Fluxo de trabalho de IA

O fluxo de trabalho da inteligência artificial (IA) é o processo de utilização de tecnologias e produtos impulsionados por IA para agilizar tarefas e atividades dentro de uma organização.

Avanços recentes em aplicações e ferramentas impulsionados por IA e modelos de IA criaram novas oportunidades para as empresas melhorarem a forma de lidarem com fluxos de trabalho. À medida que as organizações adotam a transformação digital, os fluxos de trabalho orientados por IA, mantidos em plataformas de automação e templates avançados, eliminam ineficiências causadas por tarefas manuais e aprimoram a experiência de parceiros, funcionários e clientes.

Um relatório do IBM Institute for Business Value revelou que 92% dos executivos concordaram que os fluxos de trabalho de suas organizações serão digitalizados e utilizarão automação baseada em IA até 2025.

De acordo com Vanson Bourne (link fora do IBM.com),¹ 80% das organizações atualmente buscam a meta de automação de ponta a ponta do maior número possível de processos de negócios.

Fluxos de trabalho impulsionado por IA tornam-se um passo crítico para aprimorar as operações comerciais chave, melhorar o trabalho dos seus colaboradores e impulsionar o lucro.

Há várias tecnologias de IA disponíveis para as organizações otimizarem seus fluxos de trabalho.

• APIs
• Automação de processos de negócios
• IA generativa
• Automação inteligente
• Aprendizado de máquina
• Processamento de linguagem natural
• Reconhecimento óptico de caracteres

As APIs, ou interfaces de programação de aplicativos, são conjuntos de regras ou protocolos que permitem que aplicações de software se comuniquem entre si para trocar dados, funcionalidades e recursos. As APIs são um componente fundamental dos fluxos de trabalho de IA, pois possibilitam a conexão entre serviços. Por exemplo, a conexão de um site à sua conta bancária para realizar uma compra on-line é um exemplo do uso de uma conexão com API.

Automação de processos de negócios (BPA) é uma estratégia que utiliza software para automatizar processos de negócios complexos e repetitivos. Normalmente, é utilizado para automatizar tarefas simples, como processar pedidos ou gerenciar contas de clientes que são essenciais para administrar os negócios, mas melhor tratadas pela automação do que pelos recursos dos funcionários. O BPA pode lidar facilmente com a integração de funcionários, folha de pagamento e outras tarefas manuais. A automação robótica de processos (RPA) é um subconjunto da BPA. A RPA utiliza tecnologias de automação inteligente para executar tarefas repetitivas de escritório. O RPA alimenta a extração de dados, a conclusão de formulários, as migrações de arquivos e outros.

A IA generativa é um tipo de IA que cria conteúdo original, como texto, imagens, vídeo, áudio ou código de software, em resposta a um prompt ou solicitação do usuário. Tecnologias de IA generativa como o chatgpt podem ajudar as empresas a identificar maneiras de melhorar seus fluxos de trabalho e criar a produção certa. Ele é capaz de responder aos prompts dos usuários para criar conteúdo, como texto, imagens, vídeo, áudio ou código de software. A IA generativa pode potencializar muitos fluxos de trabalho de IA, desde ajudar a identificar objetivos estratégicos e táticas até marcar reuniões e oferecer comentários sobre texto de marketing. A McKinsey prevê que a IA generativa pode automatizar (link fora do IBM.com) até 10% de todas as tarefas da economia dos EUA.²

A automação inteligente é uma característica marcante de qualquer fluxo de trabalho orientado por IA. Ela utiliza tecnologias de automação para simplificar e ampliar a tomada de decisões em organizações. Por exemplo, uma seguradora pode empregar automação inteligente para calcular pagamentos, estimar taxas e atender às exigências de conformidade.

O aprendizado de máquina (ML) é um ramo da ciência da computação que utiliza dados e algoritmos para permitir que a IA imite a forma como os humanos aprendem, aprimorando gradualmente sua precisão. Um dos subconjuntos do ML é o deep learning, que utiliza redes neurais com múltiplas camadas para simular o poder de tomada de decisão complexo do cérebro humano.

Processamento de linguagem natural (PLN) é um tipo de IA que utiliza aprendizado de máquina para permitir que computadores entendam e se comuniquem com linguagem humana. As empresas de serviços financeiros, por exemplo, podem usar o PLN para analisar informações em demonstrativos financeiros extensos e outros conjuntos de dados, ajudando a tomar decisões mais inteligentes de investimentos.

O reconhecimento óptico de caracteres (OCR), também conhecido como reconhecimento de texto, utiliza extração automatizada de dados para converter rapidamente imagens de texto em um formato legível por máquina. Ele pode ajudar a organização a pegar informações legadas, como livros, decks e outras informações impressas e digitalizá-las para alimentar seus modernos sistemas de gerenciamento de conhecimento.

• Apollo.io
• ChatGPT
• Claude
• Google Gemini
• IBM watsonx™
• IBM watsonx Orchestrate™
• Microsoft Copilot
• Zapier

Este produto ajuda as organizações a identificar leads e transformá-los em vendas por meio de fluxos de trabalho de engajamento orientados por IA. Ele possui vários casos de uso, incluindo otimização de inbound, engajamento de vendas e melhorias no CRM.

Criado pela Open IA, o ChatGPT é um chatbot creditado por iniciar a revolução da IA generativa (link fora do IBM.com).³ A versão básica é gratuita para qualquer usuário e a Open IA também oferece várias versões avançadas mediante o pagamento de uma taxa.

Claude é um chatbot de IA desenvolvido pela Anthropic AI, capaz de resumir informações de documentos extensos, contribuir para a criação de conteúdo, realizar traduções de idiomas e auxiliar na programação de código.

O Gemini é também um assistente impulsionado por IA generativa que pode ser utilizado de forma independente. Também está integrado a ferramentas do Google, como Gmail, Docs, Sheets e outras, ampliando ainda mais as oportunidades de fluxo de trabalho. 

Este pacote de tecnologias da IBM ajuda as organizações a desenvolver aplicações de IA personalizadas para seus negócios, gerenciar todas as fontes de dados e acelerar fluxos de trabalho de IA responsável. Há diversos casos de uso para o watsonx, incluindo criação de conteúdo, implantação de chatbots e codificação de forma mais eficiente.

O IBM watsonx Orchestrate ajuda as organizações a criar assistentes e agentes de IA personalizados para automatizar e acelerar seu trabalho. Ele utiliza processamento de linguagem natural para compreender e executar tarefas. O IBM watsonx Orchestrate utiliza um catálogo de aplicativos e habilidades pré-criados e uma experiência de chat conversacional para projetar assistentes e agentes de IA escaláveis, automatizar tarefas repetitivas e simplificar processos complexos.

Trata-se de um chatbot de IA generativa que responde às perguntas dos usuários. O Copilot está disponível como aplicativo independente e também está integrado ao Microsoft Teams, ao Outlook e ao PowerPoint.

O Zapier é uma ferramenta de fluxo de trabalho que agora utiliza IA para impulsionar diversos tipos de fluxos de trabalho. Ela também se conecta uma ampla variedade de serviços, permitindo o compartilhamento rápido de informações e conteúdos entre eles.

Há uma variedade de casos de uso padrão para fluxos de trabalho impulsionados por IA

• Atendimento ao cliente
• Gerenciamento do relacionamento com o cliente
• Entrada dos dados
• Preços dinâmicos
• Relatórios financeiros
• Gerenciamento de conhecimento
• Gerenciamento de operações
• Análise de dados preditiva
• Manutenção preditiva
• Recrutamento e contratação
• Vendas e upselling
• Desenvolvimento web

As organizações podem utilizar fluxos de trabalho de IA para gerenciar melhor o processo do cliente, desde a integração de novos clientes até o envio de informações sobre suas compras e o atendimento a solicitações de serviço de integração. Isso libera os representantes de atendimento ao cliente para se dedicarem a problemas de nível mais elevado.

A Camping World fez uma parceria com a IBM para aumentar o engajamento com os clientes em 40% e reduzir o tempo de espera para 33 segundos, graças aos fluxos de trabalho de IA.

As ferramentas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) ajudam as organizações a monitorar seus clientes mais importantes. Os fluxos de trabalho de IA impulsionam cada vez mais essas ferramentas, criando oportunidades reais para as empresas extraírem mais insights de suas bases de dados. A IA pode unificar várias instâncias do mesmo cliente, complementar informações de fontes externas e incorporar dados de compras, gerando insights praticáveis. Além disso, ela pode analisar esses dados, auxiliando as organizações a identificar quais clientes estão em risco de cancelamento e quais estão abertos a oportunidades de upselling.

A IA pode reunir e analisar conjuntos de dados em diversos formatos, organizá-los e exibi-los para os humanos analisá-los. Ela pode remover imprecisões e processar os dados em formatos que outros algoritmos de IA possam entender e analisar.

Os fluxos de trabalho de IA conseguem reconhecer padrões em grandes volumes de dados complexos, identificando insights que seriam difíceis para humanos perceberem. Esses fluxos também podem detectar possíveis erros nos dados e encaminhá-los para operadores humanos ou corrigi-los automaticamente. Além disso, podem extrair dados de fontes externas e organizá-los de forma estruturada nos sistemas internos da organização.

As organizações podem utilizar fluxos de trabalho de IA para automatizar sua estratégia de precificação. Por exemplo, os preços da Uber e da Lyft variam conforme diversos fatores, como oferta e demanda, eventos especiais e condições climáticas.

Há muitos casos de uso de fluxos de trabalho de IA no setor financeiro. As empresas podem automatizar tarefas de faturamento e contas a pagar. Também podem empregar IA para detectar possíveis casos de fraude ou má administração financeira que, de outra forma, poderiam não ser percebidos.

Um estudo do IBM Institute for Business Value descobriu que os executivos previram que a IA generativa melhoraria sua capacidade de prever anomalias, explicar variações, gerar cenários (40%) e criar relatórios.

Os fluxos de trabalho de IA podem gerenciar diversas atividades relacionadas à gestão do conhecimento. Eles podem transcrever chamadas telefônicas e resumir notas de reuniões, permitindo que os participantes foquem no encontro e saibam que os pontos principais estarão disponíveis posteriormente. Esses fluxos também otimizam a forma como as informações são compartilhadas com toda a organização ou com partes específicas. Além disso, os funcionários podem utilizar assistentes de IA e chatbots para localizar e analisar informações da empresa, agilizando o acesso a dados em tempo real.

Os fluxos de trabalho de IA podem ajudar as organizações a otimizar diversos processos operacionais, desde a gestão de inventário e a otimização da cadeia de suprimentos até o monitoramento do controle de qualidade. Por exemplo, fluxos de trabalho de IA podem identificar quando um produto está prestes a acabar devido à demanda e aos níveis atuais de estoque. Em seguida, podem contatar o fornecedor para realizar um novo pedido sem a necessidade de intervenção humana.

Os fluxos de trabalho de IA também podem alimentar funções de análise preditiva de dados. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar dados históricos e fatores externos para prever o que acontecerá no futuro. Por exemplo, um varejista pode configurar fluxos de trabalho automáticos para encomendar mais bebidas quando há previsão de aumento na temperatura.

Os fluxos de trabalho de IA podem ajudar as equipes de manutenção preditiva a monitorar dados de desempenho do equipamento para prever quando as máquinas provavelmente terão problemas ou falharão. Portanto as organizações podem otimizar os cronogramas de manutenção fazendo a manutenção das máquinas quando tiver o menor impacto nos negócios. A IBM ajudou a Toyota a usar IA para melhorar a manutenção preditiva. Isso levou a uma redução de 50% no tempo de inatividade e de 80% nas avarias.

A IA pode ajudar as organizações a melhorar a forma como encontram e contratam funcionários. Podem usar o software de soluções de IA para ler currículos e encontrar os candidatos certos e o software para agendar automaticamente as chamadas de apresentação com os candidatos. Elas também podem usar fluxos de trabalho de IA para integrar e configurar o treinamento para os funcionários contratados.

A Corning trabalhou com a IBM para reduzir os custos de RH enquanto melhorava a experiência de seus 45.000 colaboradores. Ela sabia que a Geração Y era uma porcentagem cada vez maior da força de trabalho da Corning e desejava ter mais ferramentas de autoatendimento baseadas em tecnologia.

Depois disso, foram implementados portais de autoatendimento de RH, com os dados de cada funcionário pré-preenchidos, tornando mais simples para eles obterem as informações ou serviços necessários. Atualmente, a plataforma em nuvem registra mais de 10.000 acessos diários de colaboradores e gerentes em busca de informações e treinamentos.

As equipes de vendas podem usar fluxos de trabalho de IA para identificar e manter clientes em potencial. Pode ajudar os representantes de vendas a identificar quais clientes em potencial têm maior probabilidade de comprar, dependendo da pontuação do lead (link fora do IBM.com).⁴ Além disso, LLMs como a IA generativa podem ajudar os profissionais de vendas a apresentar argumentos mais fortes aos clientes em potencial para comprarem as soluções de uma empresa.

A IA está no centro de muitos fluxos de trabalho de desenvolvimento para a web. Pode ajudar os desenvolvedores a escrever e testar código, aprender sobre uma base de código, documentar código e outros usos. Um estudo do Stack Overflow de 2024 (link fora do ibm.com)⁵ revelou que os desenvolvedores esperavam que, no ano seguinte, integrassem mais IA à documentação de código (81%), ao teste de código (80%) e à escrita de código (76%). Os fluxos de trabalho de IA também são um componente essencial do movimento no/low code, onde as pessoas que não são desenvolvedores conseguem entender e participar melhor do processo de desenvolvimento web.

• Automatizar tarefas repetitivas
• Promova a economia de custos
• Eliminar o erro humano
• Aprimore a tomada de decisão
• Melhorar a experiência do cliente
• Simplificar e otimizar processos

Os fluxos de trabalho de IA podem eliminar a necessidade de os colaboradores se concentrarem em tarefas que consomem muito tempo e que são melhores se automatizadas. A IA pode lidar com essas tarefas rotineiras e liberar os trabalhadores humanos para passarem mais tempo com clientes ou parceiros e gerarem mais valor para os negócios.

A IA pode contribuir para o "paradoxo da produtividade", de acordo com Rob Thomas, vice-presidente sênior de software e diretor comercial da IBM. Em vez de substituir os empregos de todos, como alguns temem, pode aprimorar a qualidade do trabalho, tornando todos mais produtivos.

As organizações que utilizam fluxos de trabalho de IA podem evitar que seus funcionários percam tempo com tarefas manuais desnecessárias. Esses funcionários podem se concentrar em projetos e tarefas de alto valor que geram receita adicional. Além disso, a IA reduz atritos e ineficiências no compartilhamento de informações, criando uma organização mais inteligente que toma decisões mais rápido.

Os integrantes da equipe podem cometer erros, especialmente ao realizarem tarefas complexas. Para atividades que ficam melhor automatizadas, as tecnologias de IA podem executá-las com mais rapidez e precisão.

A IA pode eliminar gargalos ao atuar sem a necessidade de intervenção humana. Pode fazer análise de dados em tempo real para tomar decisões que afetam várias unidades de negócios. Por exemplo, os profissionais de marketing podem usar fluxos de trabalho de IA para otimizar automaticamente campanhas publicitárias. Os fluxos de trabalho de IA podem ajustar os gastos, direcionando recursos para os segmentos ou posts em redes sociais com melhor desempenho.

Organizações que criaram fluxos de trabalho automáticos e orientados por IA provavelmente serão mais eficientes do que aquelas que dependem de processos mais manuais. As organizações podem usar IA para criar e iniciar chatbots avançados e assistentes virtuais para otimizar o suporte ao cliente e ajudar melhor os clientes quando eles tiverem problemas. Para alguns clientes, um fluxo de trabalho orientado por IA que disponibiliza chatbots fáceis de usar os ajuda a obter respostas sem precisar falar com um humano, melhorando assim a satisfação do cliente. Por exemplo, Estee Lauder iniciou (link fora do ibm.com)⁶ uma assistente de maquiagem ativada por voz por meio de um recurso de chatbot.

O software de automação baseado em IA pode gerenciar facilmente muitos processos dos quais uma organização depende. As organizações buscam escalabilidade e eficiência em seus fluxos de trabalho para melhorar a experiência do usuário. Os fluxos de trabalho de IA podem direcionar facilmente informações e processos por toda a organização, garantindo que executivos e funcionários tenham acesso a informações em tempo real, onde quer que precisem delas.

Há também vários desafios que as organizações devem superar na configuração de fluxos de trabalho de IA.

• Preocupações dos funcionários
• Configuração inicial
• Possibilidade de erros
• Qualificação e requalificação

Os funcionários podem ficar nervosos com a introdução de IA nos processos das empresas, especialmente se isso substituir tarefas manuais realizadas por eles. As organizações podem enfrentar essas preocupações de forma direta e comunicar como a IA deve ser uma ferramenta complementar ao trabalho deles. Além disso, podem educar os funcionários sobre como a remoção dessas tarefas manuais de suas cargas de trabalho os liberta para realizar trabalhos mais significativos. Com o tempo, os funcionários veem a IA como uma força positiva para eles.

Assim como na introdução de outros sistemas, a implementação de fluxos de trabalho de IA exige algum trabalho inicial. É necessário que as organizações analisem seus sistemas existentes, processos atuais, identifiquem áreas onde os fluxos de trabalho de IA poderiam melhorar as coisas e determinem o que precisam mudar para implementar os novos fluxos. Isso exige paciência e uma mentalidade estratégica. No entanto, os benefícios desse compromisso inicial de tempo superam amplamente os custos, caso os fluxos de trabalho de IA sejam otimizados para gerar valor.

Embora muitos usos da IA ajudem as organizações a evitar erros humanos, ela ainda não é infalível. A IA pode cometer erros, por isso as organizações precisam verificar os dados produzidos pela IA. Isso reforça a importância dos funcionários e seu conhecimento baseado na experiência como determinantes finais dos resultados gerados pelos fluxos de trabalho de IA.

Embora muitos fluxos de trabalho de IA possam funcionar sem alterar a forma como os funcionários trabalham, alguns exigem que eles aprendam novos processos. Portanto, as organizações provavelmente precisarão investir em cursos para treinar os funcionários a usar IA ou licenciar essas ferramentas de treinamento de outros fornecedores. Esse aprimoramento de habilidades traz vários benefícios, pois os funcionários adquirem habilidades valiosas e, consequentemente, produzem um trabalho melhor e mais eficiente.