O que é automação de fluxo de trabalho de IA? 

Fluxo de trabalho de inteligência artificial (IA) é o processo de usar tecnologias e produtos impulsionados por IA para automatizar tarefas e agilizar atividades dentro de uma organização. Nessas sequências estruturadas, os sistemas de IA executam, coordenam ou aprimoram processos, de forma autônoma ou em colaboração com trabalhadores humanos.

O conceito se aplica em um amplo espectro. Um fluxo de trabalho de IA simples pode envolver um modelo de linguagem que classifica o ticket de suporte recebido, enquanto um fluxo de trabalho multiagentes pode coordenar pesquisa, elaboração e avaliação em um processo de geração de conteúdo.

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

E, cada vez mais, sistemas inteligentes autônomos que utilizam agentes de IA permitem que as organizações criem fluxos de trabalho multiagentes complexos de ponta a ponta. Esses sistemas são capazes de lidar com vários processos interconectados com intervenção mínima. Uma pesquisa recente do IBM Institute for Business Value descobriu que 82% dos executivos de operações de diferentes setores acreditam que a automação de processos e a reinvenção dos fluxos de trabalho serão mais eficazes devido aos agentes de IA até 2027.

Adotar fluxos de trabalho impulsionados por IA como a espinha dorsal de uma transformação digital pode permitir que as empresas obtenham valor real da IA. De acordo com a McKinsey, as empresas com alto desempenho em IA tendem a relatar um esforço para alcançar uma inovação transformadora utilizando a IA, inclusive recriando fluxos de trabalho e acelerando a escalabilidade. Resumindo, espera-se que a automação de fluxos de trabalho com IA, particularmente por meio da automação agêntica, se torne uma parte crítica para aprimorar as principais operações de negócios e aumentar a eficiência operacional em diversos setores. 

Os agentes de IA são sistemas de software autônomos baseados em regras que, ao contrário da automação tradicional, percebem seus ambientes e adotam medidas para atingir um objetivo definido, geralmente em várias etapas e ferramentas. Ao contrário de modelos mais estáticos, que respondem a entradas únicas, a IA agêntica pode planejar uma sequência de ações e chamar APIs externas para executar objetivos específicos.

No contexto da automação de fluxos de trabalho, os agentes de IA atuam como executores ativos de tarefas complexas e de várias etapas. Por exemplo, um único agente pode pesquisar e redigir um documento de briefing realizando pesquisas de dados, sintetizando as descobertas e produzindo uma saída.

Na automação de fluxos de trabalho de IA, os multiagentes arquitetam vários agentes especializados para colaborar, cada um operando simultaneamente sob um agente supervisor de orquestração.

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 online 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 mais bem tratadas pela automação do que pelos recursos dos funcionários. A 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. A 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 as saídas certas. Ele é capaz de responder aos prompts dos usuários para criar conteúdo, como texto, imagens, vídeo, áudio ou código de software.

Na automação do fluxo de trabalho, a IA generativa impulsiona a sumarização, a geração de conteúdo e a análise de dados, fornecendo saídas em linguagem natural para os funcionários avaliarem. Por exemplo, a IA generativa pode automatizar respostas de acompanhamento por e-mail ou selecionar processos de geração de código.

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.

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 seres 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 (NLP) é um tipo de IA que utiliza aprendizado de máquina para permitir que computadores entendam e se comuniquem com linguagem humana. Organizações de serviços financeiros, por exemplo, podem usar o NLP 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 a 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. O papel do OCR no processamento de documentos permite que as equipes de TI transformem de forma rápida e eficaz o conhecimento interno em dados não estruturados facilmente digeríveis.

Conforme a IA agêntica multissistêmica se tornou a tecnologia de ponta usada para a automação de fluxos de trabalho complexos, as camadas de orquestração se tornaram mais críticas. Essas ferramentas atuam como uma espécie de condutor para agentes de IA, APIs e pipelines de dados, gerenciando sequências de fluxos de trabalho, bem como processos de roteamento para decidir quais ferramentas são executadas, quando e em quais circunstâncias.

Os fluxos de trabalho de IA podem eliminar a necessidade de os funcionários se concentrarem em tarefas que consomem muito tempo e que são melhores quando automatizadas. A IA libera os trabalhadores humanos para dedicar mais tempo aos clientes ou parceiros, além de orientar mais empregos para posições baseadas em serviços ou relacionamentos. Recentemente, por exemplo, a IBM triplicou seu número de vagas abertas para iniciantes, planejando treinar profissionais em início de carreira em habilidades mais intuitivas e específicas dos seres humanos.

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 membros da equipe podem cometer erros, especialmente ao realizar tarefas complexas. Para atividades que se tornam melhores quando automatizadas, as tecnologias de IA podem executá-las com mais rapidez e precisão. 

A IA pode eliminar gargalos ao agir sem a necessidade de intervenção humana. Ela pode realizar análise de dados em tempo real com impacto em 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 também podem otimizar a obtenção de recursos ao priorizar segmentos de melhor desempenho ou conteúdo de redes sociais. Em muitos ecossistemas de IA, o uso de dashboards ajuda os stakeholders a monitorar métricas-chave em tempo real, permitindo reações rápidas a eventos imprevistos. 

Organizações que criaram fluxos de trabalho automatizados orientados por IA provavelmente serão mais eficientes do que aquelas organizações que dependem de processos mais manuais. As organizações podem usar a IA para criar chatbots e assistentes virtuais avançados, que agilizam o suporte ao cliente para ajudar melhor os clientes quando eles têm problemas.

Para alguns clientes, um fluxo de trabalho orientado por IA que oferece ferramentas intuitivas ajuda a fornecer respostas sem a necessidade de falar com um ser humano, melhorando a velocidade de resolução e a satisfação do cliente. Por exemplo, a Avid Solutions, uma empresa de pesquisa e desenvolvimento, reduziu o tempo necessário para integrar novos clientes em 25% usando a IA agêntica.

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 encaminhar 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. E, enquanto o crescimento tradicional exige um número de funcionários proporcional, os fluxos de trabalho de IA permitem que as organizações aumentem o volume com investimento adicional mínimo.

Existem várias ferramentas e plataformas de automação de fluxos de trabalho proeminentes que utilizam a IA para criar fluxos de trabalho avançados e automatizados. Algumas das mais populares incluem:

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 amplamente creditado por iniciar a revolução da IA generativa. A versão básica é gratuita para qualquer usuário, e a Open AI também oferece várias versões avançadas mediante o pagamento de uma taxa.

O Claude é outro 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 Claude lançou recentemente o Claude Cowork, que permite que os usuários deleguem tarefas à IA agêntica.

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. 

Esse pacote de tecnologias da IBM ajuda as organizações a construir, ajustar e implementar aplicações de IA personalizadas. Ele também ajuda as empresas a gerenciar fontes de dados e acelerar fluxos de trabalho de IA generativa responsáveis. Existem diversos casos de uso para o watsonx, incluindo extrair insights de dados empresariais, implementar chatbots e agentes de voz ou programar de forma mais eficiente.

O IBM watsonx Orchestrate ajuda as organizações a criar agentes de IA personalizados para automatizar e acelerar seu trabalho, além de fornecer um sistema para orquestrar fluxos de trabalho complexos. Ele inclui um catálogo de agentes e ferramentas criados previamente, bem como um agente e um construtor de ferramentas, para projetar ecossistemas escaláveis e integrados. 

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

O Zapier é uma ferramenta de fluxos de trabalho que utiliza IA para impulsionar muitos tipos diferentes de fluxos de trabalho. Ele também conecta uma ampla variedade de serviços, permitindo o compartilhamento rápido de informações e conteúdos entre eles. O software ajuda equipes não técnicas a criar agentes de IA, bem como fluxos de trabalho que acionam ações.

Há uma variedade de casos de uso padrão para fluxos de trabalho impulsionados por IA. Alguns dos mais comuns são:

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. Elas também podem utilizar esses fluxos de trabalho para lidar com solicitações de serviços de entrada de forma mais eficiente. Isso libera os representantes de atendimento ao cliente para se dedicarem a problemas de nível mais elevado.

Por exemplo, um importante banco introduziu recentemente um assistente virtual orientado por IA para analisar o conteúdo durante as chamadas dos clientes e sugerir uma "próxima melhor pergunta" para os agentes da central de contato. O resultado foi uma redução de 6% no tempo médio de atendimento, além de menos requisitos de treinamento.

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 a organização obter mais insights de seus bancos de dados.

A IA pode unificar várias instâncias do mesmo cliente, complementar informações de fontes externas e incorporar dados de compras, gerando insights praticáveis. Ela também pode analisar esses dados, auxiliando as organizações a entender quais clientes estão em risco de cancelamento e quais estão abertos a oportunidades de upselling.

A automação impulsionada por IA permite que as organizações coletem e examinem conjuntos de dados em vários formatos, organizem-nos e exibam-nos para que seres humanos possam 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 de serem percebidos por seres humanos. Esses fluxos de trabalho também podem detectar possíveis erros nos dados e encaminhá-los para operadores humanos ou fazer as correções automaticamente. Também podem extrair dados de fontes externas e organizá-los de forma estruturada nos sistemas internos da organização, criando capacidades de processamento de dados poderosas, que seres humanos não seriam capazes de executar sozinhos.

As organizações podem utilizar fluxos de trabalho de IA para automatizar sua estratégia de preços. Por exemplo, os preços da Uber e da Lyft variam de acordo com vários fatores, incluindo oferta e demanda, eventos especiais e problemas meteorológicos. Um número crescente de empresas, como companhias aéreas e supermercados, aproveita estratégias selecionadas de preços dinâmicos.

Há vários casos de uso de IA para serviços financeiros. A organização pode automatizar as atividades de faturamento e contas a pagar. Ela também pode usar a IA para identificar possíveis casos de fraude ou má administração financeira, que podem passar despercebidos de outra forma.

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 e criar relatórios.

Os fluxos de trabalho de IA podem gerenciar diversas atividades relacionadas ao gerenciamento 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. Os funcionários também podem usar assistentes e chatbots de IA para encontrar e analisar informações da empresa, adquirindo informações quase em tempo real.

Os fluxos de trabalho de IA podem ajudar as organizações a otimizar diversos processos operacionais diferentes, desde o inventário e a otimização da cadeia de suprimentos até o monitoramento e controle de qualidade. Por exemplo, os 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 dos equipamentos para prever quando as máquinas provavelmente terão problemas ou falharão. Portanto, as organizações podem otimizar os cronogramas de manutenção ao realizar a manutenção das máquinas quando isso causar o menor impacto possível nos negócios.

Por exemplo, a IBM ajudou a Toyota a usar a IA para melhorar suas habilidades de manutenção preditiva. Isso levou a uma redução de 50% no downtime 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. 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 trabalhadores. Ela sabia que os millennials representavam um percentual crescente da força de trabalho da Corning e desejava 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 possíveis clientes. Pode ajudar os representantes de vendas a identificar quais possíveis clientes têm maior probabilidade de comprar, dependendo da pontuação do lead. Além disso, grandes modelos de linguagem (LLMs), como a IA generativa, podem ajudar profissionais de vendas a apresentar argumentos mais fortes para potenciais clientes sobre o motivo pelo qual eles devem adquirir os serviços de uma empresa.

Há também vários desafios que as organizações devem superar ao implementar a IA para fluxos de trabalho críticos. Os mais comuns incluem:

Os funcionários podem ficar nervosos com a introdução de IA nos processos das empresas, especialmente quando isso substitui 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. Elas também podem instruir os funcionários sobre como a remoção dessas tarefas manuais de suas cargas de trabalho os libera para fazer um trabalho mais significativo. Com uma comunicação coerente e transparente e um forte plano de transformação, os líderes podem ajudar os funcionários a ver a IA como uma força positiva.

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 os processos e determinem o que precisam mudar para implementar os novos fluxos de trabalho. Esse processo exige paciência e uma mentalidade estratégica. No entanto, os benefícios desse comprometimento inicial de tempo superam amplamente os custos quando os fluxos de trabalho de IA são otimizados para produzir valor.

Embora muitos usos da IA ajudem as organizações a evitar erros humanos, ela ainda não é infalível. A IA pode cometer erros e, 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 criam uma curva de aprendizado. Dessa forma, os principais stakeholders precisam investir em cursos de treinamento para usar a IA ou licenciar essas ferramentas de treinamento de outras pessoas. Essa qualificação traz vários benefícios, pois esses funcionários aprendem habilidades valiosas. Também produzem um trabalho melhor e mais eficiente, além de ajudar os funcionários a se preparar para um futuro em que os fluxos de trabalho de IA serão padrão.