Automação Robótica de Processos (RPA)

Como funciona a automatização de processos robóticos

A RPA funciona principalmente através da interação com aplicações na camada de apresentação, imitando cliques humanos e toques no teclado através de interfaces gráficas de utilizador (GUI) ou utilizando interfaces de programação de aplicações (API), quando disponíveis. Os bots seguem fluxos de trabalho pré-definidos configurados pelos programadores. Estes fluxos de trabalho consistem numa sequência de passos e regras que ditam a forma como o bot deve interagir com aplicações específicas (como folhas de cálculo, bases de dados, aplicações Web ou software empresarial) para concluir uma tarefa. Ao contrário da automatização tradicional, que muitas vezes requer uma integração profunda com sistemas de backend, a RPA pode funcionar com aplicações existentes sem alterar a infraestrutura de TI subjacente, tornando-a relativamente rápida de implementar para processos específicos. As principais plataformas de RPA incluem ferramentas como a UiPath e a Blue Prism.

Automação de processos robóticos vs. Inteligência Artificial

É importante distinguir a RPA da Inteligência Artificial (IA). Embora ambas contribuam para a automatização, funcionam de forma diferente:

• RPA: Concentra-se na automatização de tarefas estruturadas, repetitivas e baseadas em regras. Os robôs seguem instruções explícitas e não aprendem nem se adaptam por si próprios. São excelentes em termos de eficiência e consistência para processos claramente definidos.
• IA e aprendizagem automática (ML): Envolve sistemas que podem aprender com os dados, fazer previsões ou tomar decisões e lidar com dados mais complexos e não estruturados. A IA pode compreender o contexto, reconhecer padrões(deteção de objectos, classificação de imagens) e adaptar-se a novas situações.

Muitas vezes, a RPA e a IA são combinadas para criar "Automação Inteligente" ou "Hiperautomação", em que os bots RPA tratam da execução do processo e os componentes de IA fornecem capacidades cognitivas, como a compreensão de documentos, a interpretação de imagens ou a tomada de decisões. Uma visão geral da Gartner detalha melhor o seu âmbito.

Aplicações e casos de utilização

A RPA é amplamente utilizada em todos os sectores para tarefas de grande volume, baseadas em regras e propensas a erros humanos. As aplicações mais comuns incluem:

• Entrada e migração de dados: Transfere automaticamente dados entre sistemas ou formatos.
• Geração de relatórios: Consolida dados de várias fontes para criar relatórios padronizados.
• Serviço ao cliente: Automatiza as respostas a perguntas comuns ou gere as actualizações da conta.
• Processamento de facturas: Extrair dados das facturas e introduzi-los nos sistemas de contabilidade.
• Operações de RH: Automatiza partes da integração, processamento de salários ou gestão de dados dos empregados.

Automatização de processos robóticos em IA e aprendizagem automática

Embora distinta, a RPA desempenha um papel de apoio valioso nos fluxos de trabalho de IA e ML, especialmente nas operações de aprendizagem automática (MLOps):

1. Preparação automatizada de dados: Os bots RPA podem automatizar o tedioso processo de recolha e estruturação dos dados necessários para treinar modelos de ML. Por exemplo, um bot pode raspar dados de sites, extrair informações de PDFs ou e-mails usando regras básicas ou ferramentas de OCR integradas e formatá-las em uma estrutura consistente adequada para treinar pipelines de dados usados por plataformas como o Ultralytics HUB.
2. Simplifica a implementação e monitorização de modelos: A RPA pode automatizar passos no processo de implementação de modelos, como a transferência de ficheiros de modelos ou a configuração de ambientes. Além disso, os bots podem monitorizar o desempenho da aplicação ou KPIs empresariais específicos e acionar alertas ou mesmo iniciar fluxos de trabalho de reciclagem de modelos se o desempenho se degradar abaixo de um determinado limiar, contribuindo para uma monitorização eficaz do modelo.

Integração com a visão computacional

As capacidades da RPA podem ser significativamente melhoradas através da integração de tecnologias de Visão por Computador (CV). Enquanto a RPA básica interage com GUIs, a CV permite que os bots "vejam" e interpretem elementos do ecrã, imagens ou mesmo documentos físicos através de câmaras. Por exemplo, um bot de RPA melhorado com uma câmara Ultralytics YOLO da Ultralytics poderia automatizar as verificações de qualidade na produção, inspeccionando visualmente os produtos numa correia transportadora ou processar documentos digitalizados que contenham imagens e esquemas complexos com os quais o OCR tradicional poderia ter dificuldades. Esta integração preenche a lacuna entre a automatização de processos digitais e a interação com informações visuais, permitindo a automatização de tarefas mais complexas, como as encontradas na automatização industrial. Os recursos de organizações como o Institute for Robotic Process Automation & Artificial Intelligence (IRPAAI) exploram estas capacidades em evolução.