Estamos descobrindo o papel da IA na customização precisa e em escala. Já sabemos bem que, para desenhar uma jornada única, por baixo dos panos, tem uma operação de coleta, análise e acionamento de volumes imensos e complexos de dados. Mas o que a IA tem a ver com a integração de sistemas e dados?
Fato é que a tecnologia ou ferramenta que chamamos de inteligência artificial tem transformado a própria noção de integração de sistemas e de dados.
Os motivos são vários, ligados à pura necessidade. Integrações são a espinha dorsal das grandes empresas. Os dados precisam fluir entre sistemas de diferentes setores, levando a ação em tempo real. Isso é claro.
As novas e diversificadas fontes de dados se uniram a volumes de dados gigantescos. Una a isso um cenário de total falta de padronização e qualidade dos dados, e você cria dificuldades tecnológicas e financeiras imensas de aproveitar, escalar e dar segurança ao poder do trabalho com dados.
Para isso, ter um potencial ilimitado de integração será uma condição de partida para qualquer empresa.
Neste artigo você entende como pode viabilizar essa competência com simplicidade e poucos passos, usando inteligência artificial.
De volta ao básico: o que é integração de sistemas?
Para compreendermos como a inteligência artificial pode ser usada para aumentar a sua competência em integração de sistemas e dados, voltemos uma vez mais ao conceito de integração:
Integração de sistemas é a coleta, transformação e passagem de dados automatizada de um lugar para outro, com vistas a manter as informações da organização up-to-date e consumíveis por usuários, para executar processos ou análises.
Há várias tecnologias para facilitar a integração de sistemas e dados, entre as quais as mais usadas são as baseadas em APIs. Em termos de tecnologia, essa é a norma. Boa parte das organizações dependem do perfeito funcionamento dessas comunicações para operar com rapidez com menos custos e erros.
E, por baixo dos panos, são os desenvolvedores que fazem todo o trabalho de localizar, programar a padronização, desenhar a rota e cuidar da consistência dos dados em todo o caminho.
Com a inteligência artificial isso permanece assim, mas com muitas facilidades. Vejamos abaixo algumas possibilidades de trazer a inteligência artificial para o desenvolvimento e sustentação de integrações de sistemas.
Usando inteligência artificial em integrações: casos de uso
O poder da inteligência artificial na integração está diretamente relacionado a uma gestão de dados mais eficiente, segura e simples, mas também como uma espécie de assistente de desenvolvimento de integração a nível de código mais rápido e da adição de funcionalidades ao fluxo de integração.
Veja alguns possíveis casos de uso:
- Mapeamento de dados baseada em IA: a IA pode fazer a análise da massa de dados em tempo quase real e extrair os dados relevantes para alimentar sistemas
- Lidar com datasets extensos ou dados não estruturados: a inteligência artificial pode alimentar sua operação promovendo a leitura e extração de dados significativos de diferentes formatos de massas não estruturadas.
- Padronização e higienização dos dados: a inteligência artificial pode ajudar no tratamento inteligente dos dados, transformando-os para formatos passíveis de análise e consumo.
- Restrição da manipulação de APIs: com inteligência artificial assistindo parte do processo de comunicação dos dados, você reduz ou elimina a necessidade de intervenção humana na manipulação.
- Monitoramento de integrações: ferramentas de monitoramento baseadas em IA podem identificar anomalias no fluxo de dados de integrações, principalmente as que estão sustentado cadeias complexas de integração, levando a uma postura proativa para minimizar perda de dados e quedas.
Case APIPASS: como usamos inteligência artificial dentro de um fluxo de integração de sistemas
Utilizando a plataforma iPaaS, a equipe de desenvolvimento da APIPASS implementou um fluxo de integração personalizado para um cliente do setor logístico, destacando a aplicação da inteligência artificial em uma etapa crucial.
Quando o cliente recebe um email de um fornecedor, nossa solução de inteligência artificial entra em ação automaticamente. Ela realiza a leitura e identificação dos dados críticos, como destino, origem, datas de carga e descarga, valores e endereços. Em seguida, unifica essas informações e as envia diretamente para o sistema ERP da empresa cliente.
Esse processo não apenas aumenta a eficiência operacional, mas também oferece benefícios tangíveis, incluindo agilidade na resposta aos dados recebidos, redução significativa de custos operacionais, minimização de erros e, notavelmente, um aumento de 30% no faturamento da empresa cliente.
Começando a usar inteligência artificial em integração
Usar inteligência artificial parece um projeto impossível para sua organização pelo custo, esforço e expertise? Saiba que a empresa não precisa almejar o uso de IA como o faz uma empresa que tem nisso o seu core business.
Uma boa forma de iniciar a usar a inteligência artificial é aplicando-a para otimizar processos e competências de integração (sem monetizá-la ou transformar seu modelo de negócio, por exemplo).
Ao contrário de um pensamento inicial ousado e radical, é possível começar pequeno, com um enfoque bem específico e pontual, em vez de tentar redesenhar pipelines de dados inteiros.
Isso não significa que será simples. Veja que desafios você deveria enfrentar.
Desafios enfrentados pelas empresas na integração de dados com inteligência artificial
A inteligência artificial é uma tecnologia em desenvolvimento. Isso significa que ela está evoluindo em termos de funcionalidade, mas também de segurança e acurácia. A automatização não vai eliminar por completo a necessidade de um olhar humano sobre a integração de sistemas.
Da mesma maneira, a inteligência artificial pode trazer insights, mas jamais tomará a decisão sobre quais otimizações a organização pode fazer. Ter a capacidade ampliada de tomada de decisão em um contexto data-driven continua a contar com seres humanos.
No aspecto cultural, a organização deve estar disposta a proativamente seguir experimentando e validando suas hipóteses iniciais de trabalho, uma vez que a inteligência artificial poderá enviesar suas análises.
O futuro da integração de sistemas com inteligência artificial
As empresas precisam de uma infraestrutura robusta, mas ao mesmo tempo flexível de integração para poderem atuar, pois sua complexidade está no nível tecnológico e no nível de processo.
Com a viabilidade dos casos de uso com inteligência artificial, elas podem ter um aliado tanto no nível de desenvolvimento de integração quanto no de monitoria.
Acompanhe por aqui novos casos de uso e possibilidades de fazer isso com um iPaaS.