Robotik Süreç Otomasyonundan Akıllı Süreç Otomasyonuna (Chakraborti, 2020) başlıklı mükemmel makalede yazar, son on yılda Robotik Süreç Otomasyonunun (RPA) iş süreci verimliliğini nasıl büyüleyici bir şekilde ileriye taşıdığını ele alıyor. Ancak şu anda bu teknolojik trendde bir “dönüm noktasında” bulunduğumuzu ve akıllı otomasyonun RPA’nın mantıksal ilerlemesi olarak ortaya çıktığını öne sürüyor.
Chakraborti, iş süreci otomasyonunu makine öğrenimi (ML), yapay zeka (AI) ve müşteri verileriyle eşleştiren yeni Akıllı Süreç Otomasyonu paradigmasına değiniyor.
RPA, akıllı otomasyonun bir diğer kritik bileşenidir. Bu iki kavram o kadar iç içe geçmiştir ki akıllı süreç otomasyonunun nerede başladığı ve robotik süreç otomasyonunun nerede bittiği konusunda oldukça fazla kafa karışıklığı vardır.
Bu makale, her iki disiplinin farklılıklarını ve ortak yönlerini inceleyecek ve kesiştikleri ve örtüştükleri noktaları gösterecektir. Sektörel kullanım örneklerinin yanı sıra bazı akıllı otomasyon örneklerini de paylaşacağız.
Robotik Süreç Otomasyonu Nedir?
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA ), çeşitli iş süreci otomasyonu (BPA) hedeflerine olanak sağlayan bir dizi teknolojiyi ifade eder. Bir iş sürecini, kurumsal hedeflere ulaşmayı sağlayan bir dizi görev olarak tanımlayabiliriz. Örneğin, bir iş süreci, bir kredi başvurusunda kredi kontrolü yapmak kadar basit bir şey olabilir.
Bir kredi kontrolü için gerekli adımlar, bir müşterinin adının dahili belgelerden çekilmesini, bir kredi kuruluşuna talepte bulunulmasını ve ardından sonucun dahili sistemlere geri beslenmesini içerir. Geleneksel iş ortamlarında bu görevler manuel olarak gerçekleştirilir. Ancak, iş süreci otomasyonu bu görevleri tamamlamak için robotları kullanır, dolayısıyla Robotik Süreç Otomasyonu terimi kullanılır.
RPA görevlerinin kural tabanlı ve öngörülebilir olması gerekir. Açıkça tanımlanmış tetikleyicilere, girdilere ve çıktılara ihtiyaçları vardır. Bu nedenle, istisna işleme onları şaşırtabilecek bir şeydir. Anomaliler veya istisnai durumlar – veya anında düşünmeyi gerektiren herhangi bir şey – RPA’nın üstesinden gelebileceği görevler değildir. Elbette bu, istisna işlemenin RPA geliştirmede yabancı bir kavram olduğu anlamına gelmiyor.
Güvenlik izniyle ilgili bir sorun veya eksik veriler nedeniyle bir botun bir görevi tamamlayamadığı birçok senaryo vardır. Geliştiriciler bu istisnaların etrafına inşa edebilirler. Örneğin, fatura verilerini bir veritabanına aktarmak için bir RPA süreci oluşturduğunuz, ancak veritabanının kapalı olduğu bir senaryo düşünün. Robota, veritabanına bağlanana kadar belirli aralıklarla denemeye devam etmesi talimatını verebilirsiniz. Bununla birlikte, maksimum deneme sayısına ulaşıldığında, manuel bir çalışanın durumu düzeltebilmesi için bir iş istisnası atacaktır.
Yukarıda anlattıklarımız basit bir senaryodur. Bununla birlikte, istisnaları bağımsız olarak ele alan daha esnek ve sağlam süreçler oluşturmak için akıllı süreç otomasyonunu keşfetmeniz gerekebilir.
Konuyu daha derinlemesine incelemek için Robotik Süreç Otomasyonuna (RPA) ilişkin Eksiksiz Kılavuzumuzu okuyun.
Akıllı süreç otomasyonu (IPA) nedir?
Akıllı süreç otomasyonu, işletmelerin mevcut iş akışlarını ve süreçlerini otomatikleştirmelerine yardımcı olan teknolojilerin bir karışımını ifade eder. McKinsey, 2017 yılına kadar akıllı otomasyonun faydalarını vurgulamıştır. Danışmanlık firmasının yaygın olarak tüketilen makalesi, Akıllı süreç otomasyonu: Yeni nesil işletme modelinin merkezinde yer alan motor, akıllı otomasyonu mümkün kılmak için bir araya gelen beş temel teknolojinin ana hatlarını çiziyor.
Onlar:
1. Robotik süreç otomasyonu (RPA):
Geleneksel olarak insan çalışanların görev alanı olan öngörülebilir, tekrarlayan ve iyi tanımlanmış görevleri yerine getiren bir araç paketi
2. Makine öğrenimi ve gelişmiş analitik:
Geniş tarihsel veri setlerindeki örüntüleri bulmak üzere eğitilen gelişmiş algoritmalar, böylece insan araştırmacılar için imkansız olan bir hız ve doğrulukla içgörü ve tahminler sağlayabilirler.
3. Doğal dil üreteçleri (NLG)
ChatGPT ve Pi gibi araçların başarısının da kanıtladığı gibi, doğal dil oluşturucular insanlar ve teknoloji arasındaki iletişimi kolaylaştırmak için metin ve diğer yaratıcı öğeleri üretebilir.
4. Akıllı iş akışları:
İnsanlar ve makineler arasındaki iş akışını yöneten, sorunsuz teslimat, izleme ve raporlama sağlayan bir iş süreci yazılımı.
5. Bilişsel ajanlar:
Makine öğrenimi ve NLP’nin bir kombinasyonunu kullanan akıllı sohbet robotları, hizmet personelinin yükünü azaltan ve bazı durumlarda satış yapma ve müşterileri anlama konusunda mükemmel olan otomatik müşteri hizmetleri temsilcileri sağlar.
Yukarıda listelenen teknolojiler bir IPA çözümünü oluşturan temel yapı taşlarıdır. Zımnen de olsa, IPA teknolojisini oluşturan araçlar listesine Bilgisayarlı Görme Teknolojisini (CVT) de ekleyebiliriz.
RPA ve IPA arasındaki benzerlikler
RPA ve IPA farklı teknoloji kategorileri olsalar da, birbirleriyle oldukça fazla kesişmektedirler. İşte RPA ve IPA arasındaki bazı benzerlikler.
1. İkisi de otomasyon aracı
RPA ve IPA arasındaki en belirgin bağlantı, her iki aracın da iş süreçlerini otomatikleştirmek için var olmasıdır. Her çözüm kendi yaklaşımını benimsiyor ve hedeflerine ulaşmak için farklı teknoloji türleri kullanıyor olsa da, özünde, insanların geleneksel olarak gerçekleştirdiği görevleri ele almak ve bunları daha verimli, uygun maliyetli ve doğru bir şekilde yapmanın yollarını bulmaktır.
2. RPA, IPA’nın merkezi bir parçasıdır
Her iki teknoloji arasındaki bir diğer önemli benzerlik de RPA’nın IPA’nın temel bir bileşeni olmasıdır. Makine öğrenimi ve insan bilişini taklit eden diğer teknolojiler IPA’nın önemli parçaları olsa da, otomasyonlar RPA ana kayası üzerine inşa edilmiştir.
3. RPA ve IPA benzer faydaları paylaşmaktadır
RPA ve IPA aynı zamanda aynı iş avantajlarının çoğunu paylaşmaktadır. Örneğin, işletmelerin maliyetleri azaltmasına, zamandan tasarruf etmesine, üretkenliği artırmasına, çalışanların iş memnuniyetini artırmasına, uyumluluk standartlarını karşılamasına, hizmeti iyileştirmesine ve insan hatasını azaltmasına yardımcı olurlar.
RPA ve IPA arasındaki farklar
RPA ve IPA birçok ortak noktaya sahip olsa da, anlamanız gereken bazı fark noktaları vardır.
#1. Ölçeklenebilirlik
RPA, ayrı görevleri otomatikleştirmede başarılı olsa da, karmaşık iş akışlarını düzenlemek veya yapılandırılmamış verileri işlemek yaygın bir zorluktur. IPA, yapılandırılmamış veriler veya karar verme gibi ölçeklendirme darboğazlarına yardımcı olan araçların bir karışımını sunar.
#2. Gerçek zamanlı öğrenme ve adaptasyon
RPA, öngörülebilir, adım adım ilerleyen görevler için mükemmel bir çözümdür. Tanım gereği, talimatları takip eder. Öte yandan, IPA ML gibi özellikler sayesinde gerçek zamanlı olarak öğrenebilir ve uyum sağlayabilir.
#3. İstihbarat
Zekayı tanımlamak zordur. Bununla birlikte, insan düşüncesinin bilgiye dayalı cevaplar veya tahminler üretmek için mantık, muhakeme, öğrenme, planlama ve problem çözme gibi çeşitli araçlar kullandığını hepimiz biliyoruz.
RPA araçları bilgileri işleyebilir, ancak yalnızca katı bir kurallar dizisi aracılığıyla. Temel olarak, iş süreçlerini ele almak için if/then/else mantığını kullanır. Aslında, RPA insan bilişini taklit eder, ancak sadece kendisine bir harita verildiği için.
Öte yandan akıllı otomasyon, verileri insan bilişine daha çok benzeyen bir şekilde işler. Akıllı otomasyon araçları yapay zeka kullandığından, talimatları takip etme sınırlarının dışına çıkabilir ve değişen koşullara, yapılandırılmamış verilere ve RPA araçlarını zorlayabilecek diğer istisnai faktörlere uyum sağlayabilir ve ayarlayabilir.
#4. Yapılandırılmamış verilerin işlenmesi
RPA, ekiplerin deterministik görevlerle başa çıkmasına yardımcı olur. Bu nedenle, yapılandırılmış veriler gibi öngörülebilir girdilere dayanır. Bununla birlikte, yapılandırılmamış verilerle veya rezervasyonun dışına çıkan herhangi bir bilgiyle uğraşmak söz konusu olduğunda, RPA araçlarının üst sınırlarına ulaşırız.
Yapılandırılmış verilerle uğraşmak genellikle manuel çalışanlara düşer. Oldukça fazla miktarda karar verme ve yorumlama söz konusu olduğundan, insan bilişini kullanmak mantıklıdır. Ancak akıllı otomasyon, makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojilerini kullanması sayesinde yapılandırılmamış verilerin üstesinden gelebilir.
RPA araçlarının yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış verilere dönüştürmek için kullanılabileceğini belirtmek gerekir. Örneğin, doğal dil işleme (NLP) veya optik karakter tanıma (OCR) araçlarının kullanılması, bu verilerin bir RPA’nın çalışabileceği bir şeye dönüştürülmesine yardımcı olur. Ancak yapılandırılmamış verilerin doğası bu süreci karmaşık hale getirmekte ve işi yapabilecek birden fazla şablonun oluşturulmasını gerektirmektedir. Bu gerçeklik, RPA çözümlerinde ölçeklendirme sorunlarına yol açabilir.
#5. RPA daha uygun maliyetlidir
IA araçları RPA yazılımından daha geniş bir kapsama sahip olsa da, bu ekstraların bir bedeli vardır. Otomasyon araçlarının en cazip yönlerinden biri de kanıtlanmış maliyet tasarruflarıdır. Bununla birlikte, göreceli fiyat etiketleri göz önüne alındığında, RPA yazılımı pazarın çoğu için daha erişilebilirdir.
Akıllı otomasyon, daha geniş bir ortam yelpazesinde çalışabilen daha esnek bir çözümdür. Ancak her işletmenin karmaşık otomasyon gereksinimleri yoktur. Otomatikleştirmeniz gereken iş süreçlerinin kapsamına bağlı olarak, RPA çözümleri ihtiyacınız olan her şeyi sağlayabilir.
#6. RPA’nın uygulanması daha hızlıdır
Akıllı otomasyon araçları çok çeşitli sorunlara çözüm sağlar. Ancak, hızlı uygulama süreleri söz konusu olduğunda, bu karmaşıklık hafif bir olumsuzluğa dönüşür. RPA araçları daha basittir ve bu nedenle uygulama daha az pahalı ve daha az zaman alıcıdır. İşletmelerinde dijital dönüşümü gerçekleştirme baskısı altındaki liderler için RPA çözümleri, değer üretmeye giden daha hızlı bir yol sunabilir.
#7. IPA araçları daha dik bir öğrenme eğrisine sahiptir
Yine, bu araçların göreceli karmaşıklığı avantajlar ve dezavantajlar yaratmaktadır. Doğası gereği, IPA araçlarını benimsemek makine öğrenimi gibi son derece teknik özellikler gerektirir.
Teknik olmayan ekipler için hala umut var. Akıllı otomasyon danışmanlık firmaları, ağır işlerin çoğunu ve süreç tasarımını yapabilirler. Dahası, IA araçları gün geçtikçe daha kullanıcı dostu hale geliyor.
Akıllı süreç otomasyonu örnekleri ve sektörel kullanım durumları
Araştırmalara göre 2023 yılında 120 zettabayt veri üretilecek. Her yıl dünya çapında üretilen veri hacmi yaklaşık %20 ila %25 oranında artmaktadır. MIT Sloan’a göre, bu verilerin yaklaşık %80’i yapılandırılmamıştır. RPA araçları şirketlerin yapılandırılmış verilerle çok şey yapmasına olanak tanırken, metin, ses, video, e-posta, sosyal medya içeriği, sunucu günlükleri, sensör günlükleri ve uydu görüntülerinin dikkate değer fırsatlar sunabileceği açıktır.
Akıllı iş otomasyonunun yeteneklerini anlamanın en iyi yolu pratik, gerçek dünyadan örnekler ve kullanım vakalarıdır. İşte akıllı otomasyon teknolojisinin belirli sektörlerde yardımcı olabileceği bazı yollar.
1. Müşteri Hizmetleri
Müşteri hizmetleri beklentileri son yıllarda önemli ölçüde artmıştır. Modern tüketici, yüksek derecede kişiselleştirme ile her zaman açık, self-servis seçenekler talep etmektedir. Akıllı otomasyon, işletmelerin insan çalışanlarla ilişkili yüksek genel giderler olmadan beklenen düzeyde özel bakım sunmasına yardımcı olur.
Doğal dil işlemcileri tarafından desteklenen ve müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) platformlarına bağlanan sohbet robotları mükemmel müşteri deneyimleri sunabilir. Otomatik e-posta işleme, tahmine dayalı analitik ve duygu analizi ile birleştiğinde, işletmeler sorunları öngören ve müşteriyi elde tutmaya yardımcı olan çok kanallı bakıma sahip olur.
2. Sağlık Hizmetleri
Sağlık hizmetleri, akıllı otomasyonun önemli bir uygulayıcısı olmuştur. Küresel hastalıklar hastanelerin daha yoğun hale gelmesi ve birçoğunun bu baskı altında çatırdaması anlamına geliyor. Kısıtlı bütçeler ve aşırı çalışan personel, özellikle hasta kaydı, sigorta işlemleri, programlama, faturalandırma ve daha fazlası gibi idari görevlerde daha fazla operasyonel verimlilik ihtiyacını vurgulamaktadır.
3. Finans
Finans sektörü haklı olarak en yeni teknolojilerin ön saflarında yer almakla ün kazanmıştır. RPA teknolojisinin ilk uygulayıcıları olarak sektör, verimliliği artırmanın ve düzenleyici yükleri karşılamanın yollarını bulmaya devam etti. Akıllı otomasyon, dolandırıcılık tespiti ve uyumluluğa yardımcı olmak için finans alanında kullanılmaktadır. Bununla birlikte, teknoloji operasyonlara da yardımcı olmakta, kredi başvuruları ve daha fazlası için karar verme sürecini giderek kolaylaştırmaktadır. Ayrıca, yazılım testlerini otomatikleştirerek finans kuruluşlarının ısmarlama yazılımlar oluşturmasına da yardımcı olabilir.
4. Üretim
Son yıllarda, darboğazlar, enflasyon ve genel bir hayat pahalılığı krizi nedeniyle tedarik zinciri sorunlarına ilişkin kamuoyu farkındalığı artmıştır. Satın alma tercihleri geliştikçe ve iş dinamikleri değiştikçe üreticiler dijital dönüşümü benimsemelidir. Bu gerçek, özellikle yeni sanayileşmiş veya gelişmekte olan ülkelerde dikkat çekmektedir.
RPA ve IPA, bu alanlardaki işletmelerin aradaki boşluğu kapatmasına ve tüm değer zinciri boyunca süreçleri ve organizasyonu iyileştirmesine yardımcı olabilir. Üretim siparişlerini otomatikleştirmek, değişen müşteri tercihlerini anlamak ve bunlara uyum sağlamak, lojistiği iyileştirmek ve israfı azaltmak, yapay zeka destekli araçlardan yararlanabilecek alanlardan sadece birkaçıdır.
Akıllı süreç otomasyonu ve hiperotomasyon aynı şey midir?
Birçok uzman akıllı süreç otomasyonu ve hiperotomasyonu birbirinin yerine kullansa da, bunlar farklı kavramlardır. Kafa karışıklığı anlaşılabilir. Her iki disiplin de yapay zeka ve diğer ilgili teknolojileri kullanarak BT ve iş süreçlerini otomatikleştirme konusunda ön saflarda yer almaktadır. Ancak, ikisi arasındaki farkları anlamak çok önemlidir.
Yukarıda belirtildiği gibi, akıllı süreç otomasyonu yapay zeka, makine öğrenimi, bilgisayarla görme, bilişsel, doğal dil işleme ve tabii ki RPA gibi teknolojilerin bir karışımını kullanır.
Öte yandan hiperotomasyon, mümkün olduğunca çok sayıda iş sürecini otomatikleştirmeyi amaçlayan bir felsefe veya yaklaşımdır.
Kafa karışıklığının büyük bir kısmı IPA’nın hiperotomasyon yaklaşımının bir parçası olmasından kaynaklanmaktadır. Ancak hiperotomasyon, IA’nın daha sofistike, hızlandırılmış ve çok daha geniş kapsamlı bir versiyonudur. Hiperotomasyon, sabit süreçler veya görevlerle uğraşmak yerine, iş verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için platformlar ve teknolojiler arasında çalışır.
IPA ve RPA’nın kesiştiği ve birleştiği noktalar
Bu makalenin büyük bir bölümünü IPA ve RPA’nın göreceli değerlerini inceleyerek geçirdik. Bu otomasyon teknolojileri arasında bir ayrım yapmak faydalı olsa da, bunları rakip ya da karşıt araçlar olarak düşünmek pek doğru değil. Yeteneklerini anlamanın en iyi yolu, tamamlayıcı otomasyon araçları olmalarıdır.
Her iki aracın kesiştiği birkaç nokta vardır.
#1. RPA’nın sınırlamaları için bir çözüm olarak IPA
How to Compete in the Age of Artificial Intelligence (Mohanty ve Vyas, 2018) başlıklı makalede yazarlar, “RPA robotları tam olarak sizin söylediklerinizi yapacaktır, bu onların en büyük gücüdür ama aynı zamanda en büyük zayıflıklarıdır” demektedir. Bu düşünce, RPA’nın sınırlarıyla ilgili kritik bir noktanın altını çiziyor: Yaygın olarak benimsenmesinin de gösterdiği gibi, RPA bilgi çağında önemli bir araç; ancak yapılandırılmamış veriler ve öngörülemeyen senaryolar, işletmelerin her görev için RPA çözümlerini benimseyemeyeceği anlamına geliyor.
Makine öğrenimi, özellikle iki ana alanda RPA’nın yeteneklerini genişletmeye yardımcı olabilir. Onlar:
1. Yapılandırılmamış verilerle başa çıkma
2. Üst düzey karar verme süreçlerine kapı açmak
Mevcut haliyle, RPA araçları yukarıdakileri yapamamaktadır. Ancak yapay zeka ile desteklendiğinde otomasyon yeni bir seviyeye taşınabilir.
#2. IPA veya hiperotomasyon uygulamasına doğru bir atlama taşı olarak
RPA, IPA ve hiperotomasyonu bir süreklilik olarak düşünmek caziptir. Yine de bu, meseleyi biraz fazla basite indirgemek olabilir. Gerçek şu ki, IPA veya hiperotomasyon içeren herhangi bir karmaşık otomasyon sistemi büyük ölçüde RPA’ya dayanacaktır. Bu nedenle, RPA araçları bu gelişmiş senaryolarda hem ilgili hem de gerekli olmaya devam edecektir.
Bu argümanın daha sağlam olduğu yer ise uygulama bağlamıdır. Hiperotomasyona giden yol, hangi görevlerin otomatikleştirilebileceği konusunda çok fazla araştırma yapılmasını gerektiriyor. RPA ile başlamak, otomatikleştirilebilecek görev türleri için sağlam bir temel oluşturur. İşletmelerin, sonunda IPA ile genişletebilecekleri ve artırabilecekleri otomasyon iş akışları oluşturmalarına ve test etmelerine olanak tanır.
Hiperotomasyon, mümkün olan her şeyin otomatikleştirilmesini içeren bir yaklaşımdır. Bunun neye benzediği bir işletmeden diğerine farklılık gösterecektir. Bazı şirketlerde, küçük bir kısmı yapay zeka tarafından desteklenen RPA’yı içerebilir; diğerlerinde ise minimum insan girdisi ile tam teşekküllü, kapsamlı bir otomasyon makinesi olabilir.
#3. Tahmine dayalı analiz ve karar verme
RPA, belirli tetikleyicilere veya girdilere dayalı olarak tanımlanmış görevleri yerine getirir. IPA’nın duygu analizi, doğal dil işleme, bilgisayarla görme teknolojisi ve makine öğrenimi yetenekleri gibi bazı avantajlarını göz önünde bulundurduğumuzda, teknolojinin çok sayıda dağınık veriyi işleyebileceği ve bunları bu tetikleyiciler veya girdiler olarak hizmet edebilecek yapılandırılmış bilgilere dönüştürebileceği açıktır.
Buradaki olasılıklar şaşırtıcı. Tıp sektöründe gördüğümüz gibi, araştırmalar yapay zekanın mamografik taramada radyologlardan daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu tahminleri doğru bir şekilde yapmak yılların deneyimini ve alan uzmanlığını gerektirir ve bu uzmanlık, biri emekli olduğunda veya işten ayrıldığında işletmeden ayrılır. Yapay zeka ile güçlendirilmiş RPA, bu deneyim açığının üstesinden gelmeye yardımcı olabilir.
Mamografik tarama örneği dikkat çekici olsa da, RPA ve IPA’nın faydaları, yüksek kaliteli biliş veya karar verme gerektiren diğer birçok iş yönetimi senaryosuna uygulanabilir. Bu kararlara ulaşıldığında, RPA aracılığıyla aşağı akış eylemlerini tetikleyebilir ve çok çeşitli işletmelere inanılmaz bir verimlilik düzeyi getirebilir.
Beş akıllı otomasyon aracı
Piyasada çok sayıda akıllı otomasyon tedarikçisi bulunmaktadır. Her biri farklı teknolojilerin, yaklaşımların ve fiyatların benzersiz bir karışımını sunar. IA alanındaki en büyük beş ismi inceleyelim.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST, hem yazılım otomasyonu hem de robotik süreç otomasyonu için son teknoloji hiperotomasyon araçları sunan uçtan uca, tam yığın, akıllı bir otomasyon çözümüdür. Kullanıcıların hem ön hem de arka uç ofis görevlerini keşfetmelerine ve otomatikleştirmelerine yardımcı olmak için Bilgisayarla Görme Teknolojisi ve RPA’nın bir karışımını kullanır. Platform, OCR ve sağlam analitik araçlar gibi mükemmel özelliklere sahiptir. Ayrıca kodsuz yetenek, ücretsiz ve kurumsal sürümler, herhangi bir uygulamanın çapraz platform / çapraz tarayıcı otomasyonu, sınırsız lisanslar ve müşterinin ekiplerinin bir parçası olarak çalışan tam zamanlı bir ZAP uzmanı ile birlikte gelir (Kurumsal sürümünde)
#2. İş Otomasyonu için IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak modüler, hibrit bulut, akıllı otomasyon çözümüdür. Bu uçtan uca iş otomasyon platformu, iş akışı otomasyonu, belge işleme, süreç madenciliği ve karar yönetimi işlevselliği dahil olmak üzere çeşitli özelliklerle birlikte gelir. Ayrıca düşük kodlu ve kodsuz araçlar ve iyi müşteri desteği içerir.
#3. UiPath İş Otomasyon Platformu
UiPath, RPA teklifini akıllı iş otomasyonu ile güçlendirdi. Platform bu amaçlara ulaşmak için Bilgisayarlı Görüş teknolojisini ve Katılımsız Robotik (kendi deyimleriyle “robotları yöneten robotlar”) kullanıyor. Ayrıca dili ve yapılandırılmamış verileri anlamak için bilişsel geliştirmeler kullanırlar. UiPath İş Otomasyon Platformu, IBM, Google ve Microsoft gibi satıcıların üçüncü taraf bilişsel hizmetleriyle entegre olur.
#4. SS&C Blue Prism Bulut
SS&C Blue Prism Cloud, IA yeteneklerine sahip bir başka bulut tabanlı akıllı otomasyon platformudur. Firma ayrıca ekiplerin uygulama ve bakım işlemlerini gerçekleştirmelerine yardımcı olmak için akıllı otomasyon hizmetleri de sunuyor. Blue Prism Cloud, akıllı robotik süreç otomasyon araçlarının yanı sıra kodsuz, sürükle-bırak Tasarım Stüdyosu ve bir iş akışı otomasyonu düzenleme özelliği olan Kontrol Odası da sunuyor.
#5. Microsoft Power Automate
Daha önce Microsoft Flow olarak adlandırılan Microsoft Power Automate, başka bir bulut tabanlı, kodsuz akıllı otomasyon çözümüdür. Paket, kullanıcı dostu, ölçeklenebilir ve kolayca bağlanabilen AI Builder adlı bir özellik sunuyor. Microsoft’un ChatGPT’ye yaptığı 10 milyar dolarlık yatırım, teknik olmayan ekiplerin akıllı robotik süreç otomasyonu iş akışları oluşturmasına olanak tanıyan bir işaretle ve tıkla arayüzü ile birlikte doğal dil işleme yetenekleri sağladığı anlamına geliyor.
Son düşünceler
RPA ve IPA birbirinden farklı teknolojilerdir. Bununla birlikte, son derece tamamlayıcıdırlar. Her iki aracın da gerçek gücü, sadece insan çalışanları değil, birbirlerini de destekleme yeteneklerinde yatıyor. Birçok akıllı otomasyon örneğinin gösterdiği gibi, IA’nın mümkün kıldığı temel işlerin çoğu dijital çalışanlar ve robotlar tarafından gerçekleştirilebilir. Başarılı bir otomasyon, mevcut iş akışlarını parçalara ayırmayı ve anlamayı gerektirir. RPA bu bileşenlerin çoğunu açıklayabilir.
İş dünyasında, insan bilişsel yeteneklerinin yapay zeka ile desteklenebileceği heyecan verici bir dönemin eşiğinde duruyoruz. Dijital dönüşüm, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdeki işletmeler için haklı olarak bir önceliktir. IPA ve RPA araçlarının benimsenmesi, bu geçişlerin merkezi bir parçasını oluşturacak ve hayal bile edilemeyecek bir üretkenlik sağlayacak.
