IA deve impulsionar a automação de processos, mostra estudo

Cada caso pode demandar abordagens específicas, e a escolha das ferramentas e estratégias dependerá dos objetivos e requisitos de automação de cada organização

A UiPath, empresa mundial em automação, desenvolveu uma pesquisa a fim de traçar um panorama do mercado de automação e suas perspectivas. O estudo “The State of Automation Professional” foi conduzido entre março e maio de 2023 e contou com a participação de 1.639 profissionais de diversas indústrias de todo o mundo. Entre os principais resultados, a sondagem revelou que a IA (Inteligência Artificial) deve impulsionar ainda mais o setor, trazendo à tona mais oportunidades de carreira na área.

O levantamento também demonstrou que mais da metade (51%) dos entrevistados atuam com automação de software nas próprias corporações e 41% prestam serviços por meio de consultorias com suporte com software de automação.

Hoje, a IA já faz parte do dia a dia de 12% dos participantes da análise da UiPath. Entre as perspectivas para o futuro, a estimativa prevê que o uso de IA deve aumentar, uma vez que oito entre cada dez (80%) profissionais de automação esperam adotar esse tipo de solução em seu trabalho.

Na análise de José Paixão Barbosa Sousa, cientista de dados premiado pela Academia Internacional de Tecnologia, Educação e Desenvolvimento (IATED) e especialista em aplicações de segurança cibernética em inovações tecnológicas, a IA tem um potencial significativo para impulsionar ainda mais a automação de processos em empresas, indústrias e grandes corporações de modo geral, tornando as operações mais eficientes, econômicas e precisas.

Enquanto especialista, José destaca que a IA pode ser aplicada de várias maneiras para auxiliar a automação:

NLP (Processamento de linguagem natural): com a IA e o NLP, os sistemas podem entender e interpretar melhor as informações não estruturadas presentes em documentos, e-mails, relatórios, etc. Isso permite que os processos de negócios sejam automatizados com base em análise de texto, extração de informações e tomadas de decisão mais inteligentes;

Visão computacional: a IA pode ser usada para analisar imagens e vídeos, permitindo a automação de tarefas que exigem inspeção visual, como controle de qualidade em linhas de produção, monitoramento de segurança e identificação de falhas;

Aprendizado de máquina: a tecnologia pode aprender a partir de dados históricos e realizar previsões, otimizando processos e tomando decisões com base em padrões e tendências identificadas;

Processamento automático de dados: a IA pode ser usada para automatizar a entrada e a organização de dados, economizando tempo e minimizando erros humanos;

Chatbots e assistentes virtuais: a inovação pode ser aplicada para automatizar o atendimento ao cliente, fornecendo respostas rápidas e precisas a perguntas comuns, além de direcionar os usuários para as informações corretas, de acordo com a necessidade.

Sousa destaca que, como esperado e abordado na pesquisa da UiPath, o uso de IA deve crescer ainda mais nos próximos anos. Para ele, a sinergia entre automação de processos e IA é evidente e, cada vez mais, empresas dos mais variados segmentos de mercado vão incorporar a inovação às suas realidades, incluindo as grandes empresas de tecnologias.

O cientista de dados ressalta que existem várias ferramentas e estratégias no âmbito da IA que podem ser usadas para impulsionar a automação de processos em empresas e indústrias. Para ele, algumas das principais são:

Plataformas de RPA (Robotic Process Automation): permitem a automação de tarefas repetitivas e baseadas em regras, como entrada de dados, preenchimento de formulários, extração de informações de documentos, entre outras. Exemplos de plataformas de RPA incluem UiPath, Automation Anywhere e Blue Prism;

ML (Machine Learning - Aprendizado de Máquina, em português): como uma estratégia para melhorar a automação, permite que os sistemas aprendam a partir de dados e tomem decisões com base em padrões identificados. Algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão, árvores de decisão, redes neurais e algoritmos de clustering podem ser aplicados para resolver problemas específicos e automatizar decisões;

NLP: permite que os sistemas entendam e processem a linguagem humana - o que é útil para automatizar tarefas de análise de texto, como classificação de e-mails, triagem de documentos, respostas automáticas e geração de relatórios;

Visão Computacional: possibilita que os sistemas compreendam imagens e vídeos. O recurso pode ser usado para automação de tarefas de inspeção visual, detecção de defeitos, identificação de objetos e reconhecimento facial;

Chatbots e Assistentes Virtuais: sua implementação é uma forma de automatizar o atendimento ao cliente, fornecendo respostas instantâneas e suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana;

Processamento Automático de Dados: ferramentas de IA podem ser aplicadas para limpeza, transformação e integração de informações de várias fontes.

Automação Inteligente: combina RPA, IA e ML para automatizar tarefas complexas e processos inteiros que requerem decisões sofisticadas e adaptação a mudanças;

Análise Preditiva: utiliza algoritmos de IA para fazer previsões com base em dados históricos, o que pode ser aplicado para automação de processos de negócios, como previsão de demanda, otimização de estoques e planejamento de produção.

Para concluir, o especialista em aplicações de segurança cibernética em inovações tecnológicas ressalta que essas são apenas algumas das ferramentas e estratégias de IA que podem ser utilizadas para impulsionar a automação de processos em empresas e indústrias.

“Cada caso pode demandar abordagens específicas, e a escolha das ferramentas e estratégias dependerá dos objetivos e requisitos de automação de cada organização”, explica Sousa.