Robotic Process Automation is een op hol geslagen trein. Volgens Deloitte zal de technologie het volgende bereiken bijna universele toepassing in 2025. Het feit dat RPA de bedrijfswereld domineert, betekent echter niet dat het zal stoppen met evolueren.
We staan op een spannend technologisch kruispunt. De vooruitgang in AI in de afgelopen jaren is opzienbarend geweest. ChatGPT en andere vormen van Generative AI hebben het publieke bewustzijn veroverd. Die opwindende technologie is echter maar één uitdrukking van het potentieel van AI.
RPA is een eenvoudig maar effectief hulpmiddel. De convergentie van RPA en AI biedt echter eindeloze mogelijkheden voor innovatie. Gespreksgestuurde klantenservice met AI, analytisch gestuurde besluitvorming en de automatisering van kenniswerk zijn slechts enkele voorbeelden van AI in RPA.
Naarmate de technologie voortschrijdt, zal Cognitive Robotic Process Automation de aard van het werk veranderen op manieren die we ons nauwelijks kunnen voorstellen. Laten we eens kijken hoe AI met RPA de grenzen van automatisering al heeft verlegd voordat we de toekomstige impact bekijken.
De grenzen van RPA
De wijdverspreide toepassing van RPA is een bewijs van het nut ervan. De technologie heeft talloze bedrijven geholpen om nieuwe productieniveaus, efficiëntie en nauwkeurigheid te bereiken door eens handmatige taken te automatiseren. Maar zoals elke technologie heeft ook deze zijn grenzen.
1. Transactionele automatisering is moeilijk te beheren
Hoewel RPA-bots trouw processen zullen uitvoeren, hebben ze een beetje beheer en onderhoud nodig. Wanneer bijvoorbeeld inputs of outputs veranderen, moeten bots opnieuw geconfigureerd worden om met deze licht veranderende omstandigheden om te gaan. In dynamische werkomgevingen kan dit middelen en tijd kosten.
2. RPA worstelt met ongestructureerde gegevens
RPA tools zijn gebouwd om taken uit te voeren met behulp van if/then/else logica. Daarom vertrouwen ze op voorspelbare gegevensstructuren. Elke variatie of verandering in de invoergegevens zal fouten of uitzonderingen veroorzaken omdat ze buiten de gedefinieerde waarden vallen die de bot verwacht te ontvangen.
3. RPA biedt schaalbare uitdagingen
Mede door de redenen die we hierboven hebben genoemd, kan het schalen van je RPA-processen lastig zijn. Elk proces moet duidelijk gedefinieerd, beheerd en onderhouden worden, terwijl het gebrek aan aanpassingsvermogen van RPA ook problemen kan opleveren.
De beperkingen van RPA zijn niet iets om je zorgen over te maken. AI-ondersteund RPA kan al deze beperkingen overwinnen en tegelijkertijd nieuwe en opwindende automatiseringsmogelijkheden bieden.
Dit is hoe RPA met AI de automatisering heeft veranderd.
Robotic Process Automation en kunstmatige intelligentie:
Een perfecte match
RPA is door zijn ontwerp een eenvoudig en ongecompliceerd hulpmiddel, in ieder geval op gebruikersniveau. Het is gebouwd om toegankelijk te zijn voor niet-technische teams. Als zodanig voert het de instructies die het krijgt op een gecontroleerde manier uit. Het is aan mensen om deze processen te identificeren en RPA opdrachten te laten uitvoeren.
Natuurlijk kan het gedetailleerd beschrijven van stapsgewijze instructies onmogelijk worden bij voldoende complexiteit – daarom is het combineren van RPA en kunstmatige intelligentie de toekomst van automatisering.
1. RPA met optische tekenherkenning
In
Robotic Process Automation met AI en OCR om bedrijfsprocessen te verbeteren
(Shidaganti, 2021), schetst de auteur de beperkingen van RPA door te suggereren: “Elke verandering in het geautomatiseerde proces vereist directe veranderingen in de RPA-toepassing.” Shidaganti stelt AI voor als oplossing voor dit proces en houdt een pleidooi voor optische tekenherkenning (OCR) als fundamentele uitbreiding van RPA.
OCR heeft inderdaad invloed gehad op bedrijven door RPA open te stellen voor ongestructureerde gegevens. AI-gestuurde RPA OCR-tools kunnen informatie lezen van gedrukte documenten en zelfs geschreven tekst. Er zijn drie primaire mogelijkheden voor RPA die OCR-integratie mogelijk maakt.
- OCR codeert gestructureerde gegevens, waardoor RPA kan werken met onvoorspelbare invoer
- RPA kan machines op afstand automatiseren door te ontcijferen wat er op hun respectievelijke schermen gebeurt
- OCR kan, in combinatie met Machine Learning, helpen bij Know Your Customer (KYC), Anti Money Laundering (AML) en Fraudedetectie door documenten te scannen. De kennis en beslissingen van de technologie kunnen worden geïntegreerd met RPA, waardoor rekeningen sneller kunnen worden geopend, onboarding, beslissingen over leningen, enzovoort.
2. Machine Learning en RPA
Robotic Process Automation en Machine Learning zijn een ander voorbeeld van het gebruik van AI om de inherente beperkingen van RPA te overwinnen. Al in 2016 hebben automatiseringsdeskundigen in de verzekeringsbranche het volgende vastgesteld de mogelijkheden van cognitieve robotische procesautomatisering (RPA). In dat artikel bespreken de auteurs “zelfoptimaliserende klantenservice, prijsstelling van leningen, financieel advies of afhandeling van claims of klachten” als mogelijke horizonten.
Het is interessant om te zien hoe Robotic Process Automation Machine Learning tools in korte tijd gemeengoed zijn geworden.
Machine Learning is overal. Het beschrijft het proces om een machine te leren taken uit te voeren met expliciete programmeerinstructies. Zoals je misschien weet, houdt dit in dat machines algoritmes gebruiken om patronen in een gegevensreeks te analyseren en te vinden. Eenmaal getraind kan de machine andere gegevens verwerken en inzichten en voorspellingen produceren.
RPA en Machine Learning passen goed bij elkaar omdat het betekent dat RPA slimmer en intuïtiever wordt en met ongestructureerde gegevens kan omgaan.
3. RPA met diep leren
Machine Learning is een subset van AI, terwijl Deep Learning een subset is van Machine Learning. Het verschil tussen Deep Learning en Machine Learning is voor sommige mensen misschien subtiel, maar het is de moeite waard om het te onderzoeken. Machine learning wordt getraind op gegevens om te helpen bij beslissingen en voorspellingen.
De technologie heeft echter meestal niet het vermogen om zichzelf na verloop van tijd te verbeteren. Deep Learning daarentegen maakt gebruik van neurale netwerken om te leren en de prestaties te verbeteren. Met andere woorden, dankzij Deep Learning combineren RPA en ML om automatiseringen te bouwen die beter worden door ervaring.
Natuurlijk heeft Deep Learning een ongelooflijke hoeveelheid gegevens nodig om deze functie uit te voeren. In wat nog een voorbeeld is van de diepe symbiose tussen AI en RPA, zijn bots ideaal om te helpen bij het moeizame proces van het verzamelen van deze trainingsgegevens. RPA tools hebben toegang tot verschillende websites en andere informatiebronnen om deze informatie te verzamelen, zodat het Deep Learning algoritme over voldoende gegevens beschikt om te verbeteren.
Met deep learning kunnen bots ook de voordelen van voorspellende analyses benutten. Wanneer RPA tegen uitzonderingen aanloopt, kan het deze matchen met verwachte of onverwachte patronen, waardoor menselijke interventie overbodig wordt.
Als slimme bots datagestuurde beslissingen kunnen nemen, kunnen ze optimaal reageren op klanten. Een voorbeeld van deze toepassingen binnen RPA zijn tools voor sentimentanalyse die natuurlijke taalverwerking (NLP) gebruiken om de stemmingen van consumenten te decoderen. Op hun beurt kunnen bots hun reactie aanpassen om een passende toon te treffen. Deze dynamiek kan veel doen om de kloof tussen empathische menselijke klantenservice en het gemechaniseerde alternatief te overbruggen.
4. RPA en beeldherkenning
Het koppelen van RPA met beeldherkenningssoftware is een ander voorbeeld van het gebruik van AI om het onvermogen van RPA om met rommelige of ongestructureerde gegevens om te gaan te overwinnen. In de krant
Analyse en toepasbaarheid van kunstmatige intelligentietechnologieën op het gebied van RPA-softwarerobots voor het automatiseren van bedrijfsprocessen
(Kanakov, 2022) schetst de auteur enkele fascinerende toepassingen van RPA en beeldherkenning met betrekking tot het automatiseren van achtergrondcontroles bij het aannemen van personeel of het helpen bij fraudedetectie.
Andere gebruiksscenario’s die Kanakov voorstelt zijn onder andere het gebruik van gezichtsherkenning voor de beveiliging van gebouwen, met RPA-tools die verbonden zijn met camera’s. De toepassingen zijn werkelijk eindeloos. Drones of camera’s kunnen bijvoorbeeld allerlei omgevingen scannen op onregelmatigheden. Eenmaal gedetecteerd kan een RPA-systeem de problemen melden aan de relevante partijen, zodat ze snel kunnen worden verholpen.
5. RPA met generatieve AI
In een
artikel in Forbes
Clint Boulton van DELL gebruikt een fantastische analogie bij het vergelijken van RPA en Generative AI. Hij suggereert dat “op een gala-evenement RPA de gastenlijst controleert, kaartjes telt en zaken als zaalcapaciteit, verwarming en verlichting bewaakt.” Daarna zegt hij: “Ondertussen maakt Generative AI reclame voor het evenement, schrijft felicitatietoespraken voor de genodigden en voert gesprekken met elke gast.”
Wat zo krachtig is aan deze analogie is dat het perfect weergeeft wat we allemaal hebben waargenomen in het afgelopen jaar of zo. Generatieve AI is zo interessant en krachtig dat we niet anders kunnen dan ons verbazen over de output ervan. Maar zonder iemand (RPA) die op de achtergrond zwoegt en ondergeschikte taken uitvoert, kan er geen evenement plaatsvinden, of in ieder geval geen functioneel evenement.
Volgens Gartner biedt Generative AI veel opties. Het kan snel geschreven inhoud, afbeeldingen, video’s, muziek en zelfs code genereren. Sommige mogelijkheden liggen meteen voor de hand, zoals een converserende klantenservice.
Maar verbeterde chatbots zijn nog maar het begin; andere gebruikssituaties voor RPA en Generative AI omvatten het helpen van RPA bij het begrijpen van ongestructureerde gegevens in vele vormen en zelfs het uitbreiden van RPA met besluitvorming, gegevensanalyse en meer.
6. Bijgewoonde automatisering
Je kunt automatisering opsplitsen in twee categorieën: Bezocht en onbeheerd. Zoals je zou verwachten, betekent Unattended Automation dat de bot processen uitvoert zonder menselijke input. Attended Automation beschrijft daarentegen taken waarbij menselijke interactie nodig is tijdens minimaal één stap in het proces.
Er zijn een paar manieren waarop dit kan werken. Voor het geautomatiseerde proces kan bijvoorbeeld een handmatige trigger nodig zijn. Een andere mogelijkheid is dat voor een van de stappen beveiligingsgegevens nodig zijn tijdens het proces. Complexere orkestraties zijn hier echter mogelijk dankzij Robotic Desktop Automation (RDA).
Robotic Desktop Automation (RDA) is een vorm van gecontroleerde automatisering. Maar dankzij AI-tools zoals ML en optische tekenherkenning voegen deze robots dynamisch meerdere workflowprocessen samen en automatiseren ze voortdurend verschillende taken voor een individuele gebruiker. In dit scenario fungeert de RDA-bot als een virtuele assistent die gegevens ophaalt, bestanden verstuurt en rapporten genereert terwijl de menselijke medewerker met een klant praat.
7. Zelfhelende bots
A
Staat van RPA-onderzoek vanaf 2022
onthulde een probleem dat sommige bedrijven treft die RPA-oplossingen gebruiken. Meer dan 69% van de respondenten zegt wekelijks een kapotte RPA-bot te ervaren. Erger nog, meer dan 40% suggereerde dat het meer dan 5 uur duurt om hun bot te repareren, terwijl andere respondenten suggereerden dat het herstellen meer dan een dag kan duren.
Deze cijfers zijn onaanvaardbaar hoog. De enquête gaat echter niet in op de details van het probleem. Veel voorkomende redenen voor het mislukken van RPA zijn wijzigingen in de invoer, robots die tegen uitzonderingen aanlopen, onvolledige gegevens, slecht testen of een gebrek aan onderhoud, om er maar een paar te noemen.
Self-healing RPA beschrijft een systeem dat zichzelf kan repareren zonder de inbreng van een menselijke medewerker.
Zelfherstellende RPA-bots worden mogelijk gemaakt door AI-algoritmen die de prestaties van de geautomatiseerde taak controleren. Wanneer zich problemen voordoen, komen deze handige tools in actie, identificeren ze de hoofdoorzaak en passen ze een oplossing toe. Het voordeel is betere prestaties en meer uptime.
8. Slimme verwerking van mijnbouw
Process mining in de context van RPA is het ontdekken van taken die bedrijven kunnen automatiseren. Door gebruik te maken van de geavanceerde analytische mogelijkheden van AI kunnen teams hun bedrijfsworkflows uitpluizen om taken te vinden die geautomatiseerd kunnen worden en voorspellingen doen over de impact van deze automatisering.
Process mining maakt gebruik van ML en gegevensanalyse. Het maakt bijvoorbeeld gebruik van schermopnamesoftware om workflowgegevens vast te leggen en op te splitsen in stappen. Vervolgens voeren ML- of analysetools modellen van deze taken uit en vinden ze gebieden die kunnen worden omgezet in geautomatiseerde processen. AI-tools geven bedrijven een beter overzicht en inzicht in de taken, waardoor ze afhankelijkheden, knelpunten en inefficiënties kunnen identificeren.
De combinatie van RPA en process mining is zeer krachtig omdat het bedrijven kan helpen processen op te sporen die ze anders misschien niet zouden ontdekken. Dat betekent dat u meer waarde kunt halen uit uw RPA-investeringen en de andere voordelen van RPA, zoals het verlagen van de kosten en het verhogen van de productiviteit, verder kunt uitbreiden.
Wat je hier ook zou kunnen opmerken is dat process mining de ontdekkingstijd voor geschikte RPA-processen kan verkorten. Dat betekent dat je implementatie veel sneller van de grond komt.
9. Automatisering van softwaretesten
Softwareontwikkelaars en uitgevers hebben de afgelopen decennia een aantal van de meest ontwrichtende technologieën geleverd. De industrie zelf heeft echter ook een revolutie doorgemaakt. DevOps en Agile methodologieën hebben ontwikkelaars geholpen om te voldoen aan de vraag naar razendsnelle, continu verbeterende producten, terwijl CI/CD pipelines ook bijdragen aan een snellere doorlooptijd.
RPA is een fantastisch hulpmiddel voor specifieke soorten softwaretests. McKinsey suggereert dat softwareontwikkeling van de volgende generatie net achterloopt op AI in termen van de grootste technologische trends voor 2023. Automatisering van softwaretests, aangedreven door zowel RPA als AI, zal voorop lopen in die trend, waarbij Generative AI code schrijft en niet-technische teams worden verwelkomd in de kudde dankzij no-code tools.
Zoals de partner van het adviesbureau, Santiago Comella-Dorda, suggereert: “Ontwikkelaars zijn misschien wel een van de meest waardevolle activa voor de moderne digitale onderneming, maar toch besteden ze meer dan 40 procent van hun tijd aan repetitieve, laagwaardige taken die gemakkelijk geautomatiseerd zouden kunnen worden met een moderne toolset.”
10. RPA Intelligente Automatisering
Artificial Intelligence Robotic Process Automation, ook wel Intelligent Process Automation (IPA) genoemd, wordt beschouwd als de volgende fase van automatisering. Het neemt RPA en voegt cognitieve vaardigheden toe door middel van AI. Het kan RPA omvatten met alle of enkele van de andere AI-technologieën die hierboven zijn opgesomd.
In een
IBM-onderzoek onder C-Suite executives
90% van de respondenten gaf aan dat Intelligent Automation hen hielp om “bovengemiddeld te presteren bij het beheren van organisatorische veranderingen als reactie op opkomende zakelijke trends”. Dit zegt iets over het vermogen van RPA en AI om flexibele en robuuste oplossingen te creëren die een echt concurrentievoordeel kunnen bieden.
Het bewijs van de kracht van RPA en AI om organisatorische veranderingen teweeg te brengen is te vinden in de reactie van het bedrijfsleven op de COVID-19 pandemie. De toepassing van technologie voor robotische procesautomatisering om bedrijfsprocessen te garanderen tijdens de COVID-19-pandemie (Siderska, 2021) liet zien hoe 60% van de onderzochte Poolse bedrijven in staat was om bedrijfscontinuïteit te implementeren dankzij RPA-tools. Volgens het onderzoek leverden AI en Analytics een grote bijdrage.
In een recent
Gartner-onderzoek
verklaarde 80% van de executives ervan overtuigd te zijn dat automatisering kan worden toegepast op elk bedrijfsproces. Die statistiek is een opmerkelijk bewijs van de kracht van RPA in combinatie met AI. Het is onmogelijk voor te stellen dat dit aantal zo hoog zou kunnen zijn zonder de uitbreiding van RPA door AI.
Voor de toekomst is onderzoek naar
neuromorfische verwerking
– een informatieverwerkingssysteem dat is gebaseerd op de hersenstructuur – zou kunnen leiden tot meer cognitie en machine-intelligentie. Wat zo opwindend is aan deze horizon is dat deze intelligentiemodellen veel minder trainingsgegevens nodig hebben, wat betekent dat ze beschikbaar zouden kunnen zijn voor ondernemingen.
Hoe AI aangedreven RPA de toekomst zal veranderen
van werk en samenleving
AI tools voor procesautomatisering zijn nog maar net op stoom. Hier zijn enkele gebieden waar AI de automatisering verder zal beïnvloeden.
1. Industrie 4.0
De eerste industriële revolutie werd aangedreven door stoom, de tweede door elektriciteit. De Derde Industriële Revolutie werd mogelijk gemaakt door digitale technologieën in de jaren 1970. Als het gaat om de Vierde Industriële Revolutie, ook bekend als Industrie 4.0, zijn er verschillende technologische kandidaten, zoals Digital Twins, Virtual Reality, het Internet of Things (IoT), AI en ML, en zelfs 3D-printen.
Een
Wereldwijde Supply Chain Onderzoek van IMD
van 2022 onthult een verontrustende waarheid. Van de meer dan 200 ondervraagde leidinggevenden in de productiesector noemden slechts weinigen Industrie 4.0-gerelateerde technologie als een grote prioriteit. Dit is heel anders dan in 2019, toen 68% van de respondenten in een onderzoek van McKinsey gaf aan dat Industrie 4.0 een strategische topprioriteit is.
In het onderzoeksverslag Robotisering van processen en kunstmatige intelligentie in de industrie 4.0 – Een literatuuroverzicht (Riberio, 2021) stelt de auteur dat “gezien de reikwijdte van de toepasbaarheid van AI, RPA geleidelijk aan zijn automatiseringsfuncties heeft uitgebreid met implementaties van algoritmen of AI-technieken die in bepaalde contexten worden toegepast (bijv. Enterprise Resource Planning, Boekhouding, Human Resources) om te classificeren, herkennen, categoriseren, enz.”
Naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, zullen nieuwe tools en mogelijkheden Industrie 4.0 helpen om een door AI aangedreven realiteit te worden.
2. Hyperautomatisering
Hyperautomatisering is de natuurlijke evolutie van automatisering. In plaats van het automatiseren van een bepaalde taak of bedrijfsproces, is het echter de bedoeling om de automatiseringsmogelijkheden uit te breiden over de hele organisatie. De uiteindelijke versie zal een volledig verbonden en grotendeels autonoom bedrijf zijn waar workflows en beslissingen gestroomlijnd, flexibel en veerkrachtig zijn.
Hyperautomatisering omvat een mix van verschillende technologieën. Dit omvat:
- RPA
- AI
- Automatisering van bedrijfsprocessen (BPA)
- ML
- Intelligente documentverwerking (IDP)
- Workflow orkestratie
- Procesmijnbouw
- Natuurlijke taalverwerking (NLP)
- Digitale tweeling van een organisatie (DTO)
- Gespreksafhankelijke RPA
- Computer vision RPA
Zoals gesteld in de paper Hyperautomatisering voor de verbetering van automatisering in industrieën (Haleem, 2021), “Door een mix van automatiseringstechnologieën kan hyperautomatisering een aantal beperkingen van een enkele automatiseringsmethode overwinnen. Hierdoor kunnen bedrijven de grenzen van elk proces overstijgen en bijna elke lastige en schaalbare bewerking automatiseren.”
3. Minder vertrouwen op experts
De hausse in softwareontwikkeling van de afgelopen jaren heeft een probleem blootgelegd. Terwijl de vraag naar apps en mobiele technologie groeide, kon het aanbod het moeilijk bijbenen. Er was een tekort aan softwareontwikkelaars, waardoor veel vacatures maandenlang open bleven.
Met prestigieuze banen van zes cijfers die op de loer liggen voor gekwalificeerde kandidaten, is het je vergeven als je denkt dat mensen zich gewoon omscholen en de vruchten plukken. Scholen en universiteiten werden ook onder de loep genomen, met regeringen die suggereerden dat ze niet genoeg deden om het gebruik van bèta/technische vakken aan te moedigen. De realiteit is echter dat coderen moeilijk is. Slechts een klein deel van de bevolking is geschikt voor deze baan.
Nu onze wereld steeds digitaler wordt, zou het tekort aan programmeurs wel eens beschouwd kunnen worden als een waarschuwing die we in de wind hebben geslagen. Gelukkig kan AI-gestuurde automatisering het tegengif voor dit probleem bieden.
Leiderschapsposities vereisen een mix van managementvaardigheden en diepgaande vakinhoudelijke kennis. Lezen en leren zijn slechts een deel van wat leidinggevenden en senior teamleden waardevol maakt voor een organisatie. Naarmate meer sectoren technologie omarmen, zal deze talentenpool echter leeglopen.
AI-analyse kan enorme hoeveelheden historische gegevens gebruiken om inzichten en onderliggende relaties te vinden en voorspellingen te doen. Deze tools helpen de ervaringskloof te overbruggen. Het kan ook de slimme besluitvorming democratiseren die voorheen voorbehouden was aan bedrijven met enorme budgetten.
Terwijl ervaren besluitvormers en strategen nooit uit de mode zullen raken, zal een hypergeautomatiseerd bedrijf, aangedreven door Machine Learning (ML) en data analytics, de klok rond draaien en keuzes maken op basis van factoren die geen mens bewust zou kunnen overwegen.
McKinsey suggereert dat de automatisering van kenniswerk nu in zicht is. Recht, economie, onderwijs, kunst en technologie zullen allemaal te maken krijgen met verstoringen waarvan voorheen werd aangenomen dat ze alleen minder gekwalificeerde banen in gevaar brachten. Wat dit betekent voor de algemene beroepsbevolking moet echter nog worden bepaald.
4. Grotere efficiëntie van de overheid
Overheidsuitgaven zijn een eeuwig twistpunt. Overal ter wereld hebben democratische regeringen de reputatie opgeblazen te zijn en verkeerde uitgaven te doen. Per
onderzoek van het gerenommeerde Brookings Institute
omarmen Amerikaanse overheidsinstanties AI en RPA.
Uiteenlopende afdelingen als de Food and Drug Administration, de sociale zekerheid, het Defense Logistics Agency en het ministerie van Financiën hebben AI en RPA gebruikt om de productiviteit te verhogen en de kosten van hun essentiële diensten te verlagen. Bovendien is een
onderzoek van de Amerikaanse raad voor technologie en de adviesraad voor de industrie (ACT-IAC)
toont use cases van een tiental overheidsorganisaties.
Een efficiëntere en kosteneffectievere overheid kan een transformerend effect hebben op de samenleving als geheel. Diensten zouden efficiënter en effectiever kunnen worden en belastingen zouden kunnen worden besteed aan programma’s die het leven van miljoenen mensen zouden kunnen veranderen. Deze wijdverspreide toepassing benadrukt echter het belang van het elimineren van
vooringenomenheid in AI,
Vooral als wereldwijde overheden de technologie gebruiken om beleidsbeslissingen te sturen.
Laatste gedachten
AI heeft een grote invloed gehad op de RPA-technologie. Vroege automatiseringstools waren in staat om veel van de routinematige en alledaagse taken op de werkplek uit te voeren. Naarmate de collectieve honger naar automatisering groeide, liep RPA echter tegen zijn grenzen aan. AI is die barrières aan het slechten.
De combinatie van RPA en AI vergroot het potentieel van beide tools. Bedrijven plukken nu al de vruchten van Intelligent Automation, zoals het verbeteren van de klantenservice, het verhogen van de efficiëntie van de organisatie en het verlagen van de bedrijfskosten. AI heeft het toepassingsgebied van RPA geopend op manieren die tien jaar geleden nog onwaarschijnlijk leken.
Het verhaal van Robotic Process Automation en AI stopt hier echter niet. Naarmate we het tijdperk van hyperautomatisering naderen, zullen er nog meer voordelen komen. Het wordt een wilde rit, dus blijf niet achter.
