Na edição mais recente do evento “Elas falam sobre IA”, discutimos diversas tecnologias utilizadas para otimizar processos de negócios. No entanto, ao analisarmos os comentários das lives, percebemos que muitos dos nossos espectadores têm dúvidas sobre onde aplicar cada uma dessas tecnologias. 

Afinal, com uma variedade de soluções disponíveis, surge uma dúvida comum: quando usar RPA, Machine Learning  ou um agente IA? 

Neste artigo, vamos esclarecer essas diferenças e destacar os benefícios de cada tecnologia, ajudando as empresas e os analistas a escolherem a solução mais adequada para seus desafios. 

RPA (Robotic Process Automation) 

Vamos começar analisando um cenário comum: imagine que um analista financeiro precise realizar a conciliação de dados bancários, comparando dezenas extratos e registros internos para garantir que os valores estejam corretos. Esse é um processo estruturado, repetitivo e baseado em regras fixas. É aqui que RPA entra em cena. 

RPA (Automação Robótica de Processos) é uma tecnologia que permite automatizar tarefas que seguem regras predefinidas e exigem pouca ou nenhuma tomada de decisão. Ele simula ações humanas em interfaces de sistemas, como: 

• Preenchimento de formulários 

• Extração e migração de dados 

• Login e navegação em plataformas 

• Envio de e-mails automatizados 

Quando usar RPA? 

RPA é ideal para processos operacionais previsíveis e repetitivos, onde não há necessidade de interpretação complexa e todas as decisões sobre os próximos passos são baseados nas informações disponíveis. Ele é relativamente fácil de implementar e exige pouca ou nenhuma alteração na infraestrutura de sistemas de TI, principalmente quando comparamos com outras tecnologias, tornando-se uma solução mais acessível e eficiente para ganho de produtividade. 

Machine Learning 

Agora, imagine uma empresa do segmento de varejo que precisa prever demandas e ajustar estoques automaticamente. A decisão sobre quando e quanto reabastecer as prateleiras requer análise de padrões de compra, sazonalidade e dados históricos. Esse tipo de problema envolve variáveis dinâmicas e não pode ser resolvido apenas com regras fixas. 

Machine Learning (ML) permite a criação de algoritmos que, a partir da análise de grandes volumes de dados, identificam padrões, aprendem com eles e tomam decisões, indicando tendências ou fazendo recomendações com base em insights, ou descobertas a partir dos dados. Diferentemente de RPA, que executa apenas comandos pré-definidos, o aprendizado de máquina é capaz de evoluir com o tempo e adaptar seu comportamento conforme novos dados são apresentados.  

Machine Learning habilita a organização a resolver desafios baseados em conjuntos de dados variados e volumosos, como: 

• Criar modelos preditivos para tendências de mercado e comportamento do cliente 

• Identificar padrões ocultos em grandes volumes de dados 

• Aprimorar continuamente a performance com aprendizado baseado em novos dados 

• Processar informações não estruturadas, como imagens e textos 

Quando usar Machine Learning? 

Machine Learning é indicado para cenários que exigem análises complexas, previsão de tendências e suporte à tomada de decisões estratégicas. No entanto, sua aplicação pode requerer investimentos significativos em infraestrutura, uma coleta de dados qualificada e robusta, além de ciclos contínuos de treinamento e aprimoramento dos algoritmos até que resultados confiáveis sejam alcançados. 

Agente IA 

Agora, pense em um processo de atendimento ao cliente em uma grande empresa. Inicialmente, um chatbot pode responder perguntas simples, mas em casos mais complexos, um atendente humano precisa intervir. No entanto, e se houvesse um sistema que pudesse aprender com essas interações e, com o tempo, resolver problemas cada vez mais sofisticados sem necessidade de supervisão humana? Isso seria um caso ideal para um Agente IA. 

Os Agentes IA são sistemas que atuam com mais autonomia e inteligência do que um simples assistente virtual IA. Diferente de RPA e de soluções tradicionais de IA, um Agente IA pode: 

• Responder comandos com respostas personalizadas 

• Adaptar-se a novos cenários e aprender com cada interação. 

• Tomar decisões e agir proativamente com base no ambiente e no contexto. 

Quando usar um Agente IA? 

Os Agentes de IA são ideais para situações que exigem uma interação mais inteligente, integrada e autônoma, em que a execução do trabalho pode ser proativa, com base na interpretação do ambiente e em objetivos definidos. São recomendados para suporte ao cliente, otimização de processos internos e gestão inteligente de dados, atuando não apenas na execução de tarefas, mas também no apoio à tomada de decisões operacionais e na sugestão de ações com base em dados contextuais.  

Qual tecnologia escolher? 

A escolha entre RPA, ML e Agente IA depende diretamente do tipo de processo que se deseja automatizar: 

Em muitos casos, a combinação dessas tecnologias pode ser a melhor estratégia para alcançar um alto nível de eficiência e inovação. Empresas que desejam otimizar processos podem, por exemplo, utilizar RPA para automatizar tarefas operacionais, ML para análise estratégica de dados e Agentes IA para aprimorar a experiência do usuário e a orquestração de tarefas em trabalhos mais complexos.