A robotizált folyamatautomatizálás egy száguldó vonat. A Deloitte szerint a technológia a következő eredményeket fogja elérni 2025-re közel általános elterjedés. Azonban csak azért, mert az RPA uralja az üzleti világot, ez nem jelenti azt, hogy a fejlődés megáll.
Izgalmas technológiai fordulóponthoz érkeztünk. A mesterséges intelligencia terén az elmúlt években elért fejlődés megdöbbentő volt. A ChatGPT és a generatív mesterséges intelligencia más formái meghódították a köztudatot. Ez az izgalmas technológia azonban csak az egyik kifejeződése a mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségeknek.
Az RPA egyszerű, de hatékony eszköz. Az RPA és a mesterséges intelligencia konvergenciája azonban végtelen innovációs lehetőségeket kínál. A mesterséges intelligenciával támogatott ügyfélszolgálat, az analitika által vezérelt döntéshozatal és a tudásalapú munka automatizálása csak néhány példa az RPA-ban alkalmazott mesterséges intelligenciára.
A technológia fejlődésével a kognitív robotizált folyamatautomatizálás olyan módon fogja megváltoztatni a munka természetét, amit aligha tudunk elképzelni. Vizsgáljuk meg, hogy a mesterséges intelligencia az RPA-val hogyan tolta ki az automatizálás határait, mielőtt megvizsgálnánk a jövőbeli hatását.
Az RPA korlátai
Az RPA széles körű elterjedése bizonyítja hasznosságát. A technológia számtalan vállalkozásnak segített új termelési, hatékonysági és pontossági szintet elérni az egykor kézi feladatok automatizálásával. Azonban, mint minden technológiának, ennek is vannak felső határai.
1. A tranzakciós automatizálás nehezen kezelhető
Bár az RPA-robotok hűségesen végigdolgozzák a folyamatokat, szükségük van egy kis irányításra és karbantartásra. Például, amikor a bemenetek vagy kimenetek megváltoznak, a botokat úgy kell átkonfigurálni, hogy kezelni tudják ezeket a kissé változó feltételeket. Dinamikus munkakörnyezetben ez erőforrásokat és időt emészthet fel.
2. Az RPA küzd a strukturálatlan adatokkal
Az RPA-eszközök úgy vannak kialakítva, hogy a feladatokat if/then/else logika segítségével hajtsák végre. Mint ilyenek, kiszámítható adatstruktúrákra támaszkodnak. A bemeneti adatok bármilyen eltérése vagy változása hibát vagy kivételt okoz, mivel azok kívül esnek a robot által várt értékeken.
3. Az RPA kihívást jelent a méretezés terén
Részben a fent felsorolt okok miatt az RPA-folyamatok skálázása nehéz lehet. Minden folyamatot egyértelműen meg kell határozni, kezelni és karbantartani kell, miközben az RPA alkalmazkodóképességének hiánya is problémákat vethet fel.
Az RPA korlátai miatt nem kell aggódni. A mesterséges intelligenciával támogatott RPA leküzdheti ezeket a korlátokat, miközben új és izgalmas automatizálási lehetőségeket nyit meg.
Az RPA és az AI hogyan változtatta meg az automatizálást.
Robotizált folyamatautomatizálás és mesterséges intelligencia:
Tökéletes párosítás
Az RPA eleve egyszerű és egyszerű eszköz, legalábbis felhasználói szinten. Úgy készült, hogy a nem műszaki csapatok számára is elérhető legyen. Mint ilyen, ellenőrzött módon hajtja végre a kapott utasításokat. Az embereknek kell azonosítaniuk ezeket a folyamatokat, és utasítaniuk kell az RPA-t a parancsok végrehajtására.
Természetesen a lépésenkénti utasítások részletezése lehetetlenné válhat, ha kellően összetett – ezért az RPA és a mesterséges intelligencia kombinálása az automatizálás jövője.
1. RPA optikai karakterfelismeréssel
A oldalon.
Robotizált folyamatautomatizálás AI-val és OCR-rel az üzleti folyamatok javítása érdekében
(Shidaganti, 2021), a szerző felvázolja az RPA korlátait, javasolva, hogy „Az automatizált folyamat bármilyen változtatása közvetlen változtatásokat igényel az RPA alkalmazásban”. Shidaganti a mesterséges intelligenciát javasolja megoldásként erre a folyamatra, és az optikai karakterfelismerés (OCR) mint az RPA alapvető kiegészítője mellett érvel.
Az OCR valóban hatással volt a vállalkozásokra azáltal, hogy az RPA-t megnyitotta a strukturálatlan adatok előtt. Az AI-alapú RPA OCR-eszközök képesek a nyomtatott dokumentumokból és akár írott szövegből is kiolvasni az információkat. Az RPA számára három elsődleges lehetőség van, amelyet az OCR integráció megkönnyít.
- Az OCR strukturált adatokat kódol, lehetővé téve az RPA számára, hogy kiszámíthatatlan bemeneti adatokkal dolgozzon.
- Az RPA képes automatizálni a távoli gépeket azáltal, hogy megfejti, mi történik a képernyőjükön.
- Az OCR a gépi tanulással együtt a dokumentumok beolvasásával segíthet az ügyfélismeret (KYC), a pénzmosás elleni küzdelem (AML) és a csalás felderítésében. A technológia tanulságai és döntései integrálhatók az RPA-val, lehetővé téve a gyorsabb számlanyitást, az onboardingot, a hitelezési döntéseket stb.
2. Gépi tanulás és RPA
A robotizált folyamatautomatizálás és a gépi tanulás egy másik példa a mesterséges intelligencia felhasználására az RPA eredendő korlátainak leküzdésére. A biztosítási ágazat automatizálási szakértői már 2016-ban megállapították, hogy a kognitív robotizált folyamatautomatizálás (RPA) lehetőségei. Ebben a dokumentumban a szerzők az „önoptimalizáló ügyfélszolgálatot, a hitelek árazását, a pénzügyi tanácsadást, illetve a követelések vagy panaszok kezelését” tárgyalják, mint lehetséges horizontokat.
A fejlődés jeleként érdekes látni, hogy a robotizált folyamatautomatizálás gépi tanulási eszközei rövid idő alatt mennyire elterjedtek.
A gépi tanulás mindenhol jelen van. Azt a folyamatot írja le, amelynek során egy gépet explicit programozási utasításokkal tanítanak meg feladatokat végrehajtani. Mint azt talán tudja, ez azt jelenti, hogy a gépek algoritmusok segítségével elemeznek és találnak mintákat egy adathalmazon belül. Miután betanították, a gép képes más adatokat feldolgozni, és meglátásokat és előrejelzéseket készíteni.
Az RPA és a gépi tanulás nagyszerűen illeszkedik egymáshoz, mert ez azt jelenti, hogy az RPA okosabbá, intuitívabbá válik, és képes kezelni a strukturálatlan adatokat.
3. RPA mélytanulással
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy részhalmaza, míg a mélytanulás a gépi tanulás egy részhalmaza. A Deep Learning és a Machine Learning közötti különbség egyesek számára talán finom, de érdemes megvizsgálni. A gépi tanulást adatokon képzik ki, hogy segítsenek a döntésekben és előrejelzésekben.
A technológia azonban jellemzően nem képes idővel magától fejlődni. Ezzel szemben a Deep Learning neurális hálózatok segítségével tanul és javítja a teljesítményét. Más szóval, a mélytanulásnak köszönhetően az RPA és az ML együttesen olyan automatizálásokat hoz létre, amelyek a tapasztalatok révén egyre jobbak lesznek.
Természetesen a Deep Learninghez hihetetlen mennyiségű adatra van szükség, hogy ezt a funkciót elvégezze. A mesterséges intelligencia és az RPA közötti mély szimbiózis újabb példája, hogy a robotok ideálisak arra, hogy segítsenek a képzési adatok összegyűjtésének fáradságos folyamatában. Az RPA-eszközök különböző weboldalakhoz és más információs tárakhoz férhetnek hozzá, hogy összegyűjtsék ezeket az információkat, így biztosítva, hogy a mélytanulási algoritmusnak rengeteg adat álljon rendelkezésére a javításhoz.
A mélytanulás lehetővé teszi a botok számára a prediktív analitika előnyeinek kihasználását is. Amikor az RPA kivételekbe ütközik, képes összevetni azokat a várt vagy váratlan mintákkal, kiküszöbölve az emberi beavatkozásra való támaszkodást.
Ha az intelligens botok képesek adatvezérelt döntéseket hozni, akkor optimális módon tudnak reagálni az ügyfelekre. Az RPA-n belüli ilyen alkalmazásokra példa a hangulatelemző eszközök, amelyek természetes nyelvi feldolgozást (NLP) használnak a fogyasztók hangulatának dekódolására. A botok viszont a megfelelő hangnemhez igazodva módosíthatják válaszukat. Ez a dinamizmus sokat tehet az empatikus emberi ügyfélszolgálat és annak gépesített alternatívája közötti szakadék áthidalásáért.
4. RPA és képfelismerés
Az RPA és a képfelismerő szoftverek párosítása egy másik példa arra, hogy az AI segítségével leküzdhető az RPA képtelensége a rendezetlen vagy strukturálatlan adatok kezelésére. A dokumentumban
A mesterséges intelligencia technológiák elemzése és alkalmazhatósága az üzleti folyamatok automatizálására szolgáló RPA szoftverrobotok területén
(Kanakov, 2022) című tanulmányában a szerző felvázolja az RPA és a képfelismerés néhány lenyűgöző felhasználási lehetőségét a munkaerő-felvételi háttérellenőrzések automatizálásával vagy a csalás felderítésének segítésével kapcsolatban.
A Kanakov által javasolt egyéb felhasználási esetek közé tartozik az arcfelismerés használata az épületek biztonsága érdekében, kamerákhoz csatlakoztatott RPA-eszközökkel. A felhasználási lehetőségek valóban végtelenek. Például drónok vagy kamerák bármilyen környezetet vizsgálhatnának rendellenességek után. Az RPA-rendszer az észlelést követően jelentheti a problémákat az érintett feleknek, biztosítva a gyors orvoslást.
5. RPA generatív mesterséges intelligenciával
Egy
Forbes cikkében
, Clint Boulton, a DELL munkatársa fantasztikus analógiát használ az RPA és a generatív mesterséges intelligencia összehasonlításakor. Azt javasolja, hogy „egy gálaesten az RPA ellenőrzi a vendéglistát, számolja a jegyeket és felügyeli az olyan dolgokat, mint a terem kapacitása, a fűtés és a világítás”. Majd megállapítja: „Eközben a Generative AI reklámot készít az eseményre, gratulációs beszédeket ír a kitüntetetteknek, és minden vendéggel beszélgetést folytat”.
Azért olyan erőteljes ez az analógia, mert tökéletesen megragad valamit, amit mindannyian megfigyeltünk az elmúlt egy évben. A generatív mesterséges intelligencia olyan érdekes és erőteljes, hogy nem tudunk nem csodálkozni a teljesítményén. Azonban anélkül, hogy valaki (RPA) a háttérben alantas feladatokat végezne, nem lehet esemény, vagy legalábbis nem működőképes.
A Gartner szerint a generatív AI sok lehetőséget kínál. Gyorsan képes írott tartalmakat, képeket, videókat, zenét és akár kódot is generálni. A lehetőségek közül néhány azonnal nyilvánvaló, mint például a társalgási ügyfélszolgálat.
De a továbbfejlesztett chatbotok csak a kezdet; az RPA és a generatív AI egyéb felhasználási esetei közé tartozik az RPA segítése a strukturálatlan adatok megértésében, sőt az RPA kiegészítése döntéshozatallal, adatelemzéssel és egyebekkel.
6. Részt vett az automatizálásban
Az automatizálást két kategóriára oszthatjuk: Felvigyázott és felügyelet nélküli. Amint az várható volt, a felügyelet nélküli automatizálás azt jelenti, hogy a bot emberi beavatkozás nélkül hajtja végre a folyamatokat. Ezzel szemben a felügyelt automatizálás olyan feladatokat ír le, amelyek legalább egy lépés során emberi beavatkozást igényelnek.
Ez többféleképpen is működhet. Az automatizált folyamathoz például szükség lehet kézi kiváltásra. Alternatív megoldásként az egyik lépés során biztonsági hitelesítő adatokra is szükség lehet. A robotizált asztali automatizálásnak (RDA) köszönhetően azonban itt már összetettebb összehangolások is lehetségesek.
A robotizált asztali automatizálás (RDA) a felügyelt automatizálás egyik formája. Az olyan mesterséges intelligenciaeszközöknek köszönhetően azonban, mint az ML és az optikai karakterfelismerés, ezek a robotok dinamikusan összefűznek több munkafolyamatot, és folyamatosan automatizálják a különböző feladatokat az egyes felhasználók számára. Ebben a forgatókönyvben az RDA robot virtuális asszisztensként működik, adatokat kér le, fájlokat küld és jelentéseket készít, miközben az emberi alkalmazott beszél az ügyféllel.
7. Öngyógyító robotok
A
Az RPA helyzetéről szóló felmérés 2022-től
feltárt egy olyan problémát, amely az RPA-megoldásokat alkalmazó vállalkozások egy részét érinti. A válaszadók több mint 69%-a állítja, hogy hetente tapasztalnak egy elromlott RPA-robotot. Ami még rosszabb, több mint 40%-uk szerint több mint 5 órát vesz igénybe a botjuk javítása, míg más válaszadók szerint a javítás több mint egy napot is igénybe vehet.
Ezek a számok elfogadhatatlanul magasak. A felmérés azonban nem tér ki a probléma konkrétumaira. Az RPA kudarcának gyakori okai közé tartoznak a bemeneti változások, a robotok kivételekbe ütközése, a hiányos adatok, a rossz tesztelés vagy a karbantartás hiánya, hogy csak néhányat említsünk.
Az öngyógyító RPA olyan rendszert ír le, amely emberi dolgozó közreműködése nélkül képes önmagát megjavítani.
Az öngyógyító RPA-robotokat az automatizált feladat teljesítményét figyelő mesterséges intelligencia algoritmusok teszik lehetővé. Ha problémák merülnek fel, ezek a hasznos eszközök azonnal működésbe lépnek, azonosítják a kiváltó okot, és megoldják a problémát. Ennek előnye a megnövekedett teljesítmény és a nagyobb üzemidő.
8. Intelligens feldolgozó bányászat
A folyamatbányászat az RPA kontextusában a vállalkozások által automatizálható feladatok feltárását jelenti. A mesterséges intelligencia fejlett elemzési képességeinek felhasználásával a csapatok megvizsgálhatják üzleti munkafolyamataikat, hogy megtalálják az automatizálható feladatokat, és előrejelzéseket készítsenek az automatizálás hatásáról.
A folyamatbányászat ML-t és adatelemzést használ. Például képernyőfelvételi szoftverrel rögzíti a munkafolyamat adatait, lépésenkénti bontásban. Ezután az ML- vagy analitikai eszközök modelleket futtatnak ezekről a feladatokról, és megtalálják azokat a területeket, amelyek automatizált folyamatokká alakíthatók. Az AI-eszközök jobb felügyeletet és jobb megértést biztosítanak a vállalkozások számára a feladatokról, lehetővé téve számukra a függőségek, szűk keresztmetszetek és a hatékonysági hiányosságok azonosítását.
Az RPA és a folyamatbányászat párosítása nagyon hatékony, mert segíthet a vállalkozásoknak olyan folyamatok feltárásában, amelyeket máskülönben nem fedeznének fel. Ez azt jelenti, hogy nagyobb értéket hozhat ki RPA-beruházásaiból, és tovább növelheti az RPA egyéb előnyeit, például a költségek csökkentését és a termelékenység növelését.
A másik dolog, amit itt észrevehet, hogy a folyamatbányászat csökkentheti a megfelelő RPA-folyamatok feltárási idejét. Ez azt jelenti, hogy a megvalósítás sokkal gyorsabban elindul.
9. Szoftvertesztelés automatizálása
A szoftverfejlesztők és kiadók az elmúlt évtizedek során a legmegrendítőbb technológiákat hozták létre. Maga az iparág azonban szintén forradalmi változásokon ment keresztül. A DevOps és az agilis módszertanok segítettek a fejlesztőknek megfelelni a villámgyors, folyamatosan javuló termékek iránti igénynek, miközben a CI/CD-csatornák is hozzájárulnak a gyorsabb piacra jutáshoz.
Az RPA fantasztikus eszköz a szoftvertesztelés bizonyos típusaihoz. A McKinsey szerint a következő generációs szoftverfejlesztés csak a mesterséges intelligencia mögött áll a a legnagyobb technológiai trendek 2023-ra. A szoftvertesztelés automatizálása, amelyet az RPA és a mesterséges intelligencia egyaránt működtet, ennek a trendnek az élvonalába fog tartozni, a generatív mesterséges intelligencia kódot ír, és a kód nélküli eszközöknek köszönhetően a nem műszaki csapatok is szívesen látják majd.
A tanácsadó cég partnere, Santiago Comella-Dorda szerint „a fejlesztők talán az egyik legértékesebb eszközt jelentik a modern digitális vállalat számára, mégis idejük jóval több mint 40 százalékát ismétlődő, alacsony értékű feladatokkal töltik, amelyek egy modern eszközkészlettel könnyen automatizálhatók lennének”.
10. RPA intelligens automatizálás
A mesterséges intelligencia A robotizált folyamatautomatizálás, más néven intelligens folyamatautomatizálás (IPA) az automatizálás következő lépcsőfokának tekinthető. Az RPA-t a mesterséges intelligencia segítségével kognitív képességekkel egészíti ki. Ez magában foglalhatja az RPA-t a fent felsorolt egyéb AI-technológiák mindegyikével vagy némelyikével együtt.
Egy
IBM felmérés a C-szintű vezetők körében
a válaszadók 90%-a azt állította, hogy az intelligens automatizálás segítette őket abban, hogy „átlagon felül teljesítsenek a szervezeti változások kezelésében a felmerülő üzleti trendekre reagálva”. Ez az érzés az RPA és az AI azon képességéről árulkodik, hogy olyan agilis és robusztus megoldásokat hozhat létre, amelyek valódi versenyelőnyt jelentenek.
Az RPA és az AI szervezeti változásokat előidéző erejét bizonyítja az üzleti közösségnek a COVID-19 világjárványra adott válasza. A robotizált folyamatautomatizálási technológia alkalmazása az üzleti folyamatok biztosítása érdekében a COVID-19 járvány idején (Siderska, 2021) kimutatta, hogy a vizsgált lengyel vállalkozások 60%-a az RPA-eszközöknek köszönhetően képes volt az üzletmenet folytonosságát megvalósítani. A tanulmány szerint a mesterséges intelligencia és az analitika nagyban hozzájárult ehhez.
Egy nemrégiben készült
Gartner felmérés
a vezetők 80%-a úgy vélte, hogy az automatizálás bármely üzleti folyamatra alkalmazható. Ez a statisztika figyelemre méltó bizonyítéka az RPA erejének, ha az AI-val együtt alkalmazzák. Lehetetlen elképzelni, hogy ez a szám ilyen magas lenne az RPA mesterséges intelligenciával való kiegészítése nélkül.
Ami a jövőt illeti, a kutatás
neuromorfikus feldolgozás
– egy olyan információfeldolgozó rendszer, amely az agy szerkezetén alapul – nagyobb megismeréshez és gépi intelligenciához vezethet. Az izgalmas ebben a horizontban az, hogy ezek az intelligenciamodellek sokkal kevesebb képzési adatot igényelnek, ami azt jelenti, hogy a vállalkozások számára is elérhetővé válhatnak.
Hogyan változtatja meg az AI-alapú RPA a jövőt?
a munka és a társadalom
Az AI folyamatautomatizálási eszközök még csak most kezdenek bemelegedni. Íme néhány terület, ahol a mesterséges intelligencia tovább fogja befolyásolni az automatizálást.
1. Ipar 4.0
Az első ipari forradalmat a gőz, a másodikat az elektromosság hajtotta. A harmadik ipari forradalmat a digitális technológiák tették lehetővé az 1970-es években. Amikor a negyedik ipari forradalomról, más néven az ipar 4.0-ról van szó, számos technológiai jelölt van, például a digitális ikrek, a virtuális valóság, a tárgyak internete (IoT), a mesterséges intelligencia és az ML, sőt a 3D nyomtatás is.
Azonban egy
IMD globális ellátási lánc felmérése
2022-től egy aggasztó igazságot tár fel. A több mint 200 megkérdezett gyártóipari vezető közül csak nagyon kevesen sorolták az ipar 4.0-hoz kapcsolódó technológiát a legfontosabb prioritások közé. Ez messze van 2019-től, amikor A McKinsey felmérésében a válaszadók 68%-a szerint az Ipar 4.0 kiemelt stratégiai prioritás.
A kutatási dokumentumban Robotizált folyamatautomatizálás és mesterséges intelligencia az iparban 4.0 – A szakirodalmi áttekintés (Riberio, 2021), a szerző szerint „a mesterséges intelligencia alkalmazhatóságának hatókörét tekintve az RPA fokozatosan hozzáadta automatizálási funkcióihoz az egyes kontextusokban (pl. vállalati erőforrás-tervezés, könyvelés, humánerőforrás) alkalmazott algoritmusok vagy mesterséges intelligencia technikák implementációit, amelyek célja az osztályozás, felismerés, kategorizálás stb.”.
Ahogy a technológia tovább fejlődik, az új eszközök és lehetőségek segítenek majd abban, hogy az Ipar 4.0 mesterséges intelligencia által vezérelt valósággá váljon.
2. Hiperautomatizálás
A hiperautomatizálás az automatizálás természetes fejlődése. Egy adott feladat vagy üzleti folyamat automatizálása helyett azonban az automatizálási képességek kiterjesztésére törekszik az egész szervezetre. A végső verzió egy teljesen összekapcsolt és nagyrészt autonóm vállalkozás lesz, ahol a munkafolyamatok és a döntések ésszerűsítettek, agilisak és rugalmasak lesznek.
A hiperautomatizálás több technológia keverékét foglalja magában. Ez magában foglalja:
- RPA
- AI
- Üzleti folyamatok automatizálása (BPA)
- ML
- Intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP)
- Munkafolyamatok összehangolása
- Folyamatbányászat
- Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
- Egy szervezet digitális ikertestvére (DTO)
- Beszélgetésalapú RPA
- Számítógépes látás RPA
A tanulmányban foglaltak szerint Hiperautomatizálás az ipari automatizálás fokozására (Haleem, 2021), „Az automatizálási technológiák keveréke révén a hiperautomatizálás leküzdheti az egyetlen automatizálási eszköz módszerének egyes korlátait. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy túllépjenek az egyes folyamatok korlátain, és szinte bármilyen nehézkes és skálázható műveletet automatizáljanak”.
3. Kevésbé támaszkodik szakértőkre
A szoftverfejlesztés utóbbi években tapasztalt fellendülése egy problémára világított rá. Miközben az alkalmazások és a mobiltechnológia iránti kereslet nőtt, a kínálat nehezen tudott lépést tartani. A szoftverfejlesztőkből hiány volt, ami azt jelentette, hogy sok pozíció hónapokig betöltetlen maradt.
Mivel a képzett jelentkezőkre hat számjegyű, tekintélyes állások várnak, azt gondolhatnánk, hogy az emberek egyszerűen átképzik magukat, és learathatják a jutalmakat. Az iskolák és egyetemek is vizsgálat alá kerültek, a kormányok szerint nem tesznek eleget a STEM-tárgyak felvételének ösztönzése érdekében. A valóság azonban az, hogy a kódolás nehéz. A lakosságnak csak egy kis része alkalmas erre a munkára.
Ahogy világunk egyre inkább digitalizálódik, a kódolóhiányt olyan figyelmeztetésnek tekinthetjük, amelyet nem vettünk figyelembe. Szerencsére a mesterséges intelligencia által vezérelt automatizálás ellenszert jelenthet erre a problémára.
A vezetői pozíciók a vezetői készségek és a mélyreható tárgyi tudás keverékét igénylik. Az olvasás és a tanulás csak egy része annak, ami a vezetőket és a vezető munkatársakat értékessé teszi egy szervezet számára. Ahogy azonban egyre több iparág veszi át a technológiát, ez a tehetségforrás kiürül.
A mesterséges intelligencia-elemzés hatalmas mennyiségű múltbeli adatot képes felhasználni, hogy meglátásokat és mögöttes összefüggéseket találjon, és előrejelzéseket készítsen. Ezek az eszközök segítenek áthidalni a tapasztalati szakadékot. Ez az okos döntéshozatal demokratizálását is szolgálhatja, amely korábban a hatalmas költségvetéssel rendelkező vállalkozások sajátja volt.
Míg a tapasztalt döntéshozók és stratégák soha nem fognak kimenni a divatból, a gépi tanulás (ML) és az adatelemzés által vezérelt hiperautomatizált vállalkozások éjjel-nappal működni fognak, és olyan tényezők alapján fognak döntéseket hozni, amelyeket az ember tudatosan nem tudna figyelembe venni.
A McKinsey szerint a tudásalapú munka automatizálása már látható közelségbe került.. A jog, a gazdaság, az oktatás, a művészetek és a technológia mind olyan zavarokat fog átélni, amelyekről korábban úgy gondolták, hogy csak a kevésbé képzett munkahelyeket veszélyeztetik. Hogy ez mit jelent az általános munkaerő számára, azt azonban még meg kell határozni.
4. Nagyobb kormányzati hatékonyság
A kormányzati kiadások állandóan vitatott kérdés. Világszerte a demokratikus kormányok a pazarlás és az elhibázott költekezés hírében állnak. Per
a neves Brookings Institute kutatása
, az amerikai kormányzati szervek felkarolják a mesterséges intelligenciát és az RPA-t.
Olyan különböző minisztériumok, mint az Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hivatal, a Szociális Biztosító, a Védelmi Logisztikai Ügynökség és a Pénzügyminisztérium, a termelékenység növelése és az alapvető szolgáltatásaik költségeinek csökkentése érdekében mesterséges intelligenciát és RPA-t alkalmaznak. Továbbá, egy
az Amerikai Technológiai Tanács és az Ipari Tanácsadó Testület (ACT-IAC) felmérése.
mintegy tucatnyi kormányzati szervezet felhasználási eseteit mutatja be.
Egy hatékonyabb és költséghatékonyabb kormányzat átalakító hatással lehet a társadalom egészére. A szolgáltatások hatékonyabbá és eredményesebbé válhatnának, az adókat pedig olyan programokba lehetne irányítani, amelyek milliók életét változtathatnák meg. Ez a széles körű elfogadás azonban rávilágít a következők kiküszöbölésének fontosságára
elfogultság a mesterséges intelligenciában,
különösen akkor, ha a világ kormányai a technológiát politikai döntések meghozatalára használják.
Végső gondolatok
A mesterséges intelligencia nagy hatással volt az RPA-technológiára. A korai automatizálási eszközök képesek voltak a munkahelyi rutinszerű és hétköznapi feladatok nagy részét elvégezni. Ahogy azonban az automatizálás iránti kollektív étvágy nőtt, az RPA a korlátaiba ütközött. A mesterséges intelligencia ledönti ezeket az akadályokat.
Az RPA és a mesterséges intelligencia kombinálása mindkét eszközben rejlő lehetőségeket kibővíti. A vállalkozások már most is élvezik az intelligens automatizálás előnyeit, például az ügyfélkiszolgálás javulását, a szervezeti hatékonyság növekedését és a működési költségek csökkenését. A mesterséges intelligencia olyan módon nyitotta meg az RPA mozgásterét, ami egy évtizeddel ezelőtt még valószínűtlennek tűnt.
A robotizált folyamatautomatizálás és az AI története azonban itt nem ér véget. A hiperautomatizálás korszaka felé haladva további előnyökre teszünk szert. Ez egy vad utazás lesz, úgyhogy ne maradj le.
