Inteligência Artificial não é novidade

BPM Friend, desde que eu fiz faculdade já se falava em Inteligência Artificial (IA). É uma área inteira de pesquisa e não surgiu da noite para o dia. A história da Inteligência Artificial é longa e complexa, remontando à antiguidade, mas como a conhecemos hoje começou a ser desenvolvida na década de 1950.

História da Inteligência Artificial

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

Alan Turing, matemático britânico, foi 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.

Outro pioneiro da IA foi John McCarthy, que organizou a conferência de Dartmouth e é considerado um dos fundadores da IA como um campo de pesquisa.

A história da IA é marcada por avanços e retrocessos, com períodos de entusiasmo seguidos de desânimo. Na década de 1960, a IA foi vista como uma área promissora, mas o progresso foi limitado pela falta de poder computacional e pela complexidade da tarefa de programar máquinas para realizar tarefas complexas.

A IA passou por uma fase de desencanto na década de 1980, conhecida como ‘inverno da IA’. Porém, ressurgiu na década de 1990 com o advento da World Wide Web e o aumento do poder de processamento de computadores.

Vivemos o boom da Inteligência Artificial

Atualmente, vivemos um boom de Inteligência Artificial. Com diferentes tipos de técnicas, algoritmos, modelos e ferramentas de IA chegando e inundando o nosso dia a dia. A mais conhecida delas 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 IA é tão antiga por que então esse boom agora?

A pergunta que vem à nossa mente 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:

• Avanços tecnológicos: 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. 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.
  
• Dados disponíveis: A Inteligência Artificial é alimentada por dados e, atualmente, há uma quantidade maior de dados disponíveis do que nunca antes. A proliferação de dispositivos conectados à internet, como smartphones e sensores, gerou uma quantidade enorme de dados que pode ser usada para treinar algoritmos de IA.
  
• Avanços em outras áreas: A IA não é uma tecnologia isolada, mas está intimamente ligada a outras áreas, 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 a hora de refletirmos: o que muda na nossa vida na área de BPM (Business Process Management – Gestão de Processos de Negócio) com a chegada das ferramentas de IA?

Eu sempre acho que a tecnologia vem para me ajudar. Então, veja 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? Acerta o fluxo e me explica onde e porque eu estou errando!
  
• 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! Voilá! Ele já modela o processo para mim seguindo minhas instruções.

Será que tudo isso é delírio meu ou estamos chegando cada vez mais próximos dessa realidade?

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

Eu dei um passo além e fui perguntar ao próprio ChatGPT como ele poderia ajudar o nosso trabalho como analistas de processos. Veja abaixo o que ele me respondeu:

“Como um modelo de linguagem de grande escala treinado em uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, o ChatGPT pode ser uma ferramenta valiosa para os analistas de processos em várias tarefas relacionadas à modelagem de processos. Aqui estão algumas contribuições que o ChatGPT pode oferecer:

• Identificação de padrões e oportunidades de melhoria: analisar grandes volumes de dados de processos e 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: analisar o feedback dos clientes e colaboradores em relação a processos de negócio específicos, identificando sentimentos positivos e negativos e áreas específicas em que os processos precisam ser aprimorados.
  
• Geração de documentação: gerar documentação automatizada de processos de negócio, reduzindo a necessidade de os analistas de processos escreverem toda a documentação manualmente.
  
• Análise de linguagem natural: analisar a linguagem natural usada em conversas com clientes e colaboradores, identificando as principais questões e preocupações que podem ser abordadas com melhorias nos processos.
  
• Detecção de anomalias: identificar anomalias nos processos de negócio, alertando os analistas de processos sobre possíveis problemas antes que eles causem um impacto significativo.

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.”

Uauuu!! 😱 Caiu o queixo por aí? Porque o meu caiu! 😂

Como a Inteligência Artificial pode apoiar os processos das empresas?

Os processos de negócio estão se tornando cada vez mais poderosos, com a incorporação de técnicas da era digital. As empresas buscam cada vez mais estratégias de negócios que não sejam operações manuais e repetitivas. Esse novo contexto também leva a processos mais maduros, previsíveis e altamente escaláveis. Tudo isso é um prato cheio para a aplicação da IA.

Para ilustrar, vou te dar alguns exemplos de processos que podem se beneficiar muito 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 IA também pode ajudar a identificar leads de alta qualidade e segmentá-los de acordo com suas características, permitindo uma abordagem mais 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: mas já existem ferramentas de BPM preparadas 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.

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

Não se esqueça das pessoas

Toda tecnologia sempre deve ser apoiada na cultura organizacional. Mesmo que uma empresa tenha tecnologia super poderosa e eficiente, se a cultura não for favorável, se as pessoas não estiverem embarcadas, já sabemos que não vai funcionar. Se os participantes estiverem desmotivados ou relutantes em utilizar as ferramentas, elas serão negligenciadas e o investimento desperdiçado.

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

Conclusão

Tem muita coisa ainda para a gente conversar sobre este assunto. Vem muito mais por aí. Eu vou trazendo para você as novidades que for descobrindo. Fica de olho!

Enquanto isso, se você quiser se aprofundar em possibilidades de aplicação de diferentes técnicas de Inteligência Artificial em BPM, sugiro fortemente a leitura deste artigo onde os autores conduziram uma revisão sistemática da literatura e mapearam diferentes técnicas de IA (exemplo: redes bayesianas) e algoritmos matemáticos e computacionais (exemplo: grafos ou simulação de Monte Carlo) sendo usados para descoberta, checagem de conformidade, tomada de decisão, suporte, segurança e melhoria de processos.

Palestra Processos: Onde vivem? Do que se alimentam?

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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