Nos últimos anos, a Robotic Process Automation (RPA) tem sido uma ferramenta viável e rentável que tem ajudado as empresas a continuar a crescer, a reduzir custos e a melhorar a experiência do cliente.
A vantagem de um investimento mínimo, um ROI mais rápido e uma implementação relativamente fácil tem levado cada vez mais empresas em todas as indústrias a implementar e testar as capacidades oferecidas pela tecnologia RPA. De facto, estima-se que em 2026 o mercado global atingirá 6,81 mil milhões de dólares.
No entanto, o mundo digital de hoje começa a exigir mais do que apenas processos de automatização. As ferramentas automatizadas estão agora a ser solicitadas não só para completar tarefas a um ritmo rápido, mas também para o fazer com maior eficiência e produtividade, e à medida que a complexidade do processo aumenta, a força de trabalho exige um assistente mais inteligente que também possa trazer inteligência.
A tecnologia RPA executa tarefas com precisão e agilidade, tornando-a perfeita para actividades repetitivas e processos back-end, e demonstrando que suporta uma produção significativa num tempo de resposta mais curto do que um indivíduo, mas continua a ser uma tecnologia que simplesmente repete as mesmas tarefas repetidas vezes sem conta. Com os avanços em Inteligência Artificial (IA) e Aprendizagem por Máquinas (ML), as ferramentas RPA estão a tornar-se mais inteligentes e estão a conduzir a plataformas RPA cognitivas.
A Chegada da RPA Cognitiva
O Cognitive RPA (CRPA) utiliza tecnologias de Inteligência Artificial como o Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR), Processamento de Linguagem Natural (PNL), análise de texto, mineração de dados ou aprendizagem por máquinas para compreender as complexidades mais profundas de um processo, melhorar e adaptar-se às necessidades em constante mudança e, quando necessário, melhorar a experiência tanto da força de trabalho como dos clientes.
O ML permite que as ferramentas CRPA se adaptem a novas situações, por exemplo, se a interface do utilizador de um sistema de folhas de pagamento mudar, a ferramenta pode reconhecer essas mudanças e alcançar o mesmo resultado.
Por sua vez, a tecnologia PNL permite ao software CRPA ler, compreender e gerar texto, por exemplo, pode detectar se o nome do cliente aparece, numa nova factura, numa secção diferente das facturas anteriores, bem como utilizar a ferramenta para extrair informação relevante para gerar relatórios, facturas e outros documentos.
Por conseguinte, os processos que esta tecnologia pode realizar incluem a aprendizagem (adquirir muita informação para aprender tudo o que é necessário com ela), o raciocínio (utilizar essa informação para tomar decisões) e a auto-correcção (aprender com os sucessos e fracassos). Por isso, imita a inteligência e acções humanas e automatiza tarefas que não seguem um conjunto fixo e estabelecido de regras, de facto, tem a capacidade de construir as suas próprias regras, encontrar padrões e construir relações entre diferentes fontes de dados, tanto estruturadas como não estruturadas, ao mesmo tempo que ajuda os humanos a tomar decisões empresariais inteligentes. As fontes de dados não estruturadas podem incluir documentos digitalizados, e-mails, cartas ou gravações de voz.
A RPA cognitiva permite às empresas automatizar tarefas muito mais complexas, de forma mais precisa e rápida, e conduzir decisões de base analítica. É por esta razão que as empresas começam a recorrer à CRPA para satisfazer as suas crescentes exigências. De facto, espera-se que o mercado global da CRPA atinja 150 mil milhões de dólares até ao final de 2027.
Principais benefícios e desafios da CRPA
CRPA melhora a eficiência e a qualidade das respostas geradas por computador, mas para além disso, esta tecnologia oferece às empresas uma série de benefícios, entre os quais se destacam:
- É uma tecnologia rentável, uma vez que pode ajudar as empresas a poupar até 50% das suas despesas totais.
- Melhora a produtividade dos empregados, o que leva a uma melhor eficiência operacional.
- Foi concebido para imitar a forma como os humanos pensam para apoiar tarefas muito mais complexas e compreender processos mais complexos.
- Pode ser utilizado para melhorar dados porque, com a utilização de tecnologia de Processamento de Linguagem Natural e análise de texto, pode transformar dados não estruturados em dados estruturados.
- É uma tecnologia que oferece grande precisão nos resultados.
- O CRPA juntamente com a tecnologia de análise preditiva pode melhorar a automatização da tomada de decisões, à medida que o sistema aprende e expande as capacidades para melhorar continuamente certos aspectos da sua funcionalidade por si só.
- Reduz e até elimina a intervenção humana.
- É possível obter melhores resultados comerciais, aumentar as receitas e melhorar a satisfação do cliente.
- Ao utilizar tecnologias complexas e avançadas, o CRPA pode fazer julgamentos e insights mais intuitivos sobre a forma como os humanos falam, escrevem e interagem, e define regras para determinar a solução óptima para todas as situações que surgem.
Contudo, apesar dos muitos benefícios, a tecnologia CRPA também tem alguns desafios, e a sua compreensão e superação será a chave para o sucesso do projecto.
- Um destes desafios pode ser a resistência dos empregados à formação e utilização desta tecnologia, principalmente devido ao medo de perderem os seus empregos.
- Como esta tecnologia é praticamente nova, as ferramentas podem ainda ter algumas limitações.
- O tempo e o custo de implementação são significativamente mais elevados do que outras tecnologias.
- Além disso, requer elevados níveis de conhecimento de programação para poder implementá-lo.
Casos de utilização da CRPA
Como se pode ver, apesar dos possíveis desafios, as vantagens da CRPA são praticamente ilimitadas, e é por isso que está a ser aplicada em várias indústrias onde esta tecnologia é bastante útil. Vejamos alguns exemplos:
Finanças e banca
No sector bancário, é imperativo ter um conjunto ordenado de informações e dados, para que se possa fazer uma análise dos clientes que, por exemplo, necessitam urgentemente de um empréstimo ou de outros serviços bancários. Contudo, como a quantidade de dados gerados na indústria é enorme e frequentemente recebidos de múltiplas fontes, a segregação manual de tais dados torna-se repetitiva e demorada.
Ao integrar os requisitos KYC (Conheça o Seu Cliente) com a tecnologia CRPA, as tarefas podem ser aceleradas. CRPA pode avaliar registos públicos, digitalizar documentos e processar transacções locais e internacionais, reduzir a papelada, ajudar a obter informação valiosa do cliente, e ajudar a tomar decisões inteligentes do cliente.
Esta tecnologia também pode ser utilizada para comunicar com os clientes e responder às suas necessidades. Um exemplo é combinar CRPA com AI para chatbots que podem fazer um cliente sentir que está a interagir com um representante de serviço ao cliente humano, e também automatizar a maior parte do processo, por exemplo, a abertura de uma nova conta bancária. Outro exemplo é a criação de bots de voz para conversas telefónicas.
Seguros
No sector dos seguros, a Cognitive RPA tem múltiplas áreas de aplicação. Por um lado, a regularização de sinistros é um grande desafio, pois envolve a revisão dos documentos da apólice, cobertura, validade dos componentes segurados, análise de fraude e muito mais. A tecnologia da RPA Cognitiva permite tomar decisões automatizadas, em questão de segundos, analisando todos os parâmetros de reclamação em tempo real.
Esta tecnologia juntamente com o ML e PNL também pode ser utilizada para ajudar a automatizar o processo de revisão da aplicação de um cliente para uma nova política. O CRPA pode aprender, a partir de candidaturas anteriores, a tomar a decisão de aceitar ou rejeitar uma nova candidatura a uma política, e pode fazê-lo automaticamente.
Isto permite às seguradoras responder mais rapidamente aos clientes e poupar muito tempo e dinheiro, bem como reafectar recursos a actividades que geram mais receitas ou continuar a inovar em produtos que beneficiam o crescimento a longo prazo e a aquisição de novos clientes.
Retalho
Um dos grandes desafios no sector retalhista é harmonizar os dados que lhes chegam das diferentes lojas e departamentos. A CRPA está a ajudar os retalhistas a melhorar o seu processo de recolha de dados para que possam construir planos comerciais fortes, reduzindo consideravelmente o tempo de redacção e compilação de relatórios. A CRPA também prevê números de vendas, monitoriza os níveis de inventário, segue a logística, gera perfis de clientes e decifra as preferências de compra dos clientes em mudança.
Com a ajuda das ferramentas AI e CRPA, informações valiosas podem ser extraídas de dados recolhidos sobre fornecedores de produtos, parceiros e retalhistas, assegurando que a eficiência e precisão das operações não sejam frustradas.
Por outro lado, uma das formas mais interessantes de implementar estas aplicações e tecnologias é através de comunicações omnibus. Hoje em dia, os clientes interagem com uma marca através de diferentes pontos de contacto e canais: chat, redes sociais, aplicações, envio de mensagens e muito mais. Quando CRPA é integrado com estes canais, os chatbots, por exemplo, podem decifrar o pedido de um cliente e fornecer a melhor solução possível, compreendendo os sentimentos e as necessidades desse cliente.
Conclusões
A RPA cognitiva pode ir mais longe para alcançar melhores resultados comerciais, tais como maiores receitas e satisfação do cliente, e menores taxas de desistência. É uma tecnologia que é capaz de compreender tarefas mais complexas, adaptar-se a situações dinâmicas e prever resultados baseados em dados não estruturados.
As empresas que adoptam CRPA podem alcançar eficiências de custos em escala, ser mais receptivas aos clientes e, em última análise, reafectar empregados a actividades de maior valor. Esta tecnologia mostra um claro potencial para remodelar o panorama da automação, e as empresas devem considerar investir na CRPA, à medida que esta amadurece, para ajudar a dimensionar as suas operações.
Contudo, embora o CRPA traga imensos benefícios, há também um desafio na sua adopção e implementação adequadas. É aqui que os testes desempenham um papel fundamental. À medida que a tecnologia expande o seu domínio sobre todas as indústrias, incluindo a banca, a manufactura, o comércio retalhista, os cuidados de saúde, os seguros ou as telecomunicações, os testes CRPA têm de ser meticulosamente realizados para uma implementação bem sucedida e adopção final.
A tecnologia CRPA pode gerar grande valor, mas apenas quando efectivamente implementada.
