Os trabalhadores passam em média três horas do seu tempo de trabalho diário a realizar tarefas repetitivas no computador, que têm pouco ou nada a ver com as suas responsabilidades, o que é propício ao erro humano e à desmotivação, de acordo com um estudo da OnePoll. No decorrer deste ano, estima-se que 45% das tarefas repetitivas em grandes empresas serão automatizadas, de acordo com um relatório recente da IDC Research, marcando uma clara mudança na tendência das organizações.
A automatização utiliza tecnologias de inteligência artificial e machine learning para ganhar velocidade de resposta, poupar no tempo dedicado e melhorar a precisão, reduzindo o risco de erro humano. Empresas como a Keepler Data Tech, especializada em analítica avançada de dados, resolvem as tarefas mais entediantes através da automatização baseada em inteligência artificial nestes 6 cenários:
- Back Office. A recolha de dados, seguida de gestão de correio, catalogação de documentos digitais, relatórios de IT e de software ou a enfadonha gestão de faturas, são as tarefas mais detestadas. É possível extrair entidades de documentos ou faturas e reduzir o tempo de inspeção manual. Além disso, permite a integração no ERP corporativo, reduzindo assim a possibilidade de erros e permitindo a automatização deste processo. Também, graças à IA (Inteligência Artificial), é possível resumir documentos e obter novas informações, comparando-as com as versões anteriores, com uma eficiência de custos muito maior do que com um processo manual.
- Suporte ao cliente. A inteligência artificial no serviço ao cliente é responsável pela escuta e interpretação de mensagens para fornecer a resposta mais adequada às necessidades do cliente. É cada vez mais comum encontrar bots que se envolvem em conversas com os clientes, oferecendo respostas mais rápidas e precisas, para além da vantagem de uma disponibilidade 24/7. São capazes de detetar quando é necessária a intervenção de assistentes e solicitar a sua participação. Desta forma, os assistentes são dispensados de assistências repetitivas e permite automatizar a solução dos processos mais simples ou mais comuns, dedicando mais tempo e trabalho humano a tarefas que requerem maior complexidade. Também é possível automatizar a gestão gerada por este serviço, por exemplo, classificando automaticamente as mensagens de correio eletrónico recebidas e mesmo descartando automaticamente o correio spam, evitando ruídos desnecessários.
- Revisão de danos e controlo de qualidade. As novas tecnologias revolucionaram o controlo de qualidade, as inspeções e a deteção de anomalias. Os algoritmos de aprendizagem automática fornecem soluções altamente avançadas. São capazes de identificar danos ou mau funcionamento de máquinas ou estruturas, através de entradas de imagem, gravações de som, padrões de dados, etc. Além disso, verificam os produtos acabados, procuram falhas e asseguram os padrões de qualidade.
- Reconhecimento de imagem. O reconhecimento de imagens já existe há muito tempo, mas a sua utilização tornou-se mais generalizada nos últimos anos. Esta tecnologia é muito útil em numerosas aplicações em ambientes industriais, por exemplo, permitindo uma monitorização mais eficaz dos ambientes de trabalho e dos equipamentos de segurança, identificação de situações de risco, deteção de anomalias nos produtos… Graças a isto, poupa-se tempo utilizando a análise de imagens de vídeo e fotografias para efetuar buscas automáticas em milhões de registos numa questão de segundos ou analisando-o e tendo uma resposta em tempo real.
- Transcrição de informação. A identificação de informações específicas tais como identificações, datas, números de telefone ou endereços é viável. A mesma tecnologia facilita a obtenção de relatórios das equipas de vendas e a sua inserção no CRM. O uso da inteligência artificial é capaz de transcrever uma conversa inteira em palavras completas, preenchendo as lacunas deixadas pela transcrição fonética, permitindo que o áudio seja convertido em texto.
- Deteção de insights e topics. A inteligência artificial é capaz de extrair informação relevante de opiniões ou revisões, e mesmo dos sentimentos que os utilizadores expressaram em linha. Desta forma, é possível identificar as margens de melhoria e também os tópicos que são de interesse quando se gera conteúdo.
Todas estas tarefas podem ser inundadas com dados não estruturados, o que as torna difíceis de gerir. Esta informação em bruto ou desorganizada não pode ser facilmente armazenada em estruturas predefinidas. Um exemplo muito simples para compreender a diferença é a introdução de dados através de um formulário web; a recolha é feita de forma uniforme e os dados são pré-formatados. Contudo, se os dados tiverem de ser extraídos de um documento de texto, por exemplo, um conjunto de dados pessoais no corpo de um e-mail será informação não estruturada que terá de ser processada e estruturada manualmente, atribuindo uma estrutura ou classificação.
“Na Keepler desenvolvemos uma solução que utiliza inteligência artificial para analisar o que é conhecido como dados não estruturados, o que tem um enorme valor oculto em muitas organizações e uma elevada carga de trabalho no seu processamento. Pode trabalhar em ficheiros de várias origens, tais como documentos, vídeo, áudio… UDI (Unstructured Data Insight) é uma solução que acelera a implementação de projetos de automatização de tarefas, eliminando ações manuais e, consequentemente, reduzindo o tempo de horas para minutos e minimizando a probabilidade de erros”, diz Daniel Alonso, Head of ML Solutions and Innovation de Keepler Data Tech.