Hiperautomação vs. IPA

As empresas trabalham para melhorar e simplificar continuamente suas operações. Juntamente com essa melhoria contínua, a tendência de hiperautomação, também conhecida como automação de processos digitais e automação de processos inteligentes, está ganhando força nos negócios.

Nos últimos anos, houve muitas discussões sobre hiperautomação e como ela ajuda a automatizar os processos de negócios. Para usar corretamente a hiperautomação, porém, é importante entender o que é e como pode ser aplicada.

O que é Hiperautomação?

A hiperautomação é orientada por dados e não por processos, combinando tecnologias avançadas como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural e tecnologias de análise preditiva. Ele usa uma combinação dessas ferramentas para aumentar a tomada de decisões de IA.

A hiperautomação também pode ser chamada de sofisticação do processo de automação – descobrir, analisar, projetar, automatizar, medir, monitorar e reavaliar. Enquanto a automação simples move um único processo, conjunto de ações ou fluxo de trabalho de trabalho manual iniciado por humanos para trabalho automatizado e orientado por bot, a hiperautomação depende de bots para identificar, projetar e analisar fluxos de trabalho automatizados.

O que é Automação Inteligente de Processos?

A automação inteligente de processos (IPA) é uma versão avançada da automação robótica de processos (RPA) . Ao contrário do RPA, o IPA tem a capacidade de entender o contexto, aprender e iterar, e pode lidar com dados estruturados e não estruturados. Ele também suporta a tomada de decisão informada, que pode ser dividida em automação em nível de tarefa ou em nível de processo. A IPA ajuda as organizações a acessar e analisar dados como texto ou imagens para obter informações importantes.

IPA, RPA e hiperautomação

A hiperautomação começa com o RPA em seu núcleo e, em seguida, adiciona outras ferramentas de automação avançadas, como ML e IA. O RPA é um dos principais elementos em ambientes hiperautomatizados.

O software RPA, em um nível básico, executa tarefas repetitivas automatizadas da mesma forma que um humano. Embora economize tempo e dinheiro, não é escalável por si só, o que levou ao conceito de hiperautomação.

A IPA auxilia nos processos de RPA pegando dados não estruturados e transformando-os em dados estruturados para uso com tecnologias RPA.

Embora envolva processos de automação em camadas, a hiperautomação em si não é um processo. É uma estrutura para combinar todas essas ferramentas avançadas para automatizar estrategicamente os processos de negócios junto com RPA e IPA. Tem como objetivo capitalizar os dados coletados e gerados por processos digitalizados, levando a uma tomada de decisão melhor e mais oportuna.

Todas essas tecnologias não são mutuamente exclusivas, mas trabalham juntas para otimizar os processos de negócios.

Exemplos de hiperautomação em diferentes indústrias

  • Bancário

Os bancos podem usar a hiperautomação de várias maneiras ao mesmo tempo, incluindo conformidade regulatória, marketing, vendas, distribuição, atendimento ao cliente, pagamentos, empréstimos e operações de escritório. Por exemplo, o reconhecimento inteligente de caracteres permite que os bancos melhorem seus processos e conformidade de “Conheça seu cliente” transferindo informações escritas manualmente do cliente para versões eletrônicas para análise e ação mais rápidas.

  • Cuidados de saúde

O setor de saúde pode usar a hiperautomação para criar processos de cobrança inteligentes por meio da coleta e consolidação de detalhes de cobrança de vários departamentos sem envolvimento humano. Por exemplo, IA e RPA identificam a cobertura e as condições da política médica, enquanto os chatbots inteligentes podem dar suporte e automatizar o envio de faturas. O reconhecimento de voz pode permitir a transcrição de fala em texto, aumentando o tratamento de casos para milhares de uma vez. A combinação de processos inteligentes é a melhoria das operações de back-office e voltadas para o cliente, aprimorando a experiência geral do cliente e melhorando a eficiência operacional.

  • Call Centers e Atendimento ao Cliente

Outro exemplo do mundo real é o uso de RPA e IA em call centers para automatizar processos manuais que as pessoas realizam, como cliques do mouse e lançamentos de aplicativos, para ajudar os agentes a extrair informações sobre um cliente de vários sistemas simultaneamente. Isso permitirá que um agente veja um perfil de cliente mais completo quando ligar sem ter que ficar alternando entre as telas. Essa tecnologia pode ser aplicada a outras funções relacionadas a serviços, como automação de projetos e rastreamento de pacotes.

Leia o artigo original (em inglês) em Technology Advice

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