Desde então, o New York Foundling automatizou grande parte desse trabalho árduo usando o que é conhecido como robôs de software - programas simples criados para executar tarefas sem graça. Freqüentemente, os programas são criados gravando e imitando as teclas digitadas por um usuário, como copiar um campo de texto de um banco de dados e colá-lo em outro, eliminando horas de trabalho repetitivo e indutor de estresse.

"Foi alucinante", diz Hill, que afirma que a rotatividade caiu para 17%.

Para automatizar o trabalho, a New York Foundling recebeu ajuda da UiPath, a chamada empresa de automação de processos robóticos. Esse projeto não exigiu nenhuma inteligência real da máquina.

Mas em janeiro, o UiPath começou a atualizar seu exército de bots de software para usar novos e poderosos algoritmos de inteligência artificial. Ele acha que isso permitirá que eles executem tarefas mais complexas e desafiadoras, como transcrição ou classificação de imagens, em mais escritórios. Por fim, a empresa espera que os robôs de software aprendam gradualmente como automatizar o trabalho repetitivo para si mesmos.

Em outras palavras, se a inteligência artificial vai atrapalhar o trabalho de colarinho branco, então pode ser assim que começa.

"Quando combinada com a automação de processos robóticos, a IA expande significativamente o número e os tipos de tarefas que os robôs de software podem executar", diz Tom Davenport, professor que estuda tecnologia da informação e gerenciamento no Babson College.

Considere uma empresa que precisa resumir anotações manuscritas de longo prazo. Os algoritmos de IA que executam reconhecimento de caracteres e processamento de linguagem natural podem ler o cursivo e resumir o texto, antes que um robô de software insira o texto em, por exemplo, um site. A versão mais recente do software do UiPath inclui uma variedade de ferramentas de aprendizado de máquina disponíveis no mercado. Agora também é possível aos usuários adicionar seus próprios modelos de aprendizado de máquina a um processo robótico.

Com todo o hype da IA, é notável que tão pouco tenha chegado aos escritórios modernos. Mas a automação existente, que simplesmente repete o clique e a digitação de uma pessoa, ainda é útil. A tecnologia é usada principalmente por bancos, empresas de telecomunicações, seguradoras e outras empresas com sistemas legados; O pesquisador de mercado Gartner estima que o setor tenha gerado aproximadamente US $ 1,3 bilhão em receita em 2019.

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Os algoritmos do supersmart não aceitam todos os trabalhos, mas estão aprendendo mais rápido do que nunca, fazendo de tudo, desde diagnósticos médicos até a exibição de anúncios.

A automação simples do software está eliminando alguns trabalhos particularmente repetitivos, como entrada de dados básicos, que geralmente já são realizados no exterior. Nas centrais de atendimento, são necessárias poucas pessoas para preencher formulários se o software puder ser programado para abrir os documentos certos, encontrar os campos certos e inserir texto. Na New York Foundling, o software de Hill permitiu que ele redirecionasse oito trabalhadores para outras tarefas.

Mas Davenport diz que os robôs de software que usam IA podem substituir mais empregos, especialmente se entrarmos em recessão. "As empresas o usarão para redução substancial de funcionários e custos", diz ele.

Erik Brynjolfsson, diretor da Iniciativa MIT sobre Economia Digital e autor de vários livros que exploram o impacto da tecnologia na força de trabalho, diz que a automação de processos robóticos afetará principalmente os trabalhadores de escritório de nível médio, o que significa trabalho administrativo que requer algum treinamento.

Mas isso não vai acontecer da noite para o dia. Ele diz que demorou muitos anos para robôs simples de software, que são essencialmente descendentes de raspadores de tela e ferramentas simples de codificação, para afetar o trabalho de escritório. “A lição é quanto tempo leva para que até uma tecnologia relativamente simples tenha impacto nos negócios, devido ao trabalho duro necessário para implementá-la de forma confiável em ambientes complexos”, observa Brynjolfsson.