Išmaniosios automatikos mastelio keitimas be trikdžių reikalauja sutelkti dėmesį į architektūrinį elastingumą, o ne tik diegti daugiau robotų.
Pažangiosios automatikos konferencijoje pramonės lyderiai susirinko išnagrinėti, kodėl daugelis automatizavimo iniciatyvų stringa po bandomųjų etapų. Kalbėdamas kartu su „NatWest Group“, „Air Liquide“ ir „AXA XL“ atstovais „Royal Mail“ procesų automatizavimo analitikas Promise Akwaowo grindė dialogą praktinio pristatymo ir rizikos valdymo klausimais.
Elastingumas, būtinas norint padidinti išmaniosios automatikos mastelį
Plėtros iniciatyvos dažnai žlunga, nes komandos sėkmę prilygina neapdorotam dislokuotų robotų skaičiui, o ne pagrindinės architektūros elastingumui. Infrastruktūra turi tvarkyti apimtį ir kintamumą nuspėjamai.
Kai ketvirčio pabaigos finansinių ataskaitų metu paklausa padidėja arba staiga nutrūksta tiekimo grandinė, sistema negali pablogėti ar žlugti. Be integruoto elastingumo įmonės rizikuoja sukurti trapią architektūrą, kuri sugenda veikiant stresui.
Akwaowo paaiškino, kad automatizuota architektūra turi išlikti stabili be pernelyg didelio rankinio įsikišimo. „Jei jūsų automatizavimo varikliui reikia nuolat keisti dydį, aprūpinti atsargas ir prižiūrėti vaikus, jūs nesukūrėte keičiamo dydžio platformos, o sukūrėte trapią paslaugą“, – patarė jis auditorijai.
Nesvarbu, ar integruojant CRM ekosistemas, tokias kaip „Salesforce“, ar organizuojant žemo kodo pardavėjų platformas, tikslas išlieka sukurti platformos galimybes, o ne laisvą scenarijų rinkinį.
Perėjimas nuo kontroliuojamų koncepcijos įrodymų prie gyvos gamybos aplinkos kelia įgimtą riziką. Didelio masto, neatidėliotinas diegimas dažnai sukelia trikdžių ir kenkia numatomam efektyvumo padidėjimui. Siekiant apsaugoti pagrindines operacijas, diegimas turi vykti kontroliuojamais etapais. Akwaowo perspėjo, kad „pažanga turi būti laipsniška, apgalvota ir palaikoma kiekviename etape“.
Drausmingas požiūris prasideda nuo ketinimų formalizavimo darbo pareiškimu ir prielaidų patvirtinimu realiomis sąlygomis.
Prieš imdamosi išmaniosios automatikos mastelio, inžinierių komandos turi gerai suprasti sistemos veikimą, galimus gedimų būdus ir atkūrimo kelius. Pavyzdžiui, finansų įstaiga, diegianti mašininį mokymąsi operacijų apdorojimui, gali sutrumpinti neautomatinės peržiūros laiką 40 proc., tačiau prieš taikydama modelį didesniems kiekiams ji turi užtikrinti klaidų atsekamumą.
Ši etapų metodika apsaugo tiesiogines operacijas, kartu užtikrindama tvarų augimą. Be to, prieš pradėdamos taikyti technologiją, komandos turi visiškai suvokti proceso nuosavybę ir kintamumą, vengdamos tik esamo neefektyvumo automatizavimo. Suskaidytos darbo eigos ir nevaldomos išimtys dažnai pasmerkia projektus dar gerokai prieš pradedant naudoti programinę įrangą.
Nuolatinis klaidingas supratimas automatizavimo programose rodo, kad valdymo sistemos trukdo pristatymo greičiui. Tačiau architektūrinių standartų aplenkimas leidžia kauptis paslėptoms rizikoms ir galiausiai sustabdo pagreitį. Reguliuojamose didelės apimties aplinkose valdymas yra pagrindas saugiai išplėsti išmaniąją automatiką. Tai sukuria pasitikėjimą, pakartojamumą ir pasitikėjimą, reikalingą visos įmonės pritaikymui.
Specialaus kompetencijos centro įdiegimas padeda standartizuoti šiuos diegimus. Centrinės greitojo automatizavimo ir projektavimo funkcijos naudojimas užtikrina, kad kiekvienas projektas būtų įvertintas ir suderintas prieš jam pasiekiant gamybos aplinką. Tokios struktūros garantuoja, kad sprendimai laikui bėgant išliks tvarūs. Analitikai taip pat remiasi tokiais standartais kaip BPMN 2.0, kad atskirtų verslo ketinimus nuo techninio vykdymo, užtikrinant atsekamumą ir nuoseklumą visoje organizacijoje.
Prisitaikymas prie agentinio AI ERP ekosistemose
Didiesiems ERP teikėjams sparčiai integruojant agentinį AI, mažesni pardavėjai ir jų klientai susiduria su spaudimu prisitaikyti. Išmaniųjų agentų įtraukimas tiesiai į mažesnes ERP ekosistemas suteikia kelią į priekį, padidinant darbuotojų skaičių supaprastinant klientų valdymą ir sprendimų palaikymą. Šis požiūris į pažangiosios automatizavimo mastelį leidžia įmonėms sukurti vertę esamiems klientams, o ne konkuruoti vien dėl infrastruktūros dydžio.
Agentų integravimas į finansų ir veiklos darbo eigą sustiprina žmogaus vaidmenis, o ne pakeičia atskaitomybę. Agentai gali valdyti pasikartojančias užduotis, tokias kaip el. pašto ištraukimas, skirstymas į kategorijas ir atsakymų generavimas.
Atleidę nuo administracinės naštos, finansų specialistai gali skirti savo laiką analizei ir komerciniam sprendimui. Net tada, kai dirbtinio intelekto modeliai sukuria finansines prognozes, galutinė sprendimų galia priklauso žmonėms.
Norint sukurti atsparų pajėgumą, reikia kantrybės ir įsipareigojimo siekti ilgalaikės vertės, o greitas diegimas. Verslo vadovai turi užtikrinti, kad jų projektuose pirmenybė būtų teikiama stebėjimui, kad inžinieriai galėtų įsikišti netrikdant aktyvių procesų.
Prieš imdamiesi bet kokios pažangios automatizavimo iniciatyvos, sprendimus priimantys asmenys turėtų įvertinti savo pasirengimą neišvengiamoms anomalijoms. Akwaowo metė iššūkį auditorijai: „Jei jūsų automatika sugenda, ar galite aiškiai nustatyti, kur įvyko klaida, kodėl ji įvyko, ir drąsiai ją ištaisyti?
Taip pat žiūrėkite: JPMorgan plečia AI investicijas, nes technologijų išlaidos artėja prie 20 mlrd
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais, įskaitant „Cyber Security & Cloud Expo“. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
