O nosso blogue sobre modelação de processos empresariais partilha as ideias, os exemplos e os conselhos de que as equipas empresariais precisam para compreender como o trabalho funciona realmente e onde pode ser melhorado.
De acordo com uma análise da ACM de 2025, a preparação de dados para a mineração de processos costumava representar mais de 80 % do esforço do projeto. Agora, os assistentes de IA ajudam a elaborar o registo, e você revê-o.
Cada minuto de atraso em voos comerciais custa 98,41 dólares para uma companhia aérea de passageiros dos EUA. A inteligência de processos acompanha os atrasos relacionados com escalas, tripulação, manutenção e recuperação até às suas causas, dentro do seu próprio perímetro.
Os agentes de IA falham nos processos empresariais porque lhes são fornecidas etapas, e não o contexto. Aqui estão as nove dimensões de que um agente necessita e a origem de cada uma delas.
Muitos projetos-piloto de IA nas empresas nunca alcançam um impacto mensurável, e o que falta é, normalmente, o contexto, e não o modelo. Este artigo explica como a inteligência de processos proporciona à IA um modelo dinâmico de como o negócio funciona realmente, reduz as «alucinações» e faz a ponte entre a fase de experimentação e o retorno sobre o investimento (ROI).
Em 2025, os líderes estão a substituir os painéis de controlo baseados em análises retrospectivas por uma camada de inteligência de processos que identifica como o trabalho realmente flui, o monitoriza em tempo real e fornece aos agentes de IA o contexto que a BI não consegue oferecer. Este artigo aborda esta mudança, o regresso das soluções no local e um plano de ação que pode seguir.
As leis relativas à residência de dados determinam como e onde os bancos podem processar os dados dos clientes, o que complica a utilização de modelos de linguagem de grande escala. Este artigo explica os desafios e como os modelos de linguagem de grande escala (LLM) alojados localmente, combinados com a inteligência de processos, permitem que os bancos adotem a IA, mantendo ao mesmo tempo a conformidade.
A engenharia de características determina a qualidade do modelo, e os dados de processo fornecem as características temporais e sequenciais que a maioria dos conjuntos de dados nunca capta.
A IA generativa torna a análise de processos mais coloquial, mas só mantém a sua precisão quando se baseia em dados reais dos processos.
A monitorização preditiva do processo permite estimar o rumo que um caso em curso está a tomar, para que a intervenção ocorra enquanto ainda é relevante.
A análise descritiva explica o passado, a análise preditiva estima o futuro e a análise prescritiva indica o que fazer. São os dados de processo que tornam esta última possível.
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