RPA e IA nos processos de Transformação Digital (TD)

Em um post recente, abordei a importância da Cultura Organizacional e das Pessoas como ponto de partida para os processos de TD. Partindo do pressuposto que temos o alinhamento entre Cultura (missão, visão, valores etc) e pessoas, e também uma verdadeira intenção de mudar é fundamental desenvolver a estratégia de TD em função dos resultados esperados.

Estratégia de TD

Processos de Transformação digital podem ser extremamente complexos e por isso, antes de abordar possíveis frameworks e metodologias completas que envolvam o processo (interno ou externo) como um todo, gostaria de focar em duas abordagens mais simples: Lean + combinadas com duas das principais tecnologias disponíveis no mercado para facilitar o processo de Transformação Digital - RPA e AI. RPA e AI estão em um estágio de maturidade que nos permitiria avançar, ainda na vanguarda sem grandes discussões filosóficas em relação as próximas tecnologias, o “Rabbit Hole” das tecnologias emergentes e da procrastinação sem fim.

O objetivo precisa ser criar uma estratégia ágil, eficiente e capaz de sustentar o processo de TD no longo prazo – “start small, grow fast”. Afinal, mudanças muito complexas tendem a causar inseguranças e conflitos internos. Começando por algo pequeno, os conflitos internos por orçamento e ou políticos são minimizados e no melhor conceito de “como comer um elefante”, começamos pedaço por pedaço.

RPA e Inteligência artificial

Por mais que as duas tecnologias sejam capazes de impactar positivamente praticamente qualquer modelo de negócio, é inegável o maior apelo de mercado ao se buscar soluções de Inteligência Artificial. Ao mesmo tempo, a complexidade, custo e prazo de implementação também são bem maiores e podem inibir algumas iniciativas. Antes que você pergunte qual das duas, acredito que a provocação precisa ser “Por que não as duas?”

Obviamente a decisão precisa passar pelo entendimento do problema que se pretende endereçar, mas sempre com uma visão realista – não faz sentido “construir um foguete para atravessar a rua”.

Neste contexto, acredito ser relevante trazer um ponto para reflexão. Por mais que concorde com a máxima “se você não tem tempo ou dinheiro para fazer direito, como você vai ter para fazer duas vezes”, sabemos que as vezes o mundo corporativo não é tão simples ou lógico. Desta forma, talvez uma importante estratégia para sair da inércia digital, seja iniciar a partir do ponto de vista de RPA. A probabilidade de delimitar uma oportunidade que pode ser endereçada por RPA é bem maior. Fora isso em função da sua menor complexidade podem ser uma alternativa eficiente, rápida, economicamente viável (ROI) e facilmente escalável para viabilizar uma serie de discussões, inclusive as que envolvam futuramente soluções complexas baseadas em AI. Principalmente porque conforme abordado a seguir a IA pode ser um importante aliado das aplicações de RPA seja como IA propriamente dito ou como Machine Learning e Deep learning. Ou seja, pode dar aos sistemas, RPA inclusive, a capacidade de aprender, minimizando inclusive a necessidade do “aprendizado assistido”.

Robotic Process Automation (RPA)

É uma forma de automatizar processos originalmente realizados por humanos, trazendo não apenas impactos positivos de produtividade e redução de custos, mas também minimizando riscos/erros, além de permitir que as pessoas exerçam atividades de maior valor agregado.

RPA – imita ações humanas – necessita de dados estruturados ou semi-estruturados

Aplicações: log in de sistemas, input de pedidos, geração automática de boletos, automação de fluxos de pagamento, atualização de dados cadastrais/pedidos etc.

Inteligência Artificial (IA)

Tem por objetivo dar mais autonomia aos computadores. Torna-los capazes de tomar decisões e simular o processo de pensamento e aprendizagem do ser humano.

IA – tenta reproduzir a forma do pensamento humano, é mais amplo e envolve conceitos de Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Data Analytics. Diferente de aplicações de RPA, os dados não precisam de um nível mínimo de estruturação. Tecnicas “embedded” no contexto te IA podem endereçar esta deficiência.

Aplicações – sugestões de compras por afinidade/personalização de serviços, pesquisa, seleção e target de vendas (prospects), modelos de propensão etc.

Ou seja, enquanto o RPA pode ser um excelente ponto de partida, é importante considerar o potencial das duas tecnologias combinadas afinal dificilmente temos uma tecnologia perfeita e capaz de cobrir todas as necessidades da empresa. Como visto anteriormente, o RPA necessita de dados minimamente estruturados, a IA não. O RPA não é “autodidata”, a IA pode ser. Desta forma fica claro como IA pode complementar iniciativas de RPA eliminando uma das principais limitações da tecnologia RPA.

Agora que já temos um melhor entendimento de algumas ferramentas e abordamos uma possível estratégia de Transformação Digital, talvez a grande dificuldade seja dar o primeiro passo de forma adequada. Principalmente fazendo o correto juízo de valor entre o que realmente é relevante para a empresa. Fora isso, é fundamental ter uma visão sistêmica do processo para que as iniciativas não se tornem processos estanques e percam valor no tempo ou ainda na troca da gestão direta.

Como a sua empresa pensa a sua estratégia de Transformação Digital? Tem pensado apenas “para fora” (visão cliente) e investido em Chatbots e ou plataformas Omnichannel? Ou tem olhado “para dentro”?

Obrigado

Felipe