RPA (robotinis procesų automatizavimas) yra praktiškas ir patikrintas būdas sumažinti rankų darbą verslo procesuose be AI sistemų. Naudodamos programinės įrangos robotus, kad laikytųsi nustatytų taisyklių, įmonės gali automatizuoti pasikartojančias užduotis, pvz., duomenų įvedimą ir sąskaitų faktūrų apdorojimą, ir tam tikru mastu ataskaitų generavimą. Priėmimas greitai išaugo daugelyje sektorių, ypač finansų, operacijų ir klientų aptarnavimo srityse.
Pastaraisiais metais technologija subrendo. Nors RPA vis dar naudojamas, verslo procesai gali tapti sudėtingesni. Daugelis sistemų tvarko nestruktūrizuotus duomenis, pvz., pranešimus ir dokumentus. Taisyklėmis pagrįsta automatizacija sunkiai valdo šias įvestis, nes tai priklauso nuo iš anksto nustatytų veiksmų ir struktūrizuotų formatų. RPA geriausiai veikia stabilioje aplinkoje, kur procesai dažnai nesikeičia. Pasikeitus sąlygoms arba įvesčiai, robotai gali sugesti arba juos reikia atnaujinti, pridedant priežiūros išlaidų ir laikui bėgant sumažinti automatizavimo vertę.
„Gartner“ atkreipė dėmesį į rinkoje esančias labiau prisitaikančias automatizavimo sistemas, sukurtas valdyti pokyčius ir neapibrėžtumą, derinant automatizavimą su mašininiu mokymusi arba kalbų modeliais, leidžiančiais apdoroti platesnį įvesties rinkinį.
Nuo RPA taisyklių iki AI valdomos automatikos
Dirbtinis intelektas pakeitė įmonių mąstymą apie automatizavimą, nes RPA erdvėje jau žinomų pardavėjų sistemos, tokios kaip Appian ir Blue Prism, dabar gali interpretuoti kontekstą ir koreguoti savo veiklą, ypač tai aktualu atliekant užduotis, susijusias su tekstu ar vaizdais.
Didelių kalbų modelių galimybė apibendrinti dokumentus ir išgauti svarbias detales bei atsakyti į užklausas natūralia kalba suteikia automatizavimą tose srityse, kurias anksčiau buvo sunku valdyti. „McKinsey & Company“ tyrimai rodo, kad generuojantis AI gali automatizuoti sprendimų priėmimo ir komunikacijos užduotis, o ne įprastą duomenų tvarkymą.
Pakeitimas nepakeičia automatizavimo, o jį modifikuoja. Užuot kurusios taisyklių grandines, įmonės galėtų naudoti dirbtinį intelektą, kad tvarkytų įvesties laikmenų pokyčius. Automatizavimas tampa lankstesnis, nes sistemos gali prisitaikyti prie skirtingų įėjimų be perkonfigūravimo.
Tokia teorija. AI sistemos sukuria nenuoseklius rezultatus, o jų elgesys nėra nuspėjamas. Įmonės gali derinti dirbtinį intelektą su esamais automatizavimo įrankiais, naudodamos kiekvieną ten, kur jis geriausiai tinka. Tinkamas balansas – pažangi automatizavimas – yra aktuali tema pramonės renginiuose ir RPA bei AI žiniasklaidos priemonių puslapiuose.
Kur RPA vis dar tinka dirbtiniam intelektui
Nepaisant šių pakeitimų, RPA išlieka aktualus daugelyje nustatymų. Užduotys, apimančios struktūrinius duomenis ir stabilias darbo eigas, vis dar naudingos taisyklėmis pagrįstu automatizavimu. Įprasti pavyzdžiai apima darbo užmokesčio apskaičiavimą ir atitikties patikras, taip pat sistemų integravimą.
Tokiomis aplinkybėmis RPA nuspėjamumas gali būti pranašumas. Botai atlieka apibrėžtus veiksmus ir duoda nuoseklius rezultatus, o tai naudinga reguliuojamoje aplinkoje. Pavyzdžiui, finansinės atskaitomybės ir audito procesai dažnai reikalauja griežtos kontrolės ir atsekamumo.
Užuot pakeitęs RPA, dažnai naudojamas su AI. Automatizavimo darbo eigos gali prasidėti AI sistemomis, kurios interpretuoja įvestį, tada perduoda struktūrinius duomenis RPA robotams vykdyti. Šis derinys leidžia įmonėms išplėsti automatizavimą neatsisakant esamų sistemų.
Mėlynoji prizmė ir pokytis link išmaniosios automatikos
Pardavėjai, sukūrę savo verslą pagal RPA, prisitaiko prie šio pokyčio. „Blue Prism“, dabar priklausanti „SS&C Technologies“, išplėtė savo dėmesį, įtraukdama tai, ką ji apibūdina kaip intelektualųjį automatizavimą. Šis metodas sujungia RPA su AI įrankiais, galinčiais apdoroti sudėtingesnes įvestis.
Platformos sujungia automatizavimą su tokiais gebėjimais kaip dokumentų apdorojimas ir sprendimų palaikymas, dažnai integruojant dirbtinio intelekto įrankius.
Perėjimas prie automatizavimo su dirbtiniu intelektu taip pat keičia platformų pripratimą. Darbo eigos sujungia duomenų šaltinius ir sprendimo taškus bei vykdymo veiksmus viename procese.
Laipsniškas perėjimas, o ne visiškas pakeitimas
Daugelis organizacijų ir toliau remiasi esamomis RPA sistemomis, ypač ten, kur procesai yra stabilūs ir gerai suprantami. Šių sistemų pakeitimas pareikalautų laiko ir pinigų, o tai ne visada gali būti pagrįsta.
Vietoj to, transformacija vyksta laipsniškai. Įmonės gali pridėti dirbtinio intelekto galimybes, kad išplėstų automatizavimo galimybes, o RPA vis dar taikoma užduotims, kuriose ji vis dar veikia gerai. Tai gali pakeisti automatizavimo projektavimą ir diegimą laikui bėgant, tačiau taisyklėmis pagrįstos sistemos išliks būtinos.
Taip pat žiūrėkite: AI agentai eina banko pareigas Bank of America
Norite patirti visą įmonės technologijų naujovių spektrą? Prisijunkite prie „TechEx“ Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Apimdama dirbtinį intelektą, didelius duomenis, kibernetinį saugumą, daiktų internetą, skaitmeninę transformaciją, intelektualųjį automatizavimą, kraštų skaičiavimą ir duomenų centrus, „TechEx“ suburia pasaulinius lyderius, kurie dalijasi realiais naudojimo atvejais ir nuodugniomis įžvalgomis. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
