Hiper-Automação

A importância da Orquestração Avançada para evitar dores de crescimento na implementação massiva do "intelligent" RPA com "humans-in-the-loop"
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Sempre que iniciamos um novo projeto com um novo cliente, o RPA é tipicamente utilizado para automatizar tarefas pequenas e bem definidas. Estes são os frutos fáceis de apanhar, que normalmente iniciam a onda de automatização de que uma empresa precisa para realizar o sonho da transformação digital.

Esses processos simples parecem estanques e podem ser executados por um simples robô. O cliente obtém rapidamente um ROI sobre eles, criando uma sensação de sucesso.

Esta fase parece fácil. De fato, tão fácil que algumas empresas decidem iniciar as suas próprias iniciativas “low-code”, “citizen-developer”, sem recorrer às equipas profissionais. Tal como nós fazemos quando decidimos pintar algumas paredes.

Mas em menos tempo do que se espera, há dezenas de processos automatizados a correrem em paralelo e o primeiro desafio é gerir o seu funcionamento, especialmente lidar com os erros.

Muitas empresas ficam numa posição em que pessoas sem formação específica têm de atender aos robots, agendando-os manualmente e re-enviando trabalhos à mão, apenas para lidar com erros imprevistos e lidar com novas versões dos programas. RPA é software e haverá “bugs” no código base. Além disso, a maior parte do poder do RPA vem da possibilidade de navegar pelas “User Interfaces” aplicacionais mas as “UIs” mudam, e os RPAs desenvolvidos não conseguem, por vezes, lidar com estas mudanças e geram erros durante a sua execução. Além disso, os robôs funcionam 24h / dia e, em breve, a sua operação parece “babysitting”: temos de os monitorizar no caso de algo acontecer, mas na maioria das vezes não estamos a fazer nada. Nos piores cenários, pode parecer que estamos a gerir uma UCI, com a necessidade de prestar todos os cuidados possíveis aos robôs (“hypercare”).

De repente, parece que a pintura de algumas paredes se transformou num grande projeto de construção, mas sem a metodologia, profissionais e ferramentas adequadas.

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A Orquestração Robótica ajuda a aliviar a carga. Um Orquestrador é uma peça de software que pode automatizar grande parte da complexidade da operação, correndo e atendendo a dezenas, ou mesmo centenas, de robôs em paralelo. Lança robôs, reescalona-os se surgir algum imprevisto, trata de erros e permite ao cliente gerir por exceção: os alarmes informam-nos de que houve uma exceção e podemos agir em conformidade, se o Orquestrador não souber o que fazer.

Melhor ainda, um bom Orquestrador mantém estatísticas sobre cada registo processado por cada robô, permitindo-nos ver onde se encontram os estrangulamentos, otimizar os processos, criar novas cópias de robôs em tempo real para lidar com a procura e equilibrar a carga entre eles. É até possível ver, em tempo real, quanto dinheiro se está a poupar, correndo robôs em vez de pessoas para executar as tarefas.

Mas quando as empresas avançam à toda a velocidade, surgem novos desafios e o principal de todos é que os processos de maior dimensão serão abordados. Alguns deles poderão reutilizar subprocessos já automatizados, alguns deles exigirão a combinação do trabalho dos robôs com o trabalho das pessoas (porque algumas tarefas ainda requerem um raciocínio que está para além da programação convencional), alguns deles implicarão o desenvolvimento de robôs muito sofisticados e complexos, que terão de combinar a tecnologia de base “low-code” com abordagens mais tradicionais e profissionais, tais como linguagens e estruturas de programação normais (como .NET / C# ou Python / Flask / Django), e funcionarão durante longos períodos de tempo (tais como dias).

As coisas estão a tornar-se tão complexas que a implementação de RPA se tornou um ramo da disciplina DevOps, apropriadamente designado RPAOps.

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É quando compensa entrar na Orquestração Avançada, ou Hiper Automação (como lhe chamam o Gartner e a UIPath). Os Orquestradores Avançados podem combinar robôs de multi-tecnologia, direcionar a saída de um para a entrada de outro de acordo com regras especificadas, reutilizando o trabalho já feito e permitindo a modularização do desenvolvimento, ao mesmo tempo que se mantêm atentos ao caminho dos registos, não só fornecendo análises reveladoras, mas também fornecendo audit trails que podem ser críticos em algumas verticais.

Os Orquestradores Avançados podem também proporcionar uma integração perfeita com o trabalho humano, através da criação de formulários de interação em tempo real, que os humanos podem preencher com dados que os robôs regulares não conseguem decidir. Não estamos a falar de uma abordagem BPM, que foi desenvolvida para apoiar o trabalho dos humanos através da automatização das interações, estamos a falar do oposto: um ambiente onde as tarefas são quase todas totalmente automáticas, com os humanos a fornecerem os seus conhecimentos para algumas etapas críticas. Chamamos a esta abordagem “Human-In-The-Loop” (HITL), porque mantemos os humanos no circuito, mas eles não são o foco principal.

Os Orquestradores Avançados podem aprender com a enorme quantidade de dados criados todos os dias pelo sistema. Ao implementar ferramentas AI/ML, os Orquestradores Avançados podem otimizar automaticamente filas, “buffers”, número de robôs e sessões (e mesmo máquinas, se puderem ser automaticamente provisionadas) de forma dinâmica.

Podem ajudar a empresa a cumprir os seus SLAs, otimizando as prioridades na execução em lote de robôs, empurrando alguns trabalhos para mais longe se houver a possibilidade de um SLA poder ser quebrado. Uma vez que tudo isto está suportado por IA/ML, o Orquestrador utiliza a informação gerada para decidir melhor da próxima vez.

Melhor ainda, a AI e o ML podem ser usados para inferir quais são as respostas dadas pelos humanos no circuito, começando por fazer recomendações (e aprender com as correções) e mais tarde substituindo-as, automatizando um novo passo e libertando os humanos para fazer trabalho criativo em vez de coisas repetitivas, que podem ser “Machine Learned”.

Assim, a Hiper-Automação é o futuro da RPA, mas a maior parte já está no presente, ajudando as grandes empresas a atingir os seus objetivos para a Transformação Digital, sem as dores de crescimento que surgem com uma abordagem “naïf” à automatização de processos.
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