Terminologias do RPA. Diferenças entre os termos mais comuns.
Há uma grande confusão entre as terminologias do RPA.
Alguns acreditam que a maior parte das terminologias possuem o mesmo significado, e mesmo os que acreditam o contrário, não entendem a real diferença entre elas.
Por isso, você vai entender melhor agora quais são as definições e as diferenças entre elas.
Ótima leitura!
Diferenças entre Machine Learning, RPA e IA
RPA (Robotic Process Automation)
O RPA, de acordo com o IEEE, instância de software pré-configurada que usa regras de negócios e coreografias de atividades predefinidas para concluir a execução autônoma de uma combinação de processos, atividades, transações e tarefas em um ou mais sistemas de software não relacionados para fornecer um resultado ou serviço sem intervenção humana.
Em linguagem mais simples, é uma tecnologia automotiva que é utilizada para fazer com que atividades repetitivas sejam automatizadas seguindo regras pré-definidas. Ou seja, é utilizado robôs de software, que nos sistemas computacionais, imitam o que os humanos fazem. Ou seja, é como se fossem as pernas e os braços do corpo.
Seu principal objetivo é diminuir a utilização do tempo em atividades rotineiras que são repetitivas, e muitas realizadas com especialistas de alto nível. É utilizada uma interface gráfica, que mostra a sequência de tarefas a serem automatizadas. Suas regras mais comuns são “se então” e “ou”. Ou até mesmo declarações que são feitas com algumas condições.
IA (Inteligência Artificial)
A IA — abreviação para inteligência artificial — são um grupo de técnicas que tentam ao máximo reproduzir nas máquinas o que as pessoas aprendem. Como por exemplo, as tomadas de decisão, reconhecer a fala e imagens, o entendimento de idiomas diferentes ou processar textos.
Isso é feito através da Estatística, Matemática, Ciência e Programa de Computação. Tudo isso é aprendido com algo simples, como uma declaração, ou algo mais complexo.
As regras podem ser definidas manualmente, mas também podem ser aprendidas, por tentativa e erro.
Machine Learning
Já Machine Learning (ou aprendizado de máquina) está dentre as técnicas utilizadas pela IA. Por meio dos algoritmos de aprendizado da máquina, é possível identificar alguns padrões utilizando um grande volume de dados e montar modelos preditivos.
Os algoritmos do Machine Learning utilizam análises estatísticas para entregaram o melhor resultado, e dessa forma evitar erros. Algumas das vantagens dessa técnica são:
- Permitir a entrada de dados ilimitados (sendo possível revisar sempre e fazer os ajustes necessário para melhorar a experiência);
- Ajudar na conversão (pode ser muito útil para a área de marketing, ajudando a reter e converter clientes);
- Melhorar através dos resultados antigos (constantemente aprende com os últimos resultados, e melhora as previsões se baseando nos novos dados).
A grande diferença do Machine Learning é que ele sempre se altera quando entra em contato com dados novos. Por isso, sua junção com RPA pode liberar profissionais altamente especializados para focarem em atividades mais prioritárias e urgentes.
O ML junto ao IA podem simular a inteligência humana através das máquinas. Além de aumentar consideravelmente a produtividade no ambiente de trabalho.
Portanto, entendendo melhor essas terminologias, é possível verificar que a implantação do RPA na sua empresa é extremamente benéfica. E isso é possível ser visualizado em, não somente um departamento, mas em praticamente em todos, que começam a trabalhar de forma integrada.
Isso permite que os dados possam dar mais precisão nas automatizações, evitando possíveis erros que podem ser evitados. Além de reduzir alguns custos permanentes, e aumentar a motivação dos funcionários que estão envolvidos nas atividades.
A implantação desse sistema pode ajudar a agilizar alguns processos, melhorar a utilização da força de trabalho humana (além de qualificá-la melhor), oferecer um serviço com maior qualidade, entre outros.
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Por fim, um dos grandes desafios das empresas é abordar a transformação digital como uma mudança pontual e temporária. Não é.
Você sabe o que é escalabilidade ou ter um negócio escalável? Em termos simples, esse conceito se refere a capacidade de uma empresa em crescer rapidamente. Para isso, você precisa definir um modelo de operação que seja possível reproduzir de maneira rápida, garantindo o crescimento, sem que você precise se reinventar outra vez.
Agora que você já entende melhor o tema é hora de ir além do conceito e entender, na prática, como isso funciona. Mais importante que isso, é entender que a regra de ouro aqui é planejamento. Sem um bom planejamento de como esse modelo de operação pode ser aplicado e replicado, você não será capaz de dar continuidade ao seu negócio e pode acabar por comprometer a qualidade.
Pensando em tornar a sua vida mais simples, separamos aqui algumas dicas que não podem faltar no seu bloco de notas de desenvolvimento e robotização de processos.
Vamos considerar o cenário atual do mercado. Nos últimos anos, novas estratégias nos processos empresarias tornaram-se rotineiras e indispensáveis. O capital humano dos negócios passou por um tipo de upgrade. Se antes os colaboradores precisavam passar horas a realizar uma atividade, agora esse mesmo grupo de pessoas foca em tomadas de decisões, novas ideias, planejamento e melhorias de processo que já existem.
A considerar que o mundo é cada vez mais tecnológico, segurança de dados é um dos assuntos que sempre estão em alta. Isso porque a segurança se tornou uma palavra e ordem dos sistemas, sendo adicionada como essencial e básica para qualquer software.
O atendimento ao cliente é uma das tarefas que mais preocupam as equipes e empresas nos dias de hoje.
