Automação de fluxo de trabalho com IA: como implementar?

A automação de fluxo de trabalho com IA é apenas um dos enormes benefícios que essa tecnologia pode fornecer às empresas.

Porém, ela não tem sido vista mais como um diferencial. Neste momento, trata-se de uma necessidade que os negócios que desejam melhorar a tomada de decisão e aumentar a eficiência operacional de diversos setores devem implementar.

Afinal, as empresas têm dependido cada vez mais da tecnologia, e nesse cenário, a integração de IA aos fluxos de trabalho se torna mais decisiva do que nunca.

Neste artigo, vamos explorar mais profundamente os benefícios da automação de fluxo de trabalho com IA, bem como dicas para implementá-la.

Continue a leitura!

O que é a automação de fluxo de trabalho com IA?

Automação de fluxo de trabalho com IA nada mais é do que o processo de implementar mecanismos de inteligência artificial para agilizar e melhorar processos organizacionais que, no geral, são manuais e repetitivos. Na prática, a IA pode interpretar gatilhos e gerar, a partir deles, ações que correspondem ao contexto específico do fluxo de trabalho. 

Isso inclui a capacidade de analisar dados, tomar decisões, realizar tarefas automatizadas e aprender com o tempo para otimizar continuamente o processo. Assim, as organizações podem aumentar a eficiência, reduzir erros e liberar recursos para atividades mais estratégicas e complexas.

Os tipos de automação de fluxo de trabalho com IA incluem:

• automação de análise preditiva;
• automação de marketing;
• automação de gestão de documentos;
• automação de recursos humanos;
• automação de cadeia de suprimentos;
• automação financeira, entre outros.

Como a IA tem guiado a transformação na automação em fluxos de trabalho?

A grande transformação na automação em fluxos de trabalho guiada pela IA acontece em dois aspectos diferentes: na automatização inteligente de tarefas, e na análise de dados. Entenda em mais detalhes, nas próximas linhas.

IA na análise de dados

A capacidade de interpretar uma grande quantidade de dados é um ponto extremamente relevante sobre a inteligência artificial em fluxo de trabalho. A IA pode identificar erros, gargalos e inconsistências nos dados e nos processos muito rapidamente, o que possibilita uma tomada de decisão bastante ágil e assertiva. 

Muitas vezes, a própria inteligência artificial consegue sugerir mudanças ou fornecer diagnóstico sobre determinados resultados.

IA e otimização de processos

A automação de fluxo de trabalho com IA se destaca pela automatização de tarefas rotineiras, como por exemplo a entrada de dados, organização dos chamados dos clientes e atualização de informações. 

Nesse contexto, a IA permite eliminar o esforço manual e repetitivo, tornando os processos internos mais ágeis e mais eficientes. 

Isso acontece principalmente porque os erros e retrabalhos são reduzidos, e os colaboradores podem se dedicar a tarefas mais estratégicas e complexas, o que promove um aumento considerável na produtividade e na qualidade do trabalho dos funcionários. 

Para entender, na prática, como isso se dá, vamos imaginar um cenário recorrente no setor de atendimento ao cliente.

A IA pode ser implementada para realizar a triagem de solicitações e analisar o sentimento e o tom de voz dos clientes, e até mesmo todo o histórico de interação do consumidor com a marca. Se a solicitação, dúvida ou consulta for simples e corresponder a uma questão recorrente entre os clientes, a própria IA pode atender a esse chamado. 

Nessa etapa, os bots conduzem a interação. Por meio do processamento de linguagem natural, os bots entregam experiência conversacionais naturais e coerentes, proporcionando uma interação agradável e muito próxima da comunicação humana. 

Por outro lado, se a solicitação do cliente for complexa e precisar de olhar mais específico, o bot pode direcionar o cliente para o agente mais adequado. 

Perceba que, ao invés de desperdiçar tempo nessa triagem, os agentes podem se preocupar com interações mais significativas com os clientes? Eles, nesse caso, apenas seriam acionados quando o bot realmente não fosse capaz de solucionar uma questão.

O que é processamento de linguagem natural?

O processo de linguagem natural é um subcampo da IA que permite que máquinas compreendam as formas de linguagem humana, seja ela escrita, falada ou gestual. Esse mecanismo permite traduzir rapidamente um texto ou vídeo de um idioma para outro, realizar análises de sentimento e fornecer experiências conversacionais aos clientes.

Os benefícios da aplicação de PNL nas empresas são diversos. Os principais incluem:

• maior capacidade para analisar dados tangíveis e intangíveis, como o tom de voz;
• melhora a satisfação e a experiência do cliente;
• reduz custos operacionais, uma vez que podem economizar o esforço de vários colaboradores em apenas uma máquina;
• mais facilidade para compreender o mercado e o público-alvo.

Os desafios da inteligência artificial em fluxos de trabalho

Existem determinados setores onde o treinamento dos algoritmos e IA é um enorme desafio, como o de saúde. Nos ramos altamente regulamentados, a proteção dos dados é algo crucial, o que dificulta a entrada de dados para treinamento em machine learning e deep learning. 

Como efeito, a previsão gerada pela IA pode ser equivocada, ou então, tendenciosa, o que atrapalha as decisões e, portanto, a estratégia de negócios. 

Para mais, a implementação de soluções de IA requer conhecimento especializado, mas a quantidade de especialistas no mercado de trabalho não tem acompanhado a velocidade das inovações. 

Para se ter ideia, até 2025, espera-se que a escassez global de cientistas de dados atinja 250.000. Logo, uma solução para implementar a automação do fluxo de trabalho com IA seria capacitar a força de trabalho com esse conhecimento, e garantir o compartilhamento dos aprendizados. 

Adicionalmente a isso, há também a dificuldade em encontrar as ferramentas certas para IA e otimização de processos. É preciso determinar quais tarefas serão automatizadas, e qual o principal objetivo para tal processo.

Também é necessário analisar muito bem o setor e identificar qual a plataforma no mercado para melhor atender ao seu processo. 

Por exemplo, se você deseja automatizar os processos de atendimento ao cliente, deve experimentar a Zendesk, uma plataforma de atendimento impulsionada por IA que permite automatizar bots e obter o contexto dos clientes, bem como a análise de sentimento deles.

Além disso, a plataforma também possibilita:

• a criação, gestão e disponibilização de uma base de conhecimento inteligente para melhorar o autoatendimento dos clientes e capacitar a equipe,
• a integração de diversos canais de atendimento como mensagens, chat em tempo real, email ou voz.
• obter um espaço de trabalho do agente unificado para facilitar o monitoramento, a priorização e as respostas aos clientes.

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