RPA i AI: konwergencja rozszerza automatyzację poznawczą

Integracja między Robotic Process Automation (RPA) i Artificial Intelligence (AI) radykalnie zmienia granice automatyzacji przedsiębiorstwa. Jeśli zanim roboty zostały ograniczone do prostych i powtarzalnych zadań, teraz zyskują umiejętności poznawcze w zakresie interpretacji nieustrukturyzowanych dokumentów, podejmowania inteligentnych decyzji i radzić sobie ze złożonymi wyjątkami w procesach krytycznych, takich jak procesy BPM.

W ostatniej dekadzie tradycyjne RPA zdominowały projekty automatyzacji, automatyzując powtarzalne i oparte na regułach zadania, wykonując ustrukturyzowane procedury niestrudzenie i bez błędów. Jednak samo w sobie RPA ma ograniczenia, a TECHNOLOGIA zależy od dobrze zdefiniowanych danych wejściowych i nie zawiera informacji półformatowanych ani kontekstowych “Ndende”.

Pojawienie się AI zmieniło ten krajobraz Cognitive RPA (lub Intelligent Process Automation, IPA) to logiczna ewolucja RPA: dzięki integracji algorytmów AI i uczenia maszynowego roboty stają się mądrzejsze, bardziej elastyczne i zdolne do uczenia się.

Pozwala to na bardziej dynamiczną automatyzację w scenariuszach, które zmieniają się nieustannie Należy jednak podkreślić, że sama sztuczna inteligencja nie rozwiązuje wyjątków, ponieważ mogą wystąpić błędne interpretacje W tych przypadkach niezbędna jest integracja ustrukturyzowanych reguł i wykorzystanie narzędzi takich jak BPM (Business Process Management), który w zorganizowany sposób kieruje działaniami na rzecz interwencji człowieka, zapewniając całkowite zarządzanie procesami, nawet w obliczu awarii lub niespójności AI.

Dane nieustrukturyzowane: od wyzwania do szansy

Około 801 TP3 T danych korporacyjnych jest nieustrukturyzowanych i obejmuje to tekst dowolny, obrazy, dokumenty PDF, zapisy głosowe, e-maile i inne.

Te treści zawsze były wyzwaniem: tradycyjne komputery nie interpretują ich łatwo Połączenie RPA z AI rozwiązuje tę zagadkę Dzięki technikom przetwarzania języka naturalnego (PLN) boty rozumieją teraz i wydobywają informacje z tekstów i e-maili; dzięki algorytmom widzenia komputerowego i OCR mogą “ler” skanowane dokumenty, pliki PDF, a nawet obrazy, konwertując je na użyteczne dane.

Ponadto modele predykcyjne i edukacyjne umożliwiają zautomatyzowanym systemom podejmowanie decyzji w oparciu o dane - na przykład sortowanie tematu wiadomości e-mail i przekazywanie jej do właściwego miejsca docelowego lub zatwierdzanie transakcji w oparciu o inteligentne reguły.

Praktyczny wpływ jest ogromny Procesy, które kiedyś były ręczne i czasochłonne, można teraz zautomatyzować od końca do końca Częstym przykładem jest ekstrakcja informacji z formularzy i faktur: Narzędzia do inteligentnego przetwarzania dokumentów wykorzystują sztuczną inteligencję do odczytywania pól lub obrazów PDF, a RPA wyrzuca te dane do systemów wewnętrznych bez interwencji człowieka Podobnie e-maile mogą być odczytywane przez sztuczną inteligencję, która identyfikuje intencje, język lub sentyment i może wyzwalać zautomatyzowane działania za pośrednictwem RPA Ta synergia eliminuje przeróbki, zmniejsza błędy i przyspiesza cykle operacyjne Rzeczywiście, łącząc RPA i AI, firmy zgłaszają redukcje do 851 TP3 T w czasie przetwarzania danych bez widoku, a pewna automatyzacja jest widoczna w czasie przetwarzania niektórych procesów

Trendy w technologii

Konwergencja RPA ze sztuczną inteligencją jest częścią większego trendu, często zwanego hiperautomatyzacją. Podejście to, podkreślone przez Gartnera wśród głównych trendów technologicznych ostatnich lat, ma na celu automatyzację wszystkiego, co możliwe w organizacji.

Łączy to RPA, AI/ML, eksplorację procesów, inteligentne platformy przepływu pracy i wiele innych narzędzi w jedną zintegrowaną ścieżkę automatyzacji Hyperautomation ma na celu szybką identyfikację i automatyzację kompleksowych procesów, wykraczając poza automatyzację izolowanych zadań.

Tym samym pionierskie firmy inwestują już w kompletne ekosystemy automatyzacji, w których inteligentny mechanizm wydobywa spostrzeżenia z dokumentów lub dużych zbiorów danych i uruchamia roboty do wykonywania kolejnych działań w sposób zorganizowany Ruch ten wygenerował znaczące rezultaty w zakresie redukcji kosztów i zwiększenia produktywności, według szacunków branżowych.

Kolejnym trendem jest włączanie Generative AI do platform automatyzacji Technologie takie jak zaawansowane modele językowe pozwalają robotom obsługiwać jeszcze bardziej wyrafinowane czynności (GENERUJ teksty, podsumowuj długie dokumenty, wyodrębniaj kontekst z rozmów, a nawet pisz kod, aby zautomatyzować nowe zadania.

Ta symbioza między RPA a generatywną sztuczną inteligencją wskazuje na przyszłość, w której znaczna część korporacyjnego przepływu pracy może być samodzielnie zarządzana przez inteligentne systemy, przy minimalnej ingerencji człowieka w działania operacyjne Z punktu widzenia rynku i inwestycji wskaźniki odzwierciedlają skalę tej konwergencji Globalne szacunki przewidują, że rynek automatyzacji poznawczej osiągnie 53 mld US1TP4 T do 2032 r. już specyficzny rynek RPA, wcześniej ograniczony do przepływów opartych na stałych zasadach, przekształca się i powinien osiągnąć 15 mld US1TP4 T do około 2029 r., napędzany w dużej mierze przez włączenie inteligencji do robotów.

Strategia, wyzwania i kolejne kroki

Połączenie tych technologii niesie ze sobą możliwości, ale wymaga również jasnej wizji strategicznej Jednym z największych wyzwań jest zapewnienie jakości danych do szkolenia inteligentnych modeli.

Ponieważ modele te zależą bezpośrednio od jakości informacji wykorzystywanych w szkoleniach, każda niespójność lub nieprawidłowe dane mogą drastycznie zagrozić wynikom automatyzacji Firmy muszą inwestować nie tylko w zaawansowane technologie, ale także w rygorystyczne strategie zarządzania danymi i walidacji, zapewniając dokładność, spójność i stałą aktualizację.

Kolejne wyzwanie polega na dostosowaniu nowych zautomatyzowanych rozwiązań do istniejącej architektury technologicznej, która często jest niejednorodna i składa się ze starszych systemów, które są trudne do zintegrowania Scenariusz ten generuje dodatkową złożoność, wymagając od zespołów technicznych szczegółowego planowania w celu uniknięcia niezgodności lub awarii operacyjnych.

Ponadto właściwy pomiar zwrotu z inwestycji (ROI) tych inicjatyw poznawczych jest również złożony, ponieważ korzyści często przewyższają zwykłe oszczędności zasobów, wpływając na obszary strategiczne, takie jak zadowolenie klientów, efektywność operacyjna i własny potencjał innowacyjny przedsiębiorstw.

Dla liderów nadszedł czas: ocenić procesy, zainwestować w projekty pilotażowe, uczyć się na wynikach i skaluj inteligentną automatyzację odpowiedzialnie. Rewolucja automatyzacja poznawcza to już trwa, poszerzanie granic możliwości i WHO, aby osiągnąć postęp, z pewnością przyniesie owoce tej nowej rzeczywistości technologicznej.