Nos últimos anos, a Automação Robótica de Processos (RPA) surgiu como uma ferramenta viável e custo-benefício, para reduzir custos, melhorar o gerenciamento de riscos operacionais, criando condições para viabilizar o crescimento e melhorar a experiência do cliente.
A promessa de um baixo investimento, ROI mais rápido e engenharia relativamente simples levou muitas empresas em todos os setores da indústria a explorar e testar a capacidade da RPA. No entanto, para muitas empresas, escalar e desenvolver capacidades sustentáveis se mostra mais complexo à medida que navegam na realidade de processos de negócios mal elaborados, dados não estruturados, arquiteturas de TI legadas e culturas tradicionais de governança para a mudança.
Alinhamento da RPA com análise de dados cognitiva e avançada
A RPA é uma tecnologia usada para replicar tarefas humanas repetitivas com mais precisão, usando robôs de software. É ideal para processos que não exigem tomada de decisão ou intervenção humana. No entanto, há muitas situações envolvendo dados volumosos em que a intervenção humana é necessária. Isso pode ser um desafio para que a força humana de trabalho possa tomar decisões corretas. É aqui que a RPA Cognitiva, também chamada de Automação Cognitiva, vem para o resgate.
Diferenças na aplicação
Como um subconjunto da inteligência artificial, a automação cognitiva imita o comportamento humano, que é em muitos aspectos mais complexo do que as ações e tarefas imitadas pelos processos de RPA. Do ponto de vista da aplicação, a RPA cognitiva pode ser entendida como uma camada cognitiva em cima de um processo clássico de RPA.
Diferenças na tecnologia
A RPA clássica conta com tecnologias básicas, como captura de tela, scripts de macro e automação de fluxos de trabalho. A RPA Cognitiva, por outro lado, usa tecnologias mais avançadas, como o processamento de linguagem natural (NLP), análise de texto, mineração de dados, análise semântica e aprendizado de máquina, para tornar mais fácil para a força humana de trabalho tomar decisões de negócios mais acertadas. A RPA não requer codificação, pois depende mais da configuração e da implantação de estruturas, enquanto a RPA Cognitiva usa o aprendizado de máquina e requer o uso extensivo do conhecimento de programação.
Diferenças no método de automatização
A RPA é baseada em regras e funciona no princípio “if-then”. É uma tecnologia orientada a processos, usada frequentemente para trabalhar em tarefas demoradas, que antes eram executadas por equipes externas. A RPA Cognitiva é uma tecnologia baseada no conhecimento. Aqui, a máquina analisa várias conversas e comportamentos humanos, para entender como os humanos falam ou se comportam para definir suas próprias regras.
KPMG – The State of intelligent automation 2018
Diferenças no processamento de dados
Vejamos os papéis de um operador de dados e um cientista de dados, para demonstrar as diferenças entre a RPA e a RPA Cognitiva no processamento de dados. O papel principal de um operador de dados é inserir dados estruturados em um sistema, enquanto um cientista de dados precisa extrair inferências de vários tipos de dados e apresentá-los em um formato próprio para consumo, para que os usuários finais possam tomar decisões mais embasadas. A RPA e a RPA Cognitiva funcionam dentro dos mesmos parâmetros baseados em funções.
A RPA é como o operador de dados e trabalha com dados padronizados. Ela processa os dados somente quando estiverem disponíveis em um formato estruturado ou semiestruturado. Qualquer outro formato, como dados não estruturados, requer a ajuda de ferramentas cognitivas para construir relacionamentos e encontrar semelhanças entre os itens, aprendendo com a associação.
Por exemplo, se uma organização tiver milhares de faturas não estruturadas e ordens de compra armazenadas em um banco de dados, as ferramentas de RPA Cognitiva podem construir relacionamentos entre as entidades fazendo perguntas como:
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Eu já vi isso antes?
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Como foi usado anteriormente?
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Como isso está ligado ao que foi visto antes?
E assim por diante. Ao fazer essas perguntas e identificar os relacionamentos, a aplicação pode interpretar e processar dados com pouca ou nenhuma supervisão humana.
Qual é a melhor escolha para a sua organização?
A escolha da tecnologia depende da natureza do seu processo. Se o seu processo envolve dados estruturados e volumosos e é estritamente baseado em regras, então a RPA clássica seria a solução correta.
Se você lidar com dados complexos e não estruturados, que exijam intervenção humana para decisão, então a RPA Cognitiva seria mais adequada à sua organização.
Nos casos em que os seus processos são uma combinação de tarefas simples que requerem a intervenção humana, você pode optar por uma combinação de RPA e automação cognitiva.
A RPA oferece um ROI imediato. A RPA Cognitiva geralmente leva mais tempo, pois envolve o aprendizado do comportamento humano e da linguagem, para interpretar e automatizar os dados.
A melhor maneira para desenvolver uma solução que funcione para sua organização é fazer uma parceria com um fornecedor que conheça os benefícios e os desafios de projetos de RPA tradicional e de automação cognitiva e saiba como combinar as duas tecnologias para fortalecer as ferramentas de RPA com funcionalidades cognitivas, apresentando uma solução final ideal para cada caso.
Provavelmente você precisará utilizar ambas as tecnologias mais cedo ou mais tarde.
