Robotic Process Automation է փախուստի գնացք. Ըստ Դելոյթի՝ տեխնոլոգիան կհասնի մոտ համընդհանուր որդեգրումը մինչեւ 2025 թվականը: Սակայն, միայն այն պատճառով, որ ՌՊԱ-ն գերիշխում է բիզնես աշխարհում, դա չի նշանակում, որ այն կդադարի զարգանալ:
Մենք կանգնած ենք տեխնոլոգիական մի հետաքրքիր պահին։ Վերջին տարիներին ԱԻ-ում առաջընթացը ապշեցուցիչ է։ ChatGPT-ը եւ Գեներացնող AI-ի այլ ձեւերը գրավել են հասարակության գիտակցությունը: Սակայն այդ հետաքրքիր տեխնոլոգիան AI-ի ներուժի միայն մեկ արտահայտությունն է։
ՌՊԱ-ն ուղիղ, բայց արդյունավետ միջոց է: Սակայն RPA-ի եւ AI-ի համախմբումը անվերջ հնարավորություններ է ընձեռում նորարարությունների համար: Կոնվերս AI-ով աշխատող հաճախորդների սպասարկումը, վերլուծություններով առաջնորդվող որոշումների կայացումը եւ գիտելիքների ավտոմատացումը ՌՊԱ-ում AI-ի ընդամենը մի քանի օրինակներ են:
Տեխնոլոգիաների զարգացման հետ զուգընթաց Կոգնիտիվ ռոբոտատեխնիկական պրոցեսների ավտոմատացումը կփոխի աշխատանքի բնույթը այնպես, որ մենք հազիվ թե պատկերացնենք: Եկեք ուսումնասիրենք, թե ինչպես է AI-ն RPA-ով արդեն առաջ մղել ավտոմատացման սահմանները նախքան դրա հետագա ազդեցությունը հաշվի առնելը:
ՌՊԱ-ի սահմանները
ՌՊԱ-ի համատարած ընդունումը վկայում է դրա օգտակարության մասին։ Այս տեխնոլոգիան օգնել է անհամար բիզնեսների հասնել արտադրության, արդյունավետության եւ ճշգրտության նոր մակարդակների՝ ավտոմատացնելով մեկ անգամ ձեռքի առաջադրանքները: Սակայն, ինչպես ցանկացած տեխնոլոգիա, այն ունի վերին սահմաններ։
1. Գործարքի ավտոմատացումը դժվար է կառավարել
Թեեւ RPA bots-ը հավատարմորեն կքանդի գործընթացները, նրանք մի քիչ ղեկավարման եւ սպասարկման կարիք ունեն: Օրինակ՝ երբ մուտքերը կամ ելքերը փոխվում են, բոտերը պետք է վերապատմվեն, որպեսզի կարողանան լուծել թեթեւակի փոփոխվող այս պայմանները։ Դինամիկ աշխատանքային միջավայրում դա կարող է սպառել ռեսուրսները եւ ժամանակը:
2. ՌՊԱ-ն պայքարում է չկառուցված տվյալների դեմ
RPA գործիքները կառուցվում են առաջադրանքները կատարելու համար՝ օգտագործելով եթե/ապա/այլ տրամաբանությամբ: Որպես այդպիսին՝ նրանք ապավինում են կանխատեսելի տվյալների կառույցներին։ Մուտքային տվյալների հետ ցանկացած փոփոխություն կամ փոփոխություն կառաջացնի սխալներ կամ բացառություններ, քանի որ դրանք դուրս են սահմանված արժեքներից, որոնք բոտը ակնկալում է ստանալ:
3. RPA-ն ներկայացնում է մասշտաբային մարտահրավերներ
Մասամբ վերը թվարկված պատճառների պատճառով ձեր RPA պրոցեսների մեծացումը կարող է դժվար լինել: Յուրաքանչյուր գործընթաց պետք է հստակ սահմանվի, կառավարվի եւ պահպանվի, մինչդեռ ՌՊԱ-ի հարմարվողականության բացակայությունը նույնպես կարող է խնդիրներ առաջացնել:
ՌՊԱ-ի սահմանափակումները անհանգստանալու բան չեն։ AI-ի օգնությամբ ՌՊԱ-ն կարող է հաղթահարել այս սահմանափակումներից յուրաքանչյուրը՝ միաժամանակ բացելով նոր եւ հետաքրքիր ավտոմատացման հնարավորություններ:
Ահա թե ինչպես է RPA-ն AI-ով փոխել ավտոմատացումը:
Ռոբոտների գործընթացի ավտոմատացում եւ արհեստական բանականություն.
Կատարյալ զուգապատասխանություն
RPA- ն, ըստ դիզայնի, ուղիղ եւ ոչ բարդ գործիք է, առնվազն օգտագործողի մակարդակով: Կառուցված է ոչ տեխնիկական թիմերի համար հասանելի լինելու համար: Որպես այդպիսին, այն իրականացնում է այն հրահանգները, որոնք տրվում են վերահսկվող ձեւով: Մարդկանց մոտ է, որ բացահայտեն այս գործընթացները եւ ուղղորդեն ՌՊԱ-ին հրամաններ կատարելու համար:
Իհարկե, քայլ առ քայլ հրահանգների մանրամասնումը կարող է դառնալ անհնարին, հաշվի առնելով բավարար բարդություն. ահա թե ինչու է ՌՊԱ-ի եւ արհեստական բանականության համատեղումը ավտոմատացման ապագան:
1. RPA-ն օպտիկական տառատեսակի ճանաչման հետ
Ռոբոտաշինության գործընթացում ավտոմատացումը AI-ի եւ OCR-ի հետ՝ բիզնեսի գործընթացի բարելավման համար
՝ Shidaganti, 2021 ), հեղինակը շարադրում է ՌՊԱ-ի սահմանափակումները, առաջարկելով. «Ավտոմատացված գործընթացի ցանկացած փոփոխություն պահանջում է ՌՊԱ-ի դիմումի ուղղակի փոփոխություններ»: Շիդագանտին առաջարկում է AI-ն որպես այս գործընթացի լուծում եւ փաստարկ է ներկայացնում Օպտիկական տառի ճանաչման համար (OCR)՝ որպես RPA-ի հիմնարար մեծացում։
Իրականում, OCR-ն ազդել է բիզնեսների վրա՝ բացելով RPA-ն չկառուցված տվյալների համար: AI-ով աշխատող RPA OCR գործիքները կարող են կարդալ տպագիր փաստաթղթերից եւ նույնիսկ գրավոր տեքստից ստացված տեղեկությունները: RPA-ի համար կա երեք հիմնական հնարավորություն, որոնք նպաստում են OCR-ի ինտեգրմանը:
- OCR կոդերը կառուցված տվյալներ, ինչը թույլ է տալիս RPA-ին աշխատել չնախատեսված մուտքերի հետ
- RPA-ն կարող է ավտոմատացնել հեռակառավարման մեքենաները՝ վերծանելով այն, ինչ կատարվում է իրենց համապատասխան էկրաններին
- OCR-ն, մեքենայական ուսումնասիրության հետ զուգահեռ, կարող է օգնել Know Your Customer (KYC), Anti Money Laundering (AML) եւ Fraud Detection- ի հետ’ սկանավորելով փաստաթղթերը: Տեխնիկայի ուսումնասիրությունները եւ որոշումները կարող են միավորվել ՌՊԱ-ի հետ, ինչը թույլ է տալիս ավելի արագ բացել հաշիվը, օնտբինգի, վարկային որոշումների եւ այլն:
2. Մեքենայական ուսուցում եւ ՌՊԱ
Ռոբոտային պրոցեսների ավտոմատացումը եւ մեքենաների ուսումնասիրությունը AI-ի օգտագործման եւս մեկ օրինակ է RPA-ի բնածին սահմանափակումները հաղթահարելու համար: Դեռեւս 2016 թվականին ապահովագրական ոլորտի ավտոմատացման փորձագետները բացահայտել էին իմացական ռոբոտաշինության գործընթացի ավտոմատացման հնարավորությունները (ՌՊԱ): Այդ թղթում հեղինակները քննարկում են «հաճախորդների սպասարկման, վարկի գնի, ֆինանսական խորհրդատվության կամ պահանջների կամ բողոքների լուծման ինքնարժեքը» հնարավորինս հորիզոններ:
Այն բանում, ինչը պետք է ծառայի որպես առաջընթացի նշան, հետաքրքիր է տեսնել, թե ինչպես են ռոբոտների գործընթացի ավտոմատացման մեքենայական ուսուցման գործիքները սովորական դարձել ընդամենը կարճ ժամանակահատվածում:
Մեքենայական ուսուցումը ամենուր է: Այն նկարագրում է հստակ ծրագրավորման հրահանգներով առաջադրանքները կատարելու մեխանիզմի ուսուցման գործընթացը։ Ինչպես կարող եք իմանալ, դա նշանակում է, որ մեքենաները ալգորիթմների միջոցով վերլուծում եւ գտնում են տվյալների հավաքածուի մեջ կաղապարներ։ Մարզվելուց հետո մեքենան կարող է մշակել այլ տվյալներ եւ ստեղծել գաղափարներ ու կանխատեսումներ:
RPA-ն եւ Machine Learning-ը հիանալի համընկնում են, քանի որ դա նշանակում է, որ RPA-ն դառնում է ավելի խելացի, ավելի ինտուիտիվ եւ ունակ է գործ ունենալ չկառուցված տվյալների հետ:
3. ՌՊԱ խորացված ուսուցմամբ
Մեքենայական ուսուցումը AI-ի ենթաբաժինն է, մինչդեռ Deep Learning-ը մեքենայական ուսուցման ենթաբաժինն է: Deep Learning-ի եւ մեքենայական ուսումնասիրության տարբերությունը թերեւս աննկատ է որոշ մարդկանց համար, բայց արժե հետազոտել: Մեքենայական ուսուցումը կատարվում է տվյալների վրա, որպեսզի օգնի որոշումների եւ կանխատեսումների հարցում:
Սակայն այս տեխնոլոգիան, որպես կանոն, ժամանակի ընթացքում չի կարողանում ինքնուրույն կատարելագործվել։ Ի հակադրություն դրան՝ Deep Learning-ը ներառում է նյարդային ցանցերի օգտագործումը դրա արդյունավետությունը սովորելու եւ բարելավելու համար։ Այլ կերպ ասած, Deep Learning-ի շնորհիվ RPA-ն եւ ML-ը համատեղում են ավտոմատներ կառուցելու համար, որոնք ավելի լավ են դառնում փորձի միջոցով:
Իհարկե, Deep Learning- ը պահանջում է անհավատալի քանակությամբ տվյալներ այս ֆունկցիան կատարելու համար: AI-ի եւ RPA-ի միջեւ խորը սիմբիոզի մեկ այլ օրինակում բոտերը իդեալական են այս ուսուցման տվյալները հավաքելու տքնաջան գործընթացում օգնելու համար: RPA գործիքները կարող են մուտք գործել տարբեր կայքեր եւ այլ տեղեկատվական պահեստներ այս տեղեկատվությունը հավաքելու համար, ապահովելով Deep Learning ալգորիթմը ունի բազմաթիվ տվյալներ բարելավելու համար:
Խորը ուսումնասիրությունը նաեւ հնարավորություն է տալիս բոտերին օգտվել կանխատեսող վերլուծություններից։ Երբ ՌՊԱ-ն անցնում է բացառությունների, այն կարող է համապատասխանել դրանց սպասվող կամ անսպասելի օրինաչափություններին՝ վերացնելով ապավինությունը մարդու միջամտության վրա։
Երբ խելացի բոտերը կարող են կատարել տվյալների վրա հիմնված որոշումներ, նրանք կարող են լավագույն ձեւով արձագանքել հաճախորդներին: RPA-ի ներսում այս կիրառությունների օրինակը ներառում է զգացմունքների վերլուծության գործիքներ, որոնք օգտագործում են բնական լեզվի մշակումը (NLP) սպառողների տրամադրությունը վերծանելու համար: Իր հերթին, բոտերը կարող են մոդուլացնել իրենց արձագանքը՝ համապատասխան գրառում կատարելու համար։ Այս դինամիզմը կարող է շատ բան անել, որպեսզի հաղթահարի կարեկից հաճախորդների ծառայության եւ նրա մեխանիկական այլընտրանքային տարբերակի միջեւ եղած բացթողումները։
4. ՌՊԱ եւ պատկերի ճանաչում
RPA-ն պատկերի ճանաչման ծրագրային ապահովման հետ զուգակցելը AI-ի օգտագործման մեկ այլ օրինակ է, որպեսզի հաղթահարի RPA-ի անկարողությունը խառնաշփոթ կամ չկառուցված տվյալների հետ գործ ունենալու համար: Թղթի մեջ
ՌՊԱ ծրագրային ռոբոտների ոլորտում արհեստական բանականության տեխնոլոգիաների վերլուծությունը եւ կիրառելիությունը բիզնես գործընթացների ավտոմատացման համար
(Կանակով, 2022)։ Հեղինակը ներկայացնում է RPA-ի եւ Image Recognition-ի որոշ հետաքրքիր կիրառություններ՝ կապված վարձու ստուգումների ավտոմատացման կամ խարդախության հայտնաբերմանը օժանդակելու հետ։
Կանակովի առաջարկած այլ օգտագործման դեպքերը ներառում են դեմքի ճանաչումը անվտանգության կառուցման համար, RPA գործիքներով, որոնք միացված են տեսախցիկներին: Դիմումներն իսկապես անվերջ են։ Օրինակ՝ ռոբոտները կամ տեսախցիկները կարող են սկան անել ցանկացած միջավայր՝ անոմալիաների համար։ Հայտնաբերելուց հետո ՌՊԱ համակարգը կարող էր խնդիրները հայտնել համապատասխան կողմերին՝ ապահովելով արագ շտկման հնարավորություն։
5. RPA-ն գեներացնող AI-ով
Ֆորբսի հոդվածում
, DELL-ի Քլինթ Բոլտոնը RPA եւ Generative AI համեմատելիս օգտագործում է ֆանտաստիկ համանմանություն: Նա առաջարկում է, որ «գալա միջոցառման ժամանակ RPA-ն ստուգում է հյուրերի ցուցակը, հաշվում է տոմսերը եւ վերահսկում այնպիսի բաներ, ինչպիսիք են սենյակի կարողությունը, ջեռուցումը եւ լուսավորումը»: Այնուհետեւ նա նշում է. «Միեւնույն ժամանակ, Generative AI-ն ստեղծում է գովազդ այդ միջոցառման համար, շնորհավորական ելույթներ է գրում պատվավորների համար եւ զրույցներ է ունենում յուրաքանչյուր հյուրի հետ»:
Այն, ինչ այնքան զորեղ է այս համանմանության մեջ, այն է, որ այն կատարելապես նկարագրում է մի բան, որը մենք բոլորս նկատել ենք վերջին տարում կամ մոտավորապես: Գեներացնող AI-ն այնքան հետաքրքիր եւ հզոր է, որ մենք չենք կարող չզարմանալ դրա արդյունքից: Սակայն եթե որեւէ մեկը (ՌՊԱ) չի տքնաջան աշխատում, որը կատարում է մենալային առաջադրանքներ, չի կարող լինել որեւէ իրադարձություն կամ առնվազն ոչ մի ֆունկցիոնալ։
Per Gartner, Generative AI- ն առաջարկում է շատ տարբերակներ: Այն կարող է արագ գեներացնել գրավոր բովանդակություն, պատկերներ, տեսանյութեր, երաժշտություն եւ նույնիսկ կոդ: Հնարավորություններից մի քանիսը անմիջապես ակնհայտ են, օրինակ՝ խոսակցական հաճախորդների ծառայություն:
Բայց բարելավված չաթբոտները միայն սկիզբն են, RPA-ի եւ Generative AI-ի համար այլ օգտագործման դեպքեր ներառում են օգնել RPA-ին հասկանալ բազմաթիվ ձեւերի ոչ կազմակերպված տվյալները եւ նույնիսկ ավելացնել RPA-ն որոշումների կայացման, տվյալների վերլուծության եւ այլն:
6. Հաճախում է ավտոմատացման
Ավտոմատացումը կարող եք բաժանել երկու կատեգորիայի՝ Attended եւ Unattended. Ինչպես կարող եք ակնկալել, Unattended Automation նշանակում է, որ bot-ը իրականացնում է պրոցեսներ առանց որեւէ մարդու մուտքագրման: Ի հակադրություն դրան՝ «Հաճախված ավտոմատիան» նկարագրում է այն առաջադրանքները, որոնք պահանջում են մարդու փոխազդեցությունը ճանապարհի հետ մեկ քայլի ընթացքում։
Դա կարող է մի քանի կերպ օգնել ։ Օրինակ՝ ավտոմատացված պրոցեսը կարող է պահանջել ձեռքի գրգռում։ Այլ կերպ ասած՝ քայլերից մեկը կարող է անվտանգության փաստաթղթերի կարիք լինել գործընթացի ընթացքում։ Սակայն այստեղ ավելի բարդ նվագախմբեր հնարավոր են շնորհիվ Robotic Desktop Automation (RDA):
Robotic Desktop Automation (RDA) -ը Attended Automation-ի ձեւ է։ Սակայն, շնորհիվ AI գործիքների, ինչպիսիք են ML եւ Optical Character Recognition, այս ռոբոտները դինամիկորեն կպչում են իրար բազմաթիվ աշխատանքային հոսքի պրոցեսորներ, անընդհատ ավտոմատացնելով տարբեր առաջադրանքներ առանձին օգտագործողի համար: Այս իրավիճակում RDA բոտը գործում է ինչպես վիրտուալ օգնական, տվյալների վերհանում, ֆայլերի ուղարկում եւ հաշվետվություններ գեներացնում, մինչ մարդկային օպերատորը խոսում է հաճախորդի հետ:
7. Ինքնաբուժող բոտեր
2022թ.-ից ՌՊԱ-ի պետության հարցումը
բացահայտվեց մի խնդիր, որը ազդում է որոշ բիզնեսների վրա, որոնք ընդունում են ՌՊԱ լուծումները: Հարցվածների ավելի քան 69%-ը ենթադրում է, որ ամեն շաբաթ իրենց մոտ տեղի է ունենում ՌՊԱ-ի կոտրված բոտը: Իսկ որ ավելի վատ է, ավելի քան 40 տոկոսը առաջարկել է, որ իրենց բոտը վերանորոգելու համար ավելի քան 5 ժամ է պահանջվում, մինչդեռ մյուս հարցվածները ենթադրում են, որ շտկումը կարող է տեւել ավելի քան մեկ օր։
Այս թվերն անընդունելի բարձր են. Սակայն հարցումը չի մտնում խնդրի կոնկրետության մեջ: ՌՊԱ-ի ձախողման հիմնական պատճառներից են մուտքային փոփոխությունները, բացառությունների մեջ վազող ռոբոտները, ոչ լիարժեք տվյալները, վատ ստուգումները կամ սպասարկման պակասը, նշել մի քանիսը։
Ինքնավերականգման ՌՊԱ-ն նկարագրում է մի համակարգ, որը կարող է ինքն իրեն ֆիքսել առանց մարդու աշխատողի ներդրման:
Ինքնավերականգման RPA բոտերը հնարավոր են դարձնում AI ալգորիթմների միջոցով, որոնք վերահսկում են ավտոմատացված առաջադրանքի կատարումը: Երբ խնդիրներ են առաջանում, այդ օգտակար միջոցները գործի են մտնում, պարզում են, թե որն է հիմնական պատճառը եւ լուծում են։ Վերեւում ավելանում է կատարողականությունը եւ ավելի բարձր ժամանակը։
8. Խելացի մշակող հանքարդյունաբերություն
RPA-ի համատեքստում պրոցեսորային հանքարդյունաբերությունը ենթադրում է այնպիսի առաջադրանքների բացահայտում, որոնք բիզնեսները կարող են ավտոմատացնել: Օգտագործելով AI-ի առաջադեմ վերլուծական ունակությունները, թիմերը կարող են իմացնել իրենց բիզնես աշխատանքային հոսքերը, որպեսզի գտնեն այնպիսի առաջադրանքներ, որոնք կարող են ավտոմատացվել եւ կանխատեսումներ անել այս ավտոմատացման ազդեցության մասին:
Պրոցեսորային հանքարդյունահանումը օգտագործում է ML եւ տվյալների վերլուծություն: Օրինակ՝ այն օգտագործում է էկրանի ձայնագրման ծրագիր, որպեսզի գրավի աշխատանքային հոսքի տվյալները՝ կոտրելով այն աստիճանների։ Այնուհետեւ ML կամ analytics գործիքները վարում են այս առաջադրանքների մոդելները եւ գտնում են ոլորտներ, որոնք կարող են վերածվել ավտոմատացված պրոցեսորների: AI գործիքները բիզնեսներին տալիս են ավելի լավ վերահսկողություն եւ հասկանալ առաջադրանքները, թույլ տալով նրանց բացահայտել կախվածությունները, խոչընդոտները եւ անարդյունավետությունը:
ՌՊԱ-ն եւ հանքարդյունաբերությունը միասին մշակելը շատ զորեղ է, քանի որ այն կարող է օգնել բիզնեսներին բացահայտել գործընթացներ, որոնք նրանք այլ կերպ չէին կարող հայտնաբերել։ Դա նշանակում է, որ դուք կարող եք ավելի շատ արժեք ստանալ ձեր RPA ներդրումներից եւ ավելի բարդացնել RPA-ի մյուս օգուտները, ինչպես օրինակ՝ նվազեցնել ծախսերը եւ բարձրացնել արդյունավետությունը:
Մյուս բանը, որ դուք կարող եք նկատել այստեղ, այն է, որ պրոցեսի հանքարդյունաբերությունը կարող է կրճատել հայտնաբերման ժամանակը համապատասխան RPA պրոցեսների համար: Դա նշանակում է, որ ձեր իրականացումը շատ ավելի արագ է դուրս գալիս գետնից:
9. Ծրագրային ապահովման փորձարկման ավտոմատացում
Ծրագրային ապահովման մշակողներն ու հրատարակիչները վերջին մի քանի տասնամյակների ընթացքում մատուցել են մեր ունեցած ամենաանխաթար տեխնոլոգիաներից մի քանիսը: Սակայն նրանց արդյունաբերությունը նույնպես անցել է հեղափոխության մի բանի միջով։ DevOps-ը եւ Agile-ի մեթոդաբանությունը օգնել են զարգացնողներին բավարարել կայծակնային արագության, արտադրանքի անընդհատ բարելավման պահանջարկը, մինչդեռ CI/CD խողովակաշարերը նույնպես նպաստում են շուկայում արագընթաց ժամանակներին:
RPA-ն ծրագրային ապահովման հատուկ տեսակի փորձարկման ֆանտաստիկ գործիք է: Մակքինսին ենթադրում է, որ հաջորդ սերնդի ծրագրային ապահովման զարգացումը AI-ի ետեւում է՝ հաշվի առնելով տեխնոլոգիական ամենամեծ միտումները 2023թ.. Ծրագրային ապահովման փորձարկման ավտոմատացումը, որը լիցքավորվում է եւ՛ RPA- ի, եւ՛ AI- ի կողմից, կլինի այդ թրենդի առաջին տեղում, գեներացնող AI գրելու կոդը եւ ոչ տեխնիկական թիմերը ողջունվում են հոտում ոչ կոդային գործիքների շնորհիվ:
Ինչպես առաջարկում է խորհրդատու ընկերության գործընկեր Սանտյագո Կոմելա-Դորդան, «Զարգացնողները թերեւս ժամանակակից թվային ձեռնարկության համար ամենաթանկ ակտիվներից են, այնուամենայնիվ, նրանք իրենց ժամանակի ավելի քան 40 տոկոսը ծախսում են կրկնվող, ցածրարժեք առաջադրանքների վրա, որոնք հեշտությամբ կարող են ավտոմատացվել ժամանակակից գործիքների հավաքածուով»:
10. ՌՊԱ խելացի ավտոմատացում
Արհեստական ինտելեկտի ռոբոտատեխնիկական պրոցեսների ավտոմատացում, որը կոչվում է նաեւ Intelligent Process Automation (IPA), համարվում է ավտոմատացման հաջորդ փուլը։ Այն վերցնում է RPA եւ ավելացնում է ճանաչողական ունակությունները AI- ի միջոցով: Այն կարող է ընդգրկել RPA-ն վերը նշված բոլոր կամ որոշ այլ AI տեխնոլոգիաներով:
C-Suite-ի ղեկավարների IBM հարցման ժամանակ
, հարցվածների 90% -ը կարծիք է տվել, որ Intelligent Automation- ը օգնել է նրանց կատարել «միջինից բարձր կազմակերպչական փոփոխությունները ի պատասխան զարգացող բիզնես միտումների»: Այս տրամադրվածությունը խոսում է RPA-ի եւ AI-ի ճկուն եւ ամուր լուծումներ ստեղծելու ունակության մասին, որոնք կարող են իսկական մրցակցային առավելություն առաջարկել:
ՌՊԱ-ի եւ ԱԻ-ի կազմակերպչական փոփոխությունների ուժի մասին փաստերը կարելի է գտնել բիզնես համայնքի արձագանքից COVID-19 համաճարակին: Ռոբոտաշինության գործընթացի ավտոմատացման տեխնոլոգիայի ընդունումը COVID-19 համաճարակի ժամանակ բիզնես գործընթացների ապահովման համար (Siderska, 2021) ցույց տվեց, թե ինչպես է ուսումնասիրված լեհական բիզնեսների 60% -ը կարողանում իրականացնել բիզնեսի շարունակականությունը RPA գործիքների շնորհիվ: Ուսումնասիրության համաձայն՝ AI-ն եւ Analytics-ը մեծ ներդրում են ունեցել։
Գարտների վերջին հարցման ժամանակ
, գործադիր տնօրենների լրիվ 80% -ը բացահայտեց իրենց համոզմունքը, որ ավտոմատացումը կարող է կիրառվել ցանկացած բիզնես գործընթացի դեպքում: Այդ վիճակագրությունը ակնառու վկայություն է ՌՊԱ-ի հզորության մասին, երբ օգտագործվում է AI-ի հետ: Անհնար է պատկերացնել, որ այդ թիվը կարող է այդքան բարձր լինել առանց AI-ի կողմից RPA-ի մեծացման:
Ինչ վերաբերում է ապագային,
նեյրոմորֆային մշակման հետազոտություններ
— տեղեկատվության մշակման համակարգ, որը հիմնված է ուղեղի կառուցվածքի վրա, կարող է հանգեցնել ավելի մեծ ճանաչման եւ մեքենայական ինտելեկտի: Այս հորիզոնում այնքան հետաքրքիր է, որ այս ինտելեկտուալ մոդելները պահանջում են շատ ավելի քիչ ուսուցման տվյալներ, այսինքն դրանք կարող են մատչելի լինել ձեռնարկություններին:
Ինչպես է ԱԻ-ով աշխատող ՌՊԱ-ն փոխելու ապագան
աշխատանքի եւ հասարակության
AI պրոցեսորային ավտոմատացման գործիքները պարզապես տաքանում են: Ահա մի քանի ոլորտներ, որտեղ AI-ն ավելի մեծ ազդեցություն կթողնի ավտոմատացման վրա:
1. արդյունաբերություն 4.0
Առաջին արդյունաբերական հեղափոխությունը հոսանք ստացավ գոլորշիով, երկրորդը՝ էլեկտրականությամբ։ Երրորդ արդյունաբերական հեղափոխությունը թվային տեխնոլոգիաների շնորհիվ հնարավորություն ստացավ 1970-ական թվականներին: Երբ խոսքը վերաբերում է Չորրորդ արդյունաբերական հեղափոխությանը, որը հայտնի է նաեւ Industry 4.0 անունով, կան մի քանի տեխնոլոգիական թեկնածուներ, ինչպիսիք են Digital Twins, Virtual Reality, Internet of Things (IoT), AI եւ ML եւ նույնիսկ 3D տպագրություններ։
Սակայն
, IMD Global Supply Chain Survey
2022 թվականից բացահայտում է մտահոգիչ ճշմարտություն: Հարցազրույց անցկացրած ավելի քան 200 արտադրական ոլորտի ղեկավարներից շատ քչերն են արդյունաբերության 4.0-ի հետ կապված տեխնոլոգիաները համարում մեծ առաջնահերթություն: Սա շատ հեռու է 2019 թվականից, երբ Մակքինսիի հարցման ժամանակ հարցվածների 68 տոկոսը նշել է, որ արդյունաբերությունը 4,0 ռազմավարական առաջնահերթություն է։
Հետազոտական թղթում Ռոբոտատեխնիկական պրոցեսների ավտոմատացում եւ արհեստական բանականություն արդյունաբերության մեջ 4.0 – Գրականության վերանայում Ռիբերիո, 2021), հեղինակը նշում է, որ «հաշվի առնելով AI-ի կիրառման ոլորտը, RPA-ն աստիճանաբար ավելացրել է, իր ավտոմատացման առանձնահատկություններին, որոշակի կոնտեքստներում կիրառված ալգորիթմների կամ AI մեթոդների իրականացումը (օրինակ, Ձեռնարկատիրության ռեսուրսների պլանավորումը, հաշվապահական հաշվառումը, մարդկային ռեսուրսները) դասակարգել, ճանաչել, դասակարգել եւ այլն»:
Քանի որ տեխնոլոգիան շարունակում է զարգանալ, նոր գործիքներն ու հնարավորությունները կօգնեն արդյունաբերությանը 4.0 դառնալ AI-ով աշխատող իրականություն:
2. Հիպերաուտոմիա
Հիպերաուտոմիան ավտոմատացման բնական էվոլյուցիան է։ Սակայն որոշակի առաջադրանքի կամ բիզնես գործընթացի ավտոմատացման փոխարեն, այն ձգտում է ընդլայնել ավտոմատացման հնարավորությունները ամբողջ կազմակերպությունում: Վերջին տարբերակը կլինի լիովին փոխկապակցված եւ մեծամասամբ ինքնավար բիզնես, որտեղ աշխատանքային շրջանառությունը եւ որոշումները կհաշտվեն, ճկուն եւ դիմացկուն կլինեն:
Հիպերաուտոմիայի մեջ մտնում է մի քանի տեխնոլոգիաների խառնուրդ։ Սա ներառում է.
- ՀՀԿ
- .AI
- Բիզնես գործընթացների ավտոմատացում (BPA)
- ՄԼ
- Խելացի փաստաթղթի մշակում (IDP)
- Workflow orchestration
- Պրոցեսորային հանքարդյունահանում
- Բնական լեզվի մշակում (NLP)
- Կազմակերպության թվային երկվորյակը (DTO)
- Կոնվերս ՌՊԱ
- Համակարգչային տեսականի RPA
Ինչպես որ թղթի վրա է պատկերված Արդյունաբերության մեջ ավտոմատացման հզորացման համար հիպերաուտոմա Haleem, 2021)։ «Ավտոմատացման տեխնոլոգիաների խառնուրդի միջոցով հիպերաուտոմացիան կարող է հաղթահարել մեկ ավտոմատացման սարքի մեթոդի որոշ սահմանափակումներ։ Սա թույլ է տալիս ընկերություններին անցնել յուրաքանչյուր գործընթացի սահմաններից այն կողմ եւ ավտոմատացնել գրեթե ցանկացած դժվարին եւ մասշտաբային գործողություն»։
3. Քիչ է հենվում մասնագետների վրա
Վերջին տարիներին ծրագրային ապահովման զարգացման բուռն աճը բացահայտել է մի խնդիր: Մինչ հավելվածների եւ շարժական տեխնոլոգիաների պահանջարկը գնալով մեծանում էր, մատակարարումը դժվարանում էր բավարարել։ Ծրագրային ապահովման մշակողները պակասում էին, ինչը նշանակում է, որ շատ պաշտոններ ամիսներ շարունակ չէին բավարարում։
Քանի որ հեղինակավոր, վեց հոգանոց աշխատանք է սպասվում համապատասխան թեկնածուներին, դուք կարող եք ներում ստանալ այն մտքից, որ մարդիկ պարզապես կվերապատրաստվեն եւ կհնձեն վարձատրությունը։ Դպրոցներն ու համալսարանները նույնպես ենթարկվեցին քննության, եւ կառավարությունները ենթադրում էին, որ նրանք բավականաչափ չեն անում STEM-ի առարկաների ընդունումը խրախուսելու համար: Սակայն իրականությունն այն է, որ կոդավորման հարցում դժվար է։ Միայն բնակչության մի փոքր հատված ունի աշխատանքի ընդունակություն:
Քանի որ մեր աշխարհը գնալով ավելի ու ավելի է թվային դառնում, կոդերի պակասը կարող է համարվել նախազգուշացում, որին մենք ուշադրություն չենք դարձվում։ Բարեբախտաբար, AI-ով աշխատող ավտոմատացումը կարող է ապահովել այս խնդրի հակաթույնը:
Առաջնորդական պաշտոնները պահանջում են կառավարման հմտությունների եւ խոր թեմաների գիտելիքների խառնուրդ: Ընթերցանությունն ու սովորելը կազմակերպության համար արժեքավոր են դարձնում ղեկավարներին եւ ավագ թիմի անդամներին։ Սակայն քանի որ ավելի շատ արդյունաբերություններ են ընդունում տեխնոլոգիաները, այս տաղանդավոր ավազանը կջողանա։
AI վերլուծությունները կարող են օգտագործել հսկայական քանակությամբ պատմական տվյալներ, որպեսզի գտնեն հասկացողություններ եւ հիմնարար հարաբերություններ եւ կանխատեսումներ անեն: Այս գործիքները կօգնեն կամրացնել փորձի բացը։ Այն կարող է նաեւ ժողովրդավարացնել այն խորագետ որոշումները, որոնք նախկինում հսկայական բյուջե ունեցող բիզնեսների պահպանումն էին։
Մինչ փորձառու որոշումներ կայացնողները եւ ստրատեգիստները երբեք նորաձեւությունից դուրս չեն գա, հիպեր-ավտոմատացված բիզնեսը, որը ղեկավարվում է Machine Learning (ML) եւ տվյալների վերլուծություններով, կվազի շուրջօրյա՝ կատարելով ընտրություններ՝ հիմնվելով այն գործոնների վրա, որոնք ոչ մի մարդ գիտակցաբար չէր կարող հաշվի առնել:
Մակքինսին ենթադրում է, որ այժմ տեսանելի է գիտելիքների ավտոմատացումը. Օրենքը, տնտեսագիտությունը, կրթությունը, արվեստն ու տեխնոլոգիաները կկրճատվեն, ինչը նախկինում համարվում էր միայն քիչ հմուտ աշխատատեղերի վտանգ: Սակայն, թե ինչ է դա նշանակում ընդհանուր աշխատուժի համար, դեռ որոշված չէ։
4. Պետական կառավարման առավել արդյունավետություն
Պետական ծախսերը մշտապես վիճելի հարց են։ Ամբողջ աշխարհում ժողովրդավարական կառավարությունները համբավ ունեն բլոտի եւ սխալ ծախսերի համար։ Պեր
հայտնի Բրուքինգսի ինստիտուտի հետազոտությունները
, ԱՄՆ-ի կառավարական մարմիններն ընդունում են AI եւ RPA:
Սննդի եւ դեղամիջոցների ադմինիստրացիայի, սոցիալական ապահովության, պաշտպանության լոգիստիկայի գործակալության եւ գանձապահության բաժնի տարբեր բաժիններ որդեգրել են ԱԻ եւ ՌՊԱ, որպեսզի բարձրացնեն արդյունավետությունը եւ նվազեցնեն իրենց հիմնական ծառայությունների ծախսերը: Բացի այդ, ա
Ամերիկյան տեխնոլոգիական խորհրդի եւ արդյունաբերության խորհրդատվական խորհրդի (ACT-IAC) կողմից անցկացված հարցումը
ցույց է տալիս մոտ մեկ տասնյակ պետական կազմակերպությունների օգտագործման դեպքերը:
Ավելի արդյունավետ եւ ծախսարդյունավետ կառավարությունը կարող է փոխակերպիչ ազդեցություն ունենալ հասարակության վրա՝ որպես ամբողջություն: Ծառայությունները կարող են դառնալ ավելի արդյունավետ եւ արդյունավետ, եւ հարկերը կարող են ներմուծվել այնպիսի ծրագրերի մեջ, որոնք կարող են փոխել միլիոնավոր մարդկանց կյանքը։ Սակայն այս համատարած որդեգրումը ընդգծում է վերացման կարեւորությունը
կանխակալ կարծիք ԱԻ-ում, մասնավորապես,
եթե համաշխարհային կառավարությունները օգտագործում են այդ տեխնոլոգիան քաղաքականության որոշումներ կայացնելու համար:
Վերջնական մտքեր
AI-ն մեծ ազդեցություն է ունեցել RPA տեխնոլոգիաների վրա: Վաղ ավտոմատացման գործիքները կարող էին շատ գործեր կատարել աշխատավայրում։ Սակայն ավտոմատացման հանդեպ կոլեկտիվ ախորժակը գնալով մեծանում էր, եւ ՌՊԱ-ն դուրս եկավ իր սահմաններից։ ԱԻ-ն քանդում է այդ արգելքները:
RPA-ի եւ AI-ի միացումը ընդլայնում է երկու գործիքների ներուժը: Բիզնեսներն արդեն հնձում են Intelligent Automation-ի վարձատրությունները, ինչպիսիք են հաճախորդների սպասարկման բարելավումը, կազմակերպչական արդյունավետության բարձրացումը եւ գործառնական ծախսերի նվազեցումը: ԱԻ-ն բացել է ՌՊԱ-ի ծավալները այնպես, որ ընդամենը տասը տարի առաջ անհավանական էր թվում:
Սակայն Ռոբոտի պրոցեսի ավտոմատացումը եւ AI պատմությունը այստեղ կանգ չեն առնում։ Հետագա ձեռքբերումները կգան, երբ շարժվենք դեպի հիպերաուտոմիայի դարաշրջան: Վայրի ճանապարհ է լինելու, դրա համար էլ մի թողեք:
