ORBITA: Um Framework de Recomendação de Automação Baseado em Task Mining e Modelos de Linguagem

da Silva Bastos, Márcio

ORBITA: Um Framework de Recomendação de Automação Baseado em Task Mining e Modelos de Linguagem

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Registro completo de metadados

Metadados	Descrição	Idioma
Autor(es): dc.contributor	RCMOS - Revista Científica Multidisciplinar o Saber	pt_BR
Autor(es): dc.contributor.author	da Silva Bastos, Márcio	-
Data de aceite: dc.date.accessioned	2026-04-02T15:15:09Z	-
Data de disponibilização: dc.date.available	2026-04-02T15:15:09Z	-
Data de envio: dc.date.issued	2026-04-02	-
Fonte completa do material: dc.identifier	https://submissoesrevistacientificaosaber.com/index.php/rcmos/article/view/2199	-
identificador: dc.identifier.other	orbita_framework_automacao_task_mining_llm.pdf	pt_BR
Fonte: dc.identifier.uri	http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1174580	-
Resumo: dc.description.abstract	A transformação digital tem levado organizações a buscar maior eficiência por meio da automação de processos. A Automação Robótica de Processos (RPA) tem sido amplamente utilizada para executar tarefas repetitivas, mas ainda enfrenta um desafio importante na etapa de descoberta e documentação, que pode consumir até 40% do tempo total dos projetos e depende de especialistas qualificados. O Task Mining permite identificar padrões de trabalho a partir de registros de interação com sistemas, porém a conversão desses padrões em scripts executáveis ainda é, em grande parte, manual e sujeita a erros. Modelos de linguagem têm avançado na geração de código, mas seu uso direto pode apresentar riscos, como respostas imprecisas. Este artigo apresenta o Framework ORBITA (Orchestrated Recommender Based on Intelligent Task Analysis), uma arquitetura composta por seis camadas que integra Task Mining e modelos de linguagem com o uso de Retrieval-Augmented Generation (RAG), permitindo recomendar automações com validação em ambiente controlado e supervisão humana. O framework foi testado em quatro contextos: automação de interface, extração de dados da web, processamento de documentos e pipelines de dados. Os resultados demonstraram uma redução média de 97,3% no tempo de desenvolvimento das automações em comparação com o método manual, além de uma taxa de 100% de execução funcional dos scripts após validação. Conclui-se que o ORBITA contribui para tornar o processo de automação mais eficiente, confiável e acessível, reduzindo a dependência de especialistas e ampliando o potencial de aplicação da RPA em diferentes cenários.	pt_BR
Tamanho: dc.format.extent	885 KB	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.format.mimetype	PDF	pt_BR
Idioma: dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
Direitos: dc.rights	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil	*
Licença: dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/	*
Palavras-chave: dc.subject	Automação de processos	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Task Mining	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Modelos de linguagem	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	RPA	pt_BR
Título: dc.title	ORBITA: Um Framework de Recomendação de Automação Baseado em Task Mining e Modelos de Linguagem	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.type	texto	pt_BR
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