65%
taxa de automação em fluxos de trabalho de centro de contacto
NOS
80%
redução nos custos de processamento de documentos
Sonae Sierra
6–12
semanas do arranque à implementação em produção
Modelo de entrega GenOS
Porquê o GenOS
O que torna o GenOS diferente do UiPath
01
Inputs não estruturados. É aqui que o GenOS começa.
O UiPath é excecional para inputs estruturados e previsíveis: formulários, bases de dados, APIs de esquema fixo. O GenOS começa onde o UiPath precisa de ajuda: PDFs sem esquema fixo, emails de clientes, transcrições de voz e documentos mistos que exigem compreensão de linguagem antes de a automação poder acontecer.
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02
Sem seletores de ecrã frágeis para manter
Os bots do UiPath quebram quando as interfaces das aplicações mudam. Os agentes do GenOS leem documentos e entendem linguagem. Não há dependência de interface para manter. O seu fornecedor muda o layout da fatura. O sistema adapta-se. Sem necessidade de reescrever.
03
A maioria das empresas usa ambos
O UiPath trata da automação de regras de back-office estruturado. O GenOS trata da inteligência documental, dos agentes voltados para o cliente e das decisões de julgamento que o RPA não consegue tomar. Operam em camadas diferentes do mesmo fluxo de trabalho.
Porquê mudar para o GenOS
As equipas escolhem o GenOS em vez do UiPath quando
- Os seus inputs não são estruturados: PDFs, emails, formulários manuscritos, gravações de voz
- O fluxo de trabalho exige entender, interpretar ou classificar linguagem
- Precisa de uma camada de recuperação de conhecimento a par da automação
- O seu processo tem taxas de exceção elevadas que exigem julgamento, não apenas regras
- Quer reduzir o esforço de manutenção: os bots de RPA quebram quando as interfaces mudam; o GenOS adapta-se
- A governação das decisões de IA, e não apenas os registos de fluxo de trabalho, é um requisito de conformidade
Funcionalidade a funcionalidade
| GenOS | UiPath | |
|---|---|---|
| Paradigma de automação | Nativo em IA: modelos de linguagem processam e encaminham; regras determinísticas onde necessário | Nativo em RPA: robôs conduzem interfaces de software seguindo regras explícitas e codificadas |
| Tratamento de inputs não estruturados | Construído para inputs não estruturados: PDFs, emails, voz, documentos mistos | Requer input estruturado ou semiestruturado; tem dificuldades com documentos de formato livre |
| Compreensão de linguagem | NLU nativo via LLMs: classifica, extrai, resume, interpreta intenção | NLU mínimo; depende de correspondência de padrões e extração de dados estruturados |
| Automação baseada em regras | Suportada através de passos de pipeline determinísticos e integrações de ferramentas | O melhor da categoria: motor de regras profundo, lógica condicional, agendador e orquestrador |
| Integração com sistemas legados | Integração via API e documentos; sem screen scraping | Screen scraping e automação de interface para qualquer software, incluindo sistemas legados sem API |
| Esforço de manutenção | Baixo: os LLMs adaptam-se à variação de input; sem seletores de interface frágeis para manter | Alto: os bots quebram quando as interfaces das aplicações mudam, exigindo manutenção contínua |
| Tratamento de exceções | A IA encaminha exceções com contexto; fluxos de trabalho com humano no ciclo incorporados | Filas de exceção disponíveis; o contexto passado às pessoas limita-se a campos estruturados |
| Governação e registo de auditoria | Registos de auditoria para cada chamada de modelo, decisão e ação, com contexto de raciocínio | Registos de execução do fluxo de trabalho; o registo de auditoria cobre o que aconteceu, não porquê |
| Recuperação de conhecimento | RAG integrado: automação mais acesso ao conhecimento certo em cada passo | Sem capacidade de recuperação de conhecimento; ferramenta externa necessária |
| Tempo até à implementação | 6 a 12 semanas com um Forward Deployed Engineer para um fluxo de trabalho de produção definido | Varia muito; bots simples em dias, fluxos de trabalho complexos em meses com apoio de integrador |
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre o GenOS e o UiPath?
O UiPath conduz interfaces de software com regras codificadas e foi construído para inputs estruturados e previsíveis. O GenOS entende linguagem: lê os PDFs, emails e conversas que quebram bots frágeis, e depois automatiza o fluxo de trabalho à sua volta, governado do início ao fim.
O GenOS pode substituir os nossos bots de RPA?
Para fluxos de trabalho conduzidos por inputs não estruturados ou julgamento, sim, e com menos manutenção, porque não há seletores de ecrã para quebrar. Para automação de regras rígida e totalmente estruturada, o UiPath continua forte. A maioria das empresas usa ambos em camadas diferentes do mesmo fluxo de trabalho.
O GenOS precisa de manutenção de bots como o UiPath?
Não. Os bots do UiPath quebram quando as interfaces das aplicações mudam. Os agentes do GenOS leem documentos e interpretam linguagem, por isso um layout de fatura alterado não exige reescrita. O esforço de manutenção é substancialmente menor.
Resumindo
O RPA foi construído para inputs estruturados e previsíveis e quebra quando o ecrã ou o documento muda. O GenOS lê linguagem não estruturada de forma nativa, adapta-se sem reescrita e governa cada decisão que toma. O trabalho é entender documentos e intenção, não clicar em formulários fixos. O GenOS é a plataforma.
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