Интеграција роботске аутоматизације процеса (RPA) и вештачке интелигенције (AI) радикално мења границе аутоматизације предузећа. Док су роботи раније били ограничени на једноставне и понављајуће задатке, они сада стичу когнитивне способности за тумачење неструктурираних докумената, доношење интелигентних одлука и руковање сложеним изузецима у критичним процесима, као што су BPM процеси. Резултат је скок у ефикасности и иновацијама, проширујући хоризонте дигиталне трансформације.
Током протекле деценије, традиционални RPA је доминирао пројектима аутоматизације аутоматизацијом понављајућих задатака заснованих на правилима, неуморно и беспрекорно извршавајући структуриране процедуре. Међутим, сам RPA има ограничења – технологија се ослања на добро дефинисане улазе и не „разуме“ полуформатиране или контекстуалне информације.
Долазак вештачке интелигенције променио је овај пејзаж. Когнитивна RPA (или Интелигентна аутоматизација процеса, IPA) је логична еволуција RPA: интеграцијом вештачке интелигенције и алгоритама машинског учења, роботи постају интелигентнији, прилагодљивији и способнији за учење. Уместо да једноставно прате фиксна правила, они почињу да тумаче податке, идентификују обрасце и доносе основне одлуке.
Ово омогућава динамичнију аутоматизацију у стално променљивим сценаријима. Међутим, важно је нагласити да сама вештачка интелигенција не решава изузетке, јер може доћи до погрешних тумачења. За ове случајеве је кључно интегрисати структурирана правила и користити алате попут BPM-а (Управљање пословним процесима), који усмерава активности за људску интервенцију на организован начин, обезбеђујући потпуно управљање процесима, чак и у случају кварова или недоследности вештачке интелигенције.
Неструктурирани подаци: од изазова до прилике
Око 80% корпоративних података је неструктурирано – то укључује обичан текст, слике, PDF документе, гласовне снимке, имејлове и још много тога.
Ова врста садржаја је одувек представљала изазов: традиционални рачунари је не тумаче лако. Комбинација RPA са вештачком интелигенцијом решава ову загонетку. Путем техника обраде природног језика (NLP), ботови сада разумеју и извлаче информације из текстова и имејлова; помоћу компјутерског вида и OCR алгоритама, могу да „читају“ скениране документе, PDF-ове, па чак и слике, претварајући их у употребљиве податке.
Штавише, предиктивни модели и модели машинског учења омогућавају аутоматизованим системима да доносе одлуке засноване на подацима – на пример, класификују наслов имејла и прослеђују га на исправно одредиште или одобравају трансакције на основу интелигентних правила.
Практични утицај је огроман. Процеси који су некада били ручни и дуготрајни сада могу бити аутоматизовани од почетка до краја. Уобичајени пример је издвајање информација из образаца и фактура: Алати за интелигентну обраду докумената користе вештачку интелигенцију за читање поља у PDF-овима или сликама, а RPA уноси ове податке у интерне системе без људске интервенције. Слично томе, имејлове може читати вештачка интелигенција, која идентификује намеру, језик или расположење и може покренути аутоматизоване акције путем RPA. Ова синергија елиминише прераду, смањује грешке и убрзава оперативне циклусе. Заправо, комбиновањем RPA и вештачке интелигенције, компаније пријављују смањење времена обраде одређених процеса до 85%, учетворостручујући оперативни капацитет без повећања тимова. Неструктурирани подаци више нису забрањена територија за аутоматизацију – данас се сматрају благом које треба истражити, уз праве алате.
Технолошки трендови
Конвергенција RPA са вештачком интелигенцијом је део ширег тренда, често називаног хипераутоматизација. Овај приступ, који је Gartner истакао као један од водећих технолошких трендова последњих година, тежи да аутоматизује све што је могуће унутар организације.
Да би се ово постигло, RPA, AI/ML, process mining, интелигентне платформе за радне процесе и разни други алати су комбиновани у интегрисани аутоматизациони цевовод. Хипераутоматизација има за циљ да брзо идентификује и аутоматизује процесе од почетка до краја, превазилазећи аутоматизацију изолованих задатака.
Стога, пионирске компаније већ улажу у комплетне екосистеме аутоматизације, у којима интелигентни механизам извлачи увиде из докумената или великих података и покреће роботе да извршавају наредне радње на оркестриран начин. Овај покрет је генерисао значајне резултате у смањењу трошкова и повећању продуктивности, према проценама индустрије.
Још један тренд је уградња генеративне вештачке интелигенције у платформе за аутоматизацију. Технологије попут напредних језичких модела омогућавају роботима да обављају још софистицираније активности – генерисање текстова, сумирање дугих докумената, издвајање контекста из разговора, па чак и писање кода за аутоматизацију нових задатака.
Ова симбиоза између RPA и генеративне вештачке интелигенције указује на будућност у којој ће велики део корпоративног тока посла моћи да се самостално управља помоћу интелигентних система, уз минимално људско мешање у оперативне активности. Са тржишне и инвестиционе перспективе, индикатори одражавају обим ове конвергенције. Глобалне процене предвиђају да ће тржиште когнитивне аутоматизације достићи 53 милијарде америчких долара до 2032. године. Специфично тржиште RPA, раније ограничено на токове засноване на фиксним правилима, трансформише се и требало би да достигне 15 милијарди америчких долара до око 2029. године, углавном захваљујући уградњи интелигенције у роботе.
Стратегија, изазови и следећи кораци
Комбинација ових технологија доноси могућности, али такође захтева јасну стратешку визију. Један од највећих изазова је обезбеђивање квалитета података потребних за обучавање интелигентних модела.
Пошто ови модели директно зависе од квалитета информација које се користе у обуци, свака недоследност или нетачни подаци могу драстично угрозити резултате аутоматизације. Компаније морају да улажу не само у напредне технологије, већ и у ригорозне стратегије управљања подацима и валидације, обезбеђујући тачност, доследност и стално ажурирање.
Још један изазов укључује усклађивање нових аутоматизованих решења са постојећом технолошком архитектуром, која је често хетерогена и састављена од застарелих система које је тешко интегрисати. Овај сценарио ствара додатну сложеност, захтевајући од техничких тимова да детаљно планирају како би избегли некомпатибилности или оперативне кварове.
Штавише, прецизно мерење поврата инвестиције (ROI) ових когнитивних иницијатива је такође сложено, јер користи често превазилазе једноставну уштеду ресурса, утичући на стратешка подручја као што су задовољство купаца, оперативна ефикасност и сопствени капацитет компанија за иновације.
За лидере, време је сада: процените процесе, инвестирајте у пилот пројекте, учите из резултата и одговорно скалирајте интелигентну аутоматизацију когнитивне аутоматизације је већ у току, ширећи границе могућег – и они који буду напредовали сигурно ће убрати плодове ове нове технолошке реалности.
