אוטומציה רובוטית של תהליכים היא רכבת בורחת. לפי דלויט, הטכנולוגיה תשיג אימוץ כמעט אוניברסלי עד 2025. עם זאת, רק בגלל RPA שולט בעולם העסקים, זה לא אומר שהוא יפסיק להתפתח.
אנחנו עומדים בצומת טכנולוגי מרגש. ההתקדמות בתחום הבינה המלאכותית בשנים האחרונות הייתה מדהימה. ChatGPT וצורות אחרות של בינה מלאכותית גנרטיבית כבשו את התודעה הציבורית. עם זאת, הטכנולוגיה המלהיבה הזו היא רק ביטוי אחד לפוטנציאל של בינה מלאכותית.
RPA הוא כלי פשוט אך יעיל. עם זאת, ההתכנסות של RPA ו- AI מספקת הזדמנויות אינסופיות לחדשנות. שירות לקוחות המבוסס על בינה מלאכותית שיחתית, קבלת החלטות מונחית ניתוח ואוטומציה של עבודת ידע הם רק כמה דוגמאות לבינה מלאכותית ב- RPA.
ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, אוטומציה קוגניטיבית רובוטית של תהליכים תשנה את אופי העבודה בדרכים שאנו בקושי יכולים לדמיין. בואו נחקור כיצד AI עם RPA כבר מתח את גבולות האוטומציה לפני שנשקול את ההשפעה העתידית שלה.
גבולות ה-RPA
האימוץ הנרחב של RPA הוא עדות לתועלתו. הטכנולוגיה סייעה לאינספור עסקים להשיג רמות חדשות של ייצור, יעילות ודיוק על ידי אוטומציה של משימות ידניות בעבר. עם זאת, כמו כל טכנולוגיה, יש לה גבולות עליונים.
1. אוטומציה של עסקאות קשה לניהול
בעוד בוטים RPA יהיה נאמנה לטחון תהליכים, הם צריכים קצת ניהול ותחזוקה. לדוגמה, כאשר הקלט או הפלטים משתנים, יש להגדיר מחדש את הבוטים כך שיתמודדו עם תנאים אלה המשתנים מעט. בסביבות עבודה דינמיות, זה יכול לגזול משאבים וזמן.
2. RPA נאבק עם נתונים לא מובנים
כלי RPA בנויים לביצוע משימות באמצעות לוגיקת אם/אז/אחרת. ככאלה, הם מסתמכים על מבני נתונים צפויים. כל וריאציה או שינוי בנתוני הקלט יגרמו לשגיאות או חריגות מכיוון שהם נמצאים מחוץ לערכים המוגדרים שהבוט מצפה לקבל.
3. RPA מציב אתגרי קנה מידה
חלקית בשל הסיבות שמנינו לעיל, שינוי קנה המידה של תהליכי RPA שלך יכול להיות קשה. כל תהליך חייב להיות מוגדר, מנוהל ומתוחזק בבירור, בעוד חוסר יכולת ההסתגלות של RPA יכול גם להציב בעיות.
המגבלות של RPA הן לא משהו שצריך לדאוג לגביו. RPA בסיוע AI יכול להתגבר על כל אחת מהמגבלות הללו תוך פתיחת אפשרויות אוטומציה חדשות ומלהיבות.
הנה איך RPA עם AI שינה את האוטומציה.
אוטומציה רובוטית של תהליכים ובינה מלאכותית:
התאמה מושלמת
RPA, על פי התכנון, הוא כלי פשוט ולא מסובך, לפחות ברמת המשתמש. הוא בנוי כך שיהיה נגיש לצוותים שאינם טכניים. ככזה, הוא מבצע את ההוראות שהוא נותן באופן מבוקר. זה תלוי בבני אדם לזהות את התהליכים האלה ולכוון RPA לבצע פקודות.
כמובן, פירוט הוראות שלב אחר שלב יכול להיות בלתי אפשרי, בהתחשב במורכבות מספקת – ולכן שילוב RPA ובינה מלאכותית הוא העתיד של אוטומציה.
1. RPA עם זיהוי תווים אופטי
באוטומציה
רובוטית של תהליכים עם AI ו-OCR לשיפור תהליכים עסקיים
(Shidaganti, 2021), המחבר מתאר את המגבלות של RPA, ומציע "כל שינוי בתהליך האוטומטי דורש שינויים ישירים ביישום RPA". Shidaganti מציע AI כפתרון לתהליך זה ומציג טיעון עבור זיהוי תווים אופטי (OCR) כהרחבה בסיסית של RPA.
ואכן, OCR השפיע על עסקים על ידי פתיחת RPA לנתונים לא מובנים. כלי RPA OCR המופעלים באמצעות בינה מלאכותית יכולים לקרוא מידע ממסמכים מודפסים ואפילו מטקסט כתוב. ישנן שלוש הזדמנויות עיקריות עבור RPA ששילוב OCR מאפשר.
- זיהוי תווים אופטי (OCR) מקודד נתונים מובנים, ומאפשר ל-RPA לעבוד עם קלטים בלתי צפויים
- RPA יכול להפוך מכונות מרוחקות לאוטומטיות על ידי פענוח מה שקורה במסכים שלהם
- זיהוי תווים אופטי (OCR), בשילוב עם למידת מכונה, יכול לעזור בהכר את הלקוח (KYC), מניעת הלבנת הון (AML) וזיהוי הונאות על ידי סריקת מסמכים. הלמידה וההחלטות של הטכנולוגיה יכולות להשתלב עם RPA, ומאפשרות פתיחת חשבון מהירה יותר, קליטת עובדים, החלטות הלוואה וכן הלאה.
2. למידת מכונה ו-RPA
אוטומציה רובוטית של תהליכים ולמידת מכונה הן דוגמה נוספת לשימוש בבינה מלאכותית כדי להתגבר על המגבלות המובנות של RPA. כבר בשנת 2016 זיהו מומחי אוטומציה בענף הביטוח האפשרויות של אוטומציה של תהליכים רובוטיים קוגניטיביים (RPA). במאמר זה, המחברים דנים ב"אופטימיזציה עצמית של שירות לקוחות, תמחור הלוואות, ייעוץ פיננסי או טיפול בתביעות או תלונות" כאופקים אפשריים.
במה שחייב לשמש כסימן להתקדמות, מעניין לראות כיצד כלי למידת מכונה רובוטיים לאוטומציה של תהליכים הפכו נפוצים תוך פרק זמן קצר.
למידת מכונה נמצאת בכל מקום. הוא מתאר את התהליך של הוראת מכונה לבצע משימות עם הוראות תכנות מפורשות. כפי שאתם אולי יודעים, מדובר במכונות המשתמשות באלגוריתמים כדי לנתח ולמצוא דפוסים בתוך מערך נתונים. לאחר האימון, המכונה יכולה לעבד נתונים אחרים ולהפיק תובנות ותחזיות.
RPA ולמידת מכונה מתאימים מאוד מכיוון שזה אומר ש- RPA הופך להיות חכם יותר, אינטואיטיבי יותר ומסוגל להתמודד עם נתונים לא מובנים.
3. RPA עם למידה עמוקה
למידת מכונה היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית, בעוד שלמידה עמוקה היא תת-קבוצה של למידת מכונה. ההבדל בין למידה עמוקה ללמידת מכונה הוא אולי עדין לאנשים מסוימים, אבל שווה לחקור. למידת מכונה מאומנת על נתונים כדי לסייע בהחלטות ותחזיות.
עם זאת, הטכנולוגיה בדרך כלל חסרה את היכולת להשתפר בכוחות עצמה לאורך זמן. לעומת זאת, למידה עמוקה כוללת שימוש ברשתות עצביות כדי ללמוד ולשפר את ביצועיה. במילים אחרות, הודות ללמידה עמוקה, RPA ו- ML משתלבים כדי לבנות אוטומציות שמשתפרות באמצעות ניסיון.
כמובן, למידה עמוקה דורשת כמות מדהימה של נתונים כדי לבצע פונקציה זו. במה שהיא דוגמה נוספת לסימביוזה העמוקה בין AI ו- RPA, בוטים הם אידיאליים לסיוע בתהליך המייגע של איסוף נתוני אימון אלה. כלי RPA יכולים לגשת לאתרים שונים ולמאגרי מידע אחרים כדי לאסוף מידע זה, ולהבטיח שלאלגוריתם הלמידה העמוקה יש שפע של נתונים לשפר.
למידה עמוקה מאפשרת גם לבוטים לנצל את היתרונות של ניתוח תחזיתי. כאשר RPA נתקל בחריגים, הוא יכול להתאים אותם לדפוסים צפויים או בלתי צפויים, ולבטל את ההסתמכות על התערבות אנושית.
כאשר בוטים חכמים יכולים לקבל החלטות מונחות נתונים, הם יכולים להגיב ללקוחות בדרכים אופטימליות. דוגמה ליישומים אלה בתוך RPA כוללת כלי ניתוח סנטימנט המשתמשים בעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לפענח את מצבי הרוח של הצרכנים. בתורו, בוטים יכולים לווסת את התגובה שלהם כדי להכות פתק מתאים. דינמיות זו יכולה לעשות הרבה כדי להתגבר על הפערים בין שירות לקוחות אנושי אמפתי לבין חלופה ממוכנת שלה.
4. RPA וזיהוי תמונה
צימוד RPA עם תוכנת זיהוי תמונה הוא דוגמה נוספת לשימוש בבינה מלאכותית כדי להתגבר על חוסר היכולת של RPA להתמודד עם נתונים מבולגנים או לא מובנים. בעיתון ניתוח וישימות של טכנולוגיות בינה מלאכותית בתחום רובוטי תוכנת
RPA לאוטומציה של תהליכים עסקיים (Kanakov, 2022), המחבר מתאר כמה שימושים מרתקים של RPA וזיהוי תמונה ביחס לאוטומציה של בדיקות רקע בגיוס עובדים או סיוע בזיהוי הונאות.
מקרי שימוש אחרים המוצעים על ידי קנקוב כוללים שימוש בזיהוי פנים לאבטחת מבנים, עם כלי RPA המחוברים למצלמות. היישומים הם באמת אינסופיים. לדוגמה, רחפנים או מצלמות יכולים לסרוק כל מספר של סביבות לאיתור חריגות. לאחר הגילוי, מערכת RPA יכולה לדווח על הבעיות לגורמים הרלוונטיים, ולהבטיח תיקון מהיר.
5. RPA עם בינה מלאכותית גנרטיבית
במאמר
בפורבס
קלינט בולטון מ-DELL משתמש באנלוגיה פנטסטית כשהוא משווה בין RPA לבינה מלאכותית גנרטיבית., הוא מציע כי "באירוע חגיגי, RPA בודק את רשימת האורחים, סופר כרטיסים ועוקב אחר דברים כמו קיבולת החדר, חימום ותאורה". לאחר מכן, הוא מצהיר, "בינתיים, Generative AI יוצרת פרסומות לאירוע, כותבת נאומי ברכה למכובדים ומנהלת שיחות עם כל אורח".
מה שכל כך חזק באנלוגיה הזאת הוא שהיא לוכדת בצורה מושלמת משהו שכולנו ראינו בשנה האחרונה בערך. Generative AI הוא כל כך מעניין ועוצמתי שאנחנו לא יכולים שלא להתפעל מהפלט שלו. עם זאת, ללא מישהו (RPA) עמל ברקע ביצוע משימות קטנות, לא יכול להיות אירוע או לפחות לא אחד פונקציונלי.
לפי Gartner, Generative AI מציעה אפשרויות רבות. זה יכול ליצור במהירות תוכן כתוב, תמונות, קטעי וידאו, מוסיקה, ואפילו קוד. חלק מהאפשרויות ברורות מיד, כגון שירות לקוחות בשיחה.
אבל צ'אטבוטים משופרים הם רק ההתחלה; תרחישי שימוש אחרים עבור RPA ו- Generative AI כוללים סיוע ל- RPA להבין נתונים לא מובנים של צורות רבות ואפילו הגדלת RPA עם קבלת החלטות, ניתוח נתונים ועוד.
6. השתתפות באוטומציה
ניתן לפצל את האוטומציה לשתי קטגוריות: בהשתתפות וללא השגחה. כפי שניתן לצפות, אוטומציה ללא השגחה פירושה שהבוט מבצע תהליכים ללא כל קלט אנושי. לעומת זאת, Attended Automation מתאר משימות הדורשות אינטראקציה אנושית במהלך, לכל הפחות, צעד אחד בדרך.
יש כמה דרכים שבהן זה יכול לעבוד. לדוגמה, התהליך האוטומטי עשוי לדרוש מפעיל ידני. לחלופין, ייתכן שאחד השלבים יזדקק לאישורי אבטחה במהלך התהליך. עם זאת, תזמורים מורכבים יותר אפשריים כאן הודות לאוטומציה רובוטית של שולחן העבודה (RDA).
אוטומציה רובוטית של שולחן העבודה (RDA) היא צורה של אוטומציה בהשתתפות. עם זאת, הודות לכלי AI כמו ML וזיהוי תווים אופטי, רובוטים אלה תופרים באופן דינמי תהליכי זרימת עבודה מרובים, תוך אוטומציה מתמדת של משימות שונות עבור משתמש בודד. בתרחיש זה, בוט RDA פועל כמו עוזר וירטואלי, אחזור נתונים, שליחת קבצים, והפקת דוחות בזמן שהפעיל האנושי מדבר עם לקוח.
7. בוטים לריפוי עצמי
סקר מצב RPA משנת 2022
חשפה בעיה שמשפיעה על חלק מהעסקים שמאמצים פתרונות RPA. מעל 69% מהמשיבים טוענים שהם חווים בוט RPA שבור בכל שבוע. גרוע מכך, יותר מ-40% טענו שלוקח יותר מ-5 שעות לתקן את הבוט שלהם, ומשיבים אחרים הציעו שהתיקון יכול לקחת יותר מיום.
נתונים אלה גבוהים באופן בלתי מתקבל על הדעת. עם זאת, הסקר אינו נכנס לפרטי הבעיה. סיבות נפוצות לכשל RPA כוללות שינויי קלט, רובוטים נתקלים בחריגים, נתונים חלקיים, בדיקות גרועות או חוסר תחזוקה, בין היתר.
RPA בעל יכולת ריפוי עצמי מתאר מערכת שיכולה לתקן את עצמה ללא קלט של עובד אנושי.
רובוטי RPA בעלי יכולת ריפוי עצמי מתאפשרים באמצעות אלגוריתמים של בינה מלאכותית המנטרים את ביצועי המשימה האוטומטית. כאשר מתעוררות בעיות, כלים מועילים אלה נכנסים לפעולה, מזהים את שורש הבעיה ומיישמים תיקון. היתרון הוא ביצועים משופרים וזמן פעולה תקינה רב יותר.
8. כריית עיבוד חכמה
כריית תהליכים בהקשר של RPA כרוכה בגילוי משימות שעסקים יכולים להפוך לאוטומטיות. על-ידי שימוש ביכולות הניתוח המתקדמות של AI, צוותים יכולים לכרות את זרימות העבודה העסקיות שלהם כדי למצוא משימות שניתן להפוך לאוטומטיות ולבצע תחזיות לגבי ההשפעה של אוטומציה זו.
כריית תהליכים משתמשת ב- ML ובניתוח נתונים. לדוגמה, הוא משתמש בתוכנת הקלטת מסך כדי ללכוד נתוני זרימת עבודה, ומפרק אותם לשלבים. לאחר מכן, ML או כלי ניתוח מריצים מודלים של משימות אלה ומוצאים אזורים שניתן להפוך לתהליכים אוטומטיים. כלי AI מעניקים לעסקים פיקוח והבנה טובים יותר של המשימות, ומאפשרים להם לזהות תלות, צווארי בקבוק וחוסר יעילות.
זיווג RPA וכריית תהליכים יחד הוא חזק מאוד מכיוון שהוא יכול לעזור לעסקים לחשוף תהליכים שהם לא היו יכולים לזהות אחרת. משמעות הדבר היא שאתה יכול לקבל ערך רב יותר מהשקעות RPA שלך ולהגדיל עוד יותר את היתרונות האחרים של RPA, כמו הפחתת עלויות והגברת הפרודוקטיביות.
הדבר השני שאולי תבחין בו כאן הוא שכריית תהליכים יכולה לקצר את זמן הגילוי לתהליכי RPA מתאימים. זה אומר שהיישום שלך יורד מהקרקע הרבה יותר מהר.
9. אוטומציה של בדיקות תוכנה
מפתחי תוכנה ומוציאים לאור סיפקו כמה מהטכנולוגיה המשבשת ביותר שיש לנו בעשורים האחרונים. עם זאת, גם התעשייה שלהם עצמה עברה סוג של מהפכה. מתודולוגיות DevOps ו-Agile סייעו למפתחים לעמוד בביקוש למוצרים מהירים כברק המשפרים ללא הרף, בעוד שצינורות CI/CD תורמים גם הם לזמני הגעה מהירים יותר לשוק.
RPA הוא כלי פנטסטי עבור סוגים ספציפיים של בדיקות תוכנה. מקינזי טוענת כי פיתוח התוכנה של הדור הבא נמצא רק מאחורי AI במונחים של המגמות הטכנולוגיות הגדולות לשנת 2023. אוטומציה של בדיקות תוכנה, המופעלת הן על ידי RPA והן על ידי AI, תהיה בחוד החנית של מגמה זו, כאשר Generative AI כותבת קוד וצוותים לא טכניים יתקבלו בברכה הודות לכלים ללא קוד.
כפי שמציע השותף של חברת הייעוץ, סנטיאגו קומלה-דורדה, "מפתחים הם אולי אחד הנכסים היקרים ביותר עבור הארגון הדיגיטלי המודרני, ובכל זאת הם מבלים יותר מ-40% מזמנם במשימות חוזרות ונשנות בעלות ערך נמוך שניתן להפוך בקלות לאוטומטיות עם סט כלים מודרני".
10. RPA אוטומציה חכמה
אוטומציה רובוטית של תהליכים באמצעות בינה מלאכותית, המכונה גם אוטומציה חכמה של תהליכים (IPA), נחשבת לשלב הבא של אוטומציה. זה לוקח RPA ומוסיף יכולות קוגניטיביות באמצעות AI. זה יכול להקיף RPA עם כל או חלק מטכנולוגיות AI אחרות המפורטות לעיל.
בסקר
של IBM בקרב מנהלי C-Suite
90% מהמשיבים טענו כי אוטומציה חכמה סייעה להם לבצע "מעל הממוצע בניהול שינויים ארגוניים בתגובה למגמות עסקיות מתפתחות". סנטימנט זה מעיד על היכולת של RPA ובינה מלאכותית ליצור פתרונות זריזים וחזקים שיכולים להציע יתרון תחרותי אמיתי.
עדות לכוחם של RPA ובינה מלאכותית לחולל שינוי ארגוני ניתן למצוא בתגובת הקהילה העסקית למגפת הקורונה. אימוץ טכנולוגיה רובוטית לאוטומציה של תהליכים כדי להבטיח תהליכים עסקיים במהלך מגיפת COVID-19 (Siderska, 2021) הראה כיצד 60% מהעסקים הפולנים שנחקרו הצליחו ליישם המשכיות עסקית הודות לכלי RPA. על פי המחקר, AI ו- Analytics היו התורמים העיקריים.
בסקר שנערך לאחרונה על
ידי גרטנר
80% מהמנהלים חשפו את אמונתם כי אוטומציה יכולה להיות מיושמת בכל תהליך עסקי., נתון זה הוא עדות יוצאת דופן לכוחו של RPA כאשר משתמשים בו עם AI. אי אפשר לדמיין שהמספר הזה יכול להיות כל כך גבוה ללא הגדלת RPA על ידי בינה מלאכותית.
באשר לעתיד, מחקר על
עיבוד נוירומורפי
מערכת עיבוד מידע המבוססת על מבנה המוח עשויה להוביל לקוגניציה ולבינה מלאכותית גדולות יותר. מה שכל כך מרגש באופק הזה הוא שהמודלים המודיעיניים האלה דורשים הרבה פחות נתוני אימון, כלומר הם יכולים להיות זמינים לארגונים.
כיצד RPA מבוסס בינה מלאכותית ישנה את העתיד
של עבודה וחברה
כלי אוטומציה של תהליכי AI רק מתחממים. הנה כמה תחומים שבהם AI ישפיע עוד יותר על אוטומציה.
1. תעשייה 4.0
המהפכה התעשייתית הראשונה הונעה על ידי קיטור, השנייה על ידי חשמל. המהפכה התעשייתית השלישית התאפשרה על ידי טכנולוגיות דיגיטליות במהלך שנות השבעים. כשמדובר במהפכה התעשייתית הרביעית, הידועה גם בשם תעשייה 4.0, ישנם מספר מועמדים טכנולוגיים, כגון תאומים דיגיטליים, מציאות מדומה, האינטרנט של הדברים (IoT), AI ו- ML, ואפילו הדפסה תלת מימדית.
עם זאת,
סקר שרשרת אספקה גלובלית של IMD
משנת 2022 חושפת אמת מדאיגה. מתוך יותר מ -200 מנהלי ייצור שרואיינו, מעטים מאוד ציינו את הטכנולוגיה הקשורה לתעשייה 4.0 כעדיפות גדולה. זה רחוק מאוד מ-2019 שבה 68% מהמשיבים לסקר של מקינזי טענו כי תעשייה 4.0 נמצאת בראש סדר העדיפויות האסטרטגי.
בעבודת המחקר אוטומציה של תהליכים רובוטיים ובינה מלאכותית בתעשייה 4.0 – סקירת ספרות (Riberio, 2021), המחבר קובע כי "בהתחשב בהיקף הישימות של AI, RPA הוסיפה בהדרגה, לתכונות האוטומציה שלה, יישומים של אלגוריתמים או טכניקות AI המיושמות בהקשרים מסוימים (למשל, תכנון משאבים ארגוניים, חשבונאות, משאבי אנוש) כדי לסווג, לזהות, לקטלג וכו '".
ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, כלים ואפשרויות חדשים יסייעו לתעשייה 4.0 להפוך למציאות המבוססת על בינה מלאכותית.
2. היפראוטומציה
היפר-אוטומציה היא האבולוציה הטבעית של אוטומציה. עם זאת, במקום אוטומציה של משימה או תהליך עסקי מסוים, היא מבקשת להרחיב את יכולות האוטומציה ברחבי הארגון כולו. הגרסה הסופית תהיה עסק מחובר לחלוטין ואוטונומי במידה רבה שבו זרימות העבודה וההחלטות יהיו יעילות, זריזות וגמישות.
היפראוטומציה כוללת שילוב של מספר טכנולוגיות. זה כולל:
- RPA
- .AI
- אוטומציה של תהליכים עסקיים (BPA)
- מ"ל
- עיבוד מסמכים חכם (IDP)
- תזמור זרימת עבודה
- כריית תהליכים
- עיבוד שפה טבעית (NLP)
- תאום דיגיטלי של ארגון (DTO)
- RPA שיחה
- RPA ראייה ממוחשבת
כפי שהוצע בעיתון היפר-אוטומציה לשיפור האוטומציה בתעשיות (Haleem, 2021), "באמצעות תערובת של טכנולוגיות אוטומציה, היפר-אוטומציה יכולה להתגבר על כמה אילוצים של שיטת התקן אוטומציה יחידה. זה מאפשר לחברות להתעלות מעבר לגבולות של כל תהליך ולהפוך כמעט כל פעולה מפרכת וניתנת להרחבה לאוטומטית".
3. פחות הסתמכות על מומחים
הפריחה בפיתוח תוכנה בשנים האחרונות חשפה בעיה. בעוד הביקוש לאפליקציות ולטכנולוגיה ניידת גדל, ההיצע התקשה לעמוד בקצב. מפתחי תוכנה היו במחסור, כלומר משרות רבות ישבו לא מאוישות במשך חודשים ארוכים.
עם משרות יוקרתיות בנות שש ספרות שמחכות למועמדים מתאימים, אפשר לסלוח לכם על המחשבה שאנשים פשוט יעשו הסבה מקצועית ויקצרו את הפירות. בתי ספר ואוניברסיטאות היו גם הם תחת ביקורת, כאשר ממשלות רמזו שהם לא עושים מספיק כדי לעודד קליטה של מקצועות STEM. עם זאת, המציאות היא כי קידוד הוא קשה. רק לחלק קטן מהאוכלוסייה יש כישרון לתפקיד.
ככל שעולמנו הופך לדיגיטלי יותר ויותר, המחסור במתכנתים עלול להיתפס כאזהרה שלא שמנו לב אליה. למרבה המזל, אוטומציה מבוססת בינה מלאכותית יכולה לספק את התרופה לבעיה זו.
תפקידי מנהיגות דורשים שילוב של כישורי ניהול וידע מעמיק בנושא. קריאה ולמידה הן רק חלק אחד ממה שהופך מנהלים וחברי צוות בכירים לבעלי ערך לארגון. עם זאת, ככל שיותר תעשיות יאמצו טכנולוגיה, מאגר הכישרונות הזה יתרוקן.
ניתוח AI יכול להשתמש בכמויות עצומות של נתונים היסטוריים כדי למצוא תובנות וקשרים בסיסיים ולבצע תחזיות. כלים אלה יסייעו לגשר על פער החוויה. היא עשויה לשמש גם לדמוקרטיזציה של קבלת ההחלטות הממולחת שהייתה בעבר נחלתם של עסקים עם תקציבי ענק.
בעוד מקבלי החלטות ואסטרטגים מנוסים לעולם לא יצאו מהאופנה, עסק היפר-אוטומטי המונע על ידי למידת מכונה (ML) וניתוח נתונים יפעל מסביב לשעון, ויקבל החלטות המבוססות על גורמים שאף אדם לא יכול לקחת בחשבון במודע.
מקינזי טוענת כי אוטומציה של עבודת ידע נראית כעת באופק. המשפטים, הכלכלה, החינוך, האמנויות והטכנולוגיה יחוו כולם שיבושים שבעבר נחשבו רק כמסכנים משרות פחות מיומנות. עם זאת, עדיין לא נקבע מה המשמעות עבור כוח העבודה הכללי.
4. יעילות ממשלתית גדולה יותר
הוצאות הממשלה הן נושא שנוי במחלוקת תמידית. ברחבי העולם, לממשלים דמוקרטיים יש מוניטין של הוצאות מנופחות ותועות. לכל
מחקר של מכון ברוקינגס הנודע
, גופים ממשלתיים בארה"ב מאמצים AI ו- RPA.
מחלקות מגוונות כמו מנהל המזון והתרופות, ביטוח לאומי, סוכנות הלוגיסטיקה הביטחונית ומשרד האוצר אימצו AI ו- RPA כדי להגדיל את הפרודוקטיביות ולהפחית את עלויות השירותים החיוניים שלהם. יתר על כן,
סקר של המועצה האמריקאית לטכנולוגיה והמועצה המייעצת לתעשייה (ACT-IAC)
מדגים מקרי שימוש של כתריסר ארגונים ממשלתיים.
לממשלה יעילה וחסכונית יותר יכולה להיות השפעה טרנספורמטיבית על החברה כולה. השירותים יכולים להיות יעילים ואפקטיביים יותר, והמסים יכולים להיות מנותבים לתוכניות שיכולות לשנות את חייהם של מיליונים. עם זאת, אימוץ נרחב זה מדגיש את החשיבות של ביטול
הטיה בבינה מלאכותית,
במיוחד אם ממשלות ברחבי העולם משתמשות בטכנולוגיה כדי להניע החלטות מדיניות.
מחשבות אחרונות
לבינה מלאכותית הייתה השפעה עמוקה על טכנולוגיית RPA. כלי אוטומציה מוקדמים היו מסוגלים להתמודד עם הרבה משימות שגרתיות ושגרתיות במקום העבודה. עם זאת, ככל שהתיאבון הקולקטיבי לאוטומציה גדל, RPA פרץ את גבולותיו. הבינה המלאכותית מפילה את המחסומים האלה.
שילוב RPA ובינה מלאכותית מרחיב את הפוטנציאל של שני הכלים. עסקים כבר קוצרים את הפירות של אוטומציה חכמה, כגון שיפור שירות הלקוחות, הגברת היעילות הארגונית והפחתת עלויות התפעול. הבינה המלאכותית פתחה את היקף ה-RPA בדרכים שנראו בלתי סבירות רק לפני עשור.
עם זאת, הסיפור של אוטומציה רובוטית של תהליכים ובינה מלאכותית לא נעצר כאן. רווחים נוספים יגיעו ככל שנתקדם לעבר עידן ההיפר-אוטומציה. זו הולכת להיות נסיעה פרועה, אז אל תישארו מאחור.
