INTELLIGENT AUTOMATION 01

MAGAZINE

Ano 01 - Número 01 - Agosto-Setembro 2020

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Intelligent AUTOMATION

LATINO AMÉRICA

Revista dos Profissionais de BPM, RPA , Artificial Intelligence e Digital Process Automation

VIÉS:

A nova fronteira de Inteligência Artificial Mitigar o comportamento tendencioso dos algoritmos tem sido um objetivo das empresas para alcançar resultados mais precisos em inteligência artificial Por Roberta Prescott

Hiperautomação: combinando A importância do Process A Inteligência Artificial tecnologias para potencializar Intelligence na automação de em nosso dia a diada - pág 46 RPA Congress SP reúne entusiastas tecnologia a automação - pág 66 processos - pág 30

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Seu editorial aborda os avanços da Automação Inteligente de Processos Empresariais no Brasil e no Mundo, com aplicação das Tecnologias RPA - Robotics Process Automation, IA - Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, NLP - Natural Language Process, BI, Analytics, Capture, BPM entre outras, que conduzem as Organizações em sua Jornada na Transformação Digital.

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CAPA Por Roberta Prescott

Viés: A nova fronteira de Inteligência Artificial Mitigar o comportamento tendencioso dos algoritmos tem sido um objetivo das empresas para alcançar resultados mais precisos em inteligência artificial

ÍNDICE - ED 001

PÁG 16

Por que você deve acelerar sua transformação digital imediatamente

A importância do Process Intelligence na automação de processos

PÁG 30

PÁG 08

PÁG 20

Automação de processos digitais dará um salto nos próximos cinco anos

O PÓS-COVID PÁG 46

A Inteligência Artificial em nosso dia a dia

hiperautomação no Brasil e no mundo com plataforma ainda mais robusta e recursos de conversação incorporados

PÁG 58 Ayrton Senna é o piloto mais rápido dos últimos 40 anos na F1

PÁG 70

PÁG 24

RPA: uma oportunidade (também) para alinhar processos e estratégia

PÁG 56

PÁG 50

Precisa-se de robôs inteligentes PÁG 62

UiPath expande

tecnologias digitais aplicada com o máximo de resultados

PÁG 44

PÁG 36 Tecnologia e Inteligência Artificial no combate à COVID-19

RPA, a mínima complexidade das

Hiperautomação:

combinando tecnologias para potencializar a automação

PÁG 66 Como Iniciar a Automação de Processos na sua Empresa

Aprenda a tornar seu RH mais eficiente com automatização de processos

Testes Inteligentes e Automatizados de Software

PÁG 76

PÁG 78 INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 5

MAGAZINE

EDITORIAL

Intelligent AUTOMATION

Por Cezar Taurion

E

sta é a primeira edição da Intelligent Automation Magazine, publicação bimestral do IIMA (Instituto Information Management), que sai em versões em português, espanhol e inglês. Fiquei muito feliz com o convite do Eduardo David para ser membro do conselho editorial e ao mesmo tempo compartilhar com ele o honroso papel de publisher. A IA, é um tema com o qual que venho trabalhando e estudando há muito tempo, desde os anos 80. Confesso que sou um entusiasta da IA. Lembro que na adolescência devorava livros de Isaac Asimov, como a famosa trilogia “Fundação” e, principalmente, “Eu, robô”. “Eu, robô” foi uma série de contos que são um marco na história da ficção científica, pela introdução das célebres Leis da Robótica, e por um olhar completamente novo a respeito das máquinas. Os robôs de Asimov conquistaram a cabeça e a alma de gerações de escritores, cineastas e cientistas, sendo até hoje fonte de inspiração de tudo o que lemos e assistimos sobre eles.

Depois veio o inesquecível filme de Stanley Kubrick, “2001, uma odisséia no espaço” e com ele o HAL 9000 (Heuristically programmed ALgorithmic computer), que é um computador com avançada inteligência artificial, instalado a bordo da nave espacial Discovery e responsável por todo seu funcionamento.

Os diálogos dele com os atores me deixaram realmente impressionado com que o futuro poderia nos trazer.

Após um período de hibernação, a IA renasceu na última década, e a ênfase foi direcionada para as redes neurais.

Já temos os dois fatores essenciais que a limitavam antes: capacidade computacional disponível e abundância de dados.

O ponto de inflexão das redes neurais deu-se em meados dos anos 2000 com as pesquisas de Geoffrey Hinton, que descobriu maneiras eficientes de treinar várias camadas de redes neurais.

Isto permitiu o rápido avanço de algoritmos de reconhecimento de imagem e fala. Surgiu o termo “deep learning” que hoje é o motor básico dos principais avanços na área de IA.

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VP Consultoria e Inovação - CiaTécnica PUBLISHER DA INTELLIGENT AUTOMATION MAGAZINE

O que vemos hoje? A rápida evolução da IA traz impactos tão significativos que ainda não percebemos sua amplitude.

A IA hoje está como a Internet estava 25 anos atrás, em 1995.

Amazon era uma pequena loja online de venda de livros, Google não existia e iPhone estava uns 12 anos ainda distante de ser lançado. Ninguém, em 1995, imaginaria o mundo digitalizado e conectado de hoje. Por isso, temos apenas especulações de como será o mundo daqui a 20 anos com a IA avançando nesse ritmo exponencial que vemos. Nem temos ideia de como será o mercado de trabalho nos próximos 10 a 20 anos, mas sabemos que a IA e a robótica vão mudar quase todas as modalidades de trabalho atuais, transformando as carreiras e profissões como as conhecemos hoje.

Devemos ter em mente que os computadores não substituirão os humanos. Substituirão funções. Serão complementos para os humanos e não seus substitutos. Os negócios mais valiosos do mundo das próximas décadas serão desenvolvidos por empresas que usarão a IA para fortalecer as pessoas e não torná-las obsoletas. Serão vencedoras as empresas que souberem fazer com maestria com que os sistemas de IA ajudem os humanos a fazerem o que antes era considerado inimaginável. A IA não envolve uma equação de soma zero, humanos versus IA, mas sim de complementaridade, humanos mais IA gerando mais inteligência.

O papel que queremos exercer aqui na Intelligent Automation Magazine é de incentivar os estudos, debates e aplicações da IA. A publicação é feita para e pelos seus leitores. Está aberta às ideias e contribuições de todos, sejam esses comentários ou artigos. Queremos incentivar a criação de uma comunidade de estudos e práticas de IA aqui no Brasil e para isso a publicação se propõe a servir de catalizador e megafone.

Contamos com vocês!

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cezar.taurion@ciatecnica.com.br

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CAPA Mitigar o comportamento tendencioso dos algoritmos tem sido um objetivo das empresas para alcançar resultados mais precisos em inteligência artificial

VIÉS: A nova fronteira de Inteligência Artificial 8 | INTELLIGENT AUTOMATION 01

CAPA

Roberta Prescott Repórter

A intensificação do uso de inteligência artificial (IA) aumentou a preocupação com os vieses (ou bias em inglês), termo usado em estatística para expressar o erro sistemático ou tendenciosidade. As consequências do comportamento tendencioso dos algoritmos são vastas e aplicadas em diversos campos. Isto porque, atualmente, as máquinas tomam decisões e avaliam cenários de forma assertiva e mais rapidamente.

Contudo, os vieses podem ser prejudiciais e afetar vidas de forma definitiva. Uma seleção de pessoal por meio de ferramenta para recrutamento baseada em IA pode, por exemplo, privilegiar alguns em detrimento de outros; IA aplicada para definir sentenças em processos jurídicos também poderia apresentar o mesmo problema, estando mais propensa a sentenciar alguns grupos em detrimento de outros por critérios socioeconômicos, raciais ou de gêneros.

Em um contexto mais de negócios, os vieses podem gerar bolhas e dificultar a inclusão de produtos ou indicações. “A solução de IA indica produtos em um e-commerce ou a lista de recomendação de vídeos em sites baseado no perfil de consumo, o que gera uma bolha, que é consequência de um viés pessoal, porque a máquina reflete o seu próprio viés”, diz Leandro Nunes de Castro Silva, coordenador de desenvolvimento e inovação da Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Contudo, os comportamentos tendenciosos são consequências. A principal causa do viés está no dado usado para treinar o sistema, uma vez que o software de IA aprende a partir de alguma experiência passada ou interação com o sistema. “Para treinar um sistema de inteligência artificial para pousar um avião, você vai pegar dados históricos de pousos em diferentes contextos, vai apresentá-los para máquina e mostrar o jeito para pousar.

Com o passar do tempo, a máquina vai absorver aquele conhecimento de como executar a tarefa e vai passar a fazê-la de forma autônoma. É neste ponto que está uma das

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CAPA

“Ao treinar as máquinas para reproduzirem as tarefas e formas humanas de reação e interação, corremos o risco de reforçar e reproduzir os estereótipos e preconceitos também se não houver esse cuidado para que os sistemas recebam valores humanos com senso de diversidade e inclusão” principais causas de bias. Se você apresentar para máquina dado enviesado, ela vai ficar enviesada. A escolha dos dados e do processo de treinamento são elementos centrais para evitar o viés das máquinas”, destacou Silva.

Assim, um dos desafios está em criar máquinas e sistemas não enviesados. Mas como fazer isto quando as pessoas, que acabam selecionando os dados ou programando as ferramentas, são, por natureza, enviesadas?

Uma das maneiras de se mitigar o enviesamento é trabalhar com amostras diversas e envolver no desenvolvimento profissionais de vários perfis. “O enviesamento humano, às vezes, é imperceptível. Então, quando se pegam diferentes fontes, consegue-se mitiga um pouco o viés. Um dos aspectos que toca bastante o viés de máquina é o ético”, pontua o especialista do Mackenzie.

Ainda que a discussão da ética na inteligência artificial seja antiga, o assunto ganhou, recentemente, muita visibilidade, basicamente porque IA conquistou mais espaço como ferramenta de automação. Os impactos éticos do viés têm sido um tema cada vez mais debatido. Qualquer atividade automatizada com inteligência artificial, se estiver enviesada, pode trazer sérios problemas de credibilidade, confiança e reputação.

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“Ética, transparência e confiança são a base para a construção de uma IA justa que irá servir à sociedade”, diz Fabrício Lira, executivo de dados e IA da IBM Brasil. Um estudo conduzido pela IBM denominado “From Roadblock to Scale: The Global Sprint Towards AI” entrevistou 4514 executivos dos EUA, Europa e China, em outubro de 2019, para entender os inibidores em escalar o uso de IA em suas empresas e 78% deles responderam que confiança que seus sistemas de IA produzem resultados justos, seguros e confiáveis é um fator crítico para expandir o uso, enquanto 83% responderam que é universalmente importante saber explicar como a IA chegou a determinada decisão/julgamento.

Por que existe viés Fabrício explica que pode haver diferentes causas para os vieses existirem quando se fala de inteligência artificial, sendo, usualmente, duas linhas predominantes. “A primeira delas argumenta que o problema reside na demografia dos times envolvidos na criação dos algoritmos, não contemplando um equilíbrio de gênero e racial. A segunda está ligada à existência de viés nos conjuntos de dados utilizados para treinar os algoritmos, o que pode ocorrer de forma acidental

CAPA

ou por questões históricas, carregando vieses raciais, de gênero ou ideológicos”, detalha.

Os algoritmos de IA são cada vez mais usados para ajudar os profissionais a tomar decisões em áreas como medicina, recursos humanos, justiça, varejo e finanças. Nesse contexto, eles podem reproduzir os vieses contidos nos dados em que são treinados.

Contudo, diz Lira, os conjuntos de dados de treinamento podem conter traços históricos de discriminação sistêmica intencional, decisões tendenciosas devido a diferenças injustas entre grupos e discriminação não intencional, ou podem ser amostras de dados que não representam todo o conjunto desejado.

“Ao treinar as máquinas para reproduzirem as tarefas e formas humanas de reação e interação, corremos o risco de reforçar e reproduzir os estereótipos e preconceitos também

se não houver esse cuidado para que os sistemas recebam valores humanos com senso de diversidade e inclusão”, aponta.

Rodrigo Kramper, líder da prática de advanced data & analytics solutions da ICTS Protiviti, acrescenta que os vieses existem, geralmente, em função das pessoas que podem trabalhar com dados sem qualidade adequada, sem objetividade ou em quantidade/ proporção inadequada. “Logo, quando utilizamos dados imprecisos ou incompletos, temos uma exposição maior a errar nas respostas dos algoritmos. Aqui, com certeza, vale a máxima de TI do “garbage in, garbage out”, ou seja, dados ruins de entrada geram resultados ruins de modelos”, diz.

Além da qualidade dos dados, Kramper aponta para o fator humano. “Todos temos uma visão de mundo e um erro comum é

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tentar interpretar os dados segundo a nossa visão e a nossa expectativa; e não pelo que eles representam”, reconhece Kramper.

O que fazer?

Muito dos problemas de viés advêm de distorções ou inadequações na obtenção dos dados e de sensibilidade para analisar os resultados dos algoritmos. Evitar o viés não é tarefa simples, porque nem sempre isso é obvio e perceptível durante o desenvolvimento, mas alguns cuidados ajudam a mitigar esses riscos.

O primeiro é pensar em termos de proporcionalidade entre classes. “Se, por exemplo, estou desenvolvendo um algoritmo de reconhecimento facial e, se tenho um predomínio

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de imagens de homens, provavelmente o algoritmo terá dificuldades em reconhecer mulheres. O mesmo aconteceria com etnias. A escolha das variáveis que compõem o modelo merece atenção”, ensina Kramper.

Nas companhias, o viés deve ser endereçado primeiro com transparência, adverte Kramper, da ICTS Protiviti. “Equipes de ciências de dados têm de garantir a “explicabilidade” dos modelos, ou seja, mais e mais pessoas dentro da organização e de fora dos times de ciências de dados devem entender o objetivo dos modelos, as decisões de negócios tomadas por trás deles, quais são os dados utilizados, quais são os resultados e como os modelos chegaram nesse resultado”, relata.

Isso está longe de ser uma tarefa fácil, mas

CAPA Kramper também reforça a necessidade de uma abordagem de governança de modelos. “Da mesma forma, precisamos ter mais clareza em relação aos impactos que o uso do modelo implicará não só no negócio, mas na sociedade e ter consciência das eventuais limitações impostas pelos modelos matemáticos”, completa.

Expandir a base de dados de modo que fique o mais diversa possível é um passo importante para mitigar o viés. Por exemplo, em uma solução de recrutamento e seleção, é necessário que os dados que sejam representativos, com candidatos de todos os tipos de gênero, cor, condições socioeconômicas etc. “Deve-se observar também

no mercado de inteligência de negócios. Ele acrescenta que as empresas, ao adotar Inteligência Artificial, deveriam colocar no ciclo operacional analítico a velocidade de produção e processos de governança necessários para garantir que não haja subjugamento.

“Hoje, para gerar dados em informação inteligente e colocar ela na ponta para ser consumida, você passa pelo ciclo de produção operacional analítico. Ou seja, vai construir modelo, pensar em colocar em produção e, depois que coloca em produção, a API começa a tomar decisões. Mas você tem a necessidade de monitorar o modelo para o ecossistema ficar vivo e eficiente”, explica Maia.

Entre os problemas a serem enfrentados

“Expandir a base de dados de modo que fique o mais diversa possível é um passo importante para mitigar o viés.” que nem todo modelo, nem todo algoritmo de IA, vai dar um desempenho adequado para o problema, então, tem de escolher o algoritmo adequado à tarefa e treinar o modelo de forma adequada. Ou seja, tem de ser adequado e estar devidamente treinado.

A escolha e o treinamento são importantes para mitigar o enviesamento”, aponta Leandro Silva, do Mackenzie, explicando que é possível ter um algoritmo que seja bom, mas não estar bem preparado para resolver o problema. Para ele, as empresas estão olhando viés e ética de forma mais técnica e buscando meios de automatizar e melhorar, porque o viés é algo indesejado.

Bruno Maia é diretor de inovação da SAS, líder em software e serviços de análise de negócios e o maior fornecedor independente

está o tempo que o processo leva, porque o dado, quando criado, já está sendo deteriorado. O quão mais rapidamente que puder ser e o quão mais cuidadoso e zeloso for será melhor para o modelo e mais precisa será a tomada de decisão.

Os desafios, segundo Maia, podem ser divididos em três grandes blocos: o primeiro é a questão do dado, abordando o contexto e qual bloco de significância de informação que está fazendo tomar decisão mais adiante; o segundo é a normativa, qual é a regra que se seguirá; e o terceiro é a rastreabilidade. “Se eu não cuido da base, da rastreabilidade da norma e da rastreabilidade do contexto, não consigo nem entender se estou sendo permissivo na questão de bias”, enfatiza Bruno Maia.

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CAPA

Elementos essencia

Qualidade dos dados:

Representatividade:

avaliar a confiabilidade e origem do dado que servirá de base.

extremamente importante que o público-alvo que utilizará o algoritmo esteja representado no conjunto de dados. Se um algoritmo será desenvolvido para avaliar currículos profissionais, é preciso se certificar que o conjunto de dados de treinamento contenha uma representação diversa.

Governança dos dados, portanto, mostra-se fundamental para se conseguir voltar no processo e interpretar o machine learning para saber os caminhos que ele fez, porque aquele comportamento automático aconteceu, uma vez que a máquina não tem o sentimento e nem o contexto social que os humanos têm.

“Tem de ficar clara a forma como a decisão é tomada. Se você usar processo de governança e colocar ética e moralidade como pilares principais de sua empresa, fica bem administrável e bem provável que mantenha bias longe”, diz Maia, reforçando que o monitoramento deve ser contínuo. “Devem-se detectar as falhas de bias, se possível, antes de entrar em produção, porque a máquina só toma decisão errada se você deixar, se você não rastrear. Então, tem de pensar até que ponto se pode reduzir a velocidade para obter processo mais seguro”, aponta.

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Ao usar dados de baixa qualidade para treinar os algoritmos, o resultado será comprometido, porque, se os dados carregarem vieses, os modelos irão reproduzir os mesmos vieses. “O modelo é a representação fiel daquilo que o ser humano o criou. Daí, a importância da mitigação de viés desde a fase de preparação dos dados de treinamento utilizando metodologia e ferramentas para mitigação dos riscos. Precisamos continuar diversificando e ampliando o grupo de pesquisadores e cientistas que trabalham nessa tecnologia. É imperativo que a IA de hoje reflita os valores das populações para as quais foi criada para servir. Devemos continuar saindo de nossos silos, melhorando o desequilíbrio de gênero entre ciência da computação e IA e injetar um espírito de diversidade e inclusão na IA que a torne mais justa, precisa e transparente para todos os indivíduos”, aponta Fabrício Lira, da IBM Brasil.

A diversidade na construção e no treinamento dos modelos de IA é extremamente

CAPA

ais para evitar viés:

Volume adequado: com o aumento da complexidade dos algoritmos, volumes maiores de dados de testes têm sido exigidos, o que torna mais difícil a tarefa de explicar como determinado algoritmo chegou a uma decisão, logo trabalhar com o volume adequado é fundamental.

Testes por uma população diversa: é de suma importância que os resultados dos modelos sejam apreciados por um time diverso, multidisciplinar e multicultural dentro do possí-

importante para diminuir os vieses. Mas, conforme ressalta Lira, não é apenas a quantidade que irá fazer a diferença. Ao falar de conjuntos de dados que serão fonte para o treinamento de algoritmos, o executivo da IBM aponta elementos essenciais para evitar o viés: qualidade dos dados; representatividade; volume adequado; e testes (veja box). “Além disso, a boa prática envolve o uso de ferramentas, métodos e processos que ajudam a mitigar esse risco seja em tempo de desenvolvimento ou posteriormente em tempo de execução.” À medida que a tecnologia evolui, novas formas de treinar a IA vêm sendo desenvolvidas com fins de facilitar a mitigação de vieses, bem como permitir maior facilidade de explicação dos modelos.

Atualmente, diz Lira, modelos complexos consomem enormes volumes de dados e poder computacional, o que inviabiliza uma

séria de aplicações. “Temas como “small data” e “one-shot learning” vêm evoluindo com velocidade. Isso irá trazer mais transparência e confiança para encorajar as empresas ao uso da IA em casos de uso mais complexos”, aponta o executivo da IBM. Ademais, uma abordagem de curadoria de dados visa a garantir aspectos como relevância dos dados, precisão e atualidade dos dados e, por último, precisamos de avaliações periódicas de existência de viés. Isso se dá, por exemplo, com análises em relação a quais variáveis do modelo tem maior peso em seu resultado e validar se isso é adequado ou não, se faz sentido ou não, ou seja, precisamos alinhar a realidade com os dados usados para treinar o modelo.

Se os resultados do modelo não são aderentes à realidade ou não condizem com a realidade, dados mais recentes e adequados devem ser obtidos e utilizados.

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ARTIGO

Por que você deve acelerar su transformação digital im

Mauricio Castro Partner at Grant Thornton Brazil (Digital Tranformation Lead)

N

enhuma outra crise global no século passado afetou os negócios de tantas maneiras diferentes quanto a pandemia do COVID-19.

As empresas tiveram um impacto crítico de 360 graus em seus negócios. A demanda caiu significativamente. O suprimento foi severamente restringido e pode precisar ser adquirido novamente no futuro. Recursos e sistemas internos desmoronaram. As empresas foram forçadas a migrar para tecnologias e plataformas digitais apenas para permanecerem operacionais.

A reação inicial instintiva pode ter sido necessária para lidar com a evolução da situação em tempo real; no entanto, quando as coisas começarem a se estabilizar e estabilizar, você precisará determinar a estratégia e a abordagem corretas para proteger seus negócios no futuro. Você deve adotar uma abordagem holística avaliando todos os vários motivos para fazer essa transformação, mas priorize as necessidades de seus clientes.

As empresas devem alavancar a transformação digital com o objetivo principal de apri-

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morar a experiência do cliente. No entanto, a crise atual trouxe muitos outros aspectos relacionados com eficiência operacional que precisam ser levados em consideração para que as empresas sobrevivam. Todos estes aspectos formarão a base da transformação digital holística das empresas.

Saúde, educação, comércio, segurança, comunicação e colaboração, minimizando o toque humano e garantindo a continuidade dos negócios tornaram-se considerações críticas à medida que as empresas lutam para implementar várias estratégias de transformação.

Nesse novo paradigma, espera-se que sua empresa garanta a saúde e a segurança de todas as partes interessadas constituintes, começando com seus clientes, funcionários e fornecedores. Portanto, você terá que investir e implementar novos processos e sistemas que possam fornecer proteção, prevenção e atendimento em tempo real a essas partes interessadas. Para tornar esse novo e complexo requisito mais eficiente e eficaz, você precisa aproveitar

ua mediatamente

ARTIGO as tecnologias digitais integrando dispositivos IoT às plataformas de telessaúde. E para tornar isso transparente e sustentável, eles precisarão ser mais integrados aos sistemas de RH, administração e instalações. Isso pode se tornar uma nova oportunidade para startups emergentes para fornecer hardware de IoT, software de telessaúde e soluções integradas Durante a crise do COVID-19, as reuniões pessoais caíram significativamente. Embora isso melhore com o tempo, a expectativa é que nunca mais voltemos a realizar reuniões 100% pessoalmente. Além disso, muitas empresas de tecnologia, como Twitter, Facebook, Google e outras, relegaram a maioria, senão todos os seus funcionários, a trabalhar remotamente.

Isso requer plataformas robustas de comunicação digital. Não é à toa que “Zoom” se tornou um verbo para usar a comunicação de vídeo Zoom. E agora Google, Microsoft, Vonage e Facebook estão competindo por essa participação de mercado com seus respectivos produtos: Meet, Teams, Meetings e Messenger Rooms.

Alguns exigem o download de aplicativos e outros são totalmente baseados na Web, mas podem ter menos recursos. Você precisará avaliar qual plataforma oferece mais flexibilidade, é mais fácil de usar e se integrará perfeitamente à maioria das outras plataformas e sistemas.

Outra consideração importante são as preferências de seus clientes. Nos últimos anos, a maioria dos clientes - e, portanto, as plataformas de interação com o cliente - tornaram-se omnichannel. No entanto, diferentes segmentos de clientes tendem a ter canais de comunicação preferidos.

Você pode aproveitar os chatbots e as tecnologias avançadas de inteligência artificial e aprendizado de máquina (AI / ML) para aprimorar ainda mais a experiência do cliente.

Para processos de back-office, existem soluções maduras de automação de processo robótico (RPA), como UiPath, Automation Anywhere,

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ARTIGO Blue Prism e WDG Automation (recentemente adquirida pela IBM), que estão sendo amplamente utilizadas, fornecendo a essas startups o status de unicórnio no processo. No caso de interações com clientes de voz, a automação de serviços de conversação habilitada para AI, que se baseia no processamento de linguagem natural (PNL) e na análise de reconhecimento de fala, é uma tecnologia que está emergindo rapidamente. Alguns dos líderes nessa tecnologia, como Uniphore, Conversica, SmartAction, Nexit e Smarkio ALTU, podem ser unicórnios no futuro. Embora existam muitas soluções para assistentes virtuais de IA, nem todas têm automação de interação do cliente de ponta a ponta. Quando totalmente implementado, isso tornará todo o processo do CX mais rápido e eficiente, eficaz e preciso, tornando-o uma proposta de valor atraente para grandes empresas e organizações de contact center.

Para estender as comunicações simples de voz e vídeo para uma colaboração totalmente interativa e sustentável entre as partes interessadas remotas, novas soluções estão sendo concebidas e desenvolvidas pela integração de comunicação por vídeo, colaboração de projetos e equipes com soluções de realidade mista, realidade aumentada e realidade virtual (AR / VR). Essa é outra área de oportunidade emergente em que temos aconselhado as startups emergentes e ajudado as empresas tradicionais a adotar, dada a mudança predominante para o trabalho em casa (WFH). Startups emergentes como MeetinVR, Walkabout Workplace e Virtualist estão desenvolvendo soluções de nicho para pequenas e médias empresas, enquanto pioneiros como a Cisco estão mais focados em soluções escaláveis para grandes empresas.

As indústrias de manufatura têm alavancado a automação e a robótica para produtividade e eficiência e para minimizar o toque

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humano, há muito tempo. No entanto, após essa crise, até as empresas de serviços precisarão acelerar os esforços para minimizar o toque humano em seus processos de ponta a ponta e avançar para a automação. Para aumentar a eficácia e a eficiência de muitos desses processos, você precisará aproveitar as tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina (AI / ML) para obter uma vantagem competitiva. Isso pode ser alcançado com o aproveitamento de soluções avançadas, como ferramentas cognitivas de IA e automação de processos robóticos.

Outro ponto superimportante, que não deve ser desprezado é a segurança. Nunca estivemos com esse tema tão em voga. Legislações, discussões, privacidade e uso de dados estão cada vez mais presentes nos nossos noticiários, mas como inovar com esse novo mundo. Governança e controle devem ser pontos presentes nas discussões das empresas transformadoras, tecnologias como: Cibersegurança (técnicas e proteção aos nossos ativos digitais, Blockchain (tecnologia baseada em registros distribuídos e com garantia da informação) e proteção aos dados vão ganhar muita força, ainda mais num mundo descentralizado, com muitos profissionais acessando sistemas corporativos nas suas residências e com os seus equipamentos pessoais.

O objetivo principal da transformação digital ainda é uma experiência aprimorada do cliente, mas a crise atual abriu caminho para alcançar isso mais complexo. Você precisará adotar uma abordagem mais holística para solucionar esse desafio complexo, mantendo os clientes no centro do palco. Por outro lado, também criou oportunidades para startups e empreendedores desenvolverem soluções inovadoras para enfrentar esses desafios. As novas tecnologias estarão presentes em tudo. Bem-vindo ao novo mundo!

Ajudamos empresas a superar os desafios de seus negócios com tecnologia e simplicidade.

Sua jornada RPA começa com a gente.

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ESTUDO

automação

de processos

DIGITAIS DARÁ UM SALTO NOS PROXIMOS

CINCO ANOS

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ESTUDO Por Prado Junior

Segundo a consultoria Forrester Research, o mercado de RPA deve chegar a 2,1 bilhões de dólares até 2021 Automatizar tarefas repetitivas economiza tempo e dinheiro.

Os bots de automação de processos robóticos ampliam o valor de uma plataforma de automação, pois executam tarefas mais rápido, permitindo que os funcionários executem trabalhos de maior importância.

A automação é uma área muito promissora para empresas que dependem de processos rápidos e eficientes para gerar melhores experiências para usuários dos negócios e clientes finais.

Existem muitos caminhos e possíveis pontos de entrada, de soluções de software autônomo a sistemas de gestão de processos de negócios sofisticados e terceirização completa. Cada uma das opções tem suas vantagens, desvantagens, possíveis benefícios e níveis de riscos.

Uma tecnologia que recebe muita atenção é o RPA (Robotic Process Automation). O RPA é uma forma de automatizar com facilidade tarefas individuais e relativamente simples que, de outra forma, seriam feitas manualmente. Duas empresas de consultoria, a Forrester Research e Deep Analysis, lançaram estudos que projetam um crescimento dessa tecnologia para os próximos anos.

Segundo pesquisa da Forrester, de 2017, o mercado de RPA deve chegar a 2,9 bilhões de dólares até 2021 (https://www. forrester.com/report/The+RPA+Market+Will+Reach+29+Billion+By+2021/-/E-RES137229). O mercado começou com pequenas empresas (de 100 a 400 milhões de dólares) como UiPath, Automation Anywhere, Work Fusion, Blue Prism entre outras. Há também uma outra tendência. Grandes empresas globais estão comprando pequenas plataformas RPA ao redor do mundo.

A Deep Analysis publicou, em 2019, um estudo sobre a evolução do mercado de automação de processos ou DPA – Digital Process Automation (https://www.deep-analysis.net/wp-content/uploads/2019/10/1910-DA-B-DPA-trends.pdf). Eles apontam que, desde 2014, o mercado de automação de processos digitais renasceu e foi renomeado. Tudo isso à medida que os produtos de gerenciamento de processos de negócios (BPM) se

tornaram mais leves, fáceis e rápidos de implantar. Grande parte dessa mudança pode ser atribuída a abordagens de design ou desenvolvimento de baixo código pela comunidade de fornecedores.

Paralelamente, muitos clientes descartaram projetos de transformação Lean e Six Sigma em grande escala e adotaram esforços de escopo menor, contando com metodologias iterativas e ágeis para um fluxo constante de melhorias de processo entregues em semanas, em vez de meses.

Essa tendência de baixo código (que na verdade começou com o início do software BPM), juntamente com o lançamento da tecnologia de automação de processos robóticos (RPA) para trabalho altamente manual e repetitivo, remodelou o mercado de automação de processos digitais de hoje.

As três primeiras tendências – Maior concentração do comprador nos dados; Convergência de processos modelagem com cartografia de viagem, e outras inovações de fornecedores; Movimento de vendedores em processo aplicações comerciais – serão graduais.

A quarta – Um aceno em perspectiva para a RPA e processo vendedores de automação – é fácil de prever, mas é muito mais difícil para antecipar como as fusões e aquisições terá impacto na paisagem do vendedor.

A quinta tendência – A emergência da IA/ML no processo digital automatização – irá reformular o processo de hoje plataformas de automação, incluindo o processo concepção, automatização e gestão; captação de conteúdos e serviços; a entrega de experiências excepcionais dos clientes; e a tipo de trabalho realizado por seres humanos e robôs em processos reimaginados.

O Instituto Information Management conversou com Alan Pelz-Sharpe, fundador da Deep Analysis e coautor do bestseller “Practical Artificial Intelligence – An Enterprise Playbook”.

IM: Como você vê o rápido crescimento desse mercado?

Alan: Acho que primeiro é importante observar que as proje-

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ESTUDO ções de pessoas como a Forrester são baseadas em avaliações de mercado, não em licenças ou vendas de receita. Mesmo assim, o RPA é um mercado em crescimento, mas acredito que veremos muita consolidação nos próximos anos. Muitas empresas de RPA sendo adquiridas, isso faz sentido, pois a RPA precisa encontrar seu lugar em um ecossistema de TI muito mais amplo e maior.

IM: O que está por trás desse crescimento?

Alan: O crescimento se deve ao fato de o RPA lidar com tarefas repetitivas que precisam ser automatizadas. O RPA enfrenta a montanha de tarefas manuais repetitivas pequenas, mas importantes, que precisam ser automatizadas. Até recentemente, os fornecedores de tecnologia se concentraram em resolver o gerenciamento de processos altamente complexos. Ao se concentrar em tarefas de nível inferior, mas não menos importantes, abriu um novo mercado.

IM: Na sua opinião, a compra de pequenas plataformas RPA ao redor do mundo por grandes empresas globais está apenas começando?

Alan: Sim, é apenas o começo, alguns dos maiores fornecedores de RPA podem fazer suas próprias aquisições, mas muitas empresas menores de RPA serão adquiridas. Tenho certeza de que muitos negócios estão sendo explorados.

IM: Você vê sinais de que outros gigantes globais estão no mesmo caminho?

Alan: Novamente, sim, embora alguns deles possam criar seus próprios recursos de RPA. De qualquer maneira, dentro de um ano todas as principais empresas de tecnologia terão construído ou adquirido recursos de RPA. IM: Andrew Ng disse que a Inteligência Artificial é uma tecnologia transformadora e terá tanto impacto na sociedade quanto a eletricidade. Você está de acordo com esta afirmação?

Alan: Sim, absolutamente, mas IA é um tópico grande e complexo. Mas, em termos simples, o software que aprende já está causando um impacto enorme na sociedade.

Nós interagimos com o aprendizado de máquina, por exemplo, em quase todas as interações de aplicativos em um dispositivo móvel, por exemplo. Mas a IA ainda tem um longo caminho a percorrer, embora a tecnologia em si seja muito avançada - o uso dela é muito imaturo.

IM: Como você estima o crescimento da IA nos próximos anos?

Alan: O RPA continuará a crescer, mas a taxa de crescimento provavelmente diminuirá.

Isso será devido em parte ao RPA ser incorporado em outros produtos (e não vendido como um item independente).

IM: Onde terá mais impacto nos negócios?

Alan: Acho que qualquer atividade de negócios que envolva papelada (por exemplo, faturas, contratos, documentação de exportação etc.) será fortemente impactada pelo RPA em conjunto com abordagens existentes e mais recentes para a captura de documentos. Estas são áreas de ineficiência e gargalos, há um alto valor comercial associado à melhoria, automatização ou remoção de atividades manuais de documentos.

IM: Quais países você observa que estão na vanguarda desse processo?

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ESTUDO Alan: É uma pergunta difícil de responder porque os requisitos culturais, comerciais e regulamentares variam muito de país para país. Por padrão, isso significa que o uso de ferramentas como RPA é diferente. Mas, em minha experiência, encontrei equipes de implementação mais avançadas na Ásia, elas parecem realmente compreender as limitações e as vantagens do RPA. Certamente os EUA não estão na vanguarda, estão atrás de outras nações e regiões.

IM: O que você destaca como mais relevante no estudo publicado pela Deep Analysis?

Alan: Acho que foi importante para explicar como a AI/ML é, e continuará a ter um grande impacto no setor de automação de processos. No entanto, será um caminho acidentado à frente, pois muitas empresas e fornecedores de tecnologia não possuem as habilidades e muitos compradores de empresas não entendem como a AI/ML funciona. Portanto, o impacto será grande, mas os desafios do mundo real reduzirão seu crescimento.

IM: No futuro os Recursos Humanos se tornarão ROBON + HUMAN? Alan: Com certeza, além do importante elemento humano de selecionar o candidato certo para um emprego, grande parte do trabalho de RH envolve a papelada de entrada ou saída de funcionários. Muitas dessas atividades são repetitivas e podem ser automatizadas por fluxos de trabalho simples, RPA e/ou Aprendizado de Máquina. Na verdade, essa tecnologia já está sendo implantada no RH e muitas outras soluções para automatizar grande parte do trabalho estão chegando ao mercado.

IM: Quando falamos em Robôs ou RPA, surge o medo de que eles substituam os trabalhadores. Como desmistificar essa ideia?

Alan: Não acho que devamos desmistificar essa ideia, ela se baseia na verdade. Quando você automatiza uma tarefa manual/humana, não é necessário que um humano faça esse trabalho. Isso não quer dizer que todos perderão seus empregos, mas, realisticamente, alguns, senão muitos, se tornarão excedentes aos requisitos devido à automação. Acredito que é melhor ser aberto e honesto sobre isso do que tentar fingir que, de alguma forma, todos os empregos ficarão bem.

IM: A automação já é uma realidade. Porém, é preciso saber fazer essa automação em uma empresa. Qual é a melhor forma de automatizar uma empresa. Faça tudo de uma vez ou analise o que deve ser automatizado?

Alan: Esta é a pergunta mais difícil de todas - o que sabemos que com base na experiência de analisar tudo de uma vez não é produtivo, demora muito, é muito caro e na realidade você nunca analisa tudo. A boa notícia é que uma nova geração de tecnologia está surgindo, chamada Process Mining, que aproveita o aprendizado de máquina e a inteligência artificial para automatizar essa análise. Dito isso, acho que uma abordagem prática para a automação é adotar uma abordagem simples e identificar gargalos conhecidos e caros. Não tente transformar tudo de uma vez, simplesmente conserte e automatize os pontos fracos mais visíveis. Novamente, esses pontos problemáticos podem ser simples e básicos, por exemplo, remover ou automatizar o processamento de algumas peças de papelada, mas eles são de alto valor e provavelmente irão gerar mais automação e envolvimento corporativo.

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ARTIGO

RPA, a mín

tecnologias om

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ARTIGO

nima complexidade das s digitais aplicada com máximo de resultados Alfredo Araujo

Engenheiro Elétrico, especialização em Automação e pós em Otimização da Logística & Distribuição (CELDi UC Berkeley).’

C

omo é do conhecimento de todos, estamos vivenciando uma situação sem precedentes, que de maneira abrupta, está transformando fundamentalmente e globalmente como vivemos em sociedade e de forma incrivelmente pessoal, como nos relacionamos, aprendemos e a forma como trabalhamos e fazemos negócios.

No cenário atual, nenhuma empresa consegue fazer projeções de resultados para horizontes longos.

Algumas não conseguem sequer fazer projeções para 1 ou 2 meses. Inúmeras companhias abertas suspenderam suas projeções divulgadas ao mercado (RI) devido à baixa visibilidade sobre a extensão e profundidade dos efeitos e impactos da crise e ...

Algumas empresas não conseguirão se transformar na velocidade e escala, necessárias para sua sobrevivência!

Superar este enorme desafio de se transformar para sobreviver e conseguir estabelecer as bases para prosperar, depende do quanto os gestores são capazes de tomar decisões de forma rápida e menos equivocada possível, sem medo de agir na velocidade e escala que o negócio demandar para: reter e aumentar a receita; redesenhar e otimizar as operações; rever e preparar a organização e o capital humano; acelerar a migração para as tecnologias digitais em todos processos, interações e canais (omnichannel).

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ARTIGO Independente do tipo de negócio – setor/ segmento - tamanho - ciclo de vida etc., para situações como esta que as empresas estão enfrentando, o pensar como uma Start-up e aplicar os conceitos e modelos naturais a este universo de empreendedorismo da era digital e de negócios inovadores, disruptivos e exponenciais, ajudam na decisão por ações mais assertivas e eficazes em combinar o balanceamento entre a estratégia com foco nas diretrizes de criação de valor, com as ações táticas necessárias a viabilidade e factibilidade do negócio no dia a dia.

Sejam essas ações planejadas (consideradas no horizonte de médio ou longo prazo da estratégia de negócio) que poderão ser an-

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tecipadas, bem como aquelas, que se quer haviam sido pensadas, como determinantes para a sobrevivência e sustentabilidade do negócio (Pivotantes).Neste prisma, mapas de geração de valor combinados a modelos de negócios, funcionam como aceleradores, que ajudam na identificação das mais objetivas e eficazes ações para sobrevivência. Sendo prioritariamente orientadas para retenção, atração e aquisição de clientes. Como também, a velocidade para pensar – aplicar - testar e avaliar as mesmas, são tão importantes quanto os resultados alcançados, ou seja, é necessário que essas ações sejam suficientemente rápidas e eficientes para que as empresas retenham, aumentem e diversifiquem suas receitas no menor prazo possível.

ARTIGO Permanecendo no foco das ações que geram valor e, ainda sob o olhar e mentalidade de Start-ups, onde cada centavo deve ser investido visando retorno imediato para o negócio, para conseguir se manter “vivo” e a frente da concorrência. Entendemos que é necessário para sobrevier, que toda a organização se molde (flexibilidade, escalabilidade etc.) para reagir em uma cadência cada vez mais rápida, as mudanças de comportamento dos clientes e do mercado; continuamente repensando, melhorando e avaliando os Processos – as Atividades – os Recursos Chave e a interação/integração com o ecossistema de Parceiros de Negócio (novos e estabelecidos), priorizando o aumento de receita e controlando/reduzindo os custos.

A partir que tenhamos as diretrizes repensadas e definidas, passamos ao plano tático; onde efetivamente se executam as ações “motores” da transformação, que podem ser aceleradas com o uso de tecnologias digitais (Cloud, Analytics, Mobile, Social). A combinação de algumas destas tecnologias tem ajudado as empresas no desenvolvimento e incorporação de soluções digitais para melhorar a eficiência dos processos e aumentar o engajamento com clientes e parceiros. É para este propósito, que ressaltamos as características e benefícios da RPA - Robotic Process Automation (Automação de Processos Robóticos), como soluções que vinculam a inovação a componentes de tecnologias digitais de rápida aplicação, baixa complexidade, porém muito eficazes para melhoria e automação dos processos de qualquer tipo de negócio.

A RPA - É uma força de trabalho digital, que utiliza robôs virtuais de software (Bots) com a capacidade de executar qualquer processo de negócio e interagir com qualquer sistema ou aplicativo da mesma forma que uma pessoa.

Em efeito, sua aplicação otimiza a utilização do capital humano das organizações, minimi-

zando as atividades executadas por humanos (Nível FAZER). Estes robôs de software combinados a camadas de inteligência (Inteligência Artificial e Cognitiva, Redes Neurais, Machine Learning etc.), são capazes de ser ensinados pelas pessoas - aprender em um ritmo muito mais rápido (Nível APRENDER) - e desenvolver um nível de conhecimento cada vez mais profundo com maior capacidade analítica e cognitiva (Nível PENSAR), garantindo maior eficiência e melhores resultados.

A Solução RPA – Atende a completude das disciplinas de transformação digital do negócio, aliada a integração e automação dos processos. Habitualmente a RPA é parte de uma estratégia digital mais abrangente e não são raras às vezes, que é proposta pela própria área de negócio.

De forma geral, os processos mais viáveis para utilização da RPA são os que envolvem significativo número de horas de trabalho humano (mão de obra própria ou subcontratada) e/ou operações em vários turnos ou extra ao horário comercial e/ou com alta densidade de informações e/ou que requerem tempo e esforços significativos para executar e gerenciar.

Por exemplo: • Tarefas repetitivas altamente manuais, realizadas muitas vezes por dia, geralmente resultando em altas taxas de erro; • Execução de transações em aplicativos (web, ERP e outros sistemas de back-office); • Integração por APIs e interoperação de vários sistemas para executar as tarefas; • Extração e conversão de mídias em dados estruturados (imagens, PDF digitalizado, PPT etc.); • Abrir e-mail e anexos, geração em massa de e-mails e arquivamento;

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ARTIGO • Busca, extração e arquivamento de Dados e documentos;

• Força de trabalho virtual “twenty-four seven” (24x7x365);

• Execução de processos de conciliação e validação entre documentos e arquivos digitais;

• Conveniência (a qualquer hora e canal);

• Ler e gravar em bancos de dados, copiar/ colar e preencher formulários;

• Implementação rápida e baixo custo de aquisição (menor necessidade de investimentos, CAPEX e TCO);

• Garimpar e coletar dados da Web (cotações, estatísticas conteúdos de mídia social);

• ROI (efetivo, tangível e no curto prazo) e outros potenciais ganhos.

• Seguir regras de decisões “if/then” explicitas, fazer cálculos e operar resultados;

Outro fator preponderante, é que cada vez mais descomplicado adquirir e implantar a RPA. Existe atualmente diferentes formas de adotar a RPA, inúmeros fornecedores (locais e globais) e, diversificadas modalidades de contratação dessas soluções (Plataforma, Software, Software como Serviço, Processos como Serviço etc.).

• E muitos outros.

Sabendo-se que a “DOR” frequentemente é a principal fonte motivadora de mudanças e as empresas estão ficando sem “opção” para encontrar meios de reter e aumentar a receita e reduzir ou eliminar custos. As estratégias de Adoção da RPA com foco no “valor” agregado e não em “custo” está ocupando cada vez mais espaço nas organizações, como alternativa para maior eficiência com eliminação de custos que antes não se podia pensar em eliminar e ainda mais esses benefícios: • Aumento da produtividade (mais resultados com menos recursos); • Redução de erros humanos (maior assertividade mesmo em grandes volumes); • Flexibilidade (agnóstico quanto Indústria, Função e sistema); • Ciclo do processo reduzido (execução em menor tempo, menos retrabalho);

Somente para efeito de exemplo (qualquer organização também pode fazê-lo). Nós desenvolvemos e estabelecemos uma “Fábrica de Automação Digital” interna com equipes multifuncionais de processos e tecnologia, dedicadas a criar soluções de negócio combinada às práticas da RPA. Usando métodos ágeis - cultura “Lean” e práticas aceleradoras, para criar soluções que funcionam como blocos de construção (tal como um Lego), que são os artefatos utilizados para construir novas soluções rapidamente (2 a 4 semanas), com o objetivo de: • Melhoria e automação do TRABALHO que somente os seres humanos podem fazer; • Soluções para DESENVOLVER - MELHORAR os processos e seus respectivos resultados;

• Escalabilidade, elasticidade e flexibilidade;

• ZERO ERRO (taxas de erro próximas de zero), mesmo para grandes volumes de tarefas e dados;

• Conformidade governamental, regulamentar e fiscal;

• BAIXO IMPACTO nenhuma alteração significativa na infraestrutura de TI atual;

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ARTIGO • RÁPIDA IMPLANTAÇÃO, nenhuma alteração significativa nas interfaces e integrações existentes; • REDUZIR a necessidade de INTEGRAÇÃO entre aplicativos; • COLABORAR com os esforços de reduzir custos e/ou torná-los variáveis; • NÃO REQUERER um investimento inicial (CAPEX) massivo e GARANTIR um baixo TCO (Total Cost of Ownership);

• GARANTIR o alinhamento de todos os “stakeholders” com os objetivos.

Para as empresas em sua tarefa de repensar quais medidas e contramedidas, tomar, as novas disciplinas e “mindset” de Start-ups tem se mostrado de grande valia para os gestores. Esta forma de pensar o negócio, aliada as soluções de rápida implementação para melhoria e automação dos processos como a RPA e a inteligência de negócio, tem contribuído para as empresas economizarem muito tempo e dinheiro no desafio de se transformar para sobrevier e prosperar.

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ARTIGO

A importância do Process Intelligence na automação de processos

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s

ARTIGO

Claudio Chaves Jr. Diretor Regional LATAM - ABBYY

A

pós ter participado de inúmeros projetos de automação de processos baseados em documentos ao longo de mais de 15 anos, percebi que definitivamente não existem documentos sem processos e tão pouco existem processos sem documentos. E é exatamente por existir esta forte relação entre processos e documentos, que muitos fornecedores de software perceberam esta lacuna e entenderam que precisavam conectar melhor estes dois elementos oferecendo mecanismos para descoberta, análise e monitoramento de processos de negócio, até mesmo quando o escopo destes processos permeasse outros sistemas ou estivesse fora do tradicional fluxo de digitalização de um documento. E exatamente por esta razão que chegamos ao Process Mining, Process Intelligence. Mas o que é exatamente Process Mining e Process Intelligence?

Qual a diferença entre estes dois termos?

zam o seu elevado conhecimento técnico para fazer uso combinado de várias técnicas e ferramentas. Esta análise normalmente é feita com base em dados de eventos obtidos através de logs transacionais e nos modelos de processo em si. Porém estes recursos estavam limitados a um seleto grupo de especialistas.

Antes mesmo de explicar a diferença entre estes termos é importante esclarecer que ambas definições fazem parte de uma disciplina maior chamada Data Science, na qual compreende uma série de outras tecnologias e áreas correlatas, tais como Data Mining, Machine Learning, Estatística, Bancos de Dados, Algoritmos, etc. Estas diferentes áreas visam explorar dados produzidos pelas empresas com intuito de gerar valor ao negócio, permitindo responder algumas perguntas como: •

(Relatório) O que aconteceu?

•

(Diagnóstico) Por que aconteceu?

•

(Predição) O que acontecerá?

•

(Recomendação) O que deve acontecer para se obter o melhor resultado?

Essas perguntas normalmente precisavam ser respondidas por cientistas de dados que utili-

A maioria das empresas buscam atingir um maior nível de eficiência através da automação de processos, porém muitas empresas ainda se deparam com perguntas difíceis de serem respondidas, como por exemplo: •

Quais processos podem ser melhorados?

•

Quais processos precisam serem automatizados?

•

Conhecemos de fato o caminho dominante dos nossos processos?

•

Nossos processos são executados em conformidade com as regras e regulamentações exigidas?

•

Como vamos medir, comparar e avaliar os possíveis ganhos pós automação?

•

A automação do processo de fato atingiu os objetivos almejados sem impactar outras áreas?

De acordo com o Professor Wil van der Aalast da Universidade de Eindhoven, pioneiro nesta disciplina, o Process Mining está relacionado a capacidade de coletar dados de eventos para analisar modelos de processos com intuito de avaliar conformidade e performance dos processos. Em alguns estudos e pesquisas, este termo também é relacionado a capacidade de descoberta automática de processos. As ferramentas de Process Mining de primeira geração estão focadas na reconstrução automática do esquema do fluxo de processo, o que é muito bem aplicado a processos estruturados, porém esta mesma abordagem já não é tão recomendada

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ARTIGO para processos complexos e aleatórios (ad-hoc), que são aqueles onde não se pode prever as rotas das instancias do fluxo de processo.

acesso aos dados que elas próprias controlam e raramente são implementadas em processos de ponta a ponta.

O Process Intelligence representa a próxima geração do Process Mining, pois combina métricas semelhantes ao BI para análise de negócios, visando fornecer insights sobre os processos de ponta a ponta e ainda ajuda a preencher as lacunas entre os diferentes sistemas corporativos. Com o Process Intelligence, os usuários corporativos podem visualizar e analisar padrões em seus processos.

Em vez de apenas usar suposições e dados históricos para implementar mudanças, a visualização dos processos em tempo real permite ao dono do processo economizar tempo e dinheiro, aumentando assim a eficiência dentro da empresa.

A plataforma de Process Intelligence ABBYY Timeline utiliza uma abordagem única baseada na análise da linha do tempo (Timeline AnalysisTM) que permite capturar, organizar e apresentar dados de eventos do processo mesmo que tenham sido gerados por diferentes sistemas. Essa poderosa metodologia reconstrói suas instâncias de processo originais, passo a passo, a partir de dados de eventos registrados em logs transacionais, no momento em que foram executados e, em seguida oferece o monitoramento da execução do processo em tempo real.

O Process Intelligence está sustentado basicamente em três pilares fundamentais: •

Descoberta: Coletar dados de eventos de diferentes fontes e descobrir automaticamente padrões de processos, sejam eles estruturados ou totalmente aleatórios.

•

Análise: Promover análise de processos através de ferramentas prontas e voltadas para os analistas de negócio e gestores de processo, sem a necessidade de programação ou conhecimento avançado em TI, estatística ou BI.

•

Monitoramento: Promover o monitoramento de processos em execução permitindo a detecção ou predição de violações no processo que exijam notificação e/ou acionamento imediato de aplicações ou bots que executarão ações preventivas.

O Process Intelligence não visa substituir outras tecnologias e ferramentas de análise de dados, porém adiciona grande valor e contexto as informações do processo. Estes são exemplos da limitação de escopo de algumas tecnologias correlatas: •

BI, Business Intelligence: Não suportam o conceito de processo, pois apenas analisam um passo do processo por vez. A análise de dados de eventos é um grande desafio de ser implementada em uma ferramenta de BI.

•

RPA ou BPMS: Estas plataformas somente têm

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Um dos grandes desafios das empresas é conhecer na prática como os seus processos estão de fato sendo executados, e este trabalho muitas vezes é realizado com base em uma abordagem tradicional que exige horas e horas de reuniões para levantamento e mapeamento manual de processos, para então chegar no conhecido modelo “AS-IS”. Com ferramentas de Process Intelligence como o ABBYY Timeline é possível reconstruir de forma automática o esquema do seu processo e descobrir todos os possíveis caminhos de todas as instâncias analisadas, levando a efetiva identificação do caminho dominante do seu processo. Este processo pode ser feito de forma totalmente automática e remota, pois baseia-se na importação e análise dos logs transacionais dos sistemas envolvidos no processo, podendo apresentar resultados em apenas alguns dias/semanas e não em meses.

Em tempos de pandemia, como o que vivemos hoje com a contaminação global do vírus COVID-19, todas as empresas foram obrigadas a se submeterem ao isolamento social e ao trabalho remoto de seus colaboradores, e certamente estas atividades de mapeamento e análise de processos foram fortemente afetadas.

ARTIGO Uma vez que os dados destes logs tenham sido carregados na plataforma ABBYY Timeline, é possível identificar facilmente gargalos, intervalos entre eventos, atividades com alto custo e/ou índice de repetição ou maior esforço de processamento/duração, e com isso determinar de forma clara a performance do seu processo e em que condições ocorreram violações nas regras dos processos, permitindo assim agir de forma rápida e proativa.

Com base em todos os benefícios e recursos oferecidos por uma plataforma de Process Intelligence como o ABBYY Timeline, elencamos abaixo 5 (cinco) fortes razões para adoção desta tecnologia:

#1

Transparência de ponta a ponta

A descoberta e análise convencional de processos, requer um grande esforço manual para tentar integrar todas as fontes de dados e ajustá-las para um “caminho feliz”. Essa abordagem falha e consome muito tempo para mos-

trar todos os casos especiais envolvidos em um processo. Encontrar esses casos especiais é fundamental para as operações, pois eles podem representar um grande fator de risco, altos custos e ainda levar a clientes insatisfeitos.

#2

Melhoria contínua

Buscar a melhoria contínua de processos é algo sempre almejado pelas empresas. Ao implementar alterações nos processos é muito importante analisar o desempenho pós implementação e compará-los com o cenário inicial. Monitorar o desempenho do processo auxilia no encadeamento de processos corretivos, que podem ser executados por bots implementados em plataformas de RPA.

#3

Redução do tempo

A descoberta manual de processos exige que um colaborador identifique o processo a ser analisado e realize de forma manual algumas

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ARTIGO tarefas, como por exemplo, determinar os critérios de desempenho, observar o processo, realizar entrevistas, criar um mapa do fluxo do processo, analisar os dados, etc.

Esse processo pode levar de 1 a 4 meses, em comparação com as 2 a 4 semanas de duração média que o software normalmente leva.

Durante este tempo, o processo pode ter sido alterado ou novos regulamentos de conformidade podem ter sido implementados, e por esta razão, o mapeamento feito inicialmente pode acabar não fornecendo premissas válidas e nem auferindo os resultados esperados.

#4

Redução de custos

Reduz o custo da análise de processos e facilita a identificação de oportunidades de melhoria de alto valor. Além disso é possível adicionar atributos de custos variáveis (baseados em tempo) ou fixos (baseados em transação) para rastrear os custos relacionados a um processo e identificar qual processo está custando mais e onde estão as oportunidades de melhoria.

5#

Redução de riscos

Tradicionalmente, as verificações de conformidade são feitas com uma checagem pontual, que usa uma instância aleatória de um processo e serve como um indicador para determinar se todas as outras demais foram executadas em conformidade. Embora esta abordagem pontual economize tempo e dinheiro, não é possível retratar com precisão o que de fato está acontecendo. Normalmente, a não conformidade só é identificada e considerada um problema quando já é tarde demais para ser corrigida e já causou problemas operacionais. O ABBYY Timeline oferece uma abordagem única, pois permite que o usuário receba alertas quando as regras definidas por ele forem quebradas. O dono do processo pode acompanhar imediatamente para garantir que isso não aconteça novamente.

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Em resumo, antes de selecionar um processo de negócio, propor melhorias e tomar a decisão de investimento em uma tecnologia de automação, utilize uma plataforma de Process Intelligence como o ABBYY Timeline para descobrir seus processos e identificar quais são suas reais oportunidades de melhoria e automação, usando para isso, dados reais do seu processo e eliminando suposições e conclusões subjetivas.

Após identificar as oportunidades de melhoria, selecione os componentes de automação adequados, mas não esqueça de monitorar e medir os resultados para garantir que os objetivos planejados inicialmente estão de fato sendo alcançados e principalmente que nenhum efeito colateral está sendo sofrido pelo resto da empresa.

Para conhecer mais sobre a plataforma de Process Intelligence ABBYY Timeline clique aqui.

A ABBYY foi eleita nos últimos dois anos como líder no segmento de processamento inteligente de documentos pelo Everest Group. A ABBYY vem há mais de 30 anos desenvolvendo tecnologia própria para automação de processos baseados em documentos. Milhares de organizações e mais de 50 milhões de pessoas de mais de 200 países e regiões usam produtos, tecnologias, soluções e serviços da ABBYY. A ABBYY fornece soluções e serviços para um terço das 100 empresas da Forbes que estão implantando sistemas de automação robótica de processos (RPA) para obter automação inteligente.

Claudio Chaves Jr., Sr. Partner Enablement Manager, LATAM & US na ABBYY USA Especialista em gestão da informação com MBA em Gerenciamento de Projetos pela FGV, especialização em Inteligência Artificial pelo MIT, possui várias certificações emitidas pela AIIM Internacional incluindo o título de ECM Master, desenvolveu projetos de RFID, ECM, BPMS e captura de dados usando diversos componentes de automação em várias indústrias no Brasil, América Latina e Estados Unidos. Recebeu em 2006 o título de Profissional do Ano na área de GED/ECM, pelo extinto CENADEM.

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D O COVID-19 está provocando muitas mudanças na sociedade. Nunca se parou um planeta como dessa vez. Reativá-lo no pós-pandemia será uma experiência única, pelo qual nunca passamos. Um grande desafio é: como será este novo cenário? É impossível saber o que vai acontecer. Mas podemos considerar as lições do passado, de crises anteriores, e com base nisso, pensar sobre o futuro.

Bem, vou arriscar uns pitacos. Vamos lá:

1)

Talvez vejamos um repensar sobre as cadeias globais de suprimento e a excessiva dependência da China, provocando uma maior demanda para regionalização e produção local. A maneira como as cadeias de suprimentos globais operam criou esta vulnerabilidade insólita. As empresas ficaram vulneráveis porque não conseguem os componentes que precisam. As cadeias de suprimentos criadas com base no inventário just-in-time e na produção distribuída de componentes (concentradas na China) fo-

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ram interrompidas pela crise. Mas, para produzir localmente as fábricas vão precisar ser competitivas, para competir com a eficiente cadeia de produção chinesa e isso deve levar a um aumento do uso da automação, IoT, IA e robótica. Veremos a tal indústria 4.0 se transformando de experiências isoladas em prática corriqueira.

2)

As empresas aprenderam que precisam ser mais resilientes (aguentar trancos), ágeis, adaptáveis e elásticas. Falava-se muito em transformação digital, mas na prática pouco se fazia de concreto. O atual cenário mostrou que está claro e premente a necessidade das empresas começarem a transformação dos seus negócios. Muitos executivos com os quais converso demonstram claramente que sabiam que, ao longo dos anos, suas empresas acabaram se acomodando, fazendo o que sempre fizeram, com apenas algumas melho-

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rias incrementais. Agora eles têm certeza que se ainda se mantiverem aferrados a esse ritmo de mudanças graduais, suas organizações se tornarão irrelevantes em pouco tempo.

Entendem que é a própria sobrevivência do negócio que está em jogo e que a revolução digital vai implicar em mudanças significativas e não apenas evolucionárias. Na prática não foram os CEOs que começaram a transformação digital, mas o próprio vírus.

3)

O crescimento do online para todas as nossas atividades vai incentivar o que podemos chamar de “contactless economy”.

A epidemia SARS-COV-1 de 2003 alavancou o comércio eletrônico na China, transformando o país e criando potências comerciais como Alibaba e outras empresas. O artigo “The SARS epidemic threatened Alibaba’s survival in 2003—here’s how it made it through to become a $470 billion company” mostra como

isso aconteceu. Nada al pandemia, mudan ocorram em muitos o no Brasil. Com a qua tos hábitos que adot sários e poderíamos acostumamos com o com as compras onfinanceiras via apps, online, fazemos video mos em casa. Hoje, e imaginar um mundo de fábrica ao consum o contato humano é empresas que trabalh eram vistas como c Um exemplo está aqu with 900 staff and no

Mas isso significa que eliminado? Absolutam

a impede, que com a atunças como essas também outros lugares, como aqui arentena vimos que muitávamos eram desnecesfazer tudo on-line. Nos o delivery de alimentação, -line, com as transações com telemedicina, aulas oconferências e trabalhaestá se tornando possível o de negócios - do chão midor individual - no qual é minimizado. Já existiam ham 100% remoto, mas curiosidades excêntricas. ui neste artigo: “The firm o office”.

e o contato humano será mente não acredito nis-

ARTIGO

so. Para muitas pessoas, voltar ao normal incluirá entrar novamente nas lojas e supermercados. Os encontros presenciais continuarão a existir. Somos seres sociáveis por natureza.

Pacientes com necessidades complexas ainda irão pessoalmente consultar seus médicos, e muitos tipos de trabalhos não são automatizáveis. Mas as tendências provavelmente são irreversíveis. Podemos agora ter mais opções.

Não será obrigatório estar no escritório, mas poderemos exercer atividades em casa e nos escritórios. Tarefas operacionais de execução podem ser perfeitamente serem executadas remotamente. Mas provavelmente as que demandam criatividade, inovação e colaboração continuarão a ser presenciais.

O artigo “The impact of the ‘open’ workspace on human collaboration” demonstra que colaboração e criatividade são incentivadas quanto as pessoas interagem diretamente.

4)

As regulações provavelmente serão revistas. A crise provocou a necessidade de mudanças em muitos aspectos regulatórios, como aqui no Brasil com o uso da telemedicina. O PL 696/2020 é um exemplo.

Pelo texto, “telemedicina é o exercício da medicina mediado por tecnologias para assistência, pesquisa, prevenção de doenças e lesões e promoção de saúde. Ao sugerir esse recurso, o médico deve esclarecer ao paciente as limitações disso, como a impossibilidade de realizar exames que exijam coleta de material, por exemplo. Também deve informar, se for o caso, as formas de pagamento.

O projeto prevê ainda a ampliação do serviço de telemedicina após o fim da pandemia, com a regulamentação dessa modalidade de atendimento pelo Conselho Federal de Medicina”. Com a evolução rápida das tecnologias wearables e dispositivos que facilitem exames,

INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 39

ARTIGO veremos uma abrangência maior no seu uso.

A educação também deverá ser revista. Um recente relatório do World Economic Forum, “Schools of the Future”, mostrou que o Brasil está muito atrasado e despreparado para competir no novo mundo que se desenha. O “novo normal” será diferente do que estamos habituados e as habilidades e capacitações para este novo mundo, cada vez mais digital, ágil, incerto e resiliente, demanda uma mudança radical na educação. A regulação terá que permitir essas transformações e agilidade no sistema educacional.

5)

O novo mundo pós-COVID vai nos obrigar a repensar muitos dos atuais paradigmas e valores que adotamos na vida empresarial, profissional e pessoal. O objetivo de empresas, como startups, de crescerem rápido, apenas suportado por dinheiro de investidores, e se tornar um unicórnio muito provavelmente ficará como um símbolo de uma época que passou. As startups precisam

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ser resilientes, reais e, claro, muitas precisam de investimentos. Mas não podem viver exclusivamente do dinheiro dos investidores. No novo mundo veremos os ícones do mundo de startups saírem da fantasia dos unicórnios para o mundo real dos camelos. Os livros de sucesso serão tipo “como construir um camelo: resiliência, elasticidade e agilidade serão as regras do jogo”. O artigo “Forget Unicorns.

Startups Should Be Camels” é uma amostra desse novo pensar. As corporações como um todo também serão analisadas mais de perto com relação aos seus propósitos e ações durante a crise. Muitas que falavam em parcerias e ecossistemas abandonaram por completo o ecossistema e seus parceiros, e olharam apenas para si mesmas. Podem sobreviver, mas as cicatrizes das feridas ficarão.

6)

Setores por completo serão transformados. Em 1996, fazem mais de 20 anos, li um livro fantástico, chamado “Only the Paranoid Survive”, do então CEO da In-

tel, Andrew Grove. um clássico em gestã liderança, ele mostra estar constantemente inesperadas, e tem q se adaptar ou simples Ele fala em Ponto de pode ser desencadea seja uma mudança n vação tecnológica, à do seu atual “core Ponto de Inflexão E as regras comuns do as usual” perdem a v gerenciado corretame xão Estratégico pode de vencer no mercad do que nunca. Essa li que nunca nos dias d digital provocada pel portas. As regras do sendo reescritas e as em breve. As frontei

No livro, que considero ão e skills gerenciais e de que as empresas devem e alertas para mudanças que, muito rapidamente, smente irão desaparecer.

Inflexão Estratégico, que ado por qualquer coisa, na regulação ou uma inoà primeira vista, distante business”. Quando um Estratégico é alcançado, os negócios, o “business validade. No entanto, se ente, um Ponto de Inflee ser uma oportunidade do e emergir mais forte ição continua mais válida de hoje, com a disrupção lo COVID-19 batendo às jogo de negócios estão s atuais irão desaparecer iras ente setores se des-

ARTIGO mancharão e alguns setores serão irreconhecíveis daqui a alguns anos. No novo jogo da sociedade digital, os “core businesses” serão frequentemente redesenhados. Os CEOs devem estar preparados para reconsiderar em que indústria a sua empresa opera e em qual estará operando em poucos anos. Com as empresas se transformando em empresas de tecnologia, pela inclusão da digitalização nos serviços produtos, as competências digitais se tornarão cada vez mais importantes.

7)

Algumas tendências tecnológicas que já estavam sinalizadas antes da pandemia, foram e continuarão sendo aceleradas, contribuindo para construir uma sociedade mais resiliente com significativos efeitos sobre como fazemos negócios, como trabalhamos, como produzimos bens, como aprendemos, como procuramos serviços médicos e como nós nos divertimos. O artigo “10 technology trends to watch in the COVID-19 pandemic” nos dá uma visão panorâmica destas tecno-

logias, como IA e robótica, e como impulsionarão mudanças na sociedade, como telemedicina, logística via veículos autônomos, e educação à distância de forma mais inteligente que a maioria dos atuais EADs. Hoje já está bem claro que a transformação digital não é mais uma questão de oportunidade ou escolha, mas imperativo. Quanto mais tempo a empresa demorar para fazer sua transformação, mais irrelevante e marginalizada ficará. O futuro pertence a empresas que se moverem rápido, inovarem continuamente. Uma frase de Jeff Bezos é emblemática desse novo mundo: “In the old world, you devoted 30% of your time to building a great service and 70% of your time to shouting about it. In the new world, that inverts.”. A questão não é se os executivos das empresas vão aceitar ou não as mudanças provocadas pela transformação digital. Não são eles que impedirão elas de acontecerem. O mundo já mudou. O vírus já fez isso.

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42 | INTELLIGENT AUTOMATION 01

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ARTIGO

RPA:

Uma oportunidade (também) para alinh processos e estratégia Rui Adrião

Digital Transformation Lead em K-1-Digital, Lda

O

prazo de validade de uma estratégia organizacional já foi mais alargado do que é atualmente. Tempos houve em que admirávamos a capacidade para pensar a estratégia que as grandes empresas japonesas revelavam mas a realidade que vivemos nos últimos anos, e que os efeitos da crise pandémica que estamos a viver reforçam, é que num mundo em constante mudança, em que já não só as empresas mas próprios modelos de negócio desaparecem num ápice, os ciclos de planeamento estratégico são necessariamente cada vez menores. Neste contexto, o gerenciamento de processos assume a missão de transformar e adaptar os processos, de forma cada vez mais frequente, para que mantenham o seu alinhamento e contributo para a aquisição dos objetivos definidos em sede de planeamento estratégico. Podemos dizer até, com base no ritmo crescente desta evolução, que cada vez mais os planos de transformação, enquanto tal, deverão dar lugar a ciclos sequenciais de melhoria contínua nos processos.

Muitos dos processos alvo de robotização residem em um nível puramente operacional, sendo identificados por critérios muito focados nas

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poupanças imediatas, de curto prazo, e nos recursos que, uma vez libertados, possam ser utilizados noutros processos. Não sofre qualquer contestação que este foco no retorno imediato é um critério importante na escolha dos processos a robotizar e que o investimento requerido para o fazer só pode, em grande parte, ser justificado pela libertação de recursos que estas iniciativas permitem obter. Há, no entanto, uma parte substancial do retorno que é indireto e muitas vezes negligenciado nos business cases que servem de base à implementação destas iniciativas e às decisões de investimento nestas tecnologias: o enquadramento da transformação dos processos, via robotização, no esforço da organização para alcançar os seus objetivos estratégicos.

Uma abordagem bottom-up permitiria perceber o impacto da transformação de determinado processo nos níveis tático e estratégico, nos macroprocessos da organização, bem como nos processos a montante e a jusante, como forma de garantir que a transformação operada contribui para o alinhamento com a estratégia, e permitindo também tomar melhores decisões e impedir que mudanças operadas

ARTIGO

har

em um processo, acabem gerando efeitos negativos noutros processos. Este é um caso em que conhecer o “quadro todo” permite tomar decisões, mesmo em um nível operacional, onde se situam geralmente os processos a robotizar, que maximizem o retorno, quer direto, quer indireto.

Um exemplo simples e percetível desse alinhamento, mas numa perspetiva top-down, seria o de uma empresa atuando em um mercado em fase de maturidade que, compreendendo que o aumento das vendas num mercado com estas características pode exigir um investimento considerável, tem como objetivo estratégico melhorar o gerenciamento dos stocks e, consequentemente, vai apostar na robotização dos processos operacionais dessa área, chegando a eles pelo sucessivo desdobramento dos seus macroprocessos e percebendo quais as atividades e decisões passíveis de serem robotizados, nesse caso com uma automação inteligente, utilizando modelos de previsão com resultados superiores face aos modelos convencionais, conseguindo efeitos em todas as áreas da organização e nos resultados, mesmo sem um aumento das vendas, mais difícil num merca-

do em fase de maturidade. Isto, sem contar e muito além da redução nos tempos de ciclo dos processos visados e para além dos ganhos circunstanciais de curto prazo, obtidos pela libertação de recursos.

Naturalmente que qualquer uma destas abordagens, seja top-down ou bottom-up, pressupõe a existência na organização de um conjunto de documentos já elaborados no que diz respeito aos processos e ao seu gerenciamento (constituindo estes um verdadeiro asset da Organização) e à sua estratégia. Por exemplo, uma análise da cadeia de valor, como ponto de partida, uma análise SWOT bastante completa e um documento onde as orientações estratégicas se encontrem vertidas.

Só com esta abordagem ao desenho dos programas de robotização de processos será possível obter o máximo retorno destes e também ter uma perceção muito clara desse retorno potencial, tomando decisões informadas sobre as iniciativas e a sua priorização, com base numa visão end-to-end que permita a aferição do seu valor real para a organização.

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ARTIGO

A Inteligência Artificial em nosso dia a dia 46 | INTELLIGENT AUTOMATION 01

ARTIGO Sérgio Passos

Co-fundador e diretor de tecnologia da Take

O

desejo de construir máquinas que possam substituir atividades do ser humano vem de séculos. E o que antes era considerado o futuro, agora faz parte do nosso cotidiano, com o nome de Inteligência Artificial. A IA nada mais é do que um modelo estatístico baseado em dados. E os dados são o principal catalisador para a inovação na atual era da tecnologia.

Quanto mais informações, mais poderosa é essa inteligência, que tem dois combustíveis: os dados e o poder dos computadores em processar essas informações. O que antes era limitado, hoje, ficou sem limites com as soluções em nuvem. A informação que se pode usar, somada ao poder dos computadores, torna o momento ideal para a explosão do uso de Inteligência Artificial no mundo.

Quando falamos de IA, estamos nos referindo a uma série de atividades na área da Ciência da Computação. Essas técnicas são aplicadas em cenários distintos e existem basicamente duas vertentes de estudo sobre o tema. Uma, é formada por ferramentas especialistas que resolvem problemas muito específicos, que frequentemente alcançam resultados automatizados melhores do que o trabalho realizado pela maioria das pessoas. Um projeto do Google chamado AlphaGo, por exemplo, conseguiu superar a inteligência humana dos maiores especialistas no Go, provavelmente o jogo de estratégia mais complexo já criado. Para isso, criou modelos específicos

de Inteligência Artificial que conseguiram solucionar os problemas de forma eficiente ao longo da partida.

Por outro lado, outro grupo da academia estuda o que chamamos de Inteligência Artificial Genérica, que pode ser aplicada a qualquer campo de interesse. Esse é o campo em que a ciência está caminhando lentamente. Afinal, o objetivo aqui é criar uma representação artificial próxima ao que conhecemos do funcionamento do cérebro humano (o que, convenhamos, não será algo simples).

No caso dos especialistas: dirigir carro, compreender texto, transformar voz em texto e vice-versa, tudo isso é Inteligência Artificial. Quando se fala dela, muita gente não liga o assunto à presença dos robôs no formato de software, cada vez mais utilizados em nosso dia a dia.

Uma área que auxilia muitas pessoas, em especial aquelas com necessidades especiais, é a dos assistentes pessoais usados para converter voz em texto e vice-versa.

Há também a aplicação em carros autônomos, na qual se treina a máquina com regras e muitos dados sobre situações reais, ficando a cargo da Inteligência Artificial decidir qual a melhor condução em cenários não previstos anteriormente. No caso do automóvel, ele decide quanto tempo vai parar no farol, se vai avançar, desviar de um obstáculo, etc. O próprio GPS também utiliza Inteligência Artificial para dizer

INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 47

a rota mais indicada com base em tráfego, horário, via preferencial, ciclovia e outras.

Por fim, os robôs como normalmente os conhecemos. A possibilidade de ouvir, conversar com as pessoas, ter a chance de reconhecer imagens (ou seja, enxergar), entender o ambiente ao seu redor, a oportunidade de se locomover e definir o melhor caminho. Ao meu ver, a robótica é o ápice da Inteligência Artificial. Esse tipo de robô nada mais é do que uma representação do ser humano. Um tipo de inteligência que tem o objetivo de replicar numa máquina o que o humano pode fazer, sem as nossas limitações em termos de força, velocidade, e, principalmente, capacidade de processar um grande volume de informações simultaneamente.

E como as empresas estão aplicando a Inteligência Artificial? A Gartner, uma empresa de consultoria que faz pesquisas na área da tecnologia da informação, criou um modelo para refletir o estágio de maturidade da Inteligência Artificial nas empresas. Em uma análise realizada em 2018, apenas 5% utilizavam soluções como chatbots, por exemplo. Hoje, apenas dois anos depois, esse número é expressivamente maior, principalmente porque os chatbots são considerados a aplicação prática de IA mais próxima da realidade das corporações.

Uma estatística ligada às organizações aponta que 60% dos CEOs queriam implantar Inteligência Artificial nas empresas, mas só 20% estavam fazendo experimentos na prática e apenas 4% haviam colocado isso como uma prioridade. Dada a velocidade de transformação digital que estamos inseridos e com a chegada da pandemia, que alterou diversos comportamentos no mercado, esses dados podem ter mudado bastante. Satya Nadella, CEO

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da Microsoft, disse que está vendo dois anos de transformação digital acontecerem em 2 meses.

Um relatório da MIT Technology Review, produzido este ano, revela que mais de dois terços das empresas latino-americanas já estão usando a Inteligência Artificial e a maioria com bons resultados. Mas, isso exige treinamento para satisfazer o cliente.

Dados do Facebook apontam que 7 em 10 empresas acreditam que oferecem um bom atendimento e, no entanto, só 2 em cada 10 consumidores pesquisados concordam com isso. Então, há um descontentamento do cliente com o atendimento.

No Brasil, 85% dos usuários enviaram mensagens para falar de negócios nos últimos três meses. Mas, a empresa apenas enviar mensagens é pouco. Ela precisa focar na experiência do cliente, aplicar a tecnologia somada ao ser humano, implantando uma sintonia. Todo mundo quer a internet conversacional que está surgindo, afinal, o contato de uma conversa entre cliente e empresa, através do WhatsApp, por exemplo, é capaz de fidelizar o comprador, mas também pode afastá-lo.

O novo mundo indica que a simbiose entre Inteligência Artificial e ser humano será decisiva para uma ótima experiência do cliente, fator determinante para o sucesso de qualquer negócio.

Sérgio Passos é co-fundador e diretor de tecnologia da Take. Graduado em Ciência da Computação pela UFMG, onde também fez pós-graduação em Engenharia de Telecomunicações, e mestre em Administração de Empresas com ênfase em Estratégia e Marketing pela PUC Minas

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ARTIGO

TECNOLOGIA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

NO COMBATE À COVID-19 50 | INTELLIGENT AUTOMATION 01

ARTIGO

Edgar Bermudez Herrera Data Scientisy na Rox Partner

O surto de uma doença (Covid-19) causada por uma nova variedade de coronavírus (SARS-CoV-2), na China, no final de 2019, declarada pandemia três meses depois de seu início, deflagrou uma crise sanitária global. Devido às medidas adotadas por diversos governos do planeta para conter a pandemia, a atividade econômica no mundo todo tem desacelerado drasticamente, causando uma recessão em muitos países – sendo leve para alguns e grave para muitos.

Durante os primeiros dias dessa crise, com o número de casos aumentando exponencialmente, médicos chineses usaram modelos de Inteligência Artificial (IA) open-source para analisar milhares de tomografias e diagnosticar pacientes com pneumonia viral por causa do SARS-CoV-2. Posteriormente, ainda na China, outros modelos foram adaptados para fazer o diagnóstico usando imagens de raio-X, mais baratas e rápidas de se obter. Nos hospitais, equipes médicas foram reforçadas com robôs que ajudavam (e continuam ajudando) a levar medicamentos e comida para os pacientes, bem como a fazer a limpeza, diminuindo o risco de contágio dos profissionais.

Na primeira semana de janeiro de 2020, cientistas chineses do Instituto Nacional de Controle e Prevenção de Doenças Virais, tiveram sucesso em isolar o genoma do coronavírus e logo depois, no

começo da segunda semana, o genoma foi disponibilizado mundialmente ao ser compartilhado com alguns sites de estudos genéticos como o Virological.org e o GenBank. Tendo acesso ao genoma, diversas equipes de cientistas ao redor do mundo começaram, então, a aplicar IA e Machine Learning na busca por anticorpos, vacinas e medicamentos contra o novo vírus por meio do sequenciamento e da edição de genes na esperança de acelerar um processo que, em condições normais, é realizado em 5 anos.

Na China, depois de a Comissão Nacional de Saúde confirmar que o vírus era transmitido entre humanos, um conjunto inicial de medidas foi tomado para conter a propagação do vírus: estabelecimento do distanciamento social, obrigatoriedade do uso de máscara, limpeza contínua das ruas e espaços públicos e limitação da mobilidade da população.

Para monitorar o cumprimento dessas tarefas -ainda vigentes-, o uso de drones tem sido fundamental para, mais que emitir mensagens sonoras de alerta à população com relação ao distanciamento social, identificar pessoas que não estejam utilizando máscara de proteção.

Além disso, robôs têm sido utilizados para ajudar na limpeza e desinfecção de parques e ruas. O monitoramento da mobilidade das pes-

INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 51

ARTIGO soas é realizado com ferramentas de Big Data, que analisam dados anônimos de localização de milhões de usuários de celulares fornecidos pelas operadoras.

O grande número de pessoas viajando para fora da China, assintomáticas ou com sintomas de uma gripe comum, sem saber que estavam infectadas, foi um dos fatores principais para que o vírus se espalhasse rapidamente pelo mundo. Segundo a Organização Mundial da Saúde, até 25 de maio de 2020, o SARS-CoV-2 estava presente em mais de 188 países, com um rastro superior a cinco milhões de pessoas infectadas e mais de trezentos mil mortos.

Por causa disso, com o surto estabelecido, vários governos ao redor do mundo adotaram muitas das medidas usadas pela China como lockdowns, quarentenas, uso obrigatório de máscaras, monitoramento de temperatura e distanciamento social. Diversos países tiveram que reforçar a vigilância sanitária usando, entre outros recursos, o reconhecimento facial e o monitoramento automático da temperatura nos aeroportos para detectar passageiros potencialmente infectados.

Em muitos países, essas medidas não formavam parte do cotidiano e tiveram que ser adotadas subitamente. De maneira análoga, empresas de todos os tipos e tamanhos tiveram que se adaptar, sem um plano ou assessoria especializada, e buscar formas de manter suas operações, seus colaboradores e seu faturamento, respeitando as medidas de limitação de mobilidade da população. Por esse motivo, a procura por ferramentas para o teletrabalho, soluções para a digitalização e automação de processos, bem como plataformas de e-commerce e diversos outros mecanismos da transformação digital aumentou consideravelmente nos cinco primeiros meses de 2020.

Nesse novo cenário, que deixa claro o estabele-

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cimento de um novo normal, a tecnologia tem se mostrado como uma excelente alternativa para as empresas se manterem funcionando.

Assim, aquelas que conseguirem fazer a transformação digital, ainda que parcialmente, mas de maneira sustentável, terão mais condições para superar essa fase do que as que não se adaptarem de forma estruturada. Para começar a transformação digital, é necessário mudar o jeito como as empresas enxergam a tecnologia e a IA. É preciso superar a ideia que seus usos são reservados a grandes empresas ou governos, bem como desconstruir a percepção de que suas implementações são muito caras.

As soluções trazidas pela tecnologia e pela IA têm se tornado cada vez mais acessíveis e capazes de ajudar as empresas. Na parte de segurança das pessoas, por exemplo, podem auxiliar com algoritmos que permitem a medição de temperatura automática dos clientes, colaboradores e fornecedores; com sistemas de visão computacional que permitem determinar automaticamente se uma pessoa está fazendo uso de máscara ou outro equipamento de proteção (como óculos ou capacete); com sistemas que medem se a distância entre as pessoas está sendo respeitada ou sistemas que permitem saber o número de pessoas que estão ou estiveram dentro de um estabelecimento em um momento específico.

A IA pode ajudar, também, com sistemas em nuvem para gerenciar o armazenamento, a governança e a segurança dos bancos de dados. De igual forma, mediante a utilização de chatbots, pode auxiliar as empresas a identificar facilmente os pontos fracos em relação ao atendimento ao cliente e descobrir como melhorá-los. Os chatbots podem tratar a maior parte das dúvidas dos clientes, deixando só os casos complexos para serem resolvidos pelos humanos e ainda coletar informações importantes que permitem melhorar a experiência geral da base de usuários. Ainda sobre o re-

ARTIGO

lacionamento com o cliente, a IA pode ajudar na identificação de padrões de consumo para ajustar o abastecimento dos produtos, na criação de sistemas de recomendação ou, até mesmo, nos descontos direcionados baseados no perfil dos clientes.

Ainda que diante de um cenário de tantas incertezas, duas coisas são certas: a primeira é que a crise vai passar e a segunda é que quem se preparar de maneira estruturada terá condições de se adaptar e desenvolver. No caso das empresas, a tecnologia e a IA se apresentam como grandes recursos para a segurança da informação, o gerenciamento do negócio e a tomada de melhores decisões. Assim, a transformação digital não é mais tendência nem futuro, mas parte de uma realidade que, de repente, se impôs. Ela é parte do novo normal.

Edgar Bermudez Herrera • Data Scientisy na Rox Partner • MBA Internet of Things pela USP e Graduação em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Tecnológico de Morelia • Profissional com 14 anos de experiência internacional em empresas de grande e médio porte em setores de Telecomunicações, Energia Elétrica, Serviço e Consultoria.

• Experiência do desenvolvimento de projetos de automação para empresas do Setor Elétrico.

• Experiência no desenvolvimento de projetos de Data Visualization, Data Analytics, para empresas de diversos setores, tais como: Alimentos, Agronegócio, Telecomunicações, Pets e Varejo.

• 02 anos de experiência em desenvolvimento de projetos de Machine Learning para empresas de Saúde, Seguros e Varejo.

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ARTIGO

Marcio Aguiar Diretor da NVIDIA Enterprise para América Latina

A

pandemia atual causada pelo novo coronavírus acelerou a transformação digital nos negócios e nas vidas de grande parte da população humana, gerando grandes impacto também na economia global. Já temos esperança de em breve ter uma vacina capaz de evitar a Covid-19 e as empresas já devem iniciar um planejamento para o retorno pós-pandemia, mas ainda é necessário ter muita cautela.

Nesse aspecto, a inteligência artificial já é a principal tendência para o futuro em todos os tipos de mercados.

Quando aliada à robótica, é possível gerar soluções ainda melhores. Com o retorno gradual das indústrias, a procura por esses tipos de tecnologias devem crescer. Isso porque as empresas precisarão manter a mesma quantidade de produção que antes da pandemia, ou talvez até um volume maior. Para resguardar a vida dos funcionários, nesses casos, provavelmente será preciso intercalar o número de pessoas que ocupam o mesmo espaço e criar uma distância segura entre os colaboradores, além de todo o cuidado com a higienização no local. Com um número limitado de funcionários em linha de montagem, por exemplo, não será possível manter o volume anterior.

A automação entra nesse campo como uma nova necessidade para diversas indústrias que precisam voltar ao funcionamento e também como uma grande tendência para o futuro cada vez mais próximo.

Em parceria com o grupo BMW, a NVIDIA Enterprise usou a plataforma de robótica Isaac™ para aprimorar as fábricas automotivas, usando robôs de logística desenvolvidos com tecnologias avançadas de computação de inteligência artificial e visualização. Nesse caso, o foco é implementar um sistema completo desenvolvido com as

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Precisa de robôs inteli

a-se

igentes

ARTIGO tecnologias da NVIDIA - desde o treinamento e os testes até a implantação - e robôs criados com uma única arquitetura de software, executada na plataforma aberta de robótica Isaac da NVIDIA. O objetivo da BMW é melhorar o fluxo de logística das fábricas para produzir carros personalizados com mais rapidez e eficiência. A ideia é que, depois de desenvolvido, esse sistema seja implantado em todas as fábricas do grupo ao redor do mundo.

Além do mercado automotivos, é possível utilizar a automação em outras atividades. O ANYmal C da ANYbotics AG, com sede em Zurique, Suíça, é um “cão robótico farejador” que pode fazer a fiscalização de segurança em ambientes complexos, como canteiros de obras, por exemplo. Ele detecta obstáculos e encontra o próprio caminho mais curto, graças à GPU Jetson AGX Xavier da NVIDIA. O robô de quatro patas pode deslizar por passagens de apenas 23,6 polegadas de largura (aproximadamente 59 centímetros) e subir escadas tão íngremes quanto 45 graus no chão de uma fábrica para inspecionar equipamentos industriais com suas câmeras térmicas, de grande angular e de profundidade.

Já a Bossa Nova Robotics criou um robô para o varejo, que pode digitalizar um corredor de supermercado de 10 metros em 60 segundos, capturando 4 mil imagens que se transformam em relatórios de inventário com a ajuda da arquitetura NVIDIA Turing RTX. O Walmart planeja usar os robôs em pelo menos 650 de suas lojas.

Outro grande exemplo atual é o robô de entrega Serve da Postmates. Ele pode transportar 50 libras (aproximadamente 22 quilos) de mercadorias por 48 quilômetros, usando um Jetson AGX Xavier para navegar pelas calçadas como um pedestre educado.

A automação já está presente em alguns setores da sociedade e se faz necessária cada vez mais em diversos mercados.

Muitas ficções científicas apontam um futuro muito distante com humanos utilizando máquinas autônomas para realizar diversas tarefas cotidianas, mas já chegamos nessa parte da história. Agora precisamos imaginar o que mais será possível realizar com a ajuda dessa tecnologia.

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PUBLI

ARTIGO

UiPath expande

hiperautomação no Brasil e no mundo com plataforma ainda mais robusta e recursos de conversação incorporados

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ARTIGO

Edgar Garcia Sales Director na UiPath Brasil

Hiperautomação tem se mostrado o melhor caminho para alcançar a eficiência operacional, auxiliando empresas a retomarem suas atividades sem planos agressivos de redução de custos

A

Hyperautomation (hiperautomação) - termo faz referência à combinação de robotic process automation (RPA), Inteligência Artificial e outras tecnologias de automação – ganha cada vez mais espaço no mundo todo ao se apresentar como uma alternativa de continuidade dos negócios e retomada econômica de empresas dos mais variados segmentos de mercado em um cenário ainda de incertezas por conta da pandemia da Covid-19. Isso porque a hiperautomação oferece uma alternativa crucial às empresas: ao invés de implementarem planos agressivos de redução de custos para sobreviver a uma recessão, com corte de funcionários, por exemplo, as companhias podem melhorar de forma significativa sua eficiência operacional.

De acordo com o relatório Gartner Predicts 2020: RPA Renaissance Driven by Morphing Offerings e Zeal for Operational Excellence*, “até 2024, as organizações reduzirão os custos operacionais em 30%, combinando tecnologias de hiperautomação com processos operacionais reprojetados”. Ao adotar uma estratégia de eficiência operacional, com o envolvimento dos funcionários, as companhias liberam seus colaboradores para ações mais estratégicas, bem como alcançam um ciclo de atividade mais rápido e sem erros, o que fará muita diferença para o período pós-recessão.

Pensando neste cenário e colocando em prática a sua visão de A Robot for Every

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PUBLI

ARTIGO Person (“Um robô para cada pessoa”), a UiPath, empresa líder em software de automação de processos de robótica (RPA), lançou recentemente uma plataforma de hyperautomation de ponta a ponta. Com novos recursos que suportam todas as fases do ciclo de vida da automação e opções de implantação que possibilitam às organizações o gerenciamento imediato de seus robôs, tudo a partir da UiPath Automation Cloud, a UiPath está trazendo automação para uma quantidade cada vez maior de pessoas, permitindo que os funcionários se envolvam no processo de automação das empresas onde trabalham e se beneficiem ao trabalharem lado a lado com robôs todos os dias.

A plataforma de Hyperautomation da UiPath aborda o ciclo de vida da automação de ponta a ponta, aproveitando as ferramentas de descoberta de processos e o crowdsourcing de funcionários para determinar o que automatizar. Isso permite automações mais sofisticadas com recursos de IA (inteligência artificial), como a compreensão de documentos e fornece análises sofisticadas para medir o impacto comercial da automação.

Uma das maiores empresas de serviços profissionais do mundo defendeu a proposta de “Um robô para cada pessoa” e capacitou seus mais de 55.000 funcionários com a UiPath para permitir que eles entregassem insights de primeiro nível a seus clientes. Ao adotarem uma abordagem focada no cidadão que convida seus funcionários a criarem suas próprias automações, a iniciativa levou a uma economia de milhões de horas-homem, além de uma economia anual de mais de meio bilhão de dólares.

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“Estimamos que, por US$ 1 investido na UiPath, nossos clientes possam retornar US$ 15 ou mais em seu primeiro ano”, disse Param Kahlon, diretor de produtos da UiPath.

“Temos realizado um trabalho importante de hyperautomation em companhias de diferentes setores no Brasil, mostrando como é possível que tecnologia e funcionários atuem sempre em parceria, otimizando processos, reduzindo tempo com tarefas repetitivas, aumentando a produtividade. Agora, mais do que nunca, a automação tem se mostrado, no mundo todo, crucial para o redesenho e continuidade de diversos negócios e a tendência é que ela ganhe cada vez mais espaço no Brasil”, avalia Edgar Garcia, diretor comercial da UiPath no Brasil.

Os recursos disponíveis na plataforma de hiperautomação da UiPath viabilizam: •

Uso da IA para analisar sistemas de back-end e logs de aplicativos. O UiPath Process Mining (anteriormente ProcessGold) cria visualizações que descrevem processos de negócios, desvios e onde automatizar para obter o maior impacto.

•

Processamento de dados de documentos com rapidez e precisão para competir em uma era digital em mudança.

O UiPath Document Understanding AI ajuda os usuários a extrair e interpretar dados de diferentes documentos e garantir o processamento de documentos de ponta a ponta.

•

Permite que todos os funcionários participem como desenvolvedores cidadãos, automatizando suas pró-

ARTIGO prias tarefas. O UiPath StudioX é a tela de design de automação para usuários corporativos. Construído em estreita colaboração com os clientes durante o ano passado, o StudioX permite que uma ampla gama de especialistas no assunto automatize rapidamente seu trabalho sem a necessidade de recursos ou codificação do desenvolvedor.

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Viabiliza controle e flexibilidade sobre os bots atendidos com a nova interface do usuário. O UiPath Assistant fornece mais eficiência e flexibilidade, permitindo que os usuários agendem lembretes para a execução de automações assistidas.

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Centralizar as iniciativas de automação e aumentar o envolvimento dos funcionários. O UiPath Automation Hub traz todos os funcionários para o processo de descoberta de oportunidades de automação.

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Aplicar a IA para analisar como as pessoas realizam o trabalho. O UiPath Task Mining permite que as equipes de automação capturem, analisem e priorizem os processos executados em qualquer departamento.

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Aplicar a IA a fluxos de trabalho RPA em minutos. O AI Fabric preenche a lacuna entre o RPA e as equipes de ciência de dados, ajudando as empresas a automatizar processos mais complexos e cognitivos.

um início rápido de sua jornada RPA, facilitando a empresas de todos os tamanhos implementar a automação em suas operações e gerenciá-la com segurança, sem custos adicionais da infraestrutura de TI. Com o Automation Cloud, as organizações podem começar imediatamente, automatizando alguns processos e, em seguida, escalar rapidamente, conforme necessário, para centenas de processos. A solução recebeu a certificação ISO 27001, um padrão internacional amplamente reconhecido que descreve as melhores práticas para sistemas de gerenciamento de segurança da informação.

Recursos de conversação - a UiPath também adicionou recursos de IA de conversação à sua plataforma de hiperautomação, por meio de uma parceria com a Druid - plataforma de criação de chatbot sem código e orientada por IA - para revender a Druid Chatbots Platform. Com poderosa tecnologia de processamento de linguagem natural para interpretar e fornecer informações contextualmente, o Druid suporta mais de 40 idiomas, inúmeros canais internos e externos e oferece mais de 300 modelos de IA de conversação pré-construídos que cobrem cenários de negócios em vários setores e funções.

Com isso, as empresas que investirem na plataforma de hiperautomação da UiPath poderão oferecer aos seus clientes, de forma escalável e contínua, uma experiência de suporte mundial nos canais de mensagens globais mais populares como WhatsApp, Facebook Messenger, Slack, WeChat, Web e SMS.

Solução SaaS abre as portas para o RPA para todas as empresas - O UiPath Automation Cloud oferece às organizações

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ARTIGO

Como iniciar a processos na Fernando Baldin Country Manager na AutomationEdge As plataformas de RPA (Robotic Process Automation) vieram para mudar a forma como trabalhamos. Atividades que antes eram feitas por pessoas, com a automação, podem atingir um novo patamar de performance ao serem executadas por robôs de software. Para atingir o melhor resultado é importante ter organização, planejamento e governança para obter melhor de cada um: Homem e Robô.

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Uma dúvida comum é como iniciar a jornada da automação. Devemos começar por um processo simples ou complexo? Cada abordagem traz consigo os seus prós e contras, mas compartilham de um princípio importante: Comece Simples, Evolua Rápido.

Antes de tudo, Construa seu Pipeline de Automação Você já deve ter ouvido falar sobre Pipeline de Vendas,

ARTIGO

automação de sua empresa cuja função é dar uma visão macro a empresa sobre as oportunidades de negócio, representadas num funil.

O Pipeline de Automação tem o mesmo conceito, só que aplicado a jornada da Automação.

O objetivo é mapear os melhores processos candidatos a automação, criando regras de priorização, documentação e esforço alinhado a expectativa do negócio para a velocidade e retorno com as ações de time a frente desta iniciativa.

“Um Robô deve ser Relevante, Útil e Viável.”

O Robô deve ser relevante ao negócio, por relevante entende melhorar receita ou reduzir custos, para ser útil ação deve ter valor às pessoas que se beneficiam desta operações e a viabilidade refere-se a redução de custo

ou risco entregue pela automação, tornam o processo viável para automação. Apesar de todo processo poder ser automatizável, nem todos passam nesses critérios.

Priorização É natural que após o primeiro processo a área responsável por este projeto seja inundada por solicitações de novos processos, para organizar essa demanda é importante que você construa um modelo de entrada de novas solicitações de automação criando um formulário com pontos como: • • • • •

Descrição breve do processo; Quantidade de Sistemas Envolvidos; Total de Passos do Processo; Regras do processo; Custos de mão de obra, software e licenciamento.

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ARTIGO “Automatizar é a Co-Criação de uma nova forma de trabalho, devemos repensar processos e fluxos para essa nova era”.

•

Essa ação permite que as pessoas conheçam e desmistificam sobre o uso da tecnologia de automação em suas atividades do dia a dia, a experiência tem mostrado que esse tipo de ação ajuda e muito a todos os gestores da empresa a engajarem mais e contribuírem ativamente para o desenvolvimento de processos de automação.

•

Sessões de Design Thinking para co-criar e recriar os processos;

•

Criar sessões para ajudar os gestores a criarem seus processos atuais com o uso da tecnologia de automação, faz com que elas possam replicar essa atividade em outras oportunidades de automação de suas áreas, dando escala e velocidade a adoção da tecnologia.

•

Definição dos indicadores de sucesso da automação para o negócio;

•

É importante definir os critérios claros de sucesso para os processos a serem automatizados, pois sempre será possível melhorar, mas é importante definir um marco de chegada para saber quando a primeira fase do projeto estará concluída.

Antes da Automação a Otimização Automação é muito mais que a compra de um software, é a co-criação de uma nova forma de trabalho que muda radicalmente a forma como a sua empresa distribui as tarefas. Executar as atividades exatamente como é o modelo atual, baseado em pessoas, é um desperdício de tempo e investimento, esteja preparado para fazer pequenos ajustes e mudanças nos processos. Um processo ruim, automatizado continua ruim, só sendo feito por um robô.

Quanto tempo devo investir A empresa deve encarar esse momento como uma jornada, designando um time que irá iniciar essa caminhada. Para tal é interessante envolver algumas pessoas para assumirem os papéis de Gerentes de Projetos de Automação, Analista de Negócios e Analista de Automação.

Cada um tem sua função no ciclo de automação. A medida que este time de pessoas for evoluindo, a companhia sentirá a necessidade de estruturar um time focado em criar e manter os esforços de automação da empresa, para isso muitas empresas criam o CoE - Centro de Excelência de Automação, centralizando as atividades e melhorando a governança dos processos envolvidos com RPA.

Primeiros Passos Algumas atividades podem ajudar a organizar as idéias sobre os processos que seriam os melhores candidatos dentro da empresa: •

Workshop sobre Automação para Gestores de Negócio: Esclarecendo os pontos fortes e fracos da automação e como ela pode ajudar a organização;

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Processos mais simples permitem que com pouco envolvimento sejam concluídos no entanto seu impacto ao negócio é menor.

Para organizações menos seguras sobre os impactos da automação essa abordagem tende a ser mais considerada, no entanto para segmentos que a automação tem um alto potencial transformacional, podemos começar com a automação de processos significativos, de alto impacto na experiência do cliente, mas para isso é importante que a empresa esteja disposta a se envolver num maior grau de intensidade no processo.

Por ser uma nova tecnologia é importante que a empresa tenha seu período de adaptação e entendimento para aplicar da melhor forma, entendendo mais sobre o potencial da tecnologia, desenvolvendo um senso crítico natural, separando o que é atividade de robôs e atividade de pessoas.

Boa jornada e Sucesso!

“A cada hora investida em serviços de automação, a empresa tem um retorno de dois dígitos para o negócio.”

Aspen Andersen - CIO/CDO BR Distribuidora

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a primeira empresa brasileira a se tornar

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ARTIGO

Hiperautomação: Combinando

tecnologias para potencializar a automação

Leonardo Martins Sênior Partner da Bridge & Co

A digitalização de negócios ainda é um dos principais temas discutidos nas organizações como forma de diferenciação competitiva. Sua aplicação vai desde a utilização de tecnologias para melhoria de performance dos processos até a transformação completa do negócio com soluções digitais e inteligentes.

Somado a esse cenário, desde o fim de 2019,

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Raphael Palmeira Consultor da Bridge & Co

a transformação digital e a digitalização têm sido ainda mais impulsionadas como uma questão de sobrevivência para muitas empresas. Diminuir a dependência de determinadas atividades serem realizadas somente por humanos, gerar mobilidade e adaptar a forma como os negócios são feitos tornaram-se temas prioritários para as empresas diante do contexto experimentado em 2020.

ARTIGO QUAL O CONTEXTO DA TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO CENÁRIO ATUAL?

O QUE É A HIPERAUTOMAÇÃO?

Um momento de crise exige respostas rápidas e objetivas. Para aproximadamente 68% dos entrevistados em uma pesquisa realizada pela IDG Research (How are IT Leaders Responding to the Pandemic, 2020), englobando 414 líderes e executivos de Tecnologia da Informação (TI), a primeira ação foi superada: com as determinações de isolamento pelos órgãos de saúde, aqueles que já tinham a mobilidade como um assunto avançado enfrentaram a mudança para o trabalho remoto com o mínimo de interrupção em seu negócio.

Diferente da abordagem tradicional para automações, o conceito da hiperautomação tem como premissa o uso combinado de tecnologias para execução de tarefas que originalmente exigiam alguma forma de julgamento ou ação humana. Essa nova forma de automatizar processos defende que automações isoladas sejam substituídas por uma plataforma integrada com diferentes tecnologias com funções complementares, evoluindo para um nível capaz de substituir capacidades humanas mais sofisticadas por máquinas.

A parte mais desafiadora, então, passou a ser planejar a continuidade do negócio de forma estruturada e gerando crescimento. Com o prolongamento das medidas de isolamento, operar dentro do “novo normal” tornou-se um desafio para as empresas saírem do estado de sobrevivência e retomarem a busca por metas de crescimento no novo contexto.

Como nenhuma ferramenta isolada pode substituir humanos, a hiperautomação hoje envolve uma combinação de ferramentas, incluindo automação de processo robótico (RPA), software de gerenciamento de negócios inteligente (iBPMS) e Inteligência Artificial (IA), com o objetivo de tomar decisões cada vez mais orientadas por IA. (Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020, 2019)

Nesse sentido, a Bridge & Co., em linha às previsões apresentadas pelo Gartner (Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020, 2019), reforça o uso de tecnologias combinadas para a digitalização dos negócios nos próximos anos. Conforme dito por Graciela Arguelles, Vice-Presidente América Latina na UiPath, “há uma demanda reprimida por excelência operacional e digital. Em outras palavras, as empresas vêm comprando uma colcha de aplicações e sistemas e agora precisam centralizar isso tudo para obterem resultados efetivos.”

O objetivo da hiperautomação, portanto, é aproximar o mundo humano e digital, permitindo a colaboração mais fluida entre eles e derrubando barreiras que os separavam. Assim, é possível garantir interações claras entre humanos e robôs na operação das empresas e na interação com clientes.

Para explicar a importância de cada tecnologia, exemplificaremos essa transformação na automação de processos a partir de um novo funcionário: o robô. Esse robô, sem nenhuma capacidade, não consegue executar nenhuma tarefa. Entretanto, de acordo com as tecnologias implementadas, o robô vai se tornando um funcionário mais capaz e eficiente para operar em diferentes processos.

Essa tendência é a base para entendermos o conceito de hiperautomação.

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ARTIGO ROBOTIC PROCESS AUTOMATION (RPA) O RPA aparece como uma das soluções que compõe a hiperautomação e está entre as maiores tendências do mercado atualmente. Segundo o Gartner “o mercado de software para automação de processos por robótica crescerá 41% anualmente até 2022.”

O RPA permite a automação de processos repetitivos e manuais e, junto às tecnologias de Reconhecimento Óptico de Caracteres (Optical Character Recognition - OCR) já embarcadas nas soluções, mimetiza o comportamento humano em computadores, navegando por interfaces de sistemas e seguindo regras de negócio e tomadas de decisões simples e operacionais. Dessa forma, pensando no nosso funcionário robô, o RPA representa os braços e mãos e a tecnologia de OCR os seus olhos.

USER EXPERIENCE (UX) DE CONVERSAÇÃO O UX de conversação é uma forma de aumentar a experiência do usuário combinando bate-papo, voz ou qualquer outra tecnologia baseada em linguagem natural para imitar uma conversa humana.

O ponto mais importante, independente se a comunicação é feita por voz ou texto, é que a experiência pareça uma conversa natural, com seus fluxos e refluxos e, ocasionalmente, um sentimento de empatia.

Essas tecnologias dão voz ao robô, apoiando, por exemplo, o RPA no entendimento das demandas dos usuários e sendo gatilhos para diversas operações.

COORDENAÇÃO DE PROCESSOS

GESTÃO DE CONTEÚDOS CORPORATIVOS

Como boa prática para qualquer iniciativa de automação ou robotização, é importante que as empresas possuam uma visão de processos madura e que direcione as decisões de automação. Trabalhar os processos é fundamental para que haja sucesso em qualquer iniciativa de transformação digital e não é diferente para a hiperautomação.

Enterprise Content Management (ECM) é o conjunto de tecnologias usado para gerenciar o ciclo de vida da informação não estruturada, passando pelas fases de criação ou captura, armazenamento, controle de versão, indexação, gerenciamento, limpeza, distribuição, publicação, pesquisa e arquivo, relacionando os conteúdos com processos de negócio.

As plataformas de Business Process Management Suite (BPMS) representam o conjunto de ferramentas automatizadas que dão suporte a uma boa gestão por processos. Possibilitam a modelagem, execução, controle e monitoramento dos processos de forma automatizada.

Soluções de BPMS geram uma capacidade de coordenação e controle aos robôs, sendo análogas a um sistema

Com a grande mudança no perfil de comportamento dos consumidores, provocada pela crise de saúde vivenciada em 2020, uma estratégia de conteúdo corporativo é um marco essencial na jornada para se tornar um negócio digital.

De forma análoga, o ECM representa a base para apoiar a operação dos processos e processos decisórios como se fosse a memória de um humano.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING A Inteligência Artificial é um conceito de certa forma simples e muito abrangente. Podemos resumir a IA como um conceito que se refere a máquinas capazes de executar tarefas cognitivas de um modo que consideramos “inteligente”. O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é a aplicação baseada na ideia de darmos dados às máquinas e deixarmos que elas aprendam por elas mesmas.

Incluindo-as no contexto da hiperautomação, elas complementam as demais tecnologias trazendo inteligência à operação dos processos e diminuindo mais ainda a dependência humana em sua execução. Inclusive, máquinas apresentam um grau de assertividade maior do que um humano quando tomam decisões baseadas em dados e raciocínio cognitivo.

Nesse sentido, ambas tecnologias caminham muito próximas e compõem o que seria o cérebro humano.

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ARTIGO

CONCLUSÃO A hiperautomação pode ser aplicada buscando diferentes ganhos e objetivos de negócio, permitindo que a empresa estabeleça um plano de transformação digital mais maduro e direcionando alguns temas importantes, como: • DigitalOps: que habilita a organização em uma operação digital, reduz custo e aumenta performance de seus processos internos, permitindo maior agilidade para ganhos de escala e transformações dos modelos de negócio; • Customer & Employee Experience: possibilita que a organização coloque seus clientes e funcionários no centro das decisões, conhecendo toda sua jornada com a marca, alavancando a sua identificação e satisfação com os serviços e produtos ofertados;

• Digital Twins: permite que a empresa crie um modelo de simulação digital de sua organização, fornecendo uma estrutura contextual para os processos de negócios e modelos de decisão. Ajuda a capturar como a entrega de valor da empresa está vinculada às diferentes partes de uma organização e como seus processos de negócios afetam essa criação de valor.

A hiperautomação, portanto, é composta por um ecossistema de tecnologias, permitindo a reprodução de características humanas em robôs que, além de executar atividades repetitivas, possuem capacidade cognitiva e se conectam a sistemas legados e plataformas de orquestração de processos, elevando a capacidade de automação de processos decisórios e operacionais a outro patamar para as empresas.

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MAtéria

Ayrton Senna é o piloto rápido dos

Por Prado Junior

A

mais importante categoria do automobilismo, a Fórmula Um, completa 70 anos de existência em 2020. Como parte das comemorações, a direção da F1 e a Amazon Web Services (AWS) desenvolveram um estudo para saber quem foi o piloto mais veloz das últimas quatro décadas. E deu o brasileiro Ayrton Senna.

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Fórmula 1 e Amazon W de nuvem para identifi Os cientistas de dados da F1 e do Amazon Machine Learning Solutions Lab criaram, pela primeira vez na história, uma complexa e objetiva classificação de velocidade baseada em dados de todos os pilotos desde 1983 até os dias atuais, removendo o fator carro da equação. Eles usaram a tecnologia de aprendizagem de máquina da AWS.

MATÉRIA

o mais s últimos 40 anos na F1

Web Services usam machine learning e tecnologia ficar o piloto mais veloz de todos os tempos Clique aqui e assista um vídeo sobre o tema.

Classificados pela velocidade no Qualifying – volta rápida obtida no treino que define o grid de largada em um Grande Prêmio – o mais rápido entre todos os pilotos que percorreram a pista durante um fim de semana de GP foi o tricam-

peão mundial Ayrton Senna. Em segundo lugar vem o heptacampeão mundial Michael Schumacher, com uma diferença de tempo de +0,114 segundos para Senna. O atual campeão mundial Lewis Hamilton completa o Top #3, alcançando um tempo relativo de +0,275 segundos.

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matéria Ao equiparar as performances em sessões de qualificação, a ferramenta baseada em machine learning foca sua análise no desempenho, construindo uma rede pilotos em todo o intervalo de tempo, todos interligados e, portanto, comparáveis.

Quando se confrontam os tempos de volta apenas entre companheiros de equipe, o algoritmo Fastest Driver normaliza efetivamente o desempenho do carro e da equipe.

De forma geral, isso constrói uma imagem de como os pilotos de diferentes gerações podem ser comparados, analisando a mais pura indicação de velocidade bruta - a volta de qualificação.

O F1 Insights também fornece uma leitura única de um exercício semelhante que as equipes têm para definir seus

Dean Locke está empolgado com o projeto

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pilotos-alvo para as próximas temporadas. Neste caso, o algoritmo é aplicado ao longo de um período de 37 anos de história do campeonato, apesar das diferenças nas regras e nos carros.

Tabela com os 50 mais

Como resultado, o Fastest Driver apresenta um conjunto de dados com classificações baseadas na velocidade (ou tempos de qualificação) em ordem decrescente de outputs, incluindo: Piloto, Classificação (total) e Intervalo para o #1(em segundos, a 0,001s).

Os 10 melhores pilotos incluem as atuais estrelas da categoria Max Verstappen, Charles Leclerc e Sebastian Vettel; os ex-campeões mundiais Fernando Alonso e Nico Rosberg; e os favoritos dos fãs Heikki Kovalainen e Jarno Trulli. Mais pilotos serão anunciados no site F1.com nas próximas semanas, à medida que a temporada avança, com análise de mais dados.

Para Dean Locke, diretor de Broadcast e Mídia da F1, confessa sua empolgação em trabalhar neste projeto. Retirando o homem da máquina e olhando para uma riqueza de dados de cada piloto ao longo da história. “Com a ajuda da AWS, fomos capazes de abordar algo que tem sido

Ao todo, 142 pilotos fazem parte da lista. Entre Massa (21º), Nelson Piquet (40º), Nelsinho Pique e Roberto Moreno (96º) figuram entre os 100 pr

s velozes do mundo

e os brasileiros, Rubens Barrichello (11º), Felipe et (53º), Enrique Bernoldi (86º), Felipe Nasr (90º) rimeiros colocados.

matéria solicitado por muitos anos: classificar os pilotos por um atributo bruto de velocidade pura em uma volta voadora, atravessando os anos, independentemente da qualidade do carro”.

Rob Smedley, diretor de Sistemas de Dados da F1, explica que dentro do ambiente de equipe, esse tipo de modelagem é usado para tomar decisões importantes sobre as escolhas do piloto. “Como os pilotos são, na maioria das vezes, o ativo mais caro da equipe, é importante que o processo de seleção seja o mais robusto possível. Um processo como este, portanto, seria implantado pela equipe de estrategistas da F1 a fim de apresentar a seleção mais objetiva e baseada em evidências possíveis.

Para Rob Smedley ferramenta servirá para a escolha de pilotos

IM: Como foi feita a pesquisa?

Dra. Priya: Juntos, os cientistas de dados da F1 e do Amazon Machine Learning Solutions Lab, da Amazon Web Services, usaram o aprendizado de máquina e a tecnologia de Inteligência Artificial da AWS para resolO insight Fastest Driver nos ver, de forma objetiva e basepermite construir uma imagem ada em dados, uma questão de comparação dos pilotos”. verdadeiramente subjetiva.

Construímos, pela primeira O Instituto Information Ma- vez, um modelo de classifinagement conversou com cação para determinar quem a dra. Sri Priya Ponnapalli, poderia ser o piloto mais rápiCientista de Deep Learning e do de todos os tempos.

Diretora do Amazon Machine Learning Solutions Lab. Ela O insight Fastest Driver usa conta alguns detalhes sobre a o aprendizado de máquina pesquisa e o trabalho com a da AWS para analisar o deFórmula 1 e também sobre a sempenho do piloto a partir ferramenta, que pode ter ou- do banco de dados da F1, tras aplicações. com mais de 37 anos de históricos de corridas. O gráfico

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matéria modelo. O SageMaker remove o trabalho pesado de cada etapa do processo de aprendizado de máquina para facilitar o desenvolvimento de modelos de alta qualidade.

Dra. Priya diz que ferramenta pode ser utilizada desde saúde e ciência até finanças e manufatura

resultante aproveita todos os dados de qualificação desde 1983, usando o melhor desempenho para cada um como nossa linha de base. Recebemos inputs das sessões de qualificação ao longo dos anos e construímos uma rede de pilotos para conectá-los uns aos outros por equipes, temporadas e circuitos. Para nivelar o campo, eliminamos certas variáveis, como o efeito do carro - focando apenas no desempenho real de qualificação dos pilotos versus a equipe, carro ou equipe de box que ele tem. Isso ajuda a medir o desempenho do motorista em vez de todas as outras vantagens que uma equipe pode ter sobre a outra, ou como eles constroem seus carros.

O Amazon SageMaker - um serviço totalmente gerenciado que fornece a cada desenvolvedor e cientista de dados a capacidade de construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina rapidamente - foi usado para análise exploratória de dados, engenharia de recursos e para construir e implantar o

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IM: Quais os critérios utilizados?

Dra. Priya: Começamos escolhendo pilotos das mesmas equipes, que tinham acesso às mesmas equipes de box, tipos de carros, estratégias etc. E eliminamos tudo isso - junto com dados atípicos, como condições climáticas ruins, acidentes, falhas ou intervalos de carreira - e analisamos o melhor desempenho de cada piloto no tempo de volta de qualificação.

Isso nos ajudou a entender o quão mais rápido um piloto é em comparação com outro. Para escalar e comparar ao longo dos anos, entre equipes e circuitos, construímos uma rede de pilotos de F1 e os conectamos por meio de companheiros de equipe em comum. Ao comparar colegas de equipe nas sessões de qualificação, podemos nos concentrar no desempenho puro do piloto, já que as condições do carro e da pista são normalizadas.

Além disso, para avaliar a capacidade natural de um piloto, precisamos observar um número mínimo de interações. Para levar isso em consideração, incluímos apenas companheiros de equipe que competiram entre si em pelo menos cinco sessões de qualificação. De forma geral, isso cria uma imagem de como eles se comparam, analisando a mais pura indicação de velocidade bruta - a volta de qualificação.

As sessões de qualificação não são impedidas por condições de corrida complexas e todos os pilotos se esforçam para obter o melhor desempenho.

matéria IM: Como funciona a ferramenta?

Dra. Priya: Com o Fastest Driver, aproveitamos o aprendizado de máquina para entender 1) quais cruzamentos entre colegas de equipe são importantes; 2) quais desempenhos são um bom reflexo da capacidade de um piloto; e 3) para gerar um ranking dos pilotos.

Como acontece com qualquer modelo de aprendizado de máquina, quanto mais dados e observações tivermos, melhor. À medida que obtemos mais dados de novos direcionadores, novos cruzamentos entre indivíduos e novas fontes de dados, nossos resultados só ficarão melhores.

IM: Ela pode ser utilizada por outras empresas?

Dra. Priya: Estamos entusiasmados com a parceria com uma organização como a F1, que possui um catálogo de informações tão rico em dados. Embora a F1 seja a primeira a empregar o aprendizado de máquina dessa forma, há uma série de oportunidades para aplicar a tecnologia para resolver problemas complexos em todos os setores, desde saúde e ciência até finanças e manufatura, ou até mesmo resolver disputas antigas com torcedores de equipes rivais. Para nós da AWS, é empolgante ver o aprendizado de máquina sendo usado de uma forma com a qual todos possam se identificar.

IM: Quais as aplicações em que a ferramenta pode ser utilizada?

Dra. Priya: Qualquer empresa que queira aproveitar o aprendizado de máquina pode usar a tecnologia da AWS para criar modelos para resolver problemas complexos. Dezenas de milhares de clientes estão usando as tecnologias de aprendizado de máquina da AWS para reinventar as experiências do cliente e inovar em seus negócios. Nos esportes, como em todos os setores, o aprendizado de máquina e a computação de alto desempenho (HPC) estão abrindo caminho para a próxima onda de inovação técnica neste segmento.

A AWS trabalha com algumas das maiores organizações esportivas do mundo, incluindo a NFL, Seattle Seahawks, Fórmula 1, Bundesliga, Six Nations Rugby, NASCAR, LA Clippers, Churchill Downs, a conferência PAC 12 e muitos mais. Da detecção automatizada de eventos em tempo real, enriquecendo a experiência do torcedor, até a melhoria da saúde e segurança do jogador, o aprendizado de máquina está transformando os esportes. Em última análise, tudo se resume à amplitude de dados disponíveis. Com a F1 especificamente, vemos que um vasto banco de dados de informações pode fornecer insights de grande impacto, como é o caso do Fastest Driver.

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ARTIGO

Aprenda a tornar seu RH mais eficiente com automatização de processos O isolamento social evidencia a necessidade de uma revolução digital em todas as áreas das empresas, mas do departamento de Recursos Humanos a urgência é ainda maior

Karla Ikeda, publicitária,

especialista em branding e marketing de serviços, responsável pela gestão de comunicação da Osas e Grupo Emepar e autora publicada com livro de gerenciamento de carreiras artísticas.

J

á completamos mais de um mês de isolamento social e temos acompanhado notícias de diferentes ações corporativas motivadas pelo cenário econômico atual: desde doações milionárias realizadas por grandes empresas para ajudar no combate e prevenção ao vírus às demissões em massa que atingiram aquelas que não suportaram o impacto da pandemia, totalmente inesperada.

A boa notícia aos que se encontram disponíveis ao mercado de trabalho, é que, embora a crise mundial, muitas empresas seguem com processos seletivos abertos. Algumas, inclusive, adaptaram completamente suas ações de integração para que os recém contratados, mesmo em home office, pudessem se sentir verdadeiramente bem recebidos, com o perdão do trocadilho, em seu novo lar.

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É estranho pensar em recursos humanos e departamento pessoal de uma forma digital, não é mesmo? Humano nos traz a ideia de olho no olho e, independente do segmento, provavelmente essas foram áreas que não pararam nas empresas: é preciso pagar os benefícios, dar andamento aos processos seletivos mesmo que algumas vagas estejam congeladas no momento, e, infelizmente, também é lidar com os trâmites necessários nos casos de desligamentos E aí fica a pergunta: como está sendo o trabalho do seu RH nesse período de pandemia

ARTIGO Quando falamos do departamento de recursos humanos, um dos primeiros pontos que precisamos ressaltar é a necessidade de guarda da documentação passível de inspeção, a qual deve permanecer no “local de trabalho” conforme evidenciado no Decreto-Lei 229, de 1967 e sabemos que este é um departamento da empresa que acumula uma grande quantidade de cópias de documentos, comprovantes, solicitações, atestados, entre outros tantos papéis de extrema importância para a empresa.

A guarda física de todos esses itens requer um amplo espaço de armazenamento, além de muita atenção e cuidado para que as condições climáticas, por exemplo, não venham a deteriorar o documento em questão. A organização é essencial, visto que buscar uma simples informação pode levar horas de consultas em diferentes pastas e folhas com textos apagados pela ação do tempo.

Desse modo, a digitalização de arquivos e sua guarda e organização em uma plataforma com controle de acessos e opção de pesquisa de conteúdos é essencial para garantir maior produtividade da equipe e eficiência no cumprimento de prazos legais, facilitando a atuação do contencioso trabalhista.

E a otimização de processos ainda vai além dessa questão!

colaboradores da empresa é muito mais fácil fazer a gestão dos pagamentos de benefícios e reembolsos, controle de afastamentos, datas limites de agendamentos de férias e garantir que essa documentação esteja em compliance com as obrigações legais.

Indo além, com a possibilidade de integração de assinatura digital, é possível realizar praticamente todos os procedimentos da área através de workflow de documentos e interação entre funcionários e chefias, RH e demais departamentos da empresa, tudo em uma única ferramenta: contratos, pedidos, autorizações são todos assinados digitalmente; as áreas contam com um painel de gestão onde, automaticamente, um check-list de cada etapa necessária demonstra quais os processos estão pendentes ou necessitam de revisão e é possível ver claramente onde estão ficando paradas as demandas, bem como o tempo de conclusão de cada etapa.

Livres de tarefas manuais e burocráticas, gestores de RH podem, de fato, exercer seu papel de desenvolvimento do colaborador e apresentações soluções assertivas à diretoria, visto que, com análise detalhada do trâmite de documentos e ações tomadas em cada área é possível tomar decisões como: treinamentos de equipe, necessidade de contratação de novos recursos e/ou realização da revisão dos processos internos de forma a torna-los menos burocráticos.

Da mesma forma, processos de seleção, admissão e desligamento de funcionários ou mesmo prestadores de serviços, também podem ser otimizados em plataformas de workflow eletrônico: desde a solicitação de abertura de vaga, ao agendamento de entrevistas, check-list de documentação para contratação, avaliações do período de experiência, formulários de desligamento... Tudo pode ser integrado entre as diferentes áreas da empresa possibilitando ganhos em eficiência e uma excelente experiência dos próprios colaboradores.

Faça já o Onboarding Digital de seus novos colaboradores!

Criando prontuários eletrônicos com todos os dados e documentos referentes a cada um dos

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ARTIGO

Testes Inteligentes e Automatizados de Software Agenor Roris Filho Consultor em Processos e Projetos | Analista de Negócios e Líder de Testes | Gestor em TI | Membro ANPPD

Contextualização As demandas de desenvolvimento de software vêm crescendo aceleradamente com a necessidade de transformação digital de negócios e a inclusão digital das pessoas, potencializados pelo crescente uso de dispositivos móveis, interesse por aplicativos e acesso à Internet.

Redesenho de aplicações, forte utilização de serviços prontos e a criação de front ends para integração com o legado forçam a adoção de tecnologia WEB e arquiteturas mais abertas, fortemente suportadas por uma infraestrutura escalável em nuvem, de rápida implementação e paga sob demanda.

Nesse contexto, as atividades e técnicas de planejamento, construção de casos, preparação de ambiente e execução de testes ganharam maior importância e muitas vezes são críticas para a conclusão de uma

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entrega. Frameworks e ferramentas de automação de testes vêm sendo criados e aperfeiçoados para diversas linguagens de programação e seus diversos componentes: classes, funções, APIs ou front end (UI).

Em alguns casos, o processo de teste de software se tornou crítico para o cumprimento dos objetivos de entrega de cada sprint, seja a liberação do MVP ou de um release com recursos mais desejados pelos usuários.

RPA para Testes de Aceitação Quando o software é entregue num ambiente de aceite, em geral, já passou por testes unitários, testes de regressão, testes de interface, validação das histórias de usuários e seus critérios de aceitação. Esse ambiente costuma reproduzir o ambiente de produção com o mínimo de limitações, permitindo que analistas de testes funcionais e usuários façam a validação final do sistema do ponto de vista do negócio.

ARTIGO As histórias de usuários são novamente utilizadas, mas num fluxo operacional de acordo com o perfil de cada usuário testador. Muitas vezes, segue-se o fluxo ponta a ponta dos processos de negócios, envolvendo funcionalidades que não foram alteradas e não deveriam ter sofrido nenhum impacto.

Se parte dos testes forem de regressão, essas sequências serão repetidas diversas vezes, a cada nova interação do projeto. Por se tratarem de sequências de comandos ou ações repetitivas operadas por pessoas, se enquadram perfeitamente nos critérios para o uso de ferramentas RPA. A automação deixa os humanos livres para atividades que requerem criatividade, conhecimento do negócio, capacidade de adaptação, reação e interpretação dos resultados.

Além disso, com pequenas adaptações, parte dos robôs usados em produção podem ser executados em aceitação, também para validar se nenhum deles teve o fluxo “quebrado” devido ao novo desenvolvimento.

Outros Frameworks de Teste Com certeza há muita controvérsia no uso do RPA, visto que existem ferramentas como o Selenium, que permitem a automação das sequências de testes sem custo de licenças, enquanto as ferramentas RPA em geral possuem custos elevados.

Mas se sua empresa já usa RPA, já treinou suas equipes no desenvolvimento de robôs e tem a flexibilidade de aproveitar horários de folga da infraestrutura e das licenças para disparar seus scripts, não há motivos para não avaliar seu uso também para testes de aceitação e regressão.

sos processos de negócio, é impossível prever todos os caminhos que os usuários usarão para atingir um determinado resultado. E são esses caminhos desconhecidos que costumam causar grande frustração a usuários, equipes de testes e desenvolvimento, com o surgimento de bugs de difícil reprodução para sua eliminação.

O conhecimento tácito leva os usuários a executarem fluxos de processos ad-hoc imprevisíveis e é nesse contexto que entra a inteligência artificial: • Descoberta ou mineração de processos, a partir da identificação de ações dos usuários em diversos sistemas, monitoramento de logs, dados inseridos ou extraídos, etc.

• Aprendizado de máquina para a construção de modelos matemáticos, a partir do monitoramento do uso do software e comportamento do usuário, estatísticas, ações e resultados. Permite a identificação de padrões e o uso de algoritmos para previsão e busca de melhores resultados.

• Uso de capacidades cognitivas (raciocínio, lógica, estratégias, tomada de decisões e resolução de problemas) dependendo do cenário, para o disparo de ações automáticas ou ajuste em parâmetros usados nos processos automatizados.

Os principais ferramentais de RPA já trazem esses recursos, e no que diz respeito a testes de software, as mesmas poderão apoiar a identificação de cenários e regras de negócio desconhecidas, reduzindo a chance de falhas em ambiente de produção.

RPA e a Privacidade de Dados

Algumas ferramentas RPA já oferecem funcionalidades para gestão de testes e controle de erros, podendo ser usadas tanto para o controle de erro na construção dos próprios robôs, como erros na aplicação ou ambiente durante a execução dos mesmos.

Sem querer aprofundar nesse tema, importante considerar a robustez das ferramentas de RPA, rastreabilidade de execução, controle de acesso e estabilidade, o que as torna importantes aliadas à proteção da privacidade de dados, na execução de testes com dados pessoais e sensíveis de clientes, sem a intervenção humana, minimizando os riscos de violação e consequentemente prejuízos à imagem do cliente, da empresa, além de possíveis sanções.

Uso da Inteligência Artificial

Próximos Passos

Os testes de integração são cruciais para a liberação em produção. Quando o software é muito extenso, com diversas integrações e participação em diver-

Se possui um caso de sucesso de uso de RPA e IA para testes de software, divulgue através do portal RPAGROUP.COM.BR.

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