RPA и ИИ: конвергенцията разширява когнитивната автоматизация

Интеграцията между автоматизацията на роботизираните процеси (RPA) и изкуствения интелект (AI) радикално променя границите на автоматизацията на предприятиятаАко преди роботите бяха ограничени до прости и повтарящи се задачи, сега те придобиват когнитивни умения да интерпретират неструктурирани документи, да вземат интелигентни решения и да се справят със сложни изключения в критични процеси като BPM процеси.

През последното десетилетие традиционният RPA доминира в проектите за автоматизация, като автоматизира повтарящи се и базирани на правила задачи, изпълнява структурирани процедури неуморно и без грешки. Само по себе си обаче RPA има ограничения и ТЕХНОЛОГИЯТА зависи от добре дефинирани входове и не “определя” полуформатирана или контекстуална информация.

Появата на AI промени този пейзаж Когнитивният RPA (или интелигентната автоматизация на процесите, IPA) е логичната еволюция на RPA: чрез интегриране на AI и алгоритми за машинно обучение роботите стават по-умни, по-адаптивни и способни да учат.

Това позволява по-динамична автоматизация в сценарии, които се променят постоянно, Важно е обаче да се подчертае, че AI сам по себе си не решава изключения, тъй като могат да възникнат погрешни тълкувания. За тези случаи е от съществено значение да се интегрират структурирани правила и използването на инструменти като BPM (Business Process Management), който насочва дейностите за човешка намеса по организиран начин, осигурявайки цялостно управление на процесите, дори в лицето на повреди или несъответствия на AI.

Неструктурирани данни: от предизвикателство до възможност

Около 801TP3 T корпоративни данни са неструктурирани и това включва безплатен текст, изображения, PDF документи, гласови записи, имейли и др.

Това съдържание винаги е било предизвикателство: традиционните компютри не ги интерпретират лесно. Комбинацията от RPA с AI решава този пъзел. Чрез техниките за обработка на естествен език (PLN) ботовете вече разбират и извличат информация от текстове и имейли; с компютърно зрение и OCR алгоритми те могат да “по-малко” сканирани документи, PDF файлове и дори изображения, превръщайки ги в използваеми данни.

Освен това моделите за прогнозиране и обучение позволяват на автоматизираните системи да вземат решения въз основа на данни - например сортиране на темата на имейл и препращането му до правилната дестинация или одобряване на транзакции въз основа на интелигентни правила.

Практическото въздействие е огромно, Процесите, които някога са били ръчни и отнемащи време, сега могат да бъдат автоматизирани от край до край Често срещан пример е извличането на информация от формуляри и фактури: Интелигентните инструменти за обработка на документи използват AI за четене на PDF полета или изображения и RPA хвърля тези данни във вътрешни системи без човешка намеса, По същия начин имейлите могат да бъдат прочетени от AI, който идентифицира намерение, език или чувство и може да задейства автоматизирани действия чрез RPA, Тази синергия елиминира преработката, намалява грешките и ускорява оперативните цикли Наистина, чрез комбиниране на RPA и AI, компаниите отчитат намаления до 85% във времето на обработка на данните, без да се виждат, определена автоматизация се виждат във времето на обработка на определени процеси.

Тенденции в технологиите

Конвергенцията на RPA с AI е част от по-голяма тенденция, често наричана хиперавтоматизация. Този подход, подчертан от Gartner сред основните технологични тенденции през последните години, се стреми да автоматизира всичко възможно в една организация.

Това съчетава RPA, AI/ML, копаене на процеси, интелигентни платформи за работни процеси и много други инструменти в една интегрирана писта за автоматизация, Хиперавтоматизацията има за цел бързо да идентифицира и автоматизира процесите от край до край, надхвърляйки автоматизацията на изолирани задачи.

По този начин компаниите пионери вече инвестират в цялостни екосистеми за автоматизация, в които интелигентен механизъм извлича прозрения от документи или големи данни и задейства роботите да извършват последващи действия по оркестриран начин. Това движение генерира значителни резултати в намаляване на разходите и повишена производителност, според оценки на индустрията.

Друга тенденция е включването на Generative AI в платформите за автоматизация Технологии като усъвършенствани езикови модели позволяват на роботите да се справят с още по-сложни дейности (ГЕНЕРИРАНЕ на текстове, обобщаване на дълги документи, извличане на контекст от разговори и дори писане на код за автоматизиране на нови задачи.

Тази симбиоза между RPA и генеративния AI сочи към бъдеще, в което голяма част от корпоративния работен процес може да се управлява самостоятелно от интелигентни системи, с минимална човешка намеса в оперативните дейности От гледна точка на пазара и инвестициите, индикаторите отразяват мащаба на тази конвергенция Глобалните оценки предвиждат, че пазарът на когнитивна автоматизация ще достигне 53 милиарда US$ до 2032 г. вече специфичният пазар на RPA, който преди беше ограничен до потоци, базирани на фиксирани правила, се трансформира и трябва да достигне 15 милиарда US$ до около 2029 г, движен до голяма степен от включването на интелигентност в роботи.

Стратегия, предизвикателства и следващи стъпки

Обединението на тези технологии носи възможности, но изисква и ясна стратегическа визияЕдно от най-големите предизвикателства е да се гарантира качеството на данните за обучение на интелигентни модели.

Тъй като тези модели пряко зависят от качеството на информацията, използвана в обучението, всяко несъответствие или неправилни данни могат драстично да компрометират резултатите от автоматизацията Компаниите трябва да инвестират не само в модерни технологии, но и в строги стратегии за управление и валидиране на данни, като гарантират точност, последователност и постоянно актуализиране.

Друго предизвикателство включва съгласуване на нови автоматизирани решения със съществуващата технологична архитектура, която често е разнородна и съставена от наследени системи, които са трудни за интегриране. Този сценарий генерира допълнителна сложност, изисквайки техническите екипи да планират подробно, за да избегнат несъвместимости или оперативни повреди.

Освен това правилното измерване на възвръщаемостта на инвестициите (ROI) на тези когнитивни инициативи също е сложно, тъй като ползите често надхвърлят обикновените спестявания на ресурси, засягайки стратегически области като удовлетвореността на клиентите, оперативната ефективност и собствения капацитет за иновации на компаниите.

За лидерите моментът е сега: оценявайте процесите, инвестирайте в пилотни проекти, учете се от резултатите и мащабна интелигентна автоматизация отговорно.Революцията на когнитивна автоматизация той вече е в ход, разширяването на границите на възможното и СЗО, за да напредне, със сигурност ще пожъне плодовете на тази нова технологична реалност.