O que é automação baseada em IA?

A automação baseada em IA é o processo de usar inteligência artificial para automatizar fluxos de trabalho de negócios. Ela usa ferramentas, código e configuração para substituir as etapas manuais e alcançar um resultado específico.

A automação baseada em software prevalece há décadas, desde ferramentas de automação de processos robóticos (RPA) que automatizam tarefas de back-office, como preenchimento de formulários, até integrações SaaS que fazem com que as informações fluam entre diferentes sistemas corporativos. No entanto, a automação comercial tradicional tem suas capacidades limitadas devido à necessidade constante de pré-programação especializada. A configuração da automação exigia a gravação manual das interações da aplicação ou a codificação dos sistemas de software. A constante alteração de cenários resultava em automações que falhavam com frequência e exigiam retrabalho ou atualizações constantes para a continuidade das operações. Historicamente, isso minimizou o impacto comercial da automação, especialmente em grandes empresas.

A automação baseada em IA busca resolver esses desafios combinando inteligência artificial com ferramentas de automação corporativa e repositórios de conhecimento existentes. Algoritmos de IA generativa e preditiva se associam para organizar, filtrar, classificar e criar dados de forma a reduzir a intervenção humana nos fluxos de trabalho mais complexos. A IA também pode trabalhar ao lado e com humanos para gerenciar tarefas administrativas em segundo plano e reduzir a carga cognitiva de todos os funcionários.

Quais são os exemplos de automação baseada em IA?

Há um lugar para operações inteligentes baseadas em IA em todos os setores e negócios. Confira abaixo alguns exemplos de como a automação baseada em IA está começando a crescer nos setores.

Recursos humanos

A automação baseada em IA pode automatizar tarefas demoradas de recursos humanos (RH), como seleção de candidatos, envio e processamento de formulários, treinamento, compartilhamento de conhecimento e gerenciamento contínuo de licenças e pagamentos.

Por exemplo, a Deriv, uma corretora on-line, hospedou conteúdo de treinamento em vários locais, como GitHub, armazenamento em nuvem, páginas wiki internas e discussões no Slack. Isso dificultou a localização das informações, causando atrasos na atualização das novas contratações. Ao utilizar a IA para indexar todos os materiais de suporte ao cliente, a equipe de RH da Deriv pôde encontrar e compartilhar rapidamente o material de treinamento relevante para funcionários de vários departamentos. A Deriv obteve uma redução de 45% no tempo de integração e uma redução de 50% no tempo das tarefas de recrutamento.

Gerenciamento de mídias

Todas as organizações precisam armazenar, processar e publicar imagens e vídeos para marketing, educação, integração e, às vezes, nos principais processos de negócios. A automação baseada em IA pode ajudar a acelerar a edição e o processamento de mídia, economizando tempo em tarefas enfadonhas. A IA pode gerar, integrar, filtrar e aperfeiçoar o conteúdo de mídia, conforme necessário. Por exemplo, a 123RF, uma agência de banco de imagens, usa a IA para filtrar automaticamente as imagens em busca de questões de direitos autorais e adequação. A IA sinaliza conteúdo impróprio em segundos após o upload, ajudando a 123RF a eliminar reclamações sobre imagens impróprias. A automação baseada em IA permitiu que ela realocasse recursos das revisões manuais para o desenvolvimento de negócios.

Atendimento ao cliente

Os chatbots de IA dão suporte ao autoatendimento do cliente e automatizam a resolução de problemas, reduzindo a carga de trabalho da central de atendimento. Além disso, os chatbots de IA também podem ajudar a equipe de atendimento ao cliente, automatizando ainda mais o processo. Por exemplo, a BPC, líder global em soluções de pagamento, desenvolveu um chatbot que pode ser usado tanto por clientes quanto por equipes de suporte ao cliente. O agente humano pode inserir a solicitação de um cliente no chatbot e passar a resposta gerada ao cliente após a análise. O chatbot usa geração aumentada via recuperação para buscar dados das fontes de conhecimento internas da BPC e aprimorar automaticamente os prompts humanos para fornecer respostas mais relevantes e precisas.

Vendas e marketing

A automação baseada em IA pode ser usada como parte de todos os fluxos de trabalho de marketing e vendas, desde a criação de campanhas e conteúdo de anúncios até o suporte à equipe de vendas com recomendações e ofertas personalizadas para clientes individuais. Por exemplo, o provedor de serviços gerenciados Trek10 aproveita a IA para fornecer à equipe de vendas o conhecimento necessário para acelerar o processo de compra. Seu sistema de IA fornece recomendações baseadas em dados para ganhar a confiança do cliente e relatórios que ajudam a fechar o negócio, demonstrando o valor do produto aos clientes mais rapidamente.

Como avaliar a prontidão para a automação e adoção da IA?

A implementação de tecnologias de IA generativa para automação exige a prontidão do negócio. A maioria das organizações usa modelos de maturidade para avaliar seu estado atual de automação. Os modelos de maturidade fornecem uma diretriz para definir metas de automação, priorizar investimentos e formular um roteiro de automação.

Implemente frameworks de governança e segurança

Antes de criar uma estratégia, é necessário implementar diretrizes dentro da organização sobre como a governança e a segurança da automação baseada em IA funcionarão na prática. Por exemplo, é possível incluir:

Definição das funções e responsabilidades no âmbito da organização
Campeões da automação baseada em IA, incluindo as principais partes interessadas
Uma política de segurança que identifica limitações de uso de dados, políticas de gerenciamento de identidade e outras barreiras de proteção
Um guia para capacitação de funcionários e gerenciamento de mudanças

Isso formará a base do seu programa de automação baseada em IA.

Identifique uma estratégia de automação e infraestrutura

Uma estratégia de automação e infraestrutura de ponta a ponta ajuda a preparar a organização para o sucesso do programa e reduz a probabilidade de falha na entrega do ROI. Dentro da estratégia, considere:

Casos de uso comerciais fortes
Pipelines de dados modernos
Configuração de regras da residência e do treinamento de dados
Ferramentas e tecnologias de IA que impulsionarão o processo
Práticas de melhoria contínua

Também é essencial garantir que os resultados dos esforços de automação sejam mensurados. Identifique e acompanhe métricas relevantes e estabeleça uma linha de base antes que a automação seja implementada e, em seguida, acompanhe os dados ao longo do tempo. Você pode usar os dados para tomar decisões informadas e melhorar a eficácia dos esforços futuros de automação.

Crie uma equipe qualificada

Criar uma forte cultura de IA é tão importante quanto desenvolver sua tecnologia corretamente.

A equipe que criará sua nova infraestrutura e a automação baseada em IA deve incluir administradores de sistema, engenheiros de nuvem, desenvolvedores de software e especialistas em IA. Além das tecnologias, as equipes incluem usuários corporativos que solicitam automação, representantes legais e especialistas em segurança.

Há duas maneiras de organizar as equipes de automação.

Uma equipe de automação centralizada atende às necessidades de automação em toda a organização.
Equipes de automação menores e distribuídas criam a automação para uma iniciativa de modernização específica em um departamento específico.

Uma equipe centralizada traz o benefício da consistência no uso de ferramentas, no gerenciamento de dados e em outras tarefas relacionadas à IA em toda a organização. No entanto, equipes distribuídas produzem resultados mais rapidamente e não causam gargalos em seus esforços de automação.

Quais são as principais estratégias para implementar a automação baseada em IA?

Realizar grandes investimentos em especialistas em tecnologia, licenciamento, implantação de software e outras soluções caras que podem não produzir os resultados necessários não é a melhor estratégia de automação. A implantação de um grande conjunto de novas ferramentas de uma só vez pode sobrecarregar sua equipe, levando a uma compreensão deficiente das habilidades e das taxas de adoção.

Dependendo do caso de uso, a automação baseada em inteligência artificial é melhor implementada passo a passo. As ferramentas e os serviços totalmente gerenciados da AWS fornecem os elementos básicos para um rápido plug-and-play. Não há investimentos iniciais; você só paga conforme o uso e escala conforme necessário.

Aqui estão algumas estratégias e ferramentas de apoio da AWS para aumentar a maturidade da automação de forma econômica, mesmo com a limitada experiência interna de desenvolvedores.

Unifique a experiência de pesquisa.

Em todas as organizações, os dados são armazenados em aplicações, repositórios, arquivos e em diferentes servidores. Um desafio significativo para todos os funcionários é saber onde encontrar os dados corretos no momento certo. A IA pode impulsionar a pesquisa unificada em todas as fontes de dados, permitindo que os funcionários consultem toda a extensão dos recursos disponíveis de uma só vez. Por exemplo, um profissional de marketing poderia consultar a busca unificada de todos os recursos internos e externos sobre um produto-chave no último ano, incluindo campanhas voltadas para o público.

O Amazon Q Business é um assistente de IA empresarial que se integra a todas as suas fontes de dados internas e a várias aplicações de terceiros para fornecer respostas resumidas a perguntas complexas. Ele cita a fonte e permite plug-ins personalizados, tudo em um ambiente gerenciado com segurança. Ele introduz a automação e aumenta a produtividade ao reduzir o tempo dos funcionários em busca de informações.

Capacite seus funcionários

Cada equipe e cada indivíduo em sua organização estão em melhor posição para identificar como a IA pode capacitá-los a trabalhar com mais eficiência. Por exemplo, um funcionário responsável pelas comunicações precisa que a IA extraia e resuma o conteúdo de notícias do setor, enquanto um funcionário responsável pelo gerenciamento da folha de pagamento precisa que a IA gere relatórios mensais do tempo registrado em log pelos contratados.

Com o processamento de linguagem natural e os recursos de automação baseados em IA, você pode capacitar os funcionários a criar e autogerenciar os fluxos de trabalho de automação baseada em IA de que precisam usando o chat em linguagem natural. Por exemplo, o Amazon Q Apps, um recurso leve de criação de aplicações no Amazon Q Business, permite que os usuários automatizem as solicitações, a criação de conteúdo e as tarefas em seu fluxo de trabalho. Os usuários podem gerar aplicações descrevendo os requisitos em linguagem natural. Eles também podem compartilhar aplicações para que outras pessoas usem, dupliquem e personalizem.

Introduza a IA no desenvolvimento e nas operações de software

O desenvolvimento de software é uma opção natural para a automação baseada em IA. A automação baseada em IA pode ser usada para tarefas como:

Atualização de sistemas de software legados
Código de refatoração
Desenvolvimento de módulos complexos
Geração de casos de teste e documentação do usuário
Aprimoramento de dados de terceiros
Detecção de falhas e resolução de problemas

A equipe de IA humana pode trabalhar em conjunto para projetar modelos de ML, criar canais de implantação mais adequados, otimizar a infraestrutura de nuvem para minimizar os gastos com a nuvem e muito mais.

O Amazon Q Developer é um assistente de IA para desenvolvimento de software muito fácil de configurar e usar. Ele é executado no ambiente do desenvolvedor e fornece sugestões qualificadas de codificação e infraestrutura, primeiras versões de código, revisões automáticas de código, atualizações e muito mais. O Amazon Q Developer se integra aos IDEs, à CLI, ao Console da AWS e ao GitLab para ajudar os desenvolvedores onde quer que trabalhem.

Introduza a IA em analytics

Os relatórios e o painel geram insights ainda mais profundos com a automação baseada em IA. Os analistas podem usar a automação baseada em IA para gerar rapidamente relatórios mistos, associar dados, comparar com o mercado e ajudar a orientar a rápida tomada de decisões.

O Amazon Q no Quicksight permite que os usuários gerem documentos visualmente atraentes, criem painéis personalizados e analisem seus dados com sugestões de perguntas, visualizações de dados e suporte para consultas vagas. Ele revoluciona a análise de dados ao fornecer aos usuários corporativos insights multivisuais que vão além das limitações tradicionais do painel.

Automatize o atendimento ao cliente

O atendimento automatizado ao cliente aumenta sua força de trabalho humana. Os representantes do atendimento ao cliente podem acessar instantaneamente as informações do cliente e do produto e descobrir soluções de problemas sem precisar fazer outra ligação. Os clientes podem acessar a ajuda personalizada de autoatendimento on-line, conduzir a tomada de decisões de compra em várias etapas e combinar interações entre IA e humanos.

O Amazon Q no Connect é um assistente baseado em IA generativa para atendimento ao cliente que fornece aos clientes finais e agentes as informações e ações necessárias para resolver problemas em tempo real. Ele fornece uma resolução mais rápida e uma melhor experiência do cliente.

Automatize o gerenciamento da cadeia de suprimentos

O gerenciamento da cadeia de suprimentos tem tudo a ver com previsão. Com a automação baseada em IA, os analistas podem executar praticamente qualquer cenário hipotético para realizar previsões e conduzir atividades de resolução de riscos, otimizar trabalhos de upstream de fornecedores e descobrir padrões ocultos nos dados.

A Cadeia de Suprimentos AWS é um serviço totalmente gerenciado que unifica os dados da cadeia de suprimentos e fornece insights acionáveis baseados em machine learning, colaboração contextual integrada e planejamento de demanda.

O Amazon Q na Cadeia de Suprimentos AWS é um assistente de IA generativa que ajuda sua equipe a operar a cadeia de suprimentos com mais eficiência analisando os dados da Cadeia de Suprimentos AWS, fornecendo informações operacionais e financeiras importantes e respondendo a perguntas urgentes sobre a cadeia de suprimentos. Ele simplifica o processo de encontrar respostas e minimiza o tempo necessário para aprender, implantar, configurar ou solucionar problemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Como a AWS pode apoiar suas necessidades de automação baseada em IA?

A jornada de automação baseada em IA geralmente começa com uma pesquisa em toda a empresa, impulsionada pelo bate-papo em linguagem natural, e pode se transformar em tarefas totalmente personalizadas, complexas e de várias etapas em todas as funções e domínios. Com essa nova forma de automação dos negócios, as possibilidades são infinitas. Ao estabelecer as bases certas, as organizações podem esperar maiores níveis de produtividade, maior satisfação de funcionários e clientes, melhor tomada de decisões, desenvolvimento mais rápido de produtos, serviços e materiais e muito mais. Este guia é apenas um ponto de partida para sua jornada de automação baseada em IA. Você pode simplificar ainda mais os processos de negócios usando as ferramentas e os serviços de IA generativa na AWS.

O que é automação baseada em IA?