Desafios da Transformação Digital Desafiando as fronteiras da Automação e da Inteligência Artificial Martin Seefelder Deloitte

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Maria da Assunção Figueira
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1 Desafios da Transformação Digital Desafiando as fronteiras da Automação e da Inteligência Artificial Martin Seefelder Deloitte mseefelder@deloitte.com

Nós não precisamos de cavalos mais rápidos, nós precisamos é de carros Executivo de TI ao se referir à iniciativa de automação de processos da American Express

2 Nós não precisamos de cavalos mais rápidos, nós precisamos é de carros Executivo de TI ao se referir à iniciativa de automação de processos da American Express Fonte: Deloitte Tech Trends Deloitte Touche Tohmatsu. Todos os direitos reservados. Presentation title 2 [To edit, click View > Slide Master > Slide Master]

3 Os tempos já Mudaram Computador para Computador Mobile para Mobile Computador para Mobile Sensor para Computador Robôs para Robôs......

4 e mais mudanças virão. DE Segmentação Personalização PARA Analytics Insights Automação de Processos Automação Inteligente Sensoriamento reativo Sensoriamento proativo

5 A singularidade A singularidade tecnológica é a hipótese de que uma Super Inteligência Artificial Geral será inventada que irá disparar abruptamente uma escalada de crescimento tecnológico resultando em mudanças profundas na civilização humana

6 Não se trata apenas de tecnologia... A era digital necessita de uma nova abordagem Veja diferente Pense diferente Faça diferente É simples assim mas não é fácil.

Problema Uma das maiores empresas do Brasil decidiu implementar o SalesForce, porém a integração com seus sistemas legados através de APIs iria demorar anos para ser desenvolvida Solução Construção

7 Problema Uma das maiores empresas do Brasil decidiu implementar o SalesForce, porém a integração com seus sistemas legados através de APIs iria demorar anos para ser desenvolvida Solução Construção de mais de 50 robôs em WDG, que realizam a interface entre a Camada do SalesForce e a camada dos sistemas legados do cliente, enquanto as APIs necessárias são mapeadas e desenvolvidas em paralelo Resultado Entrega das primeiras funcionalidades em produção com apenas 5 meses de projeto Expectativa de utilização por mais de 10 mil usuários já no primeiro ano. Redução significativa nos tempos médios de atendimento dos clientes 2016 Deloitte Touche Tohmatsu. Todos os direitos reservados. 7

8 Inteligência Artificial

10 Darthmouth Project 1956

12 1997, Deep Blue (IBM) derrota Garry Kasparov no "mais espetacular evento de xadrez na história"

13 Em 2011, IBM Watson ganha o programa Jeopardy

14 2016 AlphaGo derrota Lee Sedol, campeão mundial em Go 2017 AlphaGo Zero derrota AlphaGo...

15 Inteligência Artificial - Por que agora? Velocidade de Processamento Banda Larga e Ubíqua Democratização do Conhecimento Custo de Processamento e Armazenamento Volume de Dados Disponíveis

Componentes Cognitivos Primary Cognitive Components 1 2 3 4 5 Continuously learn and improve performance based on feedback Draw relationships between unrelated concepts to make sense of a

process data Machine Learning Probabilistic Inference Rules-Based Engine Natural Language Processing Semantic Computing/ Ontology Handwriting Recognition Image Recognition Text Analytics

16 Componentes Cognitivos Primary Cognitive Components Continuously learn and improve performance based on feedback Draw relationships between unrelated concepts to make sense of a situation Discern an expression s meaning based on contextual cues Generate hypotheses and apply rules to make decisions Leverage handwriting, voice, and image recognition to ingest and process data Machine Learning Probabilistic Inference Rules-Based Engine Natural Language Processing Semantic Computing/ Ontology Handwriting Recognition Image Recognition Text Analytics Engine Information Retrieval Voice Recognition Natural Language Generation Virtual Decision Advising Textual Entailment Reinforcement Learning Augmented / Virtual Reality Speech Synthesis Fonte: Análise Deloitte

Robotics & Cognitive Automation 2016 Deloitte

19 O que é a Automação Inteligente? Sistemas Corporativos / Externos Força de Trabalho Foto/ Video /PDF Machine Vision RPA Machine Learning Informação Não estruturada ( , Word) Aprendizado de Processo Problemas de Otimização Advanced Analytics Natural Language Understanting (NLU) Voz Natural Language Generation (NLG)

Problema Uma grande indústria multinacional precisava aumentar a eficiência no Atendimento da demanda e ao mesmo tempo reduzir o tempo e o custo na distribuição de mercadorias Solução Utilizando duas

20 Problema Uma grande indústria multinacional precisava aumentar a eficiência no Atendimento da demanda e ao mesmo tempo reduzir o tempo e o custo na distribuição de mercadorias Solução Utilizando duas soluções em conjunto, a empresa foi capaz de Otimizar a distribuição de seus produtos utilizando componentes de Inteligência Artificial desenvolvidos em Python, conjugados com robôs desenvolvidos em Automation Anywhere que automatizaram a emissão de Notas Fiscais. Resultado Aumento na eficiência na distribuição de produtos, alcançando ganhos de até 112% na eficiência de escoamento da produção Aumento na eficiência de clientes atendidos, alcançando ganhos de até 142% a mais de clientes atendidos Economia de aproximadamente horas por ano 2016 Deloitte Touche Tohmatsu. Todos os direitos reservados. 20

Problema Um banco necessitava processar 1.

21 Problema Um banco necessitava processar documentos de empréstimos como parte de uma aquisição, que precisavam ser coletados, saneados e consolidados, antes de serem carregados nos sistemas da companhia. O processamento manual dos documentos incluía ler os termos e condições e carregar os termos relevantes nos seus respectivos sistemas, o que demandava muito tempo e era muito propenso a erros Solução Foi utilizada uma solução que aliava Machine Learning e OCR para identificar e extrair todas as informações necessárias para um arquivo excel. Empregou-se um Robô para capturar e validar os dados e depois carregá-los nos respectivos sistemas Resultado Usando a solução de NLP da Deloitte o cliente economizou mais de horas Economia de mais de 600 horas de trabalho manual na carga de dados A combinação de OCR, NLP e RPA eliminaram o risco de erros e evitaram a contratação de equipe adicional 2016 Deloitte Touche Tohmatsu. Todos os direitos reservados. 21

8 Desafios para a Automação Inteligente 1. Dados estruturados confiáveis 2. Processos estáveis 3. Suporte Adequado 4. Confiabilidade na execução 5.

22 8 Desafios para a Automação Inteligente 1. Dados estruturados confiáveis 2. Processos estáveis 3. Suporte Adequado 4. Confiabilidade na execução 5. Segurança da Informação 6. Integração entre áreas e processos 7. Desenvolvimento de novas competências da força de trabalho 8. Gestão das expectativas e ansiedades Fonte: Análise Deloitte

Relatório Deloitte The robots are ready Empresas com alguma iniciativa de RPA Empresas

com/uk/therobotsarewaiting A medida que a ambição pela automação aumenta e o RPA é

considerar como gerenciar essa maior escala e complexidade As 3 principais barreiras

23 Relatório Deloitte The robots are ready Empresas com alguma iniciativa de RPA Empresas com operação em escala % 80% 3% 4% Fonte: A medida que a ambição pela automação aumenta e o RPA é combinado com excelência de processos e tecnologias cognitivas, as organizações precisam considerar como gerenciar essa maior escala e complexidade As 3 principais barreiras para escalar a força robótica Fragmentação de Processos 1 Falta de suporte da TI 2! Falta de uma visão clara 3

24 Fatores Críticos de Sucesso Medição acurada de benefícios e gestão proativa de mudanças Construir o Portfólio de Processos correto Desenho de robôs a prova de falhas capaz de lidar com exceções de forma inteligente Desenvolver um modelo de Business Case acurado e completo Desenvolver um modelo de Staffing escalável e flexível Selecionar as ferramentas certas de RPA e adotar os métodos e ferramentas apropriados Desenvolver bots robustos e um Modelo de Governança que permitem opções para falhar rápido Desenvolver um modelo organizacional que permita uma integração Humana e Robô eficiente e efetiva Definir resultados de processos ambiciosos e diferenciados Adotar um desenho de processos holístico e enxuto e uma abordagem ágil de implementação Deloitte LLP and affiliated entities. 24

26 ROBOTS ARE COMING VOCÊ ESTÁ PRONTO? bit.ly/rpadeloitte Demo no stand da Deloitte Powerd by Martin Seefelder - mseefelder@deloitte.com

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