Automatização de Fluxos de Trabalho com IA: 5 Práticas Recomendadas e Exemplos Simples

Os fluxos de trabalho com IA podem aprender com padrões de dados e decisões anteriores para automatizar processos repetitivos de tomada de decisões, gerir fluxos de dados e fornecer análises em tempo real. Durante o planeamento, as equipas utilizam frequentemente um fluxograma de decisão para delinear os caminhos condicionais que a IA seguirá com base em diferentes entradas ou acionadores.

A IA é uma excelente ferramenta quando as perguntas são relativamente previsíveis e as respostas são conhecidas. Na prática, isto significa utilizar a IA para realizar tarefas simples ou moderadamente complexas que, de outro modo, teriam de ser realizadas por uma pessoa, ou para fazer sugestões sobre o que uma pessoa deve fazer em determinada situação. 

Porque precisa de automatização de fluxos de trabalho com IA?

A utilização de IA em fluxos de trabalho é o futuro da automatização de operações. O que antes era feito por uma pessoa pode agora ser feito por uma IA bem treinada, deixando o trabalho mais complexo, criativo e inovador a cargo dos membros da sua equipa de projeto. 

Embora isto possa parecer assustador, quando implementados de forma eficaz, os fluxos de trabalho automatizados oferecem muitas vantagens em diversos setores. 

• Reduzir tarefas repetitivas: A IA na automatização de fluxos de trabalho permite que as pessoas evitem tarefas repetitivas e demoradas e se concentrem nas atividades que exigem tomada de decisões complexas e inovação (ou seja, nas atividades que a IA não consegue processar ou criar). A IA realiza o trabalho que, de outro modo, consumiria tempo e energia de tarefas estratégicas mais importantes. Isto também reduz os custos de execução de tarefas repetitivas.
• Aumentar a precisão: Os fluxos de trabalho baseados em IA também podem ajudar a aumentar a precisão na automatização de processos, seguindo regras predefinidas e informações baseadas em dados, reduzindo o risco de erros humanos em tarefas rotineiras. O processamento por IA está atualmente a aumentar, especialmente em áreas com grande volume de dados, como as finanças, os cuidados de saúde e o serviço de apoio ao cliente, onde a precisão é essencial para evitar retrabalho. 
• Escalar processos: Sempre que as entradas são relativamente consistentes (fáceis de compreender para um modelo de linguagem), os fluxos de trabalho de IA podem complementar o esforço humano, permitindo que as operações cresçam de forma equilibrada. Por exemplo, os sistemas de atendimento automóvel podem utilizar IA para receber pedidos e enviá-los para o restaurante, reduzindo o tempo de espera e permitindo que os funcionários do restaurante se concentrem na confeção dos alimentos em vez de receberem pedidos. 
• Melhorar o planeamento e a conceção de projetos: A IA pode ser utilizada para ajudar a analisar dados históricos, prever necessidades de recursos e utilizar grandes quantidades de dados como entradas. Do lado da implementação, os gestores de projeto e os analistas de negócio podem conceber resultados de projetos e processos empresariais que utilizem a IA para fornecer capacidade operacional e serviços à escala. 
• Aumentar a adaptabilidade: Mesmo depois de a IA ser treinada para realizar a tarefa de que necessita, pode continuar a atualizá-la facilmente para garantir que se adapta à medida que os seus processos evoluem. Aquilo que exigiria tempo de formação dedicado para as pessoas pode ser atualizado num fluxo de trabalho automatizado por IA em poucos minutos. Os exemplos incluem a introdução de uma nova política nas operações de serviço de apoio ao cliente ou a adição de itens ao menu para os clientes encomendarem. 

Dica de especialista

Sempre que me deparo com uma tarefa complexa que exigirá algum tipo de repetição, considero de que forma a IA poderia ajudar-me e, por vezes, até converso com o ChatGPT sobre o problema que estou a enfrentar para perceber do que poderá ser capaz. Pode sempre perguntar à IA como abordar o problema que está a enfrentar para verificar se poderá ser útil!

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Exemplos de fluxos de trabalho de IA

Agora que a IA foi adotada em vários setores e casos de utilização, existem alguns exemplos bastante incríveis e visíveis de fluxos de trabalho de IA na gestão de projetos com os quais todos podemos interagir. 

Fluxos de trabalho automatizados de apoio com IA

Empresas como a Zendesk, a Atlassian e a HubSpot permitiram aos seus clientes utilizar chatbots baseados em IA e IA conversacional para automatizar os fluxos de trabalho de apoio ao cliente.

Estes chatbots tratam de pedidos comuns dos clientes, como a gestão de contas ou a resolução de problemas técnicos, analisando as perguntas recebidas e respondendo com informações relevantes ou encaminhando os utilizadores para os recursos adequados. 

Isto reduz os tempos de espera dos clientes e minimiza a carga sobre os agentes humanos, que podem então dedicar o seu tempo a questões mais complexas e às necessidades dos clientes. Ao recolher e analisar os dados das conversas, a IA melhora continuamente as suas respostas e otimiza a experiência do cliente. 

Manutenção preditiva automatizada por IA na indústria

A General Electric (GE) utiliza a automatização de fluxos de trabalho com IA para a manutenção preditiva das suas máquinas industriais. Os sensores recolhem dados das máquinas e os modelos de IA analisam esses dados para prever falhas no equipamento antes de estas ocorrerem. 

Os fluxos de trabalho automatizados (uma funcionalidade frequentemente disponível no software de gestão de projetos de instalações) agendam então tarefas de manutenção e encomendam as peças necessárias, garantindo que os técnicos e os recursos estão disponíveis. Isto reduz o tempo de inatividade, aumenta a vida útil do equipamento e minimiza os custos de manutenção.

Processamento automatizado de faturas por IA no setor financeiro

Os departamentos de contas a pagar de empresas como a IBM adotaram a automatização por IA para simplificar o processamento das suas faturas. Nestes fluxos de trabalho, o software de automatização de faturas pode utilizar o reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para extrair dados das faturas, enquanto os algoritmos de IA comparam estas informações com as ordens de compra e os contratos.

Depois de verificadas, o sistema inicia o pagamento e atualiza automaticamente os registos contabilísticos. As exceções e discrepâncias são assinaladas para análise humana. Esta automatização acelerou os processos de aprovação de faturas, minimizou os erros e reduziu a carga administrativa das equipas financeiras.

Encontre aqui mais exemplos de fluxos de trabalho.

Desvantagens dos fluxos de trabalho com IA

Há alguns aspetos a ter em consideração ao conceber fluxos de trabalho automatizados por IA que podem constituir desvantagens em algumas organizações e setores. 

• Custos de implementação: A configuração de fluxos de trabalho com IA exige frequentemente um investimento inicial significativo em pessoal qualificado, infraestrutura, software e formação. As organizações mais pequenas, com orçamentos limitados, podem considerar estes custos proibitivos. No entanto, cada vez mais empresas e fornecedores de software de gestão de fluxos de trabalho estão a integrar funcionalidades de IA nas suas ferramentas existentes, por isso procure funcionalidades de automatização com IA nas suas ferramentas de automatização de processos existentes. 
• Tratamento deficiente de exceções: Os fluxos de trabalho com IA podem ter dificuldades com casos extremos ou situações invulgares que não seguem padrões previsíveis. Por exemplo, se uma reclamação de um cliente ficar fora dos dados de entrada habituais que um chatbot de IA está programado para tratar, o sistema pode interpretar mal o problema ou fornecer aconselhamento irrelevante. É necessário envolver pessoas para garantir que as exceções são geridas corretamente e para adaptar e otimizar o fluxo de trabalho para casos futuros.
• Perceção de que a IA é impessoal: As respostas da IA podem não ter a empatia e a subtileza necessárias em situações sensíveis. Isto é particularmente evidente no serviço de apoio ao cliente, onde as mensagens automatizadas podem parecer robóticas ou distantes, deixando os clientes insatisfeitos ou, no pior dos casos, furiosos por terem de lidar com uma IA. Encontrar o equilíbrio entre a automatização e o contacto humano é um processo delicado ao conceber fluxos de trabalho automatizados com IA.
• Questões de segurança e privacidade: Muitas organizações empresariais têm dados e informações sensíveis que não podem ser partilhados com ferramentas com IA. Poderá estar limitado quanto àquilo para que pode utilizar a IA no que diz respeito à automatização de fluxos de trabalho empresariais na sua organização. Se estiver a considerar implementar IA na sua organização, fale com os seus especialistas de segurança e jurídicos e procure ambientes privados de modelos de IA que possam disponibilizar as funcionalidades de que necessita, mantendo os seus dados seguros. 
• Preconceitos e questões éticas: Os modelos de IA podem reforçar inadvertidamente os preconceitos presentes nos conjuntos de dados de treino, conduzindo a decisões injustas ou discriminatórias. Estes preconceitos podem afetar o recrutamento, o serviço de apoio ao cliente e outros fluxos de trabalho se não forem geridos cuidadosamente. Por este motivo, também deve ter cuidado com as tarefas que pede a uma IA para executar, especialmente quando estas dizem respeito a recursos humanos ou a questões relacionadas com pessoas. 
• Reações dos funcionários relativamente à possível eliminação de postos de trabalho: À medida que a automatização assume tarefas repetitivas, alguns funcionários podem recear ser substituídos ou ficar excedentários, conduzindo à redução da força de trabalho. Gerir esta mudança exige a criação proativa de oportunidades para que os funcionários recebam formação para novas e diferentes funções, alinhadas com as necessidades da organização e as limitações dos fluxos de trabalho automatizados com IA. 

Ferramentas de IA para fluxos de trabalho

Se estiver pronto para iniciar o percurso de utilização da IA para ajudar a automatizar o seu fluxo de trabalho, o primeiro passo é compreender o fluxo de trabalho antes da IA. 

Depois de se familiarizar com a criação de diagramas de fluxos de trabalho, é altura de considerar como a IA pode apoiar a automatização de fluxos de trabalho, retirando passos manuais do fluxo de trabalho e subcontratando-os efetivamente a um assistente de IA.

Além disso, as seguintes plataformas de IA generativa podem ajudar a automatizar os seus fluxos de trabalho:

• ChatGPT da OpenAI
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Claude da Anthropic

Se acabar por não utilizar nenhuma das ferramentas acima, é provável que utilize funcionalidades baseadas em IA de software de automatização de fluxos de trabalho para este fim. Ao considerar de que forma o software de automatização de fluxos de trabalho com IA pode ajudar, procure tarefas repetitivas que envolvam perguntas e respostas, ou a obtenção de dados e a produção de um resultado ou solução previsível — estas são excelentes candidatas à inclusão na automatização do seu fluxo de trabalho. 

Boas práticas para fluxos de trabalho com IA

Adicionar IA aos esforços de automatização pode parecer uma tarefa assustadora, mas seguem-se algumas dicas e sugestões que deverão ajudá-lo a começar sem se precipitar. 

Experimente estas dicas ao implementar IA nos seus fluxos de trabalho: 

1. Comece por algo pequeno, basta realizar a experiência: Comece os seus esforços de implementação de IA tentando automatizar um fluxo de trabalho pequeno e não crítico. Existem muitas opções de aplicações sem código/com pouco código para ajudar a começar. Comece com uma funcionalidade de IA numa aplicação de fluxo de trabalho que já utiliza e avance a partir daí. Além disso, acompanhe as suas experiências com ferramentas de automação de fluxos de trabalho com IA. A IA continua a precisar de supervisão e intervenção humanas, por isso não a deixe simplesmente funcionar sem controlo.
2. Defina como alvo as áreas de maior impacto: Dê prioridade aos fluxos de trabalho que oferecem o maior retorno sobre o seu investimento de tempo e tecnologia. Considere tarefas repetitivas que consomem muito tempo ou são propensas a erros humanos. Automatizar estas áreas com IA trará benefícios imediatos, ao mesmo tempo que criará uma base sólida para continuar a investir em IA quando os resultados forem positivos.
3. Comece com dados limpos: Os modelos de IA são tão bons quanto os dados e as fontes de dados utilizados no seu treino. Por isso, quando começar, comece por áreas onde os dados sejam limpos e consistentes, de modo a evitar erros no processamento da IA e a reduzir o número de exceções que a IA precisa de encaminhar para uma pessoa.
4. Conceba tudo tendo em conta a segurança e a conformidade: Reúna os seus advogados e especialistas em segurança e obtenha o seu apoio para a implementação de ferramentas de IA antes de avançar totalmente. Tenha em atenção os regulamentos de privacidade de dados que se aplicam tanto a si como aos seus clientes e crie fluxos de trabalho que cumpram esses requisitos. 
5. Invista em formação e gestão da mudança: Apoie os colaboradores, proporcionando formação sobre os novos fluxos de trabalho e esclarecendo de que forma a IA irá melhorar as suas funções, em vez de as prejudicar. Um plano ponderado de gestão da mudança ajudará a lidar com as inevitáveis preocupações relacionadas com a perda de postos de trabalho e, ao mesmo tempo, contribuirá, esperamos, para a adoção da tecnologia de IA.

Tendências futuras na automação de fluxos de trabalho com IA

Tal como acontece com qualquer outra tecnologia disruptiva, a IA veio para ficar. Se olharmos para 2024, foi um ano que começou com vídeos estranhos de Will Smith a comer esparguete e terminou com capacidades de IA que alguns dificilmente poderiam imaginar.

Foi também um ano em que muitas ferramentas de gestão de projetos desenvolveram funcionalidades de IA para ajudar a acelerar determinadas tarefas aborrecidas, como criar notas de reuniões, resumir documentos e criar listas de verificação com base nos títulos das tarefas.

É provável que 2025 seja o ano em que veremos mais integrações entre ferramentas de fluxo de trabalho de projetos e modelos de IA preditiva, uma vez que estes últimos estão a aumentar exponencialmente as suas capacidades. Assim, tal como um iPhone pode utilizar o ChatGPT para identificar objetos captados pela câmara, as ferramentas irão estabelecer uma interface com as grandes empresas de IA para trocar informações e ajudar a simplificar o trabalho das equipas.

Não se surpreenda se vir uma versão beta de uma ferramenta de fluxo de trabalho de baixa intervenção. Uma ferramenta em que as pessoas envolvidas num projeto fornecem informações muito específicas para alimentar uma IA que tratará de todo o processo.

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