Fabian Jakobi é cofundador e CEO da Interloom. Uma startup alemã está usando IA de ponta para automatizar processos de negócios.
Grandes empresas investiram pesadamente nos últimos anos em software projetado para automatizar operações rotineiras de back-office, muitas vezes recortando e colando ou descartando dados de um aplicativo de software para outro. É apenas uma questão de preencher os campos do banco de dados usando o menu inferior.
Este tipo de “robô” de software, conhecido como “Robotic Process Automation” ou RPA, não é IA. Algumas macros são simplesmente versões aprimoradas de macros do Excel que registram movimentos do mouse e toques no teclado. Outros usam regras “se-então” para permitir que o software conclua um fluxo de trabalho.
No entanto, de acordo com a empresa de análise tecnológica Forrester Research, estima-se que as empresas gastam agora mais de 6 mil milhões de dólares anualmente em software RPA, e este número está a crescer a uma taxa de dois dígitos. A UiPath, uma das empresas líderes no espaço de RPA, está avaliada em US$ 13,5 bilhões. Appian, Blue Prism e IBM também oferecem soluções RPA.
Agora, a Interloom, uma pequena startup com sede em Munique, na Alemanha, acredita que pode perturbar todo este mercado ao reestruturar a automação de processos em cima de uma nova onda de modelos de linguagem em grande escala e assistentes de IA generativos. A Air Street Capital, uma boutique de capital de risco com sede em Londres especializada em investimentos em IA em fase inicial, forneceu à empresa 3 milhões de dólares em financiamento inicial para começar a concretizar a sua visão.
Fabian Jakobi, cofundador e diretor administrativo da Interloom, é um empreendedor em série. Em 2021, ele vendeu sua última empresa, a Boxplot, para a Hyperscience, uma empresa de software de IA com sede em Nova York especializada na extração de dados de documentos não estruturados. Jacobi disse que técnicas de IA semelhantes poderiam ser usadas no futuro para extrair informações de gravações de vídeo, registros de chamadas, notas, etc., permitindo que o software de IA aprenda como os especialistas realmente fazem seu trabalho. Acredito que será possível. E muitas partes dessas tarefas podem ser automatizadas usando agentes de IA baseados nos mesmos métodos de IA subjacentes que alimentam os atuais modelos de linguagem em grande escala.
Isto tem o potencial de automatizar tarefas de valor muito maior do que as que podem ser resolvidas com a RPA atual. O RPA só é útil para tarefas que envolvem fluxos de trabalho altamente rotineiros e repetitivos. De acordo com Jakobi, a tecnologia RPA atual pode automatizar cerca de um terço das tarefas empresariais. Esta é uma limitação que ajuda a explicar porque é que um relatório das empresas de consultoria EY e Deloitte concluiu que a grande maioria dos projetos de RPA falham completamente ou nunca atingem o seu potencial.
Em vez de começar com um fluxo de trabalho ideal, Jacobi diz que as empresas podem treinar software de IA com base no que realmente fazem em situações do mundo real. Em vez de se ater a modelos excessivamente padronizados e rígidos, a IA pode compreender intuitivamente o melhor fluxo de trabalho para aquela situação específica.
Ele dá o exemplo da elaboração e envio de um acordo de confidencialidade como parte de uma transação comercial. Com a RPA atual, as empresas podem criar regras que exigem transações acima de US$ 100.000 para enviar um NDA à contraparte. O fluxo de trabalho de preenchimento do modelo de NDA para esta transação específica é gerenciado automaticamente por um robô de software.
O problema com essas regras, diz Jacobi, é que elas são muito inflexíveis para capturar a lógica real do negócio. O que acontece com uma transação no valor de US$ 98.500? A maioria das empresas vai querer que ela seja coberta por um NDA, mesmo que esteja abaixo dos padrões estabelecidos para o robô. O software moderno baseado em LLM é excelente na captura de conhecimento tácito a partir de dados históricos. O conhecimento tácito inclui muito julgamento profissional, como quando um NDA é necessário.
De acordo com a Interloom, as tarefas mais adequadas para este tipo de automação incluem sourcing e avaliação de riscos, integração de clientes, processamento de reclamações de hipotecas e seguros e gerenciamento de documentação logística de importação e exportação.
Jacobi disse que ainda serão necessários seres humanos para realizar verificações de controle de qualidade nos robôs de software da Interroom, mas em muitos processos, robôs de IA como o que eles estão construindo ajudarão os funcionários a fazer isso em um determinado momento. Acreditamos que podemos aumentar a quantidade de produção que produzimos. pode produzir. O tempo será aumentado em 30 vezes.
A Interroom, que atualmente tem apenas 10 funcionários, mas está contratando rapidamente, planeja inicialmente ter como alvo as grandes Mittelstand da Alemanha, ou empresas industriais de médio porte que constituem uma grande parte da economia alemã, como sua base inicial de clientes., com planos de expansão global. Incluindo: Estarei indo para a América em breve.
“Todos os setores da economia serão eventualmente reimaginados para priorizar a IA”, disse Nathan Benaich, fundador e sócio geral da Air Street. “Com nossa experiência com Boxplot e Hyperscience, a equipe da Interloom tem um conhecimento profundo e único de automatização de fluxos de trabalho complexos, o que nos torna ideais para construir a infraestrutura de processos que dá suporte à produtividade empresarial impulsionada pela IA. Estou em uma posição de
