Entre as ofertas de « agentes IA » e os softwares de RPA agora apresentados como « aumentados por IA », os gestores de PME têm dificuldade em saber o que comprar. Segundo Enguerrand Boulnois, presidente da Katalyx, um estúdio de IA sediado em Aix-en-Provence, a escolha depende menos da tecnologia do que da natureza da tarefa a automatizar. Ele resume o seu método numa questão: a tarefa exige compreensão, ou apenas execução?
A RPA executa uma regra
A RPA, ou robotic process automation, refere-se a esses robôs de software que reproduzem cliques e introdução de dados num computador. Um robô segue um caminho fixo: abrir determinado ecrã, copiar determinado campo, colá-lo noutro local, clicar em « validar ». É rápido, fiável e de baixo custo, sob uma condição: que a tarefa seja sempre a mesma e que os dados cheguem sempre no mesmo formato.
Recopiar encomendas de um portal de cliente para um ERP, ou seja, um software de gestão empresarial, extrair todos os meses os mesmos indicadores ou enviar um lembrete numa data fixa são, segundo M. Boulnois, tarefas para RPA ou para uma simples integração entre dois softwares. Adicionar IA generativa custaria mais e introduziria incerteza onde não é necessária. O limite é conhecido: ao primeiro alteração de ecrã ou de formato, o robô falha, e assim que a tarefa implica ler um texto livre ou tomar uma pequena decisão, ele não consegue fazê-lo.
O agente IA compreende um contexto
Um agente IA parte de um objetivo e não de um caminho pré-definido. Lê um email, uma foto, um PDF ou uma ficha técnica, compreende o seu significado, escolhe a ação útil e executa-a nas ferramentas da empresa. Enguerrand Boulnois cita vários casos tratados pela Katalyx. Para uma empresa da economia social e solidária que revende brinquedos em segunda mão, uma aplicação reconhece um brinquedo a partir de uma simples foto, encontra a sua marca e referência, e depois indica onde o arrumar, onde antes uma equipa registava cada artigo manualmente.
Para o serviço de suporte de uma empresa de software de gestão, a questão era saber que parte dos pedidos, redigidos livremente pelos clientes, poderia ser qualificada e preparada automaticamente. Nenhuma regra fixa cobre estas situações. O agente tem, contudo, os seus limites: pode enganar-se, o seu custo depende do volume processado, e o seu funcionamento deve ser controlado. É por isso que um agente sério mantém, segundo ele, um humano no circuito para qualquer decisão que envolva a empresa: ele propõe, uma pessoa valida.
Três perguntas antes de comprar
O consultor sugere primeiro verificar se as entradas estão sempre no mesmo formato. Se sim, uma integração ou RPA basta. Se chegarem sob a forma de emails, documentos ou fotos, um agente IA torna-se pertinente. Convida depois a medir o custo de um erro: quanto mais caro for, mais a validação humana deve estar presente. Um agente que prepara e um humano que valida são muitas vezes, segundo ele, mais rentáveis do que um robô que falha sem aviso.
A última pergunta diz respeito à frequência. Uma tarefa feita dez vezes por mês não justifica nem robô nem agente, e é melhor formar a equipa no uso de um assistente de IA. Uma tarefa repetida centenas de vezes por semana merece, em contrapartida, uma ferramenta dedicada. Na maioria das PME acompanhadas pela Katalyx, a solução escolhida não é « tudo RPA » nem « tudo agente », mas um circuito onde cada ferramenta faz o que sabe fazer: uma integração para transportar os dados, um agente IA para ler e preparar, um humano para decidir. Antes de qualquer investimento, Enguerrand Boulnois recomenda fazer um inventário das tarefas repetitivas, com o seu volume e custo, pois esta lista indicará, segundo ele, onde a IA traz realmente um ganho e onde uma ferramenta mais simples basta.
