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Tag: Inteligência Artificial

Ela já está presente em carros, no consumo de conteúdo pela internet e agora deve chegar aos sistemas de gestão. Saiba como a Inteligência Artificial (AI) tem tudo a ver com o futuro da Gestão de Processos (BPM).

  • Low code e IA: como unir velocidade e inteligência na transformação digital

    Low code e IA: como unir velocidade e inteligência na transformação digital

    Empresas buscam entregar mais valor em menos tempo e com menos recursos. Nesse cenário competitivo, o low-code e a Inteligência Artificial tornam-se pilares fundamentais da inovação.

    A combinação dessas tecnologias não apenas redefine como as organizações criam e escalam soluções digitais. Plataformas de baixo código reduzem a complexidade e aceleram o desenvolvimento. Por sua vez, a IA adiciona inteligência, automação e capacidade preditiva aos processos.

    Juntas, portanto, essas forças inauguram uma nova era de inovação: mais ágil, inteligente e estratégica.  

    O que é low-code e como ele acelera a inovação nas empresas?

    As plataformas de baixo código surgiram para simplificar o desenvolvimento e personalização de softwares. Em outras palavras, o foco é permitir que empresas criem ou adaptem sistemas e aplicativos de forma visual e intuitiva.

    Basicamente, o usuário pode configurar a solução apenas arrastando e conectando componentes pré-configurados. 

    Dessa maneira, o tempo de codificação é reduzido e a participação de profissionais não técnicos no processo de criação é ampliada. Além disso, o método constrói sistemas e processos mais adequados, já que quem executa a atividade também a configura. Isso garante maior nível de assertividade.

    Assim, os departamentos de negócio podem desenvolver protótipos, automatizar fluxos e testar ideias rapidamente. Em contrapartida, as equipes de TI mantêm o controle da arquitetura e da segurança.

    Como resultado, essa democratização do desenvolvimento gera um ciclo de inovação contínuo, onde ideias são validadas e aprimoradas em tempo recorde. De acordo com um relatório da Dynata (2025), 98% dos líderes de tecnologia relataram economia de tempo e dinheiro com o uso de soluções de baixo ou sem código.

    Empresas que adotam plataformas low-code, como o Fusion Platform, obtêm ganhos significativos em produtividade, integração entre times e velocidade de entrega: ou seja, os três pilares da agilidade digital moderna.

    Diversos clientes já relataram aumento de 50% de ganho em performance nos fluxos de trabalho e aumento de 60% no volume de solicitações automatizadas. Consequentemente, a eficiência operacional cresce exponencialmente.

    Como a Inteligência Artificial potencializa as plataformas low-code

    A IA potencializa o low-code ao adicionar uma camada de aprendizado e automação que vai além da simples execução de tarefas. Com isso, os sistemas analisem dados, identifiquem padrões e recomendem ações em tempo real. Por esse motivo, muitas empresas têm usado a combinação dessas soluções para transformar processos críticos. 

    Alguns exemplos de como a IA amplifica o poder das plataformas low-code compreendem:

    Geração automática de aplicações

    Modelos de IA generativa entendem comandos em linguagem natural e convertem descrições em interfaces, fluxos e regras de negócio, reduzindo, assim, o esforço de desenvolvimento manual.

    Automação inteligente de processos

    Combinar RPA com IA e low-code permite criar fluxos de trabalho que aprendem e se adaptam ao contexto, eliminando, portanto, gargalos.

    É usado principalmente em processos repetitivos, como análise de fatura, conciliação bancária e gestão de reembolsos. Além disso, libera equipes humanas para atividades mais estratégicas.

    Análises preditivas e insights em tempo real

    Aplicações low-code integradas à IA conseguem prever demandas, identificar falhas operacionais e propor melhorias automaticamente. Na prática, podem antecipar variações de demanda, otimizar estoques e reduzir desperdícios.

    Chatbots e assistentes inteligentes

    Desenvolvidos dentro das plataformas low-code, chatbots impulsionados por IA oferecem atendimento automatizado ao aprender com interações anteriores e, assim, personalizar respostas.

    Para o futuro, a IA generativa representa a nova fronteira dessa evolução. Esse modelo é capaz de gerar conteúdo, código e até fluxos de automação de forma autônoma.

    Trata-se, portanto, de um passo a mais para que as empresas possam implementar recursos avançados de IA sem a necessidade de cientistas de dados ou infraestrutura complexa.

    IA e o poder da interação contextual

    Um dos recursos mais inovadores dentro das plataformas de baixo código integradas com IA é a capacidade de extrair informações “conversando” com o documento. Esse avanço, por sua vez, transforma a maneira como as equipes acessam e usam informações corporativas.

    Imagine poder fazer perguntas diretamente a um contrato, relatório ou base de conhecimento interna. A IA lê, interpreta e responde com base no conteúdo do arquivo, trazendo informações precisas e contextuais em segundos. Dessa forma, o tempo de pesquisa é drasticamente reduzido.

    Para oferecer maior agilidade às companhias, o Fusion Platform incorpora uma série de funcionalidades de IA para que a gestão de documentos e a busca por informações complexas sejam simples e rápidas. Com a Nia você obtém informações completas com comandos simples. Alguns exemplos da aplicação incluem:

    • Consultas em linguagem natural com perguntas como: quais cláusulas falam sobre multa contratual?;
    • Modelar processos: escrevendo instruções simples e detalhadas a IA pode gerar fluxos completamente construídos. Isso incluiu atividades, decisões, aprovações e tarefas ou áreas correlatas;
    • Extração automática de dados: como prazos, valores e indicadores;
    • Suporte à tomada de decisão, analisando documentos extensos em tempo real;
    • Integração direta com fluxos de trabalho, automatizando tarefas administrativas e jurídicas;
    • Preenchimento automático de formulários: coleta, interpretação e estrutura de dados de diversas fontes, usadas para automatizar tarefas repetitivas;
    • Tradução de documentos: todo documento anexado pode ser traduzido instantaneamente para diversos idiomas com IA. Além da possibilidade de receber respostas diretamente no chat e no seu idioma nativo.

    Em resumo, todas essas possibilidades acabam significando menos tempo gasto em leitura manual e mais foco em análise estratégica.

    Governança e segurança em plataformas low-code corporativas

    Quando se fala da transformação digital, é preciso que haja controle sobre processos, documentos, ferramentas, dados e informações. Afinal, quanto maior a agilidade, maior também o risco de perda de governança se não houver um modelo sólido de gestão.

    Sendo assim, quando os fluxos de atividade não são eficientes, as ineficiências também são potencializadas. Ou seja, a inovação pode se tornar um risco. 

    Por este motivo, as plataformas low-code corporativas com IA integrada são projetadas para garantir governança, segurança e compliance, mesmo em ambientes de desenvolvimento distribuído.

    Nesse sentido, o Fusion contribui com a governança ao oferecer:

    • Gestão centralizada de usuários, dados e permissões;
    • Monitoramento de performance e auditoria automatizada;
    • Controle de acesso e níveis de segurança com criptografia;
    • Conformidade com normas de segurança e privacidade, como a LGPD;
    • Integração controlada com sistemas legados e APIs corporativas

    O futuro une velocidade, inteligência e governança

    Com a evolução da IA generativa, o futuro das plataformas low-code será ainda mais disruptivo. Em breve, criar um processo, fluxo ou até aplicativos, poderá ser tão simples quanto descrever uma ideia em linguagem natural. A partir disso, a própria plataforma, com IA integrada, construirá o protótipo automaticamente, com lógica, layout e integrações prontos para uso.

    Contudo, essa automação não elimina o papel dos desenvolvedores. Pelo contrário, transforma-os em orquestradores de ecossistemas digitais, garantindo escalabilidade, segurança e performance.

    Empresas que adotam essa abordagem conseguem acelerar o desenvolvimento de soluções, automatizar processos e extrair conhecimento de seus próprios dados e documentos em tempo real. Consequentemente, elas alcançam resultados consistentes e sustentáveis.

    A questão principal é escolher a ferramenta mais adequada para o seu negócio. Nesse ponto, o Fusion Platform é uma solução completa para a gestão jurídica, de documentos, indicadores, processos e riscos. Além de contar com assinatura digital nativa e integração com outras soluções já usadas pela empresa.

    Integrando funcionalidades de IA generativa, a Neomind sai na frente em oferecer múltiplas soluções em uma única plataforma. Experimente o Fusion Platform e descubra o poder de combinar low-code com a Inteligência Artificial para acelerar a transformação digital da sua empresa.



  • Você sabe o que é a Gestão Inteligente da Informação (IIM)?

    Você sabe o que é a Gestão Inteligente da Informação (IIM)?

    Crescimento explosivo de dados, captura inteligente de dados, avanço da inteligência artificial (Machine Learning e processamento de linguagem natural (PLN)), Analytics, Internet das Coisas (IoT), Automação de Processos Robóticos (RPA) e força de trabalho cada vez mais móvel e conectada.

    Diante de tantas novas tecnologias, as fronteiras do mercado de ECM foram ampliadas. Tornando-se necessário um novo estágio do Enterprise Content Management, que acompanhe o crescimento e a variedade de dados.

    Você já deve saber que a Gestão da Informação auxilia de diferentes formas uma organização com redução de custos, agilidade em processos, entre tantos outros benefícios. Mas você conhece a diferença entre Gestão da Informação (Information Management) e a Gestão Inteligente da Informação (IIM)?

    Primeiro, o que é Gestão da Informação (Information Management)?

    Gestão da Informação, ou em inglês Information Management, nada mais é que a coleta e gerenciamento de informações, assim como a distribuição das mesmas para um ou mais públicos-alvo.

    A AIIM está de acordo com esta definição e complementa que a estrutura organizacional deve ser capaz de gerenciar essas informações durante todo o ciclo de vida da informação, independentemente da origem ou formato (dados, documentos em papel, documentos eletrônicos, áudio, negócios sociais, vídeo, etc.) para entrega via dispositivos desktop e mobile.

    E o que significa Gestão Inteligente de Informação (Intelligent Information Management)?

    A Gestão Inteligente de Informação é um conjunto de processos que tem como finalidade organizar, gerenciar e entender todos os tipos de dados, incluindo a integração de descoberta de dispositivos IP, compartilhamento de dados, banco de dados de infraestrutura, eventos e alarmes, integração de terceiros, patches automatizados e aplicativos.

    O Gerenciamento Inteligente de Informações tenta entender melhor todos os tipos de dados. E precisamos considerar como gerenciar nossas informações de maneira mais inteligente.

    Os usuários precisam fazer muito mais do que apenas capturar documentos e informações, precisam absorver essas informações e transformá-las o mais rápido possível em processos de negócio, padronizando e automatizando-os. Além de desenvolver políticas para descartar informações sem valor de negócio.

    Sendo assim, quando falamos em “Inteligente”, significa que nem todo processo empresarial é um processo gigantesco, com milhões de documentos. Eles podem ser simples, mas ricos em informações. E automatizá-los é uma pré-condição para fazer acontecer a transformação digital em um negócio.

    Entretanto, é importante lembrar que os requisitos de gerenciamento de informações variam de acordo com cada processo e aplicação.

    Intelligent Information Management Roadmap

    Segundo a AIIM, a forma com que o ECM é descrito não se trata de uma estrutura ruim, mas a forma com que o ECM passou a ser visto é. Portanto, a melhor classificação aplicável é a Gestão Inteligente da Informação (IIM).

    Anteriormente, a gestão de dados e a gestão de conteúdos eram consideradas coisas diferentes. Mas na visão da Gestão Inteligente de Dados, essa distinção não seria ideal, pois os problemas que afetam os clientes necessitam de ambas competências para serem resolvidas.

    Concluindo

    O autor, palestrante e Chief Evangelist da AIIM, John Mancini, afirma que uma empresa precisa de ferramentas de gerenciamento de informações que sejam:
    1) Fáceis de usar;
    2) Utilizáveis sem muito envolvimento de TI;
    3) e fáceis de integrar em seus processos do dia a dia.

    E com a IIM sendo uma tendência, que pode ou não ser aceita pelo mercado, o que sabemos é que o crescimento potencial de dados gera a necessidade de uma organização mais eficiente dessas informações.

    Teste agora mesmo o Fusion Platform por 15 dias grátis e conheça a melhor solução de Gestão da Informação, alinhada às práticas de mercado!

    Referência:
    AIIM


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  • Machine Learning: o que a tecnologia tem a ver com ECM?

    Machine Learning: o que a tecnologia tem a ver com ECM?

    O Machine Learning é uma área das Ciências da Computação, oriunda de estudos sobre inteligência artificial. Em 1959, Arthur Samuel definiu Machine Learning (aprendizado de máquina) como o “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”.

    Sendo assim, Machine Learning (ML) tem a ver basicamente com desenvolver algoritmos que coletam dados, aprendem com eles e realizam algum tipo de predição. Exemplos disso seriam:

    • Categorização de mensagens como SPAM em um sistema de e-mails;
    • Reconhecimento de rostos no Facebook;
    • Sugestão de compras da Amazon, entre muitos outros.

    Desta forma, o algoritmo inteligente é treinado com uma grande base histórica, tendo como resultado a habilidade de poder realizar determinada tarefa. A seguir detalhamos melhor.

    Um pouco mais sobre Machine Learning

    Apesar de o Machine Learning existir há muito tempo, ele ganha novo impulso nos dias atuais, especialmente por quatro fatores:

    1. Aumento do poder computacional (e redução de seu custo);
    2. Surgimento das GPUs que tornam o processamento paralelo muito mais barato;
    3. Redução de custo de armazenamento e
    4. Aumento de bases de informação (estamos falando de Big Data) que são a grande matéria-prima para o Machine Learning.

    Assim, as tarefas de Machine Learning geralmente são classificadas em 3 categorias mais amplas, conforme abaixo:

    • Aprendizado supervisionado: o algoritmo é alimentado com inputs e outputs desejados. Com isso ele aprende a “fórmula” para chegar ao output desejado.
    • Aprendizado não supervisionado: mais generalista, ou seja, nenhum tipo de classificação é feito nos dados, cabendo ao algoritmo explorá-los e detectar padrões. Por exemplo, ele pode determinar e agrupar dados de clientes com perfis semelhantes em sistemas de e-commerce.
    • Aprendizado por reforço: o programa interage com um ambiente dinâmico para cumprir com um objetivo (exemplo: levar um carro do ponto A ao ponto B). Durante o processo é fornecido feedback referente ao que foi executado corretamente e o que foi realizado de forma errada, fazendo o algoritmo se aperfeiçoar.

    Segundo um artigo publicado recentemente no site CIO, a hora das empresas adotarem iniciativas de Inteligência Artificial e Machine Learning é agora. Organizações que não conseguirem adotar ML para seus processos produtivos e comerciais correm o risco de ficarem atrás de concorrentes mais ágeis na próxima década.

    Para dar os primeiros passos na utilização do Machine Learning, recomenda-se começar sem inicialmente pensar em resolver todos os problemas, mas sim com pequenas experiências. Além disso, não esqueça de dar aos dados os tratamentos que merecem, entendendo que eles são um ativo valiosíssimo para sua organização.

    Machine Learning e ECM

    Hoje, uma das características mais interessantes do uso de ECM é transformar em informação estruturada dados importantes do processo de trabalho de uma empresa. Ao termos processos mapeados dentro de uma ferramenta de ECM conseguimos controlar e extrair diversas informações como: dados, valores, prazos, tempo gasto, quantidade de tarefas e outras informações que antes estavam perdidas no dia a dia, mas que passam a estar devidamente estruturadas dentro de uma base de dados.

    Este tipo de informação é justamente o que precisamos para podermos aplicar técnicas de Machine Learning como:

    • Detectar perfis de comportamento;
    • Analisar dados e encontrar padrões;
    • Detectar gargalos em processos e que tipo de entradas e saídas fazem ele ser mais performático.

    Acredita-se, com isso, que o ML pode ser um complemento importante para o ECM, pois além da análise humana que fazemos em relatórios de processos e indicadores de BI, podemos desenvolver algoritmos para analisar esta informação, tanto de maneira generalista (detectando gargalo de processos, por exemplo) como de uma maneira mais focada nos processos de negócio da empresa.

    A Neomind, como provedora de soluções de BPM, ECM, Analytics, entre outras, enxerga hoje a Inteligência Artificial e o Machine Learning como evoluções importantes. Por isso, nosso time de Inovação já realiza estudos para incorporar funcionalidades com algoritmos que aumentem a eficiência nos processos de trabalho de nossos clientes..

    Quem sabe, em um futuro mais próximo do que imaginamos, já seremos capazes de recebermos recomendações e sugestões de melhoria sobre nossos Workflows, totalmente automatizada por algoritmos inteligentes? Seria bastante interessante não é mesmo?

    O que achou do conteúdo? Deixe um comentário com a sua opinião! Esperamos que ele tenha agregado ainda mais seus conhecimentos. Além disso, não esqueça: acompanhe nosso blog para ficar por dentro de novas publicações!

    Referências

    Ciência e Dados, Wikipedia, Medium, CIO.


  • Inteligência Artificial: da automação de processos ao aumento de produtividade

    Inteligência Artificial: da automação de processos ao aumento de produtividade

    Se tem um assunto que ouvimos falar cada vez mais a respeito, este assunto é Inteligência Artificial (ou simplesmente IA). E o motivo é nobre, já que muitos especialistas enxergam a IA como uma oportunidade de introduzir novas fontes de crescimento às empresas e aumentar a produtividade. De acordo com o relatório How AI Boosts Industry Profits and Innovations (como a AI aumenta os lucros e inovações da indústria), até 2035 a produtividade no trabalho pode aumentar em 40% graças à IA, ampliando, desse modo, o crescimento econômico em 12 países desenvolvidos. Por essas e outras, hoje nosso convite é para você entrar no universo de Inteligência Artificial e entender melhor o que esta tecnologia pode fazer pelo seu negócio.

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