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Qual é a diferença entre RPA, IA e ML?

Vamos começar esse post explicando as siglas:

IA - Inteligence Artifical

RPA - Robotic Process Automation

ML - Machine Learning


E falando claro, é um assunto logo e que não se esgota fácil!


Um robô de software que imita as ações humanas é o RPA. Uma máquina que emula a inteligência humana é a IA. ”

Duas pontas de uma jornada IA ​​(Intelligent Automation) que transcende do fazer ao pensamento com complexidades crescentes.


A Origem Humana da Inteligência Mecanizada

No início, os humanos caçavam na selva para saciar sua fome - graças à percepção da capacidade de ver (olhos), ouvir (ouvidos) e sentir (conscientes do ambiente ao redor). Como os humanos foram capazes de ver, decidir e agir, a espécie de mecanização mais inteligente já desenvolvida pela Mãe Natureza começou a desenvolver inteligência e capacidade de aprendizagem. A improvisação e iteração contínuas foram úteis para os humanos. Sua interação posterior com o ambiente externo moldou sua capacidade evolutiva de analisar sequencialmente para tomar decisões mais inteligentes com seu cérebro de aprendizagem.


Assim como os humanos agem em sincronia com seus sentidos essenciais (mente inteligente) e corpo (aparato processual), a robótica moderna também tem capacidades de automação idênticas (embora tecnológicas).


Para definir claramente nosso entendimento em perspectiva, vamos definir individualmente RPA, IA e ML para também entender suas diferenças vitais no processo:



A RPA-automação de processos robóticos é uma prática de aplicação de tecnologia emergente que simplifica a execução de operações corporativas, minimizando custos. Administrado por lógica e entradas, o RPA automatiza os processos de negócios. As ferramentas RPA permitem que as empresas configurem roboticamente o software do computador e interpretem os aplicativos. Isso permite que as empresas iniciem o processamento transacional, a manipulação de dados, o disparo de resposta e a comunicação com sistemas digitais. Os sistemas RPA desenvolvem uma lista de ações observando o usuário realizar uma tarefa específica na interface gráfica do usuário (GUI) para então executar (em automação) por repetição de tarefa. As soluções RPA geralmente usam algoritmos e são baseadas em regras, exigindo entradas digitalizadas e estruturadas para automação de tarefas.

RPA diz respeito à automação de processos repetitivos que não demandam decisões humanas para a sua realização. Ou seja, ela é bastante utilizada para automatizar processos operacionais que ocorrem todos os dias em sua empresa e que não precisam da autorização de um profissional para serem realizadas.

Essencialmente é feita por meio de um software em uma máquina capaz de realizar análises de grandes volumes de dados automaticamente. Deve-se lembrar que, para poderem ser realizadas por RPA, as tarefas precisam ser repetitivas, escaláveis e em grande volume. Caso contrário, pode não haver vantagem para seu uso.

Além disso, os inputs devem ser semelhantes. Ou seja, um software que utilize apenas RPA, caso receba informações novas, terá que ser modificado por um profissional para que possa atender aos novos requisitos. Um exemplo de aplicação de RPA está relacionado ao cadastro de novos clientes.

Principalmente para grandes empresas que lidam com alto volume de dados nesse processo, o RPA é capaz de receber os formulários preenchidos pelos clientes e processá-los adequadamente, de acordo com as regras inclusas na formação do algoritmo. Assim pode-se, por exemplo, separá-los por categorias, enviar e-mails de boas-vindas, registrar características comuns entre os dados que chegaram etc.

Outra aplicação interessante está relacionada ao processamento financeiro. A chegada de rendimentos e pagamento de contas pode ser registrada por meio de RPA, de forma a estabelecer qual o orçamento total e parcial de acordo com os pagamentos que já estão registrados ao longo do período analisado.


A IA-inteligência artificial representa a capacidade comprovadamente inteligente das máquinas de emular (por meio de métodos de aprendizado de máquina) a capacidade (ou mentalidade) da inteligência natural (detecção) dos humanos. A IA é capaz de reconhecer imagens e solucionar problemas. Uma definição da ciência da computação de IA define-o como: “o estudo de ' agentes inteligentes ' - qualquer dispositivo que identifica seu ambiente e executa ações que aumentam sua probabilidade de sucesso em atingir seus objetivos é IA.” IA imita funções cognitivas associadas às mentes dos humanos - por exemplo, aprendizagem. O Teorema de Tesler afirma que “ IA é tudo o que ainda não foi feito ”.

A IA não é uma tecnologia de tarefa de rotina, ao contrário da RPA. AI (como um computador mecânico) recebe instruções inequívocas de um conjunto de algoritmos (uma sequência finita de instruções claramente definidas e implementáveis ​​por computador que resolvem problemas ou realizam um cálculo).

Já a Inteligência Artificial, por definição, diz respeito à capacidade de máquinas conseguirem realizar operações que envolvem raciocínio semelhante ao dos humanos. Ou seja, é quando os dispositivos possuem capacidade para aprender, deliberar, decidir e perceber de forma inteligente.

Ela se apoia em três parâmetros:

  • um modelo de dados que permita analisar, classificar e processas os inputs;

  • acesso direto a um grande banco de dados não processados, de forma a permitir que o sistema possa se aprimorar;

  • grande capacidade de processamento com um custo acessível que torne o processo possível de ser realizado.

Por meio de análises preditivas, os algoritmos estabelecidos conseguem encontrar novos padrões que não eram esperados anteriormente e, com isso, o sistema possa se recombinar para essas novas situações.

Ou seja, para cada situação específica, um sistema com Inteligência Artificial pode dar resultados diferentes. Isso fica evidente a partir dos exemplos de aplicações.

Um caso mais claro e que está presente no dia a dia de qualquer pessoa são as recomendações de produtos em sites de e-commerce. Por meio dos inputs oferecidos pelos dados de navegação, o sistema consegue analisar qual o padrão específico daquela pessoa, seus possíveis gostos e indica, a partir disso, quais outros itens semelhantes poderão interessar a ela.


ML-Machine Learning : "um programa de computador está definido para aprender com uma experiência E com relação a alguma tarefa T e alguma medida de desempenho P se o seu desempenho em T, medida pelo P melhora com a experiência E. ” Em outras palavras, ML é a ciência de análise de dados que faz com que os algoritmos de computador (supervisionados, não supervisionados, semissupervisionados e de reforço) atuem por meio da construção de modelos analíticos automatizados. Esses algoritmos ficam automaticamente melhores aprendendo com a experiência - sem a necessidade de programação. Em palavras mais simples, em ML, um sistema de computador é ensinado a prever com precisão com dados. Os programas de computador acessam e utilizam dados complexos para detectar (reconhecer) padrões subjacentes e aprender (tomar decisões). Nele, as máquinas são treinadas para aprender - atuando como ferramentas que transformam informação em conhecimento. Em essência, o objetivo do ML é compreender a estrutura de dados para encaixar nela as distribuições teóricas que são consideravelmente compreendidas. Uma abordagem iterativa é usada pelo ML para aprender com os dados - tornando a automação facilmente possível.

ML (Aprendizado de Máquina) é um ramo da Inteligência Artificial. Ela se utiliza desses recursos para aprender por meio de algoritmos e análise de banco de dados de forma independente, ou seja, sem intervenção humana.

Desta forma não é necessário recombinar a programação do software manualmente, sendo feito de forma automática baseado no conjunto de dados processados e nas respostas certas e erradas confirmadas anteriormente.

O sistema analisa dados complexos e aprende com as mudanças de padrões por meio de Inteligência Artificial. Ainda dentro do Machine Learning temos o Deep Learning (Aprendizado Profundo), que é onde se encontram as suas principais aplicações.

Um primeiro exemplo é o uso do Deep Face no Facebook. Por meio de reconhecimento facial, ele identifica padrões em uma foto e indica qual o usuário que deseja marcar, até mesmo em fotos de baixa resolução.

Uma segunda aplicação recorrente é o aplicativo Waze. Ele indica qual a melhor rota para seus usuários a fim de chegarem o mais rápido possível em seu destino. Porém, por meio dos comentários realizados pelos próprios usuários (acidentes, congestionamentos, riscos de segurança, impedimentos etc.), o algoritmo redefine as rotas mais rápidas, reencaminhando os motoristas para o caminho desejado.

Predição de riscos é um dos usos empresariais mais comuns do Machine Learning. Por meio dos inputs oferecidos pelo usuário, pode-se avaliar se há um maior ou menor risco de problemas em determinada ação, permitindo que os gestores possam tomar decisões mais embasadas e que gerem o menor risco possível para a organização.


Bom, avisamos que o post ia ser longo, por que o conceito é amplo e instigante, mas Qual a relação entre eles??



Essencialmente Inteligência Artificial, RPA e Machine Learning se complementam. As três trabalhando em conjunto permitem que os processos operacionais da sua empresa sejam feitos mais rapidamente, com menos riscos de erros humanos e necessidade de revisão.


Enquanto o RPA permite a realização de processos repetitivos, o Machine Learning, embasado em Inteligência Artificial, permite que novos inputs gerem resultados diferentes e seguros, oferecendo soluções inteligentes e rápidas, sem necessidade de mudanças nos algoritmos.


Ou seja, o uso de softwares que integrem esses três conceitos ajuda as suas rotinas de forma a garantir melhores soluções, com maior eficiência. E que trarão resultados significativos a curto e a longo prazo para sua empresa, e isso é o que importa!


Esperamos ter clareado um pouco sobre o assunto, e ficamos ao dispor.

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