Inteligência Artificial (IA) na Gestão de Processos: Dicas e Reviews

No campo da gestão de processos, a inteligência artificial (IA) emerge como uma ferramenta que veio pra diminuir o esforço humano. Neste artigo, exploraremos o conceito de inteligência artificial aplicado à gestão de processos e destacaremos seus principais benefícios. Além disso, ofereceremos dicas práticas sobre como implementar essa tecnologia ao fluxo de trabalho da sua empresa. Acompanhe!

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O que é inteligência artificial

A inteligência artificial é um campo da ciência da computação dedicado a desenvolver sistemas capazes de executar tarefas que normalmente demandam inteligência humana.

Um componente-chave dessa tecnologia é o aprendizado de máquina, um subconjunto que permite ao sistema aprimorar seu desempenho ao longo do tempo, aprendendo com padrões de dados e experiências.

Outro é o processamento de linguagem natural (PNL), que possibilita que as máquinas compreendam, interpretem e gerem linguagem semelhante à humana, facilitando a comunicação entre humanos e computadores.

Há também a aprendizagem profunda, que compete treinar redes neurais artificiais com grandes conjuntos de dados para reconhecer padrões, tomar decisões e executar tarefas sem codificação explícita.

O GPT-4 da OpenAI é um bom exemplo avançado de tecnologia em IA. Utilizando técnicas de aprendizagem profunda, esse modelo analisa grandes conjuntos de dados e gera texto em linguagem natural semelhante à humana.

Lugar da IA no gerenciamento de processos

A IA desempenha um papel central na análise e otimização das operações empresariais, impulsionando uma performance eficiente e uma tomada de decisão informada.

No contexto da análise de processos, a IA é instrumental no processamento de extensos conjuntos de dados, proporcionando insights valiosos. A partir dessas análises, a solução ajuda a identificar áreas de melhoria, otimizando os processos de produção e contribuindo para uma tomada de decisão mais embasada.

Veja como funciona a automatização de processos com IA da Zeev:

Um exemplo concreto dessa aplicação é na gestão da cadeia de abastecimento, onde a IA pode otimizar os níveis de inventário. Isso é alcançado ao analisar dados históricos, previsões de demanda e tendências de mercado, assegurando operações eficientes e uma utilização ideal dos recursos disponíveis. 

Essa integração da IA não só impulsiona a eficiência operacional, mas também aumenta a capacidade da empresa de se adaptar às dinâmicas do mercado de maneira ágil e informada.

Papel da IA no BPM

Três elementos-chave destacam o impacto significativo que a inteligência artificial tem na Administração de Processos de Negócios (BPM): análise de dados, engenharia de processos e automação inteligente.

Exemplos de uso da IA no BPM

A integração da inteligência artificial e BPM promove melhorias significativas em diversos setores, abrangendo finanças, recursos humanos (RH) e vendas.

No setor financeiro, a IA desempenha um papel crucial na detecção de fraudes. Afinal, os algoritmos avançados de aprendizado de máquina podem analisar extensos conjuntos de dados para identificar padrões e anormalidades, indicando atividades fraudulentas de maneira eficiente.

No RH, ela ajuda a automatizar tarefas administrativas e otimiza procedimentos, como verificação de currículos e perfis de candidatos. Neste caso, algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) capacitam o sistema a compreender e analisar currículos, garantindo um processo de seleção mais eficiente e equitativo.

Já no processo de vendas, as equipes podem usar análises preditivas para identificar leads potenciais, aprimorar estratégias de preços e ajustar abordagens de vendas conforme as preferências dos clientes.

Outros processos beneficiados pela IA

A Inteligência Artificial (IA) transforma operações em toda a cadeia de valor, desde atividades estratégicas até tarefas de suporte e cauda longa. Com aplicações customizáveis, sua empresa pode incorporar IA em produção, marketing, atendimento ao cliente, gestão de pedidos e muito mais, ganhando em agilidade, precisão e escalabilidade.

Atendimento ao Cliente com Chatbots Inteligentes
Os chatbots baseados em IA oferecem suporte 24/7, reduzindo custos e melhorando a experiência do usuário. Seus principais benefícios:

• Respostas instantâneas a dúvidas frequentes
• Encaminhamento automático para atendentes humanos em casos complexos
• Coleta de dados de interação para aprimorar continuamente o serviço

Gestão de Pedidos e Operações de Back-Office
Em processos de suporte, a IA automatiza tarefas repetitivas, liberando equipe para focar em atividades de maior valor:

• Classificação e priorização automática de solicitações
• Monitoramento preditivo de estoques e prazos
• Relatórios gerenciais inteligentes

Otimização de Processos de Cauda Longa
Atividades menos frequentes, como triagem de consultas especializadas, também se beneficiam da IA. Com regras configuráveis, sistemas de automação inteligente:

• Identificam padrões e anomalias em solicitações variadas
• Encaminham processos conforme prioridade e SLA
• Aprendem continuamente para reduzir erros e atrasos

Essas aplicações demonstram como a IA potencializa a eficiência operacional, melhora a experiência do cliente e gera resultados mensuráveis em múltiplas frentes do negócio.

Como usar a IA para gerenciar processos

Explorar o potencial da inteligência artificial (IA) na gestão de processos é um passo fundamental para impulsionar a eficiência e a inovação nas operações empresariais. Descubra a seguir como aproveitar essa tecnologia para aprimorar suas operações empresariais:

1. Identifique lacunas e objetivos do processo 

Verifique áreas onde a automação, a análise preditiva ou os insights baseados em dados podem melhorar a performance e a tomada de decisões; defina metas claras para sua implementação de IA; e garanta que estejam alinhadas com suas metas gerais de negócio. 

2. Avalie a integração com plataformas existentes

Para ter um processo de integração eficiente, escolha uma solução de IA que seja compatível com seus sistemas atuais. A compatibilidade da interface de programação de aplicativos (API) é crítica e permite a troca de dados entre aplicativos de IA e outras plataformas de software. 

3. Analise o nível de conhecimento do código

Algumas soluções de IA exigem conhecimentos de codificação mais avançados, enquanto outras são projetadas para usuários com conhecimento mínimo de programação. Escolha uma solução que corresponda às habilidades e capacidades da sua equipe.  

As plataformas de IA sem código (no-code) ou com pouco código (low-code) estão crescendo em popularidade, permitindo que os usuários implementem IA sem amplo conhecimento de desenvolvimento de software. 

4. Adote facilitadores sem código

As soluções no-code fornecem interfaces intuitivas e módulos pré-construídos para que as equipes possam construir e implantar modelos de IA, não necessitando codificar scripts extensos. Estas aplicações popularizam a implementação da IA, tornando-a acessível para qualquer empresa. 

5. Proporcione uma cultura de aprendizado contínuo 

A tecnologia de IA está evoluindo rapidamente e é importante manter-se atualizado. Invista em programas de treinamento para assegurar que os membros da sua equipe estejam totalmente preparados para aproveitar todo o potencial da IA ​​para otimizar seus fluxos de trabalho.

6. Monitore o desempenho dos seus processos

Implementar IA é um processo iterativo. Monitore continuamente o desempenho de seus processos orientados por IA, colete feedback e faça ajustes conforme necessário. Essa adaptabilidade garante que as soluções de IA evoluam à medida que as necessidades mudam.

Leia também: Como medir a eficiência do seu Workflow

Avaliação de ferramentas de IA

A equipe de TI exerce um papel essencial ao verificar o alinhamento das plataformas de IA com os objetivos de negócios, garantindo uma integração harmoniosa com a infraestrutura existente e proporcionando uma tomada de decisão mais assertiva. Além disso, os profissionais são responsáveis pela avaliação dos critérios nessa escolha, como segurança, custo, facilidade de integração, dificuldade de implementação e retorno sobre o investimento (ROI).

Curioso para saber mais sobre esses pontos? Confira abaixo:

• Segurança: análise de fatores como criptografia de dados, controle de acesso e conformidade com os padrões do setor para garantir a proteção dos dados e a integridade do sistema de IA;
• Custos: foco no custo total de propriedade, englobando taxas de licenciamento e de implementação. Essa análise visa assegurar que a ferramenta de IA esteja alinhada ao orçamento da empresa;
• Integrações: avaliação de limites e responsabilidades da IA na integração com as tecnologias existentes na empresa. Isso minimiza interrupções e garante o desempenho ideal da aplicação e do negócio;
• Dificuldade de implementação: análise da curva de aprendizado do usuário, a necessidade de customização extensiva e a disponibilidade de suporte e documentação. Esses fatores impactam diretamente na eficácia da implementação.
• Retorno do investimento (ROI): determinação de como as soluções de IA selecionadas contribuem para a produtividade, otimização e metas gerais de negócios. Essa análise é crucial para avaliar se a implementação resultará em um retorno do investimento positivo.

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Dicas de IAs para gerenciar processos

Agora, apresentaremos dicas de plataformas de IAs, destacando suas vantagens e desvantagens:

Conclusão

A inteligência artificial emerge como um aliado fundamental no BPM, oferecendo soluções práticas para otimizar operações em diversas áreas. Sua implementação não é apenas uma opção, mas um imperativo estratégico para empresas que buscam aprimorar seus resultados.

Dica de leitura extra: 10 Ferramentas de IA para gestão empresarial!

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