Suurepärases raamatus ” From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation ” (Chakraborti, 2020) käsitleb autor, kuidas viimase kümne aasta jooksul on robotiseeritud protsesside automatiseerimine (RPA) lummavalt edendanud äriprotsesside tõhusust. Ta soovitab siiski, et praegu oleme selle tehnoloogilise suundumuse “murdepunktis”, kus intelligentne automatiseerimine on loogiline edasiarendus RPA-le.
Chakraborti viitab uuele intelligentsete protsesside automatiseerimise paradigmale, mis ühendab äriprotsesside automatiseerimise masinõppe (ML), tehisintellekti (AI) ja kliendiandmetega.
RPA on intelligentse automatiseerimise teine kriitiline komponent. Need kaks mõistet on omavahel nii tihedalt seotud, et on üsna suur segadus selles osas, kust algab intelligentne protsesside automatiseerimine ja kust lõpeb robotiseeritud protsesside automatiseerimine.
Käesolevas artiklis uuritakse mõlema distsipliini erinevusi ja ühisosa ning näidatakse, kus need lõikuvad ja kattuvad. Jagame ka mõned näited intelligentsest automatiseerimisest koos tööstusharu kasutusjuhtumitega.
Mis on robotprotsesside automatiseerimine?
Robootiliste protsesside automatiseerimine (R PA) viitab tehnoloogiate kogumile, mis võimaldab erinevaid äriprotsesside automatiseerimise (BPA) eesmärke. Me võime määratleda äriprotsessi kui ülesannete kogumit, mis täidab organisatsiooni eesmärke. Näiteks võib äriprotsess olla midagi nii lihtsat kui laenutaotluse krediidikontrolli läbiviimine.
Krediidikontrolliks vajalikud sammud hõlmavad kliendi nime sisemistest dokumentidest, taotluse esitamist krediidiagentuurile ja seejärel tulemuse sisestamist sisesüsteemidesse. Traditsioonilistes ärikeskkondades lahendatakse need ülesanded käsitsi. Äriprotsesside automatiseerimine kasutab nende ülesannete täitmiseks aga roboteid, millest tuleneb ka termin “robotprotsesside automatiseerimine”.
RPA ülesanded peavad olema reeglipõhised ja prognoositavad. Nad vajavad selgelt määratletud käivitusi, sisendeid ja väljundeid. Seega on erandite käsitlemine midagi, mis võib neid segi ajada. Anomaaliad või erakorralised asjaolud – või miski, mis nõuab mõtlemist lennult – ei ole ülesanded, millega RPA saab hakkama. See ei tähenda muidugi, et erandite käsitlemine oleks RPA arenduses võõras mõiste.
On palju stsenaariume, kus bot ei saa ülesannet täita, sest on probleem turustusõigusega või puudulikud andmed. Arendajad saavad neid erandeid ümber ehitada. Kujutage näiteks ette stsenaariumit, kus te loote RPA protsessi, et edastada arveandmed andmebaasi, kuid andmebaas ei tööta. Saate anda robotile korralduse proovida teatud ajavahemike tagant, kuni ta ühendub andmebaasiga. Kui aga maksimaalne arv katseid on saavutatud, annab see välja ärilise erandi, nii et manuaalne töötaja saab olukorda parandada.
Eespool kirjeldatu on lihtne stsenaarium. Siiski võib teil olla vaja uurida intelligentset protsesside automatiseerimist, et luua paindlikumad ja tugevamad protsessid, mis tegelevad eranditega iseseisvalt.
Kui soovite teemasse süveneda, lugege meie Robootiliste protsesside automatiseerimise (RPA) täielikku juhendit.
Mis on intelligentne protsesside automatiseerimine (IPA)?
Intelligentne protsesside automatiseerimine viitab tehnoloogiate kombinatsioonile, mis aitab ettevõtetel automatiseerida olemasolevaid töövooge ja protsesse. Juba 2017. aastal on McKinsey rõhutanud intelligentse automatiseerimise eeliseid. Konsultatsioonifirma laialdaselt tarbitud dokument ” Intelligent process automation: Selles kirjeldatakse viit põhitehnoloogiat, mis üheskoos teevad intelligentse automatiseerimise võimalikuks.
Need on järgmised:
1. Robootiliste protsesside automatiseerimine (RPA):
Tööriistade komplekt, mis täidab prognoositavaid, korduvaid ja täpselt määratletud ülesandeid, mis traditsiooniliselt olid inimtöötajate pärusmaa.
2. Masinõpe ja täiustatud analüütika:
Täiustatud algoritmid, mis on koolitatud leidma mustreid suurtest ajaloolistest andmekogumitest, et nad saaksid anda ülevaateid ja prognoose sellise kiiruse ja täpsusega, mis on inimteadlastele võimatu.
3. Loomuliku keele generaatorid (NLG)
Nagu näitab selliste vahendite nagu ChatGPT ja Pi edu, võivad loomuliku keele generaatorid toota teksti ja muid loomingulisi vahendeid, et hõlbustada inimeste ja tehnoloogia vahelist suhtlust.
4. Nutikad töövood:
Äriprotsesside tarkvara, mis haldab inimeste ja masinate vahelist töövoogu, tagades sujuva tarne, jälgimise ja aruandluse.
5. Kognitiivsed ained:
Nutikad juturobotid, mis kasutavad ML ja NLP kombinatsiooni, et pakkuda automatiseeritud klienditeenindajaid, mis vähendavad teenindajate koormust ja mõnel juhul paistavad silma müügiga ja klientide mõistmisega.
Eespool loetletud tehnoloogiad on IPA-lahenduse põhielemendid. Ehkki see on kaudne, lisame IPA-tehnoloogiat moodustavate vahendite loetellu ka arvutinägemistehnoloogia (CVT).
Sarnasused RPA ja IPA vahel
Kuigi RPA ja IPA on erinevad tehnoloogiakategooriad, on neil üsna suur ristumine. Siin on mõned sarnasused RPA ja IPA vahel.
1. Nad on mõlemad automatiseerimisvahendid
Kõige ilmsem seos RPA ja IPA vahel on see, et mõlemad vahendid on olemas äriprotsesside automatiseerimiseks. Kuigi iga lahendus kasutab oma lähenemisviisi ja eri tüüpi tehnoloogiat oma eesmärkide saavutamiseks, on nende põhieetodiks tegeleda ülesannetega, mida inimesed traditsiooniliselt täidavad, ja leida viise, kuidas neid tõhusamalt, kuluefektiivsemalt ja täpsemalt teha.
2. RPA on IPA keskne osa
Teine oluline sarnasus mõlema tehnoloogia vahel on asjaolu, et RPA on IPA põhikomponent. Kuigi masinõpe ja muud tehnoloogiad, mis jäljendavad inimese tunnetust, on IPA põhiosad, on automaatika ehitatud RPA aluspõhjale.
3. RPA-l ja IPA-l on sarnased eelised
RPA ja IPA jagavad ka paljusid samu ärilisi eeliseid. Näiteks aitavad nad ettevõtetel vähendada kulusid, säästa aega, suurendada tootlikkust, suurendada töötajate tööga rahulolu, täita nõuetele vastavuse standardeid, parandada teenindust ja vähendada inimlikke vigu.
Erinevused RPA ja IPA vahel
Kuigi RPA-l ja IPA-l on palju ühist, on ka mõned erinevused, mida peate mõistma.
#1. Skaleeritavus
Kuigi RPA paistab silma üksikute ülesannete automatiseerimisel, on keerukate töövoogude korraldamine või struktureerimata andmete käitlemine üldine väljakutse. IPA pakub erinevaid vahendeid, mis aitavad lahendada kitsaskohti, näiteks struktureerimata andmeid või otsuste tegemist.
#2. Reaalajas õppimine ja kohanemine
RPA on ideaalne lahendus ülesannete jaoks, mis kulgevad etteaimatavalt ja samm-sammult. Määratluse kohaselt järgib see juhiseid. Teisest küljest suudab IPA tänu sellistele funktsioonidele nagu ML õppida ja kohaneda reaalajas.
#3. Luure
Intelligentsust on keeruline määratleda. Kuid me kõik mõistame, et inimese mõtlemine kasutab erinevaid vahendeid, nagu loogika, arutlus, õppimine, planeerimine ja probleemide lahendamine, et genereerida vastuseid või prognoosid teabe põhjal.
RPA-vahendid võivad töödelda teavet, kuid ainult rangete reeglite abil. Põhimõtteliselt kasutatakse äriprotsesside käsitlemiseks if/then/else loogikat. Tegelikult matkib RPA inimese tunnetust, kuid ainult seetõttu, et talle on antud kaart.
Intelligentne automaatika seevastu töötleb andmeid viisil, mis sarnaneb rohkem inimese tunnetusele. Kuna intelligentsed automatiseerimisvahendid kasutavad tehisintellekti, võivad nad astuda välja juhiste järgimise piiridest ning kohaneda ja kohanduda muutuvate asjaoludega, struktureerimata andmetega ja muude erandlike teguritega, mis võivad RPA-vahendeid segadusse ajada.
#4. Struktureerimata andmete käsitlemine
RPA aitab meeskondadel toime tulla deterministlike ülesannetega. Seetõttu tugineb see prognoositavatele sisenditele, näiteks struktureeritud andmetele. Kui aga tegemist on struktureerimata andmetega või mis tahes teabega, mis läheb väljapoole reservatsiooni, jõuame RPA vahendite ülemiste piirideni.
Struktureeritud andmetega tegelemine langeb sageli käsitsi töötavate töötajate õlule. Kuna tegemist on üsna suure hulga otsuste tegemise ja tõlgendamisega, on mõistlik kasutada inimtunnetust. Intelligentne automaatika saab aga tänu tehisintellekti tehnoloogiate, näiteks masinõppe kasutamisele hakkama ka struktureerimata andmetega.
Tasub märkida, et RPA vahendeid saab kasutada struktureerimata andmete muutmiseks struktureeritud andmeteks. Näiteks aitab loomuliku keeletöötluse (NLP) või optilise tähemärgituvastuse (OCR) vahendite kasutamine muuta need andmed selliseks, et RPA saaks nendega töötada. Struktureerimata andmete olemus muudab selle protsessi siiski keeruliseks ja nõuab mitme malli loomist, mis suudavad seda tööd teha. See reaalsus võib põhjustada RPA-lahenduste skaleerimisprobleeme.
#5. RPA on kuluefektiivsem
Kuigi mõjuhindamise tööriistad on laiaulatuslikumad kui RPA tarkvara, on neil lisavõimalustel oma hind. Üks automatiseerimisvahendite kõige ahvatlevamaid aspekte on nende tõestatud kulude kokkuhoid. Kuid arvestades nende suhtelist hinda, on RPA tarkvara enamusele turust kättesaadavam.
Intelligentne automaatika on paindlikum lahendus, mis võib töötada laiemas keskkonnas. Kuid mitte igal ettevõttel ei ole keerulisi automatiseerimisnõudeid. Sõltuvalt äriprotsesside ulatusest, mida on vaja automatiseerida, võivad RPA-lahendused pakkuda kõike, mida vajate.
#6. RPA-d on kiirem rakendada
Intelligentsed automatiseerimisvahendid pakuvad lahendusi paljudele probleemidele. Kui aga tegemist on kiire rakendamise ajaga, muutub see keerukus kergelt negatiivseks. RPA vahendid on lihtsamad ja seetõttu on nende rakendamine odavam ja vähem aeganõudev. Juhtidele, kes peavad kogu oma ettevõtte digitaalset ümberkujundamist kiirelt ellu viima, võivad RPA-lahendused pakkuda kiiremat teed väärtuse loomiseks.
#7. IPA-vahendid on järsemate õppimisvõimalustega.
Jällegi on nende vahendite suhteline keerukus nii eeliseid kui ka puudusi. IPA-vahendite kasutuselevõtmine eeldab oma olemuselt väga tehnilisi funktsioone, nagu masinõpe.
Mitte-tehniliste meeskondade jaoks on veel lootust. Intelligentse automatiseerimise konsultatsioonifirmad saavad teha suure osa raskest tööst ja protsesside kavandamisest. Veelgi enam, IA-vahendid muutuvad iga päevaga kasutajasõbralikumaks.
Intelligentse protsessi automatiseerimise näited ja tööstusharu kasutusjuhtumid
Uuringute kohaselt toodetakse 2023. aastal 120 zettabaiti andmeid. Igal aastal suureneb kogu maailmas toodetud andmete maht umbes 20-25%. MIT Sloani andmetel on umbes 80% neist andmetest struktureerimata. Kuigi RPA-vahendid on võimaldanud ettevõtetel struktureeritud andmetega palju teha, on selge, et tekst, heli, videod, e-kirjad, sotsiaalmeedia sisu, serverilogid, sensorilogid ja satelliidipildid võivad pakkuda märkimisväärseid võimalusi.
Parim viis mõista intelligentse äriautomaatika võimalusi on praktiliste, reaalsete näidete ja kasutusjuhtumite kaudu. Siin on mõned viisid, kuidas intelligentne automatiseerimistehnoloogia võib aidata teatud tööstusharudes.
1. Klienditeenindus
Klienditeeninduse ootused on viimastel aastatel järsult kasvanud. Kaasaegne tarbija nõuab alati kättesaadavaid iseteenindusvõimalusi, mis on suurel määral isikupärastatud. Intelligentne automatiseerimine aitab ettevõtetel pakkuda oodatud tasemel klienditeenindust ilma inimtöötajatega seotud suurte üldkuludeta.
Vestlusrobotid, mis töötavad loomuliku keele protsessorite abil ja on ühendatud kliendisuhete haldamise (CRM) platvormidega, võivad pakkuda suurepäraseid kliendikogemusi. Kui seda kombineeritakse automatiseeritud e-kirjade käsitlemise, prognoosiva analüüsi ja tundemõõtmise analüüsiga, on ettevõtetel olemas kõikvõimalik hooldus, mis ennetab probleeme ja aitab kaasa klientide hoidmisele.
2. Tervishoid
Tervishoid on olnud intelligentse automatiseerimise märkimisväärne kasutuselevõtja. Ülemaailmne haigestumine tähendab, et haiglad muutuvad üha hõredamaks ja paljud haiglad murduvad surve all. Kitsas eelarve ja ülekoormatud töötajad rõhutavad vajadust suurema operatiivse tõhususe järele, eriti sellistes haldusülesannetes nagu patsientide registreerimine, kindlustuse töötlemine, ajakava koostamine, arvete esitamine ja muud.
3. Rahandus
Finantssektor on õigustatult pälvinud tipptasemel tehnoloogiate esirinnas olemise maine. RPA-tehnoloogia varajase kasutuselevõtjana on tööstus jätkanud tõhususe suurendamise ja regulatiivsete kohustuste täitmise võimaluste leidmist. Intelligentset automatiseerimist kasutatakse kogu finantsruumis, et aidata kaasa pettuste avastamisele ja nõuetele vastavuse tagamisele. Tehnoloogia aitab aga ka operatsioonide puhul, lihtsustades üha enam laenutaotluste ja muu hulgas ka otsuste tegemist. Lisaks saab sellega automatiseerida ka tarkvara testimist, aidates finantsasutustel luua kohandatud tarkvara.
4. Valmistamine
Viimastel aastatel on üldsuse teadlikkus tarneahela probleemidest kasvanud seoses kitsaskohtade, inflatsiooni ja üldise elukalliduse kriisiga. Tootjad peavad omaks võtma digitaalse ümberkujundamise, kuna ostueelistused arenevad ja äridünaamika muutub. See reaalsus on eriti teravdatud uutes tööstusriikides või arengumaades.
RPA ja IPA võivad aidata nende valdkondade ettevõtetel ületada lõhet ning parandada protsesse ja korraldust kogu väärtusahelas. Tootmistellimuste automatiseerimine, klientide muutuvate eelistuste mõistmine ja nendega kohanemine, logistika parandamine ja jäätmete vähendamine on vaid mõned valdkonnad, kus tehisintellektipõhised tööriistad võivad kasu tuua.
Kas intelligentne protsesside automatiseerimine ja hüperautomaatika on üks ja seesama?
Kuigi paljud eksperdid kasutavad intelligentset protsesside automatiseerimist ja hüperautomatiseerimist vaheldumisi, on need erinevad mõisted. Segadus on arusaadav. Mõlemad erialad on esirinnas IT- ja äriprotsesside automatiseerimisel, kasutades tehisintellekti ja muid seonduvaid tehnoloogiaid. Siiski on oluline mõista nende kahe erinevust.
Nagu eespool mainitud, kasutatakse intelligentses protsesside automatiseerimises selliseid tehnoloogiaid nagu AI, ML, arvutinägemine, kognitiivne, loomulik keeletöötlus ja muidugi RPA.
Hüperautomaatika on seevastu filosoofia või lähenemisviis, mille eesmärk on automatiseerida võimalikult palju äriprotsesse.
Suur osa segadusest tuleneb asjaolust, et IPA on osa hüperautomaatilisest lähenemisviisist. Siiski on hüperautomaatika palju keerukam ja kiirendatud versioon mõjuhinnangust, millel on palju suurem ulatus. Selle asemel, et tegeleda fikseeritud protsesside või ülesannetega, töötab hüperautomaatika platvormide ja tehnoloogiate vahel, et maksimeerida äritegevuse tõhusust.
Kus IPA ja RPA lõikuvad ja lähenevad teineteisele
Oleme kulutanud suure osa sellest artiklist IPA ja RPA suhteliste eeliste analüüsimisele. Kuigi nende automatiseerimistehnoloogiate vahel on kasulik vahet teha, ei ole päris õige mõelda neist kui vastandlikest või konkureerivatest vahenditest. Parim viis nende võimete mõistmiseks on nende kui täiendavate automatiseerimisvahendite mõistmine.
On mitmeid punkte, kus mõlemad vahendid ristuvad.
#1. IPA kui lahendus RPA piirangutele
Artiklis ” Kuidas konkureerida tehisintellekti ajastul ” (Mohanty ja Vyas, 2018) väidavad autorid, et “RPA robotid teevad täpselt seda, mida sa neile ütled, see on nende suurim tugevus, aga ka suurim nõrkus”. See arvamus rõhutab kriitilist punkti RPA piiride kohta: Kuid struktureerimata andmed ja ettearvamatud stsenaariumid tähendavad, et ettevõtted ei saa võtta RPA-lahendusi kasutusele iga ülesande jaoks.
Masinõpe võib aidata laiendada RPA võimalusi, eriti kahes peamises valdkonnas. Need on järgmised:
1. Struktureerimata andmetega tegelemine
2. Ukse avamine kõrgema taseme otsuste tegemisele
Praeguse seisuga ei suuda RPA vahendid eespool nimetatut teha. Kui aga automatiseerimine on täiendatud tehisintellekti abil, võib see liikuda uuele tasemele.
#2. IPA või hüperautomaatika rakendamise vaheetapiks.
On ahvatlev käsitleda RPA-d, IPA-d ja hüperautomaatikat kui järjepidevust. Siiski võib see olla asja mõningane liigne lihtsustamine. Fakt on, et iga keerukas automatiseerimissüsteem, mis sisaldab IPA või hüperautomaatikat, tugineb suuresti RPA-le. Seega on RPA vahendid endiselt asjakohased ja vajalikud ka nendes täiustatud stsenaariumides.
See argument on tugevam rakendamise kontekstis. Tee hüperautomatiseerimiseni nõuab palju uuringuid selle kohta, milliseid ülesandeid saab automatiseerida. RPA-ga alustades luuakse kindel alus automatiseeritavate ülesannete liikidele. See võimaldab ettevõtetel luua ja testida automatiseerimise töövooge, mida nad saavad lõpuks laiendada ja täiendada IPAga.
Hüperautomaatika on lähenemisviis, mis hõlmab automatiseerimist, mis tahes võimalikku. See, kuidas see välja näeb, on eri ettevõtetel erinev. Mõnes ettevõttes võib see hõlmata RPA-d, mida abistab osaliselt tehisintellekt; teistes võib see olla täieõiguslik, terviklik automatiseerimismasin, mille inimtöö panus on minimaalne.
#3. Ennustav analüüs ja otsuste tegemine
RPA täidab kindlaksmääratud ülesandeid konkreetsete käivitajate või sisendite alusel. Kui me võtame arvesse mõningaid IPA eeliseid, nagu sentimentaalanalüüs, loomuliku keele töötlemine, arvutinägemise tehnoloogia ja ML-funktsioonid, on selge, et see tehnoloogia suudab käsitleda palju segaseid andmeid ja muuta need struktureeritud teabeks, mida saab kasutada nende käivitajate või sisenditena.
Võimalused on siin hämmastavad. Nagu me oleme näinud meditsiinitööstuses, on uuringud näidanud, et tehisintellekti on mammograafilises sõeluuringus radioloogidest parem. Selliste prognooside täpne tegemine nõuab aastatepikkust kogemust ja valdkondlikke teadmisi, mis lahkuvad ettevõttest, kui keegi läheb pensionile või lahkub. RPA, mida on täiendatud tehisintellektiga, võib aidata seda kogemuste puudujääki ületada.
Kuigi mammograafilise sõeluuringu näide on silmatorkav, võib RPA ja IPA eeliseid rakendada mitmete teiste ärijuhtimise stsenaariumide puhul, mis nõuavad kvaliteetset tunnetust või otsuste tegemist. Kui need otsused on tehtud, võivad nad käivitada RPA kaudu järgnevaid tegevusi, mis toovad uskumatult suure tootlikkuse taseme paljudele ettevõtetele.
Viis intelligentset automatiseerimisvahendit
Turul on mitmeid intelligentse automatiseerimise müüjaid. Igaüks neist pakub ainulaadset segu erinevatest tehnoloogiatest, lähenemisviisidest ja hindadest. Uurime viit suurimat nime mõjuhindamise valdkonnas.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST on terviklik ja intelligentne automatiseerimislahendus, mis pakub tipptasemel hüperautomaatikavahendeid nii tarkvara automatiseerimiseks kui ka robotiseeritud protsesside automatiseerimiseks. See kasutab arvutinägemistehnoloogia ja RPA kombinatsiooni, et aidata kasutajatel avastada ja automatiseerida nii ees- kui ka tagakülje kontoriülesandeid. Platvormil on suurepärased funktsioonid, nagu OCR ja kindlad analüüsivahendid. Samuti on olemas koodivaba võimekus, tasuta ja ettevõtte versioonid, mis tahes rakenduste platvormide/ebrauseriteülene automatiseerimine, piiramatu arv litsentse ja kliendi meeskonna koosseisus töötav täistööajaga ZAPi ekspert (ettevõtte väljaande raames).
#2. IBM Cloud Pak for Business Automation
IBM Cloud Pak on modulaarne, hübriidpilvede intelligentne automatiseerimislahendus. See terviklik äriautomaatika platvorm on varustatud mitmesuguste funktsioonidega, sealhulgas tööprotsesside automatiseerimise, dokumenditöötluse, protsesside kaevandamise ja otsuste juhtimise funktsioonidega. See sisaldab ka madala ja ilma koodita tööriistu ning head kliendituge.
#3. UiPath Business Automation Platform
UiPath on tugevdanud oma RPA pakkumist intelligentse äriautomaatika abil. Platvorm kasutab nende eesmärkide saavutamiseks arvutinägemistehnoloogiat ja järelevalveta robootikat (nende sõnul “robotid, mis juhivad roboteid”). Nad kasutavad ka kognitiivseid täiustusi, et mõista keelt ja struktureerimata andmeid. UiPath Business Automation Platform integreerub kolmandate osapoolte kognitiivsete teenustega sellistelt tarnijatelt nagu IBM, Google ja Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud on veel üks pilvepõhine intelligentne automatiseerimisplatvorm, millel on mõjuhindamise võimalused. Ettevõte pakub ka intelligentseid automatiseerimisteenuseid, mis aitavad meeskondadel tegeleda rakendamise ja hooldusega. Lisaks intelligentsetele robotprotsesside automatiseerimise vahenditele pakub Blue Prism Cloud ka koodivaba, lohista ja lase disainistuudiot ning töövoogude automatiseerimise orkestreerimisfunktsiooni Control Room.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, mida varem nimetati Microsoft Flow’ks, on teine pilvepõhine, ilma koodita intelligentne automatiseerimislahendus. Pakett pakub funktsiooni AI Builder, mis on kasutajasõbralik, skaleeritav ja kergesti ühendatav. Microsofti väga avalikustatud 10 miljardi dollari suurune investeering ChatGPT-sse tähendab, et see pakub loomuliku keele töötlemise võimalusi koos punkt-klikk-liidesega, mis võimaldab mittetehnilistel meeskondadel luua intelligentseid robotprotsesside automatiseerimise töövooge.
Lõplikud mõtted
RPA ja IPA on erinevad tehnoloogiad. Siiski on nad sügavalt komplimentaarne. Mõlema vahendi tõeline võimsus seisneb nende võimekuses täiendada mitte ainult inimtöötajaid, vaid ka üksteist. Nagu paljud näited intelligentsest automatiseerimisest näitavad, saab suurt osa põhitöödest, mida IA võimaldab, teha digitaalsete töötajate ja robotite abil. Edukas automatiseerimine nõuab olemasolevate tööprotsesside lahtimõtestamist ja mõistmist. RPA võib arvestada paljusid neist komponentidest.
Me seisame töömaailmas põneva ajastu lävel, kus inimese kognitiivseid võimeid saab täiendada tehisintellekti abil. Digitaalne ümberkujundamine on õigustatult arenenud ja arengumaade ettevõtete prioriteet. IPA ja RPA vahendite kasutuselevõtt moodustab nende üleminekute keskse osa, võimaldades kujuteldamatut tootlikkust.
