V odličnem članku From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation (Chakraborti, 2020) avtor razmišlja o tem, kako je v zadnjem desetletju robotska avtomatizacija procesov (RPA) na fascinanten način pospešila učinkovitost poslovnih procesov. Vendar pa meni, da se zdaj nahajamo na “prelomni točki” tega tehnološkega trenda, saj se inteligentna avtomatizacija pojavlja kot logično nadaljevanje RPA.
Chakraborti navaja novo paradigmo inteligentne avtomatizacije procesov, ki združuje avtomatizacijo poslovnih procesov s strojnim učenjem, umetno inteligenco in podatki o strankah.
RPA je še ena ključna komponenta inteligentne avtomatizacije. Oba koncepta sta tako prepletena, da obstaja precejšnja zmeda glede tega, kje se začne inteligentna avtomatizacija procesov in kje se konča robotska avtomatizacija procesov.
V tem članku bomo raziskali razlike in skupne značilnosti obeh disciplin ter pokazali, kje se križata in prekrivata. Prav tako bomo delili nekaj primerov inteligentne avtomatizacije skupaj s primeri uporabe v industriji.
Kaj je robotska avtomatizacija procesov?
Robotska avtomatizacija procesov (RPA ) se nanaša na niz tehnologij, ki omogočajo različne cilje avtomatizacije poslovnih procesov (BPA). Poslovni proces lahko opredelimo kot niz nalog, ki zagotavljajo doseganje ciljev organizacije. Poslovni proces je lahko na primer tako preprost, kot je preverjanje kreditne sposobnosti vloge za posojilo.
Koraki, potrebni za preverjanje kreditne sposobnosti, vključujejo iskanje imena stranke iz notranjih dokumentov, pošiljanje zahtevka kreditni agenciji in nato posredovanje rezultatov nazaj v notranje sisteme. V tradicionalnih poslovnih okoljih se te naloge opravljajo ročno. Pri avtomatizaciji poslovnih procesov pa se za opravljanje teh nalog uporabljajo roboti, zato se uporablja izraz robotska avtomatizacija procesov.
Naloge RPA morajo temeljiti na pravilih in biti predvidljive. Potrebujejo jasno opredeljene sprožilce, vhode in izhode. Zato jih lahko ravnanje z izjemami zmoti. Anomalije ali izjemne okoliščine – ali kar koli, kar zahteva sprotno razmišljanje – niso naloge, ki jih RPA lahko opravi. Seveda to ne pomeni, da je ravnanje z izjemami pri razvoju RPA tuj koncept.
Obstaja veliko scenarijev, v katerih bot ne more opraviti naloge zaradi težave z varnostnim dovoljenjem ali nepopolnih podatkov. Razvijalci lahko te izjeme zaobidejo. Predstavljajte si na primer scenarij, v katerem ustvarite postopek RPA za prenos podatkov o računih v zbirko podatkov, vendar je zbirka podatkov v okvari. Robotu lahko naročite, naj poskuša v določenih časovnih presledkih, dokler se ne poveže s podatkovno bazo. Ko pa je bilo doseženo največje število poskusov, se prikaže poslovna izjema, tako da lahko ročno delo odpravi težave.
Zgoraj opisani scenarij je preprost. Morda pa boste morali raziskati inteligentno avtomatizacijo procesov, da bi vzpostavili bolj odporne in zanesljive procese, ki samostojno obravnavajo izjeme.
Če se želite poglobiti v to temo, preberite naš Popolni vodnik po robotski avtomatizaciji procesov (RPA).
Kaj je inteligentna avtomatizacija procesov (IPA)?
Inteligentna avtomatizacija procesov pomeni kombinacijo tehnologij, ki podjetjem pomagajo avtomatizirati obstoječe delovne tokove in procese. Družba McKinsey je že leta 2017 poudarila prednosti inteligentne avtomatizacije. Svetovalno podjetje je izdalo zelo razširjen dokument z naslovom Inteligentna avtomatizacija procesov: V njem je opisanih pet ključnih tehnologij, ki skupaj omogočajo inteligentno avtomatizacijo.
To so:
1. Robotska avtomatizacija procesov (RPA):
Nabor orodij, ki opravljajo predvidljiva, ponavljajoča se in natančno določena opravila, ki so bila tradicionalno v domeni človeških delavcev.
2. Strojno učenje in napredna analitika:
Napredni algoritmi, ki so usposobljeni za iskanje vzorcev v obsežnih zgodovinskih podatkovnih nizih, tako da lahko zagotavljajo vpoglede in napovedi s hitrostjo in natančnostjo, ki sta za človeške raziskovalce nemogoči.
3. Generatorji naravnega jezika (NLG)
Kot dokazuje uspeh orodij, kot sta ChatGPT in Pi, lahko generatorji naravnega jezika ustvarjajo besedilo in druge kreativne elemente za lažjo komunikacijo med ljudmi in tehnologijo.
4. Pametni delovni tokovi:
Programska oprema za poslovne procese, ki upravlja potek dela med ljudmi in stroji ter zagotavlja nemoteno dostavo, sledenje in poročanje.
5. Kognitivni dejavniki:
Pametni klepetalni roboti, ki uporabljajo kombinacijo ML in NLP za zagotavljanje samodejnih predstavnikov za storitve za stranke, ki zmanjšujejo breme osebja za storitve in v nekaterih primerih odlično prodajajo in razumejo stranke.
Zgoraj naštete tehnologije so osnovni gradniki rešitve IPA. Na seznam orodij, ki sestavljajo tehnologijo IPA, bi dodali tudi tehnologijo računalniškega vida (CVT ).
Podobnosti med RPA in IPA
Čeprav sta RPA in IPA različni tehnološki kategoriji, se v precejšnji meri prepletata. Tukaj je nekaj podobnosti med RPA in IPA.
1. Obe sta orodji za avtomatizacijo
Najbolj očitna povezava med RPA in IPA je, da obe orodji obstajata za avtomatizacijo poslovnih procesov. Čeprav ima vsaka rešitev svoj pristop in uporablja različne vrste tehnologije za doseganje svojih ciljev, je njihov temeljni namen opravljati naloge, ki jih tradicionalno opravljajo ljudje, in najti načine za njihovo učinkovitejše, stroškovno učinkovitejše in natančnejše izvajanje.
2. RPA je osrednji del IPA
Druga pomembna podobnost med obema tehnologijama je dejstvo, da je RPA osrednja sestavina IPA. Strojno učenje in druge tehnologije, ki posnemajo človeško kognicijo, so ključni deli IPA, vendar so avtomatizacije zgrajene na temelju RPA.
3. RPA in IPA imata podobne koristi
RPA in IPA imata tudi veliko enakih poslovnih koristi. Podjetjem na primer pomagajo zmanjšati stroške, prihraniti čas, povečati produktivnost, povečati zadovoljstvo zaposlenih pri delu, izpolniti standarde skladnosti, izboljšati storitve in zmanjšati število človeških napak.
Razlike med RPA in IPA
Čeprav imata RPA in IPA veliko skupnega, pa je treba razumeti tudi nekaj razlik.
#1. Skalabilnost
Medtem ko se RPA odlično obnese pri avtomatizaciji posameznih opravil, je orkestriranje zapletenih delovnih tokov ali ravnanje z nestrukturiranimi podatki pogost izziv. IPA ponuja vrsto orodij, ki pomagajo pri odpravljanju ozkih grl pri razširjanju, kot so nestrukturirani podatki ali odločanje.
#2. Učenje in prilagajanje v realnem času
RPA je odlična rešitev za naloge, ki potekajo predvidljivo, po korakih. Po definiciji sledi navodilom. Po drugi strani pa se lahko IPA uči in prilagaja v realnem času zaradi funkcij, kot je ML.
#3. Obveščevalna služba
Inteligenco je težko opredeliti. Vendar pa vsi razumemo, da človek pri razmišljanju uporablja različna orodja, kot so logika, sklepanje, učenje, načrtovanje in reševanje problemov, da bi na podlagi informacij oblikoval odgovore ali napovedi.
Orodja RPA lahko obdelujejo informacije, vendar le na podlagi strogega nabora pravil. V osnovi uporablja logiko if/then/else za obdelavo poslovnih procesov. RPA dejansko posnema človeško kognicijo, vendar le zato, ker ima na voljo zemljevid.
Inteligentna avtomatizacija pa obdeluje podatke na način, ki je bolj podoben človeškemu spoznavanju. Ker inteligentna orodja za avtomatizacijo uporabljajo umetno inteligenco, lahko presežejo okvire sledenja navodilom ter se prilagodijo in prilagodijo spreminjajočim se okoliščinam, nestrukturiranim podatkom in drugim izjemnim dejavnikom, ki lahko orodja RPA spravijo ob živce.
#4. Ravnanje z nestrukturiranimi podatki
RPA pomaga ekipam pri reševanju determinističnih nalog. Zato se zanaša na predvidljive vhodne podatke, kot so strukturirani podatki. Ko pa je treba obravnavati nestrukturirane podatke ali kakršne koli informacije, ki so zunaj okvira, dosežemo zgornjo mejo orodij RPA.
Obravnava strukturiranih podatkov je pogosto v rokah ročnih delavcev. Ker gre za precejšnje število odločitev in interpretacij, je smiselno uporabiti človeško spoznavanje. Inteligentna avtomatizacija pa lahko obdela nestrukturirane podatke zaradi uporabe tehnologij umetne inteligence, kot je strojno učenje.
Omeniti velja, da lahko z orodji RPA nestrukturirane podatke spremenite v strukturirane. Uporaba orodij za obdelavo naravnega jezika (NLP) ali optično prepoznavanje znakov (OCR) na primer pomaga pretvoriti te podatke v nekaj, s čimer lahko dela RPA. Vendar je zaradi narave nestrukturiranih podatkov ta postopek zapleten in zahteva oblikovanje več predlog, ki lahko opravijo to nalogo. Zaradi te realnosti lahko pride do težav pri razširjanju rešitev RPA.
#5. RPA je stroškovno učinkovitejši
Čeprav imajo orodja za oceno učinka širše področje uporabe kot programska oprema RPA, je treba za te dodatke plačati. Eden od najbolj privlačnih vidikov orodij za avtomatizacijo je dokazano zmanjšanje stroškov. Vendar je glede na relativno ceno programska oprema RPA dostopnejša večini trga.
Inteligentna avtomatizacija je prilagodljivejša rešitev, ki lahko deluje v več različnih okoljih. Vendar pa vsako podjetje nima zahtev po zapleteni avtomatizaciji. Glede na obseg poslovnih procesov, ki jih želite avtomatizirati, lahko rešitve RPA zagotovijo vse, kar potrebujete.
#6. Hitrejše izvajanje RPA
Inteligentna orodja za avtomatizacijo zagotavljajo rešitve za številne težave. Vendar pa ta zapletenost postane nekoliko negativna, ko gre za hiter čas izvajanja. Orodja RPA so preprostejša, zato je njihova implementacija cenejša in manj zamudna. Vodjem, ki so pod pritiskom, da bi dosegli digitalno preobrazbo v svojih podjetjih, lahko rešitve RPA ponudijo hitrejšo pot do ustvarjanja vrednosti.
#7. Orodja IPA se je treba naučiti več.
Relativna zapletenost teh orodij ima prednosti in slabosti. Sprejemanje orodij IPA po naravi zahteva visoko tehnične funkcije, kot je strojno učenje.
Še vedno obstaja upanje za netehnične ekipe. Svetovalna podjetja za inteligentno avtomatizacijo lahko opravijo veliko težkih nalog in zasnove procesov. Poleg tega so orodja IA iz dneva v dan bolj prijazna do uporabnika.
Primeri inteligentne avtomatizacije procesov in primeri uporabe v industriji
Po raziskavah bo leta 2023 ustvarjenih 120 zettabajtov podatkov. Vsako leto se količina podatkov, ki se ustvarijo po vsem svetu, poveča za približno 20 do 25 %. Po podatkih MIT Sloan je približno 80 % teh podatkov nestrukturiranih. Medtem ko so orodja RPA podjetjem omogočila veliko dela s strukturiranimi podatki, je jasno, da lahko besedilo, zvok, videoposnetki, e-pošta, vsebina družabnih omrežij, dnevniki strežnikov, dnevniki senzorjev in satelitske slike ponujajo izjemne priložnosti.
Najboljši način za razumevanje zmogljivosti inteligentne avtomatizacije poslovanja so praktični primeri iz resničnega sveta in primeri uporabe. Tukaj je nekaj načinov, kako lahko inteligentna tehnologija avtomatizacije pomaga v posameznih panogah.
1. Storitve za stranke
Pričakovanja glede storitev za stranke so se v zadnjih letih močno povečala. Sodobni potrošnik zahteva vedno dostopne samopostrežne storitve z visoko stopnjo personalizacije. Inteligentna avtomatizacija pomaga podjetjem, da zagotovijo pričakovano raven oskrbe po meri brez visokih splošnih stroškov, povezanih s človeškimi delavci.
Klepetalni roboti, ki jih poganjajo procesorji naravnega jezika in so povezani s platformami za upravljanje odnosov s strankami (CRM), lahko strankam ponudijo odlično izkušnjo. V povezavi z avtomatizirano obdelavo e-pošte, napovedno analitiko in analizo čustev podjetja dobijo večkanalno oskrbo, ki predvideva težave in pomaga ohranjati stranke.
2. Zdravstveno varstvo
Zdravstveno varstvo je bilo pomembno za uvajanje inteligentne avtomatizacije. Zaradi slabega zdravstvenega stanja po vsem svetu so bolnišnice vse bolj obremenjene, številne pa se zaradi pritiska šibijo. Omejeni proračuni in preobremenjeno osebje poudarjajo potrebo po večji učinkovitosti poslovanja, zlasti pri upravnih nalogah, kot so vpisovanje bolnikov, obdelava zavarovanj, načrtovanje, obračunavanje in drugo.
3. Finance
Finančna panoga upravičeno slovi kot vodilna panoga na področju najsodobnejših tehnologij. Kot zgodnji uporabniki tehnologije RPA industrija še naprej išče načine za povečanje učinkovitosti in izpolnjevanje regulativnih bremen. Inteligentna avtomatizacija se uporablja na finančnem področju za pomoč pri odkrivanju goljufij in zagotavljanju skladnosti. Tehnologija pomaga tudi pri poslovanju, saj vse bolj poenostavlja odločanje o vlogah za posojila in drugo. Poleg tega lahko avtomatizira tudi testiranje programske opreme in tako finančnim institucijam pomaga pri ustvarjanju programske opreme po meri.
4. Proizvodnja
V zadnjih letih se je zaradi ozkih grl, inflacije in splošne krize življenjskih stroškov povečala ozaveščenost javnosti o vprašanjih dobavne verige. Proizvajalci morajo sprejeti digitalno preobrazbo, saj se spreminjajo nakupne preference in poslovna dinamika. To je še posebej očitno v novo industrializiranih državah ali državah v razvoju.
RPA in IPA lahko podjetjem na teh področjih pomagata premostiti vrzel ter izboljšati procese in organizacijo v celotni vrednostni verigi. Avtomatizacija proizvodnih naročil, razumevanje in prilagajanje spreminjajočim se preferencam strank, izboljšanje logistike in zmanjšanje količine odpadkov so le nekatera področja, ki jim lahko koristijo orodja z umetno inteligenco.
Ali sta inteligentna avtomatizacija procesov in hiperavtomatizacija enaka?
Čeprav mnogi strokovnjaki uporabljajo inteligentno avtomatizacijo procesov in hiperavtomatizacijo kot zamenljiva pojma, sta to različna koncepta. Zmeda je razumljiva. Obe disciplini sta v ospredju pri avtomatizaciji informacijskih in poslovnih procesov z uporabo umetne inteligence in drugih sorodnih tehnologij. Vendar je treba razumeti razlike med njima.
Kot smo že omenili, inteligentna avtomatizacija procesov uporablja kombinacijo tehnologij, kot so AI, ML, računalniški vid, kognitivne tehnologije, obdelava naravnega jezika in seveda RPA.
Hiperavtomatizacija pa je filozofija ali pristop, ki poskuša avtomatizirati čim več poslovnih procesov.
Veliko zmede je posledica dejstva, da je IPA del hiperavtomatskega pristopa. Vendar je hiperavtomatizacija bolj izpopolnjena, pospešena različica IA z veliko večjim obsegom. Hiperavtomatizacija se ne ukvarja z ustaljenimi procesi ali nalogami, temveč deluje na različnih platformah in tehnologijah, da bi povečala poslovno učinkovitost.
Kje se IPA in RPA križata in zbližujeta
Večji del tega članka smo namenili razčlenjevanju relativnih prednosti IPA in RPA. Čeprav je koristno razlikovati med temi tehnologijami za avtomatizacijo, razmišljanje o njih kot o nasprotnih ali konkurenčnih orodjih ni povsem pravilno. Njihove zmožnosti najbolje razumemo kot dopolnilna orodja za avtomatizacijo.
Obe orodji se stikata v več točkah.
#1. IPA kot rešitev za omejitve RPA
V članku Kako tekmovati v dobi umetne inteligence (Mohanty in Vyas, 2018) avtorja navajata, da “bodo roboti RPA naredili točno to, kar jim boste rekli, kar je njihova največja prednost in hkrati tudi največja slabost”. To mnenje poudarja kritično točko o mejah RPA: Vendar pa zaradi nestrukturiranih podatkov in nepredvidljivih scenarijev podjetja ne morejo uporabljati rešitev RPA za vsako nalogo.
Strojno učenje lahko pomaga razširiti zmogljivosti RPA, zlasti na dveh glavnih področjih. To so:
1. Ravnanje z nestrukturiranimi podatki
2. Odpiranje vrat za odločanje višjega reda
Trenutno orodja RPA ne zmorejo zgoraj navedenega. Vendar pa lahko avtomatizacija z umetno inteligenco preide na novo raven.
#2. kot odskočna deska za izvajanje IPA ali hiperavtomatizacije
Skušnjava je, da bi RPA, IPA in hiperavtomatizacijo obravnavali kot kontinuum. Vendar je to morda nekoliko pretirano poenostavljeno. Dejstvo je, da se bo vsak kompleksen sistem avtomatizacije, ki vključuje IPA ali hiperavtomatizacijo, v veliki meri opiral na RPA. Zato bodo orodja RPA še vedno pomembna in potrebna v teh naprednih scenarijih.
Ta trditev je bolj trdna v okviru izvajanja. Pot do hiperavtomatizacije zahteva veliko raziskav o tem, katera opravila je mogoče avtomatizirati. Začetek z RPA ustvarja trdne temelje za vrste opravil, ki jih je mogoče avtomatizirati. Podjetjem omogoča izdelavo in preizkušanje delovnih postopkov avtomatizacije, ki jih lahko sčasoma razširijo in dopolnijo s programom IPA.
Hiperavtomatizacija je pristop, ki vključuje avtomatizacijo vsega, kar je mogoče. Kako je to videti, se razlikuje od podjetja do podjetja. V nekaterih podjetjih bi lahko šlo za RPA, ki mu v manjšem delu pomaga umetna inteligenca, v drugih pa bi lahko šlo za celovit stroj za avtomatizacijo z minimalnim človeškim prispevkom.
#3. Prediktivna analiza in sprejemanje odločitev
RPA izvaja določene naloge na podlagi določenih sprožilcev ali vhodov. Če upoštevamo nekatere prednosti IPA, kot so analiza čustev, obdelava naravnega jezika, tehnologija računalniškega vida in zmogljivosti ML, je jasno, da bo tehnologija lahko obdelala veliko neurejenih podatkov in jih spremenila v strukturirane informacije, ki lahko služijo kot ti sprožilci ali vhodi.
Možnosti, ki jih ponuja, so osupljive. Kot smo videli v medicinski industriji, so raziskave pokazale, da je umetna inteligenca presegla radiologe pri mamografskem presejanju. Za natančno izdelavo teh napovedi so potrebne dolgoletne izkušnje in strokovno znanje na področju, ki se s tem, ko se nekdo upokoji ali zapusti podjetje, izgubi. RPA z umetno inteligenco lahko pomaga odpraviti to vrzel v izkušnjah.
Čeprav je primer mamografskega pregleda privlačen, se prednosti RPA in IPA lahko uporabljajo za več drugih scenarijev poslovnega upravljanja, ki zahtevajo visokokakovostno kognicijo ali sprejemanje odločitev. Ko so te odločitve sprejete, lahko sprožijo nadaljnje ukrepe s pomočjo RPA, kar prinaša neverjetno raven produktivnosti za številna podjetja.
Pet inteligentnih orodij za avtomatizacijo
Na trgu je več ponudnikov inteligentne avtomatizacije. Vsak ponuja edinstveno mešanico različnih tehnologij, pristopov in cen. Oglejmo si pet največjih imen na področju IA.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST je celovita inteligentna rešitev za avtomatizacijo, ki ponuja najsodobnejša orodja za hiperavtomatizacijo za avtomatizacijo programske opreme in avtomatizacijo robotskih procesov. Uporablja kombinacijo tehnologije računalniškega vida in RPA, ki uporabnikom pomaga odkriti in avtomatizirati sprednja in zadnja pisarniška opravila. Platforma ima odlične funkcije, kot so OCR in solidna analitična orodja. Na voljo je tudi brezkodna zmogljivost, brezplačne in podjetniške izdaje, medplatformna/medgeneracijska avtomatizacija katere koli aplikacije, neomejeno število licenc in strokovnjak ZAP za polni delovni čas, ki dela kot del ekipe stranke, (v okviru izdaje Enterprise).
#2. IBM Cloud Pak za avtomatizacijo poslovanja
IBM Cloud Pak je modularna rešitev za inteligentno avtomatizacijo v hibridnem oblaku. Ta celovita platforma za avtomatizacijo poslovanja je opremljena z različnimi funkcijami, vključno z avtomatizacijo delovnih tokov, obdelavo dokumentov, rudarjenjem procesov in upravljanjem odločitev. Vključuje tudi orodja z nizko stopnjo kode in brez nje ter dobro podporo strankam.
#3. Platforma za avtomatizacijo poslovanja UiPath
UiPath je svojo ponudbo RPA okrepil z inteligentno avtomatizacijo poslovanja. Platforma za dosego teh ciljev uporablja tehnologijo računalniškega vida in brezoblačno robotiko (po njihovih besedah “roboti upravljajo robote”). Uporabljajo tudi kognitivne izboljšave za razumevanje jezika in nestrukturiranih podatkov. Platforma UiPath Business Automation Platform se povezuje s kognitivnimi storitvami drugih ponudnikov, kot so IBM, Google in Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud je še ena platforma za inteligentno avtomatizacijo v oblaku z zmogljivostmi IA. Podjetje ponuja tudi storitve inteligentne avtomatizacije, ki ekipam pomagajo pri izvajanju in vzdrževanju. Poleg inteligentnih orodij za avtomatizacijo robotskih procesov Blue Prism Cloud ponuja tudi oblikovalski studio brez kode, ki ga lahko povlečete in spustite, ter nadzorno sobo, funkcijo za orkestracijo avtomatizacije delovnega toka.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, ki se je prej imenoval Microsoft Flow, je še ena inteligentna rešitev za avtomatizacijo brez kode v oblaku. Paket ponuja funkcijo AI Builder, ki je uporabniku prijazna, razširljiva in enostavno povezljiva. Microsoftova zelo odmevna naložba v ChatGPT v višini 10 milijard dolarjev pomeni, da zagotavlja zmogljivosti obdelave naravnega jezika v kombinaciji z vmesnikom “pokaži in klikni”, ki netehničnim ekipam omogoča izdelavo inteligentnih delovnih tokov za avtomatizacijo robotskih procesov.
Zaključne misli
RPA in IPA sta različni tehnologiji. Vendar pa se močno dopolnjujeta. Prava moč obeh orodij je v tem, da lahko dopolnjujeta ne le človeške delavce, temveč tudi drug drugega. Kot kažejo številni primeri inteligentne avtomatizacije, lahko veliko osnovnega dela, ki ga omogoča inteligentna avtomatizacija, opravijo digitalni delavci in roboti. Za uspešno avtomatizacijo je treba razčleniti in razumeti obstoječe delovne tokove. RPA lahko upošteva veliko teh sestavnih delov.
Stojimo na pragu vznemirljivega obdobja v svetu dela, v katerem lahko umetna inteligenca dopolnjuje človekove kognitivne sposobnosti. Digitalna preobrazba je upravičeno prednostna naloga podjetij v razvitem svetu in v državah v razvoju. Sprejemanje orodij IPA in RPA bo osrednji del teh prehodov, saj bo omogočilo nepredstavljivo produktivnost.
