As pessoas no centro da automatização inteligente (RPA + AI)
Manuel Machado
CEO da ARPA Elastic Solutions
Centenas de processos automatizados nos nossos clientes mostram-nos que o RPA é útil, mas não resolve todos os problemas.
Há, de facto, uma diferença entre o RPA e outras vagas do passado: tem sido liderada pelo Negócio e não pelo IT. Isso acontece pela conjugação de duas características:
- O acesso aos sistemas legados apenas através do UI e, logo, sem necessidade de incluir as equipas que desenvolvem e mantêm as aplicações;
- O desenvolvimento dos robots num paradigma low-code, o que facilita a inclusão de não-programadores.
Estas características facilitam a criação de provas de conceito, mas a verdade é que o seu uso menos esclarecido dificulta o seu escalamento. O RPA não deixa de ser desenvolvimento de software, com toda a complexidade e riscos que conhecemos, mais aqueles que derivam do acesso via UI (alterações não planeadas, com consequências drásticas para os robots em produção) e de código desenvolvido por não-especialistas (difícil de manter e reusar, agravando o problema das alterações).
Arrancar sozinho parece mais fácil no início, mas alguma ajuda especializada é a forma de maximizar a probabilidade de um projeto de RPA vir a escalar corretamente. Conhecemos vários clientes nossos assim: um projeto interno de RPA que se descontrolou ao escalar e a ARPA foi chamada para ajudar a levar as coisas a bom porto.
Dito disto, um projeto de RPA não tem que esperar por uma equipa grande ou por um caminho já totalmente traçado na pedra. Pelo contrário, um projeto de RPA pode e deve ser gerido de forma ágil, usando a sua separação natural em processos. Com o framework adequado, é simples dividir o trabalho entre recursos internos e externos, escalando o projeto de forma incremental, suportado pelos sucessos anteriores.
Outro “mito”, com o qual nos deparamos, é que o RPA vai substituir totalmente as pessoas. As organizações mais avançadas neste caminho já perceberam que é essencial combinar robots com pessoas, especialmente quando tratamos os processos grandes e complexos, a partir em subprocessos. Parte desses subprocessos terão que ser executados por pessoas, combinando o que os humanos têm de melhor (uso de informação não estruturada, decisão com dados incompletos, etc) com as capacidades dos robots (tarefas simples e repetitivas sem erros, maior velocidade, etc).
Aliás, um projeto de RPA bem-sucedido tem sempre um equilíbrio correto entre Pessoas, Ferramentas (tecnologia) e Metodologia, que depende de cada Organização.
Automatizar deve ser visto como uma forma de aumentar as capacidades humanas e é vital que o processo de Transformação Digital seja centrado nas Pessoas, em todas as fases do seu ciclo de vida, combinando as capacidades humanas com Ferramentas que suportem uma Metodologia robusta.
Esta fusão criteriosa vai implicar a reformulação de alguns conceitos, como o BPM e o Workflow tradicional, onde as pessoas eram o centro da decisão, e o software era responsável pelo encaminhamento de dados entre elas. O RPA surgiu do extremo oposto do mapa, com a promessa original de substituir as pessoas, através da automatização das suas tarefas.
Na prática, será a combinação equilibrada das duas abordagens que levará ao caminho do sucesso. O futuro passa por nova geração de sistemas de Workflow que combinam e coordenam todos os tipos de trabalhadores, quer robots, quer pessoas. Estes sistemas são conhecidos por “Orquestradores”, fundamentais num processo global de Automatização, e implementam o human-in-the-loop.
Um Orquestrador é ainda um aliado das pessoas na Operação, especialmente quando temos muitos processos em multi-tecnologia e uma infraestrutura complexa. Permitem ainda a recolha automática de estatísticas e a sua exploração em dashboards, ajudando a otimizar o sistema, a aferir o ROI e a gerir o escalamento da solução, em passos seguros.
A questão da multi-tecnologia é muito relevante no âmbito da orquestração. Existe a falsa ideia de que o RPA deve ser mono-tecnologia. O mundo é diverso e devemos assegurar que a automatização pode ser realizada usando várias ferramentas e que a orquestração sabe lidar com isso. Escolher um produto de orquestração mono-tecnologia é limitar a capacidade de usar todas as ferramentas disponíveis para transformar a organização.
Outro tema relevante é a Inteligência Artificial (AI) e a forma como promete “revolucionar” os projetos de Automatização. Porém, se bem que o avanço da AI seja enorme e inexorável, a verdade é que a “pacotização” desses avanços e a sua incorporação nos fluxos do dia-a-dia é tudo menos trivial. As soluções que chegam ao mercado tendem a ser de três tipos:
- Módulos fornecidos pelos fornecedores de RPA, que não são especialistas em AI;
- Pacotes integrados na oferta mais abrangente dos grandes fornecedores de software;
- Sistemas verticalizados end-to-end, incorporando soluções de AI poderosas, mas que implicam a substituição de todo o workflow.
Uma outra alternativa é desistir de usar soluções empacotadas e usar bibliotecas open-source, módulos state-of-the-art integráveis nos workflows existentes. Essa opção implica, no entanto, desenvolvimento mais tradicional.
A integração criteriosa da AI nos sistemas de RPA é algo que irá acontecer cada vez mais e permitirá, de facto, que cada vez mais tarefas sejam automatizadas.
Mas a verdade é que, por agora, os grandes avanços da AI são essencialmente na leitura de dados não estruturados e sua internalização num modelo poderoso (“compreensão”). A capacidade de tomar decisões complexas, por outro lado, não avançou tanto.
Para lá da dificuldade de treinar modelos especializados de decisão complexa e encadeada, há ainda algumas questões de fundo, até hoje não resolvidas, como a necessidade de explicabilidade, o enviesamento das decisões por dados de treino pouco variados, a necessidade de ações autónomas para recolher informação em falta para a decisão, etc.
A AI, mesmo quando combinada com o RPA, também não é a panaceia universal. As pessoas continuarão no loop, decidindo, validando e cooperando com os robots, por muito tempo.
Falando em pessoas, achamos até o RPA abre grandes oportunidades para a sua qualificação e requalificação, dado que é uma tecnologia pensada para ser usada por pessoas sem formação em programação.
Há muitas pessoas que poderiam entrar no mercado de trabalho se recebessem formação adequada em RPA. Essa formação poderia ser sugerida, por exemplo, pelos Centros de Emprego ou por Faculdades não técnicas: não é preciso ter um curso de Engenharia para fazer boa análise de Processos.
A ARPA foi das primeiras empresas portuguesas a apostar no RPA e está aqui para ficar, ajudando os nossos clientes a navegar nesta paisagem, que muda diariamente. Temos uma equipa jovem mas experiente, com resiliência e vontade de prestar o melhor serviço que sabemos, mesmo quando as coisas se complicam.
No fim de contas, e como esperamos ter deixado claro neste artigo, estamos a trabalhar para a automatização, mas acreditamos que o que importa são as pessoas.
Este conteúdo patrocinado foi produzido em colaboração com a ARPA Elastic Solutions.
