Hyperautomation, ou hiperautomação em português,  é uma tendência em ascensão nas empresas que desejam prosperar. De acordo com estudo realizado pela Gartner, a estimativa é que esse mercado movimente cerca de US$596,6 bilhões em 2022. Segundo com o vice-presidente de pesquisa da Gartner, Fabrizio Biscotti, essa prática passou de uma opção para uma condição de sobrevivência. Ou seja, as companhias vão exigir cada vez mais a automatização de processos, a medida que são forçadas a acelerar seus planos de transformação digital.

A previsão do estudo da Gartner aponta que, até 2024, as organizações vão adotar pelo menos 3 dos 20 tipos de software de hyperautomation. Assim como as empresas estão acelerando seus processos, desenvolvedores também estão construindo softwares que integram diferentes tipos de tecnologia, como RPA, ML, etc.

Mas afinal, o que é hyperautomation?

Como o próprio nome já diz, essa prática faz uso da tecnologia para automatizar e acelerar processos, afim de entregar resultados melhores. Isso é feito, principalmente, por meio de artificial intelligence (AI), robotic process automation (RPA), machine learning (ML), natural language processing (NLP) e intelligent optical character recognition (ICR).

Apesar de ser extremamente tecnológico, esse não é um processo rápido. Isso porque depende da curva de aprendizado das pessoas que irão utilizar as tecnologias. Porém, uma vez que essa barreira seja eliminada, o aumento da produtividade cresce. Bem como os erros e tempo investido para realizar tarefas diminui.

Hyperautomation em siglas: o que é AI, RPA, ML e ICR?

AI, RPA, ML e ICR são tecnologias utilizadas nos processos de hyperautomation. A seguir você vai compreender o funcionamento de cada uma delas.

Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence (AI), ou inteligência artificial em português, é um sistema que simula a inteligência humana. Ou seja, a máquina aprende com as ações que são tomadas. A partir disso, ela é capaz de tomar decisões autônomas de acordo com cada situação. Normalmente é combinada com outras tecnologias para desenvolver trabalho de automatização inteligente e adaptável.

Robotic Process Automation (RPA)

Essa é a tecnologia mais importante quando falamos de automação. RPA ou “automação robótica de processos”, é um passo importante  para a transformação digital de qualquer empresa. Simplificando, é a criação de um robô que executa tarefas repetitivas  por meio da tecnologia. Com ela é possível processar transações, dados e até mesmo comunicar-se com outros sistemas e disparar mensagens automáticas.

Machine Learning (ML)

Aqui, é importante não confundir machine learning com inteligência artificial. O machine learning refere-se ao processo de aprendizado da máquina. Ou seja, o processo responsável por garantir que a máquina seja capaz de alterar a maneira de executar as tarefas. Sendo assim, pode-se dizer que o ML é, por meio de repetição e execução de processos, um simulador de aprendizado humano.

Dessa forma, o Machine Learning é uma das formas de aplicar a inteligência artificial. Está relacionado com a habilidade de aprender da máquina. Enquanto inteligência artificial é um campo muito mais amplo. Refere-se a capacidade da máquina de realizar absolutamente qualquer tarefa. Desde a mais básica até a mais complexa. Sendo assim, não é possível aplicar machine learning sem inteligência artificial. Porém, é possível utilizar a inteligência artificial sem fazer uso do machine learning.

Natural Language Processing (NLP)

Processamento de linguagem natural ou Natural language Processing, em inglês, diz respeito a área da inteligência artificial que une machine learning (ML) e linguística. O NLP entende a língua humana, de acordo com o idioma configurado, a fim de capacitar a máquina a responder as buscas do usuário, entendendo e interpretando o contexto. Pode ser utilizado para criação de chatbots e assistentes virtuais, tradução de textos, detecção de ameaças, por exemplo. Um dos exemplos mais famosos de NLP é o sistema Alexa, da Amazon.

Intelligent Optical Character Recognition (ICR)

O reconhecimento óptico de caracteres inteligente, em tradução livre, é a capacidade da máquina de ler e interpretar imagens e caracteres. Pode-se dizer que a ICR é a simulação de visão para as máquinas. Isso permite que processos como cadastro de dados, formalizações e onboardings sejam automatizados. Visto que a máquina vai ser capaz de ler documentos, comprovantes e contratos, por exemplo.

A “inteligência” do processo está na capacidade de leitura de materiais escritos à mão, além dos materiais “digitados”. Essa tecnologia auxilia em processos como digitalização e armazenamentos de documentos . A automatização permite que a tarefa seja realizada de maneira mais rápida e reduz radicalmente a taxa de erros.

Hyperautomation na L3

Grandes empresas de varejo, seguradoras, bancos e até mesmo setor público já estão se beneficiando da hiperautomação. E nós, da L3, já ajudamos diversos parceiros em diferentes setor a automatizarem seus processos. Os ganhos vão além da criação de um robô. O ganho de tempo e produtividade são o maior diferencial dessa tecnologia. Conheça alguns cases em que atuamos e tivemos resultados incríveis com hyperautomation.

Varejo

• O problema: A empresa tinha a meta de recrutar 15.000 novas revendas em seu marketplace e inserir seus produtos de forma automática. Com isso houve a duplicidade no cadastro dos produtos, gerando um catalogo de 16 milhões de registros.
• A solução: Criar um modelo de machine learning (ML) capaz de identificar o produto pela imagem e descrição (ICR), e de reconhecer se o mesmo já existe no catálogo ou não.
• O resultado: O marketplace ficou com 1,5 milhões de produtos únicos e o processo, que antes demandava 60 funcionários, agora precisa de apenas 2.
• Tempo de retorno do investimento: 4 meses.

Telecomunicação

• O problema: A empresa possuía muitos sistemas legados sem integração e processos descentralizados. Por conseguinte, todo e qualquer indicador necessário demandava um trabalho manual oneroso e de muito tempo (Excel).
• A solução: Solução de automação em nuvem com RPA e BI. O resultado foi a criação de painéis e relatórios estruturados, automáticos e integrados.
• O resultado: As atividades que antes demandavam cerca de  400 horas mensais de trabalho repetitivo de um funcionário, agora são feitas automaticamente por robôs de RPA.
• Tempo de retorno do investimento: 9 meses.

 

Por onde começar o processo de hyperautomation?

Você quer dar o próximo passo para automatizar processos na sua empresa? Nós podemos te ajudar, com uma avaliação de Business Assessment. O Business Assessment é o método que utilizamos como bússola para acelerar empresas. Ele serve para entender o que precisa ser feito e como dar os próximos passos rumo a transformação digital do seu negócio. Neste caso, os próximos passos em hyperautomation, com base em quatro pilares:

• Aumentar a receita
• Reforçar a marca
• Reduzir os custos
• Mitigar os riscos

O processo é dividido em três sessões. Design Thinking, para identificar o estado futuro desejado, mapear e priorizar as iniciativas a fim de atingir os objetivos estratégicos. Business Value Map, para definir as táticas e identificar as métricas que vão mensurar o retorno do investimento. E por fim o Solution Road Map, que consiste na entrega do roteiro sob medida para que você consiga alcançar o seu objetivo de transformação, custos, ROI completo, cronograma e prazos.

Solicite o seu Business Assessment. Entre em contato conosco via WhatsApp ou e-mail ([email protected]).

Ou ainda, se você já sabe qual é o seu próximo passo, entre em contato com o nosso time para desenvolvermos juntos.