A Hiperautoma\u00e7\u00e3o consiste em diferentes tipos de tecnologias que se complementam e fortalecem a resolu\u00e7\u00e3o de desafios presentes nas empresas. Al\u00e9m de ter como base o RPA, ela possui outros pilares, dentre eles, os “Ai Skills”. <\/p>\n\n\n\n
A Hiperautoma\u00e7\u00e3o \u00e9 a inova\u00e7\u00e3o do momento, que utiliza a automa\u00e7\u00e3o como base e se soma aos seguintes recursos tecnol\u00f3gicos: Os chamados \u201cAI Skills\u201d, ou, \u201cHabilidades de intelig\u00eancia artificial\u201d, Machine Learing, Long-Running Workflow, Process Minning, Native Integrations e Advanced Analytics. Hoje vamos falar mais sobre os AI Skills e como a combina\u00e7\u00e3o delas com o RPA \u00e9 uma das formas de hiperautoma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
NLP, em portugu\u00eas \u201cPNL\u201d (processamento de linguagem natural) \u00e9 a tecnologia que permite que dispositivos tecnol\u00f3gicos compreendam a linguagem dos seres humanos para melhor atend\u00ea-los.<\/p>\n\n\n\n
O NLP tamb\u00e9m capacita as tecnologias a responder as nossas intera\u00e7\u00f5es. Ou seja, atrav\u00e9s de \u00e1udios ou textos, eles se aplicam e se tornam ainda mais acess\u00edveis ao nosso dia a dia. Temos como exemplo os sistemas de intelig\u00eancia artificial dos smartphones, como a SIRI do IOS, e os chatbots presentes nos sites das empresas.<\/p>\n\n\n\n
Os sistemas de NLP trabalha n\u00e3o apenas com o entendimento literal do que est\u00e1 sendo dito. Portanto, ele tamb\u00e9m leva em considera\u00e7\u00e3o o contexto, significados sem\u00e2nticos e sint\u00e1ticos, an\u00e1lise de sentimentos e interpreta\u00e7\u00e3o de texto.<\/p>\n\n\n\n
Assim como o NLP pode interpretar e entender nossa linguagem, a vis\u00e3o computacional \u00e9 um campo da intelig\u00eancia artificial que capacita os sistemas parar compreender o visual. Atrav\u00e9s de imagens digitais de c\u00e2meras e v\u00eddeos, junto ao \u201cdeep learning\u201d e \u201cmachine learing\u201d, as m\u00e1quinas podem identificar e classificar objetos corretamente e responder ao que \u201cv\u00eaem\u201d.<\/p>\n\n\n\n
A computer vision funciona basicamente em tr\u00eas etapas:<\/p>\n\n\n\n
Imagens, mesmo grandes conjuntos, podem ser adquiridas em tempo real para an\u00e1lises atrav\u00e9s de v\u00eddeos, fotos ou tecnologia 3D.<\/p>\n\n\n\n
Modelos de deep learning automatizam muito o processamento, dependem de um treino pr\u00e9vio ao serem alimentados com milhares de imagens marcadas ou pr\u00e9-identificadas.<\/p>\n\n\n\n
A etapa final \u00e9 a interpretativa, na qual um objeto \u00e9 identificado ou classificado.<\/p>\n\n\n\n
Os sistemas chamados de “AI Skills” atualmente conseguem ir al\u00e9m e tomar a\u00e7\u00f5es baseadas no entendimento de imagem. Al\u00e9m dos t\u00f3picos citados acima, a vis\u00e3o computacional realiza a segmenta\u00e7\u00e3o de imagem, reconhecimento facial, detec\u00e7\u00e3o de objetos, detec\u00e7\u00e3o de borda, detec\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es e correspond\u00eancia de caracter\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n
O reconhecimento \u00f3ptico inteligente \u00e9, principalmente, o reconhecimento \u00f3ptico ou inteligente de caracteres, como o OCR<\/a> e ICR. Esse elemento dos AI Skills \u00e9 muito importante para que seja poss\u00edvel a extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es em textos completos ou em campos de formul\u00e1rio, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n O reconhecimento \u00f3ptico de caracteres (OCR) \u00e9 o uso da tecnologia para converter texto impresso \u00e0 m\u00e3o ou manuscrito em texto digital. Dessa forma, h\u00e1 uma variedade de aplicativos de neg\u00f3cios para OCR, incluindo faturas, cart\u00f5es de visita, recibos, cheques banc\u00e1rios e muito mais. <\/p>\n\n\n\n O termo reconhecimento inteligente de caracteres, ou ICR, \u00e0s vezes \u00e9 usado para tecnologias avan\u00e7adas de OCR usadas especificamente para v\u00e1rias fontes e estilos de caligrafia.<\/p>\n\n\n\n Atrav\u00e9s do uso da machine learning as ferramentas de OCR ou ICR s\u00e3o treinadas e aprimoradas para que sejam cada vez mais assertivas em suas “leituras”. <\/p>\n\n\n\n Fontes:<\/p>\n\n\n\n https:\/\/www.uipath.com\/<\/a>;<\/p>\n\n\n\n https:\/\/www.sas.com\/pt_br\/insights\/analytics\/computer-vision.html<\/a>;<\/p>\n\n\n\n