În excelenta lucrare ” From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation ” (Chakraborti, 2020), autorul analizează modul în care, în ultimul deceniu, robotizarea proceselor (RPA) a făcut să progreseze eficiența proceselor de afaceri în moduri fascinante. Cu toate acestea, el sugerează că ne aflăm acum la un „punct de inflexiune” în cadrul acestei tendințe tehnologice, automatizarea inteligentă apărând ca o evoluție logică a RPA.
Chakraborti citează noua paradigmă a automatizării inteligente a proceselor, care combină automatizarea proceselor de afaceri cu învățarea mecanică (ML), inteligența artificială (AI) și datele despre clienți.
RPA este o altă componentă esențială a automatizării inteligente. Cele două concepte sunt atât de interconectate încât există un grad de confuzie în ceea ce privește locul unde începe automatizarea inteligentă a proceselor și unde se termină automatizarea robotică a proceselor.
Acest articol va explora diferențele și punctele comune ale celor două discipline și va arăta unde se intersectează și se suprapun. De asemenea, vom împărtăși câteva exemple de automatizare inteligentă, alături de cazuri de utilizare în industrie.
Ce este Robotic Process Automation?
Robotic Process Automation (RPA) se referă la un set de tehnologii care permit realizarea diferitelor obiective de automatizare a proceselor de afaceri (BPA). Putem defini un proces de afaceri ca fiind un set de sarcini care permit atingerea obiectivelor organizaționale. De exemplu, un proces de afaceri poate fi ceva la fel de simplu ca o verificare a creditului pentru o cerere de împrumut.
Etapele necesare pentru o verificare a creditului implică extragerea numelui unui client din documentele interne, solicitarea unei agenții de credit și apoi introducerea rezultatului în sistemele interne. În mediile de afaceri tradiționale, aceste sarcini sunt gestionate manual. Cu toate acestea, automatizarea proceselor de afaceri utilizează roboți pentru a îndeplini aceste sarcini, de unde și termenul de Robotic Process Automation.
Sarcinile RPA trebuie să se bazeze pe reguli și să fie previzibile. Acestea au nevoie de declanșatori, intrări și ieșiri clar definite. Ca atare, gestionarea excepțiilor este ceva care îi poate deruta. Anomaliile sau circumstanțele excepționale – sau orice altceva care necesită gândire din mers – nu sunt sarcini pe care RPA le poate gestiona. Desigur, asta nu înseamnă că gestionarea excepțiilor este un concept străin în dezvoltarea RPA.
Există multe scenarii în care un robot nu poate finaliza o sarcină din cauza unei probleme legate de permisiunea de securitate sau a unor date incomplete. Dezvoltatorii pot construi în jurul acestor excepții. De exemplu, imaginați-vă un scenariu în care creați un proces RPA pentru a transfera datele facturilor într-o bază de date, dar baza de date nu funcționează. Puteți instrui robotul să continue să încerce la anumite intervale de timp până când se conectează la baza de date. Cu toate acestea, odată ce a fost atins un număr maxim de încercări, se va lansa o excepție de afaceri, astfel încât un lucrător manual să poată remedia situația.
Ceea ce am descris mai sus este un scenariu simplu. Cu toate acestea, este posibil să fie nevoie să explorați automatizarea inteligentă a proceselor pentru a construi procese mai rezistente și mai robuste care să trateze excepțiile în mod independent.
Pentru o aprofundare a subiectului, citiți Ghidul nostru complet pentru automatizarea robotică a proceselor (RPA).
Ce este automatizarea inteligentă a proceselor (IPA)?
Automatizarea inteligentă a proceselor se referă la o combinație de tehnologii care ajută întreprinderile să automatizeze fluxurile de lucru și procesele existente. Încă din 2017, McKinsey a evidențiat beneficiile automatizării inteligente. Documentul firmei de consultanță, Intelligent process automation: Motorul care stă la baza modelului operațional de nouă generație, prezintă cinci tehnologii de bază care se îmbină pentru a face posibilă automatizarea inteligentă.
Acestea sunt:
1. Automatizarea robotică a proceselor (RPA):
O suită de instrumente care execută sarcini previzibile, repetitive și bine definite care, în mod tradițional, erau de competența lucrătorilor umani.
2. Învățare automată și analiză avansată:
Algoritmi avansați care sunt antrenați pentru a găsi modele în seturi vaste de date istorice, astfel încât să poată oferi perspective și previziuni cu o viteză și o precizie imposibile pentru cercetătorii umani.
3. Generatoare de limbaj natural (NLG)
După cum demonstrează succesul unor instrumente precum ChatGPT și Pi, generatoarele de limbaj natural pot produce text și alte creații pentru a facilita comunicarea între oameni și tehnologie.
4. Fluxuri de lucru inteligente:
Un software de proces de afaceri care gestionează fluxul de lucru între oameni și mașini, asigurând o livrare, o urmărire și o raportare fără probleme.
5. Agenți cognitivi:
Roboți de chat inteligenți care utilizează o combinație de ML și NLP pentru a oferi reprezentanți automatizați de servicii pentru clienți care reduc povara personalului de serviciu și, în unele cazuri, excelează în vânzarea și înțelegerea clienților.
Tehnologiile enumerate mai sus sunt elementele de bază care formează o soluție IPA. Deși implicită, am adăuga și tehnologia de viziune computerizată (CVT ) la lista instrumentelor care alcătuiesc tehnologia IPA.
Asemănările dintre RPA și IPA
În timp ce RPA și IPA sunt categorii tehnologice distincte, ele au un grad destul de mare de intersectare. Iată câteva dintre asemănările dintre RPA și IPA.
1. Ambele sunt instrumente de automatizare
Cea mai evidentă legătură între RPA și IPA este că ambele instrumente există pentru a automatiza procesele de afaceri. În timp ce fiecare soluție are propria sa abordare și utilizează diferite tipuri de tehnologie pentru a-și atinge obiectivele, în esență, spiritul lor este de a se ocupa de sarcinile pe care oamenii le îndeplinesc în mod tradițional și de a găsi modalități de a le face mai eficient, mai rentabil și mai precis.
2. RPA este o parte centrală a IPA
O altă asemănare importantă între cele două tehnologii este faptul că RPA este o componentă de bază a IPA. În timp ce învățarea automată și alte tehnologii care imită cunoașterea umană sunt părți esențiale ale IPA, automatizările sunt construite pe o bază RPA.
3. RPA și IPA au beneficii similare
RPA și IPA au, de asemenea, multe dintre aceleași beneficii de afaceri. De exemplu, acestea ajută întreprinderile să reducă costurile, să economisească timp, să stimuleze productivitatea, să crească satisfacția angajaților, să respecte standardele de conformitate, să îmbunătățească serviciile și să reducă erorile umane.
Diferențele dintre RPA și IPA
În timp ce RPA și IPA au multe puncte comune, există câteva puncte de diferență pe care trebuie să le înțelegeți.
#1. Scalabilitate
În timp ce RPA excelează în automatizarea sarcinilor discrete, orchestrarea fluxurilor de lucru complexe sau gestionarea datelor nestructurate reprezintă o provocare comună. IPA oferă o combinație de instrumente care ajută la rezolvarea blocajelor de scalare, cum ar fi datele nestructurate sau procesul decizional.
#2. Învățare și adaptare în timp real
RPA este o soluție perfectă pentru sarcinile care au un parcurs previzibil, pas cu pas. Prin definiție, acesta urmează instrucțiuni. Pe de altă parte, IPA poate să învețe și să se adapteze în timp real datorită unor funcții precum ML.
#3. Informații
Inteligența este dificil de definit. Cu toate acestea, înțelegem cu toții că gândirea umană folosește diverse instrumente precum logica, raționamentul, învățarea, planificarea și rezolvarea problemelor pentru a genera răspunsuri sau predicții pe baza informațiilor.
Instrumentele RPA pot procesa informații, dar numai prin intermediul unui set strict de reguli. Practic, utilizează logica if/then/else pentru a gestiona procesele de afaceri. De fapt, RPA imită cogniția umană, dar numai pentru că i se oferă o hartă.
Automatizarea inteligentă, pe de altă parte, procesează datele într-un mod care seamănă mai mult cu cogniția umană. Deoarece instrumentele de automatizare inteligentă utilizează inteligența artificială, acestea pot ieși din limitele urmăririi instrucțiunilor și se pot adapta și ajusta la circumstanțe în schimbare, la date nestructurate și la alți factori excepționali care pot pune în dificultate instrumentele RPA.
#4. Manipularea datelor nestructurate
RPA ajută echipele să se ocupe de sarcini deterministe. Ca atare, se bazează pe intrări previzibile, cum ar fi datele structurate. Cu toate acestea, atunci când vine vorba de tratarea datelor nestructurate sau a oricăror informații care ies din tipare, ajungem la limitele superioare ale instrumentelor RPA.
Lucrul cu datele structurate revine adesea lucrătorilor manuali. Deoarece este implicată o cantitate destul de mare de decizii și interpretări, este logic să se utilizeze cunoașterea umană. Cu toate acestea, automatizarea inteligentă poate gestiona datele nestructurate datorită utilizării tehnologiilor de inteligență artificială, cum ar fi învățarea automată.
Trebuie remarcat faptul că instrumentele RPA pot fi utilizate pentru a transforma datele nestructurate în date structurate. De exemplu, utilizarea instrumentelor de procesare a limbajului natural (NLP) sau de recunoaștere optică a caracterelor (OCR) ajută la traducerea acestor date în ceva cu care poate lucra un RPA. Cu toate acestea, natura datelor nestructurate face ca acest proces să fie complex și necesită crearea mai multor șabloane capabile să îndeplinească această sarcină. Această realitate poate duce la probleme de scalare în cadrul soluțiilor RPA.
#5. RPA este mai eficientă din punct de vedere al costurilor
În timp ce instrumentele de AI au un domeniu de aplicare mai larg decât software-ul RPA, aceste plusuri au un cost. Unul dintre cele mai atrăgătoare aspecte ale instrumentelor de automatizare este reducerea dovedită a costurilor. Cu toate acestea, având în vedere prețul lor relativ, software-ul RPA este mai accesibil pentru majoritatea pieței.
Automatizarea inteligentă este o soluție mai flexibilă, care poate funcționa într-o gamă mai largă de medii. Cu toate acestea, nu toate întreprinderile au cerințe complexe de automatizare. În funcție de amploarea proceselor de afaceri pe care trebuie să le automatizați, soluțiile RPA vă pot oferi tot ceea ce aveți nevoie.
#6. RPA este mai rapid de implementat
Instrumentele inteligente de automatizare oferă soluții la o gamă largă de probleme. Cu toate acestea, atunci când vine vorba de timpi de implementare rapidă, această complexitate devine ușor negativă. Instrumentele RPA sunt mai simple și, prin urmare, implementarea este mai puțin costisitoare și mai puțin consumatoare de timp. Pentru liderii care se află sub presiune pentru a realiza transformarea digitală în cadrul întreprinderilor lor, soluțiile RPA pot oferi o cale mai rapidă de generare a valorii.
#7. Instrumentele IPA au o curbă de învățare mai abruptă
Din nou, complexitatea relativă a acestor instrumente creează avantaje și dezavantaje. Prin natura sa, adoptarea instrumentelor IPA necesită caracteristici foarte tehnice, cum ar fi învățarea automată.
Mai există încă speranță pentru echipele care nu au cunoștințe tehnice. Firmele de consultanță pentru automatizare inteligentă pot face o mare parte din munca grea și din proiectarea proceselor. În plus, instrumentele de AI devin din ce în ce mai ușor de utilizat.
Exemple de automatizare inteligentă a proceselor și cazuri de utilizare în industrie
Potrivit studiilor, în 2023 vor fi produse 120 de zettabytes de date. În fiecare an, volumul de date produse la nivel mondial crește cu aproximativ 20-25%. Potrivit MIT Sloan, aproximativ 80% din aceste date sunt nestructurate. În timp ce instrumentele RPA au permis companiilor să facă multe cu datele structurate, este clar că textul, audio, videoclipurile, e-mailurile, conținutul social media, jurnalele de server, jurnalele senzorilor și imaginile din satelit ar putea oferi oportunități remarcabile.
Cel mai bun mod de a înțelege capacitățile automatizării inteligente a afacerilor este prin exemple practice, din lumea reală și cazuri de utilizare. Iată câteva moduri în care tehnologia de automatizare inteligentă poate ajuta în anumite industrii.
1. Serviciul clienți
Așteptările în materie de servicii pentru clienți au crescut dramatic în ultimii ani. Consumatorul modern solicită opțiuni de autoservire permanentă, cu un grad ridicat de personalizare. Automatizarea inteligentă ajută întreprinderile să ofere nivelul așteptat de îngrijire personalizată fără a suporta cheltuielile generale ridicate asociate cu lucrătorii umani.
Chatbots care utilizează procesoare de limbaj natural și sunt conectate la platformele de gestionare a relațiilor cu clienții (CRM) pot oferi experiențe excelente clienților. Atunci când sunt aliate cu gestionarea automată a e-mailurilor, analiza predictivă și analiza sentimentelor, întreprinderile au la dispoziție servicii de îngrijire omnichannel care anticipează problemele și contribuie la fidelizarea clienților.
2. Asistență medicală
Sistemul de sănătate a adoptat în mod semnificativ automatizarea inteligentă. Starea de sănătate la nivel mondial înseamnă că spitalele sunt din ce în ce mai aglomerate, iar multe dintre ele scârțâie sub presiune. Bugetele restrânse și personalul suprasolicitat evidențiază necesitatea unei mai mari eficiențe operaționale, în special în sarcinile administrative, cum ar fi înscrierea pacienților, procesarea asigurărilor, programarea, facturarea și altele.
3. Finanțe
Industria financiară și-a câștigat pe bună dreptate reputația de a fi în fruntea tehnologiilor de ultimă oră. În calitate de adoptatori timpurii ai tehnologiei RPA, industria a continuat să găsească modalități de creștere a eficienței și de respectare a sarcinilor de reglementare. Automatizarea inteligentă este utilizată în spațiul financiar pentru a contribui la detectarea fraudelor și la respectarea normelor. Cu toate acestea, tehnologia ajută, de asemenea, la operațiuni, simplificând din ce în ce mai mult procesul de luare a deciziilor pentru cererile de împrumut și nu numai. În plus, poate automatiza și testarea software-ului, ajutând instituțiile financiare să creeze software personalizat.
4. Fabricarea
În ultimii ani, gradul de conștientizare a publicului cu privire la problemele legate de lanțul de aprovizionare a crescut din cauza blocajelor, a inflației și a unei crize generale a costului vieții. Producătorii trebuie să îmbrățișeze transformarea digitală pe măsură ce preferințele de cumpărare evoluează și dinamica de afaceri se schimbă. Această realitate este deosebit de evidentă în țările recent industrializate sau în curs de dezvoltare.
RPA și IPA pot ajuta întreprinderile din aceste domenii să reducă decalajele și să îmbunătățească procesele și organizarea pe întregul lanț valoric. Automatizarea comenzilor de producție, înțelegerea și adaptarea la schimbarea preferințelor clienților, îmbunătățirea logisticii și reducerea risipei sunt doar câteva dintre domeniile care pot beneficia de instrumentele bazate pe inteligență artificială.
Sunt automatizarea inteligentă a proceselor și hiperautomatizarea același lucru?
În timp ce mulți experți folosesc în mod interschimbabil automatizarea inteligentă a proceselor și hiperautomatizarea, acestea sunt concepte distincte. Confuzia este de înțeles. Ambele discipline se află în prima linie a automatizării proceselor IT și de afaceri prin utilizarea inteligenței artificiale și a altor tehnologii conexe. Cu toate acestea, este esențial să înțelegem diferențele dintre cele două.
După cum s-a menționat mai sus, automatizarea inteligentă a proceselor utilizează un amestec de tehnologii precum AI, ML, viziunea computerizată, procesarea cognitivă, procesarea limbajului natural și, bineînțeles, RPA.
Pe de altă parte, hiperautomatizarea este o filozofie sau o abordare care urmărește să automatizeze cât mai multe procese de afaceri posibil.
O mare parte din confuzie provine din faptul că IPA face parte dintr-o abordare hiperautomatizată. Cu toate acestea, hiperautomatizarea este o versiune mai sofisticată și mai accelerată a IA, cu un domeniu de aplicare mult mai mare. În loc să se ocupe de procese sau sarcini fixe, hiperautomatizarea funcționează pe mai multe platforme și tehnologii pentru a maximiza eficiența afacerii.
Unde se intersectează și converg IPA și RPA
Am petrecut o mare parte din acest articol disecând meritele relative ale IPA și RPA. Deși este util să se facă o distincție între aceste tehnologii de automatizare, nu este corect să le privim ca pe niște instrumente contradictorii sau concurente. Cel mai bun mod de a înțelege capacitățile acestora este ca instrumente de automatizare complementare.
Există o serie de puncte în care ambele instrumente se intersectează.
#1. IPA ca soluție pentru limitările RPA
În lucrarea How to Competit in the Age of Artificial Intelligence (Mohanty și Vyas, 2018), autorii afirmă că „roboții RPA vor face exact ceea ce le spui, acesta este cel mai mare atu al lor, dar și cea mai mare slăbiciune a lor”. Acest sentiment subliniază un punct critic cu privire la limitele RPA: După cum o demonstrează adoptarea sa pe scară largă, este un instrument esențial în era informației; cu toate acestea, datele nestructurate și scenariile imprevizibile înseamnă că întreprinderile nu pot adopta soluții RPA pentru fiecare sarcină.
Învățarea automată poate contribui la extinderea capacităților RPA, în special în două domenii principale. Acestea sunt:
1. Gestionarea datelor nestructurate
2. Deschiderea ușii către procesul decizional de ordin superior
În situația actuală, instrumentele RPA nu sunt capabile să facă cele de mai sus. Cu toate acestea, atunci când este completată cu inteligență artificială, automatizarea poate trece la un nou nivel.
#2. Ca un pas înainte spre implementarea IPA sau hiperautomatizării
Este tentant să considerăm RPA, IPA și hiperautomatizarea ca un continuum. Cu toate acestea, s-ar putea să fie o ușoară simplificare exagerată a problemei. Adevărul este că orice sistem complex de automatizare care include IPA sau hiperautomatizare se va baza în mare măsură pe RPA. Ca atare, instrumentele RPA vor fi în continuare atât relevante, cât și necesare în cadrul acestor scenarii avansate.
În cazul în care acest argument este mai solid este în contextul punerii în aplicare. Drumul spre hiperautomatizare necesită o mulțime de cercetări pentru a afla ce sarcini pot fi automatizate. Începutul cu RPA creează o bază solidă pentru tipurile de sarcini care pot fi automatizate. Aceasta permite întreprinderilor să creeze și să testeze fluxuri de automatizare pe care le pot extinde și mări în cele din urmă cu IPA.
Hiperautomatizarea este o abordare care presupune automatizarea a tot ceea ce este posibil. Cum arată acest lucru va fi diferit de la o întreprindere la alta. În cadrul unor companii, ar putea fi vorba de RPA, care este asistată în mică măsură de inteligența artificială; în altele, ar putea fi vorba de o mașină de automatizare completă și cuprinzătoare, cu un aport uman minim.
#3. Analiza predictivă și luarea deciziilor
RPA îndeplinește sarcini definite pe baza unor anumite declanșatoare sau intrări. Dacă luăm în considerare unele dintre avantajele IPA, cum ar fi analiza sentimentelor, procesarea limbajului natural, tehnologia de viziune computerizată și capacitățile ML, este clar că tehnologia va putea să gestioneze o mulțime de date dezordonate și să le transforme în informații structurate care pot servi drept declanșatori sau intrări.
Posibilitățile în acest caz sunt uluitoare. Așa cum am văzut în industria medicală, cercetările au demonstrat că IA a depășit performanțele radiologilor în screeningul mamografic. Pentru a face aceste previziuni cu acuratețe este nevoie de ani de experiență și de expertiză în domeniu care părăsesc afacerea atunci când cineva se pensionează sau pleacă. RPA, completată de inteligența artificială, poate contribui la depășirea acestui decalaj de experiență.
În timp ce exemplul screeningului mamografic este atrăgător, beneficiile RPA și IPA se pot aplica la multe alte scenarii de gestionare a afacerilor care necesită o cunoaștere sau un proces decizional de înaltă calitate. Odată ce se ajunge la aceste decizii, acestea pot declanșa acțiunile din aval prin RPA, aducând un nivel incredibil de productivitate pentru o gamă largă de întreprinderi.
Cinci instrumente inteligente de automatizare
Pe piață există mai mulți furnizori de automatizare inteligentă. Fiecare dintre ele oferă o combinație unică de tehnologii, abordări și prețuri diferite. Să analizăm cinci dintre cele mai mari nume din spațiul IA.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST este o soluție de automatizare inteligentă de tip end-to-end, full-stack, care oferă instrumente de hiperautomatizare de ultimă generație atât pentru automatizarea software, cât și pentru automatizarea proceselor robotice… Folosește un mix de tehnologie de viziune computerizată și RPA pentru a ajuta utilizatorii să descopere și să automatizeze atât sarcinile de birou din față, cât și cele din spate. Platforma are caracteristici excelente, cum ar fi OCR și instrumente analitice solide. De asemenea, vine cu o capacitate fără cod, ediții gratuite și de întreprindere, automatizare cross platform/cross browser a oricărei aplicații, licențe nelimitate și un expert ZAP cu normă întreagă care lucrează ca parte a echipelor clientului, (în cadrul ediției sale de întreprindere).
#2. IBM Cloud Pak pentru automatizarea afacerilor
IBM Cloud Pak este o soluție modulară, de cloud hibrid și de automatizare inteligentă. Această platformă de automatizare a afacerilor end-to-end vine cu o varietate de caracteristici, inclusiv automatizarea fluxurilor de lucru, procesarea documentelor, extragerea proceselor și funcționalități de gestionare a deciziilor. Include, de asemenea, instrumente cu cod redus și fără cod și un bun suport pentru clienți.
#3. Platforma de automatizare a afacerilor UiPath
UiPath și-a consolidat oferta RPA cu automatizarea inteligentă a afacerilor. Platforma utilizează tehnologia Computer Vision și robotica nesupravegheată (în cuvintele lor, „roboți care gestionează roboți”) pentru a atinge aceste obiective. De asemenea, acestea folosesc îmbunătățiri cognitive pentru a înțelege limbajul și datele nestructurate. Platforma de automatizare a afacerilor UiPath se integrează cu serviciile cognitive ale unor terțe părți de la furnizori precum IBM, Google și Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud este o altă platformă de automatizare inteligentă bazată pe cloud cu capacități de AI. Firma oferă, de asemenea, servicii de automatizare inteligentă pentru a ajuta echipele să se ocupe de implementare și întreținere. Pe lângă instrumentele inteligente de automatizare a proceselor robotice, Blue Prism Cloud oferă, de asemenea, un studio de proiectare fără cod, de tip drag-and-drop, și Control Room, o funcție de orchestrare a automatizării fluxurilor de lucru.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, denumit anterior Microsoft Flow, este o altă soluție de automatizare inteligentă bazată pe cloud, fără cod. Pachetul oferă o funcție numită AI Builder, care este ușor de utilizat, scalabil și ușor de conectat. Investiția foarte mediatizată de 10 miliarde de dolari a Microsoft în ChatGPT înseamnă că aceasta oferă capacități de procesare a limbajului natural combinate cu o interfață de tip „point-and-click” care permite echipelor non-tehnice să construiască fluxuri de lucru inteligente de automatizare a proceselor robotice.
Gânduri finale
RPA și IPA sunt tehnologii distincte. Cu toate acestea, ele sunt profund complementare. Adevărata putere a ambelor instrumente constă în capacitatea lor de a spori nu doar lucrătorii umani, ci și pe cei care lucrează împreună. După cum demonstrează multe exemple de automatizare inteligentă, o mare parte din activitatea de bază pe care o permite AI poate fi executată de lucrători digitali și de roboți. O automatizare de succes necesită descompunerea și înțelegerea fluxurilor de lucru existente. RPA poate lua în considerare o mare parte din aceste părți constitutive.
Ne aflăm în pragul unei ere interesante în lumea muncii, în care abilitățile cognitive umane pot fi completate de inteligența artificială. Transformarea digitală este, pe bună dreptate, o prioritate pentru întreprinderile din țările dezvoltate și în curs de dezvoltare. Adoptarea instrumentelor IPA și RPA va constitui o parte centrală a acestor tranziții, permițând o productivitate inimaginabilă.
