Conforme pondera a Vert Analytics, contestar uma multa administrativa costuma ser um processo que depende de análise individual, decisão sobre apresentar ou não recurso e preparação da documentação necessária, etapas que consomem tempo quando o volume de casos é grande.
Quando esse tipo de decisão precisa ser tomada repetidamente, em escala, depender inteiramente de análise manual caso a caso limita a capacidade da empresa de responder a todos os casos dentro do prazo e com a mesma qualidade de análise.
O MAIN, solução própria de inteligência artificial da Vert Analytics dedicada a agentes autônomos de inteligência artificial e hiperautomação de processos, inclui a contestação de multas entre as ações que um agente autônomo de inteligência artificial pode executar de ponta a ponta, da análise à execução.
Por que decisões repetitivas, como contestação de multas, consomem tempo em escala?
Decidir se vale a pena contestar uma multa e preparar a documentação correspondente são tarefas que, isoladamente, não são complexas, mas que se tornam trabalhosas quando precisam ser repetidas em volume, caso após caso, dentro de prazos determinados.
Esse tipo de tarefa repetitiva é justamente o perfil de trabalho que tende a consumir tempo desproporcional da equipe responsável, já que cada caso exige atenção individual, mesmo quando o critério de decisão é relativamente padronizado entre os diferentes casos.
O que significa um agente autônomo de IA executar essa ação de ponta a ponta?
Executar uma ação de ponta a ponta significa que o agente autônomo de inteligência artificial não apenas analisa o caso, mas também decide como proceder e executa a ação correspondente, sem depender de uma pessoa assumir manualmente cada etapa entre a análise e a execução final.
Esse tipo de execução completa é o que diferencia um agente autônomo de IA de uma ferramenta de apoio à decisão: em vez de apenas sugerir o que fazer, o próprio agente conduz o processo até sua conclusão, dentro dos parâmetros estabelecidos previamente.
Como o MAIN aplica agentes autônomos de IA à contestação de multas?
O MAIN inclui a contestação de multas entre as ações que um agente autônomo de inteligência artificial pode executar de forma autônoma, ao lado de outras ações como análise jurídica automatizada, validação documental e atendimento inteligente.
A Vert Analytics, especializada em soluções de dados, IA e hiperautomação para governo e grandes empresas, destaca que essa capacidade de executar ações repetitivas de ponta a ponta é o que sustenta o valor do MAIN em processos de alto volume, nos quais decisões parecidas precisam ser tomadas repetidamente dentro de prazos determinados.
Esse tipo de aplicação permite que a empresa mantenha resposta consistente a um volume maior de casos, sem que isso exija aumento proporcional de equipe dedicada exclusivamente a essa tarefa específica.
Com 28 anos de trajetória em tecnologia, a Vert Analytics é uma empresa brasileira nascida em Brasília/DF, com atuação que se estende além do território nacional. Mais de 130 especialistas em dados, distribuídos em 6 estados, sustentam mais de 100 projetos entregues, reconhecimento que inclui os títulos de SAS Partner of the Year, Cloudera Americas Partner e Great Place to Work por dois anos seguidos.
O que essa automação muda na gestão de processos repetitivos da empresa?
Quando ações repetitivas, como contestação de multas, passam a ser executadas por um agente autônomo de inteligência artificial, a empresa reduz o tempo de resposta a esse tipo de caso, sem depender de aumento proporcional de equipe para acompanhar o volume.
Em resumo, essa mudança também padroniza o critério de decisão aplicado a casos parecidos, já que o mesmo agente autônomo de IA segue os mesmos parâmetros para toda a base de casos, independentemente do volume recebido em determinado período.
Para empresas que ainda decidem sobre esse tipo de contestação caso a caso manualmente, entender como um agente autônomo de IA pode executar essa ação de ponta a ponta é um bom ponto de partida antes de estruturar um processo mais consistente.