Saiba como agentes de IA podem aumentar a produtividade do seu negócio.

Solicitar demonstração

Navegar para o conteúdo

  • O que é automação de IA?
  • O que é automação de IA?
  • Comparação de automação de IA
  • Como isso funciona com a automação?
  • Benefícios
  • Impacto da IA e automação
  • IA para ambientes não estruturados
  • Otimização da colaboração entre humanos e IA
  • IA adaptativa
  • Exemplos de empresas
  • Perguntas frequentes
  • Soluções relacionadas

IA + automação: Por que a IA é o próximo passo para a automação?

A automação de IA combina inteligência artificial (IA) com sistemas automatizados para tornar os processos mais eficientes. Ao reunir tecnologias de IA com ferramentas de automação como RPA, as organizações podem acelerar fluxos de trabalho, melhorar a tomada de decisões e depender menos da intervenção humana.

Automação robótica de processos (RPA)

O que é automação de IA?

Reconhecida com frequência como Automação Inteligente ou hiperautomação (termo cunhado pela Gartner), a automação de IA representa a integração de capacidades avançadas de automação com tecnologias de IA. A IA amplia o alcance da automação ao permitir que os sistemas aprendam, se adaptem e tomem decisões conscientes, acelerando cada etapa do ciclo de vida da automação.

O potencial de combinar tecnologias de IA com ferramentas de automação como automação robótica de processos (RPA) é imenso, oferecendo às empresas novos caminhos para eficiência e inovação.

Automação de IA vs. BPM, RPA e outras tecnologias.

Enquanto a automação tradicional e o gerenciamento de processos de negócios (BPM) se concentram em regras predefinidas, a automação com IA permite que os sistemas se adaptem e aprendam. Como a IA se destaca em fazer previsões e tomar decisões, enquanto as ferramentas de automação lidam de forma confiável com a execução entre ou dentro dos sistemas, ela pode infundir flexibilidade à automação para responder às necessidades e condições de negócios em constante mudança.

A automação impulsionada por IA é construída a partir da integração perfeita da IA com tecnologias de automação, incluindo RPA e BPM, que juntas formam a base da Automação Inteligente. Ao contrário da automação tradicional ou do BPM, que dependem de abordagens baseadas em regras, a IA introduz capacidades cognitivas à automação, permitindo que os sistemas compreendam, aprendam e tomem decisões. Essa camada cognitiva é o que define a automação impulsionada por IA, permitindo que ela lide com tarefas complexas que exigem adaptabilidade e insight.

Agentes de IA são a nova tendência deste ecossistema. Os agentes de IA incorporam a combinação de habilidades cognitivas para planejar, prever resultados e tomar decisões, com a capacidade de agir em sistemas empresariais, tudo isso enquanto aprendem de forma contínua com os dados que processam.

Como a IA e a automação se associam?

À medida que a IA e a tecnologia de automação continuam a evoluir, as organizações e os provedores de soluções descobrem cada vez mais oportunidades para aproveitar a combinação entre essas tecnologias e expandir os benefícios da IA para novos casos de uso.

Salvar

Recursos humanos: Recrutamento

Função da IA: A IA analisa currículos e dados de candidatura para prever as melhores candidaturas para um emprego com base em habilidades, experiência e adequação.

Função da automação: Depois que a IA identifica os principais candidatos, os sistemas de automação agendam entrevistas, enviam e-mails de acompanhamento e atualizam os sistemas de acompanhamento de candidatos.

Vendas: Previsão

Vendas: Previsão

Função da IA: Os modelos de IA preveem tendências futuras de vendas analisando dados históricos de vendas, condições de mercado e comportamento de clientes para tomar decisões estratégicas.

Função da automação: Com base nas previsões da IA, a automação ajusta as estratégias de vendas, atualiza os sistemas de CRM e aciona campanhas de marketing direcionadas.

Segurança de TI:  Detecção de ameaças

Segurança de TI: Detecção de ameaças

Função da IA: Os sistemas de IA preveem e identificam potenciais ameaças cibernéticas analisando o tráfego de rede e os padrões de comportamento de usuários.

Função da automação: Ao detectar uma ameaça, os sistemas de automação executam protocolos de segurança, como isolar os sistemas afetados, alertar as equipes de TI e iniciar processos de backup de dados.

Benefícios de combinar IA com automação.

Ao usar a IA com a automação, as empresas podem aproveitar diversos benefícios que impulsionam a transformação operacional.

O aumento da eficiência está no topo da lista de benefícios, mas ter processos mais rápidos, sem erros e simplificados gera um impacto que vai muito além dos ganhos de eficiência. Ao possibilitar a automação de tarefas rotineiras bem como de fluxos de trabalho complexos e multifuncionais, o uso da IA e da automação permite que as empresas aloquem recursos de forma mais eficaz, focando em iniciativas estratégicas que impulsionam o crescimento e a inovação. Essa mudança orientada pela eficiência pode tanto aumentar a produtividade quanto reduzir os custos operacionais.

Nos níveis estratégico e tático, a capacidade da IA de processar e analisar uma grande quantidade de dados pode redefinir a velocidade de tomada de decisões, permitindo que as empresas respondam às mudanças em tempo real.

Combinar IA com automação aumenta a precisão nas operações, minimiza erros e melhora o desempenho geral. A execução precisa de processos orientados por dados em grande volume é valiosa especialmente em indústrias nas quais a conformidade e a precisão são essenciais, como finanças e saúde.

A escalabilidade e a adaptabilidade são benefícios adicionais da automação impulsionada por IA, o que permite que as empresas gerenciem ambientes de sistemas mistos. Como os sistemas de IA aprendem e se adaptam, eles podem lidar com uma gama mais ampla de tarefas, desde a simples entrada de dados até processos complexos de tomada de decisão, proporcionando flexibilidade operacional sob demanda, o que permite às organizações avançar e ajustar com rapidez o crescimento e as necessidades de negócios em evolução.

Impacto da IA e da automação em empregos não técnicos.

O surgimento da IA generativa acelerou o impacto das mudanças recentes na natureza do trabalho, à medida que as organizações aceleraram a adoção de tecnologias de automação.

Hoje, o potencial da IA e da automação se estende para além de cargos e tarefas técnicas tradicionais, impactando também trabalhos que geralmente não estão associados à automação, como atendimento ao cliente e indústrias criativas. Nesses campos, a IA e, em particular, a IA generativa podem aumentar a capacidade das pessoas em vez de substituir a execução de tarefas repetitivas.

No atendimento ao cliente, por exemplo, a IA pode trabalhar ao lado de agentes humanos para fornecer orientações de nível especialista e executar tarefas com dados em múltiplos sistemas, permitindo que os agentes se concentrem na interação com clientes, capacitando-os a lidar com questões mais complexas que exigem empatia e compreensão detalhada. Ao mesmo tempo, a automação impulsionada por IA pode lidar de forma independente com consultas rotineiras de clientes e fornecer respostas instantâneas, melhorando a experiência de clientes enquanto libera tempo de recursos humanos.

Da mesma forma, nas indústrias criativas, a IA pode ajudar na geração de ideias ou conteúdo, permitindo que quem cria se concentre em refinar e aperfeiçoar o trabalho.

IA para tarefas e fluxos de trabalho não estruturados

IA para tarefas e fluxos de trabalho não estruturados

Sistemas de automação tradicionais dependem de regras predefinidas e dados estruturados, o que significa que eles encontram limitações ao lidar com fluxos de trabalho complexos e não estruturados. A IA, no entanto, é ótima para processos e ambientes não estruturados, onde os dados frequentemente são desorganizados, inconsistentes ou incompletos.

A IA se destaca no processamento e interpretação de informações não estruturadas, como texto, imagens e áudio, utilizando técnicas avançadas como processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional. Isso permite que os modelos de IA compreendam e extraiam insights significativos de dados que, de outra forma, seriam inacessíveis para sistemas de automação convencionais. Ao processar informações não estruturadas, a IA capacita as empresas a acelerar fluxos de trabalho antes considerados complexos ou irregulares demais para automatizar.

Na indústria de seguros, por exemplo, a IA pode analisar dados não estruturados de formulários de sinistros, e-mails e comunicações com o cliente para automatizar o fluxo de trabalho de processamento de sinistros. Ao interpretar o contexto e o conteúdo desses documentos, os sistemas de IA podem fazer recomendações embasadas sobre a aprovação de reivindicações, reduzindo o tempo de processamento e melhorando a precisão.

Da mesma forma, no atendimento ao cliente, chatbots impulsionados por IA podem lidar com consultas que envolvem conversas não estruturadas, entendendo a intenção de clientes e fornecendo respostas relevantes.

No setor de saúde, a IA pode processar dados não estruturados de registros médicos, relatórios de laboratório e estudos de imagem para apoiar a tomada de decisões clínicas e a automação de tarefas administrativas. Ao extrair informações críticas e identificar padrões, os sistemas de IA podem ajudar os profissionais de saúde a diagnosticar condições, recomendar tratamentos e gerenciar melhor o cuidado de pacientes.

Otimização da colaboração entre humano e IA

Otimização da colaboração entre humano e IA

Ao equilibrar automação com contribuição e supervisão humanas, as empresas podem aproveitar o potencial da IA enquanto garantem confiança na integridade das decisões impulsionadas por IA. O modelo com "humano no circuito", em que a contribuição humana refina e aprimora os sistemas automatizados, tem especial importância em cenários nos quais as decisões impulsionadas por IA precisam de validação ou ajuste com base no julgamento humano.

Processos que utilizam a colaboração entre humano e IA podem aumentar o tempo disponível para interação em momento nos quais a interação tem algo alto valor, como na experiência de clientes.

Em todos os casos, otimizar a colaboração entre humano e IA é um fator central no sucesso dos fluxos de trabalho com IA e automação. As práticas recomendadas para promover uma colaboração eficaz incluem integrar o acesso a automações impulsionadas por IA diretamente nas aplicações de trabalho e oferecer treinamento tanto sobre o uso quanto sobre o propósito da tecnologia, incluindo a compreensão do sistema de IA.

Fornecer treinamento sobre o uso eficaz do sistema de IA e mecanismos subjacentes, incluindo fontes de dados, pode melhorar muito a colaboração bem-sucedida entre humanos e IA. Compreender o que o sistema faz, sua finalidade e usos pretendidos permite que colaboradores da empresa façam uma avaliação crítica do desempenho da IA e identifiquem possíveis problemas ou vieses. Essa conscientização possibilita que os usuários determinem se a IA opera conforme o esperado e se está alinhada com os objetivos e padrões organizacionais.

O uso ideal de IA também recebe suporte de mecanismos robustos de supervisão. A supervisão eficaz de sistemas de IA requer uma abordagem multifacetada que inclua monitoramento contínuo, análises em tempo real, auditorias regulares e revisões de impacto. O monitoramento contínuo envolve manter uma vigilância constante sobre as operações do sistema de IA para detectar anomalias, problemas de desempenho ou desvios do comportamento esperado. Auditorias regulares que examinam os algoritmos do sistema, o uso de dados e os processos de tomada de decisão ajudam a manter a transparência e a responsabilidade.

No nível organizacional, as revisões de impacto que avaliam os efeitos mais amplos dos sistemas de IA são essenciais para garantir um sucesso a longo prazo e aplicação segura nas operações empresariais. Avaliar se o uso está alcançando os objetivos pretendidos e identificar quaisquer consequências não intencionais para colaboradores, clientes e operações mais amplas da empresa ajuda a informar a estratégia geral de IA e automação. Este processo também impulsiona ajustes ou melhorias no sistema de IA, garantindo que ele continue entregando valor e minimize potenciais riscos.

IA adaptativa: como a IA aprende ao longo do tempo

IA adaptativa: como a IA aprende ao longo do tempo

Aumentar e automatizar trabalhos complexos e criativos depende da capacidade dos sistemas de IA de se adaptarem ao longo do tempo e melhorarem por conta própria por meio de processos de aprendizado contínuo.

No coração da IA adaptativa estão mecanismos de aprendizado avançados, como aprendizado de máquina e aprendizado por reforço, que capacitam os sistemas de IA a aprimorar o desempenho e as capacidades de tomada de decisão sem a necessidade de intervenção humana constante.

O aprendizado de máquina permite que a IA identifique padrões e extraia insights de enormes conjuntos de dados, possibilitando que ela faça previsões e tome decisões com base em históricos de dados. E à medida que os sistemas de IA processam mais dados, eles continuam a aprender e a melhorar a precisão e a eficiência.

O aprendizado por reforço permite que os sistemas de IA aprendam interagindo com o ambiente. Isso significa que, quando recebem feedback sobre suas ações, esses sistemas podem ajustar estratégias para maximizar os resultados desejados. Essa abordagem antiga de tentativa e erro permite que a IA se adapte a novos desafios e otimize seu desempenho ao longo do tempo, o que é valioso especialmente no contexto de tarefas criativas e complexas, em que as soluções nem sempre são diretas.

Exemplos: empresas que usam IA e automação.

No cenário empresarial, existem inúmeros exemplos convincentes de como a IA e a automação estão transformando funções ao trabalharem juntas para otimizar processos e executar tarefas complexas. Usar o poder combinado de IA e automação a novos casos de uso empresariais continua proporcionando resultados impressionantes. Não importa o setor, as empresas estão vendo um impacto profundo na eficiência e na inovação por meio da IA e automação.

A Petrobras, gigante brasileira multinacional de energia, adotou uma abordagem abrangente para integrar IA e automação em suas operações, liderada por seu CIO que defendeu a implementação de tecnologias avançadas de automação e IA generativa. O uso de automação impulsionada por IA no departamento fiscal resultou em uma economia de US$ 120 milhões em apenas três semanas e um aumento significativo na eficiência.

Líder global em mineração sustentável, a Vale utilizou IA para automatizar a descoberta de processos. Em questão de poucos dias, a IA generativa identificou e documentou cinco processos de alto impacto que poderiam ser automatizados, o que teria levado meses para ser identificado sem a IA. Esta rapidez na descoberta de processos, que foi 89% mais rápida do que os métodos tradicionais, economizou 121 mil horas e ainda resultou em uma economia anual de US$ 5 milhões para a empresa.

No setor de saúde, a IA e a automação podem melhorar a eficiência dos processos e a precisão operacional, ao mesmo tempo em que amplificam o valor humano. Um caso de destaque é a aplicação única de Automação Inteligente usada por um hospital do NHS. O hospital implementou uma automação pioneira que monitora o suprimento de oxigênio em tempo integral. Esta automação reduziu significativamente o risco de erros, elevando os padrões de cuidado a pacientes e diminuindo a carga de recursos, liberando 1.500 horas de trabalho da equipe hospitalar.

Conforme ilustrado por exemplos como esses, a IA e a automação podem causar um impacto profundo em qualquer setor, não apenas para otimizar e acelerar, mas também para impulsionar a inovação e a transformação operacional. O futuro da IA e da automação permitirá que as equipes criem automações usando linguagem natural e implementem automações de autocorreção que se adaptam às alterações do sistema em tempo real, reduzindo falhas e minimizando a manutenção.

Perguntas frequentes.

Quais são as armadilhas comuns que as organizações enfrentam ao integrar a IA com a automação, e como podemos evitá-las?

A integração da IA com a automação traz benefícios importantes, o que faz com que estar ciente das armadilhas comuns e abordá-las de maneira proativa seja uma parte fundamental da jornada para obter o valor total dessas tecnologias. Lembre-se de que é possível evitar muitos dos desafios comuns relacionados à integração de IA e automação usando uma plataforma de automação agêntica de processos.

Armadilhas comuns e o que você pode fazer para evitá-las:

Falta de objetivos claros
Um dos maiores erros que as organizações cometem é não definir objetivos claros para as iniciativas de IA e automação. Sem metas específicas, é difícil medir o sucesso ou determinar as tecnologias certas a serem implementadas.

O que fazer: reserve um tempo para definir o que você deseja alcançar, seja melhorar a eficiência, reduzir custos ou aprimorar a experiência do cliente. Metas claras guiarão sua estratégia.

Qualidade de dados insuficiente
Os sistemas de IA dependem muito dos dados para aprender e tomar decisões. Se os dados estiverem incompletos, desatualizados ou tendenciosos, isso pode levar a resultados ruins.

O que fazer: invista em práticas de gerenciamento de dados para garantir que os dados que estão sendo usados sejam precisos e relevantes. A auditoria regular de fontes de dados e a limpeza de inconsistências podem ajudar a manter dados de alta qualidade para treinamento de IA e execução de tarefas.

Ignorar o gerenciamento de alterações
A implementação de IA e automação geralmente exige mudanças no fluxo de trabalho e nas funções dos funcionários. Deixar de considerar como essas mudanças afetarão sua equipe pode levar à resistência e à diminuição do moral.

O que fazer: envolva os funcionários desde o início do processo, ofereça treinamento sobre novas tecnologias e comunique os benefícios com clareza. O envolvimento das equipes desde o início pode ajudar a criar uma cultura de experimentação e colaboração.

Ignorar os desafios de integração
A integração da IA aos sistemas de automação existentes pode ser complexa. As organizações podem subestimar as etapas técnicas envolvidas, o que leva a atrasos e frustrações.

O que fazer: realize avaliações completas de seus sistemas atuais e identifique antecipadamente possíveis problemas de integração. Consultar profissionais e provedores experientes também pode ajudar a simplificar esse processo.

Negligenciar a supervisão humana
Sim, a IA possibilita a automação autônoma, mas é essencial manter a supervisão humana, especialmente em áreas essenciais de tomada de decisão. Depender exclusivamente da IA sem a participação humana pode levar a erros graves.

O que fazer: implementar abordagens com intervenção humana, em que o julgamento humano complementa as decisões da IA. Isso garante a responsabilidade e pode melhorar a eficácia geral de suas iniciativas de IA.

Falha na medição e na adaptação
Depois de implementar a IA e a automação, as organizações às vezes negligenciam o monitoramento do desempenho e a adaptação das estratégias com base nos resultados.

O que fazer: estabeleça indicadores-chave de desempenho (KPIs) e analise regularmente os resultados das iniciativas de IA. Use essas informações para fazer os ajustes necessários e aprimorar continuamente os processos baseados em IA.

Como os líderes técnicos e de TI podem apresentar um caso de negócios para investir em IA e automação para suas equipes executivas?

Envolver os executivos com uma abordagem bem pesquisada e orientada por dados aumentará muito suas chances de garantir o apoio deles às iniciativas de IA e automação. Algumas estratégias eficazes para os líderes técnicos e de TI que desejam garantir a adesão dos executivos ao investimento em IA e automação são:

Alinhar com os objetivos estratégicos de negócios
Comece alinhando sua proposta com os objetivos estratégicos da organização. Identifique metas específicas que a IA e a automação podem ajudar a atingir, como melhorar a eficiência operacional, reduzir custos, aprimorar a experiência do cliente ou impulsionar a inovação. A articulação clara de como essas tecnologias apoiam a visão da empresa repercutirá entre os executivos.

Demonstrar ROI
Use dados e métricas para demonstrar o potencial retorno sobre o investimento (ROI). Apresentar estimativas de economia de custos, ganhos de produtividade e aumento de receita que podem resultar da implementação de IA e automação. Por exemplo, se a automação puder economizar várias horas por semana para os funcionários, calcule a economia de custos decorrente da redução das horas de trabalho. A inclusão de números concretos torna o caso da IA e da automação mais convincente.

Mostre sucessos de empresas semelhantes
Destaque exemplos de implementações bem-sucedidas de IA e automação de outras empresas de seu setor. Os estudos de caso podem ilustrar como organizações semelhantes se beneficiaram com essas tecnologias, tornando seu argumento mais relacionável e persuasivo.

Aborde riscos e preocupações
Reconheça os possíveis riscos e preocupações relacionados à IA e à automação, como segurança de dados, custos de implementação ou requalificação de funcionários. Apresente abordagens sugeridas para atenuar esses desafios, incluindo estratégias para garantir a privacidade dos dados, oferecer treinamento aos funcionários e gerenciar mudanças de maneira eficaz. Isso mostra que você considerou os desafios e está preparado para enfrentá-los.

Enfatizar a vantagem competitiva
Explique como o investimento em IA e automação é imprescindível para manter a competitividade no ambiente de negócios acelerado de hoje. As empresas que empregam essas tecnologias podem responder mais rapidamente às mudanças do mercado, aumentar a satisfação do cliente e inovar mais rapidamente do que seus concorrentes. Destacar essas vantagens pode motivar os executivos a considerar seriamente o investimento.

Elaborar um plano de implementação claro
Providencie um roteiro de como a IA e a automação serão implementadas, incluindo os principais marcos, cronogramas e requisitos de recursos. Um plano claro demonstra que você pensou no processo e pode gerenciar o projeto de maneira eficaz, aumentando a confiança dos líderes executivos.

Envolver as partes interessadas
Ao reunir contribuições e apoio de diferentes áreas da organização, você pode criar um caso de negócios mais robusto que reflita uma ampla variedade de perspectivas. Essa colaboração também pode ajudar a formar uma coalizão de defensores do investimento.

Quais setores obtiveram mais sucesso com a automação de IA e o que você pode aprender com eles?

A automação da IA causou um impacto considerável em todos os setores, levando a histórias de sucesso notáveis. Principais conclusões sobre o sucesso com IA e automação em todos os setores:

  • Decisões baseadas em dados: em todos os setores, a análise de dados por meio da IA aprimorou as operações e possibilitou a tomada de decisões informadas.
  • Ganhos de eficiência: a IA potencializa os benefícios da automação, aumentando ainda mais a eficiência dos processos, a economia de custos e as melhorias de produtividade, permitindo que os funcionários se concentrem em tarefas de maior valor.
  • Experiência do cliente aprimorada: muitas implementações bem-sucedidas de IA com automação estão centradas na melhoria das interações com os clientes.

Em nível de setor individual, aqui estão os setores que obtiveram os melhores resultados e o que você pode aprender com as experiências deles:

Fabricação
O setor de manufatura adotou a automação de IA para aumentar a produtividade e a eficiência. As empresas aplicam a IA a tarefas como montagem, controle de qualidade e gerenciamento de estoque. Por exemplo, a IA pode prever falhas de equipamentos antes que elas ocorram, permitindo a manutenção em tempo hábil e reduzindo o tempo de inatividade.

Principais conclusões: a implementação da manutenção preditiva e a automação de tarefas repetitivas podem levar a uma economia considerável de custos e a uma maior eficiência operacional.

Área da saúde
No setor de saúde, a automação da IA está transformando o atendimento ao paciente e os processos administrativos. Os sistemas de IA analisam os dados dos pacientes para auxiliar os médicos no diagnóstico de doenças e na recomendação de planos de tratamento. A automação impulsionada por IA também agiliza as tarefas administrativas, como o agendamento de consultas e o processamento de sinistros de seguro.

Principais conclusões: a automação usando IA para análise de dados pode melhorar a tomada de decisões e os resultados dos pacientes e liberar os profissionais de saúde para se concentrarem no atendimento direto ao paciente.

Serviços financeiros
O setor financeiro integrou com sucesso a automação de IA para tarefas como detecção de fraudes, avaliação de riscos e atendimento ao cliente. Os algoritmos de IA analisam os padrões de transação para identificar atividades suspeitas e iniciar protocolos de mitigação. Os fluxos de trabalho agênticos lidam com as consultas de rotina dos clientes. Isso não apenas aumenta a segurança, mas também melhora a satisfação do cliente.

Principais conclusões: a IA para análise de dados em tempo real pode aumentar a segurança e a eficiência operacional. A automação agêntica pode melhorar a experiência do cliente ao oferecer suporte instantâneo.

Varejo
Os varejistas adotaram a automação de IA para otimizar o gerenciamento de estoque, personalizar as experiências dos clientes e otimizar as cadeias de suprimentos. A automação de IA agêntica analisa os dados do cliente para prever tendências de compra e gerenciar de maneira autônoma os níveis de estoque. Da mesma forma, a automação agêntica de processos em logística impulsiona as entregas no prazo e o processamento eficiente de pedidos.

Principais conclusões: a automação agêntica pode agir com base em insights da IA, como a compreensão do comportamento do cliente por meio da análise de dados, para impulsionar as vendas, aumentar a eficiência do estoque e melhorar a experiência geral de compras.

Transporte e logística
O setor de transportes tem visto avanços consideráveis por meio da automação da IA na otimização de rotas, no gerenciamento de frotas e na manutenção preditiva. Os algoritmos de IA ajudam as empresas a encontrar as rotas de entrega mais eficientes, economizando tempo e custos de combustível.

Principais conclusões: a implementação da automação de IA para otimização de rotas pode levar à redução dos custos operacionais e à melhoria dos prazos de entrega.

Atendimento ao cliente
Muitas empresas implementaram agentes de IA para lidar com as consultas e o suporte ao cliente. Essa automação de IA permite que as empresas ofereçam serviços 24 horas por dia, 7 dias por semana e respondam rapidamente às necessidades dos clientes.

Principais conclusões: a automação de IA agêntica no atendimento ao cliente pode aumentar a capacidade de resposta e a satisfação.

Como as iniciativas de automação baseadas em IA se comparam em termos de ROI à automação tradicional, como RPA ou BPM?

Ao comparar o retorno sobre o investimento (ROI) das iniciativas de automação baseadas em IA com os métodos tradicionais de automação, como a automação robótica de processos (RPA) ou o gerenciamento de processos de negócios (BPM), as principais diferenças se resumem ao escopo das tarefas que podem ser automatizadas e aos ganhos gerais de eficiência.

Escopo de automação: os métodos tradicionais de automação, como RPA e BPM, geralmente se concentram na automação de tarefas repetitivas e baseadas em regras. Essas abordagens são eficazes, mas geralmente podem automatizar apenas cerca de 30% das tarefas em um determinado processo. Essa limitação decorre do fato de que essas abordagens dependem de regras e fluxos de trabalho predefinidos, o que as torna menos adaptáveis a mudanças ou cenários complexos.

Por outro lado, a automação baseada em IA, em especial a automação agêntica de processos, expande consideravelmente o escopo da automação. Ela pode automatizar até 80% das tarefas ao integrar recursos de IA que permitem que os sistemas aprendam, se adaptem e tomem decisões com base em dados em tempo real. Com esse nível mais alto de automação, as iniciativas baseadas em IA podem lidar com processos mais complexos e fluxos de trabalho dinâmicos, resultando em maior eficiência.

Ganhos de eficiência e ROI: o escopo muito mais amplo da automação com IA resulta em ganhos substanciais de eficiência. Ao automatizar uma parte maior das tarefas, as organizações podem reduzir o trabalho manual, minimizar os erros e agilizar os processos. Essa maior produtividade gera um ROI mais alto, pois as empresas podem obter mais com menos recursos.

Por exemplo, considere uma empresa que implementa a RPA tradicional para automatizar tarefas básicas de entrada de dados. Embora isso possa economizar tempo e reduzir erros, o impacto geral pode ser limitado. Em contrapartida, se a mesma empresa adotar a automação baseada em IA, ela poderá simplificar não apenas a entrada de dados, mas também a análise de dados, a tomada de decisões e as interações com os clientes. Esse impacto mais amplo pode resultar em uma redução maior dos custos operacionais e em um aumento da receita por meio de uma melhor prestação de serviços.

Benefícios de longo prazo: a automação baseada em IA também oferece benefícios de longo prazo que contribuem para o ROI. À medida que os sistemas de IA aprendem e melhoram com o tempo, eles podem se adaptar às condições de negócios em constante mudança e otimizar ainda mais os processos. Graças a essa adaptabilidade, o valor da automação baseada em IA pode aumentar com o tempo, proporcionando retornos contínuos sobre o investimento inicial.

Como devemos gerenciar falhas de automação ou erros de IA em processos essenciais?

A maneira como você gerencia as falhas de automação ou os erros de IA em fluxos de trabalho essenciais pode ser decisiva não apenas para os processos em si, mas também para a confiança em seus sistemas. Estar preparado para possíveis falhas faz parte do desenvolvimento de fluxos de trabalho resilientes e garante que suas iniciativas de automação de IA proporcionem resultados confiáveis. Aqui estão algumas estratégias eficazes para lidar com essas situações:

Implementar sistemas de monitoramento robustos: estabeleça monitoramento em tempo real para seus sistemas de automação e IA. Isso permite que você detecte problemas à medida que eles surgem, em vez de esperar que os usuários os relatem. As ferramentas de monitoramento podem acompanhar as métricas de desempenho, sinalizar anomalias e alertar sua equipe sobre possíveis falhas, possibilitando respostas rápidas.

Desenvolver um plano de resposta: crie um plano claro de resposta a incidentes que descreva as etapas a serem seguidas quando ocorrer uma falha de automação ou um erro de IA. Esse plano deve incluir funções e responsabilidades, protocolos de comunicação e procedimentos para diagnosticar e resolver problemas. Ter uma abordagem estruturada ajuda a garantir que as equipes possam agir de maneira rápida e eficaz.

Analisar a causa raiz: após a ocorrência de um erro, faça uma análise da causa raiz para determinar o que deu errado. Isso envolve examinar o contexto do erro, inclusive as entradas de dados, os algoritmos usados e as interações do sistema. A compreensão da causa subjacente pode ajudar a evitar problemas semelhantes no futuro.

Incluir sistemas com intervenção humana: para processos essenciais, a supervisão humana nos principais pontos de decisão permite a intervenção se o sistema de IA produzir resultados inesperados. Isso pode ajudar a manter o controle e garantir que as decisões de alto risco sejam validadas por um especialista humano.

Usar mecanismos à prova de falhas: isso pode incluir sistemas de backup, reversões automáticas para estados estáveis anteriores ou fluxos de trabalho alternativos que podem ser ativados se a automação principal falhar. Essas medidas ajudam a minimizar as interrupções e a manter a continuidade das operações.

Atualizar e treinar regularmente os modelos de IA: os sistemas de IA podem se tornar menos eficazes com o tempo, à medida que os dados e as condições mudam. A atualização e o retreinamento de seus modelos de IA com dados novos podem ajudar a melhorar a precisão e reduzir as chances de erros.

Comunicar-se de maneira transparente: se uma falha de automação ou um erro de IA afetar os usuários ou as partes interessadas, comunique-se de forma aberta e transparente sobre o problema. Explique o que aconteceu, as medidas que estão sendo tomadas para resolver o problema e os possíveis impactos nas operações. A transparência ajuda a criar confiança e garante às partes interessadas que você está gerenciando ativamente a situação.

Aprender e melhorar: depois de resolver um problema, reserve um tempo para analisar o incidente e identificar as lições aprendidas. Use essas informações para refinar os processos, melhorar os sistemas de monitoramento e aperfeiçoar o treinamento da sua equipe. A melhoria contínua ajuda a fortalecer a automação e os sistemas de IA ao longo do tempo.

Qual é a melhor maneira de treinar nossa equipe para colaborar com a automação baseada em IA?

Treinar sua equipe para trabalhar de maneira eficaz com a automação baseada em IA é uma parte importante para maximizar seus benefícios. Principais estratégias de treinamento a considerar:

Fornecer uma base sólida: comece com sessões de treinamento que expliquem o que é IA, como ela funciona e as ferramentas de automação específicas que sua equipe usará. Esse conhecimento básico ajuda todos a entender a tecnologia e a começar em sintonia.

Experiência prática: incorpore um treinamento prático que permita que os membros da equipe interajam com as ferramentas de IA. Use cenários da vida real para demonstrar como a automação funciona e aumentar a produtividade.

Incentivar uma mentalidade de crescimento: ajude sua equipe a ver a IA como uma ferramenta de apoio e não como uma substituição. Uma mentalidade de crescimento ajuda os funcionários a se sentirem mais confortáveis com a tecnologia e abertos a mudanças. Ensine sua equipe a trabalhar com sistemas de IA. Enfatize a importância do julgamento e da criatividade humana em áreas em que a IA pode ser insuficiente.

Desenvolver o pensamento crítico: prepare sua equipe para avaliar os resultados da IA de maneira crítica e tomar decisões informadas. O treinamento deve incluir exercícios para avaliar insights gerados por IA.

Oferecer suporte contínuo e coletar feedback: ofereça recursos contínuos, como cursos ou workshops on-line, e mantenha uma comunicação aberta para perguntas e feedback. Crie canais para que os membros da equipe compartilhem suas experiências e sugestões de melhoria. Esse feedback ajuda a refinar os processos de treinamento e automação.

Comemorar os sucessos: reconheça as conquistas em colaboração com a automação de IA. Destaque exemplos específicos em que a automação melhorou a eficiência ou a tomada de decisões para motivar sua equipe.

Qual é a escalabilidade da automação com tecnologia de IA ao lidar com conjuntos de dados grandes e em constante mudança?

A automação com tecnologia de IA é altamente dimensionável e particularmente adequada para gerenciar conjuntos de dados grandes e em constante mudança.

Em particular, a automação agêntica de processos foi projetada para ambientes em rápida mudança com grandes volumes de dados em tempo real. Sua capacidade de aprender de maneira dinâmica, adaptar-se em tempo real e tomar decisões autônomas faz dele a solução ideal para organizações que desejam prosperar em ambientes complexos e de ritmo acelerado. Graças à sua alta escalabilidade e flexibilidade, as empresas podem aproveitar ao máximo seus dados, o que gera uma melhor tomada de decisões e eficiência operacional.

Aqui estão alguns dos principais motivos pelos quais a automação agêntica com tecnologia de IA se destaca em ambientes e dados dinâmicos:

  • Aprendizado dinâmico: os sistemas de IA agêntica aprendem continuamente com novos dados e experiências. Ou seja, eles podem se adaptar às mudanças nos conjuntos de dados sem a necessidade de reprogramação extensiva. À medida que novas informações são introduzidas, a IA agêntica ajusta seus algoritmos para melhorar a precisão e manter o desempenho.
  • Adaptabilidade em tempo real: ao contrário dos métodos de automação tradicionais, a automação agêntica com IA pode processar dados em tempo real e responder às mudanças à medida que elas ocorrem. Esse recurso é um divisor de águas para ambientes em que as informações estão em constante evolução, permitindo decisões rápidas e bem-informadas.
  • Processamento de alto volume: a automação com tecnologia de IA agêntica pode analisar com eficiência e extrair insights de grandes quantidades de dados. Sua capacidade de lidar com milhões de pontos de dados rapidamente permite que as organizações dimensionem as operações sem sacrificar a velocidade ou a precisão, mesmo com o aumento do volume de dados.
  • Tomada de decisão autônoma: uma vez que a automação agêntica de processos é projetada para tomar decisões de maneira independente, com base em análises em tempo real, ela pode gerenciar fluxos de trabalho complexos e se ajustar a novas circunstâncias sem intervenção humana constante, possibilitando maior escalabilidade mesmo em cenários dinâmicos.
  • Arquitetura distribuída: muitas soluções de automação com tecnologia de IA usam arquiteturas distribuídas, permitindo que operem em vários servidores ou plataformas de nuvem. Essa configuração facilita o aumento ou a redução de recursos com base na demanda, acomodando as alterações no volume e na complexidade dos dados.
  • Design modular: os sistemas de automação de IA geralmente apresentam um design modular, ou seja, as organizações podem adicionar ou modificar componentes conforme necessário. Essa flexibilidade apoia a inovação e possibilita que as empresas se adaptem a novas tecnologias ou processos sem ter que reconfigurar completamente os sistemas.
  • Otimização de recursos: uma grande vantagem da automação com tecnologia de IA agêntica é que ela pode alocar recursos de maneira inteligente com base nas necessidades atuais. Por exemplo, se houver um pico repentino no volume de dados, ela poderá otimizar a capacidade de processamento para lidar com o aumento da carga, garantindo um desempenho consistente.
  • Eficiência de custos: ao automatizar o manuseio e a análise de dados, a automação de IA agêntica reduz a necessidade de intervenção manual extensiva. Isso não apenas economiza tempo, mas também reduz os custos, o que o torna uma opção atraente para as organizações que desejam expandir suas operações.

Explore tópicos relacionados à automação comercial.

Introdução à automação

O que é Automação Inteligente?

Ler o guia
Ler o guia

Produto

Crie, gerencie e governe agentes de IA para executar tarefas cognitivas incorporadas em qualquer fluxo de trabalho de automação.

Conheça o AI Agent Studio
Conheça o AI Agent Studio

Pathfinder

Acelere seus esforços de automação agêntica e descubra como dimensionar a automação baseada em IA para toda a empresa.

Descubra o programa Automation Pathfinder
Descubra o programa Automation Pathfinder

Faça um tour pela Automation Success Platform.

Experimente Automation Anywhere
Close

Para os negócios

Inscreva-se para ter acesso rápido a uma demonstração completa e personalizada do produto

Para estudantes e desenvolvedores

Comece a automatizar agora com acesso GRATUITO à automação completa da Cloud Community Edition.