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Impact of Artificial Intelligence & Cognitive Automation on Next-gen Digital Workforce Platforms

Escrito por Avi Bhagtani em Mudando o mundo com automação em November 21, 2018

O mundo está digital e a automação agora é um fator essencial para o sucesso. Em todos os setores, as empresas aproveitam a Automação Robótica de Processos (RPA) para automatizar processos de negócios, como processamento de pedidos de indenização de seguros, processamento de faturas, integração de funcionários, centro de suporte, reconciliação de contas, assistência a pacientes e muito mais. Esses serviços automatizados permitem que as empresas ofereçam uma experiência ininterrupta aos seus usuários, com níveis inéditos de precisão e confiabilidade.

Para acompanhar as necessidades das empresas e dos clientes, a automação precisa continuar evoluindo para incluir uma nova classe de produtos que "pensam e evoluem". Uma nova era de transformação digital está sendo liderada por uma força de trabalho digital que combina inteligência artificial (IA) e automação cognitiva, combinados com a quantidade certa de interação humana. A próxima geração de automação lida com desafios específicos de cada segmento vertical e setor.

É essencial entender quando a combinação de IA (como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (NLP), cognição e modelagem de dados) e RPA será benéfica para o sucesso de qualquer empresa que estiver passando por uma transformação digital. Alguns exemplos incluem:

  1. Síntese de dados: hoje em dia, os dados vêm de diversas fontes e em formatos estruturados ou não estruturados. Usar a IA para extrair dados importantes e transmiti-los para a RPA é uma etapa fundamental no processo para garantir um fluxo uniforme de informações precisas.
  2. Entender o contexto: uma etapa importante no ciclo completo de automação é entender as instruções ou intenções corretas. Aqui, o processo de aplicar a cognição serve para ajudar a RPA a determinar as próximas etapas com base no que o usuário está tentando realizar. Utilizar o NLP para "ler" e "entender" as informações em um e-mail pode ajudar com o direcionamento ou a seleção do processo.
  3. Modelagem preditiva: além de extração de dados e compreensão de intenção, a IA pode ser ampliada para indicar previsões e resultados. Usar o aprendizado de máquina (ML) no momento certo durante a automação do processo permite a modelagem de decisão para recomendar as melhores ações. Os bancos, por exemplo, podem usar modelos de ML para prever a ocorrência de fraude.

De acordo com o IDC, o gasto mundial com sistemas de inteligência artificial (IA)/cognitiva excederá US$ 57 bilhões, com uma taxa de crescimento anual composta de 50,1% até 2021. Conforme a implementação de IA e automação cognitiva continua a crescer, as empresas precisam determinar como aplicar a automação cognitiva para melhorar a adoção e o resultado de ROI.

Leia as próximas publicações no nosso blog para explorar como essa nova espécie de força de trabalho digital inteligente afetará os setores e como você pode estar na vanguarda da verdadeira transformação de negócios digitais.

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