RPA in UI: konvergenca širi kognitivno avtomatizacijo

Integracija med avtomatizacijo robotskih procesov (RPA) in umetno inteligenco (AI) radikalno spreminja meje avtomatizacije podjetij. Če so bili roboti prej omejeni na preproste in ponavljajoče se naloge, zdaj pridobivajo kognitivne sposobnosti za interpretacijo nestrukturiranih dokumentov, sprejemanje inteligentnih odločitev in obravnavanje s kompleksnimi izjemami v kritičnih procesih, kot so procesi BPM.

V zadnjem desetletju je tradicionalni RPA prevladoval v projektih avtomatizacije z avtomatizacijo ponavljajočih se nalog, ki temeljijo na pravilih, neutrudno in brez napak izvaja strukturirane postopke. Vendar ima RPA sama po sebi omejitve in TEHNOLOGIJA je odvisna od dobro definiranih vnosov in ne “entendeй semi-formatted ali kontekstualne informacije.

Prihod umetne inteligence je spremenil to pokrajino.Kognitivni RPA (ali inteligentna avtomatizacija procesov, IPA) je logična evolucija RPA: z integracijo umetne inteligence in algoritmov strojnega učenja postanejo roboti pametnejši, bolj prilagodljivi in sposobni učenja.

To omogoča bolj dinamično avtomatizacijo v scenarijih, ki se nenehno spreminjajo.Vendar je pomembno poudariti, da samo AI ne rešuje izjem, saj lahko pride do napačnih interpretacij.Za te primere je nujno integrirati strukturirana pravila in uporabo orodij, kot je BPM (Business Process Management), ki organizirano usmerja dejavnosti za človeško posredovanje, kar zagotavlja popolno upravljanje procesov, tudi ob napakah ali nedoslednostih AI.

Nestrukturirani podatki: od izziva do priložnosti

Približno 80% korporativnih podatkov je nestrukturiranih in to vključuje prosto besedilo, slike, dokumente PDF, glasovne zapise, e-pošto in drugo.

Te vsebine so bile vedno izziv: tradicionalni računalniki jih ne interpretirajo zlahka.Kombinacija RPA z AI je reševala to uganko.S tehnikami obdelave naravnega jezika (PLN) roboti zdaj razumejo in izluščijo informacije iz besedil in e-pošte; z računalniškim vidom in algoritmi OCR lahko “lerdiskre skenirane dokumente, PDF-je in celo slike ter jih pretvorijo v uporabne podatke.

Poleg tega napovedni in učni modeli omogočajo avtomatiziranim sistemom sprejemanje odločitev na podlagi podatkov - na primer razvrščanje predmeta e-pošte in njeno posredovanje pravilnemu cilju ali odobritev transakcij na podlagi pametnih pravil.

Praktični učinek je ogromen.Procesi, ki so bili nekoč ročni in dolgotrajni, so zdaj lahko avtomatizirani od konca do konca.Pogost primer je pridobivanje informacij iz obrazcev in računov: inteligentna orodja za obdelavo dokumentov uporabljajo AI za branje polj ali slik PDF in RPA te podatke vrže v notranje sisteme brez človeškega posredovanja. Podobno lahko e-poštna sporočila bere AI, ki identificira namen, jezik ali čustva in lahko sproži avtomatizirana dejanja prek RPA. Ta sinergija odpravlja predelavo, zmanjšuje napake in pospešuje operativne cikle. Dejansko z združevanjem RPA in AI podjetja poročajo o zmanjšanju do 85% v času obdelave podatkov, ne da bi jih videli, se določena avtomatizacija vidi v času obdelave določenih procesov.

Trendi v tehnologiji

Konvergenca RPA z AI je del večjega trenda, ki se pogosto imenuje hiperavtomatizacija. Ta pristop, ki ga je Gartner izpostavil med glavnimi tehnološkimi trendi v zadnjih letih, skuša avtomatizirati vse, kar je mogoče znotraj organizacije.

To združuje RPA, AI/ML, procesno rudarjenje, inteligentne platforme poteka dela in številna druga orodja v eno integrirano avtomatizacijsko progo. Cilj hiperavtomatizacije je hitro prepoznavanje in avtomatizacija procesov od konca do konca, ki presegajo avtomatizacijo izoliranih nalog.

Tako pionirska podjetja že vlagajo v popolne ekosisteme avtomatizacije, v katerih inteligentni mehanizem pridobiva vpoglede iz dokumentov ali velikih podatkov in sproži robote, da izvedejo naslednja dejanja na orkestriran način. To gibanje je ustvarilo pomembne rezultate pri zmanjševanju stroškov in povečanju produktivnosti, glede na ocene industrije.

Drugi trend je vključevanje Generative AI v platforme za avtomatizacijo Tehnologije, kot so napredni jezikovni modeli, omogočajo robotom, da obvladajo še bolj sofisticirane dejavnosti (GENERIrajte besedila, povzemite dolge dokumente, izvlecite kontekst iz pogovorov in celo napišite kodo za avtomatizacijo novih nalog.

Ta simbioza med RPA in generativno AI kaže na prihodnost, v kateri se lahko velik del korporativnega delovnega toka samoupravlja z inteligentnimi sistemi, z minimalnim človeškim vmešavanjem v operativne dejavnosti.Z vidika trga in naložb kazalniki odražajo obseg te konvergence. Globalne ocene predvidevajo, da bo trg kognitivne avtomatizacije do leta 2032 dosegel 53 milijard US$. Že specifični trg RPA, ki je bil prej omejen na tokove, ki temeljijo na fiksnih pravilih, se preoblikuje in naj bi dosegel 15 milijard US$ do približno leta 2029, ki ga v veliki meri poganja vključitev inteligence v robote.

Strategija, izzivi in naslednji koraki

Združevanje teh tehnologij prinaša priložnosti, zahteva pa tudi jasno strateško vizijoEden največjih izzivov je zagotoviti kakovost podatkov za usposabljanje inteligentnih modelov.

Ker so ti modeli neposredno odvisni od kakovosti informacij, ki se uporabljajo pri usposabljanju, lahko vsaka nedoslednost ali nepravilni podatki drastično ogrozijo rezultate avtomatizacije.Podjetja morajo vlagati ne le v napredne tehnologije, temveč tudi v stroge strategije za upravljanje in potrjevanje podatkov, ki zagotavljajo točnost, doslednost in stalno posodabljanje.

Drug izziv vključuje usklajevanje novih avtomatiziranih rešitev z obstoječo tehnološko arhitekturo, ki je pogosto heterogena in sestavljena iz podedovanih sistemov, ki jih je težko integrirati. Ta scenarij ustvarja dodatno zapletenost, zaradi česar morajo tehnične ekipe podrobno načrtovati, da se izognejo nezdružljivostim ali operativnim napakam.

Poleg tega je ustrezno merjenje donosnosti naložb (ROI) teh kognitivnih pobud prav tako zapleteno, saj koristi pogosto presegajo preproste prihranke virov, kar vpliva na strateška področja, kot so zadovoljstvo strank, operativna učinkovitost in lastna inovacijska zmogljivost podjetij.

Za vodje je zdaj čas: ocenite procese, vlagajte v pilotne projekte, učite se iz rezultatov in scale inteligentna avtomatizacija odgovorno. Revolucija kognitivna avtomatizacija že poteka, širitev meja možnega & WHO za napredek bo zagotovo požela sadove te nove tehnološke realnosti.

Rodrigo Gomes

Rodrigo Gomes je vodja poslovne enote za procesne rešitve pri Selbettiju.

Glej Celotno Bio