A automação de processos robóticos (RPA), também conhecida como robótica de software, usa tecnologias de automação para imitar tarefas de funções administrativas de apoio de trabalhadores humanos, como extração de dados, preenchimento de formulários, movimentação de arquivos, etc. Ela combina APIs e interações de interface com o usuário (IU) para integrar e executar tarefas repetitivas entre aplicativos corporativos 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 alto volume, liberando recursos humanos para priorizar tarefas mais complexas. A RPA permite que os CIOs e outros tomadores de decisão acelerem seus esforços de transformação digital e gerem um maior retorno sobre o investimento (ROI) de sua equipe.
Original da IBM
RPA e automação inteligente
Para que as ferramentas de RPA no mercado permaneçam competitivas, elas precisarão ir além da automação de tarefas e expandir suas soluções para incluir automação inteligente (IA). Esse tipo de automação expande a funcionalidade da RPA, incorporando subdisciplinas de inteligência artificial, como machine learning, processamento de linguagem natural e visão computacional.
A automação inteligente de processos exige mais do que os simples sistemas baseados em regras de RPA. Você pode considerar a RPA como “fazendo” tarefas, enquanto IA e ML abrangem mais o “pensamento” e o “aprendizado”, respectivamente. Ela treina algoritmos usando dados para que o software possa executar tarefas de maneira mais rápida e eficiente.RPA e inteligência artificial
A automação de processos robóticos é frequentemente confundida com inteligência artificial (IA), mas as duas são distintamente diferentes. A IA combina automação cognitiva, machine learning (ML), processamento de linguagem natural (NLP), raciocínio, e geração e análise de hipóteses.
A diferença crítica é que a RPA é orientada a processos, enquanto a IA é orientada a dados. Os robôs de RPA só podem seguir os processos definidos por um usuário final, enquanto os robôs de IA usam o machine learning para reconhecer padrões nos dados, especialmente dados não estruturados, e aprender com o tempo. Em outras palavras, a IA destina-se a simular a inteligência humana, enquanto a RPA serve apenas para replicar tarefas dirigidas por humanos. Enquanto o uso de inteligência artificial e ferramentas de RPA minimizam a necessidade de intervenção humana, a forma como 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 implementações manuais.Como a RPA funciona?
De acordo com a Forrester, as ferramentas de software da RPA devem incluir os recursos principais a seguir:
1. Recursos low-code para criar scripts de automação
2. Integração com aplicativos corporativos
3. Orquestração e administração, incluindo configuração, monitoramento e segurança
A tecnologia de automação, como a RPA, também pode acessar informações por meio de sistemas legados, integrando-se bem com outros aplicativos por meio de integrações de front-end. Isso permite que a plataforma de automação se comporte de maneira semelhante a um trabalhador humano, executando tarefas rotineiras, como fazer login e copiar e colar de um sistema para outro. Embora as conexões de back-end com bancos de dados e serviços da web corporativos também auxiliem na automação, o valor real da RPA está em suas integrações de front-end rápidas e simples.
Os benefícios da RPA
Existem vários benefícios da RPA, incluindo:
Menos programação: a RPA não requer necessariamente um desenvolvedor para configurar; os recursos de arrastar e soltar nas interfaces com o usuário facilitam a integração de pessoal não técnico.
Economia de custo rápida: uma vez que a RPA reduz a carga de trabalho das equipes, pessoal pode ser realocado para outro trabalho prioritário que requer entrada humana, levando a aumentos de produtividade e ROI.
Maior satisfação do cliente: como os chatbots podem funcionar ininterruptamente, eles podem reduzir o tempo de espera dos clientes, levando a taxas mais altas de satisfação do cliente.
Melhor moral dos funcionários: ao eliminar a carga de trabalho repetitiva e de alto volume de sua equipe, a RPA permite que as pessoas se concentrem em tomadas de decisão mais ponderadas e estratégicas. Essa mudança no trabalho tem um efeito positivo na felicidade dos funcionários.
Melhor precisão e conformidade: uma vez que é possível programar os robôs de RPA para seguir fluxos de trabalho e regras específicos, você pode reduzir o erro humano, principalmente em trabalhos que exigem precisão e conformidade, como padrões regulamentares. A RPA também pode fornecer uma trilha de auditoria, facilitando o monitoramento do progresso e a resolução de problemas com mais rapidez.
Os sistemas existentes permanecem no lugar: o software de automação de processos robóticos não causa nenhuma interrupção nos sistemas subjacentes porque os robôs trabalham na camada de apresentação dos aplicativos existentes. Assim, é possível implementar robôs em situações em que você não possui uma interface de programação de aplicativos (API) ou recursos para desenvolver integrações profundas.
Desafios da RPA
Embora o software de RPA possa ajudar uma empresa a crescer, existem alguns obstáculos, como cultura organizacional, problemas técnicos e ajuste de escala.
Cultura organizacional
Embora a RPA reduza a necessidade de determinadas funções de trabalho, ela também impulsionará o crescimento de novas funções para lidar com tarefas mais complexas, permitindo que os funcionários se concentrem na estratégia de nível superior e na solução criativa de problemas. As organizações precisarão promover uma cultura de aprendizado e inovação à medida que as responsabilidades nas funções 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, é possível preparar as equipes para mudanças contínuas nas prioridades.
Dificuldade no ajuste de escala
Embora a RPA possa realizar várias operações simultâneas, pode ser difícil aumentar a escala em uma empresa devido a atualizações regulamentares ou mudanças internas. De acordo com um relatório da Forrester, 52% dos clientes afirmam ter dificuldades para escalar seu programa de RPA. Uma empresa deve ter 100 ou mais robôs ativos em funcionamento para se qualificar como um programa avançado, mas poucas iniciativas de RPA progridem além dos 10 primeiros robôs.
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