Η αυτοματοποίηση ρομποτικών διαδικασιών είναι ένα τρένο που ξεφεύγει. Σύμφωνα με την Deloitte, η τεχνολογία θα επιτύχει σχεδόν καθολική υιοθέτηση έως το 2025. Ωστόσο, επειδή η RPA κυριαρχεί στον κόσμο των επιχειρήσεων, αυτό δεν σημαίνει ότι θα σταματήσει να εξελίσσεται.
Βρισκόμαστε σε μια συναρπαστική τεχνολογική συγκυρία. Η πρόοδος της Τεχνητής Νοημοσύνης τα τελευταία χρόνια είναι εντυπωσιακή. Το ChatGPT και άλλες μορφές Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης έχουν κατακτήσει τη δημόσια συνείδηση. Ωστόσο, αυτή η συναρπαστική τεχνολογία δεν είναι παρά μια έκφραση των δυνατοτήτων της τεχνητής νοημοσύνης.
Η RPA είναι ένα απλό αλλά αποτελεσματικό εργαλείο. Ωστόσο, η σύγκλιση της RPA και της ΤΝ παρέχει ατελείωτες ευκαιρίες για καινοτομία. Η συνομιλιακή εξυπηρέτηση πελατών με τεχνητή νοημοσύνη, η λήψη αποφάσεων με βάση την ανάλυση και η αυτοματοποίηση της εργασίας γνώσης είναι μερικά μόνο παραδείγματα της τεχνητής νοημοσύνης στην RPA.
Καθώς η τεχνολογία εξελίσσεται, η Γνωστική Ρομποτική Αυτοματοποίηση Διαδικασιών θα αλλάξει τη φύση της εργασίας με τρόπους που δύσκολα μπορούμε να φανταστούμε. Ας διερευνήσουμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη με RPA έχει ήδη διευρύνει τα όρια της αυτοματοποίησης πριν εξετάσουμε τις μελλοντικές επιπτώσεις της.
Τα όρια της RPA
Η ευρεία υιοθέτηση της RPA αποτελεί απόδειξη της χρησιμότητάς της. Η τεχνολογία έχει βοηθήσει αμέτρητες επιχειρήσεις να επιτύχουν νέα επίπεδα παραγωγής, αποδοτικότητας και ακρίβειας αυτοματοποιώντας εργασίες που κάποτε ήταν χειροκίνητες. Ωστόσο, όπως κάθε τεχνολογία, έχει ανώτερα όρια.
1. Η αυτοματοποίηση συναλλαγών είναι δύσκολο να διαχειριστεί
Ενώ τα ρομπότ RPA θα αλέθουν πιστά τις διαδικασίες, χρειάζονται λίγη διαχείριση και συντήρηση. Για παράδειγμα, όταν αλλάζουν οι είσοδοι ή οι έξοδοι, τα ρομπότ πρέπει να επαναρυθμίζονται ώστε να χειρίζονται αυτές τις ελαφρώς μεταβαλλόμενες συνθήκες. Σε δυναμικά περιβάλλοντα εργασίας, αυτό μπορεί να απορροφήσει πόρους και χρόνο.
2. Η RPA δυσκολεύεται με μη δομημένα δεδομένα
Τα εργαλεία RPA έχουν κατασκευαστεί για να εκτελούν εργασίες με τη χρήση λογικής if/then/else. Ως εκ τούτου, βασίζονται σε προβλέψιμες δομές δεδομένων. Οποιαδήποτε διαφοροποίηση ή αλλαγή στα δεδομένα εισόδου θα προκαλέσει σφάλματα ή εξαιρέσεις επειδή βρίσκονται εκτός των καθορισμένων τιμών που περιμένει να λάβει το ρομπότ.
3. Η RPA παρουσιάζει προκλήσεις κλιμάκωσης
Εν μέρει λόγω των λόγων που αναφέραμε παραπάνω, η κλιμάκωση των διαδικασιών RPA μπορεί να είναι δύσκολη. Κάθε διαδικασία πρέπει να ορίζεται, να διαχειρίζεται και να συντηρείται με σαφήνεια, ενώ η έλλειψη προσαρμοστικότητας της RPA μπορεί επίσης να δημιουργήσει προβλήματα.
Οι περιορισμοί της RPA δεν είναι κάτι για το οποίο πρέπει να ανησυχείτε. Το RPA με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να ξεπεράσει καθέναν από αυτούς τους περιορισμούς, ενώ παράλληλα ανοίγει νέες και συναρπαστικές δυνατότητες αυτοματοποίησης.
Δείτε πώς η RPA με την Τεχνητή Νοημοσύνη έχει αλλάξει την αυτοματοποίηση.
Αυτοματοποίηση ρομποτικών διαδικασιών και τεχνητή νοημοσύνη:
Ένα τέλειο ταίριασμα
Η RPA, εκ κατασκευής, είναι ένα απλό και μη περίπλοκο εργαλείο, τουλάχιστον σε επίπεδο χρήστη. Είναι κατασκευασμένο για να είναι προσιτό σε μη τεχνικές ομάδες. Ως εκ τούτου, εκτελεί τις οδηγίες που του δίνονται με ελεγχόμενο τρόπο. Ο άνθρωπος πρέπει να εντοπίσει αυτές τις διαδικασίες και να κατευθύνει την RPA να εκτελέσει τις εντολές.
Βέβαια, η λεπτομερής περιγραφή των οδηγιών βήμα προς βήμα μπορεί να καταστεί αδύνατη, δεδομένης της επαρκούς πολυπλοκότητας – γι’ αυτό και ο συνδυασμός RPA και Τεχνητής Νοημοσύνης αποτελεί το μέλλον της αυτοματοποίησης.
1. RPA με οπτική αναγνώριση χαρακτήρων
Στο
Ρομποτική αυτοματοποίηση διαδικασιών με AI και OCR για τη βελτίωση της επιχειρηματικής διαδικασίας
(Shidaganti, 2021), ο συγγραφέας περιγράφει τους περιορισμούς της RPA, προτείνοντας: “Οποιεσδήποτε αλλαγές στην αυτοματοποιημένη διαδικασία απαιτούν άμεσες αλλαγές στην εφαρμογή RPA”. Ο Shidaganti προτείνει την τεχνητή νοημοσύνη ως λύση σε αυτή τη διαδικασία και επιχειρηματολογεί υπέρ της οπτικής αναγνώρισης χαρακτήρων (OCR) ως θεμελιώδους ενίσχυσης της RPA.
Πράγματι, το OCR έχει επηρεάσει τις επιχειρήσεις ανοίγοντας το RPA σε μη δομημένα δεδομένα. Τα εργαλεία RPA OCR με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να διαβάσουν πληροφορίες από έντυπα έγγραφα, ακόμη και από γραπτό κείμενο. Υπάρχουν τρεις κύριες ευκαιρίες για την RPA που διευκολύνει η ενσωμάτωση του OCR.
- Το OCR κωδικοποιεί δομημένα δεδομένα, επιτρέποντας στην RPA να εργάζεται με απρόβλεπτες εισροές
- Η RPA μπορεί να αυτοματοποιήσει απομακρυσμένα μηχανήματα αποκρυπτογραφώντας τι συμβαίνει στις αντίστοιχες οθόνες τους
- Το OCR, σε συνδυασμό με τη μηχανική μάθηση, μπορεί να βοηθήσει στη γνώση του πελάτη σας (KYC), την καταπολέμηση της νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες (AML) και την ανίχνευση απάτης με τη σάρωση εγγράφων. Οι γνώσεις και οι αποφάσεις της τεχνολογίας μπορούν να ενσωματωθούν με την RPA, επιτρέποντας το ταχύτερο άνοιγμα λογαριασμών, το onboarding, τις αποφάσεις για δάνεια κ.ο.κ.
2. Μηχανική μάθηση και RPA
Η αυτοματοποίηση ρομποτικών διαδικασιών και η μηχανική μάθηση είναι ένα άλλο παράδειγμα αξιοποίησης της τεχνητής νοημοσύνης για να ξεπεραστούν οι εγγενείς περιορισμοί της RPA. Ήδη από το 2016, οι ειδικοί σε θέματα αυτοματοποίησης στον ασφαλιστικό κλάδο είχαν εντοπίσει τις δυνατότητες της γνωστικής ρομποτικής αυτοματοποίησης διαδικασιών (RPA). Σε αυτό το έγγραφο, οι συγγραφείς συζητούν την “αυτοβελτιστοποίηση της εξυπηρέτησης πελατών, την τιμολόγηση δανείων, τις χρηματοοικονομικές συμβουλές ή τη διαχείριση απαιτήσεων ή παραπόνων” ως πιθανούς ορίζοντες.
Σε αυτό που πρέπει να αποτελεί ένδειξη προόδου, είναι ενδιαφέρον να δούμε πώς τα εργαλεία μηχανικής μάθησης αυτοματοποίησης ρομποτικών διαδικασιών έχουν γίνει κοινά σε σύντομο χρονικό διάστημα.
Η μηχανική μάθηση είναι παντού. Περιγράφει τη διαδικασία διδασκαλίας μιας μηχανής να εκτελεί εργασίες με σαφείς οδηγίες προγραμματισμού. Όπως ίσως γνωρίζετε, πρόκειται για μηχανές που χρησιμοποιούν αλγόριθμους για να αναλύσουν και να βρουν μοτίβα σε ένα σύνολο δεδομένων. Αφού εκπαιδευτεί, η μηχανή μπορεί να επεξεργαστεί άλλα δεδομένα και να παράγει πληροφορίες και προβλέψεις.
Η RPA και η Μηχανική Μάθηση ταιριάζουν απόλυτα, επειδή σημαίνει ότι η RPA γίνεται πιο έξυπνη, πιο διαισθητική και ικανή να διαχειρίζεται μη δομημένα δεδομένα.
3. RPA με βαθιά μάθηση
Η Μηχανική Μάθηση είναι ένα υποσύνολο της ΤΝ, ενώ η Βαθιά Μάθηση είναι ένα υποσύνολο της Μηχανικής Μάθησης. Η διαφορά μεταξύ της Βαθιάς Μάθησης και της Μηχανικής Μάθησης είναι ίσως ανεπαίσθητη για μερικούς ανθρώπους, αλλά αξίζει να τη διερευνήσουμε. Η μηχανική μάθηση εκπαιδεύεται σε δεδομένα για να βοηθήσει σε αποφάσεις και προβλέψεις.
Ωστόσο, η τεχνολογία συνήθως δεν έχει την ικανότητα να βελτιώνεται από μόνη της με την πάροδο του χρόνου. Αντίθετα, η βαθιά μάθηση περιλαμβάνει τη χρήση νευρωνικών δικτύων για τη μάθηση και τη βελτίωση της απόδοσής της. Με άλλα λόγια, χάρη στη βαθιά μάθηση, η RPA και η ML συνδυάζονται για τη δημιουργία αυτοματισμών που γίνονται καλύτεροι μέσω της εμπειρίας.
Φυσικά, η βαθιά μάθηση απαιτεί έναν απίστευτο όγκο δεδομένων για να εκτελέσει αυτή τη λειτουργία. Σε ένα ακόμη παράδειγμα της βαθιάς συμβίωσης μεταξύ AI και RPA, τα ρομπότ είναι ιδανικά για να βοηθήσουν στην επίπονη διαδικασία συλλογής αυτών των εκπαιδευτικών δεδομένων. Τα εργαλεία RPA μπορούν να έχουν πρόσβαση σε διάφορους ιστότοπους και άλλα αποθετήρια πληροφοριών για να συλλέξουν αυτές τις πληροφορίες, διασφαλίζοντας ότι ο αλγόριθμος Deep Learning έχει πολλά δεδομένα για να βελτιωθεί.
Η βαθιά εκμάθηση επιτρέπει επίσης στα bots να εκμεταλλευτούν τα πλεονεκτήματα της προγνωστικής ανάλυσης. Όταν η RPA συναντά εξαιρέσεις, μπορεί να τις συγκρίνει με αναμενόμενα ή απροσδόκητα μοτίβα, εξαλείφοντας την εξάρτηση από την ανθρώπινη παρέμβαση.
Όταν τα έξυπνα ρομπότ μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων, μπορούν να ανταποκρίνονται στους πελάτες με τον βέλτιστο τρόπο. Ένα παράδειγμα αυτών των εφαρμογών στο πλαίσιο της RPA περιλαμβάνει εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος που χρησιμοποιούν την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για να αποκωδικοποιήσουν τις διαθέσεις των καταναλωτών. Με τη σειρά τους, τα ρομπότ μπορούν να διαμορφώσουν την απόκρισή τους για να χτυπήσουν την κατάλληλη νότα. Αυτός ο δυναμισμός μπορεί να κάνει πολλά για να ξεπεραστούν τα κενά μεταξύ της ανθρώπινης εξυπηρέτησης πελατών με ενσυναίσθηση και της μηχανοποιημένης εναλλακτικής της.
4. RPA και αναγνώριση εικόνας
Η σύζευξη του RPA με λογισμικό αναγνώρισης εικόνας είναι ένα άλλο παράδειγμα χρήσης της ΤΝ για να ξεπεραστεί η αδυναμία του RPA να χειριστεί ακατάστατα ή μη δομημένα δεδομένα. Στο έγγραφο
Ανάλυση και δυνατότητα εφαρμογής των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα των ρομπότ λογισμικού RPA για την αυτοματοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών
(Kanakov, 2022), ο συγγραφέας περιγράφει ορισμένες συναρπαστικές χρήσεις της RPA και της αναγνώρισης εικόνας σε σχέση με την αυτοματοποίηση των ελέγχων ιστορικού προσλήψεων ή την υποβοήθηση της ανίχνευσης απάτης.
Άλλες περιπτώσεις χρήσης που προτείνει ο Kanakov περιλαμβάνουν τη χρήση της αναγνώρισης προσώπου για την ασφάλεια κτιρίων, με εργαλεία RPA συνδεδεμένα με κάμερες. Οι εφαρμογές είναι πραγματικά ατελείωτες. Για παράδειγμα, μη επανδρωμένα αεροσκάφη ή κάμερες θα μπορούσαν να σαρώσουν οποιοδήποτε αριθμό περιβαλλόντων για ανωμαλίες. Μόλις εντοπιστούν, ένα σύστημα RPA θα μπορούσε να αναφέρει τα προβλήματα στα αρμόδια μέρη, εξασφαλίζοντας ταχεία αποκατάσταση.
5. RPA με Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη
Σε μια
άρθρο στο Forbes
, ο Clint Boulton της DELL χρησιμοποιεί μια φανταστική αναλογία όταν συγκρίνει το RPA και το Generative AI. Προτείνει ότι “σε μια εκδήλωση γκαλά, η RPA ελέγχει τη λίστα των καλεσμένων, μετράει τα εισιτήρια και παρακολουθεί πράγματα όπως η χωρητικότητα της αίθουσας, η θέρμανση και ο φωτισμός”. Στη συνέχεια, αναφέρει: “Εν τω μεταξύ, η Generative AI δημιουργεί διαφημίσεις για την εκδήλωση, γράφει συγχαρητήριους λόγους για τους τιμώμενους και συνομιλεί με κάθε καλεσμένο”.
Αυτό που είναι τόσο ισχυρό σε αυτή την αναλογία είναι ότι αποτυπώνει τέλεια κάτι που όλοι έχουμε παρατηρήσει τον τελευταίο χρόνο περίπου. Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη είναι τόσο ενδιαφέρουσα και ισχυρή που δεν μπορούμε παρά να θαυμάζουμε το αποτέλεσμά της. Ωστόσο, χωρίς κάποιον (RPA) να εργάζεται στο παρασκήνιο εκτελώντας ταπεινά καθήκοντα, δεν μπορεί να υπάρξει εκδήλωση ή τουλάχιστον όχι μια λειτουργική εκδήλωση.
Σύμφωνα με την Gartner, το Generative AI προσφέρει πολλές επιλογές. Μπορεί να δημιουργήσει γρήγορα γραπτό περιεχόμενο, εικόνες, βίντεο, μουσική, ακόμη και κώδικα. Ορισμένες από τις δυνατότητες είναι άμεσα προφανείς, όπως η διαλογική εξυπηρέτηση πελατών.
Αλλά τα βελτιωμένα chatbots είναι μόνο η αρχή.Άλλες περιπτώσεις χρήσης για το RPA και το Generative AI περιλαμβάνουν την παροχή βοήθειας στο RPA για την κατανόηση μη δομημένων δεδομένων πολλών μορφών και ακόμη και την ενίσχυση του RPA με τη λήψη αποφάσεων, την ανάλυση δεδομένων και πολλά άλλα.
6. Συμμετείχε στον αυτοματισμό
Μπορείτε να χωρίσετε την αυτοματοποίηση σε δύο κατηγορίες: Παρακολουθούμενη και μη παρακολουθούμενη. Όπως θα περίμενε κανείς, ο μη επιτηρούμενος αυτοματισμός σημαίνει ότι το bot εκτελεί διαδικασίες χωρίς ανθρώπινη συμβολή. Αντίθετα, ο αυτοματισμός με παρακολούθηση περιγράφει εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη αλληλεπίδραση κατά τη διάρκεια, τουλάχιστον, ενός βήματος κατά μήκος της διαδρομής.
Υπάρχουν μερικοί τρόποι για να λειτουργήσει αυτό. Για παράδειγμα, η αυτοματοποιημένη διαδικασία μπορεί να απαιτεί χειροκίνητη ενεργοποίηση. Εναλλακτικά, ένα από τα βήματα μπορεί να χρειάζεται διαπιστευτήρια ασφαλείας κατά τη διάρκεια της διαδικασίας. Ωστόσο, εδώ είναι δυνατές πιο σύνθετες ενορχηστρώσεις χάρη στον Ρομποτικό Αυτοματισμό Επιφάνειας Εργασίας (RDA).
Ο ρομποτικός αυτοματισμός γραφείου (RDA) είναι μια μορφή αυτοματισμού με παρακολούθηση. Ωστόσο, χάρη σε εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, όπως το ML και η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων, αυτά τα ρομπότ συνδυάζουν δυναμικά πολλαπλές διαδικασίες ροής εργασιών, αυτοματοποιώντας συνεχώς διάφορες εργασίες για έναν μεμονωμένο χρήστη. Σε αυτό το σενάριο, το ρομπότ RDA ενεργεί σαν εικονικός βοηθός, ανακτώντας δεδομένα, στέλνοντας αρχεία και δημιουργώντας αναφορές, ενώ ο ανθρώπινος υπάλληλος μιλάει στον πελάτη.
7. Αυτοθεραπευόμενα ρομπότ
A
Έρευνα για την κατάσταση της RPA από το 2022
αποκάλυψε ένα ζήτημα που επηρεάζει ορισμένες επιχειρήσεις που υιοθετούν λύσεις RPA. Πάνω από το 69% των ερωτηθέντων δηλώνουν ότι βιώνουν ένα χαλασμένο RPA bot κάθε εβδομάδα. Ακόμη χειρότερα, πάνω από το 40% των ερωτηθέντων δήλωσαν ότι χρειάζονται περισσότερες από 5 ώρες για να διορθώσουν το bot τους, ενώ άλλοι ερωτηθέντες δήλωσαν ότι η αποκατάσταση μπορεί να διαρκέσει περισσότερο από μία ημέρα.
Τα στοιχεία αυτά είναι απαράδεκτα υψηλά. Ωστόσο, η έρευνα δεν αναλύει τις λεπτομέρειες του προβλήματος. Οι συνήθεις λόγοι αποτυχίας των RPA περιλαμβάνουν αλλαγές εισόδου, ρομπότ που αντιμετωπίζουν εξαιρέσεις, ελλιπή δεδομένα, κακές δοκιμές ή έλλειψη συντήρησης, για να αναφέρουμε μερικούς.
Η αυτοθεραπευόμενη RPA περιγράφει ένα σύστημα που μπορεί να επιδιορθώνεται μόνο του χωρίς τη συμβολή ανθρώπινου εργαζομένου.
Τα αυτοθεραπευόμενα ρομπότ RPA γίνονται δυνατά μέσω αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης που παρακολουθούν την απόδοση της αυτοματοποιημένης εργασίας. Όταν προκύπτουν προβλήματα, αυτά τα χρήσιμα εργαλεία αναλαμβάνουν δράση, εντοπίζουν τη βασική αιτία και εφαρμόζουν μια λύση. Το πλεονέκτημα είναι η αυξημένη απόδοση και ο περισσότερος χρόνος διαθεσιμότητας.
8. Εξόρυξη έξυπνης επεξεργασίας
Η εξόρυξη διαδικασιών στο πλαίσιο του RPA περιλαμβάνει την ανακάλυψη εργασιών που μπορούν να αυτοματοποιηθούν από τις επιχειρήσεις. Με τη χρήση των προηγμένων αναλυτικών δυνατοτήτων της ΤΝ, οι ομάδες μπορούν να εξετάζουν τις επιχειρηματικές ροές εργασίας τους για να βρουν εργασίες που μπορούν να αυτοματοποιηθούν και να κάνουν προβλέψεις σχετικά με τον αντίκτυπο αυτής της αυτοματοποίησης.
Η εξόρυξη διαδικασιών χρησιμοποιεί ML και ανάλυση δεδομένων. Για παράδειγμα, χρησιμοποιεί λογισμικό καταγραφής οθόνης για να καταγράφει δεδομένα ροής εργασιών, αναλύοντάς τα σε βήματα. Στη συνέχεια, τα εργαλεία ML ή ανάλυσης εκτελούν μοντέλα αυτών των εργασιών και βρίσκουν περιοχές που μπορούν να μετατραπούν σε αυτοματοποιημένες διαδικασίες. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης παρέχουν στις επιχειρήσεις καλύτερη εποπτεία και κατανόηση των εργασιών, επιτρέποντάς τους να εντοπίζουν εξαρτήσεις, σημεία συμφόρησης και αναποτελεσματικότητα.
Ο συνδυασμός RPA και εξόρυξης διαδικασιών είναι πολύ ισχυρός, διότι μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να ανακαλύψουν διαδικασίες που διαφορετικά δεν θα μπορούσαν να εντοπίσουν. Αυτό σημαίνει ότι μπορείτε να αποκομίσετε μεγαλύτερη αξία από τις επενδύσεις σας σε RPA και να ενισχύσετε περαιτέρω τα άλλα οφέλη της RPA, όπως η μείωση του κόστους και η αύξηση της παραγωγικότητας.
Το άλλο πράγμα που μπορεί να παρατηρήσετε εδώ είναι ότι η εξόρυξη διαδικασιών μπορεί να μειώσει το χρόνο ανακάλυψης για τις κατάλληλες διαδικασίες RPA. Αυτό σημαίνει ότι η υλοποίησή σας θα ξεκινήσει πολύ πιο γρήγορα.
9. Αυτοματοποίηση δοκιμών λογισμικού
Οι προγραμματιστές λογισμικού και οι εκδότες έχουν προσφέρει μερικές από τις πιο ανατρεπτικές τεχνολογίες που έχουμε τις τελευταίες δεκαετίες. Ωστόσο, ο ίδιος ο κλάδος τους έχει επίσης περάσει κάτι σαν επανάσταση. Οι μεθοδολογίες DevOps και Agile έχουν βοηθήσει τους προγραμματιστές να ανταποκριθούν στη ζήτηση για αστραπιαία, συνεχώς βελτιούμενα προϊόντα, ενώ οι αγωγοί CI/CD συμβάλλουν επίσης σε ταχύτερους χρόνους στην αγορά.
Η RPA είναι ένα φανταστικό εργαλείο για συγκεκριμένους τύπους δοκιμών λογισμικού. Η McKinsey υποστηρίζει ότι η ανάπτυξη λογισμικού επόμενης γενιάς βρίσκεται ακριβώς πίσω από την τεχνητή νοημοσύνη όσον αφορά την οι μεγαλύτερες τεχνολογικές τάσεις για το 2023. Η αυτοματοποίηση των δοκιμών λογισμικού, η οποία τροφοδοτείται τόσο από RPA όσο και από AI, θα είναι στην πρώτη γραμμή αυτής της τάσης, με την Generative AI να γράφει κώδικα και τις μη τεχνικές ομάδες να καλωσορίζονται στο μαντρί χάρη στα εργαλεία χωρίς κώδικα.
Όπως υποστηρίζει ο συνεργάτης της εταιρείας συμβούλων, Santiago Comella-Dorda, “οι προγραμματιστές είναι ίσως ένα από τα πιο πολύτιμα περιουσιακά στοιχεία για τη σύγχρονη ψηφιακή επιχείρηση, αλλά ξοδεύουν πάνω από το 40% του χρόνου τους σε επαναλαμβανόμενες εργασίες χαμηλής αξίας που θα μπορούσαν εύκολα να αυτοματοποιηθούν με ένα σύγχρονο σύνολο εργαλείων”.
10. Ευφυής αυτοματισμός RPA
Τεχνητή νοημοσύνη Η ρομποτική αυτοματοποίηση διαδικασιών, που ονομάζεται επίσης ευφυής αυτοματοποίηση διαδικασιών (IPA), θεωρείται το επόμενο στάδιο της αυτοματοποίησης. Παίρνει το RPA και προσθέτει γνωστικές ικανότητες μέσω της τεχνητής νοημοσύνης. Μπορεί να περιλαμβάνει την RPA με όλες ή μερικές από τις άλλες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης που αναφέρονται παραπάνω.
Σε μια
έρευνα της IBM σε στελέχη της C-Suite
, το 90% των ερωτηθέντων πρότεινε ότι η ευφυής αυτοματοποίηση τους βοήθησε να αποδώσουν “πάνω από το μέσο όρο στη διαχείριση των οργανωτικών αλλαγών ως απάντηση στις αναδυόμενες επιχειρηματικές τάσεις”. Το συναίσθημα αυτό δείχνει την ικανότητα της RPA και της ΤΝ να δημιουργούν ευέλικτες και ισχυρές λύσεις που μπορούν να προσφέρουν ένα πραγματικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Απόδειξη της δύναμης της RPA και της τεχνητής νοημοσύνης να επιφέρουν οργανωτικές αλλαγές μπορεί να βρεθεί στην αντίδραση της επιχειρηματικής κοινότητας στην πανδημία COVID-19. Η υιοθέτηση της τεχνολογίας αυτοματοποίησης ρομποτικών διαδικασιών για τη διασφάλιση των επιχειρηματικών διαδικασιών κατά τη διάρκεια της πανδημίας COVID-19 (Siderska, 2021) έδειξε πώς το 60% των πολωνικών επιχειρήσεων που μελετήθηκαν μπόρεσαν να εφαρμόσουν την επιχειρησιακή συνέχεια χάρη στα εργαλεία RPA. Σύμφωνα με τη μελέτη, η Τεχνητή Νοημοσύνη και τα Analytics ήταν οι κύριοι συντελεστές.
Σε μια πρόσφατη
έρευνα της Gartner
, ένα πλήρες 80% των στελεχών αποκάλυψε την πεποίθησή του ότι η αυτοματοποίηση μπορεί να εφαρμοστεί σε οποιαδήποτε επιχειρηματική διαδικασία. Αυτό το στατιστικό στοιχείο είναι μια αξιοσημείωτη απόδειξη της δύναμης της RPA όταν χρησιμοποιείται με τεχνητή νοημοσύνη. Είναι αδύνατο να φανταστεί κανείς ότι ο αριθμός αυτός θα μπορούσε να είναι τόσο υψηλός χωρίς την ενίσχυση της RPA από την τεχνητή νοημοσύνη.
Όσον αφορά το μέλλον, η έρευνα για
νευρομορφική επεξεργασία
– ένα σύστημα επεξεργασίας πληροφοριών που βασίζεται στη δομή του εγκεφάλου – θα μπορούσε να οδηγήσει σε μεγαλύτερη νόηση και μηχανική νοημοσύνη. Το συναρπαστικό σε αυτόν τον ορίζοντα είναι ότι αυτά τα μοντέλα νοημοσύνης απαιτούν πολύ λιγότερα δεδομένα εκπαίδευσης, πράγμα που σημαίνει ότι θα μπορούσαν να είναι διαθέσιμα στις επιχειρήσεις.
Πώς το RPA με τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξει το μέλλον
της εργασίας και της κοινωνίας
Τα εργαλεία αυτοματοποίησης διεργασιών τεχνητής νοημοσύνης μόλις αρχίζουν να ζεσταίνονται. Ακολουθούν ορισμένοι τομείς στους οποίους η Τεχνητή Νοημοσύνη θα επηρεάσει περαιτέρω την αυτοματοποίηση.
1. Βιομηχανία 4.0
Η πρώτη βιομηχανική επανάσταση τροφοδοτήθηκε με ατμό, η δεύτερη με ηλεκτρισμό. Η Τρίτη Βιομηχανική Επανάσταση ενεργοποιήθηκε από τις ψηφιακές τεχνολογίες κατά τη δεκαετία του 1970. Όταν πρόκειται για την τέταρτη βιομηχανική επανάσταση, γνωστή και ως Βιομηχανία 4.0, υπάρχουν αρκετές τεχνολογικές υποψηφιότητες, όπως τα ψηφιακά δίδυμα, η εικονική πραγματικότητα, το Διαδίκτυο των πραγμάτων (IoT), η τεχνητή νοημοσύνη και η τεχνολογία ML, ακόμη και η τρισδιάστατη εκτύπωση.
Ωστόσο, ένα
IMD Global Supply Chain Survey
από το 2022 αποκαλύπτει μια ανησυχητική αλήθεια. Από τα περισσότερα από 200 στελέχη της βιομηχανίας που ερωτήθηκαν, πολύ λίγοι ανέφεραν την τεχνολογία που σχετίζεται με τη βιομηχανία 4.0 ως μεγάλη προτεραιότητα. Αυτό απέχει πολύ από το 2019, όταν Το 68% των ερωτηθέντων σε έρευνα της McKinsey πρότεινε ότι η βιομηχανία 4.0 αποτελεί κορυφαία στρατηγική προτεραιότητα.
Στην ερευνητική εργασία Αυτοματοποίηση ρομποτικών διαδικασιών και τεχνητή νοημοσύνη στη βιομηχανία 4.0 – Βιβλιογραφική ανασκόπηση (Riberio, 2021), ο συγγραφέας αναφέρει ότι “δεδομένης της εμβέλειας της δυνατότητας εφαρμογής της ΤΝ, η RPA προσθέτει σταδιακά, στα χαρακτηριστικά αυτοματοποίησής της, υλοποιήσεις αλγορίθμων ή τεχνικών ΤΝ που εφαρμόζονται σε ορισμένα πλαίσια (π.χ. προγραμματισμός επιχειρησιακών πόρων, λογιστική, ανθρώπινο δυναμικό) για την ταξινόμηση, αναγνώριση, κατηγοριοποίηση κ.λπ.”.
Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να εξελίσσεται, νέα εργαλεία και δυνατότητες θα βοηθήσουν τη Βιομηχανία 4.0 να γίνει πραγματικότητα με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη.
2. Υπεραυτοματισμός
Ο υπεραυτοματισμός είναι η φυσική εξέλιξη του αυτοματισμού. Ωστόσο, αντί για την αυτοματοποίηση μιας συγκεκριμένης εργασίας ή επιχειρηματικής διαδικασίας, επιδιώκει την επέκταση των δυνατοτήτων αυτοματοποίησης σε ολόκληρο τον οργανισμό. Η τελική έκδοση θα είναι μια πλήρως συνδεδεμένη και σε μεγάλο βαθμό αυτόνομη επιχείρηση, όπου οι ροές εργασίας και οι αποφάσεις θα είναι απλοποιημένες, ευέλικτες και ανθεκτικές.
Ο υπεραυτοματισμός περιλαμβάνει ένα μείγμα διαφόρων τεχνολογιών. Αυτό περιλαμβάνει:
- RPA
- AI
- Αυτοματοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών (BPA)
- ML
- Ευφυής επεξεργασία εγγράφων (IDP)
- Ενορχήστρωση ροής εργασίας
- Εξόρυξη διεργασιών
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)
- Ψηφιακός δίδυμος ενός οργανισμού (DTO)
- Συνομιλιακή RPA
- Όραση υπολογιστών RPA
Όπως αναφέρεται στο έγγραφο Υπεραυτοματοποίηση για την ενίσχυση της αυτοματοποίησης στις βιομηχανίες (Haleem, 2021), “Μέσω ενός μείγματος τεχνολογιών αυτοματισμού, ο υπεραυτοματισμός μπορεί να ξεπεράσει ορισμένους περιορισμούς μιας μεμονωμένης μεθόδου αυτοματισμού. Αυτό επιτρέπει στις εταιρείες να υπερβούν τα όρια κάθε διαδικασίας και να αυτοματοποιήσουν σχεδόν κάθε επίπονη και κλιμακούμενη λειτουργία”.
3. Λιγότερη εξάρτηση από εμπειρογνώμονες
Η έκρηξη της ανάπτυξης λογισμικού τα τελευταία χρόνια αποκάλυψε ένα πρόβλημα. Ενώ η ζήτηση για εφαρμογές και τεχνολογία κινητής τηλεφωνίας αυξανόταν, η προσφορά δυσκολευόταν να ακολουθήσει. Οι προγραμματιστές λογισμικού ήταν ανεπαρκείς, πράγμα που σήμαινε ότι πολλές θέσεις παρέμεναν ακάλυπτες για μήνες.
Με θέσεις εργασίας υψηλού κύρους και εξαψήφιες θέσεις εργασίας να περιμένουν τους κατάλληλους υποψηφίους, θα μπορούσατε να σκεφτείτε ότι οι άνθρωποι θα επανεκπαιδευτούν και θα δρέψουν τα οφέλη. Τα σχολεία και τα πανεπιστήμια τέθηκαν επίσης υπό έλεγχο, με τις κυβερνήσεις να υποστηρίζουν ότι δεν κάνουν αρκετά για να ενθαρρύνουν την υιοθέτηση των μαθημάτων STEM. Ωστόσο, η πραγματικότητα είναι ότι η κωδικοποίηση είναι δύσκολη. Μόνο ένα μικρό τμήμα του πληθυσμού έχει την ικανότητα για αυτή τη δουλειά.
Καθώς ο κόσμος μας γίνεται όλο και πιο ψηφιακός, η έλλειψη κωδικοποιητών θα μπορούσε κάλλιστα να θεωρηθεί ως μια προειδοποίηση που δεν εισακούσαμε. Ευτυχώς, η αυτοματοποίηση με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποτελέσει το αντίδοτο σε αυτό το πρόβλημα.
Οι ηγετικές θέσεις απαιτούν έναν συνδυασμό διοικητικών δεξιοτήτων και βαθιάς γνώσης του αντικειμένου. Το διάβασμα και η μάθηση είναι μόνο ένα μέρος όσων κάνουν τα στελέχη και τα ανώτερα μέλη της ομάδας πολύτιμα για έναν οργανισμό. Ωστόσο, καθώς όλο και περισσότεροι κλάδοι υιοθετούν την τεχνολογία, αυτή η δεξαμενή ταλέντων θα αδειάσει.
Οι αναλύσεις τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιήσουν τεράστιες ποσότητες ιστορικών δεδομένων για να βρουν ιδέες και υποκείμενες σχέσεις και να κάνουν προβλέψεις. Αυτά τα εργαλεία θα βοηθήσουν να γεφυρωθεί το χάσμα εμπειρίας. Μπορεί επίσης να συμβάλει στον εκδημοκρατισμό της έξυπνης λήψης αποφάσεων, η οποία προηγουμένως ήταν αποκλειστικότητα των επιχειρήσεων με τεράστιους προϋπολογισμούς.
Ενώ οι έμπειροι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι στρατηγικοί σύμβουλοι δεν θα βγουν ποτέ από τη μόδα, μια υπεραυτοματοποιημένη επιχείρηση που θα καθοδηγείται από τη μηχανική μάθηση (ML) και την ανάλυση δεδομένων θα λειτουργεί όλο το εικοσιτετράωρο, κάνοντας επιλογές με βάση παράγοντες που κανένας άνθρωπος δεν θα μπορούσε συνειδητά να εξετάσει.
Η McKinsey υποστηρίζει ότι η αυτοματοποίηση της εργασίας γνώσης είναι πλέον ορατή. Το δίκαιο, η οικονομία, η εκπαίδευση, οι τέχνες και η τεχνολογία θα υποστούν διαταραχές που προηγουμένως θεωρούνταν ότι θα έθεταν σε κίνδυνο μόνο τις θέσεις εργασίας με λιγότερα προσόντα. Ωστόσο, δεν έχει ακόμη καθοριστεί τι σημαίνει αυτό για το γενικό εργατικό δυναμικό.
4. Μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα της κυβέρνησης
Οι κυβερνητικές δαπάνες είναι ένα μόνιμα αμφιλεγόμενο ζήτημα. Σε όλο τον κόσμο, οι δημοκρατικές κυβερνήσεις έχουν τη φήμη ότι διογκώνονται και κάνουν αλόγιστες δαπάνες. Ανά
έρευνα του φημισμένου Ινστιτούτου Brookings
, οι κυβερνητικοί φορείς των ΗΠΑ αγκαλιάζουν την τεχνητή νοημοσύνη και την RPA.
Τμήματα τόσο διαφορετικά όσο η Υπηρεσία Τροφίμων και Φαρμάκων, η Κοινωνική Ασφάλιση, ο Οργανισμός Εφοδιασμού Άμυνας και το Υπουργείο Οικονομικών έχουν υιοθετήσει την ΤΝ και την RPA για να αυξήσουν την παραγωγικότητα και να μειώσουν το κόστος των βασικών υπηρεσιών τους. Επιπλέον, ένα
έρευνα από το Αμερικανικό Συμβούλιο Τεχνολογίας και το Συμβουλευτικό Συμβούλιο της Βιομηχανίας (ACT-IAC)
καταδεικνύει περιπτώσεις χρήσης από περίπου δώδεκα κυβερνητικούς οργανισμούς.
Μια πιο αποδοτική και οικονομικά αποδοτική κυβέρνηση θα μπορούσε να έχει μετασχηματιστικές επιπτώσεις στην κοινωνία στο σύνολό της. Οι υπηρεσίες θα μπορούσαν να γίνουν πιο αποδοτικές και αποτελεσματικές και οι φόροι θα μπορούσαν να διοχετευθούν σε προγράμματα που θα μπορούσαν να αλλάξουν τις ζωές εκατομμυρίων ανθρώπων. Ωστόσο, αυτή η ευρεία υιοθέτηση αναδεικνύει τη σημασία της εξάλειψης των
προκατάληψη στην ΤΝ,
ιδιαίτερα αν οι κυβερνήσεις σε όλο τον κόσμο χρησιμοποιούν την τεχνολογία για να καθοδηγήσουν πολιτικές αποφάσεις.
Τελικές σκέψεις
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είχε βαθύτατο αντίκτυπο στην τεχνολογία RPA. Τα πρώτα εργαλεία αυτοματοποίησης ήταν ικανά να χειριστούν πολλές από τις καθημερινές και τετριμμένες εργασίες στο χώρο εργασίας. Ωστόσο, καθώς η συλλογική όρεξη για αυτοματοποίηση αυξανόταν, η RPA έπεσε πάνω στα όριά της. Η τεχνητή νοημοσύνη καταρρίπτει αυτά τα εμπόδια.
Ο συνδυασμός της RPA και της τεχνητής νοημοσύνης επεκτείνει τις δυνατότητες και των δύο εργαλείων. Οι επιχειρήσεις αποκομίζουν ήδη τα οφέλη της ευφυούς αυτοματοποίησης, όπως η βελτίωση της εξυπηρέτησης των πελατών, η αύξηση της οργανωτικής αποδοτικότητας και η μείωση του λειτουργικού κόστους. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει ανοίξει το πεδίο εφαρμογής της RPA με τρόπους που φαινόταν απίθανοι μόλις πριν από μια δεκαετία.
Ωστόσο, η ιστορία της αυτοματοποίησης ρομποτικών διαδικασιών και της τεχνητής νοημοσύνης δεν σταματά εδώ. Περαιτέρω κέρδη θα έρθουν καθώς θα προχωρούμε προς την εποχή του υπεραυτοματισμού. Θα είναι μια άγρια βόλτα, γι’ αυτό μην μείνετε πίσω.
