Automação de Processos é um tema que está na pauta das grandes empresas há muito tempo, porém nem sempre é fácil entender todos os termos e novas palavras que aparecem quando tocamos nesse assunto.

     Por isso, a K2M preparou um dicionário completo que vai desvendar as palavras-chave sobre automação de processos. Esperamos que esse material seja valioso e que você compartilhe com muita gente!

     API (Interface de Programação de Aplicações) – são integradores que permitem que dois softwares ou sistemas diferentes se comuniquem entre si. Quando falamos em automação, isso é muito importante, pois normalmente as empresas têm processos com etapas que acontecem em diferentes softwares.

     Por isso, é essencial que tudo seja integrado para funcionar com eficiência.

     BPA (Automação de processos de negócio) – é qualquer método utilizado em um negócio para agilizar um processo através de automação. O BPA utiliza a automação para diminuir tarefas manuais, e consequentemente impacta no tempo dos processos.

     Essa automação otimiza os processos, uma vez que elimina diversos erros e perda de informações.

     BPM (Gestão de Processos de Negócios) – é uma disciplina corporativa de buscar constantemente novas maneiras de mapear, mensurar e otimizar os processos. A forma usada para isso é a representação dos fluxos de cada processo, para que possam ser analisados, aperfeiçoados e monitorados.

     BPMN (Business Process Modeling Notation) – é uma metodologia de modelagem de processos de negócios utilizada para organizá-los, de modo que nada se perca no dia a dia. Essa notação é uma solução para que a empresa funcione de forma mais eficiente e de acordo com seus objetivos.

     O BPMN é uma representação gráfica a partir de ícones que simbolizam cada fase do fluxo de processo. A partir daí, é possível mapear toda a sua operação.

     Chatbots – é um atendimento feito por um programa de computador que simula um atendimento humano. O objetivo é que a interação com os atendentes digitais pareça o máximo possível com uma conversa com outra pessoa.

     Os chatbots podem ser desde os mais simples, com perguntas pré-elaboradas e respostas prontas, até os mais evoluídos, que personalizam cada resposta quando a pergunta é feita, buscando as informações em um diretório de dados.

     Dados não estruturados – São informações que não estão organizadas dentro de uma estrutura de dados. Podem ser números, frases, valores... A dificuldade em tratar esses dados é exatamente conseguir encaixá-los dentro de uma estrutura e de um padrão, para que possam ser aferidos e analisados.

     Dashboard – uma representação gráfica das informações que permite um fácil entendimento de dados importantes. Através desse dashboard, é possível monitorar métricas e indicadores de desempenho em tempo real.

     Um dashboard bem construído pode acelerar a tomada de decisão, além de garantir que todos os colaboradores trabalhem com a mesma informação.

     Deep Learning – é um dos pilares da Inteligência Artificial. É um tipo de aprendizado de máquina mais profundo que o Machine Learning e tem como objetivo reproduzir a rede neural de um ser humano.

     O objetivo é tornar possível que robôs de automação imitem tarefas de pessoas, como por exemplo reconhecer um idioma num texto, prever um resultado ou identificar uma imagem.

     Hiperautomação - é o avanço da automação de processos e combina diversas tecnologias para automatizar todos os processos de uma empresa.

     A hiperautomação tem como objetivo criar um ecossistema de processos de automação, integrando toda a cadeia de valor.

     Com isso, a forma como o trabalho é realizado muda completamente e a eficiência aumenta, enquanto os custos diminuem e a qualidade dos produtos e serviços melhora.

     Nós temos um artigo completo sobre essa tendência. Clique aqui e acesse.  

     Machine Learning – é a técnica de IA que usa algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e permitir que os sistemas aprendam com essas informações e melhorem seu desempenho sem precisarem ser programados.

     OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) – é a conversão de imagem de texto em um texto em formato legível por um computador. Por exemplo: o OCR pode ler a foto de um RG e extrair de lá todos os dados como nome e data de nascimento para um arquivo de texto que será reconhecido por máquina.

     Processamento de linguagem natural (PLN) – permite que computadores entendam, interpretem e repliquem linguagens humanas. Também é parte importante da Inteligência Artificial.

     RPA Assistido – RPAs (Automação robótica de processos) são robôs criados por softwares e que tem a capacidade de aprender e executar tarefas e processos com base em regras definidas pelo usuário.

     Eles podem interagir com diversos sistemas, e a grande vantagem é que trabalham 24/7, sem cometer erros comuns aos humanos, como falhas de digitação ou dados errados no preenchimento do documento.

     No caso dos RPAs assistidos, esses bots dependem de uma tomada de decisão humana para concluírem suas tarefas.

     RPA Autônomo – Os RPAs autônomos são os bots que executam suas tarefas com pouca ou nenhuma intervenção humana.

     Workflow – é o fluxo de trabalho, ou seja, a descrição da sequência de tarefas que um processo precisa para ser executado. Ter fluxos de trabalho claros e definidos é o primeiro passo para poder automatizar alguns processos e otimizar toda a sua operação.