A importancia da IA na Gestão de Processos de Negocio

1. A importancia da IA na Gestão de
Processos de Negocio

2. Sumário
• Introdução
• IA e o BPM
• Tipos de IA
• Conclusão
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3. Introdução
• A Inteligência Artificial (IA) é omnipresente:
– está nos mais diferentes aspetos da vida privada;
– aspetos da vida profissional e da realidade empresarial.
• A aplicação e utilização da IA possibilita atingir um maior grau de
produtividade e eficiência;
• As organizações têm despertado para a IA com o objetivo de se
tornarem mais competitivas;
• Pela necessidades de adaptação constante face às inovações
tecnológicas de forma a manter vantagens competitivas.
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4. Introdução
• As ferramentas de Business Process Management (BPM) ajudam as
organizações a mobilizar recursos e a automatizar tarefas manuais;
• As organizações estão a tentar usar a IA para levar as ferramentas
de BPM ainda mais longe;
• BPM permite que as empresas trabalhem melhor a eliminar os
erros humanos nos processos;
• BPM era centrado na prioridade de redução de custos e eficiência
do processo;
• Os sistemas de BPM modernos estão agora mais focados em
fornecer a melhor experiência ao cliente.
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5. IA e o BPM
• Hoje em dia estamos cercados por tecnologias baseadas em IA que nos
tentam ajudar ou influenciar a tomar uma decisão;
• As três capacidades da IA:
– Executar;
– Reconhecer;
– Interagir.
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6. IA e o BPM
• 1) Machine Learning:
– É um recurso da IA que permite que as máquinas aprendam a partir de
exemplos e ajam sem serem programadas explicitamente;
– Ainda neste âmbito, podemos encontrar o Deep Learning, que aprofunda o
conceito do Machine Learning, tornando-o ainda mais complexo e inteligente.
• 2) Natural Language Processing:
– c
• 3) Interactive capability:
– As soluções de IA possuem recursos interativos que permitem conversas
homem-máquina naturais e contínuas.
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7. IA e o BPM
• Aplicar IA ao BPM transforma-o no iBPM;
• O iBPM ajuda as empresas a planear e a automatizar os processos
de negócio mais complexos, criando um ambiente de tecnologia
dinâmico baseado no trabalho da aquisição do conhecimento;
• As iBPM Suites (iBPMS), incorporam processos enriquecidos com
recursos na cloud, middleware orientado a mensagens, integração
de IoT (Internet of Things), Business Activity Monitoring (BAM), Big
Data, Machine Learning, etc.;
• As diferenças entre o software BPM e o software iBPM são
mínimas, pois um é a extensão do outro.
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8. IA e o BPM
• O iBPM resultou da incapacidade do BPM se tornar mais dinâmico e
surge porque as empresas precisam de processos inteligentes, onde
as ferramentas de BPM originais ficam aquém;
• O software BPM recolhe e armazena informações detalhadas do
processo geradas em cada caso;
• Ao juntar estas informações com o Machine Learning, por ex:, os
dados do processo podem ajudar à tomada de decisão.
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9. IA e o BPM
• A IA “pensa” de forma semelhante aos humanos.
Mas há duas maneiras distintas de os combinar para fazer com que
os computadores realizem as tarefas intelectuais tradicionalmente
reservadas aos humanos:
• 1) Data Knowledge: Data Science
– A essência do Machine Learning e do Deep Learning é aprender a partir dos
dados e fazer previsões com base no histórico dos dados. Oferece o que
chamamos de conhecimento dos dados.
• 2) Expert Knowledge: Business processes
– Isto leva-nos a olhar melhor para a parte declarativa e determinística da IA.
Esta parte da IA lida com a parte controlada da lógica do negócio, que vem do
conhecimento dos especialistas.
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10. IA e o BPM
• Este modelo surge após a aplicação do modelo e das regras de negócio, com o
sentido não só de automatizar, mas como o de tentar minimizar o mais possível as
dependências humanas no processo.
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11. IA e o BPM
• Na classificação Supervisionada:
– Os dados são rotulados incluindo os recursos junto de uma variável de destino num conjunto de dados;
– Esta variável representa o elemento de dados que se deseja prever, enquanto que os recursos são os
elementos de dados que podem ser usados para prever o destino;
– A variável de destino é fornecida no conjunto de dados, para registos anteriores, e os algoritmos usam os
recursos para determinar como prever a variável de destino fornecida.
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12. IA e o BPM
• Na classificação Não Supervisionada:
– Os dados não são rotulados (o destino não é fornecido);
– Em vez disso, permite que o software encontre os relacionamentos;
– Normalmente, isso acontece agrupando dados semelhantes.
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13. Tipos de IA
• Tipos de IA baseados em Funcionalidade:
– 1) Reactive Machines;
– 2) Limited Memory;
– 3) Theory of Mind;
– 4) Self-Aware;
• Tipos de IA baseados em Tecnologia:
– 5) Artificial Narrow Intelligence (ANI) ;
– 6) Artificial General Intelligence (AGI);
– 7) Artificial Super Intelligence (ASI).
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14. Tipos de IA
• Reactive Machines:
– As Reactive Machines estão entre os tipos que iniciaram a revolução da IA
durante a fase inicial de implementação;
– São as formas mais antigas de sistemas de IA com capacidades técnicas
comparativamente limitadas;
– Como estas máquinas não executam funções baseadas na memória, não
podem usar as experiências anteriores para gerir as tarefas atuais.
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15. Tipos de IA
• Limited Memory :
– O sistema de IA Limited Memory está entre os primeiros tipos de IA que
consegue "aprender" através das suas experiências;
– Estes sistemas de IA combinam as habilidades de reagir e aprender com os
dados antigos;
– Os sistemas AI Limited Memory têm acesso a uma grande quantidade de
dados e esse conjunto de dados ajuda estes tipos de sistemas a analisar o que
está a acontecer em tempo real;
– A maioria dos sistemas de IA atuais enquadramse nesta categoria;
– Um dos exemplos mais relevantes é a "máquina de leitura de impressões
digitais“.
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16. Tipos de IA
• Theory of Mind
– Refere-se à capacidade cognitiva de atribuir estados mentais a si mesmo e aos
outros;
– Um sistema deste nível propõe-se a compreender as entidades abrangentes
com as quais lida;
– É importante referir que esta "compreensão" inclui as emoções, sistemas de
crenças e padrões de pensamento;
– Os investigadores esforçam-se para fazer com que as máquinas entendam
melhor os seres humanos e para que aprendam com os vários fatores que
influenciam o processo do pensamento.
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17. Tipos de IA
• Self-Aware
– Estão entre os tipos menos conhecidos de IA que atualmente existem;
– Quando pensamos no que é IA e no seu papel nas nossas vidas, o objetivo
final é alcançar esta fase;
– O objectivo é estes sistemas terem uma quantidade adequada de
autoconsciência;
– Ainda não está claro quanto tempo levará ainda até conseguirmos
desenvolver estes tipos de sistemas.
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18. Tipos de IA
• Artificial Narrow Intelligence (ANI)
– ANI é o tipo de IA mais comum na era atual;
– Atualmente, tudo em IA, desde os principais desenvolvimentos até aos
algoritmos sofisticados, podem ser categorizados neste tipo de IA;
– ANI também é conhecido como a “IA fraca”, pois funciona sob um conjunto de
restrições predefinido e limitado.
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19. Tipos de IA
• Artificial General Intelligence (AGI)
– AGI está relacionada com a Theory of Mind no que diz respeito à
funcionalidade.
– Este tipo de IA ainda está em desenvolvimento.
– Os investigadores procuram maneiras práticas de implementar emoções
humanas e outras competências em máquinas para capacitá-las a agir como
os seres humanos.
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20. Tipos de IA
• Artificial Super Intelligence (ASI)
– O desenvolvimento de sistemas ASI no futuro, seria o pico na investigação de
IA;
– Os sistemas de IA usariam uma grande quantidade de memória para realizar
tarefas e tomar decisões ainda melhores do que os seres humanos;
– Estes sistemas serão capazes de tomar decisões complicadas influenciadas por
vários fatores como nunca antes.
– O desenvolvimento está em andamento e os investigadores estão a ter
sucesso, mas uma etapa de cada vez.
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21. Conclusão
• Este artigo pretende realçar a importância da IA na gestão dos
processos de negócio;
• Pretende ainda referir os tipos de IA que estão em uso e os que
estão em desenvolvimento;
• A conclusão é a de que a aplicação da IA na estratégia de gestão
orientada a processos de negócio, trar-nos-á benefícios;
• Até porque é inegável que assim será transversalmente;
• Foi apresentada uma proposta arquitetural de solução;
• O ideal seria ter a oportunidade de a colocar em prática.
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22. ?
Dúvidas ou Questões
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