A IA pode se beneficiar?
Recentemente, a inteligência artificial (IA) tem sido mais discutida na mídia do que outras tecnologias. Ao mesmo tempo, as tecnologias subjacentes e os benefícios que pode trazer aos negócios não são claros para ninguém. E isso não é apenas russo, mas uma tendência global. Em 2019, analistas do MIT Sloan Management Review e BCG conduziram um estudo que entrevistou mais de 2.500 CEOs em 27 setores em todo o mundo. Descobriu-se que os negócios ainda vão mal para ganhar dinheiro com a IA: 70% dos empresários disseram que a introdução da IA não afetou seus negócios de forma alguma, e apenas 40% dos entrevistados conseguiram pelo menos algum lucro.
De acordo com as últimas pesquisasVTsIOM 69% das empresas russas observam uma falta de pessoal qualificado na área de IA. Ao mesmo tempo, grandes corporações de alta tecnologia estão percebendo os benefícios que podem ser obtidos agora com a introdução de soluções baseadas em IA em seus processos. Mas mesmo os grandes jogadores não têm experiência própria para trabalhar com essas tecnologias.
A importância do tema também é entendida no nível estadual. Em outubro de 2019, o presidente emitiu um decreto sobre o desenvolvimento da inteligência artificial na Federação Russa, que se propõe a aprovar a estratégia nacional para o desenvolvimento da IA até 2030.
Enquanto as autoridades pensam em estratégias globais, as empresas (mesmo as médias e pequenas) aprenderam a usar ferramentas digitais para automatizar seus processos. Uma dessas ferramentas são as soluções RPA, que se espalharam - elas aliviam as pessoas dos processos de rotina regulares. Por exemplo, o RPA pode preencher formulários de relatório ou transferir dados de um banco de dados para outro. Infelizmente, embora as empresas usem essas ferramentas de forma não sistemática: em um longo processo de negócios de ponta a ponta hoje, em média, apenas um terço é automatizado. Os robôs não são tão inteligentes quanto gostaríamos, porque os negócios não estão aproveitando ao máximo a IA.
Para a maioria das empresas, a IA é, na verdade, uma tecnologia muito complexa e obscura. A IBM aponta em sua pesquisa que a maioria dos executivos acreditaque suas empresas não tenham as competências necessárias em ciência de dados, aprendizado de máquina e outras tecnologias relacionadas à IA para automação de processos.
A empresa está pronta para pagar por benefícios específicos que podem ser obtidos com a automação e digitalização, mas não entende como isso pode ser realizado por conta própria.
Soluções começaram a surgir no mercado que ajudam a integrar facilmente desenvolvimentos externos em seus processos de negócios. Também começaram a surgir serviços digitais que ajudam a combinar IA com soluções RPA automatizadas.
Como a IA ajuda os robôs
Hoje, usando a sinergia de IA e RPA, você pode fazer o que antes era impossível dentro da estrutura da automação usual de processos de negócios de rotina. A RPA está empenhada em aplicar tecnologias de ponta, incluindo inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina, para automatizar cada vez mais os processos e capacitar os humanos. Encontramos vários novos casos interessantes que ilustram as possibilidades de usar essa abordagem em várias áreas de negócios.
Em geral, cerca de 90% dos casos atuais de uso de IA estão trabalhando com documentos em várias formas: reconhecimento de passaportes, PTSs, diplomas, cheques e pagamentos. Casos de reconhecimento de conteúdo útil em cartas são especialmente relevantes. Ao receber uma carta da RPA, a AI ajuda a selecionar o principal do texto, classificar a carta de acordo e enviá-la ao destinatário desejado. Hoje os robôs, com a ajuda da IA, auxiliam o departamento de contabilidade, RH, vendas, compras, logística e demais departamentos que tratam da coleta e processamento de informações.
Merchandising de uma forma nova
Entre os formadores de opinião e inovadores do merchandising, pode-se destacar, por exemplo, o Walmart, lançado no final de 2019um sistema baseado em inteligência artificial, que permite monitorar em tempo real as mercadorias nas prateleiras. O sistema foi instalado em uma das lojas do futuro, operando no conceito Intelligent Retail Lab - ou IRL. Câmeras AI monitoram em tempo real a disponibilidade dos produtos nas prateleiras. Os gadgets rastrearão os níveis de estoque para determinar, por exemplo, se a equipe precisa trazer mais carne dos refrigeradores do armazém e reabastecer as prateleiras ou dar um alarme se algum alimento fresco estiver na prateleira por muito tempo e precisar ser retirado.
Pontuação de currículo automática
Análise comportamental preditiva - uma palavra novaem RH: as maiores empresas do mundo tentam com sua ajuda reter talentos valiosos, percebendo mudanças perigosas na maneira como as pessoas se sentem em relação ao trabalho. Alguns, por exemplo o Sberbank, vão além e já no início usam a pontuação dos candidatos de acordo com parâmetros preliminares para prever a probabilidade de sua demissão. Supõe-se que desta forma o banco será capaz de lidar com a alta rotatividade de pessoal em cargos de massa.
Um dos usos mais produtivos da IA na gestão de recursos humanos está relacionado à busca por trabalhadores esgotados. Assim, a americana Ultimate Software Group, que desenvolve softwares para gestão de pessoas, criou um índice de segurançafuncionários. Este é um indicador pelo qual, com base em 50 indicadores, é possível prever se um especialista vai parar em um futuro próximo.
A IBM usou seu supercomputador de IA, Watson, para criar uma solução semelhante . Para avaliar o humor de uma pessoa, o supercomputador analisa seu histórico de carreira, tempo de serviço, salário, responsabilidades profissionais, distância do trabalho para casa e outras métricas. Agora, o departamento de RH de uma empresa pode prever quem vai pedir demissão com 95% de probabilidade de seis a nove meses antes de isso acontecer e tomar medidas para evitar a dispensa.
Análise de sentimento em blogs
A análise de sentimento ou análise do sentimento de fluxos de informação tem grande potencial para aplicação em sistemas de monitorização, analíticos e de sinalização, em sistemas de fluxo de documentos e plataformas de publicidade dirigidas ao tema de páginas web. A direção é considerada uma das mais atraentes, o que incentiva o estudo e a aplicação da IA em diversos setores.
Os autores de um estudo já clássicousou a análise de sentimento para estudar as opiniões e feedback das pessoas sobre três montadoras: Mercedes, Audi e BMW. O robô buscou todos os tweets com menções à marca, após os quais foram processados usando métodos de mineração de texto. Todos os tweets foram divididos em três categorias: positivo, negativo e neutro. Os resultados deste estudo forneceram uma visão sobre a importância de analisar as avaliações e opiniões dos consumidores neste setor. Os autores conseguiram obter informações muito valiosas para a comercialização dessas marcas.
A análise dos tweets de IA mostrou que a Audi recebeu as críticas mais positivas (83%). Ao mesmo tempo, a Audi recebeu menos feedback negativo (16%) do que outros concorrentes estudados. É óbvio que as ofertas de publicidade no site da Audi alcançarão mais usuários fiéis do que as semelhantes nos sites da BMW e da Mercedes. Há algo em que pensar, tanto para os fabricantes quanto para os comerciantes desses carros.
Como implementar RPA e sinergia AI
Existem várias soluções no mercado que estão ajudando a aproveitar o poder da IA para processos robóticos com sucesso variável. Se você acredita nas classificações especializadas , o líder na criação de serviços para robotização é UiPath. De acordo com as estatísticas, em média, cerca de 30-40% do processo de negócios de ponta a ponta é automatizado hoje. Usando a plataforma UiPath, que inclui soluções para Process Mining, AI Fabric e outros produtos, você pode aumentar o percentual de automação de tais processos para 70.
O fornecedor lançou recentemente a plataforma AI Fabric que ajuda a obter sinergias de RPA e AI. AI Fabric é o elo entre inteligência artificial e processos automatizados. A plataforma foi projetada para levar a aplicação de ML em processos de negócios além de pequenas equipes de desenvolvimento altamente qualificadas e passá-la para usuários de negócios. Em outras palavras, com a ajuda dessa solução, até mesmo um desenvolvedor júnior pode implementar IA em uma empresa - não precisa mais se aprofundar em sutilezas técnicas e implantar de forma independente a infraestrutura necessária. Para os negócios, a plataforma é útil porque ajuda a entender na prática os benefícios e possibilidades do uso de IA em processos de negócios reais.
A porcentagem de automação de vários processos de negócios pode ser aumentada e aumentada ainda mais, mas somente com a ajuda do RPA isso não funcionará mais - as tarefas têm limitações naturais em sua algoritmização formal. Mas em conjunto com a IA, isso pode ser feito.
O AI Fabric permite que você use seus próprios modelos de ML ou modelos adquiridos de fornecedores terceirizados com robôs. Usando os resultados de seu trabalho, você pode obter dados automaticamente para melhorar o desempenho dos modelos. Assim, você tem a oportunidade de integrar perfeitamente a IA aos processos de negócios da empresa e, ao mesmo tempo, ferramentas convenientes para gerenciar seus modelos.
É fácil começar a usar a plataforma. Primeiro você precisa definir a categoria do seu caso de usuário. Em seguida, escolha o modelo adequado ao seu pedido, por exemplo, entre os fornecidos "em caixa" ou desenvolvidos na sua empresa. Como você sabe, os modelos de aprendizado de máquina são bastante glutões em termos de recursos de CPU e GPU e, portanto, robôs de IA são criados automaticamente para que os modelos funcionem, que na verdade são contêineres especiais que permitem gerenciar o consumo de recursos de maneira flexível.
Como exemplo, considere o caso de prever a rotatividade do cliente.
Plataforma UiPath
- Recupera informações sobre usuários do CRM
- Recebe a previsão de rotatividade do cliente da AI Fabric
- Atualiza o CRM com base nessas informações
- Envia informações sobre esses usuários aos funcionários
A implementação do cenário permite prevenir proativamente a rotatividade do cliente, eliminando o fator humano devido à resposta tardia e otimizando a retenção do cliente e os custos de aquisição.
Serviços que aproveitam todo o poder da IA em conjunto com ferramentas de automação tradicionais ajudam as empresas a reduzir o limite para a adoção de IA. Eles permitem que as empresas usem soluções out-of-the-box e economizem seus próprios recursos. Hoje, isso está se tornando uma nova tendência em hiper-automação, que se tornará generalizada em um futuro próximo.