Robotic Process Automation to rozpędzony pociąg. Według Deloitte, technologia ta pozwoli osiągnąć niemal powszechna adopcja do 2025 roku. Jednak tylko dlatego, że RPA dominuje w świecie biznesu, nie oznacza to, że przestanie ewoluować.
Znajdujemy się w ekscytującym momencie technologicznym. Postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji w ostatnich latach są zaskakujące. ChatGPT i inne formy generatywnej sztucznej inteligencji podbiły świadomość publiczną. Jednak ta ekscytująca technologia jest tylko jednym z przejawów potencjału sztucznej inteligencji.
RPA to proste, ale skuteczne narzędzie. Jednak konwergencja RPA i AI zapewnia nieskończone możliwości innowacji. Obsługa klienta oparta na konwersacyjnej sztucznej inteligencji, podejmowanie decyzji oparte na analizie i automatyzacja pracy opartej na wiedzy to tylko niektóre przykłady sztucznej inteligencji w RPA.
Wraz z postępem technologicznym, Cognitive Robotic Process Automation zmieni charakter pracy w sposób, który trudno nam sobie wyobrazić. Zanim zastanowimy się nad jej przyszłym wpływem, zbadajmy, w jaki sposób sztuczna inteligencja i RPA już przesunęły granice automatyzacji.
Ograniczenia RPA
Powszechne przyjęcie RPA jest świadectwem jego użyteczności. Technologia ta pomogła niezliczonym firmom osiągnąć nowy poziom produkcji, wydajności i dokładności poprzez automatyzację zadań wykonywanych niegdyś ręcznie. Jednak, jak każda technologia, ma ona swoje górne granice.
1. Automatyzacja transakcyjna jest trudna w zarządzaniu
Chociaż boty RPA będą wiernie wykonywać procesy, wymagają one pewnego zarządzania i konserwacji. Na przykład, gdy zmieniają się wejścia lub wyjścia, boty muszą zostać ponownie skonfigurowane, aby obsłużyć te nieznacznie zmieniające się warunki. W dynamicznych środowiskach pracy może to wyczerpać zasoby i czas.
2. RPA zmaga się z nieustrukturyzowanymi danymi
Narzędzia RPA są tworzone w celu wykonywania zadań przy użyciu logiki if/then/else. W związku z tym opierają się na przewidywalnych strukturach danych. Wszelkie odchylenia lub zmiany w danych wejściowych spowodują błędy lub wyjątki, ponieważ wykraczają one poza zdefiniowane wartości, które bot spodziewa się otrzymać.
3. RPA stawia wyzwania związane ze skalowaniem
Częściowo z powodów, które wymieniliśmy powyżej, skalowanie procesów RPA może być trudne. Każdy proces musi być jasno zdefiniowany, zarządzany i utrzymywany, a brak możliwości adaptacji RPA może również stanowić problem.
Ograniczenia RPA nie są powodem do zmartwień. RPA wspomagane przez sztuczną inteligencję może przezwyciężyć każde z tych ograniczeń, otwierając jednocześnie nowe i ekscytujące możliwości automatyzacji.
Oto jak RPA ze sztuczną inteligencją zmieniło automatyzację.
Automatyzacja procesów robotycznych i sztuczna inteligencja:
Idealne dopasowanie
RPA z założenia jest prostym i nieskomplikowanym narzędziem, przynajmniej na poziomie użytkownika. Został on zbudowany tak, aby był dostępny dla zespołów nietechnicznych. W związku z tym wykonuje polecenia, które otrzymuje w kontrolowany sposób. Do ludzi należy identyfikacja tych procesów i kierowanie RPA do wykonywania poleceń.
Oczywiście szczegółowe instrukcje krok po kroku mogą stać się niemożliwe, biorąc pod uwagę wystarczającą złożoność – dlatego połączenie RPA i sztucznej inteligencji jest przyszłością automatyzacji.
1. RPA z optycznym rozpoznawaniem znaków
In
Zrobotyzowana automatyzacja procesów ze sztuczną inteligencją i OCR w celu usprawnienia procesów biznesowych
(Shidaganti, 2021), autor przedstawia ograniczenia RPA, sugerując: „Wszelkie zmiany w zautomatyzowanym procesie wymagają bezpośrednich zmian w aplikacji RPA”. Shidaganti proponuje sztuczną inteligencję jako rozwiązanie tego procesu i argumentuje za optycznym rozpoznawaniem znaków (OCR) jako podstawowym rozszerzeniem RPA.
Rzeczywiście, OCR wpłynął na firmy, otwierając RPA na nieustrukturyzowane dane. Narzędzia RPA OCR oparte na sztucznej inteligencji mogą odczytywać informacje z drukowanych dokumentów, a nawet tekstu pisanego. Istnieją trzy podstawowe możliwości RPA, które ułatwia integracja OCR.
- OCR koduje ustrukturyzowane dane, umożliwiając RPA pracę z nieprzewidywalnymi danymi wejściowymi.
- RPA może zautomatyzować zdalne maszyny poprzez rozszyfrowanie tego, co dzieje się na ich ekranach
- OCR, w połączeniu z uczeniem maszynowym, może pomóc w poznaniu klienta (KYC), przeciwdziałaniu praniu pieniędzy (AML) i wykrywaniu oszustw poprzez skanowanie dokumentów. Wnioski i decyzje technologiczne mogą być zintegrowane z RPA, umożliwiając szybsze otwieranie kont, onboarding, decyzje kredytowe i tak dalej.
2. Uczenie maszynowe i RPA
Robotic Process Automation i Machine Learning to kolejny przykład wykorzystania sztucznej inteligencji do przezwyciężenia nieodłącznych ograniczeń RPA. Już w 2016 roku eksperci ds. automatyzacji w branży ubezpieczeniowej zidentyfikowali możliwości kognitywnej zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA). W artykule tym autorzy omawiają „samooptymalizującą się obsługę klienta, wycenę pożyczek, doradztwo finansowe lub obsługę roszczeń lub reklamacji” jako możliwe horyzonty.
To, co musi służyć jako znak postępu, jest interesujące, aby zobaczyć, jak narzędzia uczenia maszynowego do automatyzacji procesów robotycznych stały się powszechne w krótkim czasie.
Uczenie maszynowe jest wszędzie. Opisuje proces uczenia maszyny wykonywania zadań za pomocą wyraźnych instrukcji programistycznych. Jak być może wiesz, obejmuje to maszyny wykorzystujące algorytmy do analizowania i znajdowania wzorców w zestawie danych. Po przeszkoleniu maszyna może przetwarzać inne dane i generować spostrzeżenia i prognozy.
RPA i uczenie maszynowe świetnie do siebie pasują, ponieważ oznacza to, że RPA staje się inteligentniejsze, bardziej intuicyjne i zdolne do radzenia sobie z nieustrukturyzowanymi danymi.
3. RPA z uczeniem głębokim
Machine Learning jest podzbiorem AI, podczas gdy Deep Learning jest podzbiorem Machine Learning. Różnica między uczeniem głębokim a uczeniem maszynowym może być dla niektórych subtelna, ale warto ją poznać. Uczenie maszynowe jest szkolone na danych, aby pomóc w podejmowaniu decyzji i prognozowaniu.
Jednakże, technologia ta zazwyczaj nie jest w stanie sama się ulepszać w miarę upływu czasu. Z kolei Deep Learning polega na wykorzystaniu sieci neuronowych do uczenia się i poprawy wydajności. Innymi słowy, dzięki Deep Learning, RPA i ML łączą się w celu tworzenia automatyzacji, które stają się coraz lepsze dzięki doświadczeniu.
Oczywiście Deep Learning wymaga niesamowitej ilości danych, aby wykonać tę funkcję. W kolejnym przykładzie głębokiej symbiozy między sztuczną inteligencją a RPA, boty są idealne do pomocy w żmudnym procesie gromadzenia tych danych szkoleniowych. Narzędzia RPA mogą uzyskiwać dostęp do różnych stron internetowych i innych repozytoriów informacji w celu gromadzenia tych informacji, zapewniając algorytmowi głębokiego uczenia się mnóstwo danych do poprawy.
Głębokie uczenie umożliwia również botom wykorzystanie zalet analityki predykcyjnej. Gdy RPA napotka wyjątki, może dopasować je do oczekiwanych lub nieoczekiwanych wzorców, eliminując zależność od interwencji człowieka.
Gdy inteligentne boty mogą podejmować decyzje oparte na danych, mogą reagować na klientów w optymalny sposób. Przykładem takich zastosowań w ramach RPA są narzędzia do analizy nastrojów, które wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do dekodowania nastrojów konsumentów. Z kolei boty mogą modulować swoją reakcję, aby uderzyć w odpowiednią nutę. Ta dynamika może zrobić wiele, aby przezwyciężyć różnice między empatyczną ludzką obsługą klienta a jej zmechanizowaną alternatywą.
4. RPA i rozpoznawanie obrazów
Połączenie RPA z oprogramowaniem do rozpoznawania obrazów to kolejny przykład wykorzystania sztucznej inteligencji do przezwyciężenia niezdolności RPA do radzenia sobie z niechlujnymi lub nieustrukturyzowanymi danymi. W dokumencie
Analiza i zastosowanie technologii sztucznej inteligencji w dziedzinie robotów programowych RPA do automatyzacji procesów biznesowych
(Kanakov, 2022), autor przedstawia kilka fascynujących zastosowań RPA i rozpoznawania obrazów w odniesieniu do automatyzacji zatrudniania kontroli przeszłości lub pomocy w wykrywaniu oszustw.
Inne przypadki użycia zaproponowane przez Kanakova obejmują wykorzystanie rozpoznawania twarzy do ochrony budynków, z narzędziami RPA połączonymi z kamerami. Zastosowania są naprawdę nieograniczone. Na przykład drony lub kamery mogą skanować dowolną liczbę środowisk w poszukiwaniu anomalii. Po wykryciu, system RPA może zgłosić problemy odpowiednim stronom, zapewniając szybką naprawę.
5. RPA z generatywną sztuczną inteligencją
W
artykule w Forbes
Clint Boulton z DELL używa fantastycznej analogii, porównując RPA i generatywną sztuczną inteligencję. Sugeruje on, że „podczas gali RPA sprawdza listę gości, liczy bilety i monitoruje takie rzeczy jak pojemność sali, ogrzewanie i oświetlenie”. Następnie stwierdza: „W międzyczasie generatywna sztuczna inteligencja tworzy reklamy dla wydarzenia, pisze przemówienia gratulacyjne dla wyróżnionych i prowadzi rozmowy z każdym gościem”.
To, co jest tak potężne w tej analogii, to fakt, że doskonale oddaje coś, co wszyscy zaobserwowaliśmy w ciągu ostatniego roku. Generatywna sztuczna inteligencja jest tak interesująca i potężna, że nie możemy powstrzymać się od podziwiania jej wyników. Jednak bez kogoś (RPA) pracującego w tle i wykonującego proste zadania, wydarzenie nie może się odbyć, a przynajmniej nie może być funkcjonalne.
Według Gartnera generatywna sztuczna inteligencja oferuje wiele opcji. Może szybko generować treści pisane, obrazy, filmy, muzykę, a nawet kod. Niektóre z możliwości są od razu oczywiste, takie jak konwersacyjna obsługa klienta.
Ale ulepszone chatboty to dopiero początek; inne przypadki użycia RPA i generatywnej sztucznej inteligencji obejmują pomoc RPA w zrozumieniu nieustrukturyzowanych danych w wielu formach, a nawet wspomaganie RPA w podejmowaniu decyzji, analizie danych i nie tylko.
6. Automatyzacja uczestnicząca
Automatyzację można podzielić na dwie kategorie: Obsługiwane i Nieobsługiwane. Jak można się spodziewać, automatyzacja nienadzorowana oznacza, że bot wykonuje procesy bez udziału człowieka. W przeciwieństwie do tego, Attended Automation opisuje zadania, które wymagają interakcji człowieka na co najmniej jednym etapie.
Może to zadziałać na kilka sposobów. Na przykład zautomatyzowany proces może wymagać ręcznego wyzwalania. Alternatywnie, jeden z kroków może wymagać poświadczeń bezpieczeństwa podczas procesu. Jednak bardziej złożone orkiestracje są tutaj możliwe dzięki Robotic Desktop Automation (RDA).
Robotic Desktop Automation (RDA) jest formą automatyzacji nadzorowanej. Jednak dzięki narzędziom sztucznej inteligencji, takim jak ML i optyczne rozpoznawanie znaków, roboty te dynamicznie łączą wiele procesów przepływu pracy, stale automatyzując różne zadania dla indywidualnego użytkownika. W tym scenariuszu bot RDA działa jak wirtualny asystent, pobierając dane, wysyłając pliki i generując raporty, podczas gdy człowiek rozmawia z klientem.
7. Samonaprawiające się boty
A
Badanie stanu RPA od 2022 r.
ujawnił kwestię, która dotyka niektóre firmy wdrażające rozwiązania RPA. Ponad 69% respondentów sugeruje, że każdego tygodnia doświadcza zepsutego bota RPA. Co gorsza, ponad 40% respondentów zasugerowało, że naprawienie ich bota zajmuje ponad 5 godzin, a inni respondenci sugerują, że naprawa może zająć więcej niż jeden dzień.
Liczby te są niedopuszczalnie wysokie. Ankieta nie zawiera jednak szczegółowych informacji na temat tego problemu. Najczęstsze przyczyny niepowodzeń RPA obejmują zmiany danych wejściowych, roboty napotykające wyjątki, niekompletne dane, słabe testy lub brak konserwacji, by wymienić tylko kilka.
Samonaprawiający się RPA opisuje system, który może sam się naprawić bez udziału człowieka.
Samonaprawiające się boty RPA są możliwe dzięki algorytmom sztucznej inteligencji, które monitorują wydajność zautomatyzowanego zadania. Gdy pojawiają się problemy, te pomocne narzędzia wkraczają do akcji, identyfikują przyczynę i wprowadzają poprawkę. Zaletą jest zwiększona wydajność i dłuższy czas pracy bez przestojów.
8. Inteligentne przetwarzanie górnicze
Eksploracja procesów w kontekście RPA obejmuje odkrywanie zadań, które firmy mogą zautomatyzować. Korzystając z zaawansowanych możliwości analitycznych sztucznej inteligencji, zespoły mogą analizować swoje przepływy pracy w celu znalezienia zadań, które można zautomatyzować i prognozować wpływ tej automatyzacji.
Eksploracja procesów wykorzystuje uczenie maszynowe i analizę danych. Na przykład wykorzystuje oprogramowanie do nagrywania ekranu do przechwytywania danych przepływu pracy, dzieląc je na kroki. Następnie narzędzia ML lub analityczne uruchamiają modele tych zadań i znajdują obszary, które można przekształcić w zautomatyzowane procesy. Narzędzia AI zapewniają firmom lepszy nadzór i zrozumienie zadań, umożliwiając im identyfikację zależności, wąskich gardeł i nieefektywności.
Połączenie RPA i eksploracji procesów jest bardzo skuteczne, ponieważ może pomóc firmom odkryć procesy, których w innym przypadku mogłyby nie wykryć. Oznacza to, że można uzyskać większą wartość z inwestycji w RPA i jeszcze bardziej zwiększyć inne korzyści płynące z RPA, takie jak redukcja kosztów i zwiększenie produktywności.
Inną rzeczą, którą można tu zauważyć, jest to, że eksploracja procesów może skrócić czas wykrywania odpowiednich procesów RPA. Oznacza to, że wdrożenie przebiega znacznie szybciej.
9. Automatyzacja testowania oprogramowania
Deweloperzy i wydawcy oprogramowania dostarczyli jedne z najbardziej przełomowych technologii w ciągu ostatnich kilku dekad. Jednak sama branża również przeszła pewną rewolucję. Metodyki DevOps i Agile pomogły programistom sprostać zapotrzebowaniu na błyskawiczne, stale ulepszane produkty, a potoki CI/CD również przyczyniają się do szybszego wprowadzania produktów na rynek.
RPA to fantastyczne narzędzie do specyficznych rodzajów testowania oprogramowania. McKinsey sugeruje, że rozwój oprogramowania nowej generacji jest tuż za sztuczną inteligencją pod względem Największe trendy technologiczne w 2023 roku. Automatyzacja testowania oprogramowania, napędzana zarówno przez RPA, jak i sztuczną inteligencję, będzie na czele tego trendu, a generatywna sztuczna inteligencja będzie pisać kod, a zespoły nietechniczne będą mile widziane dzięki narzędziom bez kodu.
Jak sugeruje partner firmy konsultingowej, Santiago Comella-Dorda, „programiści są prawdopodobnie jednym z najcenniejszych zasobów nowoczesnego przedsiębiorstwa cyfrowego, a mimo to spędzają ponad 40 procent swojego czasu na powtarzalnych zadaniach o niskiej wartości, które można łatwo zautomatyzować za pomocą nowoczesnego zestawu narzędzi”.
10. Inteligentna automatyzacja RPA
Sztuczna inteligencja Robotic Process Automation, zwana również Intelligent Process Automation (IPA), jest uważana za kolejny etap automatyzacji. Wykorzystuje RPA i dodaje zdolności poznawcze dzięki sztucznej inteligencji. Może ona obejmować RPA wraz ze wszystkimi lub niektórymi innymi technologiami sztucznej inteligencji wymienionymi powyżej.
W badaniu
IBM wśród kadry zarządzającej
90% respondentów zasugerowało, że inteligentna automatyzacja pomogła im osiągnąć „ponadprzeciętne wyniki w zarządzaniu zmianami organizacyjnymi w odpowiedzi na pojawiające się trendy biznesowe”. Ten sentyment świadczy o zdolności RPA i AI do tworzenia zwinnych i solidnych rozwiązań, które mogą zapewnić prawdziwą przewagę konkurencyjną.
Dowodem na to, że RPA i sztuczna inteligencja mogą przynieść zmiany organizacyjne, jest reakcja społeczności biznesowej na pandemię COVID-19. Przyjęcie technologii zrobotyzowanej automatyzacji procesów w celu zapewnienia procesów biznesowych podczas pandemii COVID-19 (Siderska, 2021) pokazał, że 60% badanych polskich firm było w stanie wdrożyć ciągłość działania dzięki narzędziom RPA. Według badania, sztuczna inteligencja i analityka były głównymi czynnikami przyczyniającymi się do tego.
W niedawnym badaniu
Gartner
80% kadry kierowniczej wyraziło przekonanie, że automatyzację można zastosować do każdego procesu biznesowego. Ta statystyka jest niezwykłym świadectwem potęgi RPA w połączeniu ze sztuczną inteligencją. Nie można sobie wyobrazić, że liczba ta mogłaby być tak wysoka bez rozszerzenia RPA o sztuczną inteligencję.
Jeśli chodzi o przyszłość, badania nad
przetwarzaniem neuromorficznym
– system przetwarzania informacji oparty na strukturze mózgu – może prowadzić do lepszego poznania i inteligencji maszyn. Ekscytujące w tym horyzoncie jest to, że te modele inteligencji wymagają znacznie mniej danych szkoleniowych, co oznacza, że mogą być dostępne dla przedsiębiorstw.
Jak RPA oparte na sztucznej inteligencji zmieni przyszłość
pracy i społeczeństwa
Narzędzia do automatyzacji procesów AI dopiero się rozgrzewają. Oto kilka obszarów, w których sztuczna inteligencja będzie miała dalszy wpływ na automatyzację.
1. Przemysł 4.0
Pierwsza rewolucja przemysłowa była napędzana parą, druga elektrycznością. Trzecia rewolucja przemysłowa była możliwa dzięki technologiom cyfrowym w latach 70-tych. Jeśli chodzi o czwartą rewolucję przemysłową, znaną również jako Przemysł 4.0, istnieje kilku kandydatów technologicznych, takich jak cyfrowe bliźniaki, wirtualna rzeczywistość, Internet rzeczy (IoT), sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, a nawet druk 3D.
Jednakże
IMD Global Supply Chain Survey
od 2022 roku ujawnia niepokojącą prawdę. Spośród ponad 200 ankietowanych dyrektorów ds. produkcji, bardzo niewielu wymieniło technologię związaną z Przemysłem 4.0 jako główny priorytet. Jest to dalekie od 2019 roku, kiedy 68% respondentów badania McKinsey zasugerowało, że Przemysł 4.0 jest najważniejszym priorytetem strategicznym.
W artykule badawczym Automatyzacja procesów robotycznych i sztuczna inteligencja w przemyśle 4.0 – Przegląd literatury (Riberio, 2021), autor stwierdza, że „biorąc pod uwagę zakres zastosowania sztucznej inteligencji, RPA stopniowo dodaje do swoich funkcji automatyzacji implementacje algorytmów lub technik sztucznej inteligencji stosowanych w określonych kontekstach (np. planowanie zasobów przedsiębiorstwa, księgowość, zasoby ludzkie) w celu klasyfikowania, rozpoznawania, kategoryzowania itp.”.
W miarę rozwoju technologii, nowe narzędzia i możliwości pomogą Przemysłowi 4.0 stać się rzeczywistością opartą na sztucznej inteligencji.
2. Hiperautomatyzacja
Hiperautomatyzacja jest naturalną ewolucją automatyzacji. Jednak zamiast automatyzacji konkretnego zadania lub procesu biznesowego, dąży do rozszerzenia możliwości automatyzacji w całej organizacji. Ostateczna wersja będzie w pełni połączoną i w dużej mierze autonomiczną firmą, w której przepływy pracy i decyzje będą usprawnione, zwinne i odporne.
Hiperautomatyzacja obejmuje połączenie kilku technologii. Obejmuje to:
- RPA
- AI
- Automatyzacja procesów biznesowych (BPA)
- ML
- Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)
- Orkiestracja przepływu pracy
- Górnictwo procesowe
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
- Digital Twin of an Organization (DTO)
- Konwersacyjna RPA
- Wizja komputerowa RPA
Jak stwierdzono w artykule Hiperautomatyzacja dla zwiększenia automatyzacji w przemyśle (Haleem, 2021), „Dzięki połączeniu technologii automatyzacji hiperautomatyzacja może przezwyciężyć pewne ograniczenia pojedynczej metody automatyzacji. Pozwala to firmom wyjść poza ograniczenia każdego procesu i zautomatyzować niemal każdą żmudną i skalowalną operację”.
3. Mniejsza zależność od ekspertów
Boom na rozwój oprogramowania w ostatnich latach ujawnił pewien problem. Podczas gdy popyt na aplikacje i technologie mobilne rósł, podaż nie nadążała za nim. Programistów brakowało, co oznaczało, że wiele stanowisk pozostawało nieobsadzonych przez wiele miesięcy.
Biorąc pod uwagę, że na wykwalifikowanych kandydatów czekają prestiżowe, sześciocyfrowe posady, można by pomyśleć, że ludzie po prostu przekwalifikują się i będą czerpać z tego korzyści. Szkoły i uniwersytety również zostały poddane kontroli, a rządy zasugerowały, że nie robią wystarczająco dużo, aby zachęcić do korzystania z przedmiotów STEM. Rzeczywistość jest jednak taka, że kodowanie jest trudne. Tylko niewielka część populacji ma predyspozycje do tej pracy.
W miarę jak nasz świat staje się coraz bardziej cyfrowy, niedobór programistów może zostać uznany za ostrzeżenie, którego nie wzięliśmy pod uwagę. Na szczęście automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji może stanowić antidotum na ten problem.
Stanowiska kierownicze wymagają połączenia umiejętności zarządzania i dogłębnej wiedzy merytorycznej. Czytanie i uczenie się to tylko część tego, co sprawia, że kadra kierownicza i starsi członkowie zespołu są cenni dla organizacji. Jednak w miarę jak coraz więcej branż korzysta z technologii, ta pula talentów będzie się wyczerpywać.
Analityka AI może wykorzystywać ogromne ilości danych historycznych do znajdowania spostrzeżeń i podstawowych relacji oraz tworzenia prognoz. Narzędzia te pomogą wypełnić lukę w doświadczeniu. Może to również służyć demokratyzacji sprytnego podejmowania decyzji, które wcześniej było domeną firm z ogromnymi budżetami.
Podczas gdy doświadczeni decydenci i stratedzy nigdy nie wyjdą z mody, hiper-zautomatyzowany biznes napędzany uczeniem maszynowym (ML) i analizą danych będzie działał przez całą dobę, dokonując wyborów w oparciu o czynniki, których żaden człowiek nie byłby w stanie świadomie rozważyć.
McKinsey sugeruje, że automatyzacja pracy opartej na wiedzy jest już w zasięgu wzroku. Prawo, ekonomia, edukacja, sztuka i technologia doświadczą zakłóceń, które wcześniej uważano za zagrażające jedynie miejscom pracy wymagającym niższych kwalifikacji. Nie wiadomo jednak jeszcze, co oznacza to dla ogółu pracowników.
4. Większa wydajność rządu
Wydatki rządowe to odwieczna kwestia sporna. Na całym świecie demokratyczne administracje mają reputację rozdętych i błędnych wydatków. Per
Badania przeprowadzone przez renomowany Brookings Institute
amerykańskie organy rządowe wdrażają sztuczną inteligencję i RPA.
Departamenty tak różne jak Agencja Żywności i Leków, Zakład Ubezpieczeń Społecznych, Agencja Logistyki Obrony i Departament Skarbu przyjęły sztuczną inteligencję i RPA w celu zwiększenia produktywności i obniżenia kosztów swoich podstawowych usług. Ponadto
Badanie przeprowadzone przez Amerykańską Radę ds. Technologii i Przemysłową Radę Doradczą (ACT-IAC)
przedstawia przypadki użycia z kilkunastu organizacji rządowych.
Bardziej wydajny i efektywny kosztowo rząd mógłby mieć transformacyjny wpływ na całe społeczeństwo. Usługi mogłyby stać się bardziej wydajne i skuteczne, a podatki mogłyby zostać przeznaczone na programy, które mogłyby zmienić życie milionów ludzi. Jednak to powszechne przyjęcie podkreśla znaczenie wyeliminowania
stronniczość w sztucznej inteligencji,
zwłaszcza jeśli rządy na całym świecie wykorzystują tę technologię do podejmowania decyzji politycznych.
Końcowe przemyślenia
Sztuczna inteligencja wywarła ogromny wpływ na technologię RPA. Wczesne narzędzia do automatyzacji były w stanie obsłużyć wiele rutynowych i przyziemnych zadań w miejscu pracy. Jednak wraz ze wzrostem zbiorowego apetytu na automatyzację, RPA napotkała na swoje ograniczenia. Sztuczna inteligencja obala te bariery.
Połączenie RPA i AI zwiększa potencjał obu narzędzi. Firmy już czerpią korzyści z inteligentnej automatyzacji, takie jak poprawa obsługi klienta, zwiększenie wydajności organizacyjnej i obniżenie kosztów operacyjnych. Sztuczna inteligencja otworzyła zakres RPA w sposób, który jeszcze dekadę temu wydawał się nieprawdopodobny.
Na tym jednak historia Robotic Process Automation i AI się nie kończy. Dalsze korzyści pojawią się w miarę zbliżania się do ery hiperautomatyzacji. To będzie szalona jazda, więc nie zostań w tyle.
