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A automação robótica de processos (RPA), também conhecida como robótica de software, usa tecnologias de automação inteligente para executar tarefas repetitivas de escritório de trabalhadores humanos, como extrair dados, preencher formulários, mover arquivos e muito mais.
A RPA combina APIs e interações da interface do usuário (IU) para integrar e executar tarefas repetitivas entre aplicações corporativas e de produtividade. Ao implementar scripts que emulam processos humanos, as ferramentas de RPA realizam a execução autônoma de várias atividades e transações em sistemas de software não relacionados.
Essa forma de automação usa software baseado em regras para executar atividades de processos de negócios em um alto volume, liberando recursos humanos para priorizar tarefas mais complexas. A RPA permite que CIOs e outros tomadores de decisão acelerem seus esforços de transformação digital e gerem um maior retorno sobre o investimento (ROI) de sua equipe.
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Para que as ferramentas de RPA no mercado permaneçam competitivas, elas precisarão ir além da automação de tarefas e expandir suas ofertas para incluir a automação inteligente (AI). Esse tipo de automação expande a funcionalidade da RPA ao incorporar subdisciplinas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional.
A automação inteligente de processos exige mais do que simples sistemas baseados em regras de RPA. Você pode pensar em RPA como tarefas de “realização”, enquanto IA e ML abrangem mais “pensamento” e “aprendizado”, respectivamente. Ele treina algoritmos a partir de dados para que o software possa realizar tarefas de forma mais rápida e eficiente.
A automação robótica de processos é frequentemente confundida com inteligência artificial (IA), mas as duas são claramente diferentes. IA combina automação cognitiva, machine learning (ML), processamento de linguagem natural (NLP), raciocínio, geração de hipóteses e análise.
Recursos de baixo código para criar scripts de automação. Os bots de RPA só podem seguir os processos definidos por um usuário final, enquanto os bots de IA usam aprendizado de máquina para reconhecer padrões em dados, em particular dados não estruturados, e aprender com o tempo. Em outras palavras, a IA destina-se a simular a inteligência humana, enquanto a RPA é exclusivamente para replicar tarefas direcionadas por humanos. Embora o uso de inteligência artificial e ferramentas de RPA minimize a necessidade de intervenção humana, a maneira como eles automatizam os processos é diferente.
Dito isso, RPA e IA também se complementam bem. A IA pode ajudar a RPA a automatizar tarefas de forma mais completa e lidar com casos de uso mais complexos. A RPA também permite que os insights de IA sejam acionados mais rapidamente, em vez de esperar por implementações manuais.
De acordo com a Forrester, as ferramentas de software RPA devem incluir os seguintes recursos principais:
A tecnologia de automação, como o RPA, também pode acessar informações por meio de sistemas legados, integrando-se bem com outras aplicações por meio de integrações de frontend. Isso permite que a plataforma de automação se comporte de forma semelhante a um trabalhador humano, realizando tarefas de rotina, como fazer login e copiar e colar de um sistema para outro. Embora as conexões de backend com bancos de dados e serviços da web corporativos também ajudem na automação, o valor real da RPA está em suas integrações de frontend rápidas e simples.
Existem vários benefícios da RPA, incluindo:
Para saber mais sobre o que é exigido dos usuários corporativos para configurar ferramentas de RPA, veja nosso blog aqui.
Embora o software RPA possa ajudar uma empresa a crescer, existem alguns obstáculos, como cultura organizacional, problemas técnicos e dimensionamento.
Cultura organizacional
Embora o RPA reduza a necessidade de determinadas funções de trabalho, ele também impulsionará o crescimento de novas funções para lidar com tarefas mais complexas, permitindo que os colaboradores se concentrem na estratégia de nível superior e na solução criativa de problemas. As organizações precisarão promover uma cultura de aprendizagem e inovação à medida que as responsabilidades dentro das funções de trabalho mudam. A adaptabilidade de uma força de trabalho será importante para resultados bem-sucedidos em projetos de automação e transformação digital. Ao educar sua equipe e investir em programas de treinamento, você pode preparar equipes para mudanças contínuas nas prioridades.
Dificuldade em escalar
Embora a RPA possa realizar várias operações simultâneas, pode ser difícil escalá-la em uma empresa devido a atualizações regulatórias ou mudanças internas. De acordo com um relatório da Forrester, 52% dos clientes afirmam que têm dificuldade em escalar seu programa de RPA. Uma empresa precisa ter 100 ou mais robôs ativos para se qualificar como um programa avançado, mas poucas iniciativas de RPA avançam além dos primeiros 10 bots.
Existem vários setores que aproveitam a tecnologia RPA para simplificar suas operações comerciais. As implementações de RPA podem ser encontradas nos seguintes setores:
Serviços bancários e financeiros: no relatório da Forrester sobre “O mercado de serviços de RPA crescerá para atingir US$ 12 bilhões até 2023”, 36% de todos os casos de uso estavam no espaço financeiro e contábil. Atualmente, mais de 1 em cada 3 bots estão no setor financeiro, o que não é nenhuma surpresa, dada a adoção precoce da automação pelo setor bancário. Atualmente, muitos dos principais bancos usam soluções de automação de RPA para automatizar tarefas, como pesquisa de clientes, abertura de conta, processamento de consultas e combate à lavagem de dinheiro. Um banco implementa milhares de bots para automatizar a entrada manual de dados de alto volume. Esses processos envolvem uma infinidade de tarefas tediosas e baseadas em regras que a automação agiliza.
Seguros: os seguros estão repletos de processos repetitivos adequados para automação. Por exemplo, você pode aplicar o RPA a operações de processamento de sinistros, conformidade regulatória, gerenciamento de políticas e tarefas de subscrição.
Varejo: a ascensão do comércio eletrônico tornou o RPA um componente integrante do setor de varejo moderno que melhorou as operações de backoffice e a experiência do cliente. Aplicações populares incluem gerenciamento de relacionamento com o cliente, gerenciamento de depósitos e pedidos, processamento de feedback do cliente e detecção de fraudes.
Saúde: precisão e conformidade são fundamentais no setor de saúde. Alguns dos maiores hospitais do mundo usam software de automação robótica de processos para otimizar o gerenciamento de informações, o gerenciamento de prescrições, o processamento de solicitações de seguros e os ciclos de pagamento, entre outros processos.
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