O que é automação de processos robóticos (RPA)?

Michael Chen | Redator Sênior | 18 de dezembro de 2025

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Quando se trata de maneiras inovadoras pelas quais a tecnologia usa o poder dos dados, a automação robótica de processos, ou RPA, não é a primeira coisa que vem à mente. Mas empresas experientes sabem que é uma ferramenta fundamental para otimizar fluxos de trabalho, seja para entrada de dados, operações ou atendimento ao cliente. Ela pode conectar processos entre departamentos e funções, liberando a equipe de tarefas manuais para que possam se concentrar em trabalhos mais críticos e criativos.

O que é automação de processos robóticos (RPA)?

A RPA é uma forma de automação de processos baseada em computador para fluxos de trabalho com regras, entradas e saídas claramente definidas e acionadores de processos. As tarefas repetitivas podem ser realizadas mais rápido usando RPA, em comparação com quando são feitas por pessoas, e sem a variável do erro humano. Os fluxos de trabalho de RPA podem ser definidos usando integrações com várias aplicações ou com ferramentas low-code ou no-code. Alguns sistemas de RPA podem até criar scripts observando um humano concluir uma tarefa. Exemplos práticos de processos de RPA incluem entrada automatizada de dados, verificações de estoque quando os níveis são atingidos ou processamento de devoluções simples para varejistas.

Principais conclusões:

  • A RPA fornece automação baseada em computador para processar tarefas repetitivas e baseadas em regras em grandes volumes, sem a complicação do erro humano.
  • Diferentemente da IA, ela não consegue aprender sozinha nem identificar novos padrões fora do seu fluxo de trabalho predefinido.
  • A RPA libera os usuários de tarefas repetitivas e demoradas, como entrada frequente de dados ou implementação de atualizações de software.
  • A RPA é frequentemente usada ao criar agentes de IA, fornecendo ao agente os meios para executar tarefas repetitivas.

RPA explicada

A RPA é uma tecnologia que usa robôs de software, ou bots, para automatizar tarefas digitais repetitivas e baseadas em regras anteriormente executadas por humanos. Os bots de RPA podem interagir com aplicações e sistemas da mesma forma que uma pessoa faria. Ao fazer login, navegar nas telas, clicar em botões, extrair dados, preencher formulários e mover arquivos, os bots podem realizar tarefas como processar faturas, gerenciar dados de clientes e gerar relatórios. A RPA aumenta a eficiência, reduz erros e permite que os funcionários tenham mais tempo para se concentrar em atividades mais complexas e de valor agregado que exigem discernimento e criatividade. E ela pode consumir menos recursos do que ter um sistema de IA fazendo um trabalho parecido.

A tecnologia RPA funciona da mesma forma que as macros em aplicações como o Excel. Ambos operam usando um conjunto de regras e acionadores para automação de tarefas passo a passo. No entanto, as RPAs podem funcionar em diversas aplicações e oferecer recursos, como lógica condicional, que são úteis em fluxos de trabalho mais complexos. Quando integrados a uma infraestrutura de nuvem, os scripts podem ser criados com ferramentas no-code ou low-code. Isso torna a RPA acessível aos usuários corporativos, que agora podem criar automações para tarefas sem a ajuda da TI.

A RPA pode ser configurada como uma etapa automatizada dentro de um fluxo de trabalho (não assistida) ou pode ser chamada manualmente (assistida). Um processo pode ser ainda mais automatizado ao combiná-lo com agentes de IA.

Como a RPA funciona

A RPA funciona utilizando bots de software para simular a forma como uma pessoa usaria um computador para concluir uma tarefa. Para começar, um usuário corporativo ou desenvolvedor usa um software de RPA para registrar as etapas exatas e executar um processo. O software registra os cliques, as teclas pressionadas e as operações de dados realizadas em aplicações relevantes, incluindo email, sites, planilhas e softwares empresariais como ERP. Essa gravação cria um script passo a passo ou fluxo de trabalho. Um especialista poderá então refinar esse script, adicionando regras, loops e lógica para lidar com possíveis variações e decisões.

Depois que o fluxo de trabalho é definido, o bot está pronto para ser colocado em funcionamento. Ele pode ser programado para funcionar em horários específicos ou acionado por um evento. Por exemplo, digamos que é hora de fazer a integração de um novo funcionário. O bot executa automaticamente as etapas de script para um processo de integração exatamente como uma pessoa faria, mas geralmente mais rápido e sem erros. Ele pode coletar as informações do novo contratado nos sistemas de recrutamento, criar contas de usuário, endereços de email e credenciais de acesso ao sistema, enviar emails de boas-vindas e instruções sobre como configurar dispositivos ou recursos e gerar todos os formulários de conformidade necessários. Se o bot não conseguir concluir um processo do início ao fim, ele poderá encaminhar a transação para intervenção humana.

Principais tecnologias aplicadas

Uma maneira comum de criar um bot básico é fazer com que o software RPA “observe” e registre as ações de um ser humano. As empresas também podem implementar ferramentas de mineração de tarefas que registram as interações do usuário, como cliques, pressionamentos de teclas e entrada de dados, em diversas aplicações para encontrar tarefas repetitivas que são candidatas ideais para RPA. As ferramentas de mineração de processos vão além, analisando registros de eventos de sistemas empresariais para visualizar processos completos de ponta a ponta e ajudar a determinar quais podem oferecer um retorno sólido sobre o investimento em automação.

Para automações mais complexas, as rotinas podem ser desenvolvidas usando uma linguagem de programação como Python ou JavaScript. Essas linguagens podem usar APIs para se conectar a sistemas de importação/exportação de dados, reconhecimento óptico de caracteres e detecção de objetos para processos que envolvem documentos digitalizados e integração com agentes de IA. É aqui que a RPA evolui para a automação inteligente, com a IA permitindo o processamento de dados menos estruturados e a tomada de decisões simples.

As próprias ferramentas de RPA podem usar ferramentas no-code e low-code para scripts e, se forem incorporadas a uma infraestrutura de nuvem, os scripts podem funcionar em um amplo conjunto de fontes de dados. De fato, a RPA na nuvem é uma das principais tendências. A nuvem melhora a escalabilidade e torna mais fácil para os bots se conectarem a uma ampla gama de aplicações e fontes de dados.

Por fim, à medida que as empresas acumulam muitos bots, elas precisam de uma maneira de gerenciá-los. As ferramentas de orquestração fornecem painéis de controle centralizados que lidam com tarefas como atribuir trabalho a bots disponíveis, gerenciar credenciais e fornecer logs detalhados e análises sobre o desempenho do bot.

A combinação entre IA e RPA

A IA pode trabalhar com a RPA de duas maneiras principais. Primeiro, um agente de IA pode usar a RPA para realizar a tarefa atribuída. Por exemplo, se o trabalho de um agente de IA for verificar e preparar documentos recebidos, ele pode examinar uma planilha para determinar se o formato recebido é compatível com o formato preferido da organização. Se uma transformação for necessária, ela poderá ativar um script RPA para fazer o que for necessário.

Segundo, os scripts de RPA podem incluir regras para pausar e solicitar a intervenção de um humano ou de um agente de IA quando determinadas condições forem encontradas. A configuração padrão pode ser solicitar revisão e tomada de decisão humana. No entanto, as RPAs podem solicitar que um agente de IA avalie a situação e, possivelmente, determine como a RPA deve concluir a tarefa.

Exemplos de automação de IA em ação

Considere o uso combinado de um agente de chatbot de atendimento ao cliente de IA e um script RPA para lidar com devoluções de produtos. O chatbot recebe o formulário de solicitação de devolução de um cliente e usa RPA para verificar se há um motivo válido para a devolução. No entanto, a lista suspensa "Motivo da Devolução" possui uma opção "Outro" com um campo de texto onde o cliente pode explicar o problema. Como isso introduz dados não estruturados sem próximas etapas claras, a RPA normalmente pausa e sinaliza para revisão humana. Com a IA na imagem, a RPA pode recorrer a um grande modelo de linguagem (LLM) com acesso a instâncias de clientes que escolheram a opção "Outro" e verificar como foram tratados. A análise do LLM pode levar o sistema a aceitar a devolução, rejeitá-la ou encaminhá-la para um agente humano.

Benefícios da RPA

A automação sistêmica usando RPA cria uma ampla gama de benefícios, principalmente relacionados a maior eficiência e menos erros. A flexibilidade inerente da RPA permite integrações criativas, seja em aplicações para operações internas ou softwares voltados para o cliente. Veja a seguir os benefícios mais comuns da RPA.

  • Redução de custos: a RPA realiza tarefas de forma mais rápida, permitindo que os funcionários realizem tarefas de maior valor agregado. Menos erros significam menos tempo gasto na busca e correção de problemas. Além disso, as organizações podem facilmente aumentar o uso de RPA para atender à demanda flutuante sem os custos associados à contratação e treinamento de novos funcionários e, em seguida, reduzir a escala conforme necessário.
  • Menos erros: as tarefas que exigem muita mão de obra, mencionadas anteriormente, geralmente trazem o problema real do erro humano. Considere um fluxo de trabalho de entrada de dados projetado para importar informações do cliente de um formulário para um perfil maior. A entrada manual de dados pode envolver digitação ou processos de copiar/colar, nos quais erros são facilmente cometidos. Ao seguir sempre um script predefinido, os bots executam os processos com precisão.
  • Melhor eficiência e produtividade: a RPA foi criada para automatizar etapas e fluxos de trabalho baseados em regras. Muitas vezes, essas são tarefas trabalhosas e com várias etapas, como a entrada de dados para preencher formulários ou gerar relatórios. Quando executados em um ambiente de nuvem com amplo acesso aos dados, os processos de RPA podem funcionar em toda a empresa. E os bots funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem intervalos, e são mais rápidos do que os humanos para inicializar.
  • Auditoria rigorosa: os bots são programados para seguir processos com precisão, promovendo a adesão a padrões regulatórios e políticas internas com uma trilha clara e auditável.

Limitações da RPA

Embora a RPA se destaque em muitas situações, ela apresenta limitações tanto em termos de integração quanto de funcionalidade. A seguir estão alguns dos desafios mais comuns envolvidos com a RPA.

  • Limitada a tarefas repetíveis: os bots de RPA se destacam em tarefas estruturadas, repetitivas e baseadas em regras. Eles não são adequados para processos que exigem julgamento, pensamento crítico ou resolução criativa de problemas. Se um processo tiver muitas exceções ou depender de dados não estruturados, como interpretar os "outros" motivos pelos quais um cliente pode estar devolvendo um produto, um bot de RPA padrão falhará sem a ajuda de agentes de IA mais avançados.
  • Não adaptável: alterações em menus, interfaces ou sistemas podem interromper os bots de RPA e levar a processos interrompidos ou resultados falhos. Para que a RPA produza resultados de qualidade, o ambiente deve ser consistente. Se os fluxos de trabalho mudarem devido a novos softwares ou processos atualizados, os bots de RPA não serão necessariamente capazes de se adaptar sozinhos. Isso porque, embora a RPA possa "aprender" um processo por meio de demonstração manual, os bots geralmente exigem reprogramação manual de novas regras.
  • Desafios de escalabilidade: como a RPA geralmente funciona em situações sem APIs, a exportação e a escalabilidade geralmente se limitam à circunstância original exclusiva. Criar uma abordagem mais escalável para qualquer função RPA depende da especificidade do objetivo e do software envolvido, juntamente com a capacidade de voltar a versões mais genéricas dessas etapas.
  • Preocupações com a segurança: os bots podem exigir amplo acesso ao sistema e credenciais privilegiadas para operar. Como um único bot pode interagir com diversas aplicações confidenciais, apenas uma conta comprometida pode se tornar um gateway para invasores acessarem dados, interromperem as operações ou cometerem fraudes. As áreas que merecem especial atenção incluem o armazenamento de credenciais, o potencial de adulteração maliciosa da lógica de um bot, trilhas de auditoria robustas para rastrear a atividade do bot e uma estrutura de governança forte que imponha controles de acesso rigorosos.
  • Custos iniciais: a RPA geralmente é usada em situações em que as APIs não estão disponíveis. Isso significa que a implementação pode vir com requisitos de configuração complexos, levando a custos mais altos para a instalação e a manutenção. Uma maneira de contornar isso é escolher serviços em nuvem com recursos de RPA integrados que oferecem maior alcance, colaboração e funcionalidade sem configuração complicada.

Tipos de RPA

Existem dois tipos principais de RPA: assistida e não assistida. No entanto, uma terceira opção híbrida está ganhando popularidade, pois tenta fornecer um equilíbrio entre automação eficiente e resolução de problemas complexos que exigem intervenção humana. Vejamos os três tipos.

  • RPA assistida
    Na RPA assistida, o bot é chamado por meio de interação humana, tornando-se uma ferramenta sob demanda para uso conforme necessário. Por exemplo, um bot de RPA pode fazer parte do conjunto de ferramentas de um analista de dados para executar um processo de conversão de rótulos em um conjunto de dados. Como o analista deseja inspecionar os dados em formato bruto primeiro, não se trata de uma transformação totalmente automática. Quando o analista termina a inspeção, ele chama o código RPA para automatizar a parte de transformação da tarefa.
  • RPA não assistida
    A RPA não assistida permite que um processo seja uma parte totalmente automatizada do fluxo de trabalho. Com a RPA não assistida, o bot está sempre ativo e é acionado imediatamente quando as etapas relacionadas são atingidas durante o fluxo de trabalho. Um exemplo cotidiano de RPA não assistida básica vem do varejo online, onde uma tarefa automatizada pode gerar recibos formatados para serem enviados por email e SMS para um cliente após a conclusão de uma compra.
  • RPA híbrida
    A RPA híbrida combina os benefícios das estratégias de RPA assistida e não assistida. Em uma situação híbrida, os bots lidam com tarefas e itens esperados que se enquadram em limites e parâmetros específicos. Quando surgem anomalias e problemas potenciais, esses itens são sinalizados para intervenção humana. O revisor deve tomar uma decisão antes de prosseguir com a tarefa no fluxo de trabalho.

Para demonstrar como a RPA híbrida pode otimizar um fluxo de trabalho, considere nosso exemplo de chatbot de atendimento ao cliente que utiliza RPA híbrida para otimizar o processo de autorização de devoluções. A RPA não assistida lida com solicitações de devolução que se mantêm dentro de limites específicos, como data da compra, condição e tipo de produto. No entanto, se o cliente inserir detalhes que não estejam claramente definidos, o chatbot pode sinalizar a tarefa para intervenção humana, a fim de avaliar se a devolução deve ou não ser autorizada. Nesse cenário, uma grande porcentagem das tarefas é automatizada para máxima eficiência, ao mesmo tempo que oferece a opção para um humano tomar uma decisão com base em fatores definidos, como o valor do ciclo de vida do cliente ou se o produto pode ser facilmente revendido.

Equívocos comuns sobre RPA

Embora a automação de processos robóticos não seja tão importante no léxico cultural quanto o machine learning e a inteligência artificial, ela é uma ferramenta avançada da qual muitas empresas dependem. De muitas maneiras, RPA, ML e IA são tecnologias simbióticas e frequentemente se sobrepõem. Para as equipes de TI, a chave é saber onde aplicar cada uma delas e estar ciente de dois equívocos comuns sobre RPA.

  • A RPA é frequentemente confundida com a tomada de decisões por IA. A tomada de decisões por IA utiliza uma combinação de regras predefinidas, dados de treinamento e raciocínio aprendido. Com a IA, os limites e os processos são autoavaliados para melhoria e evolução gradual. A RPA utiliza um processo muito mais definido por fluxos de trabalho baseados em regras. O raciocínio e as melhorias incrementais não fazem parte da equação. Essa adesão aos fluxos de trabalho significa que a RPA, sem o auxílio da IA, não é adequada para tarefas que exigem interpretação, inferência e discernimento.
  • RPA opera estritamente com base em regras predefinidas. Embora os processos de RPA geralmente se baseiem em regras estáticas e definidas, isso não é um requisito rigoroso. A RPA também pode trabalhar gravando ações repetidas com frequência e replicando-as. Por exemplo, se um usuário repete continuamente etapas em um programa de edição de fotos para alterar a resolução de uma imagem, uma ferramenta de RPA pode registrar, identificar e executar esse processo. No entanto, essa capacidade vem com adaptabilidade limitada. Nesse mesmo exemplo, se a experiência do usuário ou as opções do menu do software mudarem significativamente, o script de RPA provavelmente não conseguirá se adaptar sem intervenção humana.

Entenda a diferença entre RPA e IA

A diferença entre RPA e IA pode ser comparada à diferença entre um técnico e um engenheiro. Ambos são importantes para o sucesso da operação e têm compreensão técnica como parte de suas funções. No entanto, cada um segue um conjunto diferente de parâmetros e metas. Um técnico segue regras, executa etapas e observa limites para implementar processos com rapidez e precisão. Um engenheiro pode fazer o trabalho de um técnico, mas é capaz de lidar com exceções e desvios e examinar o processo para verificar se ele pode ser aprimorado.

  • A RPA automatiza tarefas repetitivas com base em regras definidas que podem ser predefinidas ou observadas por meio de repetição. O objetivo da RPA é automatizar um processo repetível e baseado em regras, como um conjunto de cliques no menu, para atingir uma função específica. Em muitos aspectos, a RPA é semelhante à funcionalidade de uma macro em um aplicação como o Excel, mas os processos de RPA são mais flexíveis, geralmente mais fáceis de criar e mais ágeis quando se trata de exportar de uma aplicação. No entanto, as RPAs enfrentam limitações na adaptabilidade devido à sua estrita adesão a processos e regras.
  • A IA aprende com os dados e toma decisões com base em insights. Assim como a RPA, a IA pode começar com orientação predefinida ou compilar um conjunto de diretrizes por meio da observação (treinamento). No entanto, uma das principais diferenças entre RPA e IA é como a IA usa esse primeiro passo como mero ponto de partida; a partir da orientação inicial, a IA evolui com base em um ciclo de feedback de aprendizado e resultados. Isso permite que ela aprenda a partir de padrões nos dados, integrando decisões mais sutis ou adicionando opções a um fluxo de trabalho sem ser explicitamente instruída a fazê-lo.

Combine a RPA e a IA para automação inteligente

O que é automação inteligente? Resumindo, trata-se da integração de processos de automação, como RPA, com IA para maximizar os benefícios de ambos. Essa combinação permite a eficiência da automação orientada por regras para reduzir as cargas de trabalho e o esforço manual, enquanto a IA fornece decisões autônomas sobre quando executar essas funções. Veja a seguir dois exemplos de automação inteligente:

  • Análise de dados orientada por IA alimentando a RPA para geração automatizada de relatórios: os scripts de RPA podem acionar a geração automatizada de relatórios. O conteúdo desses relatórios, no entanto, pode ser aprimorado com o uso de análise de dados orientada por IA. Ao usar IA para processar e analisar dados, os scripts de RPA podem criar relatórios mais precisos com insights mais profundos com base em dados em tempo real. O uso conjunto de IA e RPA dessa forma reduz significativamente o tempo e as etapas envolvidas em ambas as extremidades do fluxo de trabalho.
  • Uso de NLP (processamento de linguagem natural) para lidar com dados não estruturados, que são então processados ​​por bots de RPA: quando os dados chegam na forma de emails, registros ou outro formato não estruturado baseado em texto, o PNL pode processar e destilar a entrada de maneiras que funcionem com a aplicação em questão. Por exemplo, se o objetivo é que a automação inteligente elabore análises de sentimento a partir de formulários de feedback, uma IA usando NLP pode primeiro processar o texto para categorizar, contabilizar e destacar informações relevantes. A partir daí, a RPA pode receber a análise estruturada dos dados para a geração de relatórios.

Principais setores que utilizam RPA

A automação via RPA pode ser amplamente aplicada em diversas funções e setores para reduzir o desperdício, melhorar o desempenho e aumentar a precisão. A seguir, apresentamos algumas das maneiras pelas quais as indústrias estão integrando com sucesso a RPA em seus fluxos de trabalho:

  • Finanças: o setor financeiro gera fluxos massivos de dados estruturados, área em que a RPA se destaca. A RPA pode transformar muitas tarefas que exigem muito trabalho e de alto volume em automação quase instantânea. Pense em entrada de dados, verificação de documentos, formatação de rótulos e outras tarefas que utilizam regras, etapas e limites claramente definidos. Além de aumentar a eficiência, o uso da RPA também aumenta a precisão, eliminando o potencial de erro humano na entrada manual de dados.
  • Saúde: essas organizações podem aplicar a RPA tanto em funções voltadas para o paciente quanto em funções operacionais internas. Para os pacientes, a automação de processos práticos, como check-in de consultas, notificações de resultados de exames laboratoriais/imagiológicos e lembretes de consultas, pode simplificar e melhorar sua experiência geral. Para os prestadores de serviços, a RPA pode acelerar a consolidação de dados em formatos de prontuários eletrônicos e o gerenciamento pós-alta. Para as operações, a RPA pode abranger todo o espectro de necessidades, incluindo a otimização da escala de turnos e a gestão da cadeia de suprimentos e de estoque.
  • Varejo: seja um vendedor online, em loja física ou em um modelo híbrido, a RPA pode proporcionar melhorias significativas nas operações. Ao usar a RPA como parte do gerenciamento de estoque e cadeia de suprimentos, os varejistas podem acompanhar constantemente o estoque e os envios, permitindo que os gerentes façam ajustes práticos com mais rapidez. Além disso, a RPA pode automatizar muitas funções voltadas para o cliente, incluindo o processamento de solicitações de devolução/reembolso, a criação e o envio de faturas e o gerenciamento de emails e textos de marketing.

Casos de uso de RPA

A RPA pode ser aplicada em todos os setores para automatizar processos de negócios, seja para operações internas ou interações voltadas para o cliente. A forma como as organizações usam a RPA é quase ilimitada. Qualquer processo repetível com etapas definidas é válido. A seguir, apresentamos alguns dos casos de uso mais populares da RPA em diversos setores:

  • Suporte ao cliente: chatbots com tecnologia RPA podem lidar com muitos problemas comuns e processuais de suporte ao cliente, desde verificação de registros até solicitações de devolução/reembolso e processamento de feedback do cliente, contanto que as etapas envolvidas sejam claramente definidas e estruturadas. Para a maioria das organizações, a maior parte das tarefas de suporte ao cliente utiliza fluxos de trabalho padrão, e a RPA pode gerenciá-los para que a equipe possa se concentrar em questões mais complexas.
  • RH: os departamentos de RH lidam com processos abrangentes que podem ser significativamente otimizados por meio da automação. Quase todos os aspectos da experiência do funcionário criam interações com processos de RH repetíveis, incluindo integração, entrada de dados de perfil, fluxos de trabalho de treinamento e até listas de verificação de desligamento. As funções RPA podem automatizar a maior parte desses processos.
  • Atualizações de software: RPAs podem aliviar significativamente as cargas de trabalho de TI, automatizando os processos de atualização de software em toda a rede. Com RPAs, os sistemas podem verificar se há atualizações disponíveis e executar a instalação de forma a minimizar as demandas de recursos e tempo dos funcionários.

Desafios da implementação de RPA

Embora a RPA crie oportunidades significativas para automatizar processos e melhorar a eficiência organizacional, as organizações provavelmente enfrentarão vários desafios comuns. No entanto, a RPA é uma tecnologia consolidada e existem estratégias proativas para superar a maioria dos obstáculos.

  • Integração com sistemas legados: as aplicações modernas geralmente se integram perfeitamente à RPA. No entanto, os sistemas legados, principalmente aqueles executados localmente, costumam apresentar desafios relacionados a pontos de conexão inconsistentes e ambientes de TI variados. A equipe de TI pode executar auditorias de compatibilidade proativamente para aplicativos e sistemas de RPA e, conforme necessário, aproveitar middleware ou conectores personalizados para preencher a lacuna entre a plataforma de RPA e aplicações mais antigas ou personalizadas.
  • Resistência dos funcionários e gerenciamento de mudanças: a introdução da automação pode gerar ansiedade entre os funcionários que temem que seus empregos estejam em risco, levando a uma resistência que pode prejudicar o projeto. A gestão eficaz das mudanças é crucial. A liderança deve comunicar de forma transparente os objetivos da RPA, enfatizando como ela aumenta o potencial humano ao assumir o trabalho repetitivo. Isso reformula a automação como uma ferramenta que permite que os funcionários se concentrem em tarefas de maior valor que exigem criatividade e pensamento crítico, em vez de uma tecnologia destinada a substituí-los.
  • Gerenciamento de mudanças de processo e manutenção de bots: os bots de RPA são configurados para fluxos de trabalho específicos. Se uma aplicação ou processo subjacente for alterado, mesmo que ligeiramente, como mover um botão, a automação pode ser interrompida. Essa fragilidade exige manutenção contínua. As organizações devem estabelecer um plano de governança para monitoramento regular dos bots e atualizações de scripts para garantir a precisão e evitar interrupções dispendiosas.

Melhores práticas para uma implementação de RPA bem-sucedida

Embora a RPA possa ser uma ferramenta avançada para otimizar fluxos de trabalho, algumas práticas recomendadas de planejamento e integração maximizarão o sucesso. Em geral, a adoção da RPA começará com a identificação de tarefas repetíveis e estáveis nos fluxos de trabalho de uma organização. Depois que alguns processos-alvo forem identificados, existem etapas que ajudarão a tornar os esforços de automação um sucesso.

  1. Integre a configurabilidade: os desenvolvedores de RPA bem-sucedidos minimizam a quantidade de código que fixa variáveis ​​e configurações específicas, como caminhos de arquivos ou endereços de email de destinatários. Em vez disso, esses elementos devem ser facilmente configuráveis ​​pelos responsáveis ​​pelos processos, para que as alterações não exijam que os desenvolvedores retrabalhem códigos e scripts.
  2. Concentre-se na reutilização: muitas etapas nos fluxos de trabalho de RPA são genéricas e repetíveis, como logins, notificações por email e alterações de formato. Ao incorporar a modularidade na codificação de RPA, esses elementos podem ser exportados como base para outras funções. Isso acelera o desenvolvimento futuro de processos de RPA e cria padrões organizacionais para repetibilidade e acesso.
  3. Preveja e permita erros: como RPAs são baseadas em regras, desvios inesperados ou alterações na aplicação podem comprometer um processo. Embora alguns erros sejam inevitáveis, outros são gerenciáveis ​​com o software de RPA moderno, se as equipes criarem respostas apropriadas para uma série de falhas comuns e esperadas, como timeouts do servidor. As etapas podem incluir pular para o próximo item na fila ao registrar detalhes do erro para revisão humana.
  4. Planeje a integração da IA: com a IA integrada, a RPA pode lidar com dados mais complexos e não estruturados, além de compreender melhor o contexto e gerenciar exceções. Isso possibilita a automação de mais processos de ponta a ponta, como aqueles que envolvem o processamento de diversos formatos de faturas ou a interpretação do sentimento do cliente em emails.

Aprimore a automação com as soluções Oracle RPA

A RPA oferece tecnologia de automação confiável e consistente, tornando-a ideal para qualquer conjunto de ferramentas de agentes de IA. Oracle Integration, a plataforma unificada de automação de negócios da Oracle, oferece integrações predefinidas, melhores práticas incorporadas e uma experiência de desenvolvimento visual para ajudar você a aproveitar ao máximo a RPA e outras ferramentas de automação. Com as soluções Oracle Integration, os clientes podem criar automações híbridas que incluem integrações orientadas por API, robôs, agentes de IA e processos com intervenção humana.

Estamos na iminência de uma nova era de produtividade impulsionada por RPA graças à IA. Embora a RPA sempre tenha se destacado na automação de tarefas repetitivas e estruturadas, imitando ações humanas, a RPA com IA integrada pode fazer muito mais. O desafio para as empresas agora é pensar mais sobre onde aplicar a RPA. Considere projetos piloto para demonstrar o valor da tecnologia RPA atual, envolver a liderança departamental e planejar para que a tecnologia seja um facilitador fundamental da IA ​​agêntica.

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Perguntas frequentes sobre RPA

A RPA pode ser usada para automatizar tarefas com dados não estruturados?

Embora a RPA funcione melhor com regras definidas para dados estruturados, você pode expandir seus casos de uso. No entanto, para trabalhar com dados não estruturados (texto, vídeo, imagens), serão necessárias outras ferramentas para processar e gerar definições estruturadas para que os sistemas de RPA possam utilizá-las. Por exemplo, os modelos de NLP podem processar dados de texto não estruturados para atribuir categorias e tags, que a RPA pode usar para gerar um relatório. Da mesma forma, uma imagem de um documento pode usar o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para converter a tabela do documento em dados estruturados, que depois se tornam parte da análise RPA.

Quais são as principais considerações ao dimensionar a RPA em uma empresa?

A RPA pode ser dimensionada em toda a empresa, mas isso requer uma execução cuidadosa. Muitas variáveis ​​determinam o sucesso da RPA, incluindo os tipos de ferramentas de RPA adquiridas, o volume de oportunidades de automação, a interconectividade dos dados existentes, os recursos de processamento e a capacidade de monitorar a manutenção dos bots. Para começar, as empresas devem realizar uma análise organizacional dos processos em busca de oportunidades de automação e, em seguida, alinhar essa análise com as demais ferramentas e recursos de TI da empresa. Em uma escala mais micro, as equipes de desenvolvimento de RPA devem ter em mente a modularidade, a reutilização e as configurações flexíveis. Isso permite a exportação de scripts de RPA, facilitando as avaliações de uso de recursos, integração e escalabilidade geral.

Como a RPA pode ser integrada a outras tecnologias de automação?

A RPA pode se integrar a outras tecnologias de automação, uma combinação frequentemente chamada de automação inteligente, de muitas maneiras diferentes. Com IA agêntica, a RPA pode ser uma ferramenta na caixa de ferramentas do agente para atingir uma meta. Nos fluxos de trabalho, a RPA pode solicitar um modelo de IA para uma decisão a uma entrada complexa ou inconclusiva antes de avançar. Em outros casos de uso, os modelos de IA podem realizar análises ou análises de dados não estruturados antes de alimentar o fluxo de trabalho de RPA mais estruturado para a geração de relatórios.

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