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RPA e AI: a automação de processos de negócios fica inteligente

Organizações estão começando a ver a inteligência artificial como uma tecnologia-chave para otimizar o fluxo de seus processos

Luiz Mazetto

03/06/2019 às 9h00

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Inserir Inteligência Artificial (AI) no gerenciamento de processos de negócios não é algo fácil. Muitas empresas adicionam AI a processos construindo ou comprando bots de tarefa única, como sistemas de processamento de linguagem natural ou ferramentas de reconhecimento de visão, e adicionando-os a processos que usam métodos tradicionais, que não são de AI. Por exemplo, os engenheiros escrevem scripts e os analistas de negócios criam fluxos de trabalho automatizados usando ferramentas de visualização de processos.

Mas ainda é necessária uma inteligência humana real para desvendar os processos, conectar sistemas diferentes em um único processo coerente, mudar processos à medida que o negócio evolui e identificar e corrigir problemas.

Agora, AI, Machine Learning (Aprendizado de Máquina) e tecnologias relacionadas estão fazendo incursões neste território através da automação de processos robóticos (RPA, sigla em inglês para robotic process automation). Essa combinação de AI e RPA se soma à automação inteligente de processos (IPA, sigla em inglês para intelligent process automation), de acordo com a McKinsey. Além dos algoritmos de RPA e aprendizado de máquina, o IPA também inclui software de gerenciamento de processos, processamento e geração de linguagem natural e agentes cognitivos, ou “bots”.

Segundo a consultoria, a IPA pode representar entre 20% a 35% de melhoria na eficiência, entre 50% e 60% de redução no tempo de processo, e retornos de investimento em porcentagens de três dígitos. Ainda é cedo, no entanto, já que a maioria das empresas está no estágio inicial de desenvolvimento, usando partes individuais de AI, mas raramente conectando-as em um processo automatizado completo de ponta a ponta, muito menos em um fluxo de processo alimentado por Inteligência Artificial.

“Não há casos de uso que possam ser resolvidos ainda”, diz Moutusi Sau, analista do Gartner, referindo-se à adoção da RPA no setor de serviços financeiros. “Existem alguns mecanismos de chatbot e ferramentas de decisão da AI, mas você não pode criar impulso em uma solução específica. Os bancos querem fazer mais de uma coisa."

O bot modesto

Para muitas empresas, a jornada para a automação de processos inteligentes começará com um único bot inteligente, geralmente um chatbot que responde perguntas feitas por clientes ou funcionários.

Esse foi o caso do ZF Group, da Alemanha, o terceiro maior fornecedor automotivo do mundo, que começou a aplicar inteligência em seus processos de negócios há pouco mais de um ano.

“Em nossa área de comunicação corporativa, temos muito trabalho repetitivo”, diz Andreas Bauer, gerente de TI da empresa. “Temos muitos e-mails entrando em nossas caixas de entrada com muitas perguntas repetitivas."

O primeiro passo foi criar um bot, uma ferramenta básica para responder às perguntas mais repetitivas. “Foi muito leve como o primeiro passo”, diz ele. “Se alguém perguntasse se eles podem se candidatar a um emprego, ou descobrir as posições em aberto. Nós lidamos com um primeiro caso de uso e depois com outro. Agora estamos trabalhando em um bot financeiro, em que os clientes querem saber sobre o status de seus boletos ou contas."

Mas, uma vez que a maioria das etapas de um processo de negócios é automatizada, um novo nível de inteligência pode ser aplicado – a inteligência sobre o processo em si. Então, ao escolher fornecedores para seus bots, a empresa tinha um olhar voltado para esse futuro.

“Estamos caminhando na direção de automatizar toda a cadeia de processos”, diz Bauer. “Não estávamos procurando apenas um bot. O que procuramos é uma plataforma de orquestração e integração, na qual poderíamos facilmente adotar essas tecnologias e combiná-las com inteligência.”

O ZF Group estava procurando por uma plataforma capaz de aprender com a experiência, diz ele, evitando consequências não intencionais. “Todo mundo ouviu falar do bot da Microsoft que enlouqueceu”, aponta.

Assim, enquanto a integração automatizada e a orquestração são o objetivo final, a empresa também queria uma plataforma com verificações e balanços integrados. “Havia o medo de que algo enlouquecesse e não conseguíssemos controlá-lo”, diz ele. “Você tem que ter cuidado, tem que ficar de olho na tecnologia. Não é como se a tecnologia se mantivesse. Você tem que investir esforço nisso."

O ZF Group escolheu a Vizru, uma plataforma de bots que oferece uma camada de gerenciamento, governança e suporte de idioma em relação aos bots, chamada de rede com estado para o processo de AI (SNAP), que interromperá um bot se ele demonstrar um comportamento anormal. A camada SNAP também pode sinalizar ou interromper uma transação se houver violações de conformidade ou se dados confidenciais estiverem sendo compartilhados inadequadamente entre processos, de acordo com a Vizru.

A plataforma também oferece suporte integrado para roteamento inteligente, por meio do qual o sistema pode, por exemplo, “rastrear” automaticamente um processo de aprovação para uma transação que é sempre aprovada no final do processo de negócios.

Pontos decisivos

Outra abordagem consiste em adicionar pontos de decisão inteligentes em um processo de negócios tradicionalmente automatizado.

É isso que a American Fidelity Assurance está fazendo. A empresa de Oklahoma City fornece 2,5 milhões de apólices de seguro para 1,5 milhão de segurados. Um desafio que a American Fidelity enfrentou foi o encaminhamento automático dos muitos emails que chegam todos os dias ao destino correto. No passado, uma pessoa decidiria para onde cada email deveria ir.

“Existe uma maneira de obter Aprendizado de Máquina avançado para aprender com dados passados, de decisões passadas e tomar a mesma decisão que um humano faria?", pergunta Shane Jason Mock, vice-presidente de pesquisa e desenvolvimento da empresa, que se inspirou em um tour da Amazon para fazer exatamente isso.

“Eu sei que realmente fui desafiado a entrar em um depósito na Amazon”, diz ele. “Percebi que há pessoas que estão ampliando os horizontes e fazendo coisas incríveis. Talvez não seja o que os outros no setor de seguros estejam fazendo. Mas o benchmark não é realmente o que os outros estão fazendo, é como isso vai ajudar nossos clientes."

A American Fidelity recorreu à UiPath, uma empresa fornecedora da RPA, e à plataforma AI DataRobot, para adicionar inteligência aos seus processos.

“No novo processo de e-mail, combinamos o componente RPA com o componente de Aprendizado de Máquina, e a combinação dos dois decide para onde o e-mail precisa ser roteado”, ele diz.

Em muitos casos, as abordagens tradicionais do RPA atingirão um ponto de decisão que é muito complexo para uma automação simples.

A empresa também está procurando usar a Inteligência Artificial para a mineração de processos para automatizar a descoberta de processos, em vez de fazer com que os analistas de negócios descubram o que acontece na empresa. “Temos algumas provas de conceito acontecendo”, diz. “Mas é cedo demais para comentar sobre isso."

Mineração de processos

A abordagem tradicional do gerenciamento de processos de negócios envolve analistas de negócios conversando com gerentes e funcionários, realizando auditorias e então criando gráficos que ilustram os vários processos de negócios da organização.

“Em muitos compromissos com clientes em que avançamos, há um processo de fluxo de trabalho na parede”, diz Sumeet Vij, diretor do grupo de inovação estratégica da Booz Allen Hamilton. “Mas é assim que as coisas realmente acontecem? Você descobrirá que a forma como as coisas realmente acontecem é diferente, os gargalos são diferentes. Usar o Aprendizado de Máquina para processar mineração ajuda as pessoas a obter uma imagem de como as coisas estão realmente acontecendo."

Além disso, essas ferramentas podem atualizar os processos à medida que o negócio evolui – até mesmo detectar comportamentos anômalos em tempo real.

Uma empresa que já possui um sistema de mineração de processos inteligente em funcionamento é a Chart Industries, uma companhia de manufatura que atende o setor de energia, com sede em Ball Ground, na Geórgia, EUA.

Alguns anos atrás, a empresa estava com dificuldades. O setor de energia foi duramente atingido por uma queda nos preços do petróleo, o valor das ações da empresa caiu e os altos executivos foram substituídos. A nova liderança queria fazer mudanças. Por exemplo, o Chart tinha três divisões principais e, embora compartilhassem um único sistema ERP da Oracle e da J.D. Edwards, havia vários escritórios gerenciando contas a pagar, contas a receber e outras tarefas de back office – cada uma com seus próprios processos e procedimentos.

“Estávamos descobrindo que nossos clientes estavam efetivamente aproveitando o fato de nos pagar mais tarde do que deveriam”, diz Bryan Turner, vice-presidente executivo de TI da Chart.

Houve também outras oportunidades para afetar o fluxo de caixa. Por exemplo, em alguns casos, a empresa pode aproveitar descontos para pagar fornecedores dentro de um determinado período de tempo; em outros, poderia aproveitar guardando o dinheiro por mais tempo. Os benefícios de uma melhor eficiência aqui podem chegar a milhões, diz Turner.

A Chart recorreu ao Celonis, um fornecedor de processos de mineração, para ajudar a descobrir oportunidades como essas.

“Nós temos isso funcionando em alguns sistemas personalizados hoje. Contanto que tenha um banco de dados, transações e marcações de hora, você poderá inserí-los no Celonis”, diz Turner. “Muito do trabalho pesado foi como mover dados entre nossa organização e o aplicativo SaaS ou o back-end da Amazon para o Celonis."

A Celonis analisa e identifica os processos de negócio – não como deveriam ser em teoria, mas como eles são realmente feitos na prática. Em seguida, usa o Aprendizado de Máquina para identificar padrões e anomalias. O processo de negócios pode ser visualizado na forma de gráficos, como diagramas Visio, e os gerentes podem detalhar o processo, até o nível de transações individuais.

“Apenas em um exemplo de pagamentos atrasados, tivemos uma economia anual de US$ 240.000”, diz Turner. “O software se pagou várias vezes e continuamos a ver que a oportunidade de custo está definitivamente trabalhando com nossos fornecedores e com nossos clientes”.

Quanto dados são necessários?

Os sistemas de AI normalmente exigem milhões de pontos de dados para fazer previsões úteis. Poucas empresas têm muitos dados internos sobre seus processos de negócios.

De acordo com Ray Wang, analista principal e fundador da Constellation Research, a Celonis está em uma boa posição para usar a Inteligência Artificial para ajudar empresas com automação inteligente de processos, devido à sua plataforma de mineração de processos de negócios. Outros fornecedores transacionais, como Workday ou Salesforce, também podem estar bem posicionados para ajudar os clientes a usar seus dados históricos para descobrir e gerenciar automaticamente os processos de negócios, diz ele.

Eles podem chegar a um ponto em que podem orquestrar um processo e descobrir a próxima melhor ação, diz ele. “Mas eles vão demorar um pouco."

Alguns fornecedores que oferecem ERP corporativo, CRM e plataformas semelhantes, provavelmente começarão a incluir ferramentas inteligentes de automação de processos no futuro, se ainda não o fizeram. A Salesforce, por exemplo, está disponibilizando ferramentas inteligentes por meio de sua plataforma Edison.

Nesses casos, as empresas estão se beneficiando de AIs treinadas em conjuntos de dados de todos os clientes de fornecedores. Em outros casos, as empresas podem comprar modelos pré-treinados e ajustá-los às suas próprias necessidades, ou encontrar conjuntos de dados de treinamento de código aberto ou comercialmente disponíveis.

Além disso, os dados corporativos também podem ser aumentados por dados externos que ajudam a informar processos de negócios, como dados meteorológicos ou dados de mercados financeiros.

“Mais dados ajudam a tornar seus algoritmos mais robustos”, diz Vij, da Booz Allen Hamilton. “Mas também percebemos que, muitas vezes, quando entramos, os clientes não têm todos os dados."

E todo o processo de negócios não precisa ser totalmente automatizado para que a inteligência seja aplicada, diz Vij. Muitas ferramentas corporativas não possuem uma interface digital ou API, e alguns processos de negócios exigem muito trabalho humano. Um processo inteligente pode saber quando encaminhar uma tarefa para uma pessoa em particular para tratamento. E às vezes, um passo que pode parecer requerer um humano, pode não precisar.

“As pessoas têm coisas no SharePoint e no Drupal, onde não estão estruturadas, e você precisa de um ser humano para vê-lo e encontrá-lo”, diz Vij. “Mas você pode aplicar avanços no processamento de linguagem natural para extrair informações estruturadas, em vez de precisar que pessoas o leiam."

Os processos que estão maduros para o gerenciamento inteligente incluem processos de RH, como processos de integração e financeiros, como o processamento de solicitações, aponta.

Análise de processos de negócios

Seann Gardiner, vice-presidente sênior de desenvolvimento de negócios da DataRobot, uma fornecedora de plataformas de AI, diz que algumas das empresas mais avançadas têm dados de processos de negócios suficientes para analisar o panorama geral do que está acontecendo e fazer análises e previsões.

“Eles estão pegando o escape do processo de RPA e tentando capturar e aprender com isso, e tornar esses processos mais inteligentes", diz ele. “Eu não diria que estamos vendo isso de forma muito ampla nas organizações, mas estamos começando a ver."

Se uma empresa tem um forte foco na automação em nível de processo e pode anular esses dados, então ela pode estar pronta, acrescenta. “Mas você tem que ter líderes empresariais que acreditam em automação e em uma mentalidade de AI primeiro, e que podem fazer as mudanças organizacionais necessárias."

As empresas da Fortune 5000 estão prontas, diz ele, e têm processos em prática onde podem adotar uma combinação de AI e RPA, diz ele. “A questão é se elas querem colocar o trabalho para poder fazer essas mudanças no atacado para a organização."

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