A automação de processos evoluiu do RPA (Robotic Process Automation), que executa tarefas repetitivas seguindo regras fixas, para o IPA (Intelligent Process Automation), que incorpora inteligência artificial em algumas atividades para tornar os processos mais eficientes e adaptáveis. Agora, o próximo passo é o APA (Autonomous Process Automation), onde Agentes de IA utilizam ferramentas e capacidades disponíveis para resolver questões, das mais simples às mais complexas, de forma eficiente. Diferente das abordagens anteriores, o APA elimina a rigidez dos fluxos tradicionais, permitindo operações mais inteligentes, escaláveis e independentes.
Para quem já trabalha com automação tradicional, é natural se perguntar como dar o próximo passo. Plataformas como UiPath, Automation Anywhere e Microsoft já incorporaram Studios de Agentes de IA. No entanto, para fazer essa transição de forma eficaz, é essencial compreender claramente os conceitos de Agentes de IA para entender como podem ser aplicados aos processos, trazendo ganhos efetivos.
Repensando processos – foco na solução do problema real
Um dos maiores desafios da automação tradicional é a dependência de processos pré-definidos, que muitas vezes resolvem apenas questões internas do time, sem abordar o problema real. Já na “Agentização” de processos, é necessário que repensemos nossos processos de forma holística. Em vez de focar em resolver as atividades executadas manualmente, somos incentivados a olhar para o problema real e encontrar soluções eficazes e sustentáveis, resultando em processos robustos e menos propensos a erros.
Impacto para o cliente final
A “Agentização” pode levar a uma redução significativa nos prazos de entrega. Agentes dinâmicos conseguem agregar tarefas e definir quando utilizá-las de forma eficiente, como realizar pesquisas, recuperar conhecimento e processar dados automaticamente, reduzindo a intervenção humana para menos de 20%. Isso não só acelera o processo, mas também garante que o cliente final receba um resultado mais preciso e eficiente. A eficiência operacional é maximizada, proporcionando uma vantagem competitiva inestimável.
Evolução qualitativa da automação
A automação tradicional tem sido uma ferramenta poderosa para automatizar tarefas repetitivas. No entanto, a “Agentização” eleva isso a um novo patamar, integrando IA dinâmica que não apenas executa tarefas, mas também aprende e se adapta ao longo do tempo. Esses agentes não apenas seguem regras, mas também aprendem e evoluem continuamente.
A transição da automação tradicional para a implementação de Agentes de IA não é apenas uma mudança tecnológica, mas um desafio na transformação cultural e estratégica. Trata-se de repensar nossos processos, focar na solução do problema real e entregar valor de forma mais rápida e eficiente
Artigo escrito por Julio Comin, head of Hyperautomation na Viaflow
