A empresa autônoma com APA
A internet e o comércio eletrônico foram inovações que redefiniram a maneira que os negócios evoluem, mudando os modelos de negócios e a entrega de valor. Da mesma forma, a empresa autônoma representa uma mudança revolucionária, alterando a forma como as decisões empresariais são tomadas e executadas.
A diferença entre empresas que estão experimentando a automação e aquelas que estão adotando plenamente a autonomia é significativa. Muitas empresas automatizam de 10 a 30% dos processos; uma empresa autônoma opera com mais de 50% dos processos funcionando de forma independente e até 80% do trabalho automatizado no total.
Isso acontece aplicando a automação agêntica de processos (APA) e a tomada de decisão baseada em IA para executar importantes processos de negócios com a mínima intervenção humana.
A APA pode coordenar e executar processos de negócios longos e complexos do início ao fim, em sistemas tradicionalmente isolados, como ERP, CRM, SCM e finanças. Ela usa agentes de IA inteligentes que podem pensar, tomar decisões e agir por conta própria para alcançar objetivos.
Esses agentes de IA trabalham de forma harmoniosa, quebrando barreiras entre dados, sistemas e departamentos, extraindo sentido de informações, como feedback de cliente, mudanças de mercado ou dados operacionais, assim que elas chegam, usando rapidamente novas informações para tomar decisões e seguir para as próximas etapas.
É importante notar que uma empresa autônoma não elimina o trabalho humano, ela o redefine. Os funcionários deixam de lado o gerenciamento de tarefas repetitivas para assumir a supervisão dos sistemas orientados por IA, tomada de decisões estratégicas e o desenvolvimento de novos modelos de negócios, com foco na criatividade e no crescimento estratégico.
A evolução da automação empresarial
Desde a automação básica até o alcance do status de empresa autônoma, o caminho da simplificação de tarefas repetitivas para fluxos de trabalho complexos autônomos segue uma progressão clara em sintonia com avanços tecnológicos mais abrangentes. As ferramentas de automação evoluíram com os desenvolvimentos tecnológicos mais amplos, incluindo SaaS, nuvem e IA empresarial.
De RPA para APA
A automação agêntica de processos de hoje tem suas raízes na automação robótica de processos (RPA). A RPA era capaz de lidar com processos estruturados com grande eficiência. No entanto, seu escopo era limitado. A RPA tinha dificuldades com dados não estruturados e não tinha capacidades cognitivas para a tomada de decisões e resolução de problemas.
A chegada da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina permitiu que os sistemas de automação aprendessem com dados, se adaptassem a novas situações, fizessem previsões e tomassem decisões baseadas em informações. Isso também viabilizou a automação de processos que dependem de dados não estruturados. Dessa forma, a automação inteligente seria capaz de superar as limitações da RPA tradicional.
A mineração também desempenhou um papel fundamental, pois proporcionou a visibilidade sobre a execução real do processo em comparação com fluxos de trabalho apenas presumidos, identificando oportunidades de automação ao revelar gargalos no processo e permitindo a otimização contínua com base em dados reais de desempenho.
Entretanto, as abordagens tradicionais de automação frequentemente resultavam em sistemas isolados, onde a automatização acontecia em tarefas sem considerar o contexto mais amplo da empresa. Isso gerava ineficiências e gargalos, limitando a escalabilidade e a integração.
A automação agêntica de processos elimina essas limitações. Ela elimina silos, oferecendo uma abordagem coesa e integrada para a automação em todos os sistemas e funções empresariais.
Para ilustrar a transição da RPA para a empresa autônoma, considere uma linha do tempo das tecnologias de automação de processos empresariais:
- A automação robótica de processos (RPA) representa a fase inicial, concentrando-se na automação de tarefas repetitivas e baseadas em regras, geralmente dentro de departamentos específicos.
- A automação inteligente é a integração da IA e do aprendizado de máquina com RPA para automatizar processos mais complexos, como os que envolvem dados não estruturados e os que exigem capacidades cognitivas.
- A automação agêntica de processos (APA) é a fase atual, onde mais de 50% dos processos operam de forma autônoma, orientados por agentes de IA e integração contínua entre de sistemas.
Os avanços tecnológicos possibilitam a transição para uma empresa autônoma
A automação agêntica de processos marca um ponto crucial de inflexão. Ela combina variados avanços tecnológicos com ferramentas de automação para oferecer capacidades inovadoras que alimentam fluxos de trabalho autônomos:
- Processamento de linguagem natural (PLN): O PLN permite que os sistemas de automação compreendam e gerem a linguagem humana, o que é fundamental para o processamento de documentos, e-mails e conversas. Além disso, ele também facilita a colaboração entre humanos e automações por meio da linguagem natural.
- Gráficos de conhecimento e tecnologias semânticas: Criam representações estruturadas do conhecimento empresarial, viabilizando o raciocínio entre fontes de informação e apoiando a compreensão contextual dos processos de negócios.
- Grandes modelos de linguagem (LLMs): Permitem que as automações demonstrem capacidades de raciocínio indutivo, o que impulsiona a habilidade de lidar com situações novas não vistas nos dados de treinamento. Os LLMs também simplificam a criação de automações, permitindo o desenvolvimento usando linguagem natural.
- Plataformas com pouco ou nenhum código: Expandem o desenvolvimento da automação para além dos especialistas em TI e aceleram a implantação de soluções de automação. Ainda mais importante, permite que usuários empresariais participem do projeto de concepção das automações.
- Ecossistemas de API e microsserviços: os heróis discretos da automação nas empresas. As APIs criam conexões padronizadas entre sistemas, permitem um design modular que pode ser ajustado conforme necessário e viabilizam a integração entre áreas que antes funcionavam de forma isolada.
- Arquiteturas orientadas para eventos: Esse aspecto garante que as automações sejam capazes de responder a eventos de negócios em tempo real. Também permite a coordenação entre vários agentes de IA e o suporte à execução de processos assíncronos.
- IA agêntica: Os agentes de IA e sistemas agênticos se fundamentam sobre todas essas tecnologias para proporcionar às automações autonomia, adaptabilidade e orientação a metas, permitindo que elas busquem objetivos com mais independência, tomando decisões sobre como alcançar metas em vez de apenas seguir procedimentos fixos. Com isso, é possível lidar com processos complexos e variáveis que, de outra forma, seriam impossíveis de especificar completamente de antemão.
Todas essas tecnologias contribuem para a evolução da automação, passando da mera imitação das ações de interface humana para o entendimento do contexto de negócios, tomada decisões, ações e adaptação a novas situações: marcos da verdadeira automação agêntica de processos, que é a responsável por impulsionar empresas autônomas.
Explore o Sistema de Automação Agêntica de Processos
Principais componentes de uma empresa autônoma
O conceito de automação agêntica de processos (APA) está no coração de uma empresa autônoma. A APA é uma abordagem inovadora para a automação de processos empresariais que emprega agentes de IA para gerenciar processos de ponta a ponta, com mínima intervenção humana.
Esses agentes de IA são projetados para imitar a tomada de decisão humana, permitindo que naveguem por fluxos de trabalho complexos e executem tarefas de forma autônoma. Combinando capacidades de IA com ação, esses sistemas podem processar dados não estruturados, reconhecer padrões e tomar decisões baseadas em dados.
Ao contrário das soluções de automação tradicionais que tendem a se concentrar em soluções pontuais verticais, ou seja, abordam tarefas isoladas dentro de departamentos específicos, a APA oferece uma integração horizontal. Os agentes de IA funcionam perfeitamente em várias aplicações, criando um ecossistema empresarial coeso e interconectado.
Essa abordagem horizontal elimina as barreiras invisíveis entre as diferentes partes da organização, reorientando-as em direção a objetivos estratégicos comuns, eficiência e produtividade.
A orquestração desempenha um papel central nesse aspecto, gerenciando vários sistemas de automação e agentes de IA dentro da empresa autônoma. Ela envolve a coordenação e sincronização de diferentes processos e sistemas para que cooperem de forma harmoniosa. Contar com uma orquestração eficaz significa que agentes de IA poderão se comunicar e colaborar em diferentes plataformas, o que previne conflitos e redundâncias, além de otimizar o uso de recursos.
Colaboração entre trabalhadores humanos e sistemas autônomos
Em uma empresa autônoma, os trabalhadores humanos colaboram com sistemas autônomos fornecendo a direção estratégica e o contexto que os agentes de IA precisam para funcionar de forma eficaz. Essa colaboração entre pessoas e automação agêntica é fundamental para extrair o potencial de eficiência e inovação.
Embora os agentes de IA sejam ótimos para lidar com tarefas e tomar decisões com base em dados, o elemento humano continua sendo essencial tanto para a supervisão quanto para a resolução criativa de problemas. Os seres humanos definem os objetivos e parâmetros gerais, além de garantir que os processos automatizados estejam alinhados com os valores e objetivos da organização.
Com os agentes de IA cuidando de tarefas repetitivas e com muitos dados, os trabalhadores humanos podem se concentrar em áreas que exigem inteligência emocional, criatividade e pensamento estratégico. Essa colaboração não tem a ver com substituir pessoas, e sim ultrapassar as limitações atuais em direção a um maior nível de inovação e competitividade.
Além disso, os trabalhadores humanos atuam como a fonte de verdade para monitorar e refinar o desempenho dos agentes de IA. Ao analisar os resultados e fornecer feedback, eles podem melhorar continuamente os sistemas, garantindo que se adaptem às necessidades e ambientes de negócios em constante mudança.
Benefícios empresariais de transformar sua organização em uma empresa autônoma
A transição para a empresa autônoma transforma fundamentalmente a maneira como as organizações utilizam recursos e geram crescimento. Adotar fluxos de trabalho autônomos oferece benefícios multifacetados para os negócios, impactando a alocação do orçamento, a dinâmica da força de trabalho, a precisão operacional e a satisfação do cliente.
Transferência do orçamento da manutenção para a inovação
Para os diretores de informações (CIOs), essa transformação é particularmente significativa, já que permite uma mudança estratégica na alocação do orçamento, passando da manutenção rotineira para iniciativas de inovação. Tradicionalmente, uma parte significativa dos orçamentos de TI é consumida para "manter as luzes acesas", ou seja, manter funcionando os sistemas e a infraestrutura existentes.
Com a automação agêntica de processos, as empresas podem ter sistemas de TI autogerenciáveis. Essa mudança permite que os CIOs invistam em projetos inovadores que promovam o crescimento dos negócios, como o desenvolvimento de novos produtos, entrada em novos mercados ou aprimoramento das experiências do cliente. Como resultado, as organizações podem crescer em escala e mudar de direção mais rapidamente, adaptando-se às mudanças do mercado e aproveitando novas oportunidades de crescimento sustentável.
Elevação dos cargos dos funcionários para impulsionar o crescimento da receita
Um dos impactos mais profundos da APA é a capacidade de elevar a qualificação da força de trabalho: de tarefas manuais e repetitivas para funções de alto valor. Essa transição não apenas reduz os custos operacionais, mas também impulsiona ativamente o crescimento da receita. Os funcionários passam a se dedicar a atividades estratégicas que exigem criatividade humana, resolução de problemas e tomada de decisões. Ao abordar a inovação e o engajamento do cliente, a força de trabalho será capaz de usar suas habilidades para criar novas oportunidades de negócios e aumentar a vantagem competitiva.
Melhoria da precisão, da conformidade e do gerenciamento de riscos
Empresas autônomas se beneficiam de melhorias significativas em aspectos de precisão, conformidade e gestão de riscos. Os sistemas de IA se destacam no processamento de grandes volumes de dados, reduzindo a chance de erros que podem ocorrer com o trabalho manual. Essa precisão impulsiona a manutenção da conformidade com regulamentações e normas do setor. Além disso, os agentes de IA podem ser programados para aderir aos requisitos regulatórios e às políticas corporativas sem falhas.
E a capacidade da IA de antecipar problemas potenciais e implementar medidas preventivas fortalece significativamente a gestão de riscos. A análise orientada por IA oferece insights em tempo real sobre riscos potenciais, permitindo gestão e mitigação proativas. Com monitoramento contínuo e análise de dados, os sistemas autônomos podem identificar anomalias e tomar ações corretivas, garantindo que a empresa opere dentro dos limites legais e éticos.
Elevação da experiência do cliente
Os benefícios da empresa autônoma se estendem também à experiência do cliente. Na verdade, melhorar a experiência do cliente frequentemente é a força motriz por trás dos projetos iniciais de automação agêntica de processos.
A empresa autônoma oferece um serviço mais rápido e consistente aos clientes. Sistemas de IA podem processar solicitações de cliente em tempo real, fornecendo respostas e soluções imediatas. Com isso, há uma redução nos tempos de espera e um aumento no nível de satisfação do cliente.
Os sistemas automatizados garantem que a entrega de serviços seja consistente em todos os pontos de contato, mantendo os mesmos altos padrões, independentemente do horário ou canal. Essa confiabilidade aumenta a confiança e a fidelidade do cliente, pois ele sabe que pode esperar o mesmo serviço rápido e preciso sempre que interagir com a empresa.
Exemplos reais e casos de uso
Na jornada rumo a sua própria autonomia, as empresas estão aproveitando a automação impulsionada por IA para transformar os fluxos de trabalho tradicionais e aumentar a eficiência operacional em diversos domínios. Um exemplo dessa mudança transformadora é a integração de agentes de IA não só em processos operacionais vitais, mas também em áreas como vendas e marketing, onde processos menos estruturados, tradicionalmente conduzidos por humanos, utilizam a automação agêntica de processos para alcançar resultados melhores com mais rapidez.
Uma ilustração ainda mais viva dessa mudança pode ser encontrada em estudos de caso do mundo real, onde organizações como a Petrobras, o Boston Children’s Hospital e o KeyBank têm aproveitado a automação agêntica de processos para alcançar melhorias notáveis em eficiência, precisão e satisfação do cliente.
Estudos de caso
Petrobras: Revolucionando a gestão tributária
A Petrobras, uma empresa líder em energia no Brasil, aproveitou o poder da automação agêntica de processos para enfrentar o cenário complexo e em constante mudança da gestão tributária. A cada ano, a Petrobras enfrenta a tarefa desafiadora de decifrar as milhares de alterações no código tributário, um processo que tradicionalmente exigia tempo e esforço manual significativo.
Ao implementar a APA, a Petrobras automatizou a análise e aplicação dessas alterações fiscais, permitindo que agentes de IA recalculassem rapidamente os impostos com uma precisão incomparável. Essa automação não apenas simplificou o processo de gestão tributária, mas também gerou economias financeiras substanciais: em apenas três semanas, a Petrobras economizou mais de 100 milhões de dólares.
“Declaramos nossos impostos em três dias. Pela primeira vez em 15 anos, não tivemos que trabalhar no fim de semana para declarar o imposto.”
— Victor Pace, gerente geral de tributação e participações governamentais, Petrobras
Boston Children’s Hospital: Aprimorando a eficiência dos médicos
O Boston Children’s Hospital utilizou a automação agêntica de processos para lidar com os encargos administrativos que muitas vezes pesam sobre os profissionais de saúde. Tarefas administrativas complexas antes e depois das consultas, como agendamento, faturamento e documentação, podem consumir até 25% do tempo de um médico, desviando a atenção do cuidado ao paciente.
Ao implementar a APA, o hospital automatizou esses processos demorados, reduzindo significativamente a carga administrativa para os médicos. Essa automação não apenas melhorou a eficiência operacional, mas também aumentou o bem-estar dos médicos, permitindo que eles dedicassem mais tempo e atenção à experiência do paciente. Como resultado, o Boston Children’s Hospital observou melhorias tanto na satisfação dos funcionários quanto nos resultados dos pacientes, ilustrando o impacto positivo da APA no setor de saúde.
KeyBank: Otimização das operações financeiras
O KeyBank, uma importante instituição financeira, utilizou a automação agêntica de processos para transformar sua eficiência operacional em toda a organização. Diante do desafio de gerenciar inúmeros processos repetitivos e que consomem muito tempo, o KeyBank implementou a APA para automatizar quase 300 processos em vários departamentos.
Esses processos automatizados abrangem tarefas como processamento de transações, verificações de conformidade e consultas de atendimento ao cliente. Ao automatizar esses fluxos de trabalho, o KeyBank não apenas melhorou a eficiência dos negócios, mas também reduziu o risco de erro humano, além de garantir a conformidade com os padrões regulatórios. A implementação da APA permitiu que o KeyBank operasse de forma mais suave e responsiva, proporcionando um melhor serviço aos seus clientes e se posicionando como líder em inovação financeira.
Vendas e marketing
Embora as áreas de vendas e marketing possam não ser reconhecidas imediatamente como as principais candidatas a processos autônomos, o valor e o impacto da automação agêntica de processos são altos para esses departamentos.
Por exemplo, a automação impulsionada por agente de IA pode simplificar o processo de geração de cotações. Normalmente, gerar cotações envolve coletar dados de várias fontes, calcular custos, verificar a precisão e buscar aprovações, atividades essas que estão sujeitas a atrasos.
Com os sistemas autônomos, os agentes de IA podem instantaneamente extrair dados relevantes, como especificações de produtos, preços e informações do cliente, de todos os bancos de dados. Eles aplicam regras e algoritmos para calcular cotações precisas em tempo real, garantindo a conformidade com estratégias de precificação e políticas de desconto.
Essa automação agêntica acelera a geração de cotações enquanto aumenta a precisão e a consistência, além de reduzir o risco de erros custosos. E os insights gerados por IA podem fornecer às equipes de vendas recomendações para preços ideias e oportunidades de desconto, aprimorando ainda mais sua capacidade de atender às necessidades do cliente e promover o crescimento da receita.
No marketing, os agentes de IA podem acelerar o processo de criação e publicação de conteúdo. Desenvolver e distribuir conteúdo geralmente envolve um esforço manual substancial, desde a geração de ideias e redação de textos até o agendamento e publicação em várias plataformas.
Agentes de IA agilizam esse fluxo de trabalho ao gerar conteúdo de alta qualidade que ressoa com os públicos-alvo. Ao analisar dados (preferências dos consumidores, tendências de pesquisa e atividades dos concorrentes) os sistemas de IA podem sugerir tópicos relevantes e criar conteúdo atraente, adaptado a segmentos específicos do público.
Além disso, os sistemas de IA podem automatizar o processo de agendamento e publicação, otimizando o tempo para maximizar o engajamento em vários canais, como mídias sociais, blogs e campanhas de e-mail. Essa automação não só acelera o pipeline de conteúdo, mas também melhora a precisão e o alcance.
O elemento humano em uma empresa autônoma
Quando se fala em empresa autônoma, é comum surgir a preocupação com a perda de empregos, um equívoco que precisa ser esclarecido. Essa mudança não coloca empresa e pessoas em lados opostos. Ao contrário, promove avanços que favorecem os dois.
O elemento humano em uma empresa autônoma tem tudo a ver com colaboração e o crescimento. À medida que a IA e a automação assumem tarefas operacionais, elas também abrem caminho para que os profissionais se concentrem em atividades mais estratégicas e com maior impacto.
Aprimoramento versus substituição
O conceito de aprimoramento versus substituição é central para entender o que uma empresa autônoma significa para os humanos.
No seu cerne, o aprimoramento referido é o das capacidades humanas por meio da tecnologia, permitindo que os indivíduos realizem tarefas de forma mais eficiente e eficaz. É um movimento que se difere da substituição, que pressupõe que a tecnologia assuma completamente tarefas tradicionalmente realizadas por humanos, muitas vezes levando a preocupações sobre a perda de empregos.
Em uma empresa autônoma, o aprimoramento consiste em aproveitar a tecnologia para potencializar as habilidades humanas, em vez de torná-las obsoletas. Por exemplo, ferramentas orientadas por IA podem lidar com fluxos de trabalho repetitivos e com alto volume de dados, permitindo que os funcionários se concentrem em atividades estratégicas, criativas e interpessoais que exigem intuição humana e inteligência emocional. A ideia dessa relação entre humanos e tecnologia é alcançar ganhos de produtividade e inovação, permitindo que os funcionários dediquem mais tempo à resolução criativa de problemas e à tomada de decisões.
O aprimoramento também envolve aprendizagem e adaptação contínuas. À medida que a tecnologia evolui, também evoluem as habilidades necessárias para trabalhar junto a ela. As organizações que priorizam o aprimoramento, e o treinamento e refino das qualificações para apoiá-la, têm mais chances de cultivar uma força de trabalho motivada e engajada, já que os funcionários continuarão sendo valorizados e indispensáveis para o sucesso da empresa.
Muitas organizações já implementaram programas de melhoria das qualificações e requalificação para apoiar essa transição. Esses programas são fundamentais para preparar os funcionários para os novos cargos criados por sistemas autônomos.
Um caso que merece destaque é o do SoftBank, que tem um foco estratégico em refinar a qualificação de sua força de trabalho para que os funcionários estejam preparados para maximizar o potencial da IA. O objetivo dos programas de treinamento é ampliar as competências dos funcionários em áreas como integração de IA, análise de dados e automação de processos, capacitando-os a transitar de tarefas rotineiras para funções de maior valor agregado. A empolgação da força de trabalho é tangível: um concurso de ideias para utilizar IA generativa para melhorar a experiência dos funcionários gerou 52 mil propostas em dez dias!
“Nosso objetivo era inspirar uma sensibilidade renovada por meio da experiência da tecnologia... temos percebido tanto um estilo quanto um local de trabalho em que os funcionários e a tecnologia estão integrados.”
— Satoshi Kaminagayoshi, vice-presidente de sucesso do cliente, SoftBank Corp.
É importante ressaltar que a abordagem de aprimoramento também está alinhada com considerações éticas e expectativas sociais. Ao focar em expandir as possibilidades das capacidades humana em vez de substituí-las, as empresas autônomas podem atenuar potenciais perdas de empregos e contribuir para a estabilidade econômica. Ponto que também está relacionado a preocupações sobre a desumanização do trabalho; o aprimoramento valoriza a criatividade e o julgamento humanos na geração dos resultados empresariais.
“Já observamos uma mudança nas preferências dos funcionários. Os candidatos a emprego agora consideram a adoção de IA ao escolher empresas para trabalhar. Ninguém quer trabalhar para uma empresa que depende de processos manuais ultrapassados, pois isso não contribui para o crescimento profissional. Os funcionários querem carreiras, não apenas empregos. Os empregadores também precisarão que reconhecer isso e usar a IA como uma vantagem competitiva que aprimora suas operações.”
— Mihir Shukla, fundador e CEO, Automation Anywhere
Desafios comuns e como superá-los
À medida que as empresas mudam para o modelo de autonomia, elas enfrentarão desafios. Abordar as lacunas de competências, governança e a supervisão de sistemas autônomos estão entre as considerações mais cruciais. Garantir que os processos orientados por IA estejam alinhados com os valores organizacionais e os requisitos regulatórios também é fundamental.
Além disso, as empresas podem enfrentar obstáculos como a integração de sistemas complexos de IA com a infraestrutura existente, o que geralmente exige atualizações e investimentos tecnológicos significativos. A gestão de dados é outro desafio crítico, já que, para apoiar operações autônomas, as empresas devem garantir uma qualidade excepcional de dados, além de manter a segurança e privacidade. Por fim, é preciso alinhar os processos orientados por IA com os objetivos e valores organizacionais, o que é essencial para manter a coerência e impulsionar o sucesso estratégico.
Considerações sobre governança e supervisão para sistemas autônomos
Estabelecer estruturas de governança robustas é essencial para manter o controle sobre operações automatizadas, garantindo transparência, responsabilidade e conformidade ética. As empresas devem implementar mecanismos de supervisão que incluam auditorias regulares, verificações de conformidade e avaliações éticas para se proteger contra riscos potenciais.
Estruturas regulatórias
- Desenvolva diretrizes abrangentes que abordem a privacidade de dados, segurança e uso ético.
- Garanta a conformidade com os padrões legais para proteger os direitos dos usuários.
- Estabeleça políticas para coleta, armazenamento e uso de dados, com mecanismos para prevenir acesso não autorizado e mitigar ameaças cibernéticas.
Responsabilidade
- Defina quem é responsável pelo desempenho e pelos resultados dos sistemas autônomos.
- Implemente auditorias e avaliações regulares para garantir a conformidade com as diretrizes e identificar áreas de melhoria.
Transparência e explicabilidade
- Forneça insights claros sobre os processos de tomada de decisão de sistemas autônomos.
- Explique como os sistemas operam, os dados utilizados e a lógica por trás das decisões, para construir a confiança das partes interessadas.
Supervisão e intervenção humana
- Incorpore mecanismos para intervenção humana em casos de falha do sistema ou dilemas éticos.
- Certifique-se de que o julgamento humano continue sendo parte integrante do processo de tomada de decisão, especialmente em cenários complexos, de alto risco ou imprevistos.
Superando lacunas de habilidades
Outro desafio significativo é lidar com as lacunas de habilidades dentro da força de trabalho. À medida que as empresas adotam tecnologias avançadas, a demanda por novas habilidades aumenta a um ritmo acelerado, o que significa que as organizações precisam desenvolver proativamente talentos para prosperar em uma empresa autônoma.
Isso envolve investir em programas abrangentes de treinamento e desenvolvimento que se concentrem em alfabetização digital, gestão de IA e análises avançadas. Colaborações com instituições educacionais e plataformas de aprendizado on-line também pode ajudar a facilitar o aprendizado contínuo e o desenvolvimento de habilidades, para que os funcionários se preparem para as demandas de um ambiente de trabalho em evolução.
Avaliação e planejamento estratégico
- Realize avaliações de habilidades regularmente, baseadas em dados, para mapear as capacidades atuais em relação aos requisitos futuros
- Identifique áreas prioritárias onde o treinamento proporcionará o impacto mais significativo nos negócios
- Desenvolva taxonomias de habilidades que proporcionem uma visão clara das capacidades e lacunas organizacionais.
Caminhos de desenvolvimento personalizados
- Crie jornadas de aprendizado personalizadas que alinhem as aspirações de carreira individuais com as necessidades organizacionais
- Implemente plataformas de aprendizado alimentadas por IA que adaptem o conteúdo com base no progresso individual e em estilos de aprendizado
- Equilibre habilidades técnicas (ciência de dados e programação) com capacidades humanas (pensamento crítico e julgamento ético)
Incentivos e cultura
- Estabeleça sistemas de recompensas significativos vinculados à aquisição e aplicação de habilidades.
- Aloque tempo dedicado para aprendizado dentro dos horários de trabalho padrão
- Promova uma cultura onde a melhoria contínua faça parte das operações diárias.
Estratégias de implementação e parceria
- Construa mercados internos de habilidades que permitam aos funcionários aplicar novas capacidades em projetos multifuncionais
- Forme alianças estratégicas com instituições educacionais e fornecedores de treinamento especializado
- Crie equipes híbridas que combinem especialistas de domínio com especialistas técnicos para acelerar a transferência de conhecimento
Medição do progresso e impacto
- Acompanhe o desenvolvimento de habilidades por meio de métricas diretamente conectadas aos resultados de negócios
- Monitore como as novas capacidades se traduzem efetivamente em um desempenho operacional aprimorado
- Avalie o ROI das iniciativas de treinamento por meio de ganhos de produtividade e métricas de inovação
Em última análise, um aprendizado vital é reconhecer que uma transição bem-sucedida para uma empresa autônoma requer tanto competência técnica quanto habilidades exclusivamente humanas que complementem a automação.
Embora a jornada para se tornar uma empresa autônoma apresente desafios, priorizar a governança e investir no desenvolvimento de talentos posicionará as organizações para alcançar o sucesso.
O problema com a implantação de IA em silos
Implantar IA em silos verticais, como sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) ou planejamento de recursos empresariais (ERP), limita muito o potencial de transformação.
Quando a IA é confinada a áreas funcionais específicas, ela aprofunda as barreiras existentes à produtividade; a implantação em silos frequentemente resulta em insights fragmentados e na tomada de decisões longe do ideal, já que os dados e processos permanecem desconectados, isolados dentro de departamentos individuais. Esse foco restrito limita a capacidade de criar estratégias coesas para toda a empresa.
Para ilustrar, considere o impacto de implementar IA dentro de um sistema CRM para uma equipe de vendas. Suponha que uma empresa global com 70 mil funcionários, dos quais 15% estão em vendas, integre IA para melhorar a eficiência do CRM. Mesmo com premissas ousadas, como a que a IA aprimorará 50% de todas as tarefas relacionadas ao CRM e 75% dos vendedores vão adotá-la consistentemente para obter um aumento de 25% na produtividade, o resultado será apenas um aumento de 1,7% na eficiência da equipe de vendas.
Além disso, isso se traduz em uma melhoria de apenas 0,3% na eficiência geral da empresa.
Esse ganho mínimo destaca o impacto limitado da IA quando aplicada dentro de um único sistema ou função. Essa aplicação não aborda os desafios operacionais mais amplos e as oportunidades que abrangem toda a empresa.
Infelizmente, as soluções de IA específicas de fornecedores muitas vezes perpetuam esses silos em vez de derrubá-los. Quando as organizações dependem de ferramentas de IA adaptadas a plataformas ou ecossistemas específicos, elas inadvertidamente reforçam a separação entre diferentes áreas funcionais. Essa abordagem limita a capacidade de integrar IA e processos autônomos entre os departamentos.
Para alcançar a empresa autônoma, as organizações devem aplicar uma abordagem integrada que implemente a IA em todos os aspectos empresariais. Em vez de perpetuar silos, as organizações devem buscar soluções de IA que promovam a integração horizontal e a comunicação fluida entre diferentes unidades de negócios.
Etapas para evoluir para uma empresa autônoma
Embarcar em uma jornada para se tornar uma empresa autônoma pode ser descrito como uma progressão estruturada através de etapas-chave, cada uma marcada por papéis distintos para humanos e IA. Essa evolução requer uma abordagem estratégica que integre tecnologia, mudança organizacional e colaboração entre pessoas e máquinas.
Etapas da evolução da empresa autônoma
Etapa 1: Assistência inicial de IA liderada por humanos
Nessa etapa fundamental, as organizações começam a utilizar ferramentas básicas de IA para auxiliar a tomada de decisões humanas. Caracterizada por uma significativa supervisão humana, a IA é utilizada na análise de dados, em softwares aprimorados e em sistemas de suporte à decisão. Por exemplo, chatbots de suporte ao cliente lidam com consultas simples, liberando agentes humanos para questões mais complexas. Essa etapa envolve aprendizado, experimentação e exploração.
Etapa 2: Colaboração emergente a partir de decisões aprimoradas por IA
Aqui, a IA aprimora a tomada de decisões humanas ao fornecer insights valiosos. Organizações adotam plataformas de análise avançada e ferramentas de aprendizado de máquina para aprimorar processos. Por exemplo, instituições financeiras utilizam IA para analisar tendências de mercado e sugerir oportunidades de investimento, permitindo que analistas tomem decisões baseadas em informações. Essa etapa se concentra em ferramentas de produtividade alimentadas por IA e técnicas intermediárias de colaboração com IA.
Etapa 3: Colaboração equilibrada entre humanos e IA
Nessa fase, humanos e IA colaboram de forma harmoniosa, compartilhando responsabilidades na tomada de decisões. As organizações implantam sistemas de IA integrados, análises preditivas e ferramentas colaborativas. Na área da saúde, a IA auxilia os médicos analisando dados dos pacientes para recomendar planos de tratamento personalizados, com os médicos tomando as decisões finais. Essa etapa enfatiza a resolução colaborativa de problemas com IA.
Etapa 4: Colaboração avançada, conduzida por IA com supervisão humana
A IA assume a liderança na prestação de informações e execução de processos, contando com a supervisão humana para decisões cruciais. Na fabricação, a IA gerencia autonomamente as linhas de produção, enquanto a supervisão humana garante o controle de qualidade. Essa etapa envolve sistemas de IA autônomos gerenciando operações complexas e requer o desenvolvimento de estratégias avançadas de IA.
Etapa 5: Empresa autônoma com operações totalmente autônomas
Na etapa mais avançada, as operações funcionam de forma independente com plataformas de IA autoaprendizagem e sistemas de tomada de decisão autônomos gerenciando processos com a mínima intervenção humana. Os humanos se concentram em tarefas estratégicas e na governança da IA. Por exemplo, uma empresa varejista utiliza IA para gerenciar as operações da loja, liberando os humanos para processos internos. Essa etapa exige expertise em governança de IA e compreensão da tomada de decisão autônoma.
Papéis dos humanos e da IA em cada etapa
| Etapa | Descrição | Papel dos humanos | Papel da IA e automação agêntica de processos | |
| 1 | Etapa 1: Liderança de humanos com assistência de IA | Ferramentas básicas de IA auxiliam a tomada de decisões humanas. Direção e supervisão humanas significativas. | Liderar a tomada de decisões com IA para análise de dados e suporte. Explorar as capacidades da IA por meio de aprendizado e experimentação. | Ferramentas de IA auxiliam a análise de dados e o suporte à tomada de decisão, lidando com tarefas simples. |
| 2 | Etapa 2: Colaboração e decisões aprimoradas por IA | A IA melhora a tomada de decisões humana. Uso de plataformas de análise avançada e ferramentas de ML. | Tomar decisões baseadas em insights de IA, com foco na análise estratégica e tomada de decisões. | A IA aprimora os processos por meio da análise de dados e sugestão de oportunidades. |
| 3 | Etapa 3: Trabalho em equipe entre humanos e IA | Os humanos compartilham a tomada de decisão com sistemas de IA integrados e análises preditivas. | Trabalhar colaborativamente com a IA, assumindo a responsabilidade pelas decisões finais e supervisão. | A IA auxilia na tomada de decisões, analisando dados e recomendando ações. |
| 4 | Etapa 4: Colaboração avançada, conduzida por IA com supervisão humana | A IA conduz a execução do processo. Supervisão humana para decisões cruciais. | Supervisionar operações conduzidas por IA, garantindo qualidade e gerenciando exceções. | A IA gerencia operações complexas de forma autônoma, exigindo a mínima intervenção humana. |
| 5 | Etapa 5: Empresa autônoma | As operações são executadas de forma independente com plataformas de IA de autoaprendizagem. Mínima intervenção humana. | Concentrar-se em tarefas estratégicas e na governança de IA, supervisionando sistemas autônomos. | A IA gerencia processos e tomada de decisões de forma autônoma, aprendendo e se adaptando continuamente. |
Capacidades tecnológicas essenciais em cada etapa
Em cada etapa, as organizações devem desenvolver as capacidades tecnológicas para apoiar o progresso em direção a operações mais autônomas. Inicialmente, ferramentas básicas de automação são suficientes para lidar com tarefas repetitivas. À medida que as organizações avançam, sistemas inteligentes com agentes de IA são necessários para permitir a tomada de decisões e a orquestração de processos em toda a empresa.
Na primeira etapa, onde a IA é introduzida para auxiliar tarefas conduzidas por humanos, as necessidades tecnológicas envolvem principalmente a automação, o gerenciamento de dados e a análise para apoiar a tomada de decisões.
- Ferramentas básicas de automação: Ferramentas de automação fundamentais, como RPA, para lidar com tarefas repetitivas e otimizar processos sem ambiguidades
- Sistemas de coleta e gerenciamento de dados: Sistemas para coletar, armazenar e gerenciar dados de forma eficiente, garantindo qualidade e acessibilidade.
- Sistemas de apoio à tomada de decisão: Sistemas que auxiliam os humanos na tomada de decisões fornecendo dados e insights relevantes.
Na etapa 2, onde fluxos de trabalho colaborativos entre humanos e IA estão começando a surgir, juntamente com decisões aprimoradas por IA, os requisitos de tecnologia incluem capacidades de integração e análise mais avançadas.
- Ferramentas avançadas de análise: Plataformas capazes de realizar análises de dados complexas para fornecer insights mais profundos e apoiar a tomada de decisões.
- Modelos de aprendizado de máquina: Modelos para identificar padrões e tendências e fornecer insights preditivos para aprimorar as decisões humanas.
- Recursos de integração: Recursos de integração para conectar sistemas e fontes de dados díspares, garantindo um fluxo de informações contínuo.
Na etapa 3, as tecnologias devem oferecer suporte a um ambiente operacional compartilhado onde a colaboração entre humanos e IA começa a parecer natural.
- Análise preditiva e sistemas de IA: Ferramentas que viabilizam a tomada de decisões proativas e a gestão de riscos.
- Ferramentas colaborativas: Plataformas que oferecem suporte à colaboração harmoniosa entre humanos e IA, aprimorando o trabalho em equipe e o compartilhamento de decisões.
- Visualização de dados: Ferramentas que apresentam dados em formatos intuitivos e de fácil compreensão para apoiar a análise colaborativa.
Para avançar em direção a uma colaboração mais avançada e execução conduzida por IA com supervisão humana, como a da etapa 4, a automação agêntica de processos é projetada para fornecer a flexibilidade, integração e orquestração de que a IA precisa.
- Sistemas de IA agênticos: sistemas de IA capazes de tomar decisões e executar processos de maneira autônoma, com mecanismos incorporados para supervisão humana.
- Processamento de dados em tempo real: Recursos para processamento e análise de dados em tempo real, viabilizando insights e respostas imediatas.
A partir desse ponto, a passagem para operações totalmente autônomas é acelerada com o desenvolvimento de uma estratégia de IA, alinhando metas organizacionais e operações conduzidas por IA. Essa estratégia deve ser desenvolvida junto com estruturas de governança de IA para estabelecer uma governança de IA robusta que garanta que as operações de IA sejam éticas e mantenham a conformidade e transparência.
- IA de autoaprendizagem: Plataformas que aprendem e se adaptam continuamente a ambientes em transformação, otimizando operações de forma autônoma.
- Agentes de IA integrados: Os agentes de IA que gerenciam operações complexas e tomam decisões estratégicas com a mínima intervenção humana.
Evolução organizacional
A estrutura organizacional deve evoluir em paralelo com a adoção dessas tecnologias.
Essa evolução começa na fase fundamental, onde os departamentos frequentemente operam de forma isolada, com foco principal em tarefas específicas com colaboração limitada entre departamentos. Nesse ponto de partida, a organização explora os recursos de IA, com humanos realizando a maioria das tarefas e ferramentas de IA fornecendo suporte na análise de dados e na tomada de decisões.
Com o aumento do compartilhamento de dados conduzido por IA e insights interfuncionais, a colaboração entre departamentos se torna mais frequente, o que começa a derrubar os tradicionais silos, preparando o terreno para uma abordagem mais integrada. Equipes interfuncionais podem surgir, trabalhando de forma colaborativa com sistemas de IA para alcançar objetivos comuns, com uma transição para a responsabilidade da tomada de decisões compartilhada entre humanos e IA.
À medida que a organização evolui, ela adota o modelo de responsabilidade interfuncional pelos processos, com equipes integradas responsáveis por supervisionar as operações conduzidas por IA. Essa abordagem garante o alinhamento com os objetivos estratégicos e incentiva uma cultura de melhoria contínua.
Conforme os processos se tornam mais autônomos, os humanos passam a desempenhar funções concentradas em tarefas estratégicas, inovação e governança de IA, supervisionando os processos conduzidos por IA para garantir qualidade e alinhamento estratégico. Ao longo dessa jornada, a relação entre humanos e máquinas passa por uma transformação significativa. Inicialmente, os humanos realizam a maior parte do trabalho, enquanto a IA lida com tarefas simples. À medida que os sistemas se tornam mais sofisticados, os humanos passam a monitorar e supervisionar processos autônomos, concentrando-se na governança estratégica e na supervisão de políticas.
Por fim, a etapa final de evolução da organização é o de uma empresa autônoma caracterizada pela propriedade integrada de processos e uma parceria harmoniosa entre humanos e IA.
Inicialmente, os departamentos talvez operem de forma isolada, mas à medida que os sistemas de IA se integram em toda a empresa, a responsabilidade interfuncional pelos processos se torna essencial. Essa mudança promove a colaboração e garante que as soluções de IA estejam alinhadas com os objetivos mais amplos do negócio.
Por onde começar e alcançar vitórias rápidas
Inicie a transformação concentrando-se em áreas que podem trazer ganhos rápidos. É importante obter adesão e ajudar todas as partes interessadas a entenderem o valor, além de fornecer prazos realistas para alcançar resultados e fazer grandes avanços evolutivos.
Áreas onde as organizações podem encontrar as primeiras vitórias:
Automação de processos básicos: Automatize processos simples e repetitivos que consomem tempo dos funcionários. Isso pode incluir a automação da entrada de dados, processamento de faturas ou consultas rotineiras de cliente. Essas tarefas frequentemente resultam em ganhos rápidos de eficiência e economia de custos.
Insights baseados em dados: Aproveite a IA para analisar os dados existentes e obter insights valiosos que alimentem a tomada de decisões com informações. Por exemplo, usar análises de IA para identificar tendências no comportamento do cliente ou no desempenho operacional pode resultar em estratégias baseadas em mais informações e melhorias imediatas.
Suporte aprimorado à tomada de decisão: Implemente ferramentas de IA que auxiliem na tomada de decisões com análises preditivas e recomendações. Isso pode ser particularmente benéfico em áreas como a gestão da cadeia de suprimentos ou previsão financeira, onde previsões precisas podem resultar em melhorias significativas na eficiência e no gerenciamento de custos.
Aprimoramento das interações com o cliente: Implante chatbots ou assistentes agênticos alimentados por IA para lidar com processos comuns de atendimento ao cliente. Isso não apenas melhora a satisfação do cliente ao fornecer respostas rápidas, mas também permite que os agentes humanos se concentrem em questões mais complexas.
Otimização de recursos: Use a IA para otimizar a alocação de recursos, como o agendamento de pessoal ou o gerenciamento de inventário, a fim de reduzir o desperdício e melhorar a produtividade geral.
Principais desafios e como superá-los em cada etapa
| Etapa | Principais desafios | Estratégias práticas para superar desafios | |
| 1 | Etapa 1: Liderança de humanos com assistência de IA | — Preocupações dos funcionários sobre a segurança no emprego | — Oferecer treinamento e formação para desenvolver a literacia em IA e demonstrar os benefícios dela. — Focar no aprimoramento, não na substituição: treinar os funcionários para cargos orientados por APA. |
| 2 | — Compreensão limitada dos recursos da IA | — Organizar workshops e projetos pilotos para demonstrar o potencial da IA e construir confiança. | |
| 3 | Etapa 2: Colaboração e decisões aprimoradas por IA | — Problemas de qualidade e acessibilidade de dados | — Implementar políticas de governança de dados para garantir dados de alta qualidade e acessíveis. — Usar APA para processar dados não estruturados e em tempo real, eliminando a necessidade de dados perfeitos. |
| 4 | — Integração com sistemas existentes | — Utilizar soluções de middleware para facilitar a integração e garantir um fluxo de dados contínuo. | |
| 5 | Etapa 3: Trabalho em equipe entre humanos e IA | — Garantir uma colaboração eficaz entre humanos e IA | — Promover uma cultura de colaboração e fornecer ferramentas que apoiem o trabalho em equipe e a comunicação. |
| 6 | — Alinhar iniciativas de IA com os objetivos empresariais | — Estabelecer objetivos e KPIs claros para medir o impacto das iniciativas de IA nos resultados empresariais. | |
| 7 | — Adoção de IA em silos | — Implantar APA como uma camada de orquestração em toda a empresa, não apenas como IA em aplicativos individuais. | |
| 8 | Etapa 4: Colaboração avançada, conduzida por IA com supervisão humana | — Gerenciamento da governança de IA e considerações éticas | — Desenvolver estruturas abrangentes de governança e diretrizes éticas para garantir o uso responsável da IA. — Implementar conformidade orientada por IA e auditoria automatizada com APA. |
| 9 | — Manutenção da supervisão humana dos processos de IA | — Implementar sistemas de monitoramento e ciclos de feedback para garantir que os processos de IA estejam alinhados com os valores organizacionais. | |
| 10 | Etapa 5: Empresa autônoma | — Garantir que os sistemas de IA permaneçam alinhados com os objetivos estratégicos | — Revisar e atualizar regularmente as estratégias de IA para alinhá-las com objetivos empresariais e condições de mercado em transformação. |
| 11 | — Abordagem a potenciais vieses nos algoritmos de IA | — Realizar auditorias regulares dos sistemas de IA para identificar e atenuar vieses, garantindo justiça e equidade. |
Principais métricas para medir o progresso
Medir o progresso em direção ao status de empresa autônoma deve ir além dos indicadores básicos de eficiência; é necessário um conjunto abrangente de métricas que capture a natureza multifacetada dessa transformação. Considere acompanhar melhorias na velocidade da tomada de decisão, integração de processos e engajamento dos funcionários para avaliar o impacto mais amplo da autonomia.
Prontidão organizacional
- Taxa de adoção de IA: Meça a porcentagem de processos e operações que integraram tecnologias de IA. Taxas de adoção mais altas indicam progresso em direção à autonomia.
- Desenvolvimento de habilidades e treinamento: Acompanhe o número de funcionários treinados em habilidades relacionadas à IA e as taxas de conclusão dos programas de treinamento em IA. Isso reflete quanto a organização está pronta para adotar a IA.
- Sucesso da gestão de mudanças: Avalie a eficácia das iniciativas de gestão de mudanças por meio do feedback dos funcionários e dos níveis de engajamento em projetos de IA.
Sofisticação da tecnologia
- Integração do sistema de IA: Avalie até que ponto os sistemas de IA estão integrados em diferentes departamentos e funções. A integração total significa um avanço em direção a operações sem entraves.
- Uso e qualidade dos dados: Monitore a qualidade e a utilização dos dados nos processos de IA. Dados de alta qualidade utilizados de forma eficaz na tomada de decisões são cruciais para a autonomia.
- Taxa de inovação: Meça a frequência e o impacto das inovações impulsionadas por IA introduzidas na organização.
Capacidade operacional
- Nível de automação de processos: Determine a porcentagem de processos que são total ou parcialmente automatizados por IA. Essa métrica ajuda a avaliar o nível de autonomia operacional.
- Velocidade e precisão na tomada de decisões: Avalie como a IA impacta a velocidade e a precisão dos processos de tomada de decisão. Decisões mais rápidas e precisas indicam uma integração eficaz de IA.
- Taxa de redução de erros: Monitore a diminuição de erros ou defeitos nas operações devido à intervenção da IA, demonstrando o aprimoramento das capacidades operacionais.
Inteligência colaborativa
- Eficácia da colaboração entre humanos e IA: Meça a eficiência e a eficácia dos esforços colaborativos entre humanos e IA. Pesquisas e avaliações de desempenho podem fornecer insights sobre essa dinâmica.
- Utilização de insights gerados por IA: Acompanhe com que frequência os insights gerados por IA são usadas na tomada de decisões estratégicas. O uso frequente indica dependência da IA para decisões cruciais.
Alinhamento estratégico
- Alinhamento com os objetivos empresariais: Avalie o nível de adequação das iniciativas de IA aos objetivos estratégicos da organização. Isso garante que os esforços de IA contribuam para o sucesso mais amplo dos negócios.
- Satisfação e experiência do cliente: Meça as mudanças na satisfação e experiência do cliente devido a melhorias promovidas por IA. O aprimoramento dos resultados do cliente reflete a implantação bem-sucedida de IA.
Evolução autônoma versus automação tradicional
A jornada em direção a uma empresa autônoma é marcada por diferenças significativas tanto na abordagem quanto nos resultados, quando comparada às implementações tradicionais de automação.
Abordagem
Em termos de abordagem, a evolução autônoma enfatiza a integração holística da IA em toda a organização. Isso envolve a criação de sistemas interconectados que aprimoram a inteligência operacional geral e a incorporação de IA nos processos de tomada de decisão estratégica. Isso também inclui um foco na melhoria contínua e na inovação.
Em contraste, a automação tradicional geralmente tem como alvo tarefas ou processos específicos de forma isolada, com o objetivo de melhorar a eficiência em áreas separadas sem necessariamente considerar o contexto organizacional mais amplo ou o alinhamento estratégico.
Outra diferença importante está na relação entre humanos e tecnologia. A evolução autônoma se concentra na inteligência colaborativa, onde a IA aprimora as capacidades humanas. O objetivo é alcançar melhorias expressivas na velocidade, tomada de decisões, criatividade e resolução de problemas com o auxílio da IA, por meio de uma parceria sinérgica entre humanos e máquinas.
A automação tradicional, por outro lado, muitas vezes visa substituir o trabalho humano em tarefas repetitivas, com foco na redução de custos e ganhos de eficiência. Normalmente, não há ênfase em aprimorar os cargos humanos.
Além disso, a evolução autônoma envolve capacitar as organizações para responder de forma proativa e com agilidade e rapidez a novas circunstâncias. Isso inclui sistemas de IA que aprendem e se adaptam continuamente às condições em transformação. Considerando que a automação tradicional depende de regras e processos predefinidos que permanecem estáticos, a menos que sejam atualizados manualmente, limitando a capacidade de se adaptar de maneira veloz a mudanças, potencialmente resultando em operações desatualizadas ou ineficientes.
Resultados
Os resultados dessas abordagens também divergem. A evolução autônoma impulsiona a transformação estratégica ao alinhar iniciativas de IA com metas de negócios. Esse alinhamento leva a melhorias significativas em inovação, experiência do cliente e vantagem competitiva, com foco na criação de valor a longo prazo e crescimento sustentável.
Em contraste, a automação tradicional oferece, sobretudo, ganhos incrementais de eficiência, como redução de custos e melhorias de produtividade, sem necessariamente contribuir para objetivos estratégicos mais amplos ou mudanças transformadoras.
A evolução autônoma também aprimora as capacidades de tomada de decisão ao fornecer insights em tempo real e análises preditivas. Isso capacita as organizações para tomar decisões baseadas em informações e orientadas por dados que impulsionam o sucesso. A automação tradicional, por outro lado, simplifica as operações ao automatizar tarefas rotineiras, mas pode não impactar significativamente os processos de tomada de decisão ou o planejamento estratégico.
E, mais importante, a evolução autônoma incentiva uma mudança cultural em direção à inovação, colaboração e aprendizado contínuo. Isso promove um ambiente onde a IA é vista como um parceiro na realização dos objetivos organizacionais. A automação tradicional foca em otimizar processos existentes, muitas vezes sem abordar as mudanças culturais ou organizacionais necessárias para aproveitar totalmente o potencial da IA.
A jornada começa com a Automation Anywhere
Ser uma empresa autônoma não envolve apenas aproveitar a IA. Trata-se de repensar profundamente a forma como a operação funciona e estabelecer um novo patamar para o que as organizações são capazes de alcançar.
Hoje, as maiores oportunidades de produtividade são processos de longa duração e horizontalmente complexos que envolvem muitos sistemas e equipes, mas a maioria das soluções de IA é implantada em silos verticais. A IA que funciona apenas dentro de ecossistemas de aplicativos específicos, como CRM ou ERP, agrega valor limitado e isola ainda mais funções e processos.
A automação agêntica de processos (APA) faz o oposto. Ela conecta todos os sistemas e coordena agentes de IA em todas as operações, criando um efeito bola de neve na produtividade.
A Automation Anywhere é pioneira em APA, a primeira a entregar um Sistema de Automação Agêntica de Processos, automatizando em grande escala justamente esses processos complexos e cruciais.
Nossas soluções fornecem a infraestrutura para a jornada rumo à autonomia. Além disso, já entregam resultados inovadores para clientes que estão automatizando de forma integrada processos complexos e de longa duração entre departamentos, fornecedores e aplicações, integrando IA em todos os aspectos das operações empresariais.
Inicie sua jornada rumo à empresa autônoma. Fale conosco e veja como a automação agêntica de processos funciona em tempo real, com uma demonstração ao vivo personalizada.
