ரோபோடிக் பிராசஸ் ஆட்டோமேஷன் என்பது ஓடும் ரயில். டெலாய்ட்டின் கூற்றுப்படி, தொழில்நுட்பம் சாதிக்கும் 2025 க்குள் உலகளாவிய தத்தெடுப்பு. இருப்பினும், ஆர்பிஏ வணிக உலகில் ஆதிக்கம் செலுத்துவதால், அது பரிணாம வளர்ச்சியடைவதை நிறுத்தும் என்று அர்த்தமல்ல.
நாம் ஒரு அற்புதமான தொழில்நுட்ப கட்டத்தில் நிற்கிறோம். சமீபத்திய ஆண்டுகளில் செயற்கை நுண்ணறிவின் முன்னேற்றங்கள் திடுக்கிட வைக்கின்றன. ChatGPT மற்றும் பிற வகையான உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவை பொதுமக்களின் விழிப்புணர்வைக் கைப்பற்றியுள்ளன. இருப்பினும், அந்த அற்புதமான தொழில்நுட்பம் செயற்கை நுண்ணறிவின் திறனின் ஒரு வெளிப்பாடு மட்டுமே.
ஆர்பிஏ ஒரு நேரடியான ஆனால் பயனுள்ள கருவியாகும். இருப்பினும், ஆர்பிஏ மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவற்றின் ஒருங்கிணைப்பு புதுமைக்கான முடிவற்ற வாய்ப்புகளை வழங்குகிறது. உரையாடல் செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் இயங்கும் வாடிக்கையாளர் சேவை, பகுப்பாய்வு-உந்துதல் முடிவு எடுத்தல் மற்றும் அறிவு வேலையின் ஆட்டோமேஷன் ஆகியவை ஆர்பிஏவில் செயற்கை நுண்ணறிவின் சில எடுத்துக்காட்டுகள்.
தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது, அறிவாற்றல் ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் நாம் கற்பனை செய்ய முடியாத வழிகளில் வேலையின் தன்மையை மாற்றும். ஆர்.பி.ஏ உடனான செயற்கை நுண்ணறிவு அதன் எதிர்கால தாக்கத்தை கருத்தில் கொள்வதற்கு முன்பு ஆட்டோமேஷனின் எல்லைகளை ஏற்கனவே எவ்வாறு தள்ளியுள்ளது என்பதை ஆராய்வோம்.
RPA இன் வரம்புகள்
ஆர்.பி.ஏ.வின் பரவலான ஏற்பு அதன் பயன்பாட்டிற்கு ஒரு சான்றாகும். ஒரு முறை கையேடு பணிகளை தானியக்கமாக்குவதன் மூலம் எண்ணற்ற வணிகங்கள் உற்பத்தி, செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தின் புதிய மட்டங்களை அடைய தொழில்நுட்பம் உதவியது. இருப்பினும், எந்தவொரு தொழில்நுட்பத்தையும் போலவே, இது மேல் வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளது.
1. பரிவர்த்தனை ஆட்டோமேஷன் நிர்வகிப்பது கடினம்
ஆர்.பி.ஏ போட்கள் செயல்முறைகளில் உண்மையாக அரைக்கப்படும் என்றாலும், அவற்றுக்கு சிறிது மேலாண்மை மற்றும் பராமரிப்பு தேவைப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, உள்ளீடுகள் அல்லது வெளியீடுகள் மாறும்போது, இந்த சற்று மாறும் நிலைமைகளைக் கையாள போட்கள் மறுவடிவமைக்கப்பட வேண்டும். மாறும் பணிச்சூழலில், இது வளங்களையும் நேரத்தையும் வீணடிக்கும்.
2. கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளுடன் ஆர்பிஏ போராடுகிறது
ஆர்.பி.ஏ கருவிகள் இருந்தால் / பிறகு / இல்லையெனில் தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்தி பணிகளைச் செயல்படுத்த கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளன. எனவே, அவை கணிக்கக்கூடிய தரவு கட்டமைப்புகளை நம்பியுள்ளன. உள்ளீட்டு தரவுடன் ஏதேனும் மாறுபாடு அல்லது மாற்றம் பிழைகள் அல்லது விதிவிலக்குகளை ஏற்படுத்தும், ஏனெனில் அவை போட் பெற எதிர்பார்க்கும் வரையறுக்கப்பட்ட மதிப்புகளுக்கு வெளியே உள்ளன.
3. ஆர்பிஏ அளவிடும் சவால்களை முன்வைக்கிறது
நாங்கள் மேலே பட்டியலிட்டுள்ள காரணங்களால், உங்கள் ஆர்பிஏ செயல்முறைகளை அளவிடுவது கடினம். ஒவ்வொரு செயல்முறையும் தெளிவாக வரையறுக்கப்பட வேண்டும், நிர்வகிக்கப்பட வேண்டும் மற்றும் பராமரிக்கப்பட வேண்டும், அதே நேரத்தில் ஆர்பிஏவின் தகவமைப்பு இல்லாததும் சிக்கல்களை ஏற்படுத்தும்.
ஆர்பிஏவின் வரம்புகள் கவலைப்பட வேண்டிய ஒன்றல்ல. புதிய மற்றும் அற்புதமான ஆட்டோமேஷன் சாத்தியங்களைத் திறக்கும் போது செயற்கை நுண்ணறிவு உதவி ஆர்பிஏ இந்த வரம்புகள் ஒவ்வொன்றையும் கடக்க முடியும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு கொண்ட ஆர்பிஏ ஆட்டோமேஷனை எவ்வாறு மாற்றியுள்ளது என்பது இங்கே.
ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு:
ஒரு சரியான போட்டி
ஆர்பிஏ, வடிவமைப்பின் மூலம், குறைந்தபட்சம் பயனர் மட்டத்தில் ஒரு நேரடியான மற்றும் சிக்கலற்ற கருவியாகும். இது தொழில்நுட்பம் அல்லாத குழுக்களுக்கு அணுகக்கூடிய வகையில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது. எனவே, அது வழங்கப்பட்ட அறிவுறுத்தல்களை கட்டுப்படுத்தப்பட்ட முறையில் செயல்படுத்துகிறது. இந்த செயல்முறைகளை அடையாளம் காண்பதும், கட்டளைகளை செயல்படுத்த ஆர்பிஏவை வழிநடத்துவதும் மனிதர்களின் பொறுப்பாகும்.
நிச்சயமாக, படிப்படியான வழிமுறைகளை விவரிப்பது சாத்தியமற்றதாகிவிடும், போதுமான சிக்கல் இருப்பதால் – அதனால்தான் ஆர்பிஏ மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவற்றை இணைப்பது ஆட்டோமேஷனின் எதிர்காலமாகும்.
1. ஆப்டிகல் கேரக்டர் ரெகக்னிஷன் கொண்ட ஆர்பிஏ
வணிக செயல்முறையை மேம்படுத்த செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஓ.சி.ஆர் உடன் ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன்
(ஷிடகந்தி, 2021), ஆசிரியர் ஆர்பிஏவின் வரம்புகளை கோடிட்டுக் காட்டுகிறார், “தானியங்கி செயல்முறையில் எந்தவொரு மாற்றங்களுக்கும் ஆர்பிஏ பயன்பாட்டில் நேரடி மாற்றங்கள் தேவை.” ஷிடகந்தி இந்த செயல்முறைக்கு தீர்வாக செயற்கை நுண்ணறிவை முன்மொழிகிறார் மற்றும் ஆர்பிஏவின் அடிப்படை அதிகரிப்பாக ஆப்டிகல் கேரக்டர் ரெகக்னிஷன் (ஓ.சி.ஆர்) க்கான வாதத்தை முன்வைக்கிறார்.
உண்மையில், கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளுக்கு ஆர்பிஏவைத் திறப்பதன் மூலம் ஓ.சி.ஆர் வணிகங்களை பாதித்துள்ளது. செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் இயங்கும் ஆர்பிஏ ஓசிஆர் கருவிகள் அச்சிடப்பட்ட ஆவணங்கள் மற்றும் எழுதப்பட்ட உரையிலிருந்து தகவல்களைப் படிக்க முடியும். ஓ.சி.ஆர் ஒருங்கிணைப்பு எளிதாக்கும் ஆர்.பி.ஏவுக்கு மூன்று முதன்மை வாய்ப்புகள் உள்ளன.
- ஓ.சி.ஆர் குறியீடுகள் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவைக் கொண்டுள்ளன, இது கணிக்க முடியாத உள்ளீடுகளுடன் ஆர்.பி.ஏ வேலை செய்ய அனுமதிக்கிறது
- ஆர்பிஏ அந்தந்த திரைகளில் என்ன நடக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம் ரிமோட் இயந்திரங்களை தானியக்கமாக்க முடியும்
- ஓ.சி.ஆர், மெஷின் லேர்னிங்குடன் இணைந்து, உங்கள் வாடிக்கையாளரை அறிந்து கொள்ளுங்கள் (கே.ஒய்.சி), பணமோசடி எதிர்ப்பு (ஏ.எம்.எல்) மற்றும் ஆவணங்களை ஸ்கேன் செய்வதன் மூலம் மோசடி கண்டறிதல் ஆகியவற்றுக்கு உதவ முடியும். தொழில்நுட்பத்தின் கற்றல்கள் மற்றும் முடிவுகள் ஆர்பிஏவுடன் ஒருங்கிணைக்க முடியும், இது விரைவான கணக்கு திறப்பு, ஆன்போர்டிங், கடன் முடிவுகள் மற்றும் பலவற்றை அனுமதிக்கிறது.
2. மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் ஆர்பிஏ
ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் மெஷின் லேர்னிங் ஆகியவை ஆர்பிஏவின் உள்ளார்ந்த வரம்புகளை சமாளிக்க செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதற்கான மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு. 2016 ஆம் ஆண்டிலேயே, காப்பீட்டுத் துறையில் ஆட்டோமேஷன் வல்லுநர்கள் அடையாளம் கண்டிருந்தனர் அறிவாற்றல் ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் (ஆர்பிஏ) சாத்தியக்கூறுகள். அந்த ஆய்வறிக்கையில், ஆசிரியர்கள் “சுய-உகந்த வாடிக்கையாளர் சேவை, கடன் விலை நிர்ணயம், நிதி ஆலோசனை அல்லது உரிமைகோரல்கள் அல்லது புகார் கையாளுதல்” ஆகியவற்றை சாத்தியமான எல்லைகளாக விவாதிக்கின்றனர்.
முன்னேற்றத்தின் அடையாளமாக செயல்பட வேண்டியவற்றில், ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் மெஷின் லேர்னிங் கருவிகள் குறுகிய காலத்தில் எவ்வாறு பொதுவானவை என்பதைப் பார்ப்பது சுவாரஸ்யமானது.
மெஷின் லேர்னிங் எல்லா இடங்களிலும் உள்ளது. வெளிப்படையான நிரலாக்க வழிமுறைகளுடன் பணிகளைச் செய்ய ஒரு இயந்திரத்திற்கு கற்பிக்கும் செயல்முறையை இது விவரிக்கிறது. உங்களுக்குத் தெரிந்தபடி, இது ஒரு தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் கண்டுபிடிப்பதற்கும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் இயந்திரங்களை உள்ளடக்கியது. பயிற்சி பெற்றவுடன், இயந்திரம் மற்ற தரவை செயலாக்க முடியும் மற்றும் நுண்ணறிவுகள் மற்றும் கணிப்புகளை உருவாக்க முடியும்.
ஆர்பிஏ மற்றும் மெஷின் லேர்னிங் ஒரு சிறந்த பொருத்தமாகும், ஏனெனில் இதன் பொருள் ஆர்பிஏ புத்திசாலித்தனமானது, மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத தரவைக் கையாளும் திறன் கொண்டது.
3. ஆழ்ந்த கற்றலுடன் ஆர்பிஏ
மெஷின் லேர்னிங் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு துணைக்குழு ஆகும், அதே நேரத்தில் ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திர கற்றலின் துணைக்குழு ஆகும். ஆழமான கற்றலுக்கும் இயந்திர கற்றலுக்கும் இடையிலான வேறுபாடு சிலருக்கு நுட்பமானது, ஆனால் இது ஆராயத்தக்கது. முடிவுகள் மற்றும் கணிப்புகளுக்கு உதவ இயந்திர கற்றல் தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது.
இருப்பினும், தொழில்நுட்பம் பொதுவாக காலப்போக்கில் தானாகவே மேம்படும் திறனைக் கொண்டிருக்கவில்லை. இதற்கு நேர்மாறாக, ஆழமான கற்றல் அதன் செயல்திறனைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், ஆழமான கற்றலுக்கு நன்றி, ஆர்.பி.ஏ மற்றும் எம்.எல் இணைந்து அனுபவத்தின் மூலம் சிறந்த ஆட்டோமேஷன்களை உருவாக்குகின்றன.
நிச்சயமாக, ஆழமான கற்றலுக்கு இந்த செயல்பாட்டைச் செய்ய நம்பமுடியாத அளவு தரவு தேவைப்படுகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்.பி.ஏ இடையேயான ஆழமான சகவாழ்வின் மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு என்னவென்றால், இந்த பயிற்சி தரவை சேகரிக்கும் கடினமான செயல்முறைக்கு உதவ போட்கள் சிறந்தவை. ஆர்.பி.ஏ கருவிகள் இந்த தகவலைச் சேகரிக்க பல்வேறு வலைத்தளங்கள் மற்றும் பிற தகவல் களஞ்சியங்களை அணுகலாம், ஆழமான கற்றல் வழிமுறை மேம்படுத்த ஏராளமான தரவைக் கொண்டிருப்பதை உறுதிசெய்கிறது.
ஆழமான கற்றல் போட்களுக்கு முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வின் தலைகீழானவற்றைப் பயன்படுத்த உதவுகிறது. ஆர்.பி.ஏ விதிவிலக்குகளாக இருக்கும்போது, அது எதிர்பார்க்கப்பட்ட அல்லது எதிர்பாராத வடிவங்களுக்கு எதிராக அவற்றைப் பொருத்த முடியும், இது மனித தலையீட்டை நம்புவதை நீக்குகிறது.
ஸ்மார்ட் போட்கள் தரவு சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்க முடியும்போது, அவை வாடிக்கையாளர்களுக்கு உகந்த வழிகளில் பதிலளிக்க முடியும். ஆர்பிஏவில் உள்ள இந்த பயன்பாடுகளின் ஒரு எடுத்துக்காட்டு நுகர்வோரின் மனநிலைகளை டிகோட் செய்ய இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தை (என்.எல்.பி) பயன்படுத்தும் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு கருவிகளை உள்ளடக்கியது. இதையொட்டி, போட்கள் பொருத்தமான குறிப்பைத் தாக்க தங்கள் பதிலை மாற்றியமைக்க முடியும். இந்த சுறுசுறுப்பு மனித வாடிக்கையாளர் சேவைக்கும் அதன் இயந்திரமயமாக்கப்பட்ட மாற்றுக்கும் இடையிலான இடைவெளிகளை சமாளிக்க நிறைய செய்ய முடியும்.
4. ஆர்பிஏ மற்றும் பட அங்கீகாரம்
ஆர்பிஏவை பட அங்கீகார மென்பொருளுடன் இணைப்பது குழப்பமான அல்லது கட்டமைக்கப்படாத தரவை சமாளிக்க ஆர்பிஏவின் இயலாமையை சமாளிக்க செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதற்கான மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு. பேப்பரில்
வணிக செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்குவதற்கான ஆர்பிஏ மென்பொருள் ரோபோக்கள் துறையில் செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்களின் பகுப்பாய்வு மற்றும் பயன்பாடு
(கனகோவ், 2022), ஆசிரியர் பணியமர்த்தல் பின்னணி சோதனைகளை தானியக்கமாக்குவது அல்லது மோசடி கண்டறிதலுக்கு உதவுவது தொடர்பாக ஆர்பிஏ மற்றும் பட அங்கீகாரத்தின் சில கவர்ச்சிகரமான பயன்பாடுகளை கோடிட்டுக் காட்டுகிறார்.
கனகோவ் முன்மொழிந்த பிற பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் பாதுகாப்பை உருவாக்க முக அங்கீகாரத்தைப் பயன்படுத்துவது, கேமராக்களுடன் இணைக்கப்பட்ட ஆர்.பி.ஏ கருவிகள் ஆகியவை அடங்கும். பயன்பாடுகள் உண்மையில் முடிவற்றவை. எடுத்துக்காட்டாக, ட்ரோன்கள் அல்லது கேமராக்கள் முரண்பாடுகளுக்காக எத்தனை சூழல்களையும் ஸ்கேன் செய்யலாம். கண்டறியப்பட்டவுடன், ஒரு ஆர்பிஏ அமைப்பு சிக்கல்களை சம்பந்தப்பட்ட தரப்பினருக்கு தெரிவிக்க முடியும், விரைவான தீர்வை உறுதி செய்யலாம்.
5. ஆர்பிஏ மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் ஏஐ
ஃபோர்ப்ஸ் பத்திரிகையில் வெளியான கட்டுரையில்
, டெல்லின் கிளின்ட் போல்டன் ஆர்பிஏ மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் ஏஐ ஆகியவற்றை ஒப்பிடும்போது ஒரு அற்புதமான ஒப்புமையைப் பயன்படுத்துகிறார். “ஒரு கொண்டாட்ட நிகழ்வில், ஆர்.பி.ஏ விருந்தினர் பட்டியலைச் சரிபார்க்கிறது, டிக்கெட்டுகளை எண்ணுகிறது மற்றும் அறை திறன், வெப்பப்படுத்துதல் மற்றும் ஒளி போன்ற விஷயங்களைக் கண்காணிக்கிறது” என்று அவர் பரிந்துரைக்கிறார். பின்னர், “இதற்கிடையில், ஜெனரேட்டிவ் ஏஐ நிகழ்ச்சிக்கான விளம்பரங்களை உருவாக்குகிறது, கௌரவமானவர்களுக்கு வாழ்த்து உரைகளை எழுதுகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு விருந்தினருடனும் உரையாடுகிறது” என்று அவர் கூறுகிறார்.
இந்த ஒப்புமையைப் பற்றி மிகவும் சக்திவாய்ந்த விஷயம் என்னவென்றால், இது கடந்த ஆண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட ஆண்டுகளில் நாம் அனைவரும் கவனித்த ஒன்றை கச்சிதமாக பதிவு செய்கிறது. உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு மிகவும் சுவாரஸ்யமானது மற்றும் சக்தி வாய்ந்தது, அதன் வெளியீட்டைப் பார்த்து நாம் ஆச்சரியப்படாமல் இருக்க முடியாது. இருப்பினும், யாராவது (ஆர்.பி.ஏ) பின்னணியில் கடினமாக உழைக்காமல், எந்த நிகழ்வும் இல்லை அல்லது குறைந்தபட்சம் ஒரு செயல்பாட்டு இல்லை.
கார்ட்னரின் கூற்றுப்படி, ஜெனரேட்டிவ் ஏஐ நிறைய விருப்பங்களை வழங்குகிறது. இது எழுதப்பட்ட உள்ளடக்கம், படங்கள், வீடியோக்கள், இசை மற்றும் குறியீட்டை விரைவாக உருவாக்க முடியும். உரையாடல் வாடிக்கையாளர் சேவை போன்ற சில சாத்தியக்கூறுகள் உடனடியாக வெளிப்படையானவை.
ஆனால் மேம்பட்ட சாட்பாட்கள் ஒரு தொடக்கம் மட்டுமே; ஆர்பிஏ மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் ஏஐக்கான பிற பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் ஆர்பிஏ பல வடிவங்களின் கட்டமைக்கப்படாத தரவைப் புரிந்துகொள்ள உதவுவது மற்றும் முடிவு எடுத்தல், தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் பலவற்றுடன் ஆர்பிஏவை அதிகரிப்பது ஆகியவை அடங்கும்.
6. ஆட்டோமேஷனில் கலந்து கொண்டார்
நீங்கள் ஆட்டோமேஷனை இரண்டு பிரிவுகளாகப் பிரிக்கலாம்: கலந்து கொண்ட மற்றும் கவனிக்கப்படாத. நீங்கள் எதிர்பார்ப்பது போல, கவனிக்கப்படாத ஆட்டோமேஷன் என்பது போட் எந்த மனித உள்ளீடும் இல்லாமல் செயல்முறைகளை செயல்படுத்துகிறது என்பதாகும். இதற்கு நேர்மாறாக, குறைந்த பட்சம் ஒரு படியின் போது மனித தொடர்பு தேவைப்படும் பணிகளை ஆட்டோமேஷன் விவரிக்கிறது.
இது வேலை செய்ய சில வழிகள் உள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, தானியங்கி செயல்முறைக்கு கையேடு தூண்டுதல் தேவைப்படலாம். மாற்றாக, செயல்முறையின் போது படிகளில் ஒன்றுக்கு பாதுகாப்பு சான்றுகள் தேவைப்படலாம். இருப்பினும், ரோபோடிக் டெஸ்க்டாப் ஆட்டோமேஷன் (ஆர்.டி.ஏ) காரணமாக மிகவும் சிக்கலான ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன்கள் இங்கே சாத்தியமாகும்.
ரோபோடிக் டெஸ்க்டாப் ஆட்டோமேஷன் (ஆர்.டி.ஏ) என்பது கவனிக்கப்பட்ட ஆட்டோமேஷனின் ஒரு வடிவமாகும். இருப்பினும், எம்.எல் மற்றும் ஆப்டிகல் கேரக்டர் ரெகக்னிஷன் போன்ற செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகளுக்கு நன்றி, இந்த ரோபோக்கள் பல பணிப்பாய்வு செயல்முறைகளை டைனமிக் முறையில் ஒன்றிணைத்து, ஒரு தனிப்பட்ட பயனருக்கு தொடர்ந்து பல்வேறு பணிகளை தானியக்கமாக்குகின்றன. இந்த சூழ்நிலையில், ஆர்.டி.ஏ போட் ஒரு மெய்நிகர் உதவியாளர் போல செயல்படுகிறது, தரவை மீட்டெடுப்பது, கோப்புகளை அனுப்புவது மற்றும் மனித ஆபரேட்டர் ஒரு வாடிக்கையாளருடன் பேசும்போது அறிக்கைகளை உருவாக்குவது.
7. சுய-குணப்படுத்தும் போட்கள்
2022 ஆம் ஆண்டிலிருந்து ஆர்பிஏ நிலை கணக்கெடுப்பு
ஆர்பிஏ தீர்வுகளைப் பின்பற்றும் சில வணிகங்களை பாதிக்கும் ஒரு சிக்கலை வெளிப்படுத்தியது. பதிலளித்தவர்களில் 69% க்கும் அதிகமானோர் ஒவ்வொரு வாரமும் உடைந்த ஆர்.பி.ஏ போட்டை அனுபவிப்பதாகக் கூறுகின்றனர். இன்னும் மோசமாக, 40% க்கும் அதிகமானோர் தங்கள் போட்டை சரிசெய்ய 5 மணி நேரத்திற்கும் மேலாகும் என்று பரிந்துரைத்தனர், மற்ற பதிலளித்தவர்கள் தீர்வு ஒரு நாளுக்கு மேல் ஆகலாம் என்று பரிந்துரைத்தனர்.
இந்த புள்ளிவிவரங்கள் ஏற்றுக்கொள்ள முடியாத அளவுக்கு அதிகமாக உள்ளன. இருப்பினும், கணக்கெடுப்பு பிரச்சினையின் விவரங்களுக்குள் செல்லவில்லை. ஆர்பிஏ தோல்விக்கான பொதுவான காரணங்களில் உள்ளீட்டு மாற்றங்கள், விதிவிலக்குகளில் இயங்கும் ரோபோக்கள், முழுமையற்ற தரவு, மோசமான சோதனை அல்லது பராமரிப்பு இல்லாமை ஆகியவை அடங்கும்.
சுய-குணப்படுத்தும் ஆர்பிஏ என்பது ஒரு மனித தொழிலாளியின் உள்ளீடு இல்லாமல் தன்னை சரிசெய்யக்கூடிய ஒரு அமைப்பை விவரிக்கிறது.
தானியங்கி பணியின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு வழிமுறைகள் மூலம் சுய-குணப்படுத்தும் ஆர்பிஏ போட்கள் சாத்தியமாகின்றன. சிக்கல்கள் எழும்போது, இந்த பயனுள்ள கருவிகள் செயலில் இறங்கி, மூல காரணத்தைக் கண்டறிந்து ஒரு தீர்வைப் பயன்படுத்துகின்றன. தலைகீழானது அதிகரித்த செயல்திறன் மற்றும் அதிக இயக்க நேரம்.
8. ஸ்மார்ட் செயலாக்க சுரங்கம்
ஆர்பிஏ சூழலில் செயல்முறை சுரங்கம் என்பது வணிகங்கள் தானியக்கமாக்கக்கூடிய பணிகளைக் கண்டுபிடிப்பதை உள்ளடக்கியது. செயற்கை நுண்ணறிவின் மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு திறன்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், தானியங்கியாக இருக்கக்கூடிய பணிகளைக் கண்டறியவும், இந்த ஆட்டோமேஷனின் தாக்கம் குறித்து முன்னறிவிப்புகளைச் செய்யவும் அணிகள் தங்கள் வணிக பணிப்பாய்வுகளை சுரங்கப்படுத்தலாம்.
செயல்முறை சுரங்கம் ML மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, இது பணிப்பாய்வு தரவைப் பிடிக்க திரை பதிவு மென்பொருளைப் பயன்படுத்துகிறது, அதை படிகளாக உடைக்கிறது. பின்னர், எம்.எல் அல்லது பகுப்பாய்வு கருவிகள் இந்த பணிகளின் மாதிரிகளை இயக்குகின்றன மற்றும் தானியங்கி செயல்முறைகளாக மாற்றக்கூடிய பகுதிகளைக் கண்டறிகின்றன. செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் வணிகங்களுக்கு பணிகளைப் பற்றிய சிறந்த மேற்பார்வையையும் புரிதலையும் வழங்குகின்றன, இது சார்புகள், தடைகள் மற்றும் திறமையின்மைகளை அடையாளம் காண அனுமதிக்கிறது.
ஆர்பிஏ மற்றும் செயல்முறை சுரங்கத்தை ஒன்றாக இணைப்பது மிகவும் சக்திவாய்ந்தது, ஏனெனில் இது வணிகங்கள் அவர்கள் கண்டறியாத செயல்முறைகளைக் கண்டறிய உதவும். இதன் பொருள் நீங்கள் உங்கள் ஆர்பிஏ முதலீடுகளிலிருந்து அதிக மதிப்பைப் பெறலாம் மற்றும் செலவுகளைக் குறைத்தல் மற்றும் உற்பத்தித்திறனை அதிகரிப்பது போன்ற ஆர்பிஏவின் பிற நன்மைகளை மேலும் அதிகரிக்கலாம்.
இங்கே நீங்கள் கவனிக்கக்கூடிய மற்றொரு விஷயம் என்னவென்றால், செயல்முறை சுரங்கம் பொருத்தமான ஆர்பிஏ செயல்முறைகளுக்கான கண்டுபிடிப்பு நேரத்தைக் குறைக்கும். அதாவது உங்கள் செயலாக்கம் மிக விரைவாக தரையில் இருந்து இறங்குகிறது.
9. மென்பொருள் சோதனை ஆட்டோமேஷன்
மென்பொருள் உருவாக்குநர்கள் மற்றும் வெளியீட்டாளர்கள் கடந்த சில தசாப்தங்களாக நம்மிடம் உள்ள மிகவும் சீர்குலைக்கும் தொழில்நுட்பத்தை வழங்கியுள்ளனர். இருப்பினும், அவர்களின் தொழிலும் ஒரு புரட்சியை சந்தித்துள்ளது. DevOps மற்றும் Agile முறைகள் டெவலப்பர்களுக்கு மின்னல்-விரைவான, தொடர்ந்து மேம்பட்ட தயாரிப்புகளுக்கான தேவையை பூர்த்தி செய்ய உதவியுள்ளன, அதே நேரத்தில் சிஐ / சிடி குழாய்கள் சந்தைக்கு விரைவான நேரங்களுக்கு பங்களிக்கின்றன.
ஆர்பிஏ என்பது குறிப்பிட்ட வகையான மென்பொருள் சோதனைக்கு ஒரு அற்புதமான கருவியாகும். அடுத்த தலைமுறை மென்பொருள் மேம்பாடு செயற்கை நுண்ணறிவு அடிப்படையில் சற்று பின்தங்கியுள்ளது என்று மெக்கின்சி பரிந்துரைக்கிறார் 2023 ஆம் ஆண்டின் மிகப்பெரிய தொழில்நுட்ப போக்குகள். ஆர்பிஏ மற்றும் ஏஐ இரண்டாலும் இயக்கப்படும் மென்பொருள் சோதனை ஆட்டோமேஷன் அந்த போக்கில் முன்னணியில் இருக்கும், ஜெனரேட்டிவ் ஏஐ எழுத்துக் குறியீடு மற்றும் தொழில்நுட்பம் அல்லாத குழுக்கள் குறியீடு இல்லாத கருவிகளுக்கு நன்றி.
கன்சல்டன்சி நிறுவனத்தின் பங்குதாரரான சாண்டியாகோ கொமெல்லா-டோர்டா குறிப்பிடுவது போல, “டெவலப்பர்கள் நவீன டிஜிட்டல் நிறுவனத்திற்கு மிகவும் மதிப்புமிக்க சொத்துக்களில் ஒன்றாக இருக்கலாம், இருப்பினும் அவர்கள் தங்கள் நேரத்தின் 40 சதவீதத்திற்கும் அதிகமான நேரத்தை நவீன கருவித் தொகுப்புடன் எளிதாக தானியங்கி செய்யக்கூடிய தொடர்ச்சியான, குறைந்த மதிப்புள்ள பணிகளில் செலவிடுகிறார்கள்.”
10. ஆர்பிஏ நுண்ணறிவு ஆட்டோமேஷன்
செயற்கை நுண்ணறிவு ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன், நுண்ணறிவு செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் (ஐபிஏ) என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது ஆட்டோமேஷனின் அடுத்த கட்டமாக கருதப்படுகிறது. இது ஆர்பிஏவை எடுத்து செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் அறிவாற்றல் திறன்களைச் சேர்க்கிறது. இது மேலே பட்டியலிடப்பட்டுள்ள அனைத்து அல்லது வேறு சில செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்களுடன் ஆர்பிஏவை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.
சி-சூட் நிர்வாகிகளின் ஐபிஎம் கணக்கெடுப்பில்
பதிலளித்தவர்களில் 90% பேர் நுண்ணறிவு ஆட்டோமேஷன் “வளர்ந்து வரும் வணிக போக்குகளுக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் நிறுவன மாற்றத்தை நிர்வகிப்பதில் சராசரிக்கு மேல் செயல்பட” உதவியது என்று பரிந்துரைத்தனர். இந்த உணர்வு ஆர்.பி.ஏ மற்றும் ஏ.ஐ.யின் சுறுசுறுப்பான மற்றும் வலுவான தீர்வுகளை உருவாக்கும் திறனைப் பேசுகிறது, இது உண்மையான போட்டி நன்மையை வழங்க முடியும்.
கோவிட் -19 தொற்றுநோய்க்கான வணிக சமூகத்தின் பதிலில் நிறுவன மாற்றத்தைக் கொண்டுவருவதற்கான ஆர்பிஏ மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவின் சக்தியின் சான்றுகளைக் காணலாம். கோவிட் -19 தொற்றுநோய்களின் போது வணிக செயல்முறைகளை உறுதிப்படுத்த ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துதல் (சிடெர்ஸ்கா, 2021) ஆய்வு செய்யப்பட்ட போலந்து வணிகங்களில் 60% ஆர்பிஏ கருவிகளுக்கு நன்றி வணிக தொடர்ச்சியை எவ்வாறு செயல்படுத்த முடிந்தது என்பதைக் காட்டியது. ஆய்வின்படி, செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் பகுப்பாய்வு முக்கிய பங்களிப்பாளர்களாக இருந்தன.
சமீபத்திய
கார்ட்னர் கணக்கெடுப்பில்
, 80% நிர்வாகிகள் எந்தவொரு வணிக செயல்முறைக்கும் ஆட்டோமேஷன் பயன்படுத்தப்படலாம் என்ற தங்கள் நம்பிக்கையை வெளிப்படுத்தினர். செயற்கை நுண்ணறிவுடன் பயன்படுத்தும்போது ஆர்பிஏவின் சக்திக்கு அந்த புள்ளிவிவரம் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சான்றாகும். செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் ஆர்பிஏவை அதிகரிக்காமல் இந்த எண்ணிக்கை இவ்வளவு அதிகமாக இருக்கும் என்று கற்பனை செய்ய முடியாது.
எதிர்காலத்தைப் பொறுத்தவரை, நியூரோமார்பிக் செயலாக்கம் குறித்த ஆராய்ச்சி
– மூளை கட்டமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு தகவல் செயலாக்க அமைப்பு – அதிக அறிவாற்றல் மற்றும் இயந்திர நுண்ணறிவுக்கு வழிவகுக்கும். இந்த அடிவானத்தைப் பற்றி மிகவும் உற்சாகமான விஷயம் என்னவென்றால், இந்த நுண்ணறிவு மாதிரிகளுக்கு மிகக் குறைந்த பயிற்சி தரவு தேவைப்படுகிறது, அதாவது அவை நிறுவனங்களுக்கு கிடைக்கக்கூடும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் இயங்கும் ஆர்பிஏ எதிர்காலத்தை எவ்வாறு மாற்றும்
வேலை மற்றும் சமூகம்
செயற்கை நுண்ணறிவு செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் கருவிகள் இப்போது வெப்பமடைந்து வருகின்றன. செயற்கை நுண்ணறிவு ஆட்டோமேஷனை மேலும் பாதிக்கும் சில பகுதிகள் இங்கே.
1. தொழில் 4.0
முதல் தொழிற்புரட்சி நீராவியால் இயக்கப்பட்டது, இரண்டாவது மின்சாரத்தால் இயக்கப்பட்டது. மூன்றாவது தொழிற்புரட்சி 1970 களில் டிஜிட்டல் தொழில்நுட்பங்களால் செயல்படுத்தப்பட்டது. தொழில்துறை 4.0 என்றும் அழைக்கப்படும் நான்காவது தொழிற்புரட்சிக்கு வரும்போது, டிஜிட்டல் இரட்டையர்கள், மெய்நிகர் ரியாலிட்டி, இன்டர்நெட் ஆஃப் திங்ஸ் (ஐஓடி), ஏஐ மற்றும் எம்எல் மற்றும் 3 டி அச்சிடுதல் போன்ற பல தொழில்நுட்ப வேட்பாளர்கள் உள்ளனர்.
இருப்பினும்,
ஐஎம்டி உலகளாவிய விநியோக சங்கிலி கணக்கெடுப்பு
2022 முதல் ஒரு கவலைக்குரிய உண்மையை வெளிப்படுத்துகிறது. நேர்காணல் செய்யப்பட்ட 200 க்கும் மேற்பட்ட உற்பத்தி நிர்வாகிகளில், மிகச் சிலரே தொழில்துறை 4.0 தொடர்பான தொழில்நுட்பத்தை ஒரு பெரிய முன்னுரிமையாக பட்டியலிட்டனர். இது 2019-ம் ஆண்டை விட வெகு தொலைவில் உள்ளது. மெக்கின்சி கணக்கெடுப்பில் பதிலளித்தவர்களில் 68% பேர் தொழில்துறை 4.0 ஒரு உயர் மூலோபாய முன்னுரிமை என்று பரிந்துரைத்தனர்.
ஆராய்ச்சிக் கட்டுரையில் தொழில்துறையில் ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு 4.0 – ஒரு இலக்கிய விமர்சனம் (ரிபீரியோ, 2021), ஆசிரியர் கூறுகிறார், “செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாட்டின் நோக்கத்தைக் கருத்தில் கொண்டு, ஆர்.பி.ஏ படிப்படியாக அதன் ஆட்டோமேஷன் அம்சங்களில், சில சூழல்களில் (எ.கா., நிறுவன வள திட்டமிடல், கணக்கியல், மனித வளங்கள்) பயன்படுத்தப்படும் வழிமுறைகள் அல்லது செயற்கை நுண்ணறிவு நுட்பங்களின் செயலாக்கங்களை வகைப்படுத்த, அங்கீகரிக்க, வகைப்படுத்த, போன்றவற்றைச் சேர்க்கிறது.”
தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், புதிய கருவிகள் மற்றும் சாத்தியக்கூறுகள் தொழில்துறை 4.0 செயற்கை நுண்ணறிவு அடிப்படையிலான யதார்த்தமாக மாற உதவும்.
2. ஹைபராவுட்டோமேஷன்
ஹைபராவுட்டமேஷன் என்பது ஆட்டோமேஷனின் இயற்கையான பரிணாமம் ஆகும். இருப்பினும், ஒரு குறிப்பிட்ட பணி அல்லது வணிக செயல்முறையின் ஆட்டோமேஷனுக்கு பதிலாக, இது முழு நிறுவனத்திலும் ஆட்டோமேஷன் திறன்களை விரிவுபடுத்த முயற்சிக்கிறது. இறுதி பதிப்பு முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட மற்றும் பெரும்பாலும் தன்னாட்சி வணிகமாக இருக்கும், அங்கு பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் முடிவுகள் நெறிப்படுத்தப்படும், சுறுசுறுப்பான மற்றும் நெகிழ்ச்சியானதாக இருக்கும்.
ஹைப்பர் ஆட்டோமேஷன் பல தொழில்நுட்பங்களின் கலவையை உள்ளடக்கியது. இதில் அடங்குபவை:
- RPA
- .AI
- வணிக செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் (பிபிஏ)
- மி.லி
- நுண்ணறிவு ஆவண செயலாக்கம் (IDP)
- Workflow Orchestration
- செயல்முறை சுரங்கம்
- இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP)
- ஒரு அமைப்பின் டிஜிட்டல் இரட்டை (DTO)
- உரையாடல் RPA
- கணினி பார்வை RPA
பேப்பரில் குறிப்பிட்டுள்ளபடி தொழிற்சாலைகளில் ஆட்டோமேஷன் மேம்பாட்டிற்கான ஹைபராவுட்டோமேஷன் (ஹலீம், 2021), “ஆட்டோமேஷன் தொழில்நுட்பங்களின் கலவையின் மூலம், ஹைப்பர் ஆட்டோமேஷன் ஒற்றை ஆட்டோமேஷன் சாதன முறையின் சில தடைகளை சமாளிக்க முடியும். இது நிறுவனங்கள் ஒவ்வொரு செயல்முறையின் வரம்புகளையும் தாண்டி கிட்டத்தட்ட எந்தவொரு கடினமான மற்றும் அளவிடக்கூடிய செயல்பாட்டையும் தானியக்கமாக்க அனுமதிக்கிறது.
3. வல்லுநர்களை நம்புவது குறைவு
சமீபத்திய ஆண்டுகளில் மென்பொருள் உருவாக்கத்தில் ஏற்பட்ட ஏற்றம் ஒரு சிக்கலை அம்பலப்படுத்தியுள்ளது. செயலிகள் மற்றும் மொபைல் தொழில்நுட்பத்திற்கான தேவை அதிகரித்தாலும், சப்ளையை தக்கவைக்க முடியாமல் திணறியது. சாப்ட்வேர் டெவலப்பர்கள் பற்றாக்குறையில் இருந்தனர், அதாவது பல பதவிகள் பல மாதங்களாக நிரப்பப்படாமல் இருந்தன.
மதிப்புமிக்க, ஆறு இலக்க வேலைகள் தகுதியான வேட்பாளர்களுக்காகக் காத்திருக்கும் நிலையில், மக்கள் வெறுமனே மறுபயிற்சி பெற்று பலன்களைப் பெறுவார்கள் என்று நினைத்ததற்காக நீங்கள் மன்னிக்கப்படலாம். பள்ளிகள் மற்றும் பல்கலைக்கழகங்களும் ஆய்வுக்கு உட்படுத்தப்பட்டன, அரசாங்கங்கள் ஸ்டெம் பாடத்தை ஊக்குவிக்க போதுமான அளவு செய்யவில்லை என்று தெரிவித்தன. இருப்பினும், கோடிங் கடினம் என்பதே யதார்த்தம். மக்கள் தொகையில் ஒரு சிறிய பிரிவினருக்கு மட்டுமே வேலைக்கான விருப்பம் உள்ளது.
நமது உலகம் பெருகிய முறையில் டிஜிட்டல் மயமாகி வருவதால், கோடர் பற்றாக்குறை நாம் கவனிக்கத் தவறியதற்கான எச்சரிக்கையாக கருதப்படலாம். அதிர்ஷ்டவசமாக, செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் இயங்கும் ஆட்டோமேஷன் இந்த சிக்கலுக்கு மாற்று மருந்தை வழங்க முடியும்.
தலைமைப் பதவிகளுக்கு மேலாண்மைத் திறன் மற்றும் ஆழமான பாட அறிவு ஆகியவற்றின் கலவை தேவைப்படுகிறது. படிப்பதும் கற்றுக்கொள்வதும் நிர்வாகிகள் மற்றும் மூத்த குழு உறுப்பினர்களை ஒரு நிறுவனத்திற்கு மதிப்புமிக்கவர்களாக மாற்றுவதில் ஒரு பகுதியாகும். இருப்பினும், அதிகமான தொழில்கள் தொழில்நுட்பத்தை ஏற்றுக்கொள்வதால், இந்த திறமை குளம் காலியாகிவிடும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு பகுப்பாய்வுகள் நுண்ணறிவுகள் மற்றும் அடிப்படை உறவுகளைக் கண்டறியவும் கணிப்புகளைச் செய்யவும் பரந்த அளவிலான வரலாற்றுத் தரவைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த கருவிகள் அனுபவ இடைவெளியை குறைக்க உதவும். முன்பு பெரும் வரவுசெலவுத் திட்டங்களைக் கொண்ட வணிகங்களைப் பாதுகாத்து வந்த புத்திசாலித்தனமான முடிவுகளை ஜனநாயகப்படுத்தவும் இது உதவக்கூடும்.
அனுபவம் வாய்ந்த முடிவெடுப்பவர்கள் மற்றும் மூலோபாய வல்லுநர்கள் ஒருபோதும் ஃபேஷனுக்கு வெளியே இருக்க மாட்டார்கள் என்றாலும், மெஷின் லேர்னிங் (எம்.எல்) மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வுகளால் இயக்கப்படும் ஒரு உயர் தானியங்கி வணிகம் 24 மணி நேரமும் இயங்கும், எந்தவொரு மனிதனும் நனவுடன் கருத்தில் கொள்ள முடியாத காரணிகளின் அடிப்படையில் தேர்வுகளை செய்யும்.
அறிவு வேலையின் ஆட்டோமேஷன் இப்போது பார்வையில் உள்ளது என்று மெக்கின்சி பரிந்துரைக்கிறார். சட்டம், பொருளாதாரம், கல்வி, கலை மற்றும் தொழில்நுட்பம் அனைத்தும் முன்பு குறைந்த திறன் கொண்ட வேலைகளுக்கு ஆபத்தை விளைவிக்கும் என்று கருதப்பட்ட சீர்குலைவை அனுபவிக்கும். இருப்பினும், பொது தொழிலாளர்களுக்கு இது எதைக் குறிக்கிறது என்பது இன்னும் தீர்மானிக்கப்படவில்லை.
4. அதிக அரசாங்க செயல்திறன்
அரசு செலவினங்கள் என்பது தீராத சர்ச்சைக்குரிய விஷயம். உலகெங்கிலும், ஜனநாயக நிர்வாகங்கள் வீக்கம் மற்றும் தவறான செலவினங்களுக்கு நற்பெயரைக் கொண்டுள்ளன. Per
புகழ்பெற்ற புரூக்கிங்ஸ் இன்ஸ்டிடியூட்டின் ஆராய்ச்சி
, அமெரிக்க அரசாங்க அமைப்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ ஆகியவற்றை தழுவுகின்றன.
உணவு மற்றும் மருந்து நிர்வாகம், சமூக பாதுகாப்பு, பாதுகாப்பு தளவாட நிறுவனம் மற்றும் கருவூலத் துறை போன்ற பல்வேறு துறைகள் உற்பத்தித்திறனை அதிகரிக்கவும், அவற்றின் அத்தியாவசிய சேவைகளின் செலவுகளைக் குறைக்கவும் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ ஆகியவற்றை ஏற்றுக்கொண்டுள்ளன. மேலும், அ
தொழில்நுட்பத்திற்கான அமெரிக்க கவுன்சில் மற்றும் தொழில்துறை ஆலோசனைக் குழு (ACT-IAC) ஆகியவற்றின் கணக்கெடுப்பு
சுமார் ஒரு டஜன் அரசாங்க அமைப்புகளிடமிருந்து பயன்பாட்டு வழக்குகளை நிரூபிக்கிறது.
மிகவும் திறமையான மற்றும் செலவு குறைந்த அரசாங்கம் ஒட்டுமொத்த சமூகத்திலும் ஒரு மாற்றகரமான விளைவை ஏற்படுத்தும். சேவைகள் மிகவும் திறமையானதாகவும் பயனுள்ளதாகவும் மாறக்கூடும், மேலும் மில்லியன் கணக்கானவர்களின் வாழ்க்கையை மாற்றக்கூடிய திட்டங்களில் வரிகள் செலுத்தப்படலாம். இருப்பினும், இந்த பரவலான தத்தெடுப்பு அகற்றுவதன் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது
செயற்கை நுண்ணறிவில் பாரபட்சம்,
குறிப்பாக உலகளாவிய அரசாங்கங்கள் கொள்கை முடிவுகளை இயக்க தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தினால்.
இறுதி எண்ணங்கள்
செயற்கை நுண்ணறிவு ஆர்பிஏ தொழில்நுட்பத்தில் ஆழமான தாக்கத்தை ஏற்படுத்தியுள்ளது. ஆரம்பகால ஆட்டோமேஷன் கருவிகள் பணியிடத்திற்குள் மனப்பாட மற்றும் சாதாரண பணிகளைக் கையாளும் திறன் கொண்டவை. இருப்பினும், ஆட்டோமேஷனுக்கான கூட்டு பசி அதிகரித்தபோது, ஆர்பிஏ அதன் வரம்புகளுக்கு எதிராக ஓடியது. செயற்கை நுண்ணறிவு அந்த தடைகளை தகர்த்து வருகிறது.
ஆர்பிஏ மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு இணைப்பது இரண்டு கருவிகளின் திறனையும் விரிவுபடுத்துகிறது. வாடிக்கையாளர் சேவையை மேம்படுத்துதல், நிறுவன செயல்திறனை அதிகரித்தல் மற்றும் செயல்பாட்டு செலவுகளைக் குறைத்தல் போன்ற நுண்ணறிவு ஆட்டோமேஷனின் வெகுமதிகளை வணிகங்கள் ஏற்கனவே அறுவடை செய்கின்றன. ஒரு தசாப்தத்திற்கு முன்பு சாத்தியமற்றதாகத் தோன்றிய வழிகளில் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆர்பிஏவின் எல்லையைத் திறந்துள்ளது.
இருப்பினும், ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு கதை இங்கே நிற்கவில்லை. நாம் ஹைப்பர் ஆட்டோமேஷன் சகாப்தத்தை நோக்கி நகரும்போது மேலும் ஆதாயங்கள் வரும். இது ஒரு காட்டு சவாரியாக இருக்கும், எனவே விட்டுவிடாதீர்கள்.
