Hiperautomação e o futuro da transformação digital

Com o avanço da tecnologia e a crescente demanda por eficiência nos negócios, a hiperautomação tem se tornado um dos principais pilares da transformação digital.

A hiperautomação é um conceito emergente que visa ir além da automação tradicional, integrando tecnologias avançadas, como inteligência artificial (IA), machine learning e automação de processos robóticos (RPA).

Essa abordagem permite que as empresas automatizem processos complexos, resultando em maior eficiência, redução de erros e agilidade operacional. A necessidade de adaptação às rápidas mudanças do mercado e a busca por inovação têm impulsionado a adoção da hiperautomação em diversos setores.

Qual o papel da IA na hiperautomação?

Automação não é algo novo, assim como a inteligência artificial. Porém, a combinação e integração cada vez mais afinada das duas tecnologias faz com que a IA seja como um catalisador para a automação.

Mas, por quê?

Atualmente, a maioria dos processos são automatizados por meio de algoritmos pré-definidos e escritos por um humano. Esses algoritmos são “determinísticos”, ou seja, você já sabe qual será a entrada e consegue criar um fluxo para determinar qual serão as saídas esperadas.

Imagem: Jogo Water Pipes

Ao falar sobre processos me lembro muito daquele jogo “Water Pipes”, em que você tinha que montar um encanamento para quando a água chegasse, pudesse ser “encaminhada” corretamente para o cano de saída.

Porém, a inteligência artificial traz uma abordagem difusa (do inglês, “fuzzy”), de forma que você pode ter entradas inesperadas e, mesmo assim, ter saídas esperadas. É como nós, humanos, fazemos.

Se observarmos a comunicação entre humanos, perceberemos que ela não é objetiva e formal mas, pelo contrário, é muitas vezes subjetiva e informal. Mesmo com essa subjetividade e informalidade, conseguimos entender um outro ser humano sem muito esforço.

Portanto, o que a IA consegue agregar na técnica de automação é exatamente isso. Transformar as automações que, antes, eram muito “quadradas” e “objetivas” em processos mais dinâmicos e adaptativos, como é o mundo real.

Para entender a hiperautomação, é fundamental conhecer alguns conceitos-chave. Entre eles, destacam-se:

• Automação de Processos Robóticos (RPA): Refere-se à automação de tarefas repetitivas e baseadas em regras, que podem ser realizadas por software.
• Inteligência Artificial (IA): Conjunto de técnicas que permitem que sistemas computacionais simulem a inteligência humana.
• Processamento de Linguagem Natural (PLN): Técnica de IA que permite a interação entre humanos e máquinas usando linguagem natural.
• Ferramentas de desenvolvimento: Ambientes de desenvolvimento de software baseados em código, mas também no-code e low-code.

Quais os principais componentes da hiperautomação?

RPA (Robotic Process Automation): Ferramentas de RPA, como UiPath e Botcity, são usadas para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras.

O RPA executa operações que normalmente exigiriam interação humana, como preenchimento de formulários, processamento de dados ou execução de ações em sistemas legados.

Inteligência Artificial (IA): O uso de IA em hiperautomação permite que sistemas aprendam com dados, tomem decisões complexas e processem informações não estruturadas, como vídeos, imagens, textos “feitos para humanos”, etc.

A IA também pode ser usada para análise preditiva, processamento de linguagem natural (NLP) e reconhecimento de padrões, ampliando a capacidade dos sistemas automatizados de lidar com cenários dinâmicos.

Process Mining: A mineração de processos (process mining) é a técnica que permite descobrir, monitorar e melhorar processos reais examinando os dados disponíveis nos sistemas.

Ferramentas podem usar OCR (Optical Character Recognition) para digitalizar documentos e extrair informações relevantes, ou análise de sentimentos para entender interações em linguagem natural.

Quais as ferramentas mais utilizadas para implementação da hiperautomação?

Imagem: Interseção entre técnicas de Hiperautomação

A implementação da hiperautomação deve ser feita com uma ampla gama de ferramentas, o que traz tanto oportunidades quanto desafios.

Entre as principais metodologias e tecnologias que citamos acima, podemos destacar projetos de software, RPA, motores de workflow e modelos de inteligência artificial (IA).

No caso do software, linguagens de programação como por exemplo, Python e JavaScript são essenciais. Já no contexto do RPA, ferramentas como UiPath e Botcity são bastante utilizadas.

Os motores de workflow também desempenham um papel importante, com exemplos como Camunda, N8n e Make sendo amplamente reconhecidos, os LLMs (Large Language Models), como os da OpenAI e da Anthropic, são cada vez mais populares e aplicados na automação.

A comunidade de IA também oferece uma infinidade de modelos, com a Hugging Face sendo um excelente repositório para explorar diferentes soluções.

Com essas ferramentas e tecnologias, é possível estruturar empresas que utilizam a automação de maneira eficiente e inovadora. É muita coisa e, como sempre, precisamos começar por algum ponto.

Um “combo” bastante utilizado em um caso de uso comum - o atendimento automatizado de clientes -, é o GPT (o modelo de IA usado no ChatGPT) e o Typebot (um motor de workflow especializado em chatbots).

• O GPT, por meio de sua capacidade de processamento de linguagem natural, permite a criação de interações automatizadas e personalizadas com os usuários, melhorando a experiência e eficiência no atendimento.
• Já o TypeBot oferece uma plataforma para desenvolver fluxos de trabalho automatizados, facilitando a integração com outras ferramentas e sistemas.

Juntas, essas ferramentas possibilitam a automação de processos complexos, permitindo que empresas se adaptem rapidamente às necessidades do mercado e melhorem suas operações.

Como fazer uma automação com GPT e Typebot?

O GPT, da OpenAI, é um dos modelos mais poderosos entre os LLMs e pode ser integrado em soluções de hiperautomação.

Melhorando a interação com usuários e fornecendo respostas automáticas em cenários de atendimento ao cliente, suporte técnico ou mesmo para realizar análise de texto em grande escala.

Para facilitar o entendimento, podemos considerar que o GPT seja como uma “API” do ChatGPT. Essa API pode ser utilizada para gerar respostas dinâmicas com base em prompts fornecidos pelos usuários, ajustando-se ao contexto e oferecendo uma experiência de conversa mais natural e fluida.

Além disso, o desenvolvedor tem a possibilidade de “injetar” contexto no chatbot, permitindo que o agente responda de acordo com as instruções específicas fornecidas, personalizando ainda mais as interações.

A API permite controlar diversos parâmetros, como o número máximo de tokens, o nível de criatividade da resposta, e o contexto, permitindo o ajuste do comportamento da IA para diferentes casos de uso.

Como utilizar TypeBot para fluxos de interação com usuários?

O TypeBot é uma ferramenta útil para criar chatbots personalizados com fluxos de interação que podem ser controlados via UI ou programaticamente. Ele permite integrar facilmente APIs como a do GPT para fornecer respostas inteligentes e dinâmicas com base no contexto das conversas.

Como fazer a integração com a API do GPT?

O TypeBot pode ser configurado para chamar webhooks sempre que um usuário enviar uma mensagem. A entrada do usuário é processada e enviada para a API do GPT, que retorna uma resposta gerada dinamicamente.

Assista o vídeo em que implemento a automação acima em poucos minutos: O que é Hiperautomação e Como Usar n8n e TypeBot para Automação Inteligente com IA

Conheça outras ferramentas de hiperautomação: UiPath e Celonis

O UiPath é uma das ferramentas mais conhecidas de automação robótica de processos (RPA), com integração nativa a serviços de IA.

Ferramentas de RPA como o UiPath permitem automatizar fluxos de trabalho que são executados por humanos mas poderiam ser executados por “robôs”. Sabe aquelas tarefas que passamos algumas horas fazendo mas que temos a sensação de que “estamos perdendo tempo”?

Geralmente esse tipo de tarefa apresenta um padrão de baixa complexidade, com passos repetitivos e que podem ser facilmente executados por um “bot”, desde que programado da forma correta.

Alguns exemplos são: processar dados de planilhas e inserir em sites ou aplicações; diariamente acessar alguns sites e armazenar dados como preços, disponibilidades, etc; fazer determinado tipo de ação como reservas, compras, etc.

Exemplo de fluxo de trabalho automatizado com UiPath: Um robô do UiPath pode extrair dados de uma planilha do Excel, processar essas informações e inseri-las em um sistema ERP. Utilizando IA e OCR, o bot pode extrair dados de PDFs ou documentos digitalizados, convertendo-os em informações utilizáveis para automação.

A orquestração desses fluxos é feita de forma centralizada, permitindo escalabilidade e adaptação dinâmica em ambientes corporativos.

Mineração de processos com Celonis

Ferramentas como Celonis monitoram, analisam e melhoram processos automatizados, ajudando a identificar gargalos e ineficiências. A mineração de processos permite que gestores de automação obtenham insights para refinar automações e descobrir áreas de melhoria por meio da hiperautomação.

Exemplo prático: Pode-se utilizar o Celonis para identificar quais etapas de um processo estão consumindo mais tempo. Com essa análise, novas automações podem ser implementadas para eliminar tarefas manuais e reduzir o tempo de execução.

Quais os desafios e melhores práticas da hiperautomação?

Implementar a hiperautomação apresenta desafios, como a integração entre várias ferramentas, a manutenção de fluxos complexos e a necessidade de adaptação contínua. Aqui estão algumas melhores práticas:

Integração via APIs: Utilize APIs abertas e padrões de integração como REST ou GraphQL para conectar diferentes sistemas e garantir a flexibilidade e escalabilidade da solução.

• Orquestração Centralizada: Use ferramentas de orquestração, como Camuda, para gerenciar o fluxo entre diferentes tecnologias e garantir que tudo funcione em harmonia.
• Segurança: Automação inteligente pode expor dados sensíveis. Certifique-se de implementar práticas de segurança, como criptografia de dados e autenticação forte em todas as integrações.
• Monitoramento e Auditoria: Ferramentas de monitoramento em tempo real, como o Grafana e Elastic Stack, podem ajudar a monitorar os processos de automação e garantir que o desempenho esteja dentro do esperado.

Em quais setores pode-se aplicar a hiperautomação?

A hiperautomação está sendo aplicada com sucesso em vários setores, transformando operações e aumentando a eficiência das empresas.

No setor de saúde, por exemplo, a automação de tarefas administrativas, como o processamento de faturas médicas e o gerenciamento de dados de pacientes, tem permitido a economia de tempo e a melhoria na precisão.

Além disso, a implementação de chatbots inteligentes facilita interações de telemedicina, aliviando a carga sobre profissionais de saúde.

Por outro lado, no setor financeiro, a hiperautomação beneficia operações de back-office, atendimento ao cliente e prevenção de fraudes. Tarefas repetitivas, como reconciliação de contas, são otimizadas com RPA, enquanto o uso de IA ajuda na identificação de atividades fraudulentas em tempo real.

No setor de logística, a automação de monitoramento de estoque e otimização de rotas contribui para entregas mais eficientes..

Transformação Digital: O futuro da hiperautomação

Um aspecto importante para desenvolvedores é garantir que as soluções de hiperautomação sejam escaláveis e possam ser adaptadas à medida que as necessidades da organização mudem.

Ferramentas de orquestração e gerenciamento de automação centralizadas são cruciais para garantir que os fluxos de trabalho automatizados possam crescer junto com a demanda.

Ao considerar a adoção de hiperautomação, os desenvolvedores também devem avaliar a interoperabilidade entre sistemas, especialmente ao lidar com soluções legadas.

Utilizar APIs abertas, integração contínua e padrões amplamente aceitos, garantirá uma maior flexibilidade e agilidade no desenvolvimento.

A hiperautomação não é apenas uma tendência, mas uma necessidade crescente no mundo modern, com uma oportunidade única de liderar a transformação digital, criando sistemas que combinam RPA, IA, Machine Learning e ferramentas de NLP para automatizar processos que antes eram impossíveis.

Como exemplificamos, com o uso de soluções como ChatGPT e TypeBot, o atendimento de usuários, por exemplo, pode se tornar muito mais eficiente e inteligente. Aprofundando-se na área, no estudo de métodos e das ferramentas disponíveis, essa automação pode ser aplicada em muito mais processos, trazendo aumento

Thanks,
Tainan Fidelis.

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