A Automação Inteligente (AI) representa uma abordagem de crescente relevância no mundo dos negócios, fundamental para o sucesso e a consolidação das empresas no mercado. Ela deve ser considerada desde a concepção até a gestão de pequenas e médias empresas (PMEs).

O que é Automação Inteligente e sua Relação com a Automação de Processos

A automação de processos, em sua essência, baseia-se na utilização de tecnologias para otimizar tarefas repetitivas, permitindo que o capital humano se concentre em atividades de maior valor agregado. A tecnologia é intrinsecamente ligada à automação de processos de negócios e tem sido essencial desde a invenção da calculadora, trazendo mais facilidade, precisão, agilidade e confiança.

A Automação Inteligente emerge como uma evolução da automação de processos. Ela combina a Automação Robótica de Processos (RPA) com Inteligência Artificial (IA) para lidar com processos mais complexos e dados não estruturados, aprendendo ao longo do tempo e fornecendo insights mais profundos. Enquanto a RPA, que utiliza robôs de software para simular interações humanas e automatizar tarefas repetitivas baseadas em regras e dados estruturados (Lacity; Willcocks, 2021), é uma tecnologia estabelecida, a Automação Inteligente amplia essas capacidades ao incorporar ferramentas cognitivas como Machine Learning (ML) e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Isso permite o processamento de documentos, a interpretação da linguagem natural e a detecção e correção de erros, aumentando a resiliência da automação.

A IA adiciona novas e poderosas camadas de inteligência e adaptabilidade aos processos automatizados. Sistemas baseados em IA podem aprender com dados e experiências passadas, tornando-se mais eficientes e precisos. Eles podem se ajustar automaticamente para lidar com situações novas ou imprevistas, garantindo que o processo continue funcionando de forma eficiente.

Benefícios da Automação Inteligente

A adoção da Automação Inteligente traz uma série de benefícios para as empresas:

• Aumento da Eficiência Operacional e Redução de Custos: Automatizar tarefas repetitivas e manuais libera tempo e recursos, diminuindo erros e retrabalhos. A redução de falhas leva à economia de tempo e dinheiro.
• Melhoria da Produtividade e Foco Estratégico: A automação de processos burocráticos permite que os funcionários se dediquem a atividades mais desafiadoras, criativas e estratégicas. Isso aumenta a satisfação e o moral dos funcionários.
• Tomada de Decisões Aprimorada: A IA processa grandes volumes de dados rapidamente, gerando insights precisos, identificando padrões e oportunidades, e prevendo resultados e tendências. Decisões importantes devem ser baseadas em dados, não apenas na intuição.
• Melhora na Experiência do Cliente: A automação permite oferecer uma experiência mais personalizada, interagir e dar suporte em tempo real, reduzir falhas e aumentar a agilidade no atendimento.
• Prevenção de Problemas: A automação baseada em IA pode antecipar e resolver problemas, identificando anomalias, usando análises preditivas para evitar falhas operacionais e garantindo a conformidade.
• Vantagem Competitiva: Empresas se tornam mais competitivas ao integrar setores e realizar entregas mais rápidas e consistentes. A automação pode gerar economias substanciais projetadas.

Tecnologias e Ferramentas Chave

Diversas ferramentas e tecnologias compõem o ecossistema da Automação Inteligente:

• RPA (Robotic Process Automation): Utiliza software para automatizar tarefas repetitivas, interagindo com aplicações existentes. É orientada por processos predefinidos.
• Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL): Subcampos da IA que permitem que máquinas aprendam com dados, identifiquem padrões e façam previsões sem programação explícita (Sharifani; Amini, 2023). DL utiliza redes neurais para problemas complexos.
• Processamento de Linguagem Natural (PLN): Permite que sistemas compreendam e processem a linguagem humana. É crucial para interações mais humanizadas e análise de texto (Doguc, 2022).
• Optical Character Recognition (OCR): Converte texto em imagens ou documentos digitalizados em dados editáveis (Doguc, 2022).
• Chatbots e Assistentes Virtuais: Automatizam a interação com usuários ou clientes, fornecendo respostas e auxiliando na resolução de problemas.
• BPM (Business Process Management): Uma disciplina de gestão para melhoria contínua de processos. O BPMS é a ferramenta que implementa o BPM, mapeando, modelando, executando e otimizando processos. A integração com IA potencializa o BPMS, permitindo análise de dados, identificação de melhorias e até modelagem autônoma de workflows.

Plataformas como o Zeev são destacadas como pioneiras no Brasil na automatização de fluxos de trabalho com low-code e recursos de IA, facilitando a criação e otimização de processos complexos. Outras ferramentas de IA para processos incluem UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism e IBM Watson.

Desafios na Implementação da Automação Inteligente

Apesar dos benefícios, a implementação da Automação Inteligente apresenta desafios:

• Resistência a Mudanças: A resistência humana à transição pode ser contornada com envolvimento das equipes, treinamento e destaque dos benefícios.
• Custos Iniciais: O investimento em tecnologia, treinamento e infraestrutura pode ser significativo. Uma implementação gradual, priorizando processos críticos, pode ajudar a justificar o custo.
• Integração com Sistemas Legados: Sistemas antigos podem ser complexos de integrar. É importante escolher plataformas com boas opções de integração ou personalizar soluções. RPA e Automação Inteligente podem interagir com sistemas legados, a primeira via interface do usuário, a segunda também via APIs.
• Qualidade e Disponibilidade de Dados: A IA requer grandes volumes de dados confiáveis para treinar modelos e funcionar eficientemente. Muitas indústrias enfrentam dificuldades na coleta e organização desses dados.
• Questões Éticas e de Privacidade: A coleta e uso de dados pessoais exigem conformidade com regulamentações (como a LGPD no Brasil). Medidas de segurança robustas como criptografia, autenticação e monitoramento são fundamentais.
• Falta de Profissionais Qualificados: A implementação exige habilidades especializadas. Investir em capacitação interna e parcerias com fornecedores é essencial.

Tendências e o Futuro da Automação com IA

Com a infraestrutura de IA consolidada em 2024, 2025 promete ser o ano da aplicação prática e em larga escala da tecnologia. Tendências para 2025 incluem:

• Ascensão dos Agentes Autônomos: Capazes de realizar tarefas complexas de forma independente, liderados por empresas como Amazon, Google e Apple.
• Mobilidade Autônoma: Maior implementação comercial de veículos autônomos, com empresas como Waymo, Zoox e Tesla.
• Wearables Inteligentes com IA: Dispositivos como Apple Vision Pro e óculos da Meta, permitindo tradução em tempo real e monitoramento de saúde.
• Transformação na Criação de Conteúdo Digital: Automação de processos como pesquisa, redação e publicação, mudando a operação de agências e criadores.
• Produção Avançada de Vídeos: Utilização de IA para aprimorar efeitos visuais, complementando a produção cinematográfica tradicional.

A evolução do software de automação passa de scripts básicos e RPA para a Automação Inteligente que combina RPA e IA/ML/PLN, e avança para a IA generativa (que cria novo conteúdo) e, finalmente, para agentes de IA. Estes agentes combinam grandes modelos de linguagem com a capacidade de agir em diversas aplicações.

A "Economia da Automação" está remodelando a força de trabalho, criando novas oportunidades de trabalho (como cientistas de dados, especialistas em IA) e exigindo requalificação e aprendizado contínuo para adaptar os colaboradores às mudanças impulsionadas pela tecnologia.