Tornando a automação inteligente escalável

*Por Bob Violino, CIO

As organizações podem colher uma série de benefícios ao implantar ferramentas de automação, como a automação de processos robóticos (RPA). Mas é com a adição da inteligência artificial (IA) que se obtém um retorno ainda maior.

“As organizações têm combinado tecnologias de automação e IA há alguns anos para melhorar seus processos de negócios”, diz Maureen Fleming, Vice-Presidente do Programa de Pesquisa de Automação de Processos Inteligentes do IDC. “A IA tende a ampliar o alcance e o impacto da automação, assumindo atividades que não podem ser realizadas apenas por meio da automação”.

Exemplos clássicos incluem o uso de IA para capturar e converter documentos semiestruturados, como pedidos de compra e faturas, diz Fleming. “Também estamos começando a ver o processamento de linguagem natural (NLP) aplicado a texto não estruturado, como categorizar um e-mail ou compreender o conteúdo do e-mail”, diz ela. “A IA generativa expandirá significativamente e rapidamente o uso da IA para simplificar, complementar e substituir a automação”.

Empresas que já estão usando a automação inteligente (AI) há algum tempo aprenderam a aproveitar essa tecnologia em escala, expandindo as capacidades para mais departamentos e casos de uso.

Divulgando a notícia

A provedora de telecomunicações AT&T começou a testar a automação de processos robóticos (RPA) em 2015 para reduzir o número de tarefas repetitivas, como entrada de pedidos, para seu grupo de entrega de serviços. Segundo Mark Austin, Vice-Presidente de Ciência de Dados, o grupo conseguiu automatizar um processo e, a partir daí, expandiu os esforços.

No início de sua iniciativa de RPA, a AT&T decidiu combinar a tecnologia com ciência de dados para criar bots mais inteligentes que aproveitam recursos de IA, como reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e processamento de linguagem natural (NLP). O objetivo era criar um ambiente de AI para tornar a automação mais poderosa.

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Dentro de um ano após o lançamento da RPA, a empresa implantou 350 bots de automação e continuou adicionando mais nos anos seguintes.

“Como parte de nosso programa de automação inteligente, agora temos cerca de 3.000 bots de software em produção, e cerca de 75 novos são implementados a cada mês”, diz Austin. “Além disso, estamos revisando os bots em desenvolvimento para ver se podemos torná-los mais inteligentes com recursos de IA. Descobrimos que cerca de 30% deles podem ser aprimorados com IA”.

Com o aumento da demanda por RPA em toda a empresa, a AT&T criou um centro de excelência em automação (COE) para acelerar a implementação. O COE tornou mais fácil a escalabilidade da AI, auxiliando no desenvolvimento, implantação e gerenciamento dos esforços de automação em todo o negócio.

O COE também capacita os funcionários sobre como automatizar vários processos. A AT&T treinou mais de 2.000 desenvolvedores de RPA, que criaram a maioria dos bots de automação da empresa. Algumas áreas de negócios criaram suas próprias equipes de automação, e o COE fornece ferramentas e suporte para essas equipes.

Como parte de sua missão de democratizar a AI em toda a empresa, a AT&T está implantando uma plataforma segura de IA generativa, diz Austin. “Esta é uma instância privada do GPT-4, que protege nossa propriedade intelectual contra vazamentos e oferece aos nossos funcionários um ambiente seguro para aumentar sua produtividade”, diz ele. “Estamos equipando essa ferramenta com uma ‘base de conhecimento’ privada de dados específicos da AT&T, com recursos de chat para obter respostas diretamente desses documentos e materiais internos da AT&T”.

O GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) é um grande modelo de linguagem multimodal criado pela OpenAI, um laboratório de pesquisa em IA.

Desde o lançamento do programa de AI da AT&T, “vimos benefícios anuais próximos a US$ 100 milhões em ganhos de produtividade e economia de custos”, afirma Austin. “Em um ano típico, o retorno sobre o investimento é de 10 vezes”.

Alguns desses ganhos foram alcançados por meio do uso de uma ferramenta de notificação automática com inteligência artificial que alerta os clientes empresariais sobre possíveis excedentes com base no uso. “Isso permite que nossos representantes de atendimento ao cliente alertem proativamente os clientes antes que eles recebam contas mais altas, permitindo que eles ajustem seus planos ou uso”, diz Austin. “Revisamos 21.000 registros por minuto com esse sistema, o que resulta em clientes mais satisfeitos e menos chamadas e consultas ao atendimento ao cliente”.

Outra ferramenta de automação com inteligência artificial construída pela AT&T permite que os governos estaduais escaneiem automaticamente documentos em papel, como solicitações de registro de veículos, e automatizem o arquivamento de maneira apropriada e armazenem os registros em conformidade com as regulamentações. Outra ferramenta ajuda grandes clientes a transferir contas e números de telefone para diferentes partes de suas organizações de forma transparente.

“Quando o cliente entra em contato, nosso sistema de IVR aceita a solicitação e aciona um bot que envia um formulário da web seguro para o cliente preencher”, diz Austin. “Assim que o formulário for enviado e a transferência estiver pronta para ser feita, o bot entra em contato com o cliente para verificação final”.

Modernizando sistemas e processos

A provedora de gestão de investimentos, Capital Group, iniciou sua jornada de automação com o gerenciamento de processos de negócios (BPM), com o objetivo de digitalizar processos manuais e unir processos de negócios distintos, segundo Jim Reis, Vice-Presidente de Tecnologia. Isso levou a uma transição para a RPA para automatizar ainda mais os processos altamente manuais dentro da organização.

“No entanto, após implementar um modelo de capacidade para avaliar nossos investimentos atuais em automação, identificamos lacunas em nossas capacidades que a RPA sozinha não atendia”, diz Reis. “A RPA era ótima para realizar trabalhos não assistidos, mas havia vários casos de uso que exigiam a inclusão do usuário para fins de garantia de qualidade. Como resultado, rapidamente avançamos para a automação impulsionada por inteligência, expandindo nossas capacidades com ferramentas como processamento inteligente de documentos (IDP)”.

Atualmente, a empresa está trabalhando com produtos da Appian, juntamente com outras tecnologias, para automatizar fluxos de trabalho de ponta a ponta para suas principais áreas de negócios, abrangendo desde tarefas individuais até processos de negócios completos, afirma Reis.

“Por exemplo, o IDP utiliza IA nativa para extrair rapidamente e com precisão dados de documentos comerciais de todos os tipos, tanto estruturados quanto não estruturados”, diz Reis. “Isso é especialmente importante para nós, pois nosso trabalho abrange muitas formas de conteúdo, desde documentos baseados em formulários mais tradicionais até comunicações por e-mail não estruturadas”.

O Capital Group começou a investir em AI para aumentar a produtividade e eficácia como parte da escala operacional, diz Reis. “Ao implementar soluções de automação inteligente, conseguimos atender às necessidades dos clientes com níveis de serviço consistentes, mesmo com flutuações no volume de trabalho”, diz ele. “Isso é algo que ressoa com a maioria dos CIOs – entender como crescer e escalar de forma saudável sem aumentar as despesas”.

Além disso, a empresa implantou AI para impulsionar a eficiência dos funcionários. “Reconhecemos ineficiências em algumas áreas e queríamos utilizar o tempo e as habilidades de nossos colaboradores para trabalhos mais estratégicos, o que exigia libertá-los das tarefas manuais e tediosas que ocupavam seu tempo”, diz Reis.

Outro benefício é um maior gerenciamento de riscos. “O uso de processos digitalizados garante visibilidade, transparência e adesão ao processo, muitas vezes com níveis de serviço e etapas de garantia de qualidade”, diz Reis. “O uso de tecnologias de automação ajuda a atender às expectativas dos clientes e garante consistência, ao mesmo tempo em que reduz os riscos atribuíveis a erros humanos”.

Repensando processos de ponta a ponta

A empresa farmacêutica e de tecnologia médica Johnson & Johnson (J&J) tem utilizado a AI há mais de três anos, com o objetivo de integrá-la em todas as partes de seu negócio. Para isso, a empresa criou um Conselho de Automação Inteligente em toda a empresa. Sob a orientação do conselho, a J&J está aplicando a AI para suportar diversos processos.

A empresa iniciou seus esforços de automação utilizando a RPA para tarefas como movimentação de documentos, preenchimento de planilhas e integração de e-mails, e expandiu a partir daí para automações avançadas. Ao aplicar a AI em sua função de faturamento, a J&J aumentou a coleta de pagamentos, diminuiu as taxas de erro e reduziu o número de horas de trabalho necessárias para alcançar os mesmos resultados.

“Continuamos a progredir significativamente operando com uma mentalidade digital em primeiro lugar e repensando nossos processos de ponta a ponta com a AI”, diz Ajay Anand, Vice-Presidente de Estratégia e Serviços Empresariais para Global Services na J&J.

“Estamos utilizando insights de nossos esforços de avaliação de maturidade em AI para identificar grandes reservas de valor não exploradas, com o objetivo de aumentar a visibilidade junto ao nosso comitê executivo e líderes funcionais”, afirma Anand. “Além disso, também estamos focados no desenvolvimento e priorização de um framework para casos de uso de IA generativa”.

O programa de AI empresarial está oferecendo uma experiência mais eficaz e eficiente, dando aos nossos funcionários mais tempo para se concentrarem em inovações criativas e no aprimoramento de suas habilidades”, diz Steve Sorensen, Vice-Presidente de Serviços de Tecnologia, Integração de Dados da Cadeia de Suprimentos e Engenharia de Confiabilidade da J&J. “Ele está permitindo a reimaginação, simplificação e digitalização de processos para funcionários, pacientes, profissionais de saúde e outras partes interessadas, ao mesmo tempo em que entrega um valor significativo para a organização”.

Por exemplo, o chatbot corporativo da empresa, JAIDA (J&J Artificial Intelligence Digital Assistant), compreende mais de 300 intenções e está em constante aprendizado por meio do uso e do feedback dos usuários. Ele libera os funcionários do centro de contato para que possam se concentrar em questões mais complexas relacionadas aos funcionários e permite que os funcionários se concentrem em trabalhos mais significativos, diz Sorensen.

A empresa também está utilizando “digital twins” na manufatura para desbloquear novas capacidades para inovação de produtos e envolvimento do consumidor. “Plataformas de ‘digital twins’ criam réplicas digitais em realidade virtual que imitam a cadeia de suprimentos física, que podem ser modificadas em diferentes cenários para otimizar o fluxo do produto, maximizar eficiências e minimizar custos”, explica Sorensen.

AI em escala – dicas para o sucesso

Especialistas deram dicas sobre como usar AI com sucesso em escala.

Conheça suas necessidades e capacidades. É uma boa ideia conhecer primeiro as necessidades e capacidades da organização antes de investir nas ferramentas necessárias, diz Reis, do Capital Group. “Cada desafio de negócio é diferente, portanto, ter uma avaliação formal é essencial para entender que tipo de tecnologia de automação é necessária ou se você pode aproveitar uma capacidade existente para resolver o problema”, diz ele.

Essa etapa também é crucial para garantir o apoio dos principais interessados e executivos, assim como das equipes que efetivamente utilizarão a tecnologia, acrescenta Reis.

Roteiro para benefícios, não para tecnologia. Fleming, do IDC, aconselha a criação de um roteiro com o objetivo de alcançar benefícios demonstráveis usando as ferramentas apropriadas de automação e IA para cada caso de uso, em vez de focar nas tecnologias em si. “A escalabilidade da automação passa de esforços pontuais táticos para uma estratégia de melhoria de um ou mais processos de negócios”, diz ela.

Isso geralmente envolve o uso de ferramentas de descoberta para entender explicitamente onde as melhorias em um processo de negócio precisam ser feitas para corrigir as ineficiências, explica Fleming. “As estatísticas obtidas na descoberta criam um escopo do problema e como cada questão pode ser resolvida, seja redesenhando o processo de negócio ou aplicando tecnologia”, diz ela.

Obtenha patrocínio seguro. Certifique-se de estabelecer um patrocínio corporativo de alto nível para a AI, diz Anand, da J&J. “É importante envolver a alta administração e o comitê executivo para obter apoio e patrocínio desde o início”, diz ele. “Ao garantir que eles entendam o potencial de criação de valor nas áreas de experiência, efetividade e eficiência, a transformação digital terá defensores nos níveis mais altos”.

Pilote para acelerar resultados. Outra boa prática é testar e aprender com soluções de forma antecipada e frequente. “A utilização de provas de conceito ou pilotos permite obter resultados testados no mundo real e no ambiente de negócios – e rapidamente”, diz Reis. “Mesmo depois de avaliar suas necessidades e encontrar uma solução adequada, ela pode não se revelar a solução correta na prática. Isso é especialmente importante com tecnologias de automação inteligente, pois elas variam amplamente de fornecedor para fornecedor”.

Faça uma pesquisa contínua sobre o panorama da AI. Mantenha-se atualizado sobre as últimas tecnologias, pois a indústria está em constante evolução, diz Reis. “Uma das maneiras como fazemos isso no Capital Group é fazendo uma avaliação da indústria, que chamamos de pesquisa de panorama”, diz ele. “Analisamos a indústria a cada 18 meses e examinamos quem são os players do mercado, e fazemos isso em conjunto com outras empresas de pesquisa também”.

Considere um Centro de Excelência. Pode ser sensato começar com um projeto de AI em pequena escala e ampliá-lo envolvendo toda a organização, diz Austin, da AT&T. “Um centro de excelência financiado de forma centralizada pode ajudar pessoas que não são cientistas de dados a se atualizarem”, diz ele. “Dos nossos mais de 3.000 bots, 92% deles são construídos nas unidades de negócios, não no Chief Data Office”.

Acompanhe, meça e reutilize. Também é uma boa prática implantar uma plataforma para acompanhar o desempenho dos bots e seu tempo de atividade, diz Austin. “Você também deseja tornar os bots o mais reutilizáveis possível, para que outros possam incorporá-los às suas operações”, diz ele. “Além disso, automatize o processo de aprovação para remover gargalos e tenha executivos seniores, como o diretor financeiro ou o diretor de tecnologia, promovendo essas ferramentas”.

Automatize a habilitação de IA. Austin, da AT&T, também aconselha a colocar a automação para trabalhar dentro de sua estratégia de AI. Nesse sentido, a IA generativa pode ser fundamental. “Desenvolva uma capacidade automatizada para incentivar e recomendar a habilitação de IA para seus bots”, diz Austin. “A IA generativa está se mostrando um benefício massivo e uma forma de aumentar o valor de nossos bots”.