O que é automação?

A automação está se tornando cada vez mais onipresente no mundo moderno e tem inúmeras aplicações, incluindo: aplicações empresariais, como automação de processos de negócios (BPA), AIOps e automação empresarial, aplicações de automação industrial, como robótica usada na fabricação automotiva e aplicações de consumo, como automação residencial.

O software e as tecnologias de automação são usados em uma ampla variedade de setores, de finanças a saúde, de serviços públicos a defesa e praticamente em todos os lugares intermediários. A automação pode ser usada em todos os aspectos das funções de negócios, e as organizações que a utilizam de forma mais eficaz podem obter uma vantagem competitiva significativa.

As organizações usam a automação para aumentar a produtividade e a lucratividade, melhorar o atendimento e a satisfação do cliente, reduzir custos e erros operacionais, cumprir normas de conformidade, otimizar a eficiência operacional e muito mais. A automação é um componente-chave da transformação digital e é inestimável para ajudar as empresas a crescer.

A automação básica ou de tarefas pega tarefas simples e rotineiras e as automatiza. A automação básica é usada para digitalizar, simplificar e centralizar tarefas manuais, como distribuição de materiais de integração para novos contratados, encaminhamento de documentos para aprovações ou envio automático de faturas aos clientes.

Usar a automação em vez de trabalhadores humanos para concluir essas tarefas ajuda a eliminar erros, acelerar o ritmo do trabalho transacional e liberar os funcionários de tarefas demoradas, permitindo que eles se concentrem em um trabalho de maior valor e mais significativo.

A automação de processos pega processos mais complexos e repetíveis de várias etapas (às vezes envolvendo vários sistemas) e os automatiza. A automação de processos ajuda a trazer maior uniformidade e transparência aos processos de negócios e TI.

A automação de processos pode aumentar a produtividade e a eficiência dos negócios, ajudar a fornecer novos insights sobre os desafios de negócios e TI e apresentar soluções usando decisões baseadas em regras. Mineração de processos, automação de fluxo de trabalho, gerenciamento de processo empresarial (BPM) e automação de processos robóticos (RPA) são exemplos de automação de processos.

A automação inteligente é uma forma mais avançada de automação que combina inteligência artificial (IA), gerenciamento de processos de negócios e recursos de automação robótica de processos para simplificar e dimensionar a tomada de decisão em toda a organização.

Por exemplo, agentes virtuais que são alimentados por tecnologias como processamento de linguagem natural, pesquisa inteligente e RPA podem reduzir custos e capacitar funcionários e clientes externos. Essa automação contribui para o aumento da produtividade e uma experiência ideal do cliente. AIOps, Assistentes de IA e IA generativa para bancos são outros exemplos de automação inteligente na prática.

O uso de um conjunto repetido de processos pode aumentar a produtividade e a eficiência e reduzir os erros humanos. A automação pode gerar valor comercial em várias áreas, incluindo:

Automação empresarial refere-se a tecnologias usadas para automatizar tarefas e processos repetitivos para simplificar fluxos de trabalho de negócios e sistemas de tecnologia da informação (TI). Essas soluções podem ser adaptadas especificamente às necessidades de uma organização.

A automação de TI é a criação e implementação de sistemas e software automatizados no lugar de atividades manuais demoradas que antes exigiam intervenção humana. A automação de TI ajuda a acelerar a implementação e a configuração da infraestrutura e das aplicações de TI e a melhorar os processos em todas as etapas do ciclo de vida operacional.

A integração é a conexão de dados, aplicações, APIs e dispositivos em toda a sua organização de TI para ser mais eficiente, produtiva e ágil.

Conhecidos anteriormente como colaboradores digitais, os assistentes de IA são robôs de software (ou bots) treinados para trabalhar com seres humanos, ou independentemente, para realizar tarefas ou processos específicos. Os assistentes de IA usam uma variedade de habilidades e recursos de IA, como aprendizado de máquina, computer vision e processamento de linguagem natural.

A inteligência artificial para operações de TI (AIOps) usa IA para melhorar e automatizar serviços de TI e gerenciamento de operações. Ao integrar ferramentas de operações de TI separadas e manuais em uma plataforma de operações de TI única, inteligente e automatizada, o AIOps fornece visibilidade e contexto de ponta a ponta. As equipes de operações usam essa visibilidade para responder mais rapidamente, até mesmo de forma proativa, a eventos que, se deixados sozinhos, podem causar lentidão e interrupções.

Inteligência artificial (IA) é a tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem a inteligência humana e os recursos de resolução de problemas. Aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional são campos da inteligência artificial.

O diretor de automação (CAO) é uma função que emerge rapidamente e está crescendo em importância devido ao impacto positivo que a automação está tendo nos negócios de todos os setores. O CAO é responsável por implementar decisões de processos de negócios e operações de TI em toda a empresa para determinar que tipo de plataforma e estratégia de automação é mais adequada para cada iniciativa de negócios. O CAO trabalha com uma ampla gama de líderes em todos os pilares de negócios, como TI, operações e cibersegurança.

A computer vision é um campo da inteligência artificial que usa aprendizado de máquina e redes neurais para ensinar computadores e sistemas a extrair informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais — e para fazer recomendações ou tomar medidas quando defeitos ou problemas são identificados.

FinOps (ou Cloud FinOps), uma junção de finanças e DevOps, é uma disciplina de gerenciamento financeiro em nuvem em evolução e uma prática cultural que visa maximizar o valor dos negócios em ambientes híbridos e multinuvem.

A TI verde ou sustentável se concentra na criação e operação de data centers mais eficientes e ecologicamente corretos. As empresas podem usar a automação em ações de recursos para garantir proativamente o desempenho dos sistemas com o uso mais eficiente dos recursos de computação, armazenamento e rede. Isso ajuda as organizações a evitar o desperdício de gastos e o desperdício de energia, o que normalmente ocorre em ambientes superprovisionados.

A hiperautomação é uma abordagem que mescla várias tecnologias e ferramentas para automatizar com eficiência o mais amplo conjunto de processos, ambientes e fluxos de trabalho de negócios e TI.

Pouco código e no-code referem-se a software de fluxo de trabalho que requer código mínimo (pouco código) ou no-code que permite que especialistas não técnicos de linha de negócios automatizem processos usando designers visuais ou processamento de linguagem natural.

O aprendizado de máquina (ML) é um ramo da inteligência artificial e da ciência da computação que se concentra no uso de dados e algoritmos para permitir que a IA imite o modo como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão. Aplicado à automação de TI, o aprendizado de máquina é usado para detectar anomalias, redirecionar processos, acionar novos processos e fazer recomendações de ação.

O processamento de linguagem natural (NLP) é uma ramificação da inteligência artificial que faz com que os computadores possam entender textos e palavras faladas da mesma forma que humanos podem. O processamento de linguagem natural é frequentemente usado em chatbots modernos para ajudar os chabots a interpretar as perguntas dos usuários e automatizar as respostas.