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!
Você verá neste artigo:
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O que é inteligência artificial
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, como análise de dados, reconhecimento de padrões, tomada de decisão e compreensão de linguagem.
Um componente chave dessa tecnologia é o aprendizado de máquina, um subconjunto da IA que permite aos sistemas aprimorar seu desempenho ao longo do tempo ao aprender com padrões de dados e experiências, sem a necessidade de programação explícita para cada situação.
Outro pilar importante é o processamento de linguagem natural (PLN), responsável por permitir que as máquinas compreendam, interpretem e gerem linguagem semelhante à humana, facilitando a comunicação entre pessoas e sistemas. Já a aprendizagem profunda, ou deep learning, utiliza redes neurais artificiais treinadas com grandes volumes de dados para reconhecer padrões complexos, tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma.
O GPT-4, da OpenAI, é um exemplo avançado de aplicação dessas tecnologias. Baseado em técnicas de aprendizagem profunda e processamento de linguagem natural, o modelo é capaz de analisar grandes conjuntos de dados e gerar textos em linguagem natural de forma coerente e contextualizada.
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.
Análise de dados | A IA melhora a análise e interpretação de dados, aprimorando o BPM. Na gestão de processos, isso se traduz em tomadas de decisões informadas com base em dados que são coletados e processados em tempo real. O levantamento de dados baseado em IA, abrangendo comportamento do cliente, tendências de mercado e métricas operacionais, proporciona aos líderes empresariais e gerentes de operações uma compreensão mais abrangente de suas tarefas e uma melhor tomada de decisão. | |
Engenharia de processos | Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, os sistemas de IA analisam dados históricos, identificam padrões e constroem operações alinhadas aos objetivos do negócio. A IA também pode agilizar a fase de desenho do processo e assegurar que o fluxo de trabalho seja adaptável e orientado a dados. A colaboração entre IA e especialistas humanos na criação de procedimentos resulta em fluxos de trabalho mais robustos, eficientes e responsivos. | |
Automação inteligente | A automação inteligente garante o funcionamento eficiente das tarefas, reduz custos, minimiza intervenção manual, diminui erros e aumenta a eficiência geral. Ela é especialmente útil para gestores e profissionais que buscam otimizar suas operações diárias, permitindo não apenas automatizar serviços repetitivos, mas também criar operações mais simples, reduzir o risco de erros e direcionar esforços para tarefas criativas e de valor acrescentado. | |
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.
Análise de exceções e desvios de processo
Em ambientes com grande volume de processos, a IA pode identificar padrões de exceção e desvios operacionais que fogem do fluxo esperado. Ao detectar essas ocorrências, a solução permite ajustes no desenho do processo, criação de regras específicas ou automações direcionadas, promovendo melhoria contínua baseada em dados reais de execução.
Apoio à tomada de decisão em processos complexos
Em processos que envolvem múltiplas variáveis e regras de negócio, a IA pode atuar como suporte à decisão, analisando dados históricos, indicadores de desempenho e cenários possíveis. Dessa forma, o gestor passa a contar com recomendações baseadas em dados, reduzindo subjetividade e aumentando a assertividade das decisões.
Classificação automática de demandas e documentos
A IA pode ser utilizada para classificar automaticamente solicitações, documentos e informações que entram nos processos, direcionando cada item para o fluxo correto. Essa aplicação reduz retrabalho, acelera o início do processo e melhora a organização operacional, especialmente em áreas com alto volume de demandas, como jurídico, compras e atendimento.
É importante destacar que a automação inteligente não substitui o papel humano, mas o reposiciona. Ao assumir tarefas repetitivas e operacionais, a IA permite que as pessoas atuem de forma mais estratégica, focando em análise, relacionamento e tomada de decisão. Esse equilíbrio entre automação e intervenção humana é um dos principais fatores de sucesso em iniciativas de BPM com IA.
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.
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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.
Mais do que adotar inteligência artificial, as empresas precisam entender como governá-la dentro de seus processos. Aspectos como transparência, rastreabilidade das decisões, governança de dados e segurança da informação tornam-se ainda mais relevantes à medida que a IA passa a influenciar decisões cada vez mais críticas para o negócio.
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Dicas de IAs para gerenciar processos
Agora, apresentaremos dicas de plataformas de IAs, destacando suas vantagens e desvantagens:
| Inteligência Artificial | Prós | Contras |
|---|---|---|
| Zeev BPMS | – Plataforma unificada de gestão de processos de negócio (BPM+IA); – Interface low-code e dashboards em tempo real; – APIs abertas para integrações; – Pagamento em real; – Suporte e comunidade em português; – Possui Agentes de IA que operam junto com atividades humanas; | – Licenciamento pode ser elevado para empresas muito pequenas |
| UiPath | – Mecanismos robustos de automação RPA; – Extensa biblioteca de componentes pré-construídos; – Grande comunidade e suporte ativo; | – Curva de aprendizado mais acentuada em processos complexos |
| IBM Watson | – IA de ponta em Processamento de Linguagem Natural (NLP); – Serviços abrangentes de machine learning e análise de dados; | – Custos de implementação e customização bem elevados |
| Microsoft Azure AI | – Integração nativa com o ecossistema Microsoft (Office 365, Dynamics, Power Platform); – Ampla gama de serviços gerenciados de IA; | – Custos crescentes conforme a escala e volume de uso |
| Google Cloud AI | – Ferramentas de ML avançadas (AutoML, TensorFlow); – Alta escalabilidade e performance de processamento; | – Considerada complexa e sem background em ML; |
| Amazon SageMaker | – Plataforma de machine learning “end-to-end”- Infraestrutura auto-escalável e gerenciada pela AWS | – Modelo de precificação variável que pode gerar surpresas de custo; |
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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.
Além da eficiência operacional, a aplicação da inteligência artificial no gerenciamento de processos exige maturidade organizacional. A tecnologia não corrige falhas estruturais, mas potencializa processos que já estejam mapeados, padronizados e alinhados aos objetivos estratégicos do negócio.
Nesse contexto, o Zeev atua como uma plataforma de automação inteligente que combina IA e BPM para estruturar, gerenciar e automatizar processos de ponta a ponta, transformando atividades manuais em fluxos mais controlados, escaláveis e orientados a dados.
Curioso sobre como o Zeev pode potencializar a automatização de tarefas em sua empresa? Entre em contato conosco e solicite uma demonstração!
