Qual é a próxima grande novidade na automação empresarial? Se você perguntar aos gigantes da tecnologia, são agentes – movidos por IA generativa.
Não existe uma definição universalmente aceita de agentemas hoje em dia o termo é usado para descrever ferramentas generativas alimentadas por IA que podem executar tarefas complexas por meio de interações humanas em software e plataformas web.
Por exemplo, um agente pode criar um itinerário preenchendo as informações de um cliente nos sites de companhias aéreas e redes de hotéis. Ou um agente pode solicitar o serviço de carona mais barato para um local, comparando automaticamente os preços entre os aplicativos.
Os fornecedores percebem a oportunidade. OpenAI, criador do ChatGPT, é supostamente profundamente no desenvolvimento de sistemas de agentes de IA. E o Google demonstrou uma série de produtos semelhantes a agentes em sua conferência anual Cloud Next, no início de abril.
“As empresas deveriam começar a se preparar para a adoção em larga escala de agentes autônomos hoje”, escreveram recentemente analistas do Boston Consulting Group em um comunicado. relatório — citando especialistas que estimam que os agentes autónomos se tornarão dominantes dentro de três a cinco anos.
Automação da velha escola
Então, onde isso deixa o RPA?
A automação robótica de processos (RPA) entrou em voga há mais de uma década, quando as empresas recorreram à tecnologia para reforçar os seus esforços de transformação digital e, ao mesmo tempo, reduzir custos. Como um agente, o RPA impulsiona a automação do fluxo de trabalho. Mas é uma forma muito mais rígida, baseada em regras predefinidas do tipo “se-então” para processos que podem ser divididos em etapas discretizadas e estritamente definidas.
“O RPA pode imitar ações humanas, como clicar, digitar ou copiar e colar, para executar tarefas com mais rapidez e precisão do que os humanos”, explicou Saikat Ray, analista vice-presidente do Gartner, ao TechCrunch em entrevista. “No entanto, os bots RPA têm limitações quando se trata de lidar com tarefas complexas, criativas ou dinâmicas que exigem processamento de linguagem natural ou habilidades de raciocínio.”
Essa rigidez torna a construção do RPA cara e limita consideravelmente sua aplicabilidade.
Um 2022 enquete da Robocorp, um fornecedor de RPA, descobriu que das organizações que afirmam ter adotado o RPA, 69% enfrentam fluxos de trabalho de automação interrompidos pelo menos uma vez por semana – muitos dos quais levam horas para serem corrigidos. Negócios inteiros foram criados para ajudar empresas a gerenciar suas instalações de RPA e evitar que elas quebrem.
Os fornecedores de RPA não são ingênuos. Eles estão bem cientes dos desafios – e acreditam que a IA generativa poderia resolver muitos deles sem acelerar o desaparecimento de suas plataformas. Na mente dos fornecedores de RPA, o RPA e os agentes generativos alimentados por IA podem coexistir pacificamente – e talvez um dia até crescer para se complementarem.
Automação generativa de IA
A UiPath, um dos maiores players no mercado de RPA com cerca de 10.000 clientes, incluindo Uber, Xerox e CrowdStrike, anunciou recentemente novos recursos generativos de IA focados no processamento de documentos e mensagens, além de realizar ações automatizadas para entregar o que o CEO da UiPath, Bob Enslin chama de “transformação digital com um clique”.
“Esses recursos fornecem aos clientes modelos generativos de IA que são treinados para suas tarefas específicas”, disse Enslin ao TechCrunch. “Nossa IA generativa potencializa cargas de trabalho como preenchimento de texto para e-mails, categorização, detecção de imagens, tradução de idiomas e capacidade de filtrar informações de identificação pessoal [and] respondendo rapidamente a quaisquer perguntas relacionadas a pessoas com base no conhecimento de dados internos.”
Uma das explorações mais recentes da UiPath no domínio da IA generativa é a Clipboard AI, que combina a plataforma da UiPath com modelos de terceiros da OpenAI, Google e outros para – como diz Enslin – “trazer o poder da automação para qualquer pessoa que precise copiar/ colar.” A IA da área de transferência permite que os usuários destaquem dados de um formulário e, aproveitando a IA generativa para descobrir os locais certos para os dados copiados, apontá-los para outro formulário, aplicativo, planilha ou banco de dados.
Créditos da imagem: UiPath
“A UiPath vê a necessidade de unir ação e IA; é aqui que o valor é criado”, disse Enslin. “Acreditamos que o melhor desempenho virá daqueles que combinam IA generativa e julgamento humano – o que chamamos de humano no circuito – em processos de ponta a ponta.”
A Automation Anywhere, principal rival da UiPath, também está tentando incorporar IA generativa em suas tecnologias RPA.
No ano passado, a Automation Anywhere lançou ferramentas generativas baseadas em IA para criar fluxos de trabalho a partir de linguagem natural, resumir conteúdo, extrair dados de documentos e – talvez o mais significativo – adaptar-se a mudanças em aplicativos que normalmente causariam falha na automação de RPA.
“[Our generative AI models are] desenvolvido em cima [open] grandes modelos de linguagem e treinados com metadados anônimos de mais de 150 milhões de processos de automação em milhares de aplicativos corporativos”, disse Peter White, vice-presidente sênior de IA empresarial e automação da Automation Anywhere, ao TechCrunch. “Continuamos a construir modelos personalizados de aprendizado de máquina para tarefas específicas em nossa plataforma e agora também estamos construindo modelos personalizados com base em modelos de IA generativos básicos usando nossos conjuntos de dados de automação.”
RPA de última geração
Ray observa que é importante estar ciente das limitações da IA generativa – nomeadamente preconceitos e alucinações – uma vez que ela alimenta um número crescente de capacidades de RPA. Mas, deixando de lado os riscos, ele acredita que a IA generativa agrega valor à RPA, transformando a forma como essas plataformas funcionam e “criando novas possibilidades de automação”.
“A IA generativa é uma tecnologia poderosa que pode aprimorar os recursos das plataformas RPA, permitindo-lhes compreender e gerar linguagem natural, automatizar a criação de conteúdo, melhorar a tomada de decisões e até mesmo gerar código”, disse Ray. “Ao integrar modelos generativos de IA, as plataformas RPA podem oferecer mais valor aos seus clientes, aumentar a sua produtividade e eficiência e expandir os seus casos de utilização e aplicações.”
Craig Le Clair, analista principal da Forrester, vê as plataformas RPA como maduras para expansão para apoiar agentes autônomos e IA generativa à medida que seus casos de uso crescem. Na verdade, ele prevê que as plataformas RPA se transformem em conjuntos de ferramentas versáteis para automação – conjuntos de ferramentas que ajudam a implantar RPA, além de tecnologias de IA generativas relacionadas.
“As plataformas RPA têm arquitetura para gerenciar milhares de automações de tarefas e isso é um bom presságio para o gerenciamento central de agentes de IA”, disse ele. “Milhares de empresas estão bem estabelecidas com plataformas RPA e estarão abertas a usá-las para agentes generativos infundidos com IA. A RPA cresceu em parte graças à sua capacidade de integração fácil com padrões de trabalho existentes, por meio da integração da UI, e isso continuará valioso para agentes mais inteligentes no futuro.”
A UiPath já está começando a dar passos nessa direção com um novo recurso, Context Grounding, que entrou em versão prévia no início do mês. Como Enslin me explicou, o Context Grounding foi projetado para melhorar a precisão dos modelos generativos de IA – tanto primários quanto de terceiros – convertendo dados de negócios que esses modelos podem utilizar em um formato “otimizado” que é mais fácil de indexar e pesquisar.
“O Context Grounding extrai informações de conjuntos de dados específicos da empresa, como uma base de conhecimento ou políticas e procedimentos internos, para criar respostas mais precisas e esclarecedoras”, disse Enslin.
Se há algo que impede os fornecedores de RPA, é a tentação sempre presente de prender os clientes, disse Le Clair. Ele enfatizou a necessidade de as plataformas “permanecerem agnósticas” e oferecerem ferramentas que possam ser configuradas para funcionar com uma variedade de sistemas e fluxos de trabalho empresariais atuais – e futuros.
Para isso, Enslin prometeu que a UiPath permanecerá “aberta, flexível e responsável”.
“O futuro da IA exigirá uma combinação de IA especializada com IA generativa”, continuou ele. “Queremos que os clientes possam usar todos os tipos de IA com confiança.”
White não se comprometeu exatamente com a neutralidade. Mas ele enfatizou que o roteiro da Automation Anywhere está sendo fortemente moldado pelo feedback dos clientes.
“O que ouvimos de todos os clientes, em todos os setores, é que a sua capacidade de incorporar a automação em muitos mais casos de uso aumentou exponencialmente com a IA generativa”, disse ele. “Com a IA generativa incorporada em tecnologias de automação inteligentes como RPA, vemos o potencial para as organizações reduzirem custos operacionais e aumentarem a produtividade. As empresas que não adotarem essas tecnologias terão dificuldade para competir com outras que adotam a IA generativa e a automação.”
