Adotar um workflow com IA (inteligência artificial) é uma das formas mais eficientes e seguras de acelerar processos e tornar os resultados mais positivos e benéficos para a companhia. Tanto que, globalmente, a adoção dessa tecnologia é cada vez maior.
Dados da McKinsey revelam que o investimento em IA, já avaliado em 4,4 trilhões de dólares, deve avançar exponencialmente nos próximos anos. A expectativa é de que, nos próximos 3 anos, 92% das empresas adotem o uso da inteligência artificial para aplicações de longo prazo, como para a construção de fluxos de trabalho inteligentes.
Para aproveitar essa tendência e não ficar para trás, é fundamental entender como aplicar essa tecnologia na prática. A seguir, explicamos como criar processos inteligentes e o papel de uma plataforma orquestradora nessa estratégia.
O que é workflow com IA?
É um fluxo de trabalho em que a inteligência artificial participa ativamente da execução ou decisão de etapas para substituir tarefas manuais e tornar o processo mais rápido e autônomo. Assim, em vez de seguir regras fixas, a IA desse workflow interpreta contextos, aprende padrões, toma decisões e adapta o procedimento.
Por exemplo: imagine um processo de reembolso de despesas. Em um workflow comum, um analista precisaria conferir cada recibo manualmente. Com IA, o sistema é capaz de “ler” a foto do recibo, validar se a data e o valor estão dentro da política da empresa e aprovar o pagamento automaticamente, enviando para o gestor humano apenas os casos que fugirem do padrão.
Diferente de um fluxo tradicional que segue regras rígidas, o workflow com IA tem capacidade cognitiva para interpretar contextos e adaptar a rota do processo autonomamente.
Como os processos automatizados com IA transformam os fluxos?
Processos automatizados transformam os fluxos porque os workflows deixam de ser sequências fixas de atividades para se tornarem contínuos e inteligentes, com capacidade de interpretar, decidir, corrigir e adaptar o caminho dos procedimentos. A transformação acontece em dimensões diversas e impacta não apenas a execução, como também os resultados.
Um workflow automatizado com machine learning, por exemplo, não vai apenas aprender a padronizar a execução das atividades, mas se adaptar às tarefas que o compõem.
Num cenário de atendimento ao cliente, por exemplo, além de realizar todos os procedimentos em ordem (abertura do ticket, catalogação, busca pela solução e retorno ao cliente), o sistema coleta dados para entender a melhor forma de resolver uma questão e, futuramente, aplicá-la em outros contatos.
Da automação à hiperautomação: o novo patamar dos workflows inteligentes
Os processos funcionam por meio da combinação de fluxos de trabalho tradicionais com inteligência artificial para interpretar dados, tomar decisões e executar tarefas que antes dependiam de pessoas. Por meio da tecnologia, então, o processo analisa, aprende e age conforme o contexto, e não com base em regras fixas.
Para ilustrar a diferença: Em uma automação tradicional de análise de crédito, o sistema apenas bloquearia um cliente que excedesse o limite pré-estabelecido.
Já na hiperautomação, o sistema vai além: ele consulta o histórico de pagamentos, analisa o balanço financeiro (lendo PDFs e planilhas) e cruza dados de mercado. Se identificar que aquele cliente é um bom pagador e que o excesso é pontual, a IA pode aprovar o crédito automaticamente ou sugerir um aumento de limite temporário, tomando uma decisão complexa que antes exigiria um analista sênior.
Essa união da automação tradicional à inteligência artificial é chamada de hiperautomação: uma forma mais moderna, completa e eficiente de analisar e executar tarefas.
Para tanto, é fundamental contar com recursos como o machine learning (aprendizado de máquina), tecnologia que permite ao sistema aprender com as ocorrências e evoluir conforme a operação flui.’
Assim mantemos o link, mas deixamos claro que o ML é uma tecnologia aplicada ao processo, e não o processo todo.
A hiperautomação confere um novo nível de eficácia para os sistemas e permite ao workflow com IA mais capacidade de entendimento ante as demandas diárias. É por meio da IA para gestão de processos que você desfruta de vantagens altamente estratégicas para o negócio.
Quais os benefícios da automação inteligente de processos?
As principais vantagens do workflow inteligente são:
- velocidade na tomada de decisões: providências e execução em segundos;
- redução de custos: menos retrabalho e desperdício de recursos (tempo, dinheiro, força de trabalho);
- precisão nas execuções: menos falhas humanas;
- escalabilidade: aumento no volume de demandas sem precisar aumentar a equipe;
- padronização dos processos: entregas sempre no mesmo padrão de qualidade e tempo;
- melhoria contínua: aprendizado de máquina incorporado para evoluir constantemente;
- melhor experiência do cliente: respostas mais rápidas e precisas.
A aplicação da automação inteligente de processos apresenta benefícios valiosos, porém, também tem seus desafios, como vemos a seguir.
Um exemplo prático: o desafio dos dados dispersos
Para entender como isso impacta a escolha da ferramenta, imagine um departamento de Compras que deseja usar IA para aprovar pedidos automaticamente.
O desafio é que o histórico de compras está fragmentado: parte está em um sistema ERP antigo (legado), parte em planilhas de Excel e parte em trocas de e-mails. Se você tentar aplicar IA diretamente nesse cenário, o resultado será falho, pois a IA não terá dados estruturados para “aprender” o que deve ou não ser aprovado.
É aqui que o desafio dita a escolha da plataforma. Para vencer esse obstáculo, você não precisa apenas de um “robô inteligente”, mas de uma ferramenta que consiga conectar essas pontas soltas antes de decidir.
Como escolher uma boa plataforma de workflow com IA?
Seguindo o exemplo acima, a plataforma ideal não seria apenas aquela com o melhor algoritmo de IA, mas aquela com alta capacidade de integração (para ler o ERP antigo) e orquestração (para organizar os dados das planilhas e e-mails).
Por isso, antes de qualquer contratação, analise se a ferramenta cobre estes critérios essenciais:
- integração e interoperabilidade: capacidade de conversar com seus sistemas legados para extrair e unificar dados;
- capacidade de orquestração: organizar a “bagunça” dos processos antes de aplicar a inteligência;
- suporte de IA nativo: para ler documentos não estruturados (como o corpo de um e-mail);
- capacidade de orquestração e automação de processos;
- integração e interoperabilidade com sistemas existentes;
- suporte de IA ou automação cognitiva;
- facilidade de implementação e uso;
- governança, segurança e compliance;
- escalabilidade e desempenho para demanda real;
- flexibilidade, manutenção e portabilidade;
- suporte a monitoramento, coleta e análise de dados.
A escolha da melhor plataforma depende do contexto da sua empresa (tamanho, processos, necessidade de compliance), recursos técnicos e, claro, suas expectativas. Também é essencial analisar resultados e compreender como a companhia funciona com relação ao suporte, tanto no momento da implementação quanto no decorrer do uso.
Como a Lecom viabiliza a implementação de workflows com IA?
A Lecom atua como a orquestradora dessa transformação. Com 30 anos de experiência em processos e transformação digital, a plataforma oferece a estrutura necessária para conectar a IA ao dia a dia da operação de forma segura e governada.
A Lecom: :
- permite o mapeamento completo dos fluxos;
- aplica automação robótica em processos (RPA);
- inclui IA para tomadas de decisão mais assertivas e autônomas;
- cria fluxos dinâmicos, que mudam conforme o contexto;
- reduz custos expressivamente;
- aumenta a precisão das tarefas e, consequentemente, a qualidade das entregas;
- executa atividades em menor tempo e com menos risco de erros;
- coleta, armazena, monitora e analisa dados de desempenho.
Tudo numa dashboard única, fácil de usar e personalizável de acordo com a sua necessidade.
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