“AI Skills”: entenda um dos pilares da Hiperautomação

A Hiperautomação consiste em diferentes tipos de tecnologias que se complementam e fortalecem a resolução de desafios presentes nas empresas. Além de ter como base o RPA, ela possui outros pilares, dentre eles, os “Ai Skills”.

 A Hiperautomação é a inovação do momento, que utiliza a automação como base e se soma aos seguintes recursos tecnológicos: Os chamados “AI Skills”, ou, “Habilidades de inteligência artificial”, Machine Learing, Long-Running Workflow, Process Minning, Native Integrations e Advanced Analytics. Hoje vamos falar mais sobre os AI Skills e como a combinação delas com o RPA é uma das formas de hiperautomação.

AI Skills

• NLP;
• Computer Vision;
• Intelligent Optical Recognition.

NLP

NLP, em português “PNL” (processamento de linguagem natural) é a tecnologia que permite que dispositivos tecnológicos compreendam a linguagem dos seres humanos para melhor atendê-los.

O NLP também capacita as tecnologias a responder as nossas interações. Ou seja, através de áudios ou textos, eles se aplicam e se tornam ainda mais acessíveis ao nosso dia a dia. Temos como exemplo os sistemas de inteligência artificial dos smartphones, como a SIRI do IOS, e os chatbots presentes nos sites das empresas.

Os sistemas de NLP trabalha não apenas com o entendimento literal do que está sendo dito. Portanto, ele também leva em consideração o contexto, significados semânticos e sintáticos, análise de sentimentos e interpretação de texto.

Computer Vision

Assim como o NLP pode interpretar e entender nossa linguagem, a visão computacional é um campo da inteligência artificial que capacita os sistemas parar compreender o visual. Através de imagens digitais de câmeras e vídeos, junto ao “deep learning” e “machine learing”, as máquinas podem identificar e classificar objetos corretamente e responder ao que “vêem”.

A computer vision funciona basicamente em três etapas:

Aquisição de imagem

Imagens, mesmo grandes conjuntos, podem ser adquiridas em tempo real para análises através de vídeos, fotos ou tecnologia 3D.

Processamento de imagem

Modelos de deep learning automatizam muito o processamento, dependem de um treino prévio ao serem alimentados com milhares de imagens marcadas ou pré-identificadas.

Entendimento de imagem

A etapa final é a interpretativa, na qual um objeto é identificado ou classificado.

Os sistemas chamados de “AI Skills” atualmente conseguem ir além e tomar ações baseadas no entendimento de imagem. Além dos tópicos citados acima, a visão computacional realiza a segmentação de imagem, reconhecimento facial, detecção de objetos, detecção de borda, detecção de padrões e correspondência de características.

Intelligent Optical Recognition

O reconhecimento óptico inteligente é, principalmente, o reconhecimento óptico ou inteligente de caracteres, como o OCR e ICR. Esse elemento dos AI Skills é muito importante para que seja possível a extração de informações em textos completos ou em campos de formulário, por exemplo.

O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é o uso da tecnologia para converter texto impresso à mão ou manuscrito em texto digital. Dessa forma, há uma variedade de aplicativos de negócios para OCR, incluindo faturas, cartões de visita, recibos, cheques bancários e muito mais. 

O termo reconhecimento inteligente de caracteres, ou ICR, às vezes é usado para tecnologias avançadas de OCR usadas especificamente para várias fontes e estilos de caligrafia.

Através do uso da machine learning as ferramentas de OCR ou ICR são treinadas e aprimoradas para que sejam cada vez mais assertivas em suas “leituras”.

Fontes:

https://www.uipath.com/;

https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/computer-vision.html;

https://info.convedo.com/intelligent-optical-character-recognition-for-robotic-process-automation;

https://www.abbyy.com/en-au/ocr-sdk/key-features/ocr/.