O que você precisa saber
- O APM (Agentic Process Management, gerenciamento agêntico de processos) utiliza IA para executar tarefas de forma independente e se adaptar a mudanças, uma grande melhoria em relação a processos rígidos e estruturados.
- Os agentes de IA são a espinha dorsal do APM, capazes de trabalhar com dados em tempo real, tomar decisões e agir com base em informações emergentes.
- Os benefícios do APM ampliam o valor da automação em uma ordem de grandeza. Simplifique facilmente fluxos de trabalho complexos, otimize a alocação de recursos e melhore a experiência do cliente enquanto economiza tempo e reduz custos.
- Desafios de implementação existem, incluindo a segurança dos dados e o equilíbrio entre a supervisão humana e a autonomia.
- A Automation Anywhere lidera a área de APM com o Sistema de Automação Agêntica de Processos, projetado para lidar com dinâmicas empresariais, automatizar a maioria das tarefas e garantir segurança e governança.
Definição do gerenciamento agêntico de processos.
Em termos simples, o gerenciamento agêntico de processos (APM), ou automação agêntica de processos, é o uso de sistemas de IA inteligentes para realizar o trabalho de forma independente, tomar decisões e se adaptar a mudanças, assim como um membro de equipe habilidoso faria. Isso contrasta com o gerenciamento tradicional de processos, que depende de fluxos de trabalho e dados pré-estruturados, tornando-o menos responsivo a mudanças.
Considere uma operação de cadeia de suprimentos global. A automação tradicional pode reordenar o estoque quando os níveis de estoque caem abaixo de um limite estabelecido, seguindo regras fixas. Em vez disso, um sistema de gerenciamento agêntico de processos poderia analisar tendências de mercado em tempo real, desempenho de fornecedores e atrasos de envio para tomar decisões informadas. Esses fluxos de trabalho adaptativos geram agilidade e eficiência na empresa, mesmo quando há interrupções.
O que diferencia o gerenciamento agêntico de processos são agentes de IA. Os agentes de IA são capazes de entender seu ambiente, analisar dados à medida que acontecem, tomar decisões informadas e ajustar ações para alcançar objetivos específicos. Esses atributos possibilitam que os fluxos de trabalho automatizados sejam responsivos a novas informações ou desafios.
A evolução do gerenciamento de processos.
A gestão de processos percorreu um longo caminho, evoluindo desde fluxos de trabalho manuais e trabalhosos até sistemas sofisticados orientados por IA, capazes de lidar com tarefas complexas com intervenção humana mínima. É uma jornada que reflete a crescente necessidade das organizações de otimizar operações, tomar decisões melhores e se adaptar a mudanças constantes.
- Manual: no início dos processos de negócios, realizar o trabalho dependia de esforço manual; as pessoas executavam tarefas repetitivas como inserção de dados e processamento de documentos manualmente do início ao fim.
- RPA: a introdução do RPA (Robotic Process Automation, automação robótica de processos) permitiu que as organizações automatizassem tarefas baseadas em regras, reduzindo erros e acelerando a execução das tarefas.
À medida que as operações empresariais se tornaram mais complexas, o RPA isolado não era páreo para as realidades dos dados não estruturados e dos fluxos de trabalho dinâmicos e orientados por decisões. Essa rigidez significava que a automação exigia uma supervisão humana extensa, comprometendo os ganhos de eficiência.
- IPA: a demanda por soluções mais adaptáveis levou ao desenvolvimento da IPA (Intelligent Process Automation, automação inteligente de processos). A IPA é uma fusão de IA, ML e PLN com frameworks de automação, permitindo que os sistemas analisem dados não estruturados, aprendam com resultados passados e tomem decisões sensíveis ao contexto.
Por exemplo, chatbots com tecnologia IPA podem interpretar perguntas de clientes em tempo real, e ferramentas de processamento de documentos podem extrair insights de formulários não padronizados.
Embora esses avanços tenham permitido que as empresas lidem com fluxos de trabalho mais complexos e estendam a automação a muitos processos de ponta a ponta, a IPA ainda tem suas limitações. Ainda requer uma preparação significativa de dados e continua dependente da intervenção humana para trabalhos que envolvem ambientes e dados imprevisíveis e dinâmicos.
Agora, o surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs), IA generativa e algoritmos avançados de IA mudou o cenário das capacidades. Combinadas com tecnologias como processamento de linguagem natural (PLN), análise de dados e modelagem preditiva, essas capacidades deram origem a agentes de IA; sistemas de IA empresarial que podem interpretar conjuntos de dados complexos e executar tarefas com supervisão mínima.
E o gerenciamento agêntico de processos utiliza esses agentes de IA autônomos para operar fluxos de trabalho adaptativos que se ajustam a condições variáveis sem regras predefinidas.
Ao incorporar IA agêntica e machine learning, o gerenciamento agêntico de processos não apenas aborda as deficiências da automação tradicional como também abre novas possibilidades para inovação e eficiência. Essa evolução marca um avanço rumo a sistemas mais inteligentes e autônomos que ajudam a acelerar organizações mesmo em um cenário de mudanças constantes.
Benefícios de implementar o gerenciamento agêntico de processos.
O gerenciamento agêntico de processos traz adaptabilidade e autonomia impulsionadas por IA para fluxos de trabalho empresariais. Ao usar agentes inteligentes que tomam decisões em tempo real, as organizações podem otimizar a alocação de recursos, responder de forma dinâmica a condições variáveis e alcançar benefícios transformadores.
Ganhos de eficiência
O gerenciamento agêntico de processos simplifica fluxos de trabalho complexos ao automatizar tarefas repetitivas e reduzir a necessidade de intervenção humana. Empresas podem executar tarefas com mais rapidez e menos erros.
Por exemplo, em operações de cadeia de suprimentos, sistemas agênticos analisam dados em tempo real para prever atrasos, redirecionar remessas e garantir entregas pontuais, tudo isso sem supervisão manual. Essa eficiência operacional economiza tempo e reduz os custos associados a erros e atrasos.
Mais flexibilidade e adaptabilidade
Processos agênticos se destacam em ambientes dinâmicos onde a automação tradicional falha. Com agentes de IA capazes de aprender e se adaptar a novas entradas, os fluxos de trabalho podem se ajustar rapidamente.
Essa adaptabilidade torna os processos agênticos ideais para indústrias como a de saúde, onde os dados dos pacientes mudam constantemente. Por exemplo, durante um aumento súbito de casos de emergência, um sistema agêntico pode priorizar o atendimento de pacientes realocando recursos em tempo real, garantindo que pacientes críticos recebam atenção imediata.
Melhor alocação de recursos
Ao analisar dados e tomar decisões informadas sobre a priorização de tarefas, os processos agênticos otimizam o uso de recursos.
No setor de manufatura, esses sistemas monitoram o desempenho dos equipamentos e agendam a manutenção de forma proativa, minimizando o tempo de inatividade e maximizando a produtividade. Alinhar os recursos com objetivos específicos permite que as empresas alcancem uma produção maior com menos desperdício de insumos, o que, por fim, gera maior lucratividade.
Experiências do cliente melhoradas
A satisfação do cliente depende cada vez mais da rapidez, precisão e personalização, áreas onde o gerenciamento agêntico de processos se destaca. Agentes de IA analisam dados de clientes para oferecer soluções personalizadas, seja por meio de chatbots alimentados por LLMs ou fluxos de trabalho de serviço automatizados.
No setor financeiro, sistemas agênticos detectam transações fraudulentas em tempo real, protegendo clientes e mantendo a integridade e a confiança do sistema.
Operações à prova de futuro
À medida que os setores evoluem mais rapidamente, a capacidade de adaptação se torna uma vantagem competitiva. O gerenciamento agêntico de processos posiciona as empresas para adotar avanços tecnológicos em IA, como automação impulsionada por IA e fluxos de trabalho adaptativos, para que continuem na vanguarda em termos de velocidade e inovação, tornando-as mais resilientes a mudanças e disrupções de mercado.
Aplicações do mundo real e casos de uso.
O gerenciamento agêntico de processos está transformando os setores ao permitir que as organizações processem fluxos de trabalho complexos com uma adaptabilidade e eficiência sem precedentes e alcancem resultados tangíveis. A adaptabilidade e inteligência fazem dele uma ferramenta crucial para organizações que querem continuar competitivas em um cenário em constante evolução.
Serviços financeiros: aprimoramento da conformidade e detecção de fraudes
O gerenciamento agêntico de processos é um divisor de águas para conformidade e detecção de fraudes. Ao usar agentes de IA com machine learning avançado e processamento de linguagem natural, as instituições financeiras podem analisar grandes quantidades de dados em tempo real. Isso permite que elas identifiquem padrões ou atividades incomuns que podem sinalizar fraude.
Por exemplo, um banco global pode empregar esses fluxos de trabalho agênticos para monitorar transações em todo o mundo, sinalizando e mitigando automaticamente qualquer atividade suspeita sem precisar de intervenção humana. Essa estratégia proativa não apenas acelera a detecção de fraudes como também garante a conformidade do banco com novas regulamentações, minimizando o risco de multas e danos à sua reputação.
Assistência médica: otimização do gerenciamento de dados de pacientes
Gerenciar dados não estruturados extensos, como arquivos de pacientes e resultados de diagnósticos, é um desafio comum na área da saúde. O gerenciamento agêntico de processos aborda essa questão automatizando a análise de dados e facilitando a integração perfeita entre sistemas.
Por exemplo, um fluxo de trabalho agêntico com tecnologia de IA pode extrair informações críticas de formulários médicos, cruzar referências com registros existentes e atualizar bancos de dados em tempo real. Essa abordagem não apenas alivia a carga administrativa e reduz erros como também permite que os profissionais de saúde se concentrem mais no atendimento dos pacientes. Além disso, durante um surto repentino ou emergência, sistemas agênticos podem priorizar admissões de pacientes e alocação de recursos, garantindo que casos urgentes recebam atenção imediata.
Fabricação: otimização das operações da cadeia de suprimentos
A complexidade das operações da cadeia de suprimentos exige uma adaptabilidade que a automação tradicional não pode oferecer. O gerenciamento agêntico de processos se destaca ao ajustar-se dinamicamente à demanda variável ou a interrupções na cadeia de suprimentos.
Um agente de IA monitora os níveis de inventário, prevê faltas usando dados em tempo real e reordena automaticamente os suprimentos para prevenir atrasos, reduzir custos, melhorar os prazos de produção e aumentar a eficiência operacional geral.
Atendimento ao cliente: suporte ao cliente sensível ao contexto
No atendimento ao cliente, o gerenciamento agêntico de processos está definindo novos padrões ao melhorar a capacidade de resposta e a personalização. Por meio de chatbots ou assistentes virtuais, os agentes de IA utilizam grandes modelos de linguagem para fornecer respostas precisas e sensíveis ao contexto nas interações com os clientes. Ao contrário dos sistemas baseados em regras, esses agentes compreendem as complexidades da linguagem humana, resultando em interações mais fluidas e empáticas.
Uma empresa de telecomunicações pode implementar fluxos de trabalho agênticos para resolver rapidamente e de forma autônoma preocupações com faturamento ou solucionar problemas técnicos, minimizando tempos de espera e aumentando a satisfação do cliente.
Processamento de dados: aceleração da tomada de decisões
Em diversos setores, a capacidade de processar e analisar dados rapidamente é uma vantagem competitiva. O gerenciamento agêntico de processos permite que as empresas lidem com fluxos de trabalho de dados complexos com rapidez e precisão. Agentes de IA agregam entradas de várias fontes, aplicam algoritmos avançados e geram insights acionáveis em tempo real.
No varejo, por exemplo, compreender o comportamento do consumidor e as tendências de mercado é essencial para a tomada de decisões estratégicas. Automatizar esses processos permite que as empresas se mantenham à frente e tomem decisões baseadas em dados com confiança.
Desafios e limitações do gerenciamento agêntico de processos.
Compreender os desafios e as limitações do gerenciamento agêntico de processos, incluindo a complexidade de implementação, os custos iniciais e a segurança de dados, pode abrir caminho para uma implantação e adoção mais eficazes. Com estratégias proativas e planejamento, as organizações estarão posicionadas para desbloquear todo o potencial dessa tecnologia transformadora.
Complexidade de implementação
Implementar o gerenciamento agêntico de processos pode apresentar desafios significativos, sobretudo devido à sua dependência de agentes de IA capazes de tomar decisões autônomas e se adaptar. Esses sistemas exigem modelos de IA sofisticados, algoritmos de machine learning e integração perfeita com os processos de negócios existentes.
Para empresas com sistemas legados, alcançar esse nível de interoperabilidade pode parecer desafiador. Além disso, a necessidade de equipes qualificadas para configurar, monitorar e manter esses sistemas adiciona outra camada de complexidade.
Uma plataforma unificada de gerenciamento agêntico de processos pode aliviar significativamente esses desafios ao oferecer uma solução abrangente que inclui segurança de nível empresarial e mecanismos de governança com orquestração abrangente e integrações entre sistemas. Esse tipo de plataforma fornece um ambiente seguro e eficiente para que os processos agênticos prosperem.
Para lidar com a complexidade da implementação, as organizações podem considerar uma abordagem em fases, começando por programas em ambientes controlados para identificar possíveis barreiras operacionais e refinar a estratégia antes de escalar.
Por exemplo, uma empresa de manufatura pode inicialmente aplicar processos agênticos a uma única linha de produção antes de expandir para outras instalações. Formar parcerias com fornecedores experientes que oferecem suporte completo pode agilizar ainda mais a transição, fornecendo competência valiosa e garantindo um processo de integração mais suave.
Custos iniciais e alocação de recursos
O investimento necessário para criar um sistema de gerenciamento agêntico de processos pode ser um obstáculo sem uma solução de plataforma unificada. Desenvolver e implantar sistemas agênticos envolve despesas relacionadas a plataformas de IA, modelos de base, preparação de dados, integrações e treinamento contínuo do sistema. Alocar recursos internos, tanto financeiros quanto humanos, é um fator não trivial que exige preparação.
As organizações podem otimizar seu investimento priorizando casos de uso de alto impacto em que as capacidades agênticas entregam o maior valor. Por exemplo, uma instituição financeira pode implementar processos agênticos na detecção de fraudes primeiro, em que o retorno sobre o investimento é imediato graças à redução de perdas. Usar plataformas escaláveis que crescem conforme as necessidades organizacionais garante economia com o tempo.
Preocupações com a segurança e privacidade de dados
Sistemas agênticos precisam de muitos dados para permitir a tomada de decisão em tempo real. Ou seja, a segurança dos dados e a conformidade com as regulamentações de privacidade são preocupações importantes. Em setores que lidam com grandes quantidades de informações sensíveis, como serviços financeiros e saúde, o uso de agentes de IA e LLMs introduz novas vulnerabilidades.
Para abordar essas preocupações, as organizações devem priorizar plataformas com recursos robustos de privacidade, segurança e governança de IA. Com armazenamento de dados na nuvem apenas para o essencial, além da criptografia, controles de acesso e monitoramento em tempo real, as soluções de nível empresarial permitem o mascaramento de dados e protegem a privacidade dos dados com automação nativa da nuvem em conformidade com o GDPR e os princípios de privacidade de dados.
Equilíbrio entre supervisão humana e autonomia
Embora o gerenciamento agêntico de processos reduza a necessidade de intervenção humana, encontrar o equilíbrio certo entre autonomia e supervisão não é simples. A dependência excessiva da tomada de decisões orientada por IA sem supervisão humana adequada pode levar a consequências não intencionais, especialmente em cenários que exigem julgamento ético ou compreensão sutil.
As organizações podem superar essa limitação ao implementar sistemas híbridos que combinam as forças dos agentes de IA com a supervisão humana. Definir protocolos claros de escalonamento garante que decisões sensíveis e/ou críticas sejam revisadas por especialistas humanos quando necessário. Por exemplo, um agente de IA que lida com reclamações de clientes pode ser programado para transferir casos sensíveis para um representante humano. Essa abordagem aumenta a confiança em sistemas agênticos e minimiza os riscos associados a operações totalmente autônomas.
Principais recursos a buscar em uma plataforma de gerenciamento agêntico de processos.
Dado o mercado em rápida evolução para soluções agênticas, além de avaliar os principais recursos e capacidades, as organizações precisam validar todas as alegações de produtos e focar em selecionar um fornecedor de gerenciamento agêntico de processos com um histórico comprovado.
Orquestração de fluxo de trabalho: no cerne do gerenciamento agêntico de processos está a integração e coordenação de agentes de IA. A orquestração de fluxo de trabalho é o processo essencial de alinhar e gerenciar todos os componentes, como dados, sistemas e tarefas, e ações dentro de um fluxo de trabalho agêntico.
Ferramentas robustas de orquestração de fluxo de trabalho são base de uma Automação Agêntica de Processos eficaz, permitindo que as organizações projetem e gerenciem processos complexos que integram diferentes tecnologias e sistemas.
Tomada de decisão orientada por IA: no coração do gerenciamento agêntico de processos está a tomada de decisão orientada por IA. Plataformas equipadas com capacidades avançadas de IA, como algoritmos de ML e PLN, permitem que agentes autônomos analisem dados, identifiquem padrões e tomem decisões informadas em tempo real.
Recursos de integração: a integração suave com pilhas de tecnologia existentes, incluindo sistemas ERP, plataformas de CRM e ferramentas baseadas em nuvem, permite que agentes de IA acessem e processem dados de várias fontes, criando um ecossistema unificado para operações de negócios.
Escalabilidade: para permitir o crescimento e o aumento da complexidade, a escalabilidade para adicionar novos fluxos de trabalho, agentes de IA e entradas de dados sem comprometer o desempenho é um requisito fundamental.
Monitoramento e adaptabilidade em tempo real: a capacidade de acompanhar o desempenho de fluxos de trabalho agênticos e fazer ajustes conforme necessário também são componentes centrais das soluções de gerenciamento agêntico de processos. Em conjunto com a adaptabilidade, isso garante que as ações dos agentes de IA reflitam novas entradas, prioridades operacionais ou cenários inesperados.
Recursos robustos de segurança: considerando os dados sensíveis processados por sistemas agênticos, recursos de segurança robustos são inegociáveis. Priorize plataformas com criptografia de dados, controles de acesso e conformidade com regulamentações internacionais como o GDPR ou a HIPAA, especialmente importantes para empresas globais que lidam com transferências de dados internacionais. Essas medidas protegem contra vazamentos de dados e alinham a plataforma com as estratégias de gerenciamento de risco organizacional.
O futuro do gerenciamento agêntico de processos.
À medida que as organizações buscam maior adaptabilidade e eficiência, o gerenciamento agêntico de processos está prestes a redefinir como as empresas lidam com fluxos de trabalho complexos. Impulsionada pelos avanços contínuos em IA e machine learning, a automação agêntica já está elevando a eficiência operacional, simplificando a tomada de decisões e reduzindo a dependência da intervenção humana nas operações empresariais.
Os agentes de IA estão liderando essa transformação, impulsionando a expansão da automação tradicional como o RPA para automação agêntica. A automação com agentes de IA faz a execução de processos ser orientada por metas em vez de etapas do processo. Esses fluxos de trabalho agênticos podem lidar com dados não estruturados, adaptar-se a cenários imprevistos e melhorar continuamente por meio de aprendizado iterativo. As organizações dependerão cada vez mais da automação agêntica para continuarem competitivas.
O futuro do gerenciamento agêntico de processos promete uma integração mais profunda entre a IA agêntica e a computação de borda. Processar dados mais perto da sua fonte reduz a latência e melhora a capacidade de resposta dos sistemas agênticos.
Na logística, por exemplo, a computação de borda permite a otimização de rotas em tempo real ao processar dados diretamente dos veículos de entrega, permitindo que agentes de IA ajustem as rotas de entrega no mesmo instante com base nas condições de tráfego ou em solicitações de entrega de última hora. Essa sinergia é valiosa especialmente nos setores onde decisões em frações de segundo têm impactos significativos.
Esses avanços remodelarão sobretudo as operações empresariais. As organizações irão além dos fluxos de trabalho estáticos e adotarão processos dinâmicos orientados por IA que se adaptam às condições do mercado.
Com o desenvolvimento dessas tendências, as empresas devem se preparar para enfrentar desafios como segurança de dados, uso ético de IA e complexidade de implementação. No entanto, as recompensas potenciais, como maior escalabilidade, melhoria na tomada de decisões e adaptabilidade incomparável, fazem do gerenciamento agêntico de processos uma força transformadora no futuro do trabalho.
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