Tendências em automação inteligente e RPA na América Latina para 2023

Temas cada vez mais presentes na rotina das grandes empresas, o RPA, sigla em inglês para automação de processos robóticos, e a automação inteligente de uma forma geral devem ganhar ainda mais espaço em 2023. É o que aponta pesquisa realizada em parceria pela EY e BotCity – plataforma de RPA e IA para construção e orquestração de automações em Python utilizando tecnologias abertas, visão computacional e computação elástica. Lançada neste mês, a análise avaliou como a Automação Inteligente está presente nas estratégias das organizações.

O estudo ouviu mais de 200 grandes e médias empresas de diversos setores nos principais países da América Latina. “É um material inédito e esclarecedor, que nos permite conhecer mais a fundo a realidade e a aplicabilidade dessas tecnologias em regiões distintas e entender como esse mercado está evoluindo e quais serão os próximos passos”, explica Lorhan Caproni, CEO da BotCity.

Confira, a seguir, o que os especialistas da BotCity e da EY analisam como principais tendências em RPA, a partir dos resultados do estudo:

1. Cresce a prioridade do RPA nas estratégias das empresas

A partir do estudo, é possível concluir que o RPA ganhou maturidade em práticas e ferramentas, além de se colocar com mais prioridade nas estratégias e investimentos das empresas. Os C-Levels ouvidos avaliam a automação de processos robóticos como algo complementar a outras iniciativas estratégicas e um meio escalável para destravar vantagens importantes, tais como liberar a mão de obra escassa e qualificada para tarefas de maior valor, obter ganhos expressivos de produtividade, melhorar a experiência de clientes e pessoas colaboradoras, evitar erros críticos e fraudes, reduzir consideravelmente custos e viabilizar tarefas que não-realizáveis de forma manual.

Dois indicadores corroboram essa tendência: 90% das empresas tiveram aumento significativo no número de automações em relação ao ano passado e 66% das empresas pretendem aumentar o investimento em RPA.

2. RPA ganha Escala e Complexidade

Ao ganhar prioridade estratégica, tendo 72% das empresas pesquisadas com mais de uma dezena de automações, alcançando mais áreas e processos críticos nas empresas como TI, Fiscal, Inovação e Jurídico, as soluções precisam ser desenhadas para maior escalabilidade e segurança.

Além disso, a implantação de estratégias relacionadas à infraestrutura, somada a processos automatizados cada vez mais sofisticados, requer time com membros com qualificação técnica, como em 77% dos respondentes que possuem pelo menos metade da equipe com skills de programação, altamente capacitados, com as melhores ferramentas de mercado e suporte de parceiros tecnológicos.

3. RPA como Projeto de Software e Responsabilidade de TI

A crescente complexidade técnica em RPA requer times com desenvolvedores e que os projetos de automação sejam tratados como “projetos de software”: com requisitos, validações e testes, regras, integrações e sustentação. A pesquisa corrobora essa tendência: 76% dos projetos de RPA são liderados por TI e COEs, que por sua vez são comitês multidisciplinares, mas sempre com envolvimento de TI em um nível mais estratégico.

4. Hiperautomação, Python RPA e Tecnologias Abertas

Dentro das empresas, a hiperautomação vem sendo vista de uma forma mais ampla, envolvendo também RPA, Machine Learning, Processamento de Documentos e integração com plataformas de BPM (Business Process Management). Nesse cenário de maior complexidade técnica das automações, estamos testemunhando a mudança para uma 2ª geração de RPA focada em Python, que é a linguagem mais utilizada globalmente, de acordo com o Tiobe Index 2023, e utilizada em 79% das empresas pesquisadas, além de ser uma linguagem de fácil aprendizado e já utilizada nas empresas para iniciativas em Data Science, projetos de IA (Inteligência Artificial), desenvolvimento e QA (Quality Assurance).

Já são mais de 14 milhões de pessoas desenvolvedoras no mundo, milhares de comunidades, conteúdos e aceleradores disponíveis (SDKs, frameworks, conectores, plugins), melhor performance e uso otimizado de recursos computacionais. Assim, o Python RPA se tornou um facilitador da hiperautomação e automação inteligente.

5. Shadow IT, Orquestração e Governança de RPA

Uma vez que diferentes áreas passam a ter mais automações, com maior complexidade e implementadas em processos críticos, é primordial para líderes de tech ter alternativas para obter governança sobre o shadow IT, assim como guidelines e ferramentas para orquestração e gestão das automações.

6. Computação Elástica e Robot-as-a-Service (RaaS)

O dinamismo das demandas e das condições competitivas exigem arquiteturas modernas para automação de processos, proporcionando alocação dinâmica de recursos computacionais para ganho de escala, redução do tempo de execução e um modelo de custo mais otimizado de acordo com o uso.

7. Arquitetura Multiplataforma

A maioria dos líderes tech estão utilizando mais de uma ferramenta de automação, segmentando sua arquitetura em módulos e considerando as opções mais adequadas para cada especialidade. Um ambiente como esse evita o lock-in, ou seja, que fiquem presos a uma tecnologia, aumenta o poder de negociação na aquisição de licenças, reduz custos e proporciona melhores soluções para cada caso de uso.

Com mais da metade das empresas (56%) considerando uma arquitetura multi-plataforma e 79% reportando a utilização de Python, é possível observar uma tendência de adoção de soluções com tecnologias não-proprietárias, que suportam RPA como software e APIs abertas facilitam a integração com a diversidade de iniciativas presentes.

8. RPA e AI Next-Gen: visão computacional e ChatGPT

A nova geração de Inteligência Artificial, mais acessível e poderosa, abre uma nova gama de possibilidades junto ao RPA, trazendo muito mais produtividade no desenvolvimento e resiliência para as automações. Com visão computacional moderna, as automações ficam mais resilientes a mudanças na interface e conseguem operar por diferentes tipos de sistemas (web, desktop, legado, Android).

“Soluções como ChatGPT, capazes de gerar códigos automaticamente utilizando tecnologias abertas, vão aumentar a produtividade de times de desenvolvimento de soluções. Combinado com visão computacional e outras estratégias de navegação em sistemas em alto nível, será cada vez mais rápido produzir automações”, conclui o estudo.

Serviço
www.botcity.dev