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Questão FC374211

Robot Process Automation − RPA é uma tecnologia de software

Gerenciamento de Processos de Negócio

FCC · 2023

Robot Process Automation − RPA é uma tecnologia de software

  1. não invasiva que pode ser implementada rapidamente para acelerar a transformação digital. No entanto, não deve ser utilizada para automatizar workflows que envolvem sistemas legados sem APIs, infraestrutura de desktop virtual (VDI) ou acesso a banco de dados.
  2. que pode ser utilizada por funcionários sem formação em TI, pois estes podem desenvolver assistentes robóticos com base no desenvolvimento slow-code/no-code, criando suas próprias automações até para aplicações complexas.
  3. cuja implementação inicia-se pela automação de processos grandes e complexos, como sistemas centrais, áreas funcionais e atividades corporativas importantes. É fator crítico de sucesso a união da abordagem zero-top-down com a melhoria contínua dos processos.
  4. diversa da Inteligência Artificial (IA), mas recursos avançados de IA, como modelos de Machine Learning (ML), processamento de linguagem natural (NLP) etc, podem ser inseridos em robôs. Os robôs seriam configurados para aplicar modelos de ML para processos e análises automatizados de tomada de decisão, por exemplo.
  5. que permite às empresas lidar com automações complexas sem a necessidade de ter uma equipe de TI com desenvolvedores e arquitetos de soluções, uma vez que chatbots automatizados e robôs que compreendam documentos baseados em recursos de machine learning podem ser criados com desenvolvimento no-code.
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Gabarito

D

Comentário do professor

RPA é uma tecnologia de automação baseada em regras, distinta de IA. No entanto, é comum inserir recursos avançados de IA — como Machine Learning e NLP — dentro dos robôs para ampliar suas capacidades.

Os robôs de RPA seguem fluxos predefinidos e executam tarefas repetitivas com precisão. Ao integrar modelos de ML ou módulos de NLP, esses robôs passam a processar dados não estruturados, classificar documentos, extrair informações e gerar previsões que alimentam decisões automáticas.

Exemplos práticos: um robô que usa NLP para ler e indexar e‑mails, ou que chama um modelo de ML para pontuar risco de crédito e, com base nisso, avançar automaticamente etapas do processo.

Assim, RPA e IA mantêm naturezas distintas — regra versus aprendizado —, mas sua integração entrega automações mais inteligentes e robustas.

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