U izvrsnom radu, Od robotske automatizacije procesa do inteligentne automatizacije procesa (Chakraborti, 2020), autor razmatra kako je u posljednjem desetljeću robotska automatizacija procesa (RPA) pogurala učinkovitost poslovnih procesa na fascinantne načine. Međutim, predlaže da sada sjedimo na “točki infleksije” unutar ovog tehnološkog trenda, s inteligentnom automatizacijom koja se pojavljuje kao logička progresija RPA.
Chakraborti navodi novu paradigmu inteligentne automatizacije procesa koja uparuje automatizaciju poslovnih procesa sa strojnim učenjem (ML), umjetnom inteligencijom (AI) i podacima o kupcima.
RPA je još jedna kritična komponenta inteligentne automatizacije. Dva su koncepta toliko isprepletena da postoji priličan stupanj zbunjenosti oko toga gdje počinje inteligentna automatizacija procesa i gdje završava automatizacija robotskih procesa.
Ovaj će članak istražiti razlike i sličnosti obiju disciplina i pokazati gdje se sijeku i preklapaju. Također ćemo podijeliti neke inteligentne primjere automatizacije zajedno sa slučajevima upotrebe industrije.
Što je robotska automatizacija procesa?
Robotska automatizacija procesa (RPA) odnosi se na skup tehnologija koje omogućuju različite ciljeve automatizacije poslovnih procesa (BPA). Poslovni proces možemo definirati kao skup zadataka koji pružaju organizacijske ciljeve. Na primjer, poslovni proces može biti nešto tako jednostavno kao pokretanje kreditne provjere na zahtjevu za kredit.
Koraci potrebni za provjeru kreditne sposobnosti uključuju povlačenje imena klijenta iz internih dokumenata, podnošenje zahtjeva kreditnoj agenciji, a zatim vraćanje rezultata u interne sustave. U tradicionalnim poslovnim okruženjima ti se zadaci obrađuju ručno. Međutim, automatizacija poslovnih procesa koristi robote za dovršavanje ovih zadataka, otuda i pojam Robotska automatizacija procesa.
RPA zadaci moraju biti utemeljeni na pravilima i predvidljivi. Potrebni su im jasno definirani okidači, ulazi i izlazi. Kao takvo, rukovanje iznimkama je nešto što ih može odbaciti. Anomalije ili izvanredne okolnosti – ili bilo što što zahtijeva razmišljanje u hodu – nisu zadaci koje RPA može podnijeti. Naravno, to ne znači da je rukovanje iznimkama strani koncept u razvoju RPA.
Postoje mnogi scenariji u kojima bot ne može dovršiti zadatak zbog problema sa sigurnosnom dozvolom ili nepotpunim podacima. Programeri mogu graditi oko ovih iznimaka. Na primjer, zamislite scenarij u kojem stvarate RPA proces za prijenos podataka o fakturi u bazu podataka, ali baza podataka ne radi. Možete uputiti robota da nastavi pokušavati u određenim intervalima dok se ne poveže s bazom podataka. Međutim, nakon što se postigne maksimalan broj pokušaja, to će baciti poslovnu iznimku kako bi fizički radnik mogao popraviti situaciju.
Ono što smo gore opisali je jednostavan scenarij. Međutim, možda ćete morati istražiti inteligentnu automatizaciju procesa kako biste izgradili otpornije i robusnije procese koji se samostalno bave iznimkama.
Za dublji zaron u temu pročitajte naš Cjeloviti vodič za automatizaciju robotskih procesa (RPA).
Što je inteligentna automatizacija procesa (IPA)?
Inteligentna automatizacija procesa odnosi se na mješavinu tehnologija koje pomažu tvrtkama da automatiziraju postojeće tijekove rada i procese. Još 2017. godine McKinsey je istaknuo prednosti inteligentne automatizacije. Široko potrošeni papir konzultantske tvrtke, Inteligentna automatizacija procesa: Motor u srži operativnog modela sljedeće generacije, opisuje pet osnovnih tehnologija koje se okupljaju kako bi omogućile inteligentnu automatizaciju.
Oni su:
1. Robotska automatizacija procesa (RPA):
Paket alata koji obavljaju predvidljive, ponavljajuće i dobro definirane zadatke koji su tradicionalno bili domena ljudskih radnika
2. Strojno učenje i napredna analitika:
Napredni algoritmi koji su obučeni za pronalaženje uzoraka u ogromnim povijesnim skupovima podataka kako bi mogli pružiti uvide i predviđanja brzinom i točnošću koja je nemoguća za ljudske istraživače.
3. Generatori prirodnog jezika (NLG)
Kao što dokazuje uspjeh alata kao što su ChatGPT i Pi, generatori prirodnog jezika mogu proizvesti tekst i druge kreativce kako bi olakšali komunikaciju između ljudi i tehnologije.
4. Pametni tijekovi rada:
Softver za poslovne procese koji upravlja tijekom rada između ljudi i strojeva, osiguravajući nesmetanu isporuku, praćenje i izvješćivanje.
5. Kognitivni agensi:
Pametni chatbotovi koji koriste kombinaciju ML-a i NLP-a kako bi pružili automatizirane predstavnike korisničke službe koji smanjuju opterećenje servisnog osoblja i, u nekim slučajevima, ističu se u prodaji i razumijevanju kupaca.
Gore navedene tehnologije osnovni su sastavni blokovi koji tvore IPA rješenje. Iako se podrazumijeva, dodali bismo i tehnologiju računalnog vida (CVT) na popis alata koji čine IPA tehnologiju.
Sličnosti između RPA i IPA
Iako su RPA i IPA različite tehnološke kategorije, imaju priličan stupanj crossovera. Evo nekih sličnosti između RPA i IPA.
1. Oboje su alati za automatizaciju
Najočitija veza između RPA i IPA-e je da postoje oba alata za automatizaciju poslovnih procesa. Iako svako rješenje zauzima svoj pristup i koristi različite vrste tehnologije za postizanje svojih ciljeva, u srcu je njihov etos rukovanje zadacima koje ljudi tradicionalno obavljaju i pronalaženje načina da ih rade učinkovitije, isplativije, točnije.
2. RPA je središnji dio IPA-e
Još jedna važna sličnost između obje tehnologije je činjenica da je RPA temeljna komponenta IPA-e. Iako su strojno učenje i druge tehnologije koje oponašaju ljudsku spoznaju ključni dijelovi IPA-e, automatizacije su izgrađene na RPA podlozi.
3. RPA i IPA dijele slične prednosti
RPA i IPA također dijele mnoge iste poslovne prednosti. Na primjer, pomažu tvrtkama da smanje troškove, uštede vrijeme, povećaju produktivnost, povećaju zadovoljstvo zaposlenika poslom, ispune standarde usklađenosti, poboljšaju uslugu i smanje ljudsku pogrešku.
Razlike između RPA i IPA
Iako RPA i IPA imaju mnogo sličnosti, postoje neke točke razlike koje morate razumjeti.
#1. Skalabilnost
Iako RPA briljira u automatizaciji diskretnih zadataka, orkestriranje složenih tijekova rada ili rukovanje nestrukturiranim podacima čest je izazov. IPA nudi kombinaciju alata koji pomažu u skaliranju uskih grla, poput nestrukturiranih podataka ili donošenja odluka.
#2. Učenje i prilagodba u stvarnom vremenu
RPA je savršeno rješenje za zadatke koji idu predvidljivim, korak po korak putem. Po definiciji slijedi upute. S druge strane, IPA može učiti i prilagođavati se u stvarnom vremenu zahvaljujući značajkama poput ML-a.
#3. Inteligencija
Inteligenciju je teško definirati. Međutim, svi razumijemo da ljudsko razmišljanje koristi različite alate poput logike, rasuđivanja, učenja, planiranja i rješavanja problema za generiranje odgovora ili predviđanja na temelju informacija.
RPA alati mogu obrađivati informacije, ali samo putem strogog skupa pravila. U osnovi, koristi logiku if/then/else za rukovanje poslovnim procesima. Zapravo, RPA oponaša ljudsku spoznaju, ali samo zato što joj je dana karta.
Inteligentna automatizacija, s druge strane, obrađuje podatke na način koji više podsjeća na ljudsku spoznaju. Budući da inteligentni alati za automatizaciju koriste umjetnu inteligenciju, oni mogu izaći izvan granica slijedeći upute i prilagoditi se promjenjivim okolnostima, nestrukturiranim podacima i drugim iznimnim čimbenicima koji mogu zbuniti RPA alate.
#4. Rukovanje nestrukturiranim podacima
RPA pomaže timovima da se nose s determinističkim zadacima. Kao takav, oslanja se na predvidljive ulazne materijale, kao što su strukturirani podaci. Međutim, kada je riječ o postupanju s nestrukturiranim podacima ili bilo kojim informacijama koje su izvan rezervata, dolazimo do gornjih granica RPA alata.
Postupanje sa strukturiranim podacima često pada na fizičke radnike. Budući da je uključena prilična količina odlučivanja i tumačenja, ima smisla koristiti ljudsku spoznaju. Međutim, inteligentna automatizacija može rukovati nestrukturiranim podacima zahvaljujući korištenju tehnologija umjetne inteligencije poput strojnog učenja.
Važno je napomenuti da se RPA alati mogu koristiti za pretvaranje nestrukturiranih podataka u strukturirane podatke. Na primjer, korištenje alata za obradu prirodnog jezika (NLP) ili optičko prepoznavanje znakova (OCR) pomaže prevesti te podatke u nešto s čime RPA može raditi. Međutim, priroda nestrukturiranih podataka čini ovaj proces složenim i zahtijeva stvaranje više predložaka sposobnih za rukovanje poslom. Ova stvarnost može dovesti do problema skaliranja unutar RPA rješenja.
#5. RPA je isplativiji
Iako IA alati imaju širi opseg od RPA softvera, ovi dodaci imaju cijenu. Jedan od najprivlačnijih aspekata alata za automatizaciju je njihova dokazana ušteda troškova. Međutim, s obzirom na njihove relativne cijene, RPA softver je pristupačniji većini tržišta.
Inteligentna automatizacija fleksibilnije je rješenje koje može raditi u širem rasponu okruženja. Ipak, nema svaka tvrtka složene zahtjeve za automatizaciju. Ovisno o opsegu poslovnih procesa koje trebate automatizirati, RPA rješenja mogu pružiti sve što vam je potrebno.
#6. RPA se brže implementira
Inteligentni alati za automatizaciju pružaju rješenja za širok raspon problema. Međutim, što se tiče brzih vremena provedbe, ova složenost postaje blago negativna. RPA alati su jednostavniji i stoga je implementacija jeftinija i manje dugotrajna. Za lidere koji su pod pritiskom da postignu digitalnu transformaciju u svim svojim tvrtkama, RPA rješenja mogu ponuditi brži put do stvaranja vrijednosti.
#7. IPA alati imaju strmiju krivulju učenja
Opet, relativna složenost ovih alata stvara prednosti i nedostatke. Po prirodi, usvajanje IPA alata zahtijeva visoko tehničke značajke poput strojnog učenja.
Još uvijek ima nade za netehničke timove. Inteligentne konzultantske tvrtke za automatizaciju mogu obaviti velik dio teškog dizanja i dizajna procesa. Štoviše, IA alati iz dana u dan postaju jednostavniji za upotrebu.
Primjeri inteligentne automatizacije procesa i slučajevi upotrebe u industriji
Prema istraživanjima, 120 zetabajta podataka bit će proizvedeno 2023. godine. Svake se godine količina podataka proizvedenih širom svijeta povećava za oko 20% do 25%. Prema MIT Sloanu, oko 80% tih podataka je nestrukturirano. Iako su RPA alati omogućili tvrtkama da učine mnogo sa strukturiranim podacima, jasno je da bi tekst, zvuk, videozapisi, e-pošta, sadržaj društvenih medija, zapisnici poslužitelja, zapisnici senzora i satelitske snimke mogli ponuditi izvanredne mogućnosti.
Najbolji način razumijevanja mogućnosti inteligentne automatizacije poslovanja je kroz praktične primjere iz stvarnog svijeta i slučajeve upotrebe. Evo nekoliko načina na koje inteligentna tehnologija automatizacije može pomoći u određenim industrijama.
1. Služba za korisnike
Očekivanja korisničke službe dramatično su porasla posljednjih godina. Suvremeni potrošač zahtijeva uvijek uključene, samoposlužne opcije s visokim stupnjem personalizacije. Inteligentna automatizacija pomaže tvrtkama da ponude očekivanu razinu prilagođene skrbi bez visokih režijskih troškova povezanih s ljudskim radnicima.
Chatbotovi koje pokreću procesori prirodnog jezika i povezani su s platformama za upravljanje odnosima s kupcima (CRM) mogu ponuditi izvrsna korisnička iskustva. Kada su povezane s automatiziranim rukovanjem e-poštom, prediktivnom analitikom i analizom naklonosti, tvrtke imaju višekanalnu skrb koja predviđa probleme i pomaže u zadržavanju kupaca.
2. Zdravstvena zaštita
Zdravstvo je značajno usvojilo inteligentnu automatizaciju. Globalno loše zdravlje znači da su bolnice sve zaposlenije, a mnoge škripe pod pritiskom. Ograničeni proračuni i preopterećeno osoblje ističu potrebu za većom operativnom učinkovitošću, posebno u administrativnim zadacima poput upisa pacijenata, obrade osiguranja, zakazivanja, naplate i još mnogo toga.
3. Financije
Financijska industrija s pravom je stekla reputaciju predvodnika najsuvremenijih tehnologija. Kao rani usvojitelji RPA tehnologije, industrija je nastavila pronalaziti načine za poticanje učinkovitosti i suočavanje s regulatornim opterećenjima. Inteligentna automatizacija koristi se u cijelom financijskom prostoru kako bi se pomoglo u otkrivanju i usklađenosti s prijevarama. Međutim, tehnologija također pomaže u operacijama, sve više pojednostavljujući donošenje odluka za zahtjeve za kredite i još mnogo toga. Nadalje, također može automatizirati testiranje softvera, pomažući financijskim institucijama u stvaranju prilagođenog softvera.
4. Proizvodnja
Posljednjih godina svijest javnosti o pitanjima lanca opskrbe porasla je zbog uskih grla, inflacije i opće životne krize. Proizvođači moraju prihvatiti digitalnu transformaciju kako se preferencije kupnje razvijaju, a poslovna dinamika mijenja. Ta je stvarnost posebno istaknuta u novoindustrijaliziranim zemljama ili zemljama u razvoju.
RPA i IPA mogu pomoći tvrtkama u tim područjima da premoste jaz i poboljšaju procese i organizaciju u cijelom lancu vrijednosti. Automatizacija radnih naloga, razumijevanje i prilagodba promjenjivim preferencijama kupaca, poboljšanje logistike i smanjenje otpada samo su neka od područja koja mogu imati koristi od alata koji se temelje na umjetnoj inteligenciji.
Jesu li inteligentna automatizacija procesa i hiperautomatizacija iste?
Iako mnogi stručnjaci naizmjenično koriste inteligentnu automatizaciju procesa i hiperautomatizaciju , oni su različiti pojmovi. Zbunjenost je razumljiva. Obje discipline predvode automatizaciju IT i poslovnih procesa korištenjem umjetne inteligencije i drugih srodnih tehnologija. Međutim, bitno je razumjeti razlike između njih dvoje.
Kao što je gore spomenuto, inteligentna automatizacija procesa koristi mješavinu tehnologija kao što su AI, ML, računalni vid, kognitivna, obrada prirodnog jezika i, naravno, RPA.
Hiperautomatija je, s druge strane, filozofija ili pristup koji nastoji automatizirati što više poslovnih procesa.
Velik dio zabune proizlazi iz činjenice da je IPA dio pristupa hiperautomatizaciji. Ipak, hiperautomatija je sofisticiranija, ubrzana verzija IA s daleko većim opsegom. Umjesto da se bavi fiksnim procesima ili zadacima, hiperautomatizacija djeluje na različitim platformama i tehnologijama kako bi maksimizirala poslovnu učinkovitost.
Gdje se IPA i RPA sijeku i konvergiraju
Veći dio ovog članka proveli smo secirajući relativne zasluge IPA-e i RPA-e. Iako je korisno napraviti razliku između ovih tehnologija automatizacije, razmišljanje o njima kao suparničkim ili konkurentskim alatima nije sasvim u redu. Najbolji način da shvatite njihove mogućnosti je kao besplatni alati za automatizaciju.
Postoji niz točaka u kojima se oba alata sijeku.
#1. IPA kao rješenje za ograničenja RPA
U radu Kako se natjecati u doba umjetne inteligencije (Mohanty i Vyas, 2018), autori navode da će “RPA roboti učiniti upravo ono što im kažete, to je njihova najveća snaga, ali i njihova najveća slabost.” To mišljenje naglašava kritičnu točku o granicama RPA-e: Kao što je vidljivo iz njezina raširenog usvajanja, to je bitan alat u informacijskom dobu; međutim, nestrukturirani podaci i nepredvidivi scenariji znače da tvrtke ne mogu usvojiti RPA rješenja za svaki zadatak.
Strojno učenje može pomoći proširiti mogućnosti RPA, posebno u dva glavna područja. Oni su:
1. Postupanje s nestrukturiranim podacima
2. Otvaranje vrata donošenju odluka višeg reda
Kako stvari stoje, RPA alati nisu sposobni za gore navedeno. Međutim, kada se poveća umjetnom inteligencijom, automatizacija se može pomaknuti na novu razinu.
#2. Kao odskočna daska prema implementaciji IPA-e ili hiperautomatizacije
Primamljivo je smatrati RPA, IPA i hiperautomatizaciju kontinuumom. Ipak, to bi moglo biti malo pretjerano pojednostavljenje stvari. Činjenica je da će se svaki složeni sustav automatizacije koji uključuje IPA ili hiperautomatizaciju uvelike oslanjati na RPA. Kao takvi, RPA alati i dalje će biti relevantni i potrebni u tim naprednim scenarijima.
Ako je taj argument snažniji, to je u kontekstu provedbe. Put do hiperautomatizacije zahtijeva puno istraživanja o tome koji se zadaci mogu automatizirati. Počevši od RPA gradi čvrste temelje za vrste zadataka koji se mogu automatizirati. Omogućuje tvrtkama da izgrade i testiraju tijekove rada automatizacije koje na kraju mogu proširiti i povećati IPA-om.
Hiperautomatizacija je pristup koji uključuje automatizaciju svega što je moguće. Kako to izgleda razlikovat će se od posla do posla. Unutar nekih tvrtki mogao bi uključivati RPA, kojem u malom dijelu pomaže umjetna inteligencija; U drugima bi to mogao biti punopravni, sveobuhvatni stroj za automatizaciju s minimalnim ljudskim unosom.
#3. Prediktivna analiza i donošenje odluka
RPA izvršava definirane zadatke na temelju određenih okidača ili ulaza. Kada uzmemo u obzir neke od prednosti IPA-e, poput analize sentimenta, obrade prirodnog jezika, tehnologije računalnog vida i ML mogućnosti, jasno je da će tehnologija moći podnijeti puno neurednih podataka i pretvoriti ih u strukturirane informacije koje mogu poslužiti kao ti okidači ili ulazi.
Mogućnosti su ovdje zapanjujuće. Kao što smo vidjeli u medicinskoj industriji, istraživanja su pokazala da je umjetna inteligencija nadmašila radiologe u mamografskom pregledu. Točno iznošenje ovih predviđanja zahtijeva dugogodišnje iskustvo i stručnost u domeni koja napušta posao kada netko ode u mirovinu ili ode. RPA pojačan umjetnom inteligencijom može pomoći u prevladavanju ovog jaza u iskustvu.
Iako je primjer mamografskog pregleda privlačan, prednosti RPA-a i IPA-e mogu se primijeniti na nekoliko drugih scenarija upravljanja poslovanjem koji zahtijevaju visokokvalitetnu spoznaju ili donošenje odluka. Nakon što se te odluke donesu, one mogu pokrenuti silazne mjere putem RPA-e, donoseći nevjerojatnu razinu produktivnosti širokom rasponu poduzeća.
Pet inteligentnih alata za automatizaciju
Na tržištu postoji nekoliko inteligentnih dobavljača automatizacije. Svaka nudi jedinstven spoj različitih tehnologija, pristupa i cijena. Istražimo pet najvećih imena u IA prostoru.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST je cjelovito, potpuno složeno, inteligentno rješenje za automatizaciju koje nudi najsuvremenije alate za hiperautomatizaciju kako za automatizaciju softvera, tako i za robotsku automatizaciju procesa.. Koristi kombinaciju tehnologije računalnog vida i RPA kako bi pomogao korisnicima da otkriju i automatiziraju i prednje i pozadinske uredske zadatke. Platforma ima izvrsne značajke poput OCR-a i čvrstih analitičkih alata. Također dolazi s mogućnostima bez koda, besplatnim i poslovnim izdanjima, automatizacijom bilo koje aplikacije na više platformi / unakrsnim preglednikom, neograničenim licencama i stalnim ZAP stručnjakom koji radi kao dio timova klijenta,(unutar svog enterprise izdanja)
#2. IBM Cloud Pak za automatizaciju poslovanja
IBM Cloud Pak je modularno, hibridno cloud i inteligentno rješenje za automatizaciju. Ova cjelovita platforma za automatizaciju poslovanja prepuna je raznih značajki, uključujući automatizaciju tijeka rada, obradu dokumenata, rudarenje procesa i funkcionalnost upravljanja odlukama. Također uključuje alate s niskim i bez koda i dobru korisničku podršku.
#3. UiPath platforma za automatizaciju poslovanja
UiPath je ojačao svoju RPA ponudu inteligentnom automatizacijom poslovanja. Platforma koristi tehnologiju Computer Vision i robotiku bez nadzora (prema njihovim riječima, “roboti koji upravljaju robotima”) za postizanje tih ciljeva. Oni također koriste kognitivna poboljšanja za razumijevanje jezika i nestrukturiranih podataka. UiPath platforma za automatizaciju poslovanja integrira se s kognitivnim uslugama trećih strana od dobavljača kao što su IBM, Google i Microsoft.
#4. SS&C Plavi prizma Oblak
SS&C Blue Prism Cloud još je jedna inteligentna automatizacijska platforma temeljena na oblaku s IA mogućnostima. Tvrtka također nudi inteligentne usluge automatizacije kako bi pomogla timovima u rješavanju implementacije i održavanja. Uz inteligentne alate za automatizaciju robotskih procesa, Blue Prism Cloud također nudi dizajn studio bez koda, povlačenje i ispuštanje i Control Room, značajku orkestracije automatizacije tijeka rada.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, koji se prethodno zvao Microsoft Flow, još je jedno inteligentno rješenje za automatizaciju temeljeno na oblaku, bez koda. Paket nudi značajku pod nazivom AI Builder koja je jednostavna za upotrebu, skalabilna i lako povezana. Microsoftovo visoko objavljeno ulaganje od 10 milijardi dolara u ChatGPT znači da pruža mogućnosti obrade prirodnog jezika u kombinaciji sa sučeljem koje omogućuje netehničkim timovima izgradnju inteligentnih tijekova rada za automatizaciju robotskih procesa.
Završne misli
RPA i IPA su različite tehnologije. Međutim, oni su duboko pohvalni. Stvarna snaga oba alata leži u njihovoj sposobnosti da povećaju ne samo ljudske radnike, već i jedni druge. Kao što mnogi primjeri inteligentne automatizacije pokazuju, velik dio temeljnog posla koji IA omogućuje mogu obavljati digitalni radnici i roboti. Uspješna automatizacija zahtijeva razbijanje i razumijevanje postojećih tijekova rada. RPA može objasniti mnoge od ovih sastavnih dijelova.
Stojimo na pragu uzbudljive ere u svijetu rada, gdje se ljudske kognitivne sposobnosti mogu nadopuniti umjetnom inteligencijom. Digitalna transformacija s pravom je prioritet za poduzeća diljem razvijenog svijeta i svijeta u razvoju. Usvajanje IPA i RPA alata činit će središnji dio tih prijelaza, omogućujući nezamislivu produktivnost.
