Indiscutivelmente, uma das maiores transformações que aconteceram nos negócios nas últimas décadas foi a automação de processos empresariais. Das soluções de BPM que permitiram que os processos fossem mapeados e otimizados às novas funcionalidades dos Large Language Models (LLMs), os níveis de eficiência e inovação cresceram de forma significativa e acelerada.

Conforme tratado em Davenport e Ronanki (2018), a inteligência artificial está redefinindo as operações ao fundir análises, aprendizado de máquina e automação em um único e integrado ecossistema.

Os LLMs possuem a capacidade de compreender a linguagem humana, processar enormes fluxos de informações não estruturadas e aprender constantemente, ampliando assim os horizontes da automação de processos em áreas como manufatura, varejo e serviços.

Este artigo aborda a jornada tecnológica, enfatizando os obstáculos de implementação e traz histórias de sucesso, que mostram como essas tecnologias são usadas para a geração contínua de valor para as empresas e, mais ainda, para os clientes.

A jornada da automação de processos: BPM e RPA para as LLMs

Durante a década de 1990, os sistemas de BPM estabeleceram fluxos de trabalho e visibilidade nos processos de negócios; no entanto, eles eram restritos a cenários estruturados. Isso foi seguido pelo avanço na década de 2010, da automação robótica de processos (RPA), automatizando tarefas repetitivas, como a entrada de dados e a reconciliação de documentos.

De acordo com Brynjolfsson e McAfee (2014): "Os robôs não são bons em ambiguidade, ou coisas que não foram precisamente estruturadas".

Já as soluções de IA LLMs e automação inteligente serão realmente predominantes na década de 2020: o primeiro enriquecerá informações úteis por meio de aprendizado profundo (deep learning), enquanto o segundo reduzirá o fardo da tomada de decisão manual em dados ambíguos não estruturados, usando processamento de linguagem natural (NLP).

Novas implementações de tecnologia evoluirão com modelos analíticos mais holísticos, capazes de converter a riqueza dos dados não estruturados em um processo de decisão mais rápido, personalizado e confiável.

A seguir, alguns casos de sucesso, de como as soluções de IA LLM e a Automação Inteligente estão impactando diferentes segmentos de mercado, integrando-se ao BPM, para otimizar processos complexos e estender a capacidade da inteligência humana.

1. Indústria: Manutenção preditiva e gestão da qualidade

No setor industrial, o uso de soluções de IA LLM está redefinindo a manutenção preditiva e a gestão da qualidade. Uma empresa de médio porte, fabricante de perfumes e cosméticos, enfrentou um grande desafio, quando alguns equipamentos críticos da linha de produção foram desligados inesperadamente. Embora os dados históricos estivessem disponíveis, a equipe de manutenção passou muito tempo analisando relatórios técnicos e manuais.

Ao integrar a solução IA LLM ao seu sistema BPM, a empresa automatizou a análise de dados técnicos e relatórios operacionais. Os modelos de IA foram capazes de identificar os padrões em dados não estruturados e prever falhas antes que elas ocorressem, bem como, recomendar medidas preventivas. Além disso, na gestão da qualidade, o LLM foi utilizado para verificar relatórios de conformidade, sinalizar automaticamente desvios e recomendar correções.

O resultado apresentado foi:

• A redução de 20% nas paradas não programadas
• A melhoria da produtividade da equipe de manutenção
• A melhoria da consistência e qualidade do produto

2. Varejo: Atendimento ao Cliente e Previsão de Estoque

No setor de varejo, a integração do LLM com o BPM revolucionou o atendimento ao cliente e a logística. Uma rede regional de produtos de cama, mesa e banho utilizava sistemas legados, para atender clientes e gerenciar estoques, mas enfrentava dificuldades em prever a demanda e responder rapidamente às dúvidas dos consumidores.

Ao adotar uma solução de IA LLM, a empresa automatizou o atendimento ao cliente, com a IA respondendo a dúvidas comuns em linguagem natural e encaminhando questões mais complexas para a equipe do call center. Na logística, o LLM analisou o histórico de vendas e a sazonalidade, para prever picos de demanda e otimizar a reposição de estoque.

O resultado apresentado foi:

• Os custos logísticos foram reduzidos em 15%
• Aumento da satisfação do cliente, por meio de respostas mais rápidas e personalizadas
• Melhoria na eficiência operacional e na gestão de estoques

3. Escritório de Advocacia: Análise de Contrato:

Nos serviços jurídicos, as empresas enfrentam um número cada vez maior de contratos e documentos legais. Um escritório de médio porte especializada em direito comercial integrou uma solução de IA LLM com o BPM, para automatizar a revisão de contratos e a identificação de cláusulas-chave.

A solução permitiu que a análise fosse concluída em questão de horas, destacando riscos e inconsistências. Além disso, o LLM gerou automaticamente resumos de jurisprudência e pareceres jurídicos estruturados, permitindo que os advogados se envolvessem em atividades mais estratégicas e que criassem mais valor para os clientes.

O resultado apresentado foi:

• Tempo de análise de contratos foi reduzido em 40%
• Melhoria da precisão e a consistência na revisão jurídica
• Melhoria da eficiência da prestação de serviços aos clientes

No entanto, no contexto dos estudos de caso, a implementação destas soluções envolve desafios importantes que precisam de ser enfrentados, para garantir uma integração bem-sucedida, tendo em conta:

1. Gestão e qualidade de dados:

A validade e a aplicabilidade das soluções de IA LLM depende da qualidade dos dados. Dados inconsistentes ou incompletos podem afetar os resultados automatizados. Como sugerem Davenport e Harris (2007), para superar esse desafio é necessário investir na limpeza e gestão de dados (Data Quality).

2. Treinamento da equipe:

De acordo com Brynjolfsson e McAfee (2014), a adoção de soluções de IA requer mudanças culturais e tecnológicas dentro das organizações. As equipes devem ser treinadas para trabalhar com tecnologia e compreender suas limitações e aplicabilidade.

3. Ética e a Privacidade:

A implementação do LLM deve cumprir requisitos legais e éticos, especialmente em áreas como direito e saúde. Como alertam Martin e Murphy (2017), o cumprimento de regulamentações como a LGPD é de fundamental importância, para o controle desejado de risco para o negócio.

Concluindo, para aproveitar ao máximo dessas tecnologias é necessário implementar estratégias, que garantam uma transição suave e eficaz e assim sendo, proponho algumas dicas práticas para a implantação das soluções de IA LLMs:

1. Identifique os principais processos: Comece pelas áreas que exigem muita interação com dados não estruturados, como atendimento ao cliente, análise de documentos ou manutenção preditiva.
2. Integrar com soluções existentes: O LLM não precisa substituir os sistemas existentes, mas sim complementá-los. A integração com soluções de ERP, ferramentas CRM ou RPA pode maximizar o retorno do investimento.
3. Desenvolver habilidades de equipe: A adoção de um LL.M requer mudança cultural e de treinamento, para que as equipes entendam como trabalhar com IA para alcançar o que chamo de “a expansão da capacidade da inteligência humana”.
4. Comece pequeno: Comece com um projeto piloto para testar a tecnologia em um cenário controlado e depois expanda para outras áreas ou departamentos da empresa.

A automação de processos com soluções de IA LLM representa o presente e o futuro da eficiência empresarial, especialmente para empresas de médio e grande porte, que buscam competir em mercados em constante mudanças e com a necessidade de criar experiências de consumo, cada vez mais personalizadas para seus clientes.

Apesar dos desafios, os casos de sucesso mostram que, com planejamento e estratégia, essas soluções podem produzir resultados significativos, criando oportunidades de crescimento empresarial e de inovação contínua. Como enfatizam Brynjolfsson e McAfee (2014): “O verdadeiro poder da tecnologia reside não apenas naquilo que ela substitui, mas naquilo que nos permite criar”.