Você sabe a diferença entre automação e automatização? Sabe qual das duas é a correta?
Apesar das palavras serem muitas vezes utilizadas como sinônimos, elas possuem significados diferentes. E sim, ambas existem e estão corretas, apenas possuem diferentes aplicações.
Dessa forma, a automatização está relacionada à automatizar processos. Ou seja, automatizar processos que vão auxiliar o trabalho humano.
O questionamento que surge quando falamos sobre a importância da automatização de processos e tarefas vem da desconfiança de que, dentre tantas inovações tecnológicas e digitais, será que realmente todas são necessárias?
Internet das Coisas, quarta revolução digital, mudanças de paradigma. Realmente pode ser difícil se encontrar no meio de tudo isso quando não conhecemos o tema a fundo.
Assim, quanto o tópico é automatização de processos e tarefas, precisamos entender o que ela compreende para, então, saber como implementá-la de forma sustentável e que supra as necessidades do negócio.
Entender o que são tarefas repetitivas que tanto geram frustração no ambiente de trabalho é essencial para conseguir ter fluxos mais dinâmicos e ágeis.
A Harvard Business Review já realizou estudos que conectam os trabalhos que são monótonos a impactos negativos na saúde mental, que vão desde estresse até o burnout.
Como se isso não bastasse, outra pesquisa, da Korn Ferry, indicou que o tédio e a motivação por desafios listam entre os principais motivos dos profissionais saírem de seus empregos.
Isso vai contra a ideia tradicional de que tudo que as pessoas querem são empregos previsíveis e monótonos.
Se a automação mudou significativamente o rumo da produção industrial, a automação robótica chegou para aperfeiçoar e promover inovações no setor
Por ser um segmento que exige grandes insumos e recursos materiais, os custos são mais altos. E é exatamente por isso que, para manter a competitividade, é preciso investir em tecnologia.
Além de reduzir custos em termos de produção e valor final, a união da automação com a robótica traz mais segurança ao trabalhador, melhora a qualidade dos produtos e evita as atividades repetitivas.
Você já passou horas a fio trabalhando exaustivamente, mas ao fim do período, a sensação foi a de que houve muito esforço para pouco resultado?
Se você se identifica com a situação, talvez seja hora de rever os seus conceitos de trabalho. Afinal, existem tarefas tão repetitivas que acabam consumindo todo o tempo que poderia ser destinado a ações mais criativas e inovadoras.
De acordo com a pesquisa O Novo Mundo do Trabalho, realizada pela Edelman América Latina, os brasileiros dedicam 48% do seu tempo de trabalho a tarefas de rotina.
No total, isso equivale a sete horas por semana gastos com atividades que poderiam ser automatizadas e concluídas de modo célere.
As demandas cotidianas das empresas consistem em diversas etapas, processos e procedimentos. Existem também aquelas que se repetem incessantemente no cotidiano dos colaboradores e que, por isso, leva a questão básica de como automatizar tarefas repetitivas.
A ideia pode parecer simples e até desnecessária para alguns, mas uma pesquisa da ABBYY, demonstrou que os colaboradores costumam perder cerca de 40 dias úteis anualmente nessas tarefas.
Isso significa uma média de dois meses de trabalho repetitivo sendo executado sem grandes proveitos pelo negócio.
Nos dias de hoje, não fazer parte de uma inovação digital pode significar a perda de negócios. Isso implica, é claro, em perda de dinheiro, de parcerias e relevância no mercado.
Para se manter à frente na competição, é essencial se adaptar e reaprender constantemente as novas modalidades que se apresentam. Saber como preparar sua empresa para o Metaverso é uma dessas realidades.
É muito provável que você já tenha ouvido falar dele. Mas, ainda que a ideia possa parecer fora da realidade da maior parte das pessoas, uma coisa é certa: ele veio para ficar.
O avanço da tecnologia trouxe uma série de opções digitais para as empresas, nos mais diversos setores. Meios aptos, inclusive, a facilitar o dia a dia de quem precisa realizar tarefas manuais - e é aqui que entra o tema da automação de TI. (mais…)
Sem a menor sombra de dúvida, a inovação digital atingiu todos os setores da sociedade. Estamos falando de mudanças substanciais em empresas de pequeno e médio porte, grandes indústrias e corporações, redes de ensino, consultorias e até mesmo no uso doméstico das funcionalidades cibernéticas. (mais…)
O desenvolvimento tecnológico hoje está presente no cotidiano diário de nossas vidas e muitas vezes acaba passando despercebido. É o caso do Machine Learning, área da inteligência artificial que permite executar diversas tarefas de maneira prática e automatizada.
Este método está presente no dia a dia de muitas pessoas e empresas e é bem possível que você já tenha se deparado com exemplos dessa tecnologia.
Vale ressaltar que Machine Learning e Inteligência Artificial não são a mesma coisa. A inteligência artificial pode ser definida como a ciência que busca mimetizar comportamentos e aprendizados humanos em máquinas, enquanto o Machine Learning é uma das ferramentas utilizadas pela IA.
Mas então, o que é Machine Learning? O aprendizado da máquina é um sistema que pode alterar comportamentos a partir de aprendizados passados, com pouca interferência humana ou mesmo sem ela.
Esse aprendizado acontece baseado no estabelecimento de regras lógicas que visam melhorar o desempenho de uma tarefa. Os sistemas utilizam um grande volume de dados para aperfeiçoar os comportamentos.
Entre as abordagens conhecidas no Machine Learning estão o deep learning ou a aprendizagem profunda, onde grandes quantidades de dados são tratadas a partir de redes neurais artificiais compostas por algoritmos. Essas redes neurais são capazes de solucionar problemas complexos.
Com o Machine Learning, torna-se possível produzir de maneira rápida e eficaz modelos capazes de analisar um grande volume de dados e produzir soluções lucrativas e eficazes em grande escala.
O Machine Learning também melhora, muitas vezes, a experiência do cliente com o serviço ou produto e fortalece a segurança dos dados, já que diminui o risco de falha humana.
Além de economizar recursos, esse método da Inteligência Artificial também soluciona necessidades empresariais de maneira prática, sem necessidade de grandes treinamentos ou tempo gasto.
Pode parecer fora da realidade diária, mas exemplos de Machine Learning povoam o cotidiano atual. Diversas empresas, de diversos segmentos, já utilizam esse método para aperfeiçoar os resultados e garantir mais segurança nos dados.
Alguns exemplos de setores que utilizam o ML são serviços financeiros, agências governamentais, operadoras de saúde, empresas de marketing e vendas, indústria de transportes e indústria de fontes de energia.
As atividades que utilizam o Machine Learning são muitas. Entre elas, estão:
É graças ao Machine Learning que plataformas de streaming como Netflix e Spotify conseguem oferecer recomendações personalizadas ao usuário. É também graças ao Machine Learning que aplicativos de transporte como Uber e Cabify determinam o preço da corrida, minimizam a rota e desvios.
Aplicações de ML também estão por trás de recomendações personalizadas oferecidas em anúncios online de acordo com pesquisas recentes ou interesses relacionados.
Essa tecnologia aumenta as vendas online, melhora a experiência do cliente e facilita a retenção do usuário.
O desenvolvimento tecnológico permite até que o ML seja utilizado para desenvolver conversas artificiais que aprendam com interações anteriores para prever respostas e interagir de maneira mais natural.
Aqui na 4infra Consultoria em TI, estamos preparados para utilizar o Machine Learning para proteger os dados de nossos clientes e aprimorar os serviços empresariais. Por meio de um plano personalizado de TI que leve em conta as necessidades e objetivos da empresa, conseguimos atingir os resultados e manter a segurança dos dados, prevenindo crises e riscos. Entre em contato agora!
