A importância dos avanços tecnológicos pode ser facilmente percebida no aumento de eficiência dos processos e na redução de custos. Eles ocorrem em paralelo a um grande aumento de produtividade, resultado da automação, da diminuição de erros e do retrabalho. 

Além disso, as novas tecnologias são incorporadas por toda a sociedade, o que aumenta a demanda por elas. Clientes e fornecedores estão cada vez mais adaptados e precisam desses recursos para inovar, evoluir e acompanhar o processo de transformação digital.

Desse ponto de vista, elas são fundamentais para estruturar os negócios para uma nova realidade do mercado: a da nova Revolução Industrial. Sendo assim, não dá para deixar de se informar sobre o tema. Confira!

O que é automação de processos robóticos (RPA)?

A sigla RPA deriva do termo em inglês: “Robotic Process Automation”, que é definido como uma tecnologia capaz de automatizar procedimentos diversos, mesmo em sistemas legados. Trata-se de um software capaz de, por exemplo, logar o usuário automaticamente em um sistema quando ele liga um computador; lançar registros disponíveis em contratos digitalizados em um ERP ou outra aplicação; e assim por diante.

A grande vantagem da RPA é, portanto, a possibilidade de agilizar processos e tarefas diversas, mesmo quando a empresa opera com recursos antigos ou sistemas incompatíveis. Além disso, um software de RPA pode ser programado para uma tarefa temporária, como incluir ou excluir dados específicos em um cadastro de clientes, sem necessidade de operar no banco de dados do programa ou de desenvolver uma nova funcionalidade no sistema de cadastro.

O que é a Inteligência Artificial (IA)?

Muito mais conhecida que a RPA, a IA é um recurso elaborado que permite fazer com que computadores operem e processem informação de forma análoga ao cérebro humano. Ou seja, trata-se de uma simulação de nossa inteligência, que pode incluir, inclusive, a capacidade de aprender.

A IA é composta desde algoritmos avançados que interpretam dados e contextos até as versões mais avançadas, que simulam redes neurais. Elas são usadas em combinação com outras tecnologias, como a própria RPA, para executar tarefas que dependem da tomada de decisão. 

Por exemplo, são aplicadas em combinação com o reconhecimento facial para identificar características físicas descritas em cadastros de procurados pela polícia e localizar suspeitos, bem como para avaliar a ocorrência de alguma anomalia em radiografias, o que podem fazer com uma eficiência muito maior do que o olho humano permite aos médicos.

No atendimento, ela é muito eficiente na contribuição à melhora da experiência do cliente, no levantamento de dados e em análises de desempenho.

O que é a Machine Learning?

A Machine Learning é justamente a versão avançada da IA que permite o aprendizado. Esses sistemas evoluem ao avaliar vários casos nos quais uma resposta é verdadeira para, com base em cálculos probabilísticos, determinar as chances de uma decisão ser correta. Por isso, essa tecnologia é muito usada no atendimento. Obviamente, essa é uma explicação simplificada, mas bem fiel ao processo.

Qual a relação entre esses avanços tecnológicos?

A IA e a Machine Learning funcionam de modo combinado e complementar com a RPA. Um software robô usado para inserir dados em um cadastro, por exemplo, pode ser programado para simplesmente coletar uma informação específica e “digitá-la” em outro local. 

No entanto, também pode usar a IA para conferir se essa informação está correta, compará-la e analisá-la. Se essa análise for feita de acordo com critérios específicos, predeterminados, é possível usar a IA, mas se eles mudarem ou sofrerem influências de vários fatores desconhecidos, será necessário usar a Machine Learning, para que o software seja capaz de aprender com suas análises e com base em treinamentos executados por especialistas.

Para concluir, considere que esses avanços tecnológicos estão cada vez mais acessíveis para várias empresas. Independentemente do porte ou do segmento, é possível adotá-los em vários casos.

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