Robotik Süreç Otomasyonu kaçak bir tren. Deloitte’a göre, teknoloji şunları başaracak 2025’e kadar neredeyse evrensel olarak benimsenmesi. Ancak RPA’nın iş dünyasına hakim olması, gelişmeyi durduracağı anlamına gelmiyor.
Heyecan verici bir teknolojik kavşakta duruyoruz. Son yıllarda yapay zeka alanındaki gelişmeler şaşırtıcı olmuştur. ChatGPT ve diğer Üretken Yapay Zeka biçimleri kamu bilincini ele geçirdi. Ancak bu heyecan verici teknoloji, yapay zekanın potansiyelinin yalnızca bir ifadesidir.
RPA basit ama etkili bir araçtır. Ancak RPA ve yapay zekanın yakınsaması, inovasyon için sonsuz fırsatlar sunuyor. Diyaloğa dayalı yapay zeka destekli müşteri hizmetleri, analitik odaklı karar verme ve bilgi işinin otomasyonu, RPA’daki yapay zekanın sadece bazı örnekleridir.
Teknoloji ilerledikçe, Bilişsel Robotik Süreç Otomasyonu işin doğasını hayal bile edemeyeceğimiz şekillerde değiştirecek. RPA ile yapay zekanın gelecekteki etkisini değerlendirmeden önce otomasyonun sınırlarını nasıl zorladığını inceleyelim.
RPA’nın sınırları
RPA’nın yaygın olarak benimsenmesi, faydasının bir kanıtıdır. Teknoloji, bir zamanlar manuel olan görevleri otomatikleştirerek sayısız işletmenin yeni üretim, verimlilik ve doğruluk seviyelerine ulaşmasına yardımcı oldu. Ancak, her teknoloji gibi bunun da üst sınırları vardır.
1. İşlemsel otomasyonun yönetilmesi zordur
RPA botları süreçlerde sadakatle çalışacak olsa da, biraz yönetim ve bakıma ihtiyaç duyarlar. Örneğin, girişler veya çıkışlar değiştiğinde, botların bu hafifçe değişen koşulları ele almak için yeniden yapılandırılması gerekir. Dinamik çalışma ortamlarında bu durum kaynakları ve zamanı tüketebilir.
2. RPA yapılandırılmamış verilerle mücadele ediyor
RPA araçları, if/then/else mantığını kullanarak görevleri yürütmek için oluşturulmuştur. Bu nedenle, öngörülebilir veri yapılarına dayanırlar. Giriş verilerindeki herhangi bir değişiklik veya varyasyon, botun almayı beklediği tanımlanmış değerlerin dışında oldukları için hatalara veya istisnalara neden olacaktır.
3. RPA ölçeklendirme zorlukları sunar
Kısmen yukarıda listelediğimiz nedenlerden dolayı, RPA süreçlerinizi ölçeklendirmek zor olabilir. Her bir sürecin net bir şekilde tanımlanması, yönetilmesi ve sürdürülmesi gerekirken, RPA’nın uyarlanabilirlik eksikliği de sorunlara yol açabilir.
RPA’nın sınırlamaları endişelenecek bir şey değildir. Yapay zeka destekli RPA, yeni ve heyecan verici otomasyon olanaklarının önünü açarken bu sınırlamaların her birinin üstesinden gelebilir.
İşte yapay zeka ile RPA’nın otomasyonu nasıl değiştirdiği.
Robotik Süreç Otomasyonu ve Yapay Zeka:
Mükemmel bir eşleşme
RPA, tasarımı gereği, en azından kullanıcı düzeyinde, basit ve karmaşık olmayan bir araçtır. Teknik olmayan ekipler için erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu sayede kendisine verilen talimatları kontrollü bir şekilde yerine getirir. Bu süreçleri tanımlamak ve komutları yürütmek için RPA’yı yönlendirmek insanlara bağlıdır.
Elbette, yeterli karmaşıklık göz önüne alındığında adım adım talimatları detaylandırmak imkansız hale gelebilir – bu nedenle RPA ve Yapay Zekayı birleştirmek otomasyonun geleceğidir.
1. Optik Karakter Tanıma ile RPA
İçinde
İş Süreçlerini İyileştirmek için Yapay Zeka ve OCR ile Robotik Süreç Otomasyonu
(Shidaganti, 2021), yazar RPA’nın sınırlamalarını şöyle özetliyor: “Otomatikleştirilmiş süreçteki herhangi bir değişiklik, RPA uygulamasında doğrudan değişiklik yapılmasını gerektirir.” Shidaganti, bu sürece çözüm olarak yapay zekayı öneriyor ve RPA’nın temel bir güçlendirmesi olarak Optik Karakter Tanıma (OCR) için bir argüman sunuyor.
Gerçekten de OCR, RPA’yı yapılandırılmamış verilere açarak işletmeleri etkiledi. Yapay zeka destekli RPA OCR araçları, basılı belgelerdeki ve hatta yazılı metinlerdeki bilgileri okuyabilir. RPA için OCR entegrasyonunun kolaylaştırdığı üç temel fırsat vardır.
- OCR, yapılandırılmış verileri kodlayarak RPA’nın öngörülemeyen girdilerle çalışmasına olanak tanır
- RPA, kendi ekranlarında neler olup bittiğini deşifre ederek uzak makineleri otomatikleştirebilir
- OCR, Makine Öğrenimi ile birlikte, belgeleri tarayarak Müşterini Tanı (KYC), Kara Para Aklamayı Önleme (AML) ve Dolandırıcılık Tespiti konularında yardımcı olabilir. Teknolojinin öğrendikleri ve kararları RPA ile entegre olabilir ve daha hızlı hesap açma, işe alım, kredi kararları vb.
2. Makine Öğrenimi ve RPA
Robotik Süreç Otomasyonu ve Makine Öğrenimi, RPA’nın doğasında var olan sınırlamaların üstesinden gelmek için yapay zekadan yararlanmanın bir başka örneğidir. 2016 yılına kadar sigorta sektöründeki otomasyon uzmanları şunları tespit etmişti bilişsel robotik süreç otomasyonunun (RPA) olanakları. Bu makalede yazarlar, olası ufuklar olarak “kendi kendini optimize eden müşteri hizmetleri, kredi fiyatlandırması, finansal tavsiye veya talep veya şikayet işleme” konularını tartışmaktadır.
İlerlemenin bir işareti olarak görülmesi gereken Robotik Süreç Otomasyonu Makine Öğrenimi araçlarının kısa bir süre içinde nasıl yaygınlaştığını görmek ilginç.
Makine Öğrenimi her yerde. Bir makineye açık programlama talimatları ile görevleri yerine getirmeyi öğretme sürecini tanımlar. Bildiğiniz gibi bu, makinelerin bir veri kümesi içindeki kalıpları analiz etmek ve bulmak için algoritmalar kullanmasını içerir. Makine eğitildikten sonra diğer verileri işleyebilir ve içgörü ve tahminler üretebilir.
RPA ve Makine Öğrenimi harika bir eşleşme çünkü RPA’nın daha akıllı, daha sezgisel ve yapılandırılmamış verilerle başa çıkabileceği anlamına geliyor.
3. Derin Öğrenme ile RPA
Makine Öğrenimi, Yapay Zekanın bir alt kümesi iken Derin Öğrenme, Makine Öğreniminin bir alt kümesidir. Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi arasındaki fark bazı insanlar için çok ince olabilir, ancak keşfetmeye değer. Makine öğrenimi, kararlara ve tahminlere yardımcı olmak için veriler üzerinde eğitilir.
Bununla birlikte, teknoloji tipik olarak zaman içinde kendi kendini geliştirme yeteneğinden yoksundur. Buna karşılık Derin Öğrenme, performansını öğrenmek ve iyileştirmek için sinir ağlarının kullanılmasını içerir. Başka bir deyişle, Derin Öğrenme sayesinde RPA ve makine öğrenimi, deneyimle daha iyi hale gelen otomasyonlar oluşturmak için bir araya geliyor.
Elbette Derin Öğrenme bu işlevi yerine getirmek için inanılmaz miktarda veri gerektirir. Yapay zeka ve RPA arasındaki derin ortak yaşamın bir başka örneği olan botlar, bu eğitim verilerinin toplanmasına yönelik zahmetli sürece yardımcı olmak için idealdir. RPA araçları, bu bilgileri toplamak için çeşitli web sitelerine ve diğer bilgi havuzlarına erişebilir ve Derin Öğrenme algoritmasının geliştirmek için bol miktarda veriye sahip olmasını sağlar.
Derin öğrenme, botların tahmine dayalı analitiğin avantajlarından yararlanmasını da sağlar. RPA istisnalarla karşılaştığında, bunları beklenen veya beklenmeyen modellerle eşleştirerek insan müdahalesine olan bağımlılığı ortadan kaldırabilir.
Akıllı botlar veriye dayalı kararlar alabildiğinde, müşterilere en uygun şekilde yanıt verebilirler. RPA içindeki bu uygulamalara bir örnek, tüketicilerin ruh hallerini çözmek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanan duygu analizi araçlarını içerir. Buna karşılık, botlar uygun bir nota yakalamak için tepkilerini modüle edebilirler. Bu dinamizm, empatik insani müşteri hizmetleri ile mekanik alternatifi arasındaki uçurumları aşmak için çok şey yapabilir.
4. RPA ve Görüntü Tanıma
RPA’yı görüntü tanıma yazılımıyla eşleştirmek, RPA’nın dağınık veya yapılandırılmamış verilerle başa çıkma yetersizliğinin üstesinden gelmek için yapay zekayı kullanmanın bir başka örneğidir. Makalede
İş süreçlerinin otomatikleştirilmesi için RPA yazılım robotları alanında yapay zeka teknolojilerinin analizi ve uygulanabilirliği
(Kanakov, 2022) başlıklı makalesinde yazar, işe alım geçmişi kontrollerinin otomatikleştirilmesi veya dolandırıcılık tespitine yardımcı olunması ile ilgili olarak RPA ve Görüntü Tanıma’nın bazı büyüleyici kullanımlarını özetliyor.
Kanakov tarafından önerilen diğer kullanım örnekleri arasında, kameralara bağlı RPA araçlarıyla bina güvenliği için yüz tanıma özelliğinin kullanılması yer alıyor. Uygulamalar gerçekten sonsuzdur. Örneğin, dronlar veya kameralar anormallikler için herhangi bir sayıda ortamı tarayabilir. Bir RPA sistemi tespit edildiğinde, sorunları ilgili taraflara bildirerek hızlı bir şekilde düzeltilmesini sağlayabilir.
5. Üretken Yapay Zeka ile RPA
Bir
Forbes’daki makale
DELL’den Clint Boulton, RPA ve Generative AI’yı karşılaştırırken harika bir benzetme kullanıyor. “Bir gala etkinliğinde RPA konuk listesini kontrol ediyor, biletleri sayıyor ve oda kapasitesi, ısıtma ve aydınlatma gibi şeyleri izliyor” diyor. Ardından, “Bu arada, Üretken Yapay Zeka etkinlik için reklamlar hazırlıyor, onur sahipleri için tebrik konuşmaları yazıyor ve her konukla sohbet ediyor” diyor.
Bu benzetmenin bu kadar güçlü olmasının nedeni, son bir yıl içinde hepimizin gözlemlediği bir şeyi mükemmel bir şekilde yansıtmasıdır. Üretken yapay zeka o kadar ilginç ve güçlü ki, çıktılarına hayret etmekten kendimizi alamıyoruz. Bununla birlikte, arka planda önemsiz görevleri yerine getiren biri (RPA) olmadan, hiçbir etkinlik olamaz veya en azından işlevsel bir etkinlik olamaz.
Gartner’a göre, Üretken Yapay Zeka pek çok seçenek sunuyor. Hızlı bir şekilde yazılı içerik, resim, video, müzik ve hatta kod oluşturabilir. Diyaloğa dayalı müşteri hizmetleri gibi bazı olasılıklar hemen göze çarpıyor.
Ancak gelişmiş sohbet robotları sadece bir başlangıç; RPA ve Üretken Yapay Zeka için diğer kullanım alanları arasında RPA’nın birçok formdaki yapılandırılmamış verileri anlamasına yardımcı olmak ve hatta RPA’yı karar verme, veri analizi ve daha fazlasıyla güçlendirmek yer alıyor.
6. Otomasyona Katıldı
Otomasyonu iki kategoriye ayırabilirsiniz: Katılımlı ve Katılımsız. Tahmin edebileceğiniz gibi, Katılımsız Otomasyon, botun herhangi bir insan girdisi olmadan işlemleri yürüttüğü anlamına gelir. Buna karşılık, Katılımlı Otomasyon, yol boyunca en az bir adım sırasında insan etkileşimi gerektiren görevleri tanımlar.
Bunun işe yarayabileceği birkaç yol vardır. Örneğin, otomatik süreç manuel bir tetikleme gerektirebilir. Alternatif olarak, adımlardan biri işlem sırasında güvenlik kimlik bilgilerine ihtiyaç duyabilir. Ancak burada Robotik Masaüstü Otomasyonu (RDA) sayesinde daha karmaşık orkestrasyonlar mümkündür.
Robotik Masaüstü Otomasyonu (RDA), Katılımlı Otomasyonun bir şeklidir. Bununla birlikte, makine öğrenimi ve Optik Karakter Tanıma gibi yapay zeka araçları sayesinde, bu robotlar birden fazla iş akışı sürecini dinamik olarak bir araya getirerek bireysel bir kullanıcı için çeşitli görevleri sürekli olarak otomatikleştirir. Bu senaryoda, RDA botu sanal bir asistan gibi davranarak insan operatör müşteriyle konuşurken verileri alır, dosyaları gönderir ve raporlar oluşturur.
7. Kendi kendini iyileştiren botlar
A
2022’den itibaren RPA’nın durumu anketi
RPA çözümlerini benimseyen bazı işletmeleri etkileyen bir sorunu ortaya çıkardı. Katılımcıların %69’undan fazlası her hafta bozuk bir RPA botu ile karşılaştıklarını belirtiyor. Daha da kötüsü, katılımcıların %40’ından fazlası botlarını düzeltmenin 5 saatten fazla sürdüğünü belirtirken, diğer katılımcılar düzeltmenin bir günden fazla sürebileceğini öne sürüyor.
Bu rakamlar kabul edilemez derecede yüksektir. Ancak, anket sorunun ayrıntılarına girmiyor. RPA başarısızlığının yaygın nedenleri arasında girdi değişiklikleri, robotların istisnalarla karşılaşması, eksik veriler, zayıf testler veya bakım eksikliği sayılabilir.
Kendi kendini iyileştiren RPA, bir insan çalışanın girdisi olmadan kendi kendini düzeltebilen bir sistemi tanımlar.
Kendi kendini iyileştiren RPA botları, otomatik görevin performansını izleyen yapay zeka algoritmaları sayesinde mümkün olmaktadır. Sorunlar ortaya çıktığında, bu yardımcı araçlar harekete geçer, temel nedeni belirler ve bir düzeltme uygular. Bunun getirisi daha yüksek performans ve daha fazla çalışma süresidir.
8. Akıllı işleme madenciliği
RPA bağlamında süreç madenciliği, işletmelerin otomatikleştirebileceği görevlerin keşfedilmesini içerir. Yapay zekanın gelişmiş analitik yeteneklerini kullanan ekipler, otomatikleştirilebilecek görevleri bulmak için iş akışlarını inceleyebilir ve bu otomasyonun etkisi hakkında tahminler yapabilir.
Süreç madenciliği makine öğrenimi ve veri analitiğini kullanır. Örneğin, iş akışı verilerini yakalamak için ekran kayıt yazılımı kullanır ve bunları adımlara ayırır. Ardından, makine öğrenimi veya analitik araçları bu görevlerin modellerini çalıştırır ve otomatik süreçlere dönüştürülebilecek alanları bulur. Yapay zeka araçları, işletmelere görevlerin daha iyi denetlenmesini ve anlaşılmasını sağlayarak bağımlılıkları, darboğazları ve verimsizlikleri belirlemelerine olanak tanır.
RPA ve süreç madenciliğini bir araya getirmek çok güçlüdür çünkü işletmelerin başka türlü tespit edemeyecekleri süreçleri ortaya çıkarmalarına yardımcı olabilir. Bu, RPA yatırımlarınızdan daha fazla değer elde edebileceğiniz ve RPA’nın maliyetleri düşürmek ve üretkenliği artırmak gibi diğer faydalarını daha da artırabileceğiniz anlamına gelir.
Burada fark edebileceğiniz bir diğer şey de süreç madenciliğinin uygun RPA süreçleri için keşif süresini kısaltabileceğidir. Bu da uygulamanızın çok daha hızlı bir şekilde hayata geçeceği anlamına gelir.
9. Yazılım test otomasyonu
Yazılım geliştiriciler ve yayıncılar, son birkaç on yılda sahip olduğumuz en yıkıcı teknolojilerden bazılarını sundular. Bununla birlikte, sektörün kendisi de bir devrimden geçmiştir. DevOps ve Çevik metodolojiler, geliştiricilerin yıldırım hızında, sürekli gelişen ürünlere olan talebi karşılamasına yardımcı olurken, CI/CD boru hatları da pazara daha hızlı sürülmesine katkıda bulunuyor.
RPA, belirli yazılım testi türleri için harika bir araçtır. McKinsey, yeni nesil yazılım geliştirmenin yapay zekanın hemen arkasında olduğunu öne sürüyor 2023’ün en büyük teknolojik trendleri. Hem RPA hem de yapay zeka tarafından desteklenen yazılım test otomasyonu, Generative AI’nın kod yazması ve kodsuz araçlar sayesinde teknik olmayan ekiplerin de katılımıyla bu trendin ön saflarında yer alacak.
Danışmanlık firmasının ortağı Santiago Comella-Dorda’nın da belirttiği gibi, “Geliştiriciler modern dijital kuruluşlar için belki de en değerli varlıklardan biri, ancak zamanlarının yüzde 40’ından fazlasını modern bir araç setiyle kolayca otomatikleştirilebilecek tekrarlayan, düşük değerli görevlere harcıyorlar.”
10. RPA Akıllı Otomasyon
Akıllı Süreç Otomasyonu (IPA) olarak da adlandırılan Yapay Zeka Robotik Süreç Otomasyonu, otomasyonun bir sonraki aşaması olarak kabul edilmektedir. RPA’yı alır ve yapay zeka aracılığıyla bilişsel yetenekler ekler. RPA’yı yukarıda listelenen diğer yapay zeka teknolojilerinin tümü veya bir kısmı ile kapsayabilir.
Bir
IBM’in C-Suite yöneticileriyle yaptığı anket
Katılımcıların %90’ı Akıllı Otomasyonun “ortaya çıkan iş trendlerine yanıt olarak kurumsal değişimi yönetmede ortalamanın üzerinde” performans göstermelerine yardımcı olduğunu belirtmiştir. Bu duygu, RPA ve yapay zekanın gerçek bir rekabet avantajı sunabilecek çevik ve sağlam çözümler yaratma yeteneğine işaret ediyor.
RPA ve yapay zekanın organizasyonel değişim yaratma gücünün kanıtı, iş dünyasının COVID-19 salgınına verdiği tepkide bulunabilir. COVID-19 Salgını Sırasında İş Süreçlerini Sağlamak için Robotik Süreç Otomasyon Teknolojisinin Benimsenmesi (Siderska, 2021), incelenen Polonyalı işletmelerin %60’ının RPA araçları sayesinde iş sürekliliğini nasıl uygulayabildiğini göstermiştir. Araştırmaya göre, Yapay Zeka ve Analitik önemli katkılarda bulundu.
Yakın tarihli bir
Gartner anketi
yöneticilerin tam %80’i otomasyonun her türlü iş sürecine uygulanabileceğine inandıklarını ortaya koydu. Bu istatistik, yapay zeka ile birlikte kullanıldığında RPA’nın gücünün dikkate değer bir kanıtıdır. RPA’nın yapay zeka ile güçlendirilmesi olmadan bu sayının bu kadar yüksek olabileceğini hayal etmek imkansız.
Geleceğe yönelik olarak, araştırma
nöromorfik işleme
– beyin yapısına dayanan bir bilgi işleme sistemi – daha fazla biliş ve makine zekasına yol açabilir. Bu ufukta heyecan verici olan şey, bu istihbarat modellerinin çok daha az eğitim verisi gerektirmesi, yani işletmelerin kullanımına sunulabilecek olması.
Yapay zeka destekli RPA geleceği nasıl değiştirecek?
iş ve toplum
Yapay zeka süreç otomasyon araçları yeni yeni ısınıyor. İşte yapay zekanın otomasyonu daha da etkileyeceği bazı alanlar.
1. Endüstri 4.0
Birinci Sanayi Devrimi buharla, İkincisi ise elektrikle çalışıyordu. Üçüncü Sanayi Devrimi 1970’lerde dijital teknolojiler sayesinde mümkün olmuştur. Endüstri 4.0 olarak da bilinen Dördüncü Sanayi Devrimi söz konusu olduğunda, Dijital İkizler, Sanal Gerçeklik, Nesnelerin İnterneti (IoT), Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ve hatta 3D baskı gibi birçok teknolojik aday var.
Ancak, bir
IMD Küresel Tedarik Zinciri Araştırması
2022’den itibaren endişe verici bir gerçeği ortaya koyuyor. Görüşülen 200’den fazla imalat yöneticisinden çok azı Endüstri 4.0 ile ilgili teknolojiyi büyük bir öncelik olarak sıraladı. Bu, 2019’dan çok farklı bir durum. McKinsey anketine katılanların %68’i Endüstri 4.0’ın en önemli stratejik öncelik olduğunu belirtmiştir.
Araştırma makalesinde Endüstride Robotik Süreç Otomasyonu ve Yapay Zeka 4.0 – Literatür taraması (Riberio, 2021), yazar “yapay zekanın uygulanabilirliğinin kapsamı göz önüne alındığında, RPA’nın otomasyon özelliklerine, sınıflandırmak, tanımak, kategorize etmek vb. için belirli bağlamlarda (örneğin, Kurumsal Kaynak Planlaması, Muhasebe, İnsan Kaynakları) uygulanan algoritmaların veya yapay zeka tekniklerinin uygulamalarını kademeli olarak eklediğini” belirtmektedir.
Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, yeni araçlar ve olanaklar Endüstri 4.0’ın yapay zeka destekli bir gerçeklik haline gelmesine yardımcı olacaktır.
2. Hiperotomasyon
Hiperotomasyon, otomasyonun doğal evrimidir. Bununla birlikte, belirli bir görevin veya iş sürecinin otomasyonu yerine, otomasyon yeteneklerini tüm kuruluş genelinde genişletmeyi amaçlamaktadır. Nihai sürüm, iş akışlarının ve kararların kolaylaştırıldığı, çevik ve esnek olduğu, tamamen bağlantılı ve büyük ölçüde otonom bir işletme olacaktır.
Hiperotomasyon çeşitli teknolojilerin bir karışımını içerir. Buna şunlar dahildir:
- RPA
- YAPAY ZEKA
- İş Süreci Otomasyonu (BPA)
- ML
- Akıllı belge işleme (IDP)
- İş akışı düzenlemesi
- Süreç madenciliği
- Doğal dil işleme (NLP)
- Bir Kuruluşun Dijital İkizi (DTO)
- Diyaloğa Dayalı RPA
- Bilgisayarla görme RPA
Makalede belirtildiği gibi Endüstrilerde otomasyonun geliştirilmesi için hiperotomasyon (Haleem, 2021), “Otomasyon teknolojilerinin bir karışımı sayesinde hiperotomasyon, tek bir otomasyon cihazı yönteminin bazı kısıtlamalarının üstesinden gelebilir. Bu, şirketlerin her bir sürecin sınırlarının ötesine geçmesine ve neredeyse tüm zorlu ve ölçeklenebilir işlemleri otomatikleştirmesine olanak tanır.”
3. Uzmanlara daha az güven
Son yıllarda yazılım geliştirmede yaşanan patlama bir sorunu ortaya çıkardı. Uygulamalara ve mobil teknolojiye olan talep artarken, arz buna ayak uydurmakta zorlandı. Yazılım geliştiricileri yetersizdi, bu da birçok pozisyonun aylarca boş kalması anlamına geliyordu.
Kalifiye adayları bekleyen prestijli, altı rakamlı işler varken, insanların basitçe yeniden eğitim alıp ödülleri toplayacağını düşünmek için affedilebilirdiniz. Okullar ve üniversiteler de mercek altına alındı ve hükümetler STEM konularına katılımı teşvik etmek için yeterince çaba göstermediklerini öne sürdü. Ancak gerçek şu ki kodlama zordur. Nüfusun sadece küçük bir bölümü bu işe yatkındır.
Dünyamız giderek dijitalleşirken, yazılımcı açığı, dikkate almadığımız bir uyarı olarak görülebilir. Neyse ki, yapay zeka destekli otomasyon bu sorunun panzehirini sağlayabilir.
Liderlik pozisyonları, yönetim becerileri ve derin konu bilgisinin bir karışımını gerektirir. Okuma ve öğrenme, yöneticileri ve üst düzey ekip üyelerini bir kurum için değerli kılan unsurlardan yalnızca biridir. Ancak, daha fazla sektör teknolojiyi benimsedikçe, bu yetenek havuzu boşalacaktır.
Yapay zeka analitiği, içgörüleri ve altta yatan ilişkileri bulmak ve tahminlerde bulunmak için büyük miktarda geçmiş veriyi kullanabilir. Bu araçlar deneyim açığını kapatmaya yardımcı olacaktır. Ayrıca, daha önce büyük bütçeli işletmelerin tekelinde olan kurnazca karar alma süreçlerinin demokratikleşmesine de hizmet edebilir.
Deneyimli karar vericiler ve stratejistlerin modası asla geçmeyecek olsa da, Makine Öğrenimi (ML) ve veri analitiği tarafından yönlendirilen hiper-otomatik bir işletme, hiçbir insanın bilinçli olarak dikkate alamayacağı faktörlere dayalı seçimler yaparak günün her saati çalışacaktır.
McKinsey, bilgi işinin otomasyonunun artık görünürde olduğunu öne sürüyor. Hukuk, ekonomi, eğitim, sanat ve teknoloji, daha önce sadece daha az vasıflı işleri tehlikeye attığı düşünülen kesintilere maruz kalacaktır. Ancak bunun genel işgücü için ne anlama geldiği henüz belirlenmemiştir.
4. Daha fazla hükümet verimliliği
Devlet harcamaları her zaman tartışmalı bir konudur. Dünya genelinde, demokratik yönetimler şişkinlik ve hatalı harcamalar konusunda bir üne sahiptir. Başına
ünlü Brookings Enstitüsü’nün araştırması
ABD devlet kurumları yapay zeka ve RPA’yı benimsiyor.
Gıda ve İlaç İdaresi, Sosyal Güvenlik, Savunma Lojistik Ajansı ve Hazine Bakanlığı gibi çok çeşitli departmanlar, verimliliği artırmak ve temel hizmetlerinin maliyetlerini azaltmak için yapay zeka ve RPA’yı benimsedi. Ayrıca, bir
Amerikan Teknoloji Konseyi ve Endüstri Danışma Konseyi (ACT-IAC) anketi
yaklaşık bir düzine kamu kuruluşunun kullanım örneklerini göstermektedir.
Daha verimli ve uygun maliyetli bir hükümet, tüm toplum üzerinde dönüştürücü bir etkiye sahip olabilir. Hizmetler daha verimli ve etkili hale gelebilir ve vergiler milyonlarca kişinin hayatını değiştirebilecek programlara aktarılabilir. Ancak, bu yaygın benimseme aşağıdaki hususların ortadan kaldırılmasının önemini vurgulamaktadır
yapay zekada önyargı,
Özellikle de dünya çapındaki hükümetler teknolojiyi politika kararlarını yönlendirmek için kullanırsa.
Son düşünceler
Yapay zekanın RPA teknolojisi üzerinde derin bir etkisi oldu. İlk otomasyon araçları, iş yerindeki ezbere dayalı ve sıradan görevlerin çoğunu yerine getirebiliyordu. Ancak, otomasyona yönelik kolektif iştah arttıkça, RPA sınırlarıyla karşılaştı. Yapay zeka bu bariyerleri yıkıyor.
RPA ve yapay zekayı birleştirmek, her iki aracın da potansiyelini genişletir. İşletmeler şimdiden Akıllı Otomasyonun müşteri hizmetlerini iyileştirme, kurumsal verimliliği artırma ve işletme maliyetlerini azaltma gibi ödüllerini toplamaya başladılar. Yapay zeka, RPA’nın kapsamını sadece on yıl önce olası görünmeyen şekillerde açtı.
Ancak Robotik Süreç Otomasyonu ve Yapay Zeka hikayesi burada bitmiyor. Hiperotomasyon çağına doğru ilerledikçe daha fazla kazanım elde edeceğiz. Çılgın bir yolculuk olacak, bu yüzden geride kalmayın.
