestrutura de Tecnologia da Informação (ITIL), como classificação, enriquecimento, encaminhamento e correção automatizada. Com a automação desses tipos de tarefas de alto volume, as equipes de TI podem enfatizar a consistência do SLA e reduzir os custos operacionais em até 30%.

Nouryon, uma empresa global de produtos químicos, utiliza a automação para reforçar a conformidade de TI, migrando de relatórios anuais para verificações sob demanda que aprimoram os controles e previnem erros. Com a automação de processos empresariais com IA, a Nouryon atingiu taxas de 100% de precisão em conformidade de TI.

Gerenciamento de exceções na cadeia de suprimentos e recuperação do atendimento

O monitoramento manual dos sinais da cadeia de suprimentos leva a respostas reativas, causando atrasos, faltas e mudanças frequentes nas previsões. Dessa forma, avaliar alternativas e acionar ações corretivas se torna um processo lento e que exige muito trabalho humano, o que acrescenta tempo e custo, além de gerar atritos nas operações da cadeia de suprimentos.

A IA monitora sinais da cadeia de suprimentos, incluindo atrasos, falta de produtos e mudanças nas previsões. Quando uma anomalia é detectada, ela avalia alternativas, coloca em prática ações corretivas e atualiza os sistemas de gerenciamento de armazém (WMS), sistemas de gerenciamento de transporte (TMS) e sistemas ERP, tornando as cadeias de suprimentos mais resilientes e responsivas.

A Genpact, uma líder em operações empresariais, trabalhou com um cliente cujos processos manuais de entrada de dados eram tão propensos a erros que impediam uma previsão de tendências eficaz. A automação de processos empresariais com IA aumentou a velocidade das transações em 25%, reduziu os custos em 25% e eliminou totalmente erros causados por intervenção humana.

Como funciona a automação de processos empresariais com IA

O modelo operacional para automação de processos empresariais com IA pode ser visualizado como um ciclo contínuo: sinais geram contexto, que impulsiona o raciocínio e a execução, envolvendo pessoas no processo (HITL) sempre que necessário para garantir a conclusão das atividades.

Interpretar sinais e estabelecer contexto

O modelo de automação de processos empresariais com IA começa pela interpretação de diversos sinais de entrada. Estes podem ser categorizados em:

• Dados estruturados: informações de bancos de dados, planilhas e sistemas existentes.
• Documentos não estruturados: faturas, contratos, e-mails, tickets de atendimento ao cliente e outros textos em formato livre.
• Eventos do sistema: gatilhos a partir de aplicativos, dispositivos IoT ou outros sistemas automatizados.
• Solicitações acionadas por humanos: entradas manuais ou aprovações de usuários.

Cada um desses sinais ajuda a estabelecer o contexto para o processo. Os agentes de IA analisam essas entradas para compreender o estado atual do fluxo de trabalho, identificar informações faltando e determinar quais regras ou condições se aplicam.

Tomar decisões e escolher a melhor ação a se tomar

Após o estabelecimento do contexto, agentes de IA combinam regras de negócios, lógica de domínio, padrões históricos e limites de autoridade para selecionar, por meio de raciocínio, a melhor ação a se tomar. Essa tomada de decisão inteligente vai além de caminhos simples e predefinidos, permitindo que a automação se adapte a circunstâncias variadas sem exceder limites de governança ou autoridade. A IA pode então determinar, por exemplo, se um documento precisa de revisão adicional ou se é necessária uma atualização do sistema ou uma intervenção humana.

Executar ações em todos os sistemas

A execução é onde o raciocínio e as decisões da IA são traduzidos em ações em todo o cenário tecnológico de uma empresa. Isso exige:

• Persistência de estado para manter o status e os dados do processo durante todo o seu ciclo de vida.
• Confiabilidade para garantir que as ações sejam executadas de forma consistente e precisa.
• Tentativas para lidar com falhas temporárias do sistema ou problemas de conectividade de maneira automática.
• Lógica de compensação para definir procedimentos alternativos no caso de uma ação não poder ser concluída conforme o planejado.
• Rastreabilidade para fornecer um registro completo de auditoria de todas as ações e decisões em diversos sistemas, especialmente em fluxos de trabalho de longa duração.

Gerenciar exceções e envolvimento humano

Nem toda tarefa ou cenário pode ser totalmente automatizado. A automação de processos empresariais com IA é projetada para gerenciar exceções de forma eficiente e integrar a intervenção humana quando necessário. Quando surgem, a IA direciona casos ambíguos ou sensíveis a políticas para revisores humanos, fornecendo todo o contexto, incluindo todos os dados relevantes e a justificativa da própria IA. Uma vez que a decisão humana é tomada, ela é perfeitamente reinserida no processo, permitindo que o fluxo de trabalho continue sem outras interrupções.

Aplicar diretrizes e governança em todo o processo

A governança não pode ficar em segundo plano. Em vez disso, ela deve ser incorporada em cada etapa da automação de processos empresariais com IA. Isso inclui:

• Verificação de identidade: garantia de que somente usuários ou sistemas autorizados possam iniciar ou interagir com o processo.
• Mascaramento de dados: proteção das informações confidenciais, impedindo a visualização não autorizada.
• Criação de trilha de auditoria: registro automático de todas as ações, decisões e alterações de dados para garantir conformidade e responsabilidade.
• Aplicação de políticas: garantia de que todas as ações estejam em conformidade com as regras de negócios predefinidas e os requisitos regulatórios.
• Acesso controlado a sistemas confidenciais: limite de acesso a aplicativos e dados vitais com base em funções e permissões.

Além disso, a governança de IA e automação deve incluir um controle de versão, rastreamento de alterações e aplicação automatizada de limites de autoridade para criar uma estrutura robusta capaz de gerenciar e controlar processos automatizados.

Concluir o fluxo de trabalho e atualizar os sistemas de registro

A etapa final consiste em concluir o fluxo de trabalho e atualizar com precisão os sistemas de registro relevantes, registrando as decisões finais, dados reconciliados, documentos validados e atualizações de status nos CRMs, ERPs e outros sistemas essenciais.

Consistência nesses tipos de atualizações posteriores é essencial. A automação de processos empresariais baseada em IA deve garantir que cada processo seja concluído em um estado limpo, auditável e verificado pelo sistema, gerado a partir de uma única fonte confiável, eliminando discrepâncias de dados.

Como implementar a automação de processos empresariais com IA

Implementar a automação de processos empresariais com IA exige uma abordagem estratégica, fundamentando a automação na realidade operacional atual da empresa.

Comece pela clara diferenciação entre descoberta e mineração de processos.

• O foco da descoberta de processos é entender os fluxos de trabalho existentes por meio de entrevistas e observação.
• A mineração de processos utiliza logs de eventos para analisar e visualizar a execução real dos processos.

Evite redesenhar fluxos de trabalho prematuramente; em vez disso, concentre-se em entender o estado atual.

Em seguida, mapeie fluxos de trabalho de ponta a ponta utilizando ferramentas visuais, como diagramas de raia ou modelos SIPOC (sigla em inglês para fornecedores, entradas, processo, saídas e clientes). Essa ação ajuda a identificar decisões, localização dos dados e exceções, fornecendo uma visão clara de como o trabalho flui pela organização.

Quando mapeados, identifique quais processos são os melhores candidatos para automação de alto valor usando critérios como:

• Volume: processos com um alto volume de transações.
• Variação: processos com baixa variabilidade ou variações previsíveis que podem ser tratados por IA.
• Densidade de decisão: processos com muitos pontos de decisão que podem se beneficiar do raciocínio de IA.
• Tempo de ciclo: processos com tempos de ciclo longos que possam ser significativamente reduzidos por meio da automação.
• Carga de coordenação manual: processos que exigem extensas transferências manuais e coordenação.

Lembre-se de que os agentes de IA atuam como a camada operacional e esclareça como eles se diferenciam da RPA voltada para tarefas, etapas de fluxo de trabalho ou assistentes de IA. Esses agentes são entidades inteligentes e conscientes do contexto que orquestram ações entre sistemas, tomando decisões e se adaptando a condições em constante mudança.

Incorpore a governança desde o início, apoiada por uma lista de verificação de controles explícita, incluindo identidade, mascaramento, registro e caminhos de escalonamento. Essa abordagem proativa garante segurança, conformidade e auditabilidade durante toda a jornada de automação.

Por fim, conclua monitorando continuamente, por meio de painéis de automação agêntica de processos (APA), métricas de tempo de ciclo, gargalos, exceções e dependências, identificando onde a lógica de automação deve evoluir. Essa abordagem iterativa permite que as organizações aprimorem e otimizem sua automação de processos empresariais com IA ao longo do tempo, maximizando o impacto.

Por que a APA oferece a base para a automação de processos empresariais com IA

À medida que cresce a pressão por maior agilidade e eficiência, a transição para a automação de processos empresariais com IA é um passo fundamental para praticamente todas as empresas. Mesmo os principais analistas estão incentivando as organizações a automatizar, com o Gartner promovendo a "hiperautomação" e o Forrester destacando os benefícios do "tecido de automação".

A APA oferece a base para a automação em larga escala nas empresas ao unificar automações determinísticas (como RPA) e raciocínio de IA não determinístico (como compreensão de documentos e modelos de IA generativa). Essa combinação poderosa viabiliza a automação inteligente capaz de processar dados estruturados e não estruturados para tomar decisões e executar ações em fluxos de trabalho complexos.

Além disso, a APA oferece execução entre aplicativos com gerenciamento de estado, repetições e tratamento de erros, todos necessários para fluxos de trabalho de longa duração que abrangem vários sistemas. Isso garante a confiabilidade e a resiliência da automação. Mais do que isso, a APA incorpora governança em ações e decisões, ao contrário das ferramentas de orquestração de código aberto ou autônomas que frequentemente carecem de controles nativos. Com a governança incorporada, as empresas podem confiar na segurança, conformidade e auditabilidade desde o início.

O uso da APA para viabilizar a automação de processos empresariais com IA em escala geralmente segue os seguintes estágios de maturidade:

1. Assistido: a IA fornece insights e recomendações, mas os humanos conduzem a execução.
2. Aperfeiçoado: a IA aperfeiçoa ativamente o esforço humano ao completar tarefas e tomar decisões.
3. Agêntico: a IA faz a execução, com intervenção humana em exceções ou questões de supervisão estratégica.

A automação de processos empresariais com IA é fundamental para o avanço na jornada de transformação de organizações em empresas modernas e altamente eficientes.

Mensurar o sucesso da automação de processos empresariais com IA

Estabelecer métricas claras é fundamental para avaliar o impacto da automação de processos empresariais com IA. Em vez de focar em métricas isoladas, o sucesso deve ser medido com KPIs de processos de ponta a ponta, incluindo um equilíbrio de indicadores de desempenho, adoção e governança.

Exemplos de métricas de automação com IA incluem:

Melhoria do tempo de ciclo e da produtividade

• Tempo médio de atendimento (AHT): o tempo médio necessário para concluir um processo.
• Volume de pendências: o número de itens pendentes em uma fila.
• Atraso na transferência: o tempo de espera entre as etapas do processo.

Precisão, qualidade e redução de exceções

• Processamento Direto (STP): a porcentagem de transações concluídas sem intervenção humana.
• Redução de falta de dados: menos casos de informações incompletas ou incorretas.
• Menos correções: diminuição na necessidade de ajustes manuais ou retrabalho.
• Taxas de exceção mais baixas: uma redução nos casos que se desviam do fluxo normal do processo.

Adoção e reutilização em toda a empresa

• Número de processos automatizados: a contagem total de fluxos de trabalho que foram automatizados.
• Expansão para novos departamentos: a adoção da automação em diferentes unidades de negócios.
• Porcentagem de etapas automatizadas em cada fluxo de trabalho: o grau de automação de processos individuais.

Adesão à governança e conformidade

• Taxa de desvio de política: a frequência de ações que não estão em conformidade com as políticas estabelecidas.
• Prontidão da auditoria: a facilidade e abrangência com que as trilhas de auditoria podem ser geradas e revisadas.

Observabilidade em nível de plataforma e integridade do processo

• Gráficos de dependência: representações visuais das interdependências entre processos automatizados.
• Qualidade de transferência do sistema: métricas sobre a fluidez e precisão da transferência de dados entre sistemas.
• Painéis de integridade dos processos em tempo real: visualização imediata do desempenho do processo e possíveis problemas.

Abordagem da Automation Anywhere para a automação de processos empresariais com IA

A Automation Anywhere viabiliza a automação de processos empresariais com inteligência artificial, proporcionando novos patamares de capacidade, valor e inovação. Enquanto a automação simples mantinha o foco apenas em ganhos de eficiência, o Sistema de Automação Agêntica de Processos amplia o alcance da automação, expande a resiliência e reduz riscos por meio da orquestração agnóstica entre sistemas, inteligência de processos capaz de compreender como atingir objetivos, além de governança e controle que proporcionam confiança em escala.

O Sistema APA orquestra RPA, oferece pacotes de integração pré-configurados, utiliza o Document Automation para extrair, validar e direcionar dados, além de incorporar o raciocínio da IA generativa para uma orquestração fluida e colaboração eficiente entre humanos e agentes. Essa abordagem abrangente permite que as organizações aproveitem uma ampla gama de capacidades de automação e IA dentro de uma única plataforma coesa.

É importante ressaltar que a governança é incorporada automaticamente à automação por meio de mascaramento de dados, controles de identidade, trilhas de auditoria e limites de autoridade configuráveis. Isso garante que toda ação e decisão automatizada siga os padrões corporativos de segurança, conformidade e responsabilidade.

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Perguntas frequentes

Quando um fluxo de trabalho exige a automação de processos empresariais com IA completa em vez de uma automação de tarefas?

Um fluxo de trabalho exige a automação de processos empresariais com IA completa quando envolve múltiplas etapas, abrange diferentes sistemas, demanda tomada de decisões inteligentes com base no contexto e lida com diversos tipos de dados (estruturados e não estruturados). A automação de tarefas é adequada para ações repetitivas e únicas dentro de um escopo limitado.

Por exemplo, um fluxo de trabalho de processamento de faturas que envolve a extração de dados de diferentes formatos de faturas, validação dessas informações com pedidos de compra em um ERP e, em seguida, o acionamento do pagamento com base em regras de aprovação, exige a automação de processos empresariais com IA devido à sua complexidade e à necessidade de compreensão contextual. Por outro lado, a simples cópia de dados de uma planilha para outra pode exigir apenas a automação de tarefas.

Qual nível de maturidade um processo precisa atingir antes que a automação por IA gere valor?

Embora um processo bem definido seja benéfico, a automação por IA pode gerar valor mesmo em processos com um nível de maturidade moderado fazendo a identificação de gargalos e inconsistências. O importante é ter uma compreensão clara dos objetivos do processo e dos dados envolvidos.

Por exemplo, um processo de suporte ao cliente pode incluir algumas etapas manuais e variações. A automação de processos empresariais com IA pode ser implementada para automatizar a triagem inicial, coletar informações do cliente a partir de diversas fontes e direcionar os chamados de forma inteligente, reduzindo imediatamente a carga de trabalho do agente e aprimorando os tempos de resposta, mesmo antes de todo o processo estar perfeitamente otimizado.

Como as organizações mantêm os processos automatizados por IA estáveis à medida que sistemas, dados ou regras mudam?

As organizações mantêm a estabilidade dos processos automatizados por IA por meio de governança robusta, monitoramento e melhoria contínua. Isso inclui controle de versão para a lógica de automação, testes automatizados para alterações e um ciclo de feedback onde exceções ou novos padrões de dados informam as atualizações para modelos de IA e regras.

Por exemplo, se uma nova exigência regulatória alterar a forma como os dados do cliente devem ser tratados, a estrutura de governança garante que a automação de IA seja atualizada e revalidada para cumprir as novas normas, com trilhas de auditoria documentando as alterações.

Quais habilidades são necessárias para criar e manter fluxos de trabalho automatizados baseados em IA?

Construir e manter fluxos de trabalho automatizados por IA exige uma combinação de habilidades, incluindo análise de processos, expertise no domínio de negócios, ciência de dados para desenvolvimento de modelos de IA e habilidades técnicas em plataformas de automação e integração. A colaboração entre usuários corporativos, TI e cientistas de dados é fundamental.

Por exemplo, um analista de negócios pode definir as etapas do processo, um cientista de dados pode treinar o modelo de compreensão de documentos e um desenvolvedor de automação pode configurar os agentes do processo para orquestrar o fluxo de trabalho entre diferentes aplicativos.

Quais são os maiores riscos na automação de fluxos de trabalho com múltiplas etapas e entre sistemas diferentes e como eles podem ser mitigados?

Os maiores riscos incluem violações tanto de segurança de dados quanto da conformidade, erros causados por decisões incorretas da IA e complexidades de integração. Eles podem ser mitigados por meio de uma governança integrada (controles de identidade, mascaramento de dados, trilhas de auditoria), testes robustos de modelos de IA e lógica de automação, mecanismos claros de tratamento de exceções com intervenções humanas no processo e uma abordagem de implementação em fases.

Por exemplo, para mitigar o risco de decisões incorretas da IA em um processo de aprovação financeira, existe a possibilidade de projetar uma etapa com intervenção humana para transações de valor elevado, na qual a IA fornece uma recomendação, mas um humano toma a decisão final.