Automatizimi i proceseve robotike është një tren i arratisur. Sipas Dellitte, teknologjia do të arrijë Adoptimi pothuajse universal deri në vitin 2025. Megjithatë, vetëm për shkak se RPA po dominon botën e biznesit, kjo nuk do të thotë se do të ndalojë së evoluari.
Po qëndrojmë në një moment teknologjik emocionues. Përparimet në IA në vitet e fundit kanë qenë befasuese. ChatGPT dhe forma të tjera të Generative IA kanë kapur ndërgjegjen publike. Megjithatë, kjo teknologji emocionuese nuk është veçse një shprehje e potencialit të IA.
RPA është një mjet i drejtpërdrejtë, por i efektshëm. Megjithatë, konvergjenca e RPA dhe IA ofron mundësi të pafundme për novacion. Shërbimi bisedor ndaj klientit, vendimmarrja e nxitur nga analitika dhe automatizimi i punës së njohurive janë vetëm disa shembuj të IA në RPA.
Ndërsa teknologjia përparon, Automatizimi i Procesit Robotik Kognitiv do të ndryshojë natyrën e punës në mënyra që mezi mund t’i imagjinojmë. Le të eksplorojmë se si AI me RPA ka shtyrë tashmë kufijtë e automatizimit përpara se të shqyrtojë ndikimin e saj të ardhshëm.
Kufijtë e RPA
Miratimi i gjerë i RPA është një dëshmi e dobisë së saj. Teknologjia ka ndihmuar bizneset e panumërta të arrijnë nivele të reja të prodhimit, efikasitetit dhe saktësisë duke automatizuar një herë detyrat manuale. Megjithatë, si çdo teknologji, ajo ka kufij të lartë.
1. Automatizimi transaksional është i vështirë për t’u menaxhuar
Ndërsa robotët RPA do të bluajnë besnikërisht proceset, ata kanë nevojë për pak menaxhim dhe mirëmbajtje. Për shembull, kur hyrjet ose daljet ndryshojnë, bots duhet të rikonfigurohen për të trajtuar këto kushte pak të ndryshueshme. Në mjediset dinamike të punës, kjo mund të shterojë burimet dhe kohën.
2. RPA lufton me të dhënat e pastrukturuara
Veglat RPA janë ndërtuar për të ekzekutuar detyrat duke përdorur logjikën nëse/pastaj/tjetër. Si të tilla, ato mbështeten në struktura të parashikueshme të të dhënave. Çdo variacion apo ndryshim me të dhënat hyrëse do të shkaktojë gabime ose përjashtime sepse ato janë jashtë vlerave të përcaktuara që bot pret të marrë.
3. RPA paraqet sfida në rritje
Pjesërisht për shkak të arsyeve që kemi listuar më sipër, shkallëzimi i proceseve tuaja RPA mund të jetë i vështirë. Çdo proces duhet të përcaktohet, menaxhohet dhe mirëmbahet qartë, ndërsa mungesa e përshtatshmërisë së RPA-së mund të paraqesë gjithashtu probleme.
Kufizimet e RPA nuk janë diçka për t’u shqetësuar. RPA e ndihmuar nga AI mund të kapërcejë secilën nga këto kufizime ndërsa hap mundësi të reja dhe emocionuese automatizimi.
Ja se si RPA me IA ka ndryshuar automatizimin.
Automatizimi i proceseve robotike dhe inteligjenca artificiale:
Një ndeshje perfekte
RPA, sipas dizajnit, është një mjet i drejtpërdrejtë dhe pa komplekse, të paktën në nivelin e përdoruesit. Është ndërtuar për të qenë i arritshëm për ekipet jo-teknike. Si e tillë, ajo zbaton udhëzimet që i jepen në mënyrë të kontrolluar. U takon njerëzve të identifikojnë këto procese dhe të drejtojnë RPA-në për të ekzekutuar komandat.
Natyrisht, detajimi i udhëzimeve hap pas hapi mund të bëhet i pamundur, duke pasur parasysh kompleksitetin e mjaftueshëm – prandaj kombinimi i RPA-së dhe Inteligjencës Artificiale është e ardhmja e automatizimit.
1. RPA me njohjen optike të karakterit
Në automatizimin e proceseve robotike me IA dhe OCR për të përmirësuar procesin e biznesit
(Shidaganti, 2021), autori përshkruan kufizimet e RPA, duke sugjeruar: “Çdo ndryshim në procesin e automatizuar kërkon ndryshime të drejtpërdrejta në aplikimin RPA.” Shidaganti propozon IA si zgjidhje për këtë proces dhe bën një argument për Njohjen Optike të Karakterit (OCR) si një rritje themelore të RPA.
Në të vërtetë, OCR ka ndikuar tek bizneset duke hapur RPA ndaj të dhënave të pastrukturuara. Mjetet RPA OCR të drejtuara nga AI mund të lexojnë informacione nga dokumentet e shtypura dhe madje edhe tekstin e shkruar. Ka tre mundësi kryesore për RPA që integrimi OCR lehtëson.
- Kodet OCR strukturuan të dhënat, duke lejuar RPA të punojë me hyrje të paparashikueshme
- RPA mund të automatizojë makinat e largëta duke deshifruar atë që po ndodh në ekranet e tyre përkatëse
- OCR, së bashku me Machine Learning, mund të ndihmojë me Know Your Customer (KYC), Anti Money Laundering (AML) dhe Fraud Detection duke skanuar dokumentet. Të mësuarit dhe vendimet e teknologjisë mund të integrohen me RPA, duke lejuar hapjen më të shpejtë të llogarisë, hipnotizimin, vendimet e huasë, e kështu me radhë.
2. Machine Learning dhe RPA
Automatizimi i proceseve robotike dhe mësimi i makinerive janë një shembull tjetër i përdorimit të IA për të kapërcyer kufizimet e qenësishme të RPA. Që nga viti 2016, ekspertët e automatizimit në industrinë e sigurimeve kishin identifikuar Mundësitë e automatizimit të procesit robotik kognitiv (RPA). Në këtë shkrim, autorët diskutojnë si horizonte të mundshme “vetë-optimizimin e shërbimit ndaj klientit, çmimin e kredisë, këshillat financiare, ose pretendimet ose trajtimin e ankesave”.
Në atë që duhet të shërbejë si shenjë e përparimit, është interesante të shohësh se si mjetet robotike të automatizimit të makinerive të automatizimit janë bërë të zakonshme në vetëm një hapësirë të shkurtër kohe.
Mësimi i makinerive është kudo. Ai përshkruan procesin e mësimdhënies së një makinerie për të ekzekutuar detyrat me udhëzime programimi eksplicite. Siç mund ta dini, kjo përfshin makinat që përdorin algoritme për të analizuar dhe gjetur modele brenda një grupi të dhënash. Pasi të trajnohet, makina mund të përpunojë të dhëna të tjera dhe të prodhojë mendjehollësi dhe parashikime.
RPA dhe Machine Learning janë një përputhje e shkëlqyer sepse kjo do të thotë se RPA bëhet më e zgjuar, më intuitive, dhe e aftë për t’u marrë me të dhënat e pastrukturuara.
3. RPA me Deep Learning
Machine Learning është një nën-grup i IA, ndërsa Deep Learning është një nën-grup i Machine Learning. Dallimi midis Deep Learning dhe Machine Learning është ndoshta subtil për disa njerëz, por ia vlen të eksplorohet. Mësimi i makinerisë është trajnuar mbi të dhënat për të ndihmuar në vendimet dhe parashikimet.
Megjithatë, teknologjisë zakonisht i mungon aftësia për t’u përmirësuar vetë me kalimin e kohës. Në kontrast me këtë, Deep Learning përfshin përdorimin e rrjeteve nervore për të mësuar dhe përmirësuar performancën e saj. Me fjalë të tjera, falë Deep Learning, RPA dhe ML kombinohen për të ndërtuar automatizime që përmirësohen nëpërmjet përvojës.
Natyrisht, Deep Learning kërkon një sasi të pabesueshme të dhënash për të kryer këtë funksion. Në atë që është një shembull tjetër i simbiozës së thellë midis IA dhe RPA, bots janë ideale për të ndihmuar në procesin e mundimshëm të mbledhjes së këtyre të dhënave të trajnimit. Mjetet RPA mund të aksesojnë faqe të ndryshme interneti dhe depo të tjera informacioni për të mbledhur këtë informacion, duke siguruar që algoritmi Deep Learning të ketë shumë të dhëna për t’u përmirësuar.
Mësimi i thellë gjithashtu u mundëson bots të shfrytëzojnë pjesën e sipërme të analitikës parashikuese. Kur RPA has në përjashtime, ajo mund t’i barazojë ato me modelet e pritura ose të papritura, duke eleminuar varësinë ndaj ndërhyrjes njerëzore.
Kur robotët e mençur mund të marrin vendime të drejtuara nga të dhënat, ata mund t’u përgjigjen klientëve në mënyra optimale. Një shembull i këtyre aplikacioneve brenda RPA përfshin mjetet e analizës së ndjenjave që përdorin përpunimin e gjuhës natyrore (NLP) për të dekoduar gjendjen shpirtërore të konsumatorëve. Nga ana tjetër, bots mund të modulojnë përgjigjen e tyre për të goditur një shënim të përshtatshëm. Ky dinamizëm mund të bëjë shumë për të kapërcyer boshllëqet midis shërbimit empatik të klientit njerëzor dhe alternativës së tij të mekanizuar.
4. RPA dhe njohja e imazhit
Çiftimi i RPA me softuerin e njohjes së imazhit është një shembull tjetër i përdorimit të IA për të kapërcyer paaftësinë e RPA për t’u marrë me të dhënat e rrëmujshme ose të pastrukturuara. Në gazetë Analiza dhe aplikimi i teknologjive të inteligjencës artificiale në fushën e robotëve softuerikë
RPA për automatizimin e proceseve të biznesit (Kanakov, 2022), autori përshkruan disa përdorime magjepsëse të RPA dhe Njohjes së Imazhit në lidhje me automatizimin e punësimit të kontrolleve të sfondit ose ndihmën për zbulimin e mashtrimeve.
Raste të tjera përdorimi të propozuara nga Kanakov përfshijnë përdorimin e njohjes së fytyrës për sigurinë e ndërtesës, me mjete RPA të lidhura me kamerat. Aplikacionet janë vërtet të pafundme. Për shembull, dronët ose kamerat mund të skanojnë çdo numër mjedisesh për anomali. Sapo të zbulohet, një sistem RPA mund t’ua raportojë problemet palëve përkatëse, duke siguruar ndreqje të shpejtë.
5. RPA me IA gjeneruese
Në një
artikull në Forbes
, Clint Boulton i DELL përdor një analogji fantastike kur krahason RPA dhe Generative IA. Ai sugjeron se “Në një event gala, RPA po kontrollon listën e të ftuarve, po numëron biletat dhe po monitoron gjëra si kapaciteti i dhomës, ngrohja dhe ndriçimi.” Pastaj, ai thotë: “Ndërkohë, Generative IA po krijon reklama për ngjarjen, po shkruan fjalime urimi për të nderuar dhe po bën biseda me çdo mysafir.”
Ajo që është kaq e fuqishme në lidhje me këtë analogji është se ajo kap në mënyrë të përsosur diçka që të gjithë e kemi vërejtur në vitin e fundit apo më shumë. AI gjeneruese është aq interesante dhe e fuqishme sa nuk mund të mos mrekullohemi nga prodhimi i saj. Megjithatë, pa dikë (RPA) që robtohet në sfond duke kryer detyra të vogla, nuk mund të ketë ngjarje ose të paktën jo funksionale.
Per Gartner, Generative IA ofron shumë opsione. Ajo mund të gjenerojë shpejt përmbajtje të shkruara, imazhe, video, muzikë, e madje edhe kod. Disa nga mundësitë janë menjëherë të dukshme, të tilla si shërbimi bisedor ndaj klientit.
Por chatbotët e përmirësuar janë vetëm fillimi; Raste të tjera përdorimi për RPA dhe Generative IA përfshijnë ndihmën e RPA-së për të kuptuar të dhënat e pastrukturuara të shumë formave dhe madje edhe rritjen e RPA-së me vendim-marrjen, analizën e të dhënave, dhe më shumë.
6. Mori pjesë në automatizimin
Ju mund të ndani automatizimin në dy kategori: Të ndjekur dhe të patrajtuar. Siç mund ta prisni, Unattended Automation do të thotë se bot ekzekuton proceset pa asnjë hyrje njerëzore. Në kontrast, Attended Automation përshkruan detyrat që kërkojnë ndërveprimin e njeriut gjatë, në minimum, një hap gjatë rrugës.
Ka disa mënyra se si kjo mund të funksionojë. Për shembull, procesi i automatizuar mund të kërkojë një shkarkues manual. Përndryshe, një nga hapat mund të ketë nevojë për kredenciale sigurie gjatë procesit. Megjithatë, orkestrimet më komplekse janë të mundshme këtu falë Automatizimit robotik të desktopit (RDA).
Automatizimi robotik i desktopit (RDA) është një formë e Automatizimit të Ndjekur. Megjithatë, falë mjeteve AI si ML dhe Optical Character Recognition, këta robotë qepin dinamikisht së bashku procese të shumta të workflow-it, duke automatizuar vazhdimisht detyra të ndryshme për një përdorues individual. Në këtë skenar, bot RDA vepron si një asistent virtual, duke rimarrë të dhëna, duke dërguar skedarë dhe duke gjeneruar raporte ndërsa operativi njerëzor flet me një klient.
7. Robotë vetë-shërues
Një
sondazh i Gjendjes së RPA nga viti 2022
zbuloi një çështje që prek disa biznese që miratojnë zgjidhje RPA. Mbi 69% e të anketuarve sugjerojnë se përjetojnë një bot RPA të thyer çdo javë. Më keq akoma, mbi 40% sugjeruan se duhen më shumë se 5 orë për të rregulluar robotin e tyre, me të anketuarit e tjerë që sugjerojnë se ndreqja mund të marrë më shumë se një ditë.
Këto shifra janë të larta në mënyrë të papranueshme. Megjithatë, sondazhi nuk hyn në specifikat e problemit. Arsyet e zakonshme për dështimin e RPA përfshijnë ndryshimet hyrëse, robotët që hasin në përjashtime, të dhëna jo të plota, testime të dobëta, ose mungesë mirëmbajtjeje, për të përmendur disa.
RPA vetë-shëruese përshkruan një sistem që mund të rregullohet pa hyrjen e një punëtori njerëzor.
Bots RPA vetë-shëruese janë bërë të mundura nëpërmjet algoritmeve IA që monitorojnë performancën e detyrës së automatizuar. Kur lindin probleme, këto mjete të dobishme hyjnë në veprim, identifikojnë shkakun rrënjësor dhe zbatojnë një rregullim. Pjesa më e madhe është rritja e performancës dhe më shumë koha e lirë.
8. Minierat e përpunimit të zgjuar
Përpunimi i minierave në kontekstin e RPA përfshin zbulimin e detyrave që bizneset mund të automatizojnë. Duke përdorur aftësitë analitike të avancuara të IA, ekipet mund të minojnë workflow-et e tyre të biznesit për të gjetur detyra që mund të automatizohen dhe të bëjnë parashikime rreth ndikimit të këtij automatizimi.
Minierat e procesit përdorin ML dhe analitikën e të dhënave. Për shembull, ajo përdor softuerin e regjistrimit të ekranit për të kapur të dhënat e workflow, duke i thyer ato në hapa. Pastaj, ML ose mjetet analitike drejtojnë modele të këtyre detyrave dhe gjejnë fusha që mund të shndërrohen në procese të automatizuara. Mjetet e IA u japin bizneseve një mbikëqyrje dhe kuptim më të mirë të detyrave, duke i lejuar ata të identifikojnë varësitë, bllokimet dhe joefikasitetin.
Çiftëzimi i RPA-së dhe përpunimi i minierave së bashku është shumë i fuqishëm, sepse mund të ndihmojë bizneset të zbulojnë procese që përndryshe nuk mund t’i zbulojnë. Kjo do të thotë se ju mund të merrni më shumë vlerë nga investimet tuaja RPA dhe të komplikoni më tej përfitimet e tjera të RPA, si reduktimi i kostove dhe rritja e produktivitetit.
Gjëja tjetër që mund të vini re këtu është se minierat e procesit mund të shkurtojnë kohën e zbulimit për proceset e përshtatshme RPA. Kjo do të thotë se zbatimi juaj del nga toka shumë më shpejt.
9. Automatizimi i testimit të softuerit
Zhvilluesit dhe botuesit e softuerit kanë dorëzuar disa nga teknologjitë më përçarëse që kemi gjatë dekadave të fundit. Megjithatë, vetë industria e tyre ka kaluar edhe nëpër diçka të një revolucioni. Metodologjitë DevOps dhe Agile kanë ndihmuar zhvilluesit të përmbushin kërkesën për produkte të shpejta dhe vazhdimisht në përmirësim, ndërsa tubacionet CI/CD gjithashtu kontribuojnë në kohë më të shpejta në treg.
RPA është një mjet fantastik për lloje specifike të testimit të softuerit. McKinsey sugjeron se zhvillimi i softuerit të gjeneratës së ardhshme është pak pas IA përsa i përket Tendencat më të mëdha teknologjike për vitin 2023. Automatizimi i testimit të softuerit, i fuqizuar si nga RPA ashtu edhe nga AI, do të jetë në krye të kësaj prirjeje, me kodin e shkrimit Generative AI dhe ekipet joteknike që do të mirëpriten në vathë falë mjeteve pa kod.
Siç sugjeron partneri i firmës së konsulencës, Santiago Comella-Dorda, “Zhvilluesit janë ndoshta një nga asetet më të vlefshme për sipërmarrjen moderne dixhitale, megjithatë ata shpenzojnë më shumë se 40 për qind të kohës së tyre në detyra të përsëritura dhe me vlerë të ulët që mund të automatizohen lehtësisht me një set veglash moderne.”
10. RPA Automatizimi inteligjent
Automatizimi i proceseve robotike të inteligjencës artificiale, i quajtur edhe Automatizimi i Procesit Inteligjent (IPA), konsiderohet të jetë faza tjetër e automatizimit. Duhet RPA dhe shton aftësitë njohëse nëpërmjet IA. Ajo mund të përfshijë RPA me të gjitha ose disa nga teknologjitë e tjera të IA të listuara më sipër.
Në një
sondazh të IBM të drejtuesve të C-Suite
, 90% e të anketuarve sugjeruan se Intelligent Automation i ndihmoi ata të kryenin “mbi mesataren në menaxhimin e ndryshimeve organizative në përgjigje të prirjeve të reja të biznesit.” Kjo ndjenjë flet për aftësinë e RPA dhe IA për të krijuar zgjidhje të shkathëta dhe të fuqishme që mund të ofrojnë një avantazh të vërtetë konkurrues.
Dëshmi të fuqisë së RPA dhe IA për të sjellë ndryshime organizative mund të gjenden në reagimin e komunitetit të biznesit ndaj pandemisë COVID-19. Miratimi i teknologjisë robotike të automatizimit të proceseve për të siguruar proceset e biznesit gjatë pandemisë COVID-19 (Siderska, 2021) tregoi se si 60% e bizneseve polake të studiuara ishin në gjendje të zbatonin vazhdimësinë e biznesit falë mjeteve RPA. Sipas studimit, AI dhe Analytics ishin kontribues të mëdhenj.
Në një sondazh të fundit të Gartner
, plot 80% e ekzekutivëve zbuluan bindjen e tyre se automatizimi mund të aplikohet në çdo proces biznesi. Kjo statistikë është një dëshmi e jashtëzakonshme e fuqisë së RPA kur përdoret me IA. Është e pamundur të imagjinohet se ky numër mund të jetë kaq i lartë pa rritjen e RPA nga IA.
Sa për të ardhmen, kërkimet në
përpunimin neuromorfik
— një sistem i përpunimit të informacionit që bazohet në strukturën e trurit — mund të çojë në një njohje më të madhe dhe inteligjencë makinerike. Ajo që është kaq emocionuese në këtë horizont është se këto modele të inteligjencës kërkojnë shumë më pak të dhëna trajnimi, që do të thotë se ato mund të jenë në dispozicion të sipërmarrjeve.
Si do ta ndryshojë të ardhmen RPA e fuqizuar nga AI
të punës dhe shoqërisë
Mjetet e automatizimit të procesit IA sapo po ngrohen. Ja disa fusha ku IA do të ndikojë më tej në automatizimin.
1. Industria 4.0
Revolucioni i parë Industrial u fuqizua nga avulli, i dyti nga energjia elektrike. Revolucioni i Tretë Industrial u mundësua nga teknologjitë dixhitale gjatë viteve 1970. Kur bëhet fjalë për Revolucionin e Katërt Industrial, i njohur edhe si Industria 4.0, ka disa kandidatë teknologjikë, si Digital Twins, Virtual Reality, Internet of Things (IoT), AI dhe ML, e madje edhe printim 3D.
Megjithatë, një
sondazh i IMD Global Supply Chain
Nga viti 2022 zbulohet një e vërtetë shqetësuese. Nga më shumë se 200 drejtues të prodhimit të intervistuar, shumë pak e renditën teknologjinë e lidhur me Industrinë 4.0 si një përparësi të madhe. Kjo është shumë larg nga viti 2019 kur 68% e të anketuarve në një sondazh të McKinsey sugjeruan se Industria 4.0 ishte një përparësi kryesore strategjike.
Në gazetën kërkimore Automatizimi i proceseve robotike dhe inteligjenca artificiale në industri 4.0 – Një përmbledhje e literaturës (Riberio, 2021), autori thotë se “duke pasur parasysh fushëveprimin e aplikimit të IA, RPA gradualisht ka shtuar, në veçoritë e saj të automatizimit, zbatimin e algoritmeve ose teknikat e IA të aplikuara në disa kontekste (p.sh., Planifikimi i Burimeve të Ndërmarrjeve, Kontabiliteti, Burimet Njerëzore) për të klasifikuar, njohur, kategorizuar, etj.”
Ndërsa teknologjia vazhdon të evoluojë, mjetet dhe mundësitë e reja do të ndihmojnë Industrinë 4.0 të bëhet një realitet i drejtuar nga IA.
2. Hiperautomation
Hiperautomatizimi është evolucioni natyror i automatizimit. Megjithatë, në vend të automatizimit të një detyre apo procesi biznesi të caktuar, ajo kërkon të zgjerojë aftësitë e automatizimit në të gjithë organizatën. Versioni përfundimtar do të jetë një biznes plotësisht i lidhur dhe kryesisht autonom ku workflows dhe vendimet do të rationalizohen, agile, dhe resilient.
Hiperautomation përfshin një përzierje të disa teknologjive. Kjo perfshin:
- RPSH
- .AI
- Automatizimi i procesit të biznesit (BPA)
- ML
- Përpunimi inteligjent i dokumenteve (IDP)
- Orkestrimi i workflow-it
- Përpunimi i minierave
- Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP)
- Binjaku dixhital i një organizate (DTO)
- RPA biseduese
- RPA e vizionit kompjuterik
Siç është paraqitur në gazetë Hiperautomation për përmirësimin e automatizimit në industri (Haleem, 2021), “Nëpërmjet një përzierje të teknologjive të automatizimit, hiperautomation mund të kapërcejë disa kufizime të një metode të vetme të pajisjes automatizuese. Kjo i lejon kompanitë të kapërcejnë përtej kufijve të çdo procesi dhe të automatizojnë pothuajse çdo operacion të vështirë dhe të shkallëzuar.”
3. Më pak mbështetje tek ekspertët
Bumi i zhvillimit të softuerit në vitet e fundit ka nxjerrë në pah një problem. Ndërsa kërkesa për aplikime dhe teknologji të lëvizshme u rrit, furnizimi luftoi për të vazhduar. Zhvilluesit e softuerit ishin në mungesë, që do të thotë se shumë pozicione u ulën të paplotësuara për muaj të tërë.
Me punë prestigjioze me gjashtë figura të shtrira në pritje të kandidatëve të kualifikuar, mund t’ju falet mendimi se njerëzit thjesht do të ritrainoheshin dhe do të korrnin shpërblimet. Shkollat dhe universitetet u kontrolluan gjithashtu, me qeveritë që sugjeruan se nuk po bënin aq sa duhet për të inkurajuar marrjen e temave STEM. Megjithatë, realiteti është se kodimi është i vështirë. Vetëm një pjesë e vogël e popullsisë ka një aftësi për këtë punë.
Ndërsa bota jonë bëhet gjithnjë e më dixhitale, mungesa e koduesit fare mirë mund të konsiderohet si një paralajmërim që nuk ia vumë veshin. Shyqyr që automatizimi i drejtuar nga IA mund t’i japë antidotin këtij problemi.
Postet drejtuese kërkojnë një përzierje të aftësive të menaxhimit dhe njohurive të thella të lëndës. Leximi dhe mësimi janë vetëm një pjesë e asaj që i bën drejtuesit dhe anëtarët e lartë të ekipit të vlefshëm për një organizatë. Megjithatë, ndërsa më shumë industri përqafojnë teknologjinë, ky grup talentesh do të shterohet.
Analitika e IA-së mund të përdorë sasi të mëdha të dhënash historike për të gjetur mendjehollësi dhe marrëdhënie në themel dhe për të bërë parashikime. Këto mjete do të ndihmojnë për të kapërcyer hendekun e përvojës. Ajo mund të shërbejë gjithashtu për të demokratizuar vendim-marrjen mendjehollë që më parë ishte ruajtja e bizneseve me buxhete të mëdha.
Ndërsa vendimmarrësit dhe strategët me përvojë nuk do të jenë kurrë jashtë mode, një biznes hiper-automatizuar i drejtuar nga Machine Learning (ML) dhe analitika e të dhënave do të shkojë rreth orës, duke bërë zgjedhje të bazuara në faktorë që asnjë njeri nuk mund t’i konsideronte me vetëdije.
McKinsey sugjeron se automatizimi i punës së njohurive është tani në dukje. Ligji, ekonomia, arsimi, artet dhe teknologjia do të përjetojnë të gjitha ndërprerje që më parë konsideroheshin vetëm për të rrezikuar vendet më pak të kualifikuara të punës. Megjithatë, se çfarë do të thotë kjo për fuqinë punëtore të përgjithshme është ende për t’u përcaktuar.
4. Efikasitet më i madh i qeverisë
Shpenzimet e qeverisë janë një çështje përjetësisht e diskutueshme. Në të gjithë botën, administratat demokratike kanë një reputacion për shpenzime të kota dhe të çrregullta. Per
Kërkimet nga Instituti i njohur Brookings
, organet qeveritare të SHBA po përqafojnë IA dhe RPA.
Departamente të ndryshme si Administrata e Ushqimit dhe Barnave, Sigurimet Shoqërore, Agjencia e Logjistikës së Mbrojtjes dhe Departamenti i Thesarit kanë miratuar IA dhe RPA për të rritur produktivitetin dhe për të ulur kostot e shërbimeve të tyre thelbësore. Për më tepër, një
Sondazhi i American Council for Technology and the Industry Advisory Council (ACT-IAC)
demonstron rastet e përdorimit nga rreth një duzinë organizatash qeveritare.
Një qeveri më e efektshme dhe më me kosto efektive mund të ketë një efekt transformues mbi shoqërinë në tërësi. Shërbimet mund të bëhen më të efektshme dhe më të efektshme dhe taksat mund të futen në programe që mund të ndryshojnë jetën e miliona njerëzve. Megjithatë, ky adoptim i përhapur thekson rëndësinë e eliminimit
Anshmëria në IA,
veçanërisht nëse qeveritë mbarëbotërore përdorin teknologjinë për të nxitur vendimet e politikës.
Mendimet e fundit
AI ka patur një ndikim të thellë në teknologjinë RPA. Mjetet e automatizimit të hershëm ishin në gjendje të trajtonin shumë nga detyrat e kalbura dhe banale brenda vendit të punës. Megjithatë, ndërsa oreksi kolektiv për automatizimin u rrit, RPA u ndesh me kufijtë e saj. IA po i rrëzon këto pengesa.
Kombinimi i RPA dhe IA zgjeron potencialin e të dy mjeteve. Bizneset tashmë po korrin shpërblimet e Intelligent Automation, si përmirësimi i shërbimit ndaj klientit, rritja e efikasitetit organizativ dhe reduktimi i kostove të operimit. AI ka hapur fushën e RPA në mënyra që dukeshin të pamundura vetëm një dekadë më parë.
Megjithatë, historia e Automatizimit të Proceseve Robotike dhe IA nuk ndalet këtu. Fitime të tjera do të vijnë ndërsa ecim drejt epokës së hiperautomatizimit. Do të jetë një udhëtim i egër, kështu që mos u lini pas dore.
