Izcilā rakstā ” No robotizētas procesu automatizācijas līdz inteliģentai procesu automatizācijai ” (Chakraborti, 2020) autors aplūko, kā pēdējo desmit gadu laikā robotizētā procesu automatizācija (RPA) ir fascinējoši paaugstinājusi biznesa procesu efektivitāti. Tomēr viņš uzskata, ka šobrīd mēs atrodamies “lūzuma punktā” šajā tehnoloģiskajā tendencē, un inteliģentā automatizācija ir loģisks RPA turpinājums.
Čakraborti min jauno paradigmu – inteliģento procesu automatizāciju, kas apvieno biznesa procesu automatizāciju ar mašīnmācīšanos (ML), mākslīgo intelektu (AI) un klientu datiem.
RPA ir vēl viens svarīgs inteliģentas automatizācijas komponents. Abi jēdzieni ir tik cieši saistīti, ka pastāv diezgan liela neskaidrība par to, kur sākas inteliģentā procesu automatizācija un kur beidzas robotizētā procesu automatizācija.
Šajā rakstā tiks izpētītas abu disciplīnu atšķirības un kopīgās iezīmes, kā arī parādīts, kur tās krustojas un pārklājas. Mēs dalīsimies arī ar dažiem inteliģentas automatizācijas piemēriem, kā arī nozares izmantošanas gadījumiem.
Kas ir robotizētā procesu automatizācija?
Robotizētā procesu automatizācija (RPA ) ir tehnoloģiju kopums, kas ļauj sasniegt dažādus biznesa procesu automatizācijas (BPA) mērķus. Biznesa procesu varam definēt kā uzdevumu kopumu, kas nodrošina organizācijas mērķu sasniegšanu. Piemēram, biznesa process var būt tik vienkāršs process kā kredīta pārbaudes veikšana aizdevuma pieteikumam.
Kredītpārbaudei nepieciešamās darbības ietver klienta vārda iegūšanu no iekšējiem dokumentiem, pieprasījuma nosūtīšanu kredītaģentūrai un rezultātu ievadīšanu atpakaļ iekšējās sistēmās. Tradicionālajās uzņēmējdarbības vidēs šie uzdevumi tiek veikti manuāli. Tomēr biznesa procesu automatizācijā šo uzdevumu izpildei tiek izmantoti roboti, tāpēc arī tiek lietots termins “robotizētā procesu automatizācija”.
RPA uzdevumiem jābūt balstītiem uz noteikumiem un paredzamiem. Tiem ir nepieciešami skaidri definēti palaidēji, ievadi un izvadi. Tāpēc izņēmumu apstrāde var radīt problēmas. Anomālijas vai ārkārtas apstākļi, vai jebkas, kas prasa domāšanu “uz vietas”, nav uzdevumi, ar kuriem RPA var tikt galā. Protams, tas nenozīmē, ka izņēmumu apstrāde ir svešs jēdziens RPA izstrādē.
Pastāv daudzi scenāriji, kad robots nevar izpildīt uzdevumu, jo ir problēmas ar drošības atļaujām vai nepilnīgi dati. Izstrādātāji var veidot ap šiem izņēmumiem. Piemēram, iedomājieties scenāriju, kurā jūs izveidojat RPA procesu, lai pārnestu rēķinu datus uz datubāzi, bet datubāze nedarbojas. Varat uzdot robotam turpināt mēģinājumus noteiktos intervālos, līdz tas izveido savienojumu ar datubāzi. Tomēr, tiklīdz būs sasniegts maksimālais mēģinājumu skaits, tiks mests biznesa izņēmums, lai manuāli strādājošs darbinieks varētu labot situāciju.
Iepriekš aprakstītais scenārijs ir vienkāršs. Tomēr, iespējams, jums būs jāizpēta inteliģentas procesu automatizācijas iespējas, lai izveidotu elastīgākus un stabilākus procesus, kas patstāvīgi risina izņēmumus.
Lai padziļināti iepazītos ar šo tēmu, izlasiet mūsu Pilnu ceļvedi par robotizētu procesu automatizāciju (RPA).
Kas ir inteliģentā procesu automatizācija (IPA)?
Inteliģentā procesu automatizācija ir tehnoloģiju kopums, kas palīdz uzņēmumiem automatizēt esošās darba plūsmas un procesus. Jau 2017. gadā McKinsey uzsvēra inteliģentas automatizācijas priekšrocības. Konsultāciju uzņēmuma plaši izplatītais dokuments ” Inteliģenta procesu automatizācija: Tajā izklāstītas piecas galvenās tehnoloģijas, kas kopā veido inteliģento automatizāciju.
Tās ir:
1. Robotizēta procesu automatizācija (RPA):
rīku kopums, kas veic paredzamus, atkārtotus un precīzi definētus uzdevumus, kurus tradicionāli veica cilvēki.
2. Mašīnmācīšanās un progresīvā analītika:
Uzlaboti algoritmi, kas ir apmācīti atrast likumsakarības plašās vēsturisko datu kopās, lai tie varētu sniegt ieskatu un prognozes ar ātrumu un precizitāti, kas nav iespējama cilvēka pētniekiem.
3. Dabiskās valodas ģeneratori (NLG)
Kā liecina tādu rīku kā ChatGPT un Pi panākumi, dabiskās valodas ģeneratori var radīt tekstu un citus radošus tekstus, lai atvieglotu saziņu starp cilvēkiem un tehnoloģijām.
4. Viedas darba plūsmas:
Biznesa procesu programmatūra, kas pārvalda darba plūsmu starp cilvēkiem un mašīnām, nodrošinot vienmērīgu piegādi, izsekošanu un pārskatu sniegšanu.
5. Kognitīvie aģenti:
Viedie tērzēšanas roboti, kas izmanto ML un NLP kombināciju, lai nodrošinātu automatizētus klientu apkalpošanas pārstāvjus, kas samazina apkalpojošā personāla slogu un dažos gadījumos spēj labāk pārdot un saprast klientus.
Iepriekš uzskaitītās tehnoloģijas ir IPA risinājumu veidojošie pamatelementi. Lai gan tas ir netieši, IPA tehnoloģiju veidojošo rīku sarakstam mēs pievienotu arī datorredzes tehnoloģiju (CVT ).
RPA un IPA līdzības
Lai gan RPA un IPA ir atšķirīgas tehnoloģiju kategorijas, tām ir samērā liela savstarpēja mijiedarbība. Lūk, dažas līdzības starp RPA un IPA.
1. Tie abi ir automatizācijas rīki
Visredzamākā saikne starp RPA un IPA ir tā, ka abi rīki ir paredzēti biznesa procesu automatizēšanai. Lai gan katram risinājumam ir sava pieeja un tā mērķu sasniegšanai tiek izmantotas dažāda veida tehnoloģijas, to būtība ir risināt uzdevumus, kurus tradicionāli veic cilvēki, un atrast veidus, kā tos veikt efektīvāk, rentablāk un precīzāk.
2. RPA ir IPA centrālā daļa
Vēl viena svarīga abu tehnoloģiju līdzība ir tā, ka RPA ir IPA pamatkomponents. Lai gan mašīnmācīšanās un citas tehnoloģijas, kas imitē cilvēka izziņu, ir IPA galvenās sastāvdaļas, automatizācijas pamatā ir RPA.
3. RPA un IPA ir līdzīgas priekšrocības
RPA un IPA ir arī daudzi vienādi biznesa ieguvumi. Piemēram, tās palīdz uzņēmumiem samazināt izmaksas, ietaupīt laiku, palielināt produktivitāti, palielināt darbinieku apmierinātību ar darbu, izpildīt atbilstības standartus, uzlabot apkalpošanu un samazināt cilvēcisko kļūdu skaitu.
Atšķirības starp RPA un IPA
Lai gan RPA un IPA ir daudz kopīgu iezīmju, ir daži atšķirīgi punkti, kas jums ir jāizprot.
#1. Mērogojamība
Lai gan RPA lieliski spēj automatizēt atsevišķus uzdevumus, sarežģītu darba plūsmu organizēšana vai nestrukturētu datu apstrāde ir bieži sastopams izaicinājums. IPA piedāvā rīku kopumu, kas palīdz risināt problēmas, kas saistītas ar mērogošanas vājajām vietām, piemēram, nestrukturētiem datiem vai lēmumu pieņemšanu.
#2. Mācīšanās un pielāgošanās reāllaikā
RPA ir ideāls risinājums uzdevumiem, kuru izpilde ir paredzama, soli pa solim. Pēc definīcijas tas seko norādījumiem. No otras puses, IPA var mācīties un pielāgoties reāllaikā, pateicoties tādām funkcijām kā ML.
#3. Izlūkošana
Inteliģenci ir grūti definēt. Tomēr mēs visi saprotam, ka cilvēka domāšanā tiek izmantoti dažādi instrumenti, piemēram, loģika, spriešana, mācīšanās, plānošana un problēmu risināšana, lai, pamatojoties uz informāciju, radītu atbildes vai prognozes.
RPA rīki var apstrādāt informāciju, taču tikai ar stingru noteikumu kopumu. Pamatā tas izmanto ja/tikai/seko loģiku, lai apstrādātu biznesa procesus. Faktiski RPA atdarina cilvēka izziņu, bet tikai tāpēc, ka tam ir dota karte.
Inteliģentā automatizācija, no otras puses, apstrādā datus veidā, kas vairāk līdzinās cilvēka izziņai. Tā kā inteliģentie automatizācijas rīki izmanto mākslīgo intelektu, tie var iziet ārpus instrukciju izpildes robežām un pielāgoties mainīgajiem apstākļiem, nestrukturētiem datiem un citiem ārkārtas faktoriem, kas var apgrūtināt RPA rīkus.
#4. Nestrukturētu datu apstrāde
RPA palīdz komandām risināt deterministiskus uzdevumus. Tādējādi tā ir atkarīga no paredzamiem ievades datiem, piemēram, strukturētiem datiem. Tomēr, kad runa ir par darbu ar nestrukturētiem datiem vai jebkādu informāciju, kas ir ārpus rezervēšanas, mēs sasniedzam RPA rīku augšējās robežas.
Strukturēto datu apstrāde bieži vien ir manuāli strādājošo ziņā. Tā kā šajā procesā ir jāiesaista pietiekami daudz lēmumu pieņemšanas un interpretācijas, ir lietderīgi izmantot cilvēka izziņas iespējas. Tomēr, izmantojot mākslīgā intelekta tehnoloģijas, piemēram, mašīnmācīšanos, inteliģentā automatizācija spēj apstrādāt nestrukturētus datus.
Jāatzīmē, ka RPA rīkus var izmantot, lai nestrukturētus datus pārvērstu strukturētos datos. Piemēram, izmantojot dabiskās valodas apstrādes (NLP) vai optiskās rakstzīmju atpazīšanas (OCR) rīkus, šos datus var pārvērst datos, ar kuriem var strādāt RPA. Tomēr nestrukturētu datu raksturs padara šo procesu sarežģītu un prasa izveidot vairākas veidnes, kas spēj veikt šo uzdevumu. Šī realitāte var radīt problēmas ar RPA risinājumu mērogošanu.
#5. RPA ir rentablāka
Lai gan IA rīkiem ir plašāka darbības joma nekā RPA programmatūrai, šīs papildu iespējas ir dārgas. Viens no pievilcīgākajiem automatizācijas rīku aspektiem ir to pierādītais izmaksu ietaupījums. Tomēr, ņemot vērā to relatīvo cenu, RPA programmatūra ir pieejamāka lielākajai tirgus daļai.
Inteliģentā automatizācija ir elastīgāks risinājums, kas var darboties plašākā vidē. Tomēr ne katram uzņēmumam ir sarežģītas automatizācijas prasības. Atkarībā no automatizējamo biznesa procesu apjoma RPA risinājumi var nodrošināt visu nepieciešamo.
#6. RPA ieviešana ir ātrāka
Inteliģenti automatizācijas rīki piedāvā risinājumus plašam problēmu lokam. Tomēr, ja runa ir par ātru ieviešanas laiku, šī sarežģītība kļūst par nelielu trūkumu. RPA rīki ir vienkāršāki, tāpēc to ieviešana ir lētāka un mazāk laikietilpīga. Vadītājiem, uz kuriem tiek izdarīts spiediens, lai panāktu digitālo transformāciju visā uzņēmumā, RPA risinājumi var piedāvāt ātrāku ceļu uz vērtības radīšanu.
#7. IPA rīkiem ir sarežģītāka mācīšanās līkne
Šo rīku relatīvā sarežģītība atkal rada priekšrocības un trūkumus. IPA rīku ieviešanai ir nepieciešamas ļoti tehniskas funkcijas, piemēram, mašīnmācīšanās.
Joprojām ir cerības arī komandām, kas nav tehniskas komandas. Inteliģentas automatizācijas konsultāciju uzņēmumi var veikt lielu daļu no smagajiem darbiem un procesu izstrādes. Turklāt IA rīki ar katru dienu kļūst lietotājam draudzīgāki.
Inteliģento procesu automatizācijas piemēri un nozares izmantošanas gadījumi
Saskaņā ar pētījumiem 2023. gadā tiks saražoti 120 zetabaiti datu. Katru gadu visā pasaulē saražoto datu apjoms pieaug par aptuveni 20-25 %. Saskaņā ar MIT Sloan datiem aptuveni 80 % šo datu ir nestrukturēti. Lai gan RPA rīki ir ļāvuši uzņēmumiem daudz ko darīt ar strukturētiem datiem, ir skaidrs, ka teksts, audio, video, e-pasti, sociālo plašsaziņas līdzekļu saturs, serveru žurnāli, sensoru žurnāli un satelīta attēli var piedāvāt ievērojamas iespējas.
Labākais veids, kā izprast inteliģentas biznesa automatizācijas iespējas, ir praktiski, reāli piemēri un izmantošanas gadījumi. Šeit ir daži veidi, kā automatizācijas tehnoloģija var palīdzēt konkrētās nozarēs.
1. Klientu apkalpošana
Pēdējos gados klientu apkalpošanas prasības ir ievērojami pieaugušas. Mūsdienu patērētājs pieprasa vienmēr pieejamas pašapkalpošanās iespējas ar augstu personalizācijas pakāpi. Inteliģentā automatizācija palīdz uzņēmumiem piedāvāt gaidīto individuālās aprūpes līmeni bez lielām pieskaitāmajām izmaksām, kas saistītas ar cilvēku darbu.
Čatboti, kas darbojas ar dabiskās valodas procesoriem un ir savienoti ar klientu attiecību pārvaldības (CRM) platformām, var piedāvāt izcilu klientu pieredzi. Apvienojumā ar automatizētu e-pasta apstrādi, prognozēšanas analīzi un noskaņojuma analīzi uzņēmumiem ir pieejama daudzkanālu aprūpe, kas paredz problēmas un palīdz saglabāt klientus.
2. Veselības aprūpe
Veselības aprūpe ir ievērojama viedās automatizācijas izmantotāja. Sliktā veselība visā pasaulē nozīmē, ka slimnīcas kļūst aizvien noslogotākas, un daudzas no tām slodzes dēļ sāk slīkt. Ierobežotie budžeti un pārslogotais personāls norāda uz nepieciešamību uzlabot darbības efektivitāti, jo īpaši tādos administratīvos uzdevumos kā pacientu reģistrācija, apdrošināšanas apstrāde, grafiku sastādīšana, rēķinu izrakstīšana un citi.
3. Finanses
Finanšu nozare pamatoti ir iemantojusi reputāciju kā vismodernāko tehnoloģiju līderis. Kā agrīni RPA tehnoloģiju izmantotāji nozare ir turpinājusi meklēt veidus, kā palielināt efektivitāti un izpildīt regulatīvo slogu. Inteliģentā automatizācija tiek izmantota visā finanšu jomā, lai palīdzētu atklāt krāpšanu un nodrošināt atbilstību. Tomēr šīs tehnoloģijas palīdz arī operācijās, arvien vairāk racionalizējot lēmumu pieņemšanu saistībā ar aizdevumu pieteikumiem un citiem jautājumiem. Turklāt tā var arī automatizēt programmatūras testēšanu, palīdzot finanšu iestādēm izveidot pielāgotu programmatūru.
4. Ražošana
Pēdējos gados sabiedrības informētība par piegādes ķēdes problēmām ir pieaugusi, jo ir sastrēgumi, inflācija un vispārējā dzīves dārdzības krīze. Ražotājiem ir jāpieņem digitālā transformācija, jo mainās pirkšanas preferences un biznesa dinamika. Šī realitāte ir īpaši aktuāla jaunajās industrializētajās vai jaunattīstības valstīs.
RPA un IPA var palīdzēt uzņēmumiem šajās jomās novērst plaisu un uzlabot procesus un organizāciju visā vērtību ķēdē. Ražošanas pasūtījumu automatizēšana, izpratne par mainīgajām klientu vēlmēm un pielāgošanās tām, loģistikas uzlabošana un atkritumu samazināšana ir tikai dažas jomas, kurās var izmantot mākslīgā intelekta rīkus.
Vai inteliģentā procesu automatizācija un hiperautomatizācija ir viens un tas pats?
Lai gan daudzi eksperti inteliģento procesu automatizāciju un hiperautomatizāciju lieto savstarpēji aizvietojami, tie ir atšķirīgi jēdzieni. Neskaidrības ir saprotamas. Abas disciplīnas ir IT un uzņēmējdarbības procesu automatizācijas priekšplānā, izmantojot mākslīgo intelektu un citas saistītās tehnoloģijas. Tomēr ir svarīgi saprast, kādas ir atšķirības starp abiem veidiem.
Kā minēts iepriekš, inteliģentajā procesu automatizācijā tiek izmantotas dažādas tehnoloģijas, piemēram, mākslīgais intelekts, ML, datorredzes, kognitīvās tehnoloģijas, dabiskās valodas apstrāde un, protams, RPA.
Savukārt hiperautomatizācija ir filozofija vai pieeja, kuras mērķis ir automatizēt pēc iespējas vairāk biznesa procesu.
Liela daļa neskaidrību rodas tāpēc, ka IPA ir daļa no hiperautomatizācijas pieejas. Tomēr hiperautomatizācija ir sarežģītāka, paātrināta IA versija ar daudz plašāku darbības jomu. Tā vietā, lai risinātu fiksētus procesus vai uzdevumus, hiperautomatizācija darbojas ar dažādām platformām un tehnoloģijām, lai maksimāli palielinātu uzņēmējdarbības efektivitāti.
IPA un RPA krustpunkts un konverģence
Šajā rakstā mēs esam veltījuši lielu daļu laika IPA un RPA relatīvo priekšrocību analīzei. Lai gan ir lietderīgi nošķirt šīs automatizācijas tehnoloģijas, tomēr domāt par tām kā par savstarpēji konkurējošiem vai konkurējošiem rīkiem nav gluži pareizi. Labākais veids, kā izprast to iespējas, ir izmantot tos kā papildinošus automatizācijas rīkus.
Ir vairāki punkti, kuros abi rīki krustojas.
#1. IPA kā risinājums RPA ierobežojumiem
Darbā ” Kā konkurēt mākslīgā intelekta laikmetā ” (Mohanty un Vyas, 2018) autori apgalvo, ka “RPA roboti darīs tieši to, ko jūs viņiem teiksiet, un tā ir viņu lielākā priekšrocība, bet arī lielākā vājība.” Šis viedoklis uzsver būtisku aspektu attiecībā uz RPA robežām: Tomēr nestrukturēti dati un neprognozējami scenāriji nozīmē, ka uzņēmumi nevar izmantot RPA risinājumus visiem uzdevumiem.
Mašīnmācīšanās var palīdzēt paplašināt RPA iespējas, jo īpaši divās galvenajās jomās. Tās ir:
1. Darbs ar nestrukturētiem datiem
2. Atverot durvis augstākas pakāpes lēmumu pieņemšanai
Pašreizējā situācijā RPA rīki nespēj veikt iepriekš minētās darbības. Tomēr, ja automatizācija tiek papildināta ar mākslīgo intelektu, tā var pāriet jaunā līmenī.
#2. Kā pakāpiens ceļā uz IPA vai hiperautomatizācijas ieviešanu.
Ir vilinoši uzskatīt, ka RPA, IPA un hiperautomatizācija ir nepārtraukts process. Tomēr, iespējams, tas ir nedaudz vienkāršots. Fakts ir tāds, ka jebkura sarežģīta automatizācijas sistēma, kas ietver IPA vai hiperautomatizāciju, lielā mērā balstīsies uz RPA. Tāpēc RPA rīki joprojām būs gan svarīgi, gan nepieciešami šajos progresīvajos scenārijos.
Šis arguments ir spēcīgāks īstenošanas kontekstā. Ceļā uz hiperautomatizāciju ir jāveic daudzi pētījumi par to, kurus uzdevumus var automatizēt. Sākot ar RPA, tiek izveidots stabils pamats uzdevumu veidiem, kurus var automatizēt. Tas ļauj uzņēmumiem izveidot un testēt automatizācijas darbplūsmas, kuras tie var paplašināt un papildināt ar IPA.
Hiperautomatizācija ir pieeja, kas ietver visu iespējamo automatizāciju. Tas, kā tas izskatās, katrā uzņēmumā ir atšķirīgs. Dažos uzņēmumos tas varētu ietvert RPA, ko nelielā mērā atbalsta mākslīgais intelekts; citos tas varētu būt pilnvērtīgs, visaptverošs automatizācijas mehānisms ar minimālu cilvēka ieguldījumu.
#3. Prognozēšanas analīze un lēmumu pieņemšana
RPA veic noteiktus uzdevumus, pamatojoties uz konkrētiem palaidējiem vai ievades datiem. Ja ņemam vērā dažas no IPA priekšrocībām, piemēram, noskaņojuma analīzi, dabiskās valodas apstrādi, datorredzes tehnoloģiju un ML iespējas, ir skaidrs, ka šī tehnoloģija spēs apstrādāt daudzus netīrus datus un pārvērst tos strukturētā informācijā, kas var kalpot kā šie ierosinātāji vai ievades dati.
Iespējas šeit ir milzīgas. Kā mēs esam novērojuši medicīnas nozarē, pētījumi ir pierādījuši, ka mākslīgais intelekts ir pārspējis radiologus mamogrāfijas skrīninga veikšanā. Šādu prognožu precīzai veikšanai ir nepieciešama gadiem ilga pieredze un zināšanas attiecīgajā jomā, kas pamet uzņēmumu, kad kāds aiziet pensijā vai aiziet no darba. RPA, papildināta ar mākslīgo intelektu, var palīdzēt pārvarēt šo pieredzes trūkumu.
Lai gan mamogrāfijas skrīninga piemērs ir uzkrītošs, RPA un IPA priekšrocības var attiecināt uz vairākiem citiem uzņēmējdarbības vadības scenārijiem, kuros nepieciešama augstas kvalitātes izziņa vai lēmumu pieņemšana. Kad šie lēmumi ir pieņemti, tie var iedarbināt pakārtotas darbības, izmantojot RPA, tādējādi nodrošinot neticami augstu produktivitātes līmeni visdažādākajiem uzņēmumiem.
Pieci inteliģenti automatizācijas rīki
Tirgū ir vairāki inteliģentās automatizācijas ražotāji. Katrs no tiem piedāvā unikālu dažādu tehnoloģiju, pieeju un cenu kombināciju. Iepazīsim piecus lielākos IA jomas pārstāvjus.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST ir komplekss, visaptverošs, inteliģents automatizācijas risinājums, kas piedāvā mūsdienīgus hiperautomatizācijas rīkus gan programmatūras automatizācijai, gan robotizētai procesu automatizācijai.. Tas izmanto datorredzes tehnoloģiju un RPA kombināciju, lai palīdzētu lietotājiem atklāt un automatizēt gan priekšējos, gan aizmugurējos biroja uzdevumus. Platformai ir lieliskas funkcijas, piemēram, OCR un pamatīgi analītiskie rīki. Tai ir arī bezkodēšanas iespējas, bezmaksas un uzņēmuma versijas, jebkuras lietotnes automatizācija starp platformām/pārlūkprogrammām, neierobežots licenču skaits un pilna laika ZAP eksperts, kas strādā klienta komandā (uzņēmuma versijā).
#2. IBM Cloud Pak biznesa automatizācijai
IBM Cloud Pak ir modulārs, hibrīda mākoņa, inteliģents automatizācijas risinājums. Šī visaptverošā biznesa automatizācijas platforma ir aprīkota ar dažādām funkcijām, tostarp darba plūsmas automatizācijas, dokumentu apstrādes, procesu izpētes un lēmumu pārvaldības funkcijām. Tā ietver arī rīkus ar zemu kodu un bez koda un labu klientu atbalstu.
#3. UiPath biznesa automatizācijas platforma
UiPath ir papildinājis savu RPA piedāvājumu ar inteliģento biznesa automatizāciju. Lai sasniegtu šos mērķus, platformā tiek izmantota datorredzes tehnoloģija un bezapkalpes robotika (pēc viņu vārdiem, “roboti, kas pārvalda robotus”). Tie izmanto arī kognitīvos uzlabojumus, lai saprastu valodu un nestrukturētus datus. UiPath Biznesa automatizācijas platforma ir integrējama ar trešo pušu kognitīvajiem pakalpojumiem no tādiem piegādātājiem kā IBM, Google un Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud ir vēl viena mākoņtehnoloģiju automatizācijas platforma ar IA iespējām. Uzņēmums piedāvā arī inteliģentas automatizācijas pakalpojumus, lai palīdzētu komandām veikt ieviešanu un uzturēšanu. Blue Prism Cloud piedāvā ne tikai inteliģentus robotizētus procesu automatizācijas rīkus, bet arī bezkodēšanas, vilkšanas un nomešanas dizaina studiju un vadības telpu – darba plūsmas automatizācijas orķestrēšanas funkciju.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, kas iepriekš tika saukts Microsoft Flow, ir vēl viens mākoņbāzēts inteliģentas automatizācijas risinājums bez kodēšanas. Pakete piedāvā funkciju AI Builder, kas ir lietotājam draudzīga, mērogojama un viegli savienojama. Microsoft plaši izziņotais 10 miljardu ASV dolāru ieguldījums ChatGPT nozīmē, ka tas nodrošina dabiskās valodas apstrādes iespējas apvienojumā ar “norādiet un klikšķiniet” saskarni, kas ļauj komandām, kuras nav tehniskas personas, veidot inteliģentas robotizētas procesu automatizācijas darbplūsmas.
Nobeiguma domas
RPA un IPA ir atšķirīgas tehnoloģijas. Tomēr tie ir ļoti komplimentāri. Abu rīku patiesais spēks slēpjas to spējā papildināt ne tikai cilvēkresursus, bet arī viens otru. Kā liecina daudzi automatizācijas piemēri, lielu daļu no pamatdarbiem, ko nodrošina automatizācija, var veikt digitālie darbinieki un roboti. Veiksmīgai automatizācijai ir nepieciešams sadalīt un izprast esošās darba plūsmas. RPA var nodrošināt daudzas no šīm sastāvdaļām.
Mēs atrodamies uz aizraujošas ēras sliekšņa darba pasaulē, kur cilvēka kognitīvās spējas var papildināt mākslīgais intelekts. Digitālā transformācija pamatoti ir uzņēmumu prioritāte gan attīstītajās, gan jaunattīstības valstīs. IPA un RPA rīku ieviešana veidos centrālo daļu šajās pārejās, nodrošinot neiedomājamu produktivitāti.
