A ” From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation ” (Chakraborti, 2020) című kiváló tanulmányban a szerző azt vizsgálja, hogy az elmúlt évtizedben a robotizált folyamatautomatizálás (RPA) milyen lenyűgöző módon mozdította elő az üzleti folyamatok hatékonyságát. Azonban azt javasolja, hogy most egy „fordulópontnál” vagyunk ebben a technológiai trendben, ahol az intelligens automatizálás az RPA logikus továbbfejlesztéseként jelenik meg.
Chakraborti az intelligens folyamatautomatizálás új paradigmáját említi, amely az üzleti folyamatok automatizálását párosítja a gépi tanulással (ML), a mesterséges intelligenciával (AI) és az ügyféladatokkal.
Az RPA az intelligens automatizálás másik kritikus eleme. A két fogalom olyannyira összefonódik, hogy meglehetősen nagy a zűrzavar azzal kapcsolatban, hogy hol kezdődik az intelligens folyamatautomatizálás és hol végződik a robotizált folyamatautomatizálás.
Ez a cikk a két tudományág különbségeit és közös vonásait tárja fel, és megmutatja, hogy hol keresztezik és hol fedik egymást. Az ipari felhasználási esetek mellett néhány intelligens automatizálási példát is megosztunk.
Mi az a robotizált folyamatautomatizálás?
A robotizált folyamatautomatizálás (RPA) olyan technológiák összességét jelenti, amelyek lehetővé teszik a különböző üzleti folyamatok automatizálását (BPA). Az üzleti folyamatot olyan feladatok összességeként definiálhatjuk, amelyek a szervezeti célokat szolgálják. Egy üzleti folyamat lehet például olyan egyszerű, mint egy hitelkérelem hitelképesség-ellenőrzése.
A hitelellenőrzéshez szükséges lépések közé tartozik az ügyfél nevének a belső dokumentumokból való kinyerése, a hitelügynökséghez intézett kérés, majd az eredmény visszatáplálása a belső rendszerekbe. A hagyományos üzleti környezetekben ezeket a feladatokat manuálisan végzik. Az üzleti folyamatok automatizálása azonban robotokat használ e feladatok elvégzésére, innen a robotizált folyamatautomatizálás kifejezés.
Az RPA-feladatoknak szabályalapúnak és kiszámíthatónak kell lenniük. Világosan meghatározott triggerekre, bemenetekre és kimenetekre van szükségük. Mint ilyen, a kivételek kezelése olyan dolog, ami megzavarhatja őket. A rendellenességek vagy rendkívüli körülmények – vagy bármi, ami menet közbeni gondolkodást igényel – nem olyan feladatok, amelyeket az RPA kezelni tud. Természetesen ez nem jelenti azt, hogy a kivételkezelés idegen fogalom lenne az RPA-fejlesztésben.
Számos olyan forgatókönyv létezik, amikor egy bot nem tud elvégezni egy feladatot a biztonsági engedélyekkel kapcsolatos problémák vagy hiányos adatok miatt. A fejlesztők ezeket a kivételeket megkerülhetik. Képzeljünk el például egy olyan forgatókönyvet, amelyben létrehozunk egy RPA-folyamatot a számlaadatok adatbázisba történő átvitelére, de az adatbázis nem működik. A robotot utasíthatja, hogy bizonyos időközönként próbálkozzon, amíg nem kapcsolódik az adatbázishoz. Ha azonban a próbálkozások maximális száma elérte a határt, a rendszer üzleti kivételt dob, így a kézi munkás orvosolni tudja a helyzetet.
A fent leírtak egy egyszerű forgatókönyv. Lehetséges azonban, hogy fel kell fedeznie az intelligens folyamatautomatizálást, hogy rugalmasabb és robusztusabb folyamatokat alakítson ki, amelyek önállóan kezelik a kivételeket.
A témában való mélyebb elmélyülésért olvassa el a Robotic Process Automation (RPA) teljes útmutatóját.
Mi az intelligens folyamatautomatizálás (IPA)?
Az intelligens folyamatautomatizálás olyan technológiák keverékét jelenti, amelyek segítenek a vállalkozásoknak a meglévő munkafolyamatok és folyamatok automatizálásában. A McKinsey már 2017-ben kiemelte az intelligens automatizálás előnyeit. A tanácsadó cég széles körben fogyasztott tanulmánya, az Intelligens folyamatautomatizálás: A következő generációs működési modell motorja” című dokumentum öt olyan alapvető technológiát vázol fel, amelyek együttesen teszik lehetővé az intelligens automatizálást.
Ezek a következők:
1. Robotizált folyamatautomatizálás (RPA):
Olyan eszközkészlet, amely kiszámítható, ismétlődő és jól meghatározott feladatokat végez, amelyek hagyományosan az emberi munkaerő feladata volt.
2. Gépi tanulás és fejlett analitika:
Fejlett algoritmusok, amelyeket arra képeztek ki, hogy hatalmas történelmi adathalmazokban mintákat találjanak, így olyan sebességgel és pontossággal tudnak betekintést nyújtani és előrejelzéseket készíteni, amely az emberi kutatók számára lehetetlen.
3. Természetes nyelvi generátorok (NLG)
Amint azt az olyan eszközök sikere is mutatja, mint a ChatGPT és a Pi, a természetes nyelvi generátorok képesek szöveget és más kreatív anyagokat előállítani az emberek és a technológia közötti kommunikáció megkönnyítésére.
4. Intelligens munkafolyamatok:
Olyan üzleti folyamatszoftver, amely kezeli az emberek és a gépek közötti munkafolyamatokat, biztosítva a zökkenőmentes kézbesítést, nyomon követést és jelentéstételt.
5. Kognitív ágensek:
Intelligens chatbotok, amelyek az ML és az NLP kombinációját használják, hogy olyan automatizált ügyfélszolgálati képviselőket biztosítsanak, amelyek csökkentik a kiszolgáló személyzet terheit, és bizonyos esetekben kiválóan eladnak és megértik az ügyfeleket.
A fent felsorolt technológiák az IPA-megoldást alkotó alapvető építőelemek. Bár csak burkoltan, de a számítógépes látás technológiáját (CVT) is hozzáadnánk az IPA technológiát alkotó eszközök listájához.
Az RPA és az IPA közötti hasonlóságok
Bár az RPA és az IPA különálló technológiai kategóriák, meglehetősen sok átfedés van közöttük. Íme néhány hasonlóság az RPA és az IPA között.
1. Mindkettő automatizálási eszköz
Az RPA és az IPA közötti legnyilvánvalóbb kapcsolat az, hogy mindkét eszköz az üzleti folyamatok automatizálására szolgál. Bár mindegyik megoldás saját megközelítést alkalmaz, és különböző típusú technológiákat használ a céljai eléréséhez, alapvetően az a céljuk, hogy olyan feladatokat kezeljenek, amelyeket hagyományosan az emberek végeznek, és megtalálják a módját, hogy hatékonyabban, költséghatékonyabban és pontosabban végezzék azokat.
2. Az RPA az IPA központi része
Egy másik fontos hasonlóság a két technológia között az, hogy az RPA az IPA központi eleme. Míg a gépi tanulás és más, az emberi megismerést utánzó technológiák az IPA kulcsfontosságú részét képezik, az automatizálás az RPA alapkövére épül.
3. Az RPA és az IPA hasonló előnyökkel jár
Az RPA és az IPA számos üzleti előnye megegyezik. Segítenek például a vállalkozásoknak a költségek csökkentésében, az időmegtakarításban, a termelékenység növelésében, az alkalmazottak munkával való elégedettségének növelésében, a megfelelőségi előírások betartásában, a szolgáltatás javításában és az emberi hibák csökkentésében.
Az RPA és az IPA közötti különbségek
Bár az RPA és az IPA számos közös vonással rendelkezik, van néhány különbség, amelyet meg kell értenie.
#1. Skálázhatóság
Míg az RPA kiválóan alkalmas a különálló feladatok automatizálására, az összetett munkafolyamatok összehangolása vagy a strukturálatlan adatok kezelése gyakori kihívás. Az IPA olyan eszközök kombinációját kínálja, amelyek segítenek a skálázási szűk keresztmetszetek, például a strukturálatlan adatok vagy a döntéshozatal kezelésében.
#2. Valós idejű tanulás és alkalmazkodás
Az RPA tökéletes megoldás az olyan feladatokra, amelyek kiszámítható, lépésről lépésre haladnak. Definíció szerint utasításokat követ. Másrészt az IPA valós időben képes tanulni és alkalmazkodni az olyan funkcióknak köszönhetően, mint az ML.
#3. Intelligencia
Az intelligenciát nehéz meghatározni. Mindannyian tudjuk azonban, hogy az emberi gondolkodás különböző eszközöket használ, például logikát, érvelést, tanulást, tervezést és problémamegoldást, hogy az információk alapján válaszokat vagy előrejelzéseket hozzon létre.
Az RPA-eszközök képesek feldolgozni az információkat, de csak szigorú szabályrendszer segítségével. Alapvetően if/then/else logikát használ az üzleti folyamatok kezelésére. Az RPA tulajdonképpen az emberi megismerést utánozza, de csak azért, mert egy térképet kap.
Az intelligens automatizálás ezzel szemben az adatokat olyan módon dolgozza fel, amely jobban hasonlít az emberi megismeréshez. Mivel az intelligens automatizálási eszközök mesterséges intelligenciát használnak, képesek kilépni az utasítások követésének határaiból, és alkalmazkodni és alkalmazkodni a változó körülményekhez, a strukturálatlan adatokhoz és más olyan kivételes tényezőkhöz, amelyek az RPA-eszközök számára nehézséget jelentenek.
#4. Strukturálatlan adatok kezelése
Az RPA segít a csapatoknak a determinisztikus feladatok kezelésében. Mint ilyen, kiszámítható bemeneti adatokra, például strukturált adatokra támaszkodik. Amikor azonban strukturálatlan adatokkal vagy bármilyen információval kell foglalkoznunk, amely nem tartozik az előírásokhoz, akkor elérjük az RPA-eszközök felső határát.
A strukturált adatok kezelése gyakran a kézi munkaerőre hárul. Mivel a döntéshozatal és az értelmezés meglehetősen nagymértékű, ezért van értelme az emberi megismerés használatának. Az intelligens automatizálás azonban képes kezelni a strukturálatlan adatokat az olyan mesterséges intelligencia technológiáknak köszönhetően, mint a gépi tanulás.
Érdemes megjegyezni, hogy az RPA-eszközök segítségével a strukturálatlan adatok strukturált adatokká alakíthatók. Például a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) vagy az optikai karakterfelismerő (OCR) eszközök használata segít lefordítani ezeket az adatokat olyasmire, amivel egy RPA tud dolgozni. A strukturálatlan adatok jellege azonban összetetté teszi ezt a folyamatot, és több, a feladat elvégzésére alkalmas sablon létrehozását teszi szükségessé. Ez a valóság az RPA-megoldásokon belül skálázási problémákhoz vezethet.
#5. Az RPA költséghatékonyabb
Bár a hatásvizsgálati eszközök szélesebb körűek, mint az RPA-szoftverek, ezeknek az extráknak ára van. Az automatizálási eszközök egyik legvonzóbb aspektusa a bizonyított költségmegtakarítás. A relatív árcédulákat figyelembe véve azonban az RPA-szoftverek a piac nagy része számára könnyebben elérhetőek.
Az intelligens automatizálás rugalmasabb megoldás, amely a környezetek szélesebb körében működhet. Mégsem minden vállalkozásnak vannak összetett automatizálási követelményei. Az automatizálandó üzleti folyamatok körétől függően az RPA-megoldások mindent biztosíthatnak, amire szüksége van.
#6. Az RPA gyorsabban megvalósítható
Az intelligens automatizálási eszközök a problémák széles körére nyújtanak megoldást. A gyors megvalósítási idők tekintetében azonban ez a komplexitás némi negatívummal jár. Az RPA-eszközök egyszerűbbek, ezért a bevezetés kevésbé költséges és kevésbé időigényes. Az olyan vezetők számára, akikre nagy nyomás nehezedik a digitális átalakulás elérése érdekében, az RPA-megoldások gyorsabb utat kínálhatnak az értékteremtéshez.
#7. Az IPA-eszközök tanulási görbéje meredekebb
Ezeknek az eszközöknek a viszonylagos összetettsége előnyöket és hátrányokat is teremt. Az IPA-eszközök alkalmazása természeténél fogva olyan magas technikai funkciókat igényel, mint a gépi tanulás.
A nem műszaki csapatok számára még van remény. Az intelligens automatizálási tanácsadó cégek a nehéz munka és a folyamattervezés nagy részét elvégezhetik. Ráadásul a hatásvizsgálati eszközök napról napra felhasználóbarátabbá válnak.
Példák intelligens folyamatautomatizálásra és ipari felhasználási esetek
A kutatások szerint 2023-ban 120 zettabájtnyi adat keletkezik. A világszerte előállított adatok mennyisége évente mintegy 20-25%-kal nő. Az MIT Sloan szerint ezeknek az adatoknak mintegy 80%-a strukturálatlan. Míg az RPA-eszközök lehetővé tették a vállalatok számára, hogy sokat tegyenek a strukturált adatokkal, egyértelmű, hogy a szöveg, a hang, a videók, az e-mailek, a közösségi média tartalma, a szervernaplók, az érzékelők naplói és a műholdas képek figyelemre méltó lehetőségeket kínálhatnak.
Az intelligens üzleti automatizálás képességeit legjobban gyakorlati, valós példákon és felhasználási eseteken keresztül lehet megérteni. Az intelligens automatizálási technológia az alábbiakban bemutatunk néhány módszert, amellyel az egyes iparágakban segítséget nyújthat.
1. Ügyfélszolgálat
Az ügyfélszolgálati elvárások drámaian megnőttek az elmúlt években. A modern fogyasztó állandóan elérhető, önkiszolgáló lehetőségeket igényel, magas fokú személyre szabottsággal. Az intelligens automatizálás segíti a vállalkozásokat abban, hogy az emberi alkalmazottakkal járó magas általános költségek nélkül nyújtsák az elvárt szintű egyéni gondoskodást.
A természetes nyelvi processzorokkal működtetett és ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) platformokhoz kapcsolódó chatbotok kiváló ügyfélélményt nyújthatnak. Az automatizált e-mail kezeléssel, a prediktív analitikával és az érzelemelemelemzéssel együtt a vállalkozások olyan mindencsatornás ellátást kapnak, amely előre jelzi a problémákat és segít az ügyfélmegtartásban.
2. Egészségügy
Az egészségügy jelentős mértékben alkalmazza az intelligens automatizálást. A globális rossz egészségi állapot azt jelenti, hogy a kórházak egyre zsúfoltabbak, és sokan nyikorognak a nyomás alatt. A szűkös költségvetések és a túlterhelt személyzet rávilágít a nagyobb működési hatékonyság szükségességére, különösen az olyan adminisztratív feladatok terén, mint a betegek beiratkozása, a biztosítási adatok feldolgozása, az ütemezés, a számlázás és egyéb feladatok.
3. Pénzügyek
A pénzügyi ágazat méltán szerzett hírnevet magának, mint a csúcstechnológiák élvonalába tartozó iparág. Az RPA-technológia korai alkalmazóiként az iparág továbbra is keresi a hatékonyság növelésének és a szabályozási terhek teljesítésének módjait. Az intelligens automatizálást a pénzügyi szektorban a csalások felderítésének és a megfelelőségnek való megfelelésnek a segítésére használják. A technológia azonban a műveletekben is segít, egyre inkább egyszerűsítve a hitelkérelmekkel kapcsolatos döntéshozatalt és egyebeket. Ezenkívül automatizálhatja a szoftvertesztelést is, segítve a pénzintézeteknek a testreszabott szoftverek létrehozásában.
4. Gyártás
Az elmúlt években a szűk keresztmetszetek, az infláció és az általános megélhetési válság miatt az ellátási lánc problémái egyre inkább a közvélemény figyelmének középpontjába kerültek. A gyártóknak el kell fogadniuk a digitális átalakulást, ahogy a vásárlási preferenciák fejlődnek és az üzleti dinamika megváltozik. Ez a valóság különösen az újonnan iparosodott vagy fejlődő országokban mutatkozik meg.
Az RPA és az IPA segíthet az e területeken működő vállalkozásoknak áthidalni a szakadékot, és javítani a folyamatokat és a szervezettséget a teljes értékláncban. A gyártási megrendelések automatizálása, a változó vásárlói preferenciák megértése és az azokhoz való alkalmazkodás, a logisztika javítása és a hulladék csökkentése csak néhány olyan terület, amely profitálhat a mesterséges intelligencia alapú eszközökből.
Az intelligens folyamatautomatizálás és a hiperautomatizálás ugyanaz?
Bár sok szakértő az intelligens folyamatautomatizálást és a hiperautomatizálást felváltva használja, ezek különböző fogalmak. A zűrzavar érthető. Mindkét szakterület élen jár az informatikai és üzleti folyamatok automatizálásában a mesterséges intelligencia és más kapcsolódó technológiák alkalmazásával. Fontos azonban, hogy megértsük a kettő közötti különbségeket.
Mint fentebb említettük, az intelligens folyamatautomatizálás olyan technológiák keverékét használja, mint az AI, az ML, a számítógépes látás, a kognitív, a természetes nyelvi feldolgozás és természetesen az RPA.
A hiperautomatizálás viszont olyan filozófia vagy megközelítés, amely a lehető legtöbb üzleti folyamat automatizálására törekszik.
A zűrzavar nagy része abból a tényből ered, hogy az IPA egy hiperautomatizált megközelítés része. A hiperautomatizálás azonban a hatásvizsgálat kifinomultabb, gyorsított változata, sokkal nagyobb hatókörrel. Ahelyett, hogy rögzített folyamatokkal vagy feladatokkal foglalkozna, a hiperautomatizálás platformokon és technológiákon átívelően működik az üzleti hatékonyság maximalizálása érdekében.
Az IPA és az RPA metszéspontja és konvergenciája
E cikk nagy részét azzal töltöttük, hogy az IPA és az RPA relatív előnyeit boncolgattuk. Bár hasznos különbséget tenni ezen automatizálási technológiák között, nem teljesen helyes, ha ellentétes vagy egymással versengő eszközökként gondolunk rájuk. Képességeiket legjobban úgy érthetjük meg, hogy kiegészítő automatizálási eszközökként használják őket.
A két eszköz számos ponton keresztezi egymást.
#1. Az IPA mint az RPA korlátainak megoldása
A How to Compete in the Age of Artificial Intelligence (Mohanty és Vyas, 2018) című tanulmányban a szerzők megállapítják, hogy „az RPA robotok pontosan azt fogják tenni, amit mondasz nekik, ez a legnagyobb erősségük, de egyben a legnagyobb gyengeségük is”. Ez az érzés kiemel egy kritikus pontot az RPA határaival kapcsolatban: Azonban a strukturálatlan adatok és a kiszámíthatatlan forgatókönyvek miatt a vállalkozások nem alkalmazhatnak RPA-megoldásokat minden feladatra.
A gépi tanulás segíthet bővíteni az RPA képességeit, különösen két fő területen. Ezek a következők:
1. A strukturálatlan adatok kezelése
2. A magasabb rendű döntéshozatal felé vezető út megnyitása
A dolgok jelenlegi állása szerint az RPA-eszközök a fentiekre nem képesek. Ha azonban az automatizálás mesterséges intelligenciával egészül ki, az automatizálás új szintre léphet.
#2. Az IPA vagy a hiperautomatizálás megvalósításának ugródeszkájaként
Csábító az RPA-t, az IPA-t és a hiperautomatizálást egy kontinuumnak tekinteni. Mégis, ez talán kissé leegyszerűsíti a dolgot. Tény, hogy minden olyan komplex automatizálási rendszer, amely IPA-t vagy hiperautomatizálást tartalmaz, nagymértékben támaszkodik az RPA-ra. Így az RPA-eszközök továbbra is relevánsak és szükségesek lesznek ezekben a fejlett forgatókönyvekben.
Ez az érvelés a végrehajtás összefüggésében szilárdabb. A hiperautomatizáláshoz vezető út sok kutatást igényel annak feltárására, hogy mely feladatok automatizálhatók. Az RPA-val való kezdés szilárd alapot teremt az automatizálható feladatok típusaihoz. Lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy olyan automatizálási munkafolyamatokat építsenek és teszteljenek, amelyeket végül kibővíthetnek és kiegészíthetnek az IPA-val.
A hiperautomatizálás egy olyan megközelítés, amely magában foglalja minden lehetséges dolog automatizálását. Hogy ez hogyan néz ki, az vállalkozásról vállalkozásra változik. Egyes vállalatoknál ez magában foglalhatja az RPA-t, amelyet kis részben a mesterséges intelligencia segít; másoknál ez egy teljes körű, átfogó automatizálási gép lehet, minimális emberi közreműködéssel.
#3. Előrejelző elemzés és döntéshozatal
Az RPA meghatározott feladatokat hajt végre meghatározott kiváltó vagy bemeneti adatok alapján. Ha figyelembe vesszük az IPA néhány előnyét, például az érzelemelemelemzést, a természetes nyelvi feldolgozást, a számítógépes látás technológiáját és az ML képességeket, egyértelmű, hogy a technológia képes lesz sok rendezetlen adatot kezelni és strukturált információvá alakítani, amelyek ilyen kiváltóként vagy bemenetként szolgálhatnak.
A lehetőségek itt elképesztőek. Amint azt az orvosi ágazatban láthattuk, kutatások kimutatták, hogy a mesterséges intelligencia felülmúlta a radiológusokat a mammográfiás szűrés terén. Az ilyen előrejelzések pontos elkészítéséhez többéves tapasztalatra és szakterületi szakértelemre van szükség, amely elhagyja az üzletet, amikor valaki nyugdíjba vonul vagy távozik. A mesterséges intelligenciával kiegészített RPA segíthet leküzdeni ezt a tapasztalati hiányosságot.
Bár a mammográfiai szűrés példája szemet gyönyörködtető, az RPA és az IPA előnyei számos más, magas szintű kogníciót vagy döntéshozatalt igénylő üzleti menedzsment-forgatókönyvre is alkalmazhatók. Amint ezek a döntések megszületnek, az RPA segítségével elindíthatják a további műveleteket, hihetetlen termelékenységet biztosítva a vállalkozások széles körének.
Öt intelligens automatizálási eszköz
A piacon számos intelligens automatizálással foglalkozó gyártó van jelen. Mindegyik a különböző technológiák, megközelítések és árak egyedi keverékét kínálja. Vizsgáljuk meg az öt legnagyobb nevet az IA térben.
#1. ZAPTEST
A ZAPTEST egy végponttól végpontig tartó, teljes körű, intelligens automatizálási megoldás, amely a legmodernebb hiperautomatizálási eszközöket kínál mind a szoftverautomatizáláshoz, mind a robotizált folyamatautomatizáláshoz. A számítógépes látás technológia és az RPA keverékét használja, hogy segítsen a felhasználóknak felfedezni és automatizálni mind a front-, mind a back-end irodai feladatokat. A platform olyan kiváló funkciókkal rendelkezik, mint az OCR és a szilárd elemzőeszközök. Emellett kód nélküli képességgel, ingyenes és vállalati kiadásokkal, bármely alkalmazás platformokon és böngészőkön átívelő automatizálásával, korlátlan számú licenccel és egy teljes munkaidős ZAP-szakértővel rendelkezik, aki az ügyfél csapatainak részeként dolgozik (a vállalati kiadáson belül).
#2. IBM Cloud Pak for Business Automation
Az IBM Cloud Pak egy moduláris, hibrid felhőalapú, intelligens automatizálási megoldás. Ez a végponttól végpontig terjedő üzleti automatizálási platform számos funkcióval rendelkezik, beleértve a munkafolyamatok automatizálását, a dokumentumfeldolgozást, a folyamatbányászatot és a döntéskezelési funkciókat. Tartalmaz továbbá alacsony és kód nélküli eszközöket és jó ügyfélszolgálatot.
#3. UiPath Business Automation Platform
Az UiPath intelligens üzleti automatizálással erősítette RPA-kínálatát. A platform a számítógépes látás technológiáját és a felügyelet nélküli robotikát (saját szavaikkal élve: „robotok irányítják a robotokat”) használja e célok eléréséhez. A nyelv és a strukturálatlan adatok megértéséhez kognitív fejlesztéseket is alkalmaznak. Az UiPath Business Automation Platform integrálható olyan harmadik féltől származó kognitív szolgáltatásokkal, mint az IBM, a Google és a Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
Az SS&C Blue Prism Cloud egy másik felhőalapú intelligens automatizálási platform, amely IA képességekkel rendelkezik. A cég intelligens automatizálási szolgáltatásokat is kínál, hogy segítsen a csapatoknak a bevezetésben és a karbantartásban. Az intelligens robotizált folyamatautomatizálási eszközök mellett a Blue Prism Cloud egy kód nélküli, drag-and-drop tervezőstúdiót és a munkafolyamatok automatizálásának összehangolására szolgáló Control Room funkciót is kínál.
#5. Microsoft Power Automate
A Microsoft Power Automate, korábbi nevén Microsoft Flow, egy másik felhőalapú, kódolás nélküli intelligens automatizálási megoldás. A csomag egy AI Builder nevű funkciót kínál, amely felhasználóbarát, skálázható és könnyen csatlakoztatható. A Microsoft nagy nyilvánosságot kapott 10 milliárd dolláros befektetése a ChatGPT-be azt jelenti, hogy az olyan természetes nyelvi feldolgozási képességeket biztosít, amelyekkel kombinálva a point-and-click felület lehetővé teszi a nem műszaki csapatok számára, hogy intelligens robotizált folyamatautomatizálási munkafolyamatokat hozzanak létre.
Végső gondolatok
Az RPA és az IPA különböző technológiák. Ugyanakkor mélyen kiegészítik egymást. Mindkét eszköz igazi ereje abban rejlik, hogy nemcsak az emberi munkaerőt, hanem egymást is képesek kiegészíteni. Amint azt számos intelligens automatizálási példa mutatja, az IA által lehetővé tett alapvető munkák nagy részét digitális munkavállalók és robotok is elvégezhetik. A sikeres automatizáláshoz a meglévő munkafolyamatok lebontása és megértése szükséges. Az RPA sok ilyen alkotóelemet tud figyelembe venni.
A munka világában egy izgalmas korszak küszöbén állunk, ahol az emberi kognitív képességeket a mesterséges intelligencia kiegészítheti. A digitális átalakulás joggal prioritás a fejlett és fejlődő világ vállalkozásai számára. Az IPA- és RPA-eszközök alkalmazása központi részét képezi majd ezeknek az átmeneteknek, és elképzelhetetlen termelékenységet tesz lehetővé.
