Automatizarea proceselor robotice este un tren care a luat-o razna. Potrivit Deloitte, tehnologia va realiza adoptarea aproape universală până în 2025. Cu toate acestea, doar pentru că RPA domină lumea afacerilor, asta nu înseamnă că va înceta să evolueze.
Ne aflăm într-o conjunctură tehnologică interesantă. Progresele din ultimii ani în domeniul inteligenței artificiale au fost uimitoare. ChatGPT și alte forme de Inteligență Artificială Generativă au captat atenția publicului. Cu toate acestea, această tehnologie interesantă este doar o expresie a potențialului inteligenței artificiale.
RPA este un instrument simplu, dar eficient. Cu toate acestea, convergența dintre RPA și AI oferă oportunități nesfârșite de inovare. Serviciile de asistență clienți bazate pe inteligență artificială conversațională, procesul decizional bazat pe analiză și automatizarea muncii de cunoaștere sunt doar câteva exemple de inteligență artificială în RPA.
Pe măsură ce tehnologia avansează, automatizarea cognitivă a proceselor robotice va schimba natura muncii în moduri pe care abia ni le putem imagina. Să explorăm modul în care AI cu RPA a împins deja limitele automatizării înainte de a lua în considerare impactul său viitor.
Limitele RPA
Adoptarea pe scară largă a RPA este o dovadă a utilității sale. Tehnologia a ajutat nenumărate întreprinderi să atingă noi niveluri de producție, eficiență și acuratețe prin automatizarea unor sarcini altădată manuale. Cu toate acestea, ca orice tehnologie, are limite superioare.
1. Automatizarea tranzacțională este dificil de gestionat
În timp ce roboții RPA se vor ocupa cu fidelitate de procese, aceștia au nevoie de un pic de gestionare și întreținere. De exemplu, atunci când intrările sau ieșirile se modifică, roboții trebuie reconfigurați pentru a gestiona aceste condiții ușor schimbătoare. În mediile de lucru dinamice, acest lucru poate consuma resurse și timp.
2. RPA se luptă cu datele nestructurate
Instrumentele RPA sunt construite pentru a executa sarcini folosind logica dacă/atunci/altfel. Ca atare, acestea se bazează pe structuri de date previzibile. Orice variație sau modificare a datelor de intrare va cauza erori sau excepții, deoarece acestea nu se încadrează în valorile definite pe care robotul se așteaptă să le primească.
3. RPA prezintă provocări legate de scalare
În parte din cauza motivelor pe care le-am enumerat mai sus, extinderea proceselor RPA poate fi dificilă. Fiecare proces trebuie să fie clar definit, gestionat și întreținut, în timp ce lipsa de adaptabilitate a RPA poate, de asemenea, să pună probleme.
Limitările RPA nu trebuie să ne îngrijoreze. RPA asistată de AI poate depăși fiecare dintre aceste limitări, deschizând în același timp noi și interesante posibilități de automatizare.
Iată cum a schimbat RPA cu AI automatizarea.
Automatizarea proceselor robotice și inteligența artificială:
O potrivire perfectă
RPA, prin concepție, este un instrument simplu și necomplicat, cel puțin la nivel de utilizator. Este construit pentru a fi accesibil echipelor care nu au cunoștințe tehnice. Ca atare, acesta execută instrucțiunile care îi sunt date într-un mod controlat. Este de datoria oamenilor să identifice aceste procese și să direcționeze RPA pentru a executa comenzi.
Desigur, detalierea instrucțiunilor pas cu pas poate deveni imposibilă, având în vedere o complexitate suficientă – motiv pentru care combinarea RPA și inteligența artificială reprezintă viitorul automatizării.
1. RPA cu recunoaștere optică a caracterelor
În
Automatizarea proceselor robotice cu AI și OCR pentru îmbunătățirea proceselor de afaceri
(Shidaganti, 2021), autorul subliniază limitările RPA, sugerând: „Orice schimbare în procesul automatizat necesită schimbări directe în aplicația RPA”. Shidaganti propune IA ca soluție la acest proces și argumentează în favoarea recunoașterii optice a caracterelor (OCR) ca o creștere fundamentală a RPA.
Într-adevăr, OCR a avut un impact asupra întreprinderilor prin deschiderea RPA către datele nestructurate. Instrumentele RPA OCR bazate pe inteligență artificială pot citi informații din documente tipărite și chiar din texte scrise. Există trei oportunități principale pentru RPA pe care le facilitează integrarea OCR.
- OCR codifică datele structurate, permițând RPA să lucreze cu intrări imprevizibile
- RPA poate automatiza mașinile de la distanță prin descifrarea a ceea ce se întâmplă pe ecranele lor respective
- OCR, împreună cu învățarea automată, poate ajuta la cunoașterea clientului (KYC), la combaterea spălării banilor (AML) și la detectarea fraudelor prin scanarea documentelor. Învățăturile și deciziile tehnologiei se pot integra cu RPA, permițând deschiderea mai rapidă a conturilor, integrarea, deciziile de împrumut și așa mai departe.
2. Învățare automată și RPA
Robotic Process Automation și Machine Learning sunt un alt exemplu de utilizare a inteligenței artificiale pentru a depăși limitările inerente ale RPA. Încă din 2016, experții în automatizare din industria asigurărilor au identificat posibilitățile de automatizare a proceselor robotice cognitive (RPA). În această lucrare, autorii discută despre „auto-optimizarea serviciilor pentru clienți, stabilirea prețului împrumuturilor, consultanță financiară sau tratarea reclamațiilor sau a plângerilor” ca posibile orizonturi.
În ceea ce trebuie să fie un semn al progresului, este interesant de văzut cum instrumentele de automatizare robotică a proceselor de învățare automată au devenit obișnuite într-un interval scurt de timp.
Învățarea automată este peste tot. Descrie procesul de învățare a unei mașini să execute sarcini cu ajutorul unor instrucțiuni de programare explicite. După cum probabil știți, acest lucru presupune ca mașinile să folosească algoritmi pentru a analiza și a găsi modele într-un set de date. Odată antrenată, mașina poate procesa alte date și poate produce informații și previziuni.
RPA și învățarea automată se potrivesc foarte bine, deoarece înseamnă că RPA devine mai inteligentă, mai intuitivă și capabilă să se ocupe de date nestructurate.
3. RPA cu învățare profundă
Învățarea mecanică este un subansamblu al inteligenței artificiale, în timp ce învățarea profundă este un subansamblu al învățării mecanice. Diferența dintre Deep Learning și Machine Learning este poate subtilă pentru unele persoane, dar merită explorată. Învățarea automată este antrenată pe date pentru a ajuta la luarea deciziilor și la realizarea de predicții.
Cu toate acestea, tehnologia nu are, de obicei, capacitatea de a se îmbunătăți singură în timp. În schimb, învățarea profundă implică utilizarea rețelelor neuronale pentru a învăța și a-și îmbunătăți performanța. Cu alte cuvinte, datorită Deep Learning, RPA și ML se combină pentru a construi automatizări care se îmbunătățesc prin experiență.
Desigur, Deep Learning necesită o cantitate incredibilă de date pentru a îndeplini această funcție. În ceea ce reprezintă un alt exemplu al simbiozei profunde dintre AI și RPA, roboții sunt ideali pentru a ajuta la procesul laborios de colectare a acestor date de instruire. Instrumentele RPA pot accesa diverse site-uri web și alte depozite de informații pentru a colecta aceste informații, asigurând astfel că algoritmul de învățare profundă dispune de o mulțime de date pentru a se îmbunătăți.
De asemenea, învățarea profundă permite roboților să exploateze avantajele analizei predictive. Atunci când RPA întâlnește excepții, le poate compara cu modelele așteptate sau neașteptate, eliminând dependența de intervenția umană.
Atunci când roboții inteligenți pot lua decizii bazate pe date, aceștia pot răspunde clienților în mod optim. Un exemplu de astfel de aplicații în cadrul RPA include instrumentele de analiză a sentimentelor care utilizează procesarea limbajului natural (NLP) pentru a decoda stările de spirit ale consumatorilor. La rândul lor, roboții își pot modula răspunsul pentru a atinge o notă potrivită. Acest dinamism poate contribui în mare măsură la depășirea decalajelor dintre serviciile umane empatice pentru clienți și alternativa mecanizată a acestora.
4. RPA și recunoașterea imaginilor
Asocierea RPA cu un software de recunoaștere a imaginilor este un alt exemplu de utilizare a inteligenței artificiale pentru a depăși incapacitatea RPA de a gestiona date dezordonate sau nestructurate. În lucrarea
Analiza și aplicabilitatea tehnologiilor de inteligență artificială în domeniul roboților software RPA pentru automatizarea proceselor de afaceri
(Kanakov, 2022), autorul prezintă câteva utilizări fascinante ale RPA și ale recunoașterii imaginilor în legătură cu automatizarea verificărilor de fond pentru angajare sau cu ajutorul pentru detectarea fraudelor.
Alte cazuri de utilizare propuse de Kanakov includ utilizarea recunoașterii faciale pentru securitatea clădirilor, cu instrumente RPA conectate la camere de luat vederi. Aplicațiile sunt cu adevărat infinite. De exemplu, dronele sau camerele de luat vederi ar putea scana un număr nelimitat de medii pentru a detecta anomalii. Odată detectate, un sistem RPA ar putea raporta problemele părților relevante, asigurând remedierea rapidă a acestora.
5. RPA cu IA generativă
Într-un
articol din Forbes
, Clint Boulton de la DELL folosește o analogie fantastică atunci când compară RPA și IA generativă. El sugerează că „La un eveniment de gală, RPA verifică lista de invitați, numără biletele și monitorizează lucruri precum capacitatea sălii, încălzirea și iluminatul”. Apoi, el afirmă: „Între timp, Inteligența Artificială Generativă creează publicitate pentru eveniment, scrie discursuri de felicitare pentru cei premiați și poartă conversații cu fiecare invitat”.
Ceea ce este atât de puternic la această analogie este faptul că surprinde perfect ceva ce am observat cu toții în ultimul an sau cam așa ceva. Inteligența artificială generativă este atât de interesantă și de puternică, încât nu putem să nu ne minunăm de rezultatele sale. Cu toate acestea, fără ca cineva (RPA) să lucreze în fundal și să îndeplinească sarcini mărunte, nu poate exista niciun eveniment sau cel puțin nu unul funcțional.
Conform Gartner, inteligența artificială generativă oferă o mulțime de opțiuni. Acesta poate genera rapid conținut scris, imagini, videoclipuri, muzică și chiar cod. Unele dintre posibilități sunt imediat evidente, cum ar fi serviciul de asistență pentru clienți prin conversație.
Dar chatbots îmbunătățite sunt doar începutul; alte cazuri de utilizare pentru RPA și AI generativă includ ajutarea RPA să înțeleagă date nestructurate de multe forme și chiar creșterea RPA cu luarea deciziilor, analiza datelor și multe altele.
6. A participat la automatizare
Puteți împărți automatizarea în două categorii: Asistat și Nesupravegheat. După cum v-ați putea aștepta, Automatizarea nesupravegheată înseamnă că robotul execută procesele fără nicio intervenție umană. În schimb, Automatizarea asistată descrie sarcinile care necesită interacțiune umană în timpul a cel puțin un pas pe parcurs.
Există câteva moduri în care acest lucru poate funcționa. De exemplu, procesul automatizat ar putea necesita un declanșator manual. Alternativ, este posibil ca una dintre etape să necesite acreditări de securitate în timpul procesului. Cu toate acestea, aici sunt posibile orchestrații mai complexe datorită Robotic Desktop Automation (RDA).
Robotic Desktop Automation (RDA) este o formă de automatizare asistată. Cu toate acestea, datorită instrumentelor de inteligență artificială, cum ar fi ML și recunoașterea optică a caracterelor, acești roboți îmbină în mod dinamic mai multe procese de flux de lucru, automatizând în mod constant diverse sarcini pentru un utilizator individual. În acest scenariu, robotul RDA acționează ca un asistent virtual, recuperând date, trimițând fișiere și generând rapoarte în timp ce operatorul uman vorbește cu un client.
7. Roboți care se vindecă singuri
A
Studiu privind situația RPA din 2022
a dezvăluit o problemă care afectează unele întreprinderi care adoptă soluții RPA. Peste 69% dintre respondenți sugerează că au parte de un robot RPA defect în fiecare săptămână. Mai rău, peste 40% au sugerat că este nevoie de mai mult de 5 ore pentru a repara robotul, iar alți respondenți au sugerat că remedierea poate dura mai mult de o zi.
Aceste cifre sunt inacceptabil de mari. Cu toate acestea, sondajul nu intră în detaliile specifice ale problemei. Printre motivele comune pentru eșecul RPA se numără modificările de intrare, excepțiile întâmpinate de roboți, datele incomplete, testarea slabă sau lipsa de întreținere, pentru a numi doar câteva.
RPA cu autovindecare descrie un sistem care se poate repara singur fără intervenția unui lucrător uman.
Roboții RPA cu auto-reparare sunt posibili prin intermediul algoritmilor de inteligență artificială care monitorizează performanța sarcinii automatizate. Atunci când apar probleme, aceste instrumente utile intră în acțiune, identifică cauza principală și aplică o soluție. Avantajul este creșterea performanței și a timpului de funcționare.
8. Procesarea inteligentă a mineritului
Extragerea proceselor în contextul RPA implică descoperirea sarcinilor pe care întreprinderile le pot automatiza. Prin utilizarea capacităților analitice avansate ale inteligenței artificiale, echipele pot analiza fluxurile de lucru pentru a găsi sarcini care pot fi automatizate și pot face previziuni cu privire la impactul acestei automatizări.
Extragerea proceselor utilizează ML și analiza datelor. De exemplu, utilizează un software de înregistrare a ecranului pentru a capta date despre fluxul de lucru, împărțindu-l în etape. Apoi, instrumentele de ML sau de analiză rulează modele ale acestor sarcini și găsesc zone care pot fi transformate în procese automatizate. Instrumentele de inteligență artificială oferă întreprinderilor o mai bună supraveghere și înțelegere a sarcinilor, permițându-le să identifice dependențele, blocajele și ineficiențele.
Asocierea RPA și a mineritului de procese este foarte puternică, deoarece poate ajuta întreprinderile să descopere procese pe care altfel nu le-ar putea detecta. Acest lucru înseamnă că puteți obține mai multă valoare din investițiile RPA și că puteți combina și mai mult celelalte beneficii ale RPA, cum ar fi reducerea costurilor și creșterea productivității.
Un alt lucru pe care l-ați putea observa aici este faptul că mineritul de procese poate reduce timpul de descoperire pentru procesele RPA adecvate. Acest lucru înseamnă că punerea în aplicare a proiectului dumneavoastră va fi demarată mult mai repede.
9. Automatizarea testelor software
Dezvoltatorii și editorii de software au furnizat unele dintre cele mai perturbatoare tehnologii din ultimele decenii. Cu toate acestea, industria în sine a trecut și ea printr-o revoluție. Metodologiile DevOps și Agile au ajutat dezvoltatorii să răspundă cererii de produse rapide ca fulgerul și în continuă îmbunătățire, în timp ce conductele CI/CD contribuie, de asemenea, la o lansare mai rapidă pe piață.
RPA este un instrument fantastic pentru anumite tipuri specifice de testare software. McKinsey sugerează că dezvoltarea de software de ultimă generație se află imediat după AI în ceea ce privește cele mai mari tendințe tehnologice pentru 2023. Automatizarea testelor de software, alimentată atât de RPA, cât și de AI, va fi în fruntea acestei tendințe, cu AI generativă care scrie cod și cu echipe non-tehnice care sunt binevenite în rândul acestora datorită instrumentelor fără cod.
După cum sugerează partenerul firmei de consultanță, Santiago Comella-Dorda, „Dezvoltatorii sunt probabil unul dintre cele mai valoroase active ale întreprinderii digitale moderne, dar își petrec mai mult de 40% din timp cu sarcini repetitive, cu valoare redusă, care ar putea fi ușor automatizate cu un set de instrumente moderne”.
10. Automatizarea inteligentă RPA
Inteligența artificială Robotic Process Automation, denumită și Intelligent Process Automation (IPA), este considerată a fi următoarea etapă a automatizării. Acesta ia RPA și adaugă abilități cognitive prin intermediul AI. Aceasta poate include RPA cu toate sau cu unele dintre celelalte tehnologii de inteligență artificială enumerate mai sus.
Într-un
IBM în cadrul unui sondaj realizat în rândul directorilor C-Suite
, 90% dintre respondenți au sugerat că Automatizarea inteligentă i-a ajutat să aibă performanțe „peste medie în gestionarea schimbărilor organizaționale ca răspuns la tendințele de afaceri emergente”. Acest sentiment vorbește despre capacitatea RPA și AI de a crea soluții agile și robuste care pot oferi un avantaj competitiv real.
Dovezi ale puterii RPA și AI de a aduce schimbări organizaționale pot fi găsite în răspunsul comunității de afaceri la pandemia COVID-19. Adoptarea tehnologiei de automatizare a proceselor robotice pentru asigurarea proceselor de afaceri în timpul pandemiei COVID-19 (Siderska, 2021) a arătat cum 60% dintre întreprinderile poloneze studiate au reușit să implementeze continuitatea activității datorită instrumentelor RPA. Conform studiului, inteligența artificială și analizele au avut o contribuție majoră.
Într-un recent
sondaj Gartner
, un procent de 80% dintre directori și-au arătat convingerea că automatizarea poate fi aplicată oricărui proces de afaceri. Această statistică este o dovadă remarcabilă a puterii RPA atunci când este utilizată împreună cu AI. Este imposibil să ne imaginăm că această cifră ar putea fi atât de mare fără creșterea RPA cu ajutorul inteligenței artificiale.
În ceea ce privește viitorul, cercetările privind
procesare neuromorfică
– un sistem de procesare a informațiilor bazat pe structura creierului – ar putea duce la o mai bună cunoaștere și la o inteligență a mașinilor. Ceea ce este atât de interesant în legătură cu acest orizont este că aceste modele de inteligență necesită mult mai puține date de instruire, ceea ce înseamnă că ar putea fi puse la dispoziția întreprinderilor.
Cum va schimba viitorul RPA cu ajutorul inteligenței artificiale
a muncii și a societății
Instrumentele de automatizare a proceselor de inteligență artificială abia se încălzesc. Iată câteva domenii în care AI va avea un impact suplimentar asupra automatizării.
1. Industria 4.0
Prima revoluție industrială a fost alimentată de aburi, iar cea de-a doua de electricitate. Cea de-a treia revoluție industrială a fost facilitată de tehnologiile digitale în anii 1970. În ceea ce privește cea de-a patra revoluție industrială, cunoscută și sub numele de Industria 4.0, există mai mulți candidați tehnologici, cum ar fi gemenii digitali, realitatea virtuală, internetul lucrurilor (IoT), inteligența artificială și ML și chiar imprimarea 3D.
Cu toate acestea, un
Studiu IMD privind lanțul de aprovizionare global
din 2022 dezvăluie un adevăr îngrijorător. Dintre cei peste 200 de directori din industria prelucrătoare intervievați, foarte puțini au enumerat tehnologia legată de Industria 4.0 ca fiind o prioritate importantă. Acest lucru este departe de 2019, când 68% dintre respondenții la un sondaj McKinsey au sugerat că Industria 4.0 este o prioritate strategică de top.
În lucrarea de cercetare Automatizarea proceselor robotice și inteligența artificială în industrie 4.0 – O analiză a literaturii (Riberio, 2021), autorul afirmă că „având în vedere sfera de aplicabilitate a IA, RPA a adăugat treptat, la funcțiile sale de automatizare, implementări de algoritmi sau tehnici de IA aplicate în anumite contexte (de exemplu, planificarea resurselor întreprinderii, contabilitate, resurse umane) pentru a clasifica, recunoaște, categorisi etc.”.
Pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze, noi instrumente și posibilități vor ajuta Industria 4.0 să devină o realitate alimentată de inteligența artificială.
2. Hiperautomatizare
Hiperautomatizarea este evoluția naturală a automatizării. Cu toate acestea, în loc să automatizeze o anumită sarcină sau un anumit proces de afaceri, se urmărește extinderea capacităților de automatizare la nivelul întregii organizații. Versiunea finală va fi o afacere complet conectată și în mare măsură autonomă, în care fluxurile de lucru și deciziile vor fi simplificate, agile și rezistente.
Hiperautomatizarea implică o combinație de mai multe tehnologii. Aceasta include:
- RPA
- AI
- Automatizarea proceselor de afaceri (BPA)
- ML
- Procesarea inteligentă a documentelor (IDP)
- Orchestrarea fluxului de lucru
- Procesul de minerit
- Prelucrarea limbajului natural (NLP)
- Geamănul digital al unei organizații (DTO)
- RPA conversațional
- Viziune computerizată RPA
După cum se afirmă în lucrare Hiperautomatizare pentru îmbunătățirea automatizării în industrie (Haleem, 2021), „Printr-un amestec de tehnologii de automatizare, hiperautomatizarea poate depăși unele constrângeri ale unei singure metode de dispozitiv de automatizare. Acest lucru permite companiilor să transceadă dincolo de limitele fiecărui proces și să automatizeze aproape orice operațiune dificilă și scalabilă.”
3. Mai puțină dependență de experți
Explozia dezvoltării de software din ultimii ani a scos la iveală o problemă. În timp ce cererea de aplicații și de tehnologie mobilă a crescut, oferta nu a reușit să țină pasul. Dezvoltatorii de software erau în criză, ceea ce însemna că multe posturi rămâneau neocupate luni întregi.
Cu locuri de muncă prestigioase, cu șase cifre, care așteaptă candidații calificați, ați putea fi iertat dacă ați crede că oamenii se vor recalifica pur și simplu și vor culege roadele. Școlile și universitățile au fost, de asemenea, analizate cu atenție, guvernele sugerând că nu fac suficient pentru a încuraja adoptarea materiilor STEM. Cu toate acestea, realitatea este că programarea este dificilă. Doar o mică parte a populației are aptitudini pentru această meserie.
Pe măsură ce lumea noastră devine din ce în ce mai digitală, deficitul de programatori ar putea fi privit ca un avertisment de care nu am ținut cont. Din fericire, automatizarea bazată pe inteligență artificială poate oferi un antidot la această problemă.
Posturile de conducere necesită o combinație de competențe de management și cunoștințe aprofundate în domeniu. Cititul și învățarea sunt doar o parte din ceea ce face ca directorii și membrii echipei de conducere să fie valoroși pentru o organizație. Cu toate acestea, pe măsură ce tot mai multe industrii adoptă tehnologia, această rezervă de talente se va epuiza.
Analiza inteligenței artificiale poate utiliza cantități mari de date istorice pentru a găsi perspective și relații de bază și pentru a face predicții. Aceste instrumente vor contribui la reducerea diferențelor de experiență. De asemenea, ar putea servi la democratizarea procesului decizional inteligent, care până acum era apanajul întreprinderilor cu bugete uriașe.
În timp ce factorii de decizie și strategii experimentați nu vor fi niciodată demodate, o afacere hiper-automatizată, condusă de Machine Learning (ML) și de analiza datelor, va funcționa non-stop, făcând alegeri bazate pe factori pe care niciun om nu i-ar putea lua în considerare în mod conștient.
McKinsey sugerează că automatizarea muncii în domeniul cunoașterii este acum la vedere. Dreptul, economia, educația, artele și tehnologia vor suferi perturbări care, până acum, erau considerate a pune în pericol doar locurile de muncă mai puțin calificate. Cu toate acestea, ce înseamnă acest lucru pentru forța de muncă în general nu a fost încă determinat.
4. O mai mare eficiență guvernamentală
Cheltuielile guvernamentale reprezintă o problemă mereu controversată. În întreaga lume, administrațiile democratice au reputația de a fi umflate și de a cheltui în mod greșit. Pe
cercetări ale renumitului Brookings Institute
, organismele guvernamentale din SUA adoptă AI și RPA.
Departamente atât de diverse precum Food and Drug Administration, Social Security, Defense Logistics Agency și Treasury Department au adoptat AI și RPA pentru a crește productivitatea și a reduce costurile serviciilor lor esențiale. În plus, un
sondaj realizat de Consiliul american pentru tehnologie și Consiliul consultativ al industriei (ACT-IAC)
demonstrează cazuri de utilizare de la aproximativ o duzină de organizații guvernamentale.
O guvernare mai eficientă și mai rentabilă ar putea avea un efect transformator asupra societății în ansamblu. Serviciile ar putea deveni mai eficiente și mai eficace, iar impozitele ar putea fi direcționate către programe care ar putea schimba viețile a milioane de oameni. Cu toate acestea, această adoptare pe scară largă evidențiază importanța eliminării
prejudecăți în IA,
în special dacă guvernele din întreaga lume folosesc tehnologia pentru a lua decizii politice.
Gânduri finale
Inteligența artificială a avut un impact profund asupra tehnologiei RPA. Primele instrumente de automatizare au fost capabile să se ocupe de multe dintre sarcinile obișnuite și banale de la locul de muncă. Cu toate acestea, pe măsură ce apetitul colectiv pentru automatizare a crescut, RPA s-a lovit de limitele sale. Inteligența Artificială doboară aceste bariere.
Combinarea RPA și AI extinde potențialul ambelor instrumente. Întreprinderile culeg deja roadele automatizării inteligente, cum ar fi îmbunătățirea serviciilor pentru clienți, creșterea eficienței organizaționale și reducerea costurilor de operare. Inteligența artificială a deschis domeniul de aplicare al RPA în moduri care păreau improbabile cu doar un deceniu în urmă.
Cu toate acestea, povestea automatizării proceselor robotice și a inteligenței artificiale nu se oprește aici. Pe măsură ce ne îndreptăm spre era hiperautomatizării, vom obține și alte avantaje. Va fi o cursă sălbatică, așa că nu vă lăsați în urmă.
