Aplicações Preditivas, IoT, Deep Learning e Chatbots: resumo do bpmNEXT 2017

Aplicações Preditivas, IoT, Deep Learning e Chatbots resumo do bpmNEXT 2017

Resumimos as 4 tendências em sistemas gestão de processos e BPM em destaque no bpmNEXT, maior evento de Gestão de Processos de Negócio do mundo. Confira os tópicos abaixo:

Por David de Freitas Neto, CIO da antiga SML, agora Zeev


Imagine um evento onde concorrentes sentam-se lado a lado, dividem opiniões, demonstram seus produtos e discutem o futuro do seu nicho de negócio, sem tanto bloqueio, em prol da busca pela excelência em processos.

Foi este o clima do último bpmNEXT 2017, realizado em abril último na cidade de Santa Bárbara, Califórnia, EUA, reunindo cerca de 50 representantes de empresas que desenvolvem soluções baseadas em BPM, de todo o mundo.



Esta foi a quarta vez  que a Zeev participou do evento com o objetivo de se manter atualizada em relação às soluções do mercado internacional e buscar inspiração para a evolução de seus produtos e serviços.

Ao longo dos três dias, foram realizadas cerca de trinta apresentações sobre conceitos, tecnologia, demonstrações práticas dos produtos e seus recursos, bem como recursos que estão sendo desenvolvidos agora, para serem entregues nos próximos meses (ou anos) aos clientes.

Dentre as tecnologias que foram apresentadas como tendências em sistemas de gestão, destaco o seguinte:

1. Aplicações Preditivas (analisar o contexto e decidir sem a participação humana)

As aplicações que fazem predições estão evoluindo cada vez mais. O objetivo é ir além da estatística descritiva e dos relatórios sobre o que aconteceu para fornecer uma melhor avaliação sobre o que vai acontecer no futuro. O resultado final é a simplificação da tomada de decisão e a geração de novos insights que levem a melhores ações. A análise preditiva é utilizada basicamente para realizar cinco tarefas:

– Identificar tendências.

– Entender os clientes.

– Melhorar o desempenho dos negócios.

– Promover a tomada de decisão estratégica.

– Prever o comportamento.

Soluções de BPM já fazem uso de análises preditivas para, por exemplo, indicar o caminho sugerido a um usuário para uma determinada atividade, dadas as informações que já existem na base de conhecimento da empresa. A evolução desta tecnologia dentro de soluções BPM poderá chegar ao nível de tomada de decisão automática, com base nas predições e integrações com outras tecnologias, como as citadas na sequência neste artigo.

 

2. Deep learning (sistemas capazes de “aprender” sozinhos)

Já faz algum tempo que é falado sobre machine learning, ou seja, computadores e dispositivos conectados desempenhando suas funções sem que pareçam programados e, mais propriamente, que “aprendam” conforme são utilizados.

Deep Learning (aprendizagem profunda, em português) é um tema emergente dentro do campo da Inteligência Artificial. Uma subcategoria de aprendizado de máquina que diz respeito a oportunidades de aprendizagem profundas com o uso de redes neurais para melhorar as coisas, tais como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural. Inclusive, esse mundo fantástico da Inteligência Artificial já foi tema do nosso webinar, no qual comentamos também sobre Analytics, Aplicações Preditivas e a relação disso com BPM.

Isso está rapidamente se tornando um dos mais estudados e procurados campos dentro da ciência da computação moderna. Dito de outra forma, é um termo que cobre uma abordagem específica para a construção e formação de redes neurais.

O Deep Learning é a tecnologia base para ferramentas como o Google Translate (Google Tradutor) e o Cortana (assistente personalizado da Microsoft), por exemplo. Em suma, com enorme quantidade de poder computacional, as máquinas podem agora reconhecer objetos e traduzir voz em tempo real. O Deep Learning, portanto, torna finalmente a inteligência artificial de fato inteligente e aplicável.

 

3. Internet das coisas

Já falamos sobre IoT aqui no blog: Internet das Coisas são o futuro… mas também o presente! E apesar de ser um tema recorrente e não tão novo, o fato de estarem sendo criados padrões para a intercomunicação entre as “coisas” faz com que elas passem a ser melhor vistas pelo mundo corporativo. Algumas empresas especialistas em IoT formaram um grupo e criaram o protocolo NEST, objetivando garantir padrões de comunicação entre qualquer tipo de dispositivo de IoT.

Um dos casos práticos apresentados tratava de um drone que faz o monitoramento de tubulações de uma empresa de distribuição de combustíveis. O super-drone, reforçado com recursos de navegação automática, inteligência artificial, processamento de vídeos e imagens, entre outros, segue sozinho o caminho da tubulação em campo aberto, identifica potenciais problemas, como rachaduras, vazamentos e obstruções.

Analisa a imagem destes potenciais problemas e, em muitos casos, consegue sozinho entender que ali é necessário o deslocamento de uma equipe de manutenção. Faz o acionamento da equipe de manutenção, passando a localização e o tipo de reparo necessário, nível de gravidade, sugestão de tipos de ferramentas e profissionais que devem atuar para resolver o problema.

Isso exigiu um alto grau de integração entre dispositivos, tais como câmera, sensor de calor, sensor de identificação de gases, entre outros. Protocolos padronizados e validados, permitem que a intercomunicação destes sensores ocorra de forma mais segura.

 

4. Chatbots e Assistentes Digitais

Iniciativas de assistentes digitais pessoais já não são nenhuma novidade. Produtos como o Amazon Echo, ou as Siri’s e Cortanas dos smartphones possuem hoje capacidade de interpretar informação captada por áudio, juntá-las às informações armazenadas em sua nuvem e passar uma recomendação ou indicação para a pessoa, como por exemplo: lembre-se de levar um casaco hoje, pois você tem reunião em São Paulo e lá a temperatura será de 18 graus no momento da sua reunião. N

No entanto, esta é somente a primeira fase do projeto em que eles e os chatbots estão inseridos. Apenas para contextualizar: chatbots são robots que são desenvolvidos e instalados em portais ou aplicativos, que interagem com pessoas como se fossem pessoas reais. A aplicabilidade é imensa.

O Warren Investimentos por exemplo, foi criado para aproximar a pessoa que deseja realizar investimentos de uma linguagem mais comum. Ele interage com você para descobrir seu perfil de investidor e isso é feito de uma forma como se você realmente estivesse em um chat com outra pessoa.

As próximas fases desta tecnologia estão direcionadas para que tanto os assistentes quanto os chatbots ganhem recursos de computação cognitiva, de forma que, estando conectados a bases de conhecimento, histórico de processos, ERPs, CRMs e diversos outros sistemas utilizados por corporações ou pessoas, ele consiga cada vez mais realizar trabalhos que dependam de interpretação. Um exemplo claro e que vem sendo trabalhado constantemente são os call centers.

O uso de todo este emaranhado tecnológico está sendo viabilizado principalmente em função da constante redução do custo do hardware (servidores, storage, etc) e do aumento do poder de processamento do mesmo.

Conclusão

Minha conclusão ao analisar os fornecedores de solução de BPM no mundo todo foi que nenhum deles possui dentro de sua solução todas as tecnologias necessárias para atender às demandas das diversas áreas de negócio.

Com isso, têm surgido soluções altamente especializadas em resolver problemas específicos, e estas soluções têm sido integradas a soluções baseadas em BPM. Isso abriu os horizontes e acalmou os ânimos daqueles preocupados com a morte do BPM, que não vai acontecer!

O importante é que os profissionais que atuam com processos e as soluções de BPM estejam preparados para cada vez mais se adaptar a este mundo que passa por constantes mudanças, em que integração é a palavra-chave. E aqueles que melhor se adaptarem e atenderem à demanda de integração entre tecnologia e pessoas são os que sairão vencedores nesta corrida.

Se você leu até aqui, é porque se interessa pelo assunto. Recomendo também assistir o webinar que apresentei justamente sobre esse tema: BPM em 2017: tendências e polêmicas do bpmNEXT.

David F. Neto é sócio e CIO – Diretor de TI & Projetos da SML Brasil, possui MBA em Gestão de Projetos e é Bacharel em Matemática. Certificado em Programação Neolinguística (Practitioner/Trainner) e Coaching, atuando então como professional/life coach. Certificado pela CompTIA – CDIA+.

Liderou equipe responsável por projeto premiado em 2016 no Global Awards for Excellence in Business Process Management (escolhido entre os 12 melhores Projetos de BPM do mundo)

Representou a SML no bpmNEXT 2017, maior evento mundial do setor, nos EUA.


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