InfoPath será descontinuado: veja como o Power Apps pode substituir seus formulários
Durante anos, o InfoPath foi a principal ferramenta utilizada para criar formulários personalizados no SharePoint. Com ele, empresas automatizaram solicitações…

Nos últimos anos, a automação de processos robóticos (RPA) tornou-se popular, permitindo que as organizações liberem sua equipe do processamento manual e rotineiro. Ao mesmo tempo, aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) se tornaram mais acessíveis com o advento de ferramentas prontas para uso, ambientes de baixo código e estruturas simplificadas.
Cada uma dessas tecnologias está remodelando independentemente a forma como as empresas operam e competem. Mesclá-los juntos pode ter impactos ainda maiores.
Então, como você passa da RPA para a IA e além?
RPA e IA têm muito em comum, como:
Dito isso, eles também trabalham de maneiras distintas para resolver diferentes desafios. O RPA se destaca em tarefas simples, estruturadas e objetivas. A IA é destinada à subjetividade, tomada de decisão e ações não estruturadas. Na verdade, a beleza dessas duas ferramentas em conjunto é o quão bem elas se complementam em direção a um objetivo comum.
O RPA geralmente é o ponto de entrada mais fácil e acessível para automação. As ferramentas não são apenas low-code, mas podem fornecer ganhos rápidos a baixo custo para casos de uso diretos. Além disso, o RPA pode ser o meio de ativar a IA, por exemplo, passando dados diretamente para serviços de IA que tomam decisões e recebem decisões estruturadas ou saídas para automatizar outras etapas táticas. Considere isso um ponto de partida e uma base ideais para construir em direção à hiperautomação.
À medida que você incorpora a IA em seus processos automatizados, é provável que encontre oportunidades onde as soluções prontas não são suficientes.
Quando um serviço básico de IA não funcionar, a solução pode ser IA “ajustável”. Esses serviços ainda usam modelos pré-criados, então você não precisa começar do zero, mas eles permitem que você treine esses modelos em seus dados específicos e regras de negócios. O treinamento geralmente é simples o suficiente para usuários não técnicos, e o resultado é uma IA personalizada, mas ainda relativamente fácil de criar.
Em última análise, a jornada é mais importante do que o destino. A hiperautomação não precisa ser uma proposta de tudo ou nada, já que você pode obter ganhos operacionais a cada passo do caminho. Em vez disso, entenda quais ferramentas incorporar em que ordem e construa seus recursos de uma maneira mais natural. E se nada mais, espero, agora você vê RPA, IA e hiperautomação não como empreendimentos tecnológicos imponentes, mas como um copo de manteiga de amendoim esperando para ser comido. Por fim, veja também nosso artigo sobre 6 dicas comprovadas para o sucesso no Power Automate e descubra ainda não como a automação pode ajudar seu negócio.
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