Quando se fala em automação no mundo corporativo, a primeira coisa que vem à mente para muitos é o Robotic Process Automation (RPA). De fato, o RPA tem sido uma ferramenta poderosa para otimizar processos repetitivos, economizando tempo e reduzindo erros humanos. No entanto, limitar a visão da automação apenas ao RPA é perder de vista o vasto universo de possibilidades que a tecnologia oferece. A automação vai muito além de simplesmente replicar tarefas manuais por meio de bots. Ela envolve uma combinação de ferramentas, tecnologias e abordagens que transformam profundamente a maneira como empresas operam e inovam.

O que é RPA?

Antes de expandirmos a visão, é importante entender o RPA em seu contexto. O Robotic Process Automation é uma tecnologia que utiliza bots para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras. Exemplos típicos de uso incluem a extração de dados de um sistema para outro, o preenchimento de formulários e a execução de cálculos simples. O RPA é eficiente para processos estruturados, onde as etapas são claras e previsíveis.

No entanto, suas limitações aparecem quando os processos se tornam mais complexos, exigindo decisões não baseadas em regras rígidas, ou quando é necessário lidar com grandes volumes de dados não estruturados.

O futuro da automação vai além do RPA

Para que as empresas aproveitem todo o potencial da automação, elas devem explorar uma gama mais ampla de tecnologias que, juntas, podem criar soluções mais robustas e inteligentes. Aqui estão algumas das principais áreas que complementam e expandem o alcance da automação além do RPA:

1. Automação Inteligente (IA + RPA)

A combinação de Inteligência Artificial (IA) com o RPA cria o que chamamos de Automação Inteligente. Enquanto o RPA é excelente para automatizar processos baseados em regras, a IA permite que as automações tomem decisões mais sofisticadas, baseadas em dados não estruturados, como documentos, imagens ou até mesmo áudio.

Por exemplo, um bot de RPA pode automatizar o preenchimento de um formulário, mas com IA ele pode identificar e interpretar o conteúdo de um documento escaneado, aplicando lógica para decidir como preencher corretamente o formulário.

2. Automação Cognitiva

A automação cognitiva vai além da automação de tarefas simples, permitindo que sistemas “pensem” de forma semelhante a humanos. Ela utiliza tecnologias como aprendizado de máquina (machine learning), processamento de linguagem natural (NLP) e análise preditiva para analisar dados complexos e aprender com eles.

Por exemplo, em vez de apenas processar pedidos de clientes, uma automação cognitiva pode identificar padrões no comportamento do cliente, prever demandas futuras e personalizar o atendimento com base nesses insights.

3. Integração de Sistemas

Muitas empresas lidam com uma variedade de sistemas e plataformas que nem sempre se comunicam bem. Ferramentas de automação podem atuar como pontes entre esses sistemas, permitindo o fluxo contínuo de informações. Nesse sentido, a automação de integrações de sistemas vai além da simples replicação de ações humanas e proporciona uma maneira mais eficaz de conectar processos de ponta a ponta.

Aqui, tecnologias como APIs, middleware e plataformas de integração como serviço (iPaaS) desempenham um papel essencial, facilitando a automação em grande escala e permitindo que dados fluam livremente entre diferentes ferramentas.

4. Automação de Processos de Negócio (BPA)

A Automação de Processos de Negócio (BPA) foca na otimização de processos mais amplos e complexos, não apenas em tarefas isoladas. Ela envolve a análise e a reformulação dos fluxos de trabalho da empresa, usando tecnologias que garantem maior eficiência, monitoramento e controle.

O BPA não se limita a automatizar tarefas repetitivas, mas busca transformar os processos de negócios de forma abrangente, utilizando uma combinação de RPA, IA e outras tecnologias, como BPM (Gestão de Processos de Negócio).

5. Internet das Coisas (IoT)

A Internet das Coisas também está mudando o conceito de automação. Com dispositivos conectados que geram dados em tempo real, empresas podem automatizar não apenas processos digitais, mas também operações no mundo físico. Sensores conectados podem, por exemplo, monitorar o estoque e automaticamente gerar pedidos de compra quando um nível crítico for atingido. Essa capacidade de integrar o mundo físico ao digital expande o alcance da automação de forma exponencial.

6. Automação por Fluxos de Trabalho

Ao pensar além de tarefas isoladas, empresas podem automatizar fluxos de trabalho inteiros. Plataformas como low-code ou no-code possibilitam a criação de automações sofisticadas sem a necessidade de uma equipe de desenvolvedores dedicados. Essas plataformas permitem que analistas e usuários de negócios criem automações adaptáveis que integram várias partes da empresa, garantindo que as informações fluam automaticamente entre departamentos e ferramentas.

7. Automação de Data Analytics

Com o aumento do volume de dados que as empresas geram, a automação no campo da análise de dados é crucial. Ferramentas de automação podem ajudar a coletar, organizar e analisar grandes conjuntos de dados sem intervenção manual. Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina podem automatizar a detecção de padrões e gerar previsões, permitindo que as empresas tomem decisões mais rápidas e informadas.

Conclusão

A automação vai muito além do RPA. Ao integrar tecnologias como IA, automação cognitiva, IoT e plataformas de automação de fluxos de trabalho, as empresas podem alcançar níveis muito mais profundos de eficiência, inovação e competitividade. O futuro da automação não se limita a substituir tarefas manuais repetitivas, mas sim em transformar completamente os processos de negócios, capacitando as equipes a focarem em atividades estratégicas e de alto valor.

Lembre-se: a verdadeira revolução da automação não é apenas sobre o que se pode fazer, mas sobre como se pode transformar. E essa transformação só é possível quando expandimos nossa visão para além do RPA.