Cada vez mais a tecnologia segue avançando para otimizar trabalhos e trazer mais segurança para as informações. De acordo com dados do IDC publicados pelo Estadão, o mercado brasileiro de TI tem alta projetada de 6,2% para 2023, chegando a US$ 80 bilhões.
Com esse “caminhão” de investimentos em tecnologia, caminhamos rumo a uma hiperautomação. Inclusive, o Gartner prevê que, até 2024, o impulso em direção à hiperautomação levará as organizações a adotar pelo menos três dos 20 tipos de software que permitem a hiperautomação.
A consultoria também espera que as organizações reduzam os custos operacionais em 30%, combinando tecnologias de hiperautomação com processos operacionais redesenhados.
E se você ainda não entendeu o conceito, acalme-se, vamos explicar e eliminar todas as suas dúvidas.
O que é hiperautomação?
O conceito de hiperautomação é exatamente o que diz a palavra, é o de automatizar a maior quantidade de tarefas, expandindo as atividades com o uso de diversas ferramentas tecnológicas.
A hiperautomação vai além da automação típica, e oferece aos empresários uma maneira de acessar dados operacionais, integrar fontes de dados e usar serviços de IA para automatizar processos de negócios complexos e diferenciados.
Isso pode incluir interações de atendimento ao cliente, roteamento de documentos, logística de remessa, análise de negócios e muitos outros processos.
Como surgiu a hiperautomação?
Hiperautomação é na verdade um termo que foi apresentado pela primeira vez em 2019 para categorizar uma série de mudanças tecnológicas que estavam acontecendo no mercado corporativo.
Sua primeira aparição foi na lista das 10 tendências estratégicas, organizada pelo Gartner, considerada nesta pesquisa como a top 1 para as tendências dos próximos 5 a 10 anos.
Principais tecnologias de hiperautomação
Para tangibilizar melhor o conceito, separamos algumas das principais tecnologias que fazem parte desse contexto de transformação digital. Algumas delas já tem nome conhecido como Inteligência Artificial, enquanto outras nem tanto. Entretanto, é a combinação de várias delas que fazem sua empresa estar hiperautomatizada.
Inteligência Artificial (IA)
A IA permite que máquinas realizem tarefas humanas de forma bastante precisa e eficiente de maneira autônoma, ou seja, sem que precise dar comandos diretos e explícitos às máquinas.
Isso é possível graças à programação de algoritmos que realizam as tarefas. A Inteligência Artificial tem um tempo chamado de “aprendizagem” em que um humano reproduz as ações que devem ser tomadas diante de determinadas situações e é a partir disso que os algoritmos vão entendendo padrões e se baseiam neles no momento de tomar decisões.
São exemplos de IAs o ChatGPT, Watson e outros. E como essa tecnologia imita o pensamento humano para tomar decisões, é preciso estar atento quanto à margem para possíveis erros.
Robotic Process Automation (RPA)
Muitas pessoas confundem o RPA com a IA, mas são coisas diferentes. Enquanto a IA funciona a partir de uma combinação de algoritmos capazes de compreender padrões de comportamento e executar padrões semelhantes, o RPA tem uma função mais operacional.
O RPA funciona de maneira muito mais simples que a IA, sendo programado para executar determinadas rotinas como envio de e-mails, atualização de perfis, dentre outras atividades. O objetivo do RPA é o de maximizar a eficiência nas empresas e grandes corporações.
Com o RPA é possível enviar cobranças aos clientes, gerar relatórios e monitorar tarefas, dentre outras atividades. Também é através da RPA que a empresa ConexãoNF-e consegue acessar mais de 5.000 prefeituras para captura de NFSe, por exemplo.
Machine Learning (ML)
Diferente das outras tecnologias apresentadas, Machine Learning (aprendizado de máquina em português) não é uma plataforma ou combinação de algoritmos que faz algo e sim um conceito que faz parte da IA.
Machine Learning, traduzido para o português significa “aprendizado de máquina”. Ou seja, é um dos recursos utilizados pela inteligência artificial.
É pelo aprendizado de máquina que a IA vai adquirindo seus conhecimentos, que são baseados nos comportamentos e padrões humanos. Esse aprendizado não se dá a partir de uma programação específica, mas sim em relação a uma série de padrões de comportamentos e lógica que o computador vai associando.
Intelligent Character Recognition (ICR)
O reconhecimento inteligente de caracteres é uma tecnologia que reconhece e interpreta caracteres manuscritos ou impressos e converte essa informação para um formato padronizado que possa ser reconhecido pelo computador.
Esse tipo de tecnologia é muito presente em scanners, por exemplo.
Intelligent Business Process Management Suites (iBPMS)
iBPMS nada mais é do que um software de gerenciamento inteligente dos processos do negócio, em tradução livre. É um sistema que viabiliza o acompanhamento, além de mapear e executar processos que tem como objetivo promover melhorias contínuas.
O iBPMS é uma melhoria do BPM (Business Process Management), envolvendo inteligência artificial. O foco dessa tecnologia não é simplesmente em processos, mas em transformar dados em informações relevantes e que permitem tomadas de decisões mais precisas.
Hiperautomação nas empresas
Como vimos, o conceito não é assim tão novo e várias empresas já têm adotado a hiperautomação como estratégia de negócio como uma evolução da automação. Para entender os casos de uso da hiperautomação, é importante lembrar que estamos falando de um conceito, não uma prática ou ferramenta específica.
As empresas que adotam a hiperautomação estão constantemente procurando maneiras de otimizar os processos automatizados, mas não há um roteiro específico a seguir.
Você não pode simplesmente comprar uma ferramenta de hiperautomação ou contratar um engenheiro de hiperautomação e considerar seu negócio hiperautomatizado. Nesse sentido, a hiperautomação é semelhante a conceitos como a transformação digital.
A combinação de várias dessas tecnologias surge em:
- CRMs que se integram com chatbots, e que são aprimoradas por meio do ML;
- softwares que fazem a leitura de documentos e os transformam em formatos padronizados; e muito mais.
A digitalização das empresas segue em escalada, e cada vez mais os humanos vão saindo de atividades operacionais para seguirem de forma estratégica.Gostou do nosso conteúdo?
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