Inteligência Artificial não é novidade

BPM Friend, desde os tempos da minha faculdade, já se discutia sobre Inteligência Artificial (IA). Trata-se de uma área extensa de pesquisa, que não surgiu de repente. A história da Inteligência Artificial é longa e complexa, remontando à antiguidade. No entanto, a versão que conhecemos hoje teve início no desenvolvimento ocorrido na década de 1950.

História da Inteligência Artificial

O termo “Inteligência Artificial” foi cunhado em 1955 em uma conferência em Dartmouth, nos Estados Unidos. Durante o evento, que reuniu pesquisadores de várias áreas, como matemática, psicologia, ciência da computação e lógica, discutiu-se amplamente sobre como criar máquinas capazes de simular o raciocínio humano.

Alan Turing, matemático britânico, destacou-se como um dos primeiros pioneiros da IA e propôs o ‘Teste de Turing’ em 1950 para avaliar a capacidade de uma máquina imitar a inteligência humana. Além disso, outro pioneiro da IA foi John McCarthy, responsável por organizar a conferência de Dartmouth e é considerado um dos fundadores da IA como um campo de pesquisa.

A história da Inteligência Artificial é marcada por avanços e retrocessos, com períodos de entusiasmo seguidos por desânimo. Na década de 1960, a Inteligência Artificial foi considerada uma área promissora; no entanto, o progresso foi limitado pela falta de poder computacional e pela complexidade na programação de máquinas para realizar tarefas sofisticadas.

Posteriormente, enfrentou uma fase de desencanto nos anos 1980, conhecida como ‘inverno da IA’. Contudo, experimentou um renascimento na década de 1990 com o surgimento da World Wide Web e o aumento significativo do poder de processamento dos computadores.

Vivemos o boom da Inteligência Artificial

Atualmente, vivemos um boom de Inteligência Artificial, com diversas técnicas, algoritmos, modelos e ferramentas de IA inundando o nosso cotidiano. A mais conhecida até o momento é o ChatGPT. Enquanto isso, o Google já anunciou o lançamento em breve do nosso futuro amigo Bard.”

O resto do mundo parece que já se moveu mais rápido que o Google dessa vez e temos já uma lista quase infinita de ferramentas de IA, entre elas Jasper, Copy.ai, Synthesia, Pictory, Descript, WOW TO, HUMATA, EZDUBS, STEVE.Ai. A lista não pára de crescer a cada dia.

Podemos também perceber este boom através de outros sinais:

• Crescimento exponencial: O interesse em IA tem crescido exponencialmente nos últimos anos, com um aumento significativo no número de pesquisas, publicações e investimentos no setor.
  
• Aplicação generalizada: A IA está sendo aplicada em uma ampla variedade de setores e áreas, incluindo saúde, finanças, transporte, varejo e muito mais. É cada vez mais comum encontrar soluções baseadas em dados em empresas e organizações de todos os tipos e tamanhos.
  
• Investimento financeiro: Empresas e investidores estão aportando cada vez mais dinheiro na IA. Estima-se que os investimentos em IA tenham atingido US$ 40 bilhões em 2020, e espera-se que esse número continue a crescer nos próximos anos.

Se a Inteligência Artificial tem uma história tão longa, por que estamos experimentando esse boom agora?

A pergunta que naturalmente surge é: por que somente agora? A verdade é que uma conjunção de fatores propiciou o solo perfeito para fertilizar a Inteligência Artificial neste momento que estamos vivendo:

Primeiramente, os avanços tecnológicos desempenham um papel crucial. Com o aumento exponencial do poder de processamento de computadores e o advento de tecnologias como big data, computação em nuvem e internet das coisas, a IA se tornou mais viável do que nunca. Além disso, seus algoritmos também se tornaram mais sofisticados e eficazes, permitindo que as máquinas realizem tarefas cada vez mais complexas. Esses avanços estão tornando a IA mais poderosa do que nunca.

Outro ponto crucial a ser considerado é que, atualmente, temos acesso a uma quantidade sem precedentes de informações, impulsionando assim a Inteligência Artificial. A proliferação de dispositivos conectados à internet, como smartphones e sensores, está gerando uma enorme quantidade de dados. Esses dados, por sua vez, são recursos valiosos que as empresas podem aproveitar para treinar algoritmos de IA.

Além disso, avanços em outras áreas também contribuem para esse boom. A Inteligência Artificial não é uma tecnologia isolada; ela está intimamente ligada a outros domínios, como robótica, visão computacional e processamento de linguagem natural. À medida que essas áreas também avançam, a IA se beneficia e pode ser aplicada de maneiras cada vez mais diversas.

Como a IA ajuda a área de BPM?

Dado que a Inteligência Artificial chegou (e não parece que vai sumir das nossas vidas simplesmente), a gente começa a se perguntar: qual o impacto desse novo fenômeno no nosso dia a dia? E no nosso trabalho?

Neste post anterior, a Juliana Jansen discute a relação entre pessoas e IA dentro do contexto organizacional e indica que as empresas com maior capacidade de turbinarem seus processos de negócio com a tecnologia de IA, serão aquelas com maior potencial de destaque em seus mercados.

Então, é hora de refletir: Como a chegada das ferramentas de IA impactará a nossa vida na área de BPM (Business Process Management – Gestão de Processos de Negócio)?

Eu sempre acho que a tecnologia vem para me ajudar.

Então, vamos explorar algumas ideias:

• Que tal se eu pudesse perguntar para as ferramentas de IA: “Me mostra alguns exemplos de Processos de Compras”? Já pensou ter acesso a um super repositório de modelos de processos?
  
• Outra ideia: eu bato uma foto do meu fluxo de processo e a ferramenta de IA corrige para mim os erros da modelagem com a notação BPMN? Ajuste o fluxo e explique onde e por que estou cometendo erros.
  
• Opa… pensando nisso… poderia ser melhor ainda: “Eu queria mesmo era poder dizer: eu quero um modelo de processos de compras que faça isso e aquilo e obedeça a tais regras!” Voilà! Ele já modela o processo para mim seguindo minhas instruções.

Perguntando ao ChatGPT como ele pode colaborar com o nosso trabalho em BPM

Decidi ir além e questionar diretamente o ChatGPT sobre como ele poderia contribuir para o nosso trabalho como analistas de processos. A seguir, compartilho a resposta obtida:

“Como um modelo de linguagem de grande escala, treinado em uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, o ChatGPT pode se tornar uma ferramenta valiosa para os analistas de processos em diversas atividades relacionadas à modelagem de processos.”

Aqui estão algumas contribuições que o ChatGPT pode oferecer:

• Identificação de padrões e oportunidades de melhoria: ao analisar grandes volumes de dados de processos, o ChatGPT pode identificar padrões e oportunidades de melhoria nos processos existentes. Isso pode ajudar os analistas de processos a identificar áreas em que podem ser feitas melhorias para aumentar a eficiência e a eficácia dos processos.
  
• Análise de sentimentos: ao analisar o feedback dos clientes e colaboradores em relação a processos de negócio específicos, o ChatGPT pode identificar sentimentos positivos e negativos, bem como áreas específicas em que os processos precisam ser aprimorados.
  
• Geração de documentação: o ChatGPT pode contribuir gerando documentação automatizada de processos de negócio, reduzindo a necessidade de os analistas de processos escreverem toda a documentação manualmente.
  
• Análise de linguagem natural: analisando a linguagem natural usada em conversas com clientes e colaboradores, o ChatGPT pode identificar as principais questões e preocupações que podem ser abordadas com melhorias nos processos.
  
• Detecção de Anomalias: o ChatGPT pode contribuir identificando irregularidades nos processos de negócio e alertando os analistas sobre possíveis problemas antes que causem impactos significativos.

Essas são apenas algumas das contribuições que o ChatGPT pode oferecer para a modelagem de processos. É importante ressaltar que o ChatGPT é uma ferramenta que pode ser usada em conjunto com outras ferramentas e métodos de análise de processos para ajudar a melhorar os processos de negócio.

Como a Inteligência Artificial pode apoiar os processos das empresas?

Os processos de negócio estão se tornando cada vez mais poderosos, incorporando técnicas da era digital. Nesse cenário, as empresas buscam estratégias de negócios que vão além de operações manuais e repetitivas. Esse novo contexto não apenas resulta em processos mais maduros, mas também em operações mais previsíveis e altamente escaláveis. Diante desse panorama, a aplicação da IA se torna crucial para impulsionar o sucesso.

Para ilustrar, vou apresentar alguns exemplos de processos que podem se beneficiar significativamente da Inteligência Artificial:

• Vendas – a IA pode analisar dados de clientes e prever suas necessidades, permitindo personalização em tempo real e aumento das taxas de conversão. A Inteligência Artificial também desempenha um papel crucial na identificação de leads de alta qualidade, segmentando-os com base em suas características específicas e possibilitando uma abordagem mais precisa e direcionada.
  
• Atendimento ao cliente – a IA pode fornecer suporte automatizado e personalizado, melhorando a experiência do cliente e reduzindo o tempo de espera. A IA também pode identificar problemas comuns e fornecer soluções automáticas, reduzindo o volume de chamados para o atendimento humano.
  
• Logística – a IA pode otimizar rotas e horários de entregas, reduzindo os custos de transporte e aumentando a eficiência operacional. A IA também pode ser prever a demanda futura e ajustar a capacidade de produção e transporte de acordo.
  
• Produção – a IA pode monitorar o desempenho de máquinas e prever possíveis falhas, permitindo manutenção preventiva e redução de paradas não programadas. A IA também pode otimizar a utilização de matérias-primas e reduzir o desperdício.

Ferramentas de BPM e IA

Aposto que agora você deve estar se perguntando: Será que já existem ferramentas de BPM prontas com a tecnologia de IA?

A resposta é: Sim, BPM Friend! Confira algumas ferramentas de BPM que usam IA:

• IBM Blueworks Live: usa IA para identificar padrões em dados de processos e ajudar a otimizar o fluxo de trabalho.
• Appian: usa IA para automatizar tarefas repetitivas e identificar gargalos em processos de negócio.
• Pega Platform: usa IA para prever ações e comportamentos futuros de clientes, permitindo personalização em tempo real.
• UiPath: plataforma de RPA (Robotic Process Automation) que usa IA para identificar e automatizar tarefas repetitivas e melhorar a eficiência operacional.
• Bizagi: usa IA para analisar dados de processos e identificar áreas para otimização e melhoria contínua.

Diante da crescente adoção da IA e da automação, é provável que, no futuro, mais ferramentas de BPM integrem essas tecnologias em suas soluções.

Não se esqueça das pessoas

Toda tecnologia deve alinhar-se à cultura organizacional. Mesmo que uma empresa possua uma tecnologia poderosa e eficiente, o sucesso será comprometido se a cultura não for favorável e as pessoas não estiverem engajadas. Se os participantes estiverem desmotivados ou relutantes em adotar as ferramentas, negligenciarão estas, resultando no desperdício do investimento.

Portanto, lembre-se sempre, BPM Friend: Pessoas, Processos e Tecnologia! Nesta ordem. Não inverta

Conclusão

Ainda há muito a ser discutido sobre este assunto, e muitas novidades estão por vir. Estarei trazendo para você as descobertas mais recentes, então, fique atento!

Enquanto isso, se quiser explorar a aplicação de diversas técnicas de Inteligência Artificial em BPM, recomendo fortemente a leitura deste artigo. Nele, os autores conduziram uma revisão sistemática da literatura, mapeando diferentes técnicas de IA, como redes bayesianas, e algoritmos matemáticos e computacionais, como grafos ou simulação de Monte Carlo. O artigo aborda aplicações em descoberta, verificação de conformidade, tomada de decisões, suporte, segurança e aprimoramento de processos.

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Referências Bibliográficas

Gomes, P.; Verçosa, L.; Melo, F.; Silva, V.; Filho, C.B.; Bezerra, B. (2022). Artificial Intelligence-Based Methods for Business Processes: A Systematic Literature Review. Appl. Sci. 12, 2314. https://doi.org/10.3390/app12052314

Mitchell, M. (2020). “Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans“. New York: Picador USA.

Polyvyanyy, A. (2020). “Artificial Intelligence Meets Business Process Management” – Vídeo disponível no Youtube: https://youtu.be/vIFTgrnj468