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

Inteligência artificial na gestão de processos

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.

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.

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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, com sua adaptabilidade, destaca-se na otimização de diversas operações, abrangendo desde processos centrais até aqueles de suporte e de cauda longa. Empresas podem personalizar aplicações de IA para diferentes necessidades em áreas como produção, marketing, atendimento ao usuário, gestão de pedidos e mais.

No marketing, a IA pode ser empregada para oferecer experiências personalizadas aos usuários finais. Ao analisar dados dos clientes, a IA contribui para estratégias de marketing personalizadas, otimizando a entrega de conteúdo e elevando o engajamento do público.

Outro exemplo prático é o uso de chatbots com tecnologia de IA, que simplifica interações com usuários, fornecendo suporte instantâneo e liberando profissionais de sua empresa para tarefas mais complexas.

Além disso, a IA demonstra sua utilidade em processos de cauda longa, como no gerenciamento de consultas, onde a automação inteligente agiliza o processamento de diferentes solicitações, classificando-as e priorizando-as com base em regras predefinidas. 

Essas aplicações ressaltam o papel versátil e eficaz da inteligência artificial em impulsionar a eficiência operacional em diversas áreas de negócios.

Material para baixar de Checklist para mapeamento de processos

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.

Dica de leitura extra: Os 12 livros de Gestão de Processos mais recomendados!

Dicas de IAs para gerenciar processos

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

Inteligência artificialPrósContras
UiPathMecanismos robustos de automação, extensa biblioteca de componentes pré-construídos, forte suporte da comunidade.Curva de aprendizado inicial para tarefas complexas.
IBM WatsonProcessamento de linguagem natural poderoso, mecanismos abrangentes de IA.Custos de implementação mais elevados para personalização extensiva.
IA Microsoft AzureIntegração perfeita com o ecossistema Microsoft, diversos serviços de IA.Os custos aumentam com o uso.
IA Google CloudFerramentas de aprendizado de máquina de última geração, escalabilidade.É considerada complexa para iniciantes.
Amazon Sage MakerPlataforma de aprendizado de máquina de ponta a ponta, infraestrutura escalável.Os custos devem variar de acordo com o uso.
Dicas de ferramentas IA para Gestão de Processos

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.

Nesse cenário, a equipe de TI desempenha um papel crucial ao explorar as características de sistemas de IA, pavimentando o caminho para um futuro onde os procedimentos não apenas são gerenciados, mas otimizados com precisão e eficiência.

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

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