Robotska automatizacija procesa je odbjegli vlak. Prema Deloitteovim riječima, tehnologija će se postići gotovo univerzalno usvajanje do 2025. Međutim, samo zato što RPA dominira poslovnim svijetom, to ne znači da će se prestati razvijati.
Stojimo na uzbudljivom tehnološkom trenutku. Napredak u umjetnoj inteligenciji posljednjih godina je zapanjujući. ChatGPT i drugi oblici generativne umjetne inteligencije zaokupili su javnu svijest. Međutim, ta uzbudljiva tehnologija samo je jedan izraz potencijala umjetne inteligencije.
RPA je jednostavan, ali učinkovit alat. Međutim, konvergencija RPA-a i umjetne inteligencije pruža beskrajne mogućnosti za inovacije. Razgovorna korisnička služba pogonjena umjetnom inteligencijom, donošenje odluka temeljeno na analitici i automatizacija rada na znanju samo su neki od primjera umjetne inteligencije u RPA-i.
Kako tehnologija napreduje, kognitivna robotska automatizacija procesa promijenit će prirodu posla na načine koje jedva možemo zamisliti. Istražimo kako je umjetna inteligencija s RPA-om već pomaknula granice automatizacije prije nego što razmotrimo njezin budući utjecaj.
Granice RPA
Široko usvajanje RPA svjedoči o njegovoj korisnosti. Tehnologija je pomogla nebrojenim tvrtkama da postignu nove razine proizvodnje, učinkovitosti i točnosti automatizacijom jednom ručnih zadataka. Međutim, kao i svaka tehnologija, ima gornje granice.
1. Automatizacijom transakcija teško je upravljati
Iako će RPA botovi vjerno brusiti procese, potrebno im je malo upravljanja i održavanja. Na primjer, kada se ulazi ili izlazi promijene, botovi se moraju rekonfigurirati za rukovanje ovim uvjetima koji se malo pomiču. U dinamičnim radnim okruženjima to može iscrpiti resurse i vrijeme.
2. RPA se bori s nestrukturiranim podacima
RPA alati izrađeni su za izvršavanje zadataka pomoću logike ako/onda/inače. Kao takvi, oslanjaju se na predvidljive strukture podataka. Svaka varijacija ili promjena s ulaznim podacima uzrokovat će pogreške ili iznimke jer su izvan definiranih vrijednosti koje bot očekuje primiti.
3. RPA predstavlja izazove skaliranja
Djelomično zbog razloga koje smo gore naveli, skaliranje vaših RPA procesa može biti teško. Svaki proces mora biti jasno definiran, upravljan i održavan, dok nedostatak prilagodljivosti RPA-e također može predstavljati problem.
Ograničenja RPA nisu nešto zabrinjavajuće. RPA potpomognut umjetnom inteligencijom može prevladati svako od ovih ograničenja, istovremeno otvarajući nove i uzbudljive mogućnosti automatizacije.
Evo kako je RPA s AI promijenio automatizaciju.
Robotska automatizacija procesa i umjetna inteligencija:
Savršeno podudaranje
RPA je, po dizajnu, jednostavan i jednostavan alat, barem na razini korisnika. Napravljen je da bude dostupan netehničkim timovima. Kao takav, provodi upute koje se daju na kontrolirani način. Na ljudima je da identificiraju te procese i usmjere RPA na izvršavanje naredbi.
Naravno, detaljno opisivanje detaljnih uputa može postati nemoguće, s obzirom na dovoljnu složenost – zbog čega je kombiniranje RPA i umjetne inteligencije budućnost automatizacije.
1. RPA s optičkim prepoznavanjem znakova
U
robotskoj automatizaciji procesa s umjetnom inteligencijom i OCR-om za poboljšanje poslovnog procesa
(Shidaganti, 2021.), autor iznosi ograničenja RPA, sugerirajući: “Sve promjene u automatiziranom procesu zahtijevaju izravne promjene u RPA aplikaciji.” Shidaganti predlaže umjetnu inteligenciju kao rješenje ovog procesa i iznosi argument za optičko prepoznavanje znakova (OCR) kao temeljno povećanje RPA.
Doista, OCR je utjecao na poduzeća otvaranjem RPA nestrukturiranim podacima. RPA OCR alati s umjetnom inteligencijom mogu čitati informacije iz tiskanih dokumenata, pa čak i pisanog teksta. Postoje tri primarne mogućnosti za RPA koje olakšava integracija OCR-a.
- OCR kodovi strukturiraju podatke, omogućujući RPA-u rad s nepredvidivim ulazima
- RPA može automatizirati udaljene strojeve dešifriranjem onoga što se događa na njihovim zaslonima
- OCR, zajedno sa strojnim učenjem, može pomoći u upoznavanju vašeg kupca (KYC), sprječavanju pranja novca (AML) i otkrivanju prijevara skeniranjem dokumenata. Učenja i odluke tehnologije mogu se integrirati s RPA-om, omogućujući brže otvaranje računa, uvođenje, odluke o zajmu i tako dalje.
2. Strojno učenje i RPA
Robotska automatizacija procesa i strojno učenje još su jedan primjer korištenja umjetne inteligencije za prevladavanje inherentnih ograničenja RPA. Još 2016. godine stručnjaci za automatizaciju u industriji osiguranja identificirali su mogućnosti automatizacije kognitivnih robotskih procesa (RPA). U tom radu autori raspravljaju o “samooptimiziranju korisničke usluge, određivanju cijena kredita, financijskim savjetima ili rješavanju zahtjeva ili pritužbi” kao mogućim horizontima.
U onome što mora poslužiti kao znak napretka, zanimljivo je vidjeti kako su alati za strojno učenje robotske automatizacije procesa postali uobičajeni u samo kratkom vremenskom razdoblju.
Strojno učenje je posvuda. Opisuje proces podučavanja stroja za izvršavanje zadataka s eksplicitnim uputama za programiranje. Kao što možda znate, to uključuje strojeve koji koriste algoritme za analizu i pronalaženje uzoraka unutar skupa podataka. Nakon obuke, stroj može obrađivati druge podatke i proizvesti uvide i predviđanja.
RPA i strojno učenje izvrsno se podudaraju jer to znači da RPA postaje pametniji, intuitivniji i sposobniji nositi se s nestrukturiranim podacima.
3. RPA s dubokim učenjem
Strojno učenje podskup je umjetne inteligencije, dok je duboko učenje podskup strojnog učenja. Razlika između dubokog učenja i strojnog učenja nekim je ljudima možda suptilna, ali vrijedi istražiti. Strojno učenje osposobljeno je za podatke koji pomažu u donošenju odluka i predviđanja.
Međutim, tehnologija obično nema sposobnost samostalnog poboljšanja tijekom vremena. Nasuprot tome, duboko učenje uključuje korištenje neuronskih mreža za učenje i poboljšanje njegovih performansi. Drugim riječima, zahvaljujući Deep Learningu, RPA i ML kombiniraju se kako bi izgradili automatizacije koje postaju bolje kroz iskustvo.
Naravno, duboko učenje zahtijeva nevjerojatnu količinu podataka za obavljanje ove funkcije. U još jednom primjeru duboke simbioze između umjetne inteligencije i RPA, botovi su idealni za pomoć u napornom procesu prikupljanja ovih podataka o treningu. RPA alati mogu pristupiti raznim web stranicama i drugim repozitorijima informacija kako bi prikupili ove informacije, osiguravajući da algoritam dubokog učenja ima mnogo podataka za poboljšanje.
Duboko učenje također omogućuje botovima da iskoriste dobre strane prediktivne analitike. Kada RPA naiđe na iznimke, može ih usporediti s očekivanim ili neočekivanim obrascima, eliminirajući oslanjanje na ljudsku intervenciju.
Kada pametni botovi mogu donositi odluke temeljene na podacima, mogu odgovoriti kupcima na optimalne načine. Primjer ovih primjena unutar RPA uključuje alate za analizu sentimenta koji koriste obradu prirodnog jezika (NLP) za dekodiranje raspoloženja potrošača. S druge strane, botovi mogu modulirati svoj odgovor kako bi pogodili prikladnu bilješku. Ova dinamičnost može učiniti mnogo kako bi prevladala praznine između empatične ljudske korisničke usluge i njezine mehanizirane alternative.
4. RPA i prepoznavanje slike
Uparivanje RPA-a sa softverom za prepoznavanje slika još je jedan primjer korištenja umjetne inteligencije za prevladavanje nemogućnosti RPA da se nosi s neurednim ili nestrukturiranim podacima. U novinama
Analiza i primjenjivost tehnologija umjetne inteligencije u području RPA softverskih robota za automatizaciju poslovnih procesa
(Kanakov, 2022), autor opisuje neke fascinantne upotrebe RPA i prepoznavanja slika u vezi s automatizacijom pozadinskih provjera zapošljavanja ili pomaganjem u otkrivanju prijevara.
Ostali slučajevi uporabe koje je predložio Kanakov uključuju korištenje prepoznavanja lica za sigurnost zgrade, s RPA alatima povezanim s kamerama. Prijave su zaista beskrajne. Na primjer, dronovi ili kamere mogu skenirati bilo koji broj okruženja za anomalije. Nakon što se otkrije, sustav RPA mogao bi prijaviti probleme relevantnim stranama, osiguravajući brzu sanaciju.
5. RPA s generativnom umjetnom inteligencijom
U
članku u Forbesu
, DELL-ov Clint Boulton koristi fantastičnu analogiju kada uspoređuje RPA i generativnu AI. On predlaže da “Na svečanom događaju RPA provjerava popis gostiju, broji ulaznice i prati stvari poput kapaciteta sobe, grijanja i rasvjete.” Zatim kaže: “U međuvremenu, Generativna umjetna inteligencija stvara oglašavanje za događaj, piše čestitke za odlikaše i razgovara sa svakim gostom.”
Ono što je toliko moćno u ovoj analogiji je da savršeno bilježi nešto što smo svi promatrali u posljednjih godinu dana. Generativna umjetna inteligencija toliko je zanimljiva i moćna da se ne možemo ne diviti njezinoj izlaznosti. Međutim, bez nekoga (RPA) koji se muči u pozadini obavljajući menialne zadatke, ne može biti događaja ili barem ne funkcionalnog.
Po Gartneru, generativna umjetna inteligencija nudi mnogo opcija. Može brzo generirati pisani sadržaj, slike, videozapise, glazbu, pa čak i kod. Neke su mogućnosti odmah očite, poput razgovorne korisničke službe.
Ali poboljšani chatbotovi samo su početak; drugi slučajevi upotrebe RPA i generativne umjetne inteligencije uključuju pomaganje RPA-u u razumijevanju nestrukturiranih podataka mnogih oblika, pa čak i povećanje RPA donošenjem odluka, analizom podataka i još mnogo toga.
6. Pohađao automatizaciju
Automatizaciju možete podijeliti u dvije kategorije: Posjećeno i Bez nadzora. Kao što možete očekivati, automatizacija bez nadzora znači da bot izvršava procese bez ikakvog ljudskog unosa. Nasuprot tome, Attended Automation opisuje zadatke koji zahtijevaju ljudsku interakciju tijekom, najmanje, jednog koraka na putu.
Postoji nekoliko načina na koje to može funkcionirati. Na primjer, automatizirani postupak može zahtijevati ručni okidač. Alternativno, jedan od koraka možda će trebati sigurnosne vjerodajnice tijekom postupka. Međutim, ovdje su moguće složenije orkestracije zahvaljujući robotskoj automatizaciji radne površine (RDA).
Robotska automatizacija radne površine (RDA) oblik je posjećene automatizacije. Međutim, zahvaljujući AI alatima kao što su ML i optičko prepoznavanje znakova, ovi roboti dinamički spajaju više procesa tijeka rada, neprestano automatizirajući različite zadatke za pojedinog korisnika. U ovom scenariju, RDA bot djeluje poput virtualnog pomoćnika, dohvaća podatke, šalje datoteke i generira izvješća dok ljudski operativac razgovara s kupcem.
7. Samoizlječivi botovi
Istraživanje o stanju RPA iz 2022. godine
otkrio je problem koji utječe na neke tvrtke koje usvajaju RPA rješenja. Više od 69% ispitanika sugerira da svaki tjedan dožive slomljeni RPA bot. Što je još gore, više od 40% ispitanika sugeriralo je da je potrebno više od 5 sati da popravi svog bota, a drugi ispitanici sugeriraju da sanacija može potrajati više od jednog dana.
Ove brojke su neprihvatljivo visoke. Međutim, anketa ne ulazi u specifičnosti problema. Uobičajeni razlozi kvara RPA uključuju ulazne promjene, robote koji nailaze na iznimke, nepotpune podatke, loše testiranje ili nedostatak održavanja, da spomenemo samo neke.
Samoizlječivi RPA opisuje sustav koji se može popraviti bez doprinosa ljudskog radnika.
Samoizlječivi RPA botovi omogućeni su putem AI algoritama koji prate performanse automatiziranog zadatka. Kada se pojave problemi, ovi korisni alati kreću u akciju, identificiraju temeljni uzrok i primjenjuju popravak. Dobra strana je povećana učinkovitost i više vremena rada.
8. Pametna obrada rudarstva
Procesno rudarenje u kontekstu RPA uključuje otkrivanje zadataka koje tvrtke mogu automatizirati. Koristeći napredne analitičke mogućnosti umjetne inteligencije, timovi mogu rudariti svoje poslovne tijekove rada kako bi pronašli zadatke koji se mogu automatizirati i napravili predviđanja o utjecaju ove automatizacije.
Procesno rudarenje koristi ML i analitiku podataka. Na primjer, koristi softver za snimanje zaslona za snimanje podataka tijeka rada, raščlanjujući ih na korake. Zatim ML ili analitički alati pokreću modele ovih zadataka i pronalaze područja koja se mogu pretvoriti u automatizirane procese. Alati za umjetnu inteligenciju poduzećima pružaju bolji nadzor i razumijevanje zadataka, što im omogućuje da prepoznaju ovisnosti, uska grla i neučinkovitosti.
Uparivanje RPA-a i rudarenje procesa vrlo je moćno jer može pomoći tvrtkama da otkriju procese koje inače ne bi otkrili. To znači da možete dobiti veću vrijednost od svojih ulaganja u RPA i dodatno pogoršati ostale prednosti RPA-a, poput smanjenja troškova i povećanja produktivnosti.
Druga stvar koju ovdje možete primijetiti je da rudarenje procesa može skratiti vrijeme otkrivanja za odgovarajuće RPA procese. To znači da vaša implementacija napreduje mnogo brže.
9. Automatizacija testiranja softvera
Programeri i izdavači softvera isporučili su neke od najugroženijih tehnologija koje imamo u posljednjih nekoliko desetljeća. Međutim, i sama njihova industrija prošla je kroz neku revoluciju. DevOps i Agile metodologije pomogle su programerima da zadovolje potražnju za munjevitim, kontinuirano poboljšavajućim proizvodima, dok CI / CD cjevovodi također doprinose bržim vremenima za tržište.
RPA je fantastičan alat za određene vrste testiranja softvera. McKinsey sugerira da je razvoj softvera sljedeće generacije odmah iza umjetne inteligencije u smislu Najveći tehnološki trendovi za 2023. godinu. Automatizacija testiranja softvera, koju pokreću i RPA i AI, bit će na čelu tog trenda, s generativnim kodom za pisanje umjetne inteligencije i netehničkim timovima koji su dobrodošli zahvaljujući alatima bez koda.
Kao što partner konzultantske tvrtke, Santiago Comella-Dorda, sugerira: “Programeri su možda jedna od najvrjednijih imovina modernog digitalnog poduzeća, ali troše više od 40 posto svog vremena na ponavljajuće zadatke male vrijednosti koji bi se lako mogli automatizirati modernim setom alata.”
10. RPA inteligentna automatizacija
Robotska automatizacija procesa umjetne inteligencije, koja se naziva i Inteligentna automatizacija procesa (IPA), smatra se sljedećom fazom automatizacije. Uzima RPA i dodaje kognitivne sposobnosti kroz AI. Može obuhvaćati RPA sa svim ili nekim drugim gore navedenim tehnologijama umjetne inteligencije.
U
IBM-ovoj anketi direktora C-Suitea
, 90% ispitanika sugeriralo je da im je Inteligentna automatizacija pomogla da izvedu “iznadprosječno upravljanje organizacijskim promjenama kao odgovor na nove poslovne trendove”. Ovaj osjećaj govori o RPA i sposobnosti umjetne inteligencije da stvore agilna i robusna rješenja koja mogu ponuditi istinsku konkurentsku prednost.
Dokazi o moći RPA i umjetne inteligencije da donesu organizacijske promjene mogu se pronaći u odgovoru poslovne zajednice na pandemiju COVID-19. Usvajanje tehnologije automatizacije robotskih procesa kako bi se osigurali poslovni procesi tijekom pandemije COVID-19 (Siderska, 2021.) pokazala je kako je 60% proučavanih poljskih poduzeća uspjelo provesti kontinuitet poslovanja zahvaljujući RPA alatima. Prema studiji, umjetna inteligencija i Analytics bili su glavni doprinos.
U nedavnoj
Gartnerovoj anketi
, punih 80% rukovoditelja otkrilo je svoje uvjerenje da se automatizacija može primijeniti na bilo koji poslovni proces. Ta je statistika izvanredno svjedočanstvo snage RPA kada se koristi s umjetnom inteligencijom. Nemoguće je zamisliti da bi taj broj mogao biti tako visok bez povećanja RPA umjetnom inteligencijom.
Što se tiče budućnosti, istraživanje
neuromorfne obrade
– sustav za obradu informacija koji se temelji na strukturi mozga – mogao bi dovesti do veće spoznaje i strojne inteligencije. Ono što je toliko uzbudljivo na ovom horizontu je da ovi obavještajni modeli zahtijevaju daleko manje podataka o obuci, što znači da bi mogli biti dostupni poduzećima.
Kako će RPA pogonjen umjetnom inteligencijom promijeniti budućnost
rada i društva
Alati za automatizaciju procesa umjetne inteligencije tek se zagrijavaju. Evo nekoliko područja u kojima će umjetna inteligencija dodatno utjecati na automatizaciju.
1. Industrija 4.0
Prva industrijska revolucija pokretana je parom, druga električnom energijom. Treću industrijsku revoluciju omogućile su digitalne tehnologije tijekom 1970-ih. Što se tiče Četvrte industrijske revolucije, poznate i kao Industrija 4.0, postoji nekoliko tehnoloških kandidata, kao što su Digitalni blizanci, Virtualna stvarnost, Internet stvari (IoT), AI i ML, pa čak i 3D ispis.
Međutim,
IMD-ovo istraživanje o globalnom lancu opskrbe
Od 2022. otkriva zabrinjavajuću istinu. Od više od 200 rukovoditelja proizvodnje s kojima je obavljen razgovor, vrlo malo ih je navelo tehnologiju povezanu s industrijom 4.0 kao veliki prioritet. Ovo je daleko od 2019. godine kada 68% ispitanika u istraživanju McKinseyja sugeriralo je da je Industrija 4.0 glavni strateški prioritet.
U istraživačkom radu Robotska automatizacija procesa i umjetna inteligencija u industriji 4.0 – Pregled literature (Riberio, 2021.), autor navodi da “s obzirom na opseg primjenjivosti umjetne inteligencije, RPA postupno dodaje, svojim značajkama automatizacije, implementacije algoritama ili tehnika umjetne inteligencije koje se primjenjuju u određenim kontekstima (npr. Planiranje resursa poduzeća, računovodstvo, ljudski resursi) za klasificiranje, prepoznavanje, kategorizaciju itd.”
Kako se tehnologija nastavlja razvijati, novi alati i mogućnosti pomoći će industriji 4.0 da postane stvarnost koju pokreće umjetna inteligencija.
2. Hiperautomatizacija
Hiperautomatizacija je prirodna evolucija automatizacije. Međutim, umjesto automatizacije određenog zadatka ili poslovnog procesa, nastoji proširiti mogućnosti automatizacije na cijelu organizaciju. Konačna verzija bit će potpuno povezano i uglavnom autonomno poslovanje u kojem će tijekovi rada i odluke biti pojednostavljeni, okretni i otporni.
Hiperautomatizacija uključuje mješavinu nekoliko tehnologija. Ovo uključuje:
- RPA
- .AI
- Automatizacija poslovnih procesa (BPA)
- ML
- Inteligentna obrada dokumenata (IDP)
- Orkestracija tijeka rada
- Procesno rudarenje
- Obrada prirodnog jezika (NLP)
- Digitalni blizanac organizacije (DTO)
- Konverzacijski RPA
- RPA računalnog vida
Kao što je postavljeno u novinama Hiperautomatizacija za poboljšanje automatizacije u industrijama (Haleem, 2021), “Kroz mješavinu tehnologija automatizacije, hiperautomatizacija može prevladati neka ograničenja metode jednog uređaja za automatizaciju. To omogućuje tvrtkama da nadiđu granice svakog procesa i automatiziraju gotovo svaku mukotrpnu i skalabilnu operaciju.”
3. Manje oslanjanja na stručnjake
Procvat razvoja softvera posljednjih godina razotkrio je problem. Dok je potražnja za aplikacijama i mobilnom tehnologijom rasla, ponuda se borila da održi korak. Programeri softvera bili su u nedostatku, što znači da su mnoge pozicije mjesecima sjedile nepopunjene.
S prestižnim, šesteroznamenkastim poslovima koji čekaju kvalificirane kandidate, moglo bi vam se oprostiti što mislite da će se ljudi jednostavno prekvalificirati i ubrati nagrade. Škole i sveučilišta također su se našli pod povećalom, a vlade sugeriraju da ne čine dovoljno kako bi potaknule prihvaćanje predmeta iz STEM-a. Međutim, stvarnost je da je kodiranje teško. Samo mali dio stanovništva ima sposobnost za posao.
Kako naš svijet postaje sve digitalniji, nedostatak kodera mogao bi se smatrati upozorenjem da nismo poslušali. Srećom, automatizacija koju pokreće umjetna inteligencija može pružiti protuotrov ovom problemu.
Vodeće pozicije zahtijevaju kombinaciju upravljačkih vještina i dubokog znanja o temama. Čitanje i učenje samo su jedan dio onoga što rukovoditelje i starije članove tima čini vrijednima za organizaciju. Međutim, kako sve više industrija prihvaća tehnologiju, ovaj će se bazen talenata iscrpiti.
Analitika umjetne inteligencije može koristiti ogromne količine povijesnih podataka za pronalaženje uvida i temeljnih odnosa i predviđanje. Ovi alati pomoći će premostiti jaz u iskustvu. Također može poslužiti za demokratizaciju lukavog donošenja odluka koje je prije bilo očuvanje poduzeća s ogromnim proračunima.
Iako iskusni donositelji odluka i stratezi nikada neće izaći iz mode, hiperautomatizirano poslovanje vođeno strojnim učenjem (ML) i analitikom podataka odvijat će se 24 sata dnevno, donoseći odluke na temelju čimbenika koje nijedan čovjek ne bi mogao svjesno uzeti u obzir.
McKinsey sugerira da je automatizacija rada na znanju sada na vidiku. Pravo, ekonomija, obrazovanje, umjetnost i tehnologija doživjet će poremećaje za koje se ranije smatralo da ugrožavaju manje kvalificirane poslove. Međutim, što to znači za opću radnu snagu, tek će se utvrditi.
4. Veća učinkovitost vlade
Državna potrošnja je višegodišnje sporno pitanje. Diljem svijeta demokratske uprave imaju reputaciju nadutosti i pogrešne potrošnje. Po
istraživanje poznatog Instituta Brookings
, tijela američke vlade prihvaćaju umjetnu inteligenciju i RPA.
Odjeli raznoliki kao što su Uprava za hranu i lijekove, Socijalno osiguranje, Obrambena logistička agencija i Ministarstvo financija usvojili su umjetnu inteligenciju i RPA kako bi povećali produktivnost i smanjili troškove svojih osnovnih usluga. Nadalje, a
istraživanje Američkog vijeća za tehnologiju i Savjetodavnog vijeća za industriju (ACT-IAC)
pokazuje slučajeve upotrebe desetak vladinih organizacija.
Učinkovitija i isplativija vlada mogla bi imati transformativni učinak na društvo u cjelini. Usluge bi mogle postati učinkovitije i učinkovitije, a porezi bi se mogli usmjeriti u programe koji bi mogli promijeniti živote milijuna. Međutim, ovo široko rasprostranjeno usvajanje naglašava važnost uklanjanja
pristranost u području umjetne inteligencije,
posebno ako svjetske vlade koriste tu tehnologiju za donošenje političkih odluka.
Završne misli
Umjetna inteligencija imala je dubok utjecaj na RPA tehnologiju. Alati za ranu automatizaciju bili su sposobni nositi se s mnogim rote i svakodnevnim zadacima na radnom mjestu. Međutim, kako je kolektivni apetit za automatizacijom rastao, RPA je naišao na svoje granice. AI ruši te barijere.
Kombiniranjem RPA i umjetne inteligencije proširuje se potencijal oba alata. Tvrtke već ubiru nagrade inteligentne automatizacije, poput poboljšanja korisničke usluge, povećanja organizacijske učinkovitosti i smanjenja operativnih troškova. Umjetna inteligencija otvorila je opseg RPA na načine koji su se prije samo deset godina činili malo vjerojatnim.
Međutim, priča o automatizaciji robotskih procesa i umjetnoj inteligenciji ovdje se ne zaustavlja. Daljnji dobici će doći kako se budemo kretali prema eri hiperautomatije. Bit će to luda vožnja, zato nemoj biti ostavljena.
