A automação impulsionada por IA é a automação Enterprise 2.0

Nosso novo normal está impulsionando a demanda dos clientes para automatizar processos que eliminam tarefas repetitivas e monótonas e aumentam os humanos para produzir resultados super-humanos mais rapidamente. Para atender a essa demanda, estamos turbinando a automação com inteligência artificial (IA) para permitir que as empresas automatizem um conjunto mais amplo de tarefas, como ilustram os exemplos a seguir:

• A eliminação de tarefas visa tarefas simples e repetitivas nos negócios e na TI. Automatizar essas tarefas liberará os funcionários para fazer um trabalho mais cuidadoso. Por exemplo, com escritórios fechados mantendo muitos de seus funcionários afastados, o PayPal recorreu aos chatbots, usando-os para um recorde de 65% das consultas de clientes baseadas em mensagens nas últimas semanas. "Os recursos que podemos implementar por meio da IA estão nos permitindo ser mais flexíveis com nossa equipe e priorizar sua segurança e bem-estar", disse o PayPal em comunicado.   
• O aumento de tarefas apoia, acelera e aumenta a eficiência dos funcionários. Por exemplo, com o aumento do uso de serviços online durante a pandemia de coronavírus, os agentes de atendimento ao cliente impulsionado por IA podem permitir que um único agente ajude mais usuários, diminua filas de atendimento e aumente a defesa do cliente. A IA é usada para avaliar a intenção do usuário e capturar informações e a natureza do problema que o cliente está pedindo que a empresa resolva. Um fluxo de trabalho de automação pode então examinar possíveis resoluções sem envolver um ser humano. Dito isso, a forma mais poderosa de ampliação de tarefas é quando os humanos e os sistemas de IA trabalham lado a lado para alcançar o resultado desejado.

Para alcançar esses resultados, estamos trabalhando ativamente para fazer avançar a tecnologia de automação em direção à automação impulsionada por IA, que declaramos ser a Automação 2.0. A automação impulsionada por IA é definida como um processo contínuo de automação de circuito fechado em que os padrões de dados são descobertos e analisados, de modo que as decisões sobre as insights dos dados possam ser traduzidas em ações automatizadas, com a IA fornecendo otimizações proativas durante cada estágio do processo. A automação impulsionada por IA usa inteligência praticável para fornecer operações de TI e negócios com velocidade, menor custo e melhor experiência. A próxima seção examina esses quatro estágios, ilustrando como a IA está se transformando em cada um deles.

Descubra

Entenda e classifique melhor os processos e dados não estruturados para diminuir a carga de análise e orquestração manual das ações.

Sem a IA, a descoberta de dados associada à automação fica limitada principalmente a processos estruturados e dados estruturados. Dados não estruturados são inerentemente ruidosos e geralmente retardam o processo de automação. Com o uso de aprendizado de máquina (ML), são criados modelos para analisar, identificar e detectar padrões em dados ruidosos. Por exemplo, com um modelo de classificador treinado corretamente, os documentos podem ser classificados como fatura ou sinistro de seguro. Da mesma forma, os alertas de um sistema de TI podem ser agrupados e associados a um ticket de problema específico. Com IA, o processo de descoberta não é mais bloqueado pela falta de estrutura; ele usa IA inteligentemente para migrar da descoberta para a tomada de decisão.

Para uma explicação mais aprofundada das nuances entre os diferentes tipos de tecnologias de IA, veja “AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks: What’s the Difference?“

Decida

Combine a precisão da automação de TI com uma metodologia bem definida de automação de negócios para que você possa automatizar com mais rapidez e precisão na TI e nos negócios.

A automação impulsionada por IA visa fornecer de forma abrangente um sistema convergente de automação de negócios e TI que opere em uma ampla gama de tipos de trabalho, incluindo trabalhadores de negócios, arquitetos de soluções, engenheiros de software, operações de TI, SRE, segurança e engenheiros de conformidade. Ao descobrir padrões de dados nos negócios e na TI, a tomada de decisão agora pode ser mais impactante em comparação com sistemas isolados em partes específicas de uma empresa. Um exemplo disso é correlacionar atividades entre desenvolvimento de software e operações de TI. Nesse caso, as alterações no código-fonte e na configuração durante o desenvolvimento podem ser comparadas com incidentes que ocorrem em um sistema de TI em execução para prever os riscos associados a futuras alterações nesse código ou configuração. Ao aplicar IA à automação, estamos melhorando consideravelmente a velocidade com que uma empresa pode reagir a novos padrões descobertos.

Aja

Envolva os bots de software de forma mais natural e colaborativa para que os engajamentos se tornem mais autoatendimento e produtivos.

O processo de automação se diferencia ainda mais na forma como as ações automatizadas são realizadas. O padrão ouro na automação de ações é a tecnologia de automação robótica de processos (RPA). Com o poder da IA, estamos evoluindo a RPA de simples scripts robóticos para nos tornar uma tecnologia que é mais parecida com um funcionário digital no ambiente de trabalho. Esse emparelhamento dos mundos virtual e físico permite que ações sejam simuladas para evitar problemas antes mesmo que eles ocorram, evitar downtime e desenvolver novas oportunidades. Além disso, a Automação 2.0 usa o processamento de linguagem natural avançado para produzir uma relação mais colaborativa entre a IA e os funcionários, produzindo uma força de trabalho híbrida.

Otimizar

Preveja possíveis incidentes com antecedência para que os sistemas possam resolver os problemas de forma proativa antes que eles afetem as operações normais.

As otimizações são aplicadas continuamente durante as fases de descoberta, decisão e ação, capitalizando novos insights para aprimorar de forma autônoma as operações de negócios e de TI por meio de feedback em circuito fechado. Na automação 2.0, as otimizações vão além de reativas para preditivas e proativas. Com uma visão completa dos dados de negócios e de TI, a automação impulsionada por IA pode antecipar flutuações e ajudar a evitar reações exageradas. Por exemplo, ao combinar propriedades estruturadas e não estruturadas de mudanças históricas e registros de incidentes da TI da empresa, é possível extrair vínculos entre os incidentes de mudança para criar evidências empíricas como novos inputs para um modelo de risco de mudança. À medida que novas mudanças são implementadas pela TI, alertas proativos em tempo real podem ser emitidos com base em previsões que ilustram por que essas mudanças são de alto risco com base em evidências passadas.  O Guia de Mercado do Gartner para plataformas de AIOps declara esse estilo proativo de gerenciamento de risco como o estágio mais sofisticado de automação.

O processo de automação de descobrir, decidir, agir e otimizar pode levar a pensar que a automação é um processo sequencial e demorado. Embora seja absolutamente verdade que o aperfeiçoamento do processo de automação pode levar semanas ou meses, existem caminhos rápidos para avançar. Por exemplo, o uso de RPA e desenvolvimento de pouco código são projetados para acelerar a automação de atividades ou processos "de pequena escala", para que os clientes possam obter ROI imediato sem ter que esperar até que todo o processo de ponta a ponta esteja automatizado. O rápido tempo de resposta também permite que os negócios e a TI falhem rapidamente, iterando com rapidez e respondendo em tempo real a forças externas.

A automação impulsionada por IA não exige que todos os envolvidos sejam cientistas de dados. Por outro lado, o uso da IA permite que a tecnologia de automação alcance a população de usuários corporativos, além do desenvolvedor de TI, trabalhadores de conhecimento altamente qualificados e, claro, o cientista de dados. Os usuários de toda a empresa se beneficiam de modelos pré-treinados preparados com antecedência por especialistas — permitindo o uso imediato — sem a necessidade de habilidades profundas de IA. Entregar automações impulsionadas por IA usando linguagem natural e chatbots cria um ambiente em que o sistema de automação encontra os usuários onde eles trabalham, da maneira como trabalham. Isso proporciona uma interação mais natural, permitindo que mais trabalhadores em toda a empresa contribuam e se beneficiem da automação.   

A abordagem da IBM em relação à automação impulsionada por IA assume a forma de um sistema convergente de automação de negócios e TI com capacidade de otimização contínua por meio de descobertas, decisões e ações como meio de automatizar processos em toda a empresa. Com essa visão de ponta a ponta da automação, estamos dando um passo ousado em direção à criação de uma força de trabalho híbrida na qual seus funcionários, colaborando com seus gêmeos digitais, possam obter eficiências mais profundas em seus negócios e liberar tempo e dinheiro para se concentrar em novos negócios oportunidades. 

Com este post, colocamos a automação impulsionada por IA no mapa, mas na verdade estamos apenas começando. Meu próximo post definirá e examinará melhor o processo por trás da automação impulsionada por IA, expandindo a visão para incluir arquitetura e recursos.

Além disso, confira meu novo podcast chamado “A arte da automação,” onde convidarei especialistas para compartilhar seus exemplos de como a automação está mudando a vida cotidiana para melhor.