Robotska avtomatizacija procesov je pogonski vlak. Po podatkih družbe Deloitte bo tehnologija dosegla skoraj univerzalno uporabo do leta 2025. Ker RPA prevladuje v poslovnem svetu, to še ne pomeni, da se bo prenehala razvijati.
Nahajamo se na vznemirljivem tehnološkem prehodu. Napredek umetne inteligence v zadnjih letih je osupljiv. ChatGPT in druge oblike generativne umetne inteligence so se uveljavile v javnosti. Vendar je ta vznemirljiva tehnologija le eden od izrazov potenciala umetne inteligence.
RPA je preprosto, a učinkovito orodje. Konvergenca RPA in umetne inteligence pa ponuja neskončne možnosti za inovacije. Pogovorne storitve za stranke, ki jih poganja umetna inteligenca, analitično podprto odločanje in avtomatizacija dela z znanjem so le nekateri primeri umetne inteligence v RPA.
Z razvojem tehnologije bo kognitivna robotska avtomatizacija procesov spremenila naravo dela na načine, ki si jih komaj lahko predstavljamo. Raziščimo, kako je umetna inteligenca z RPA že premaknila meje avtomatizacije, preden razmislimo o njenem prihodnjem vplivu.
Omejitve RPA
Široka uporaba RPA je dokaz njene uporabnosti. Ta tehnologija je z avtomatizacijo nekoč ročnih opravil pomagala neštetim podjetjem doseči nove ravni proizvodnje, učinkovitosti in natančnosti. Vendar ima kot vsaka tehnologija tudi ta zgornje meje.
1. Transakcijsko avtomatizacijo je težko upravljati
Čeprav bodo roboti RPA zvesto obdelovali procese, potrebujejo nekaj upravljanja in vzdrževanja. Ko se na primer spremenijo vhodi ali izhodi, je treba bote ponovno konfigurirati, da se lahko spopadejo s temi nekoliko spremenjenimi pogoji. V dinamičnih delovnih okoljih to lahko pomeni izgubo virov in časa.
2. RPA ima težave z nestrukturiranimi podatki
Orodja RPA so zasnovana za izvajanje nalog z uporabo logike if/then/else. Zato temeljijo na predvidljivih podatkovnih strukturah. Vsako odstopanje ali sprememba vhodnih podatkov bo povzročilo napake ali izjeme, ker so zunaj opredeljenih vrednosti, ki jih bot pričakuje.
3. RPA prinaša izzive pri razširjanju
Deloma zaradi razlogov, ki smo jih navedli zgoraj, je razširjanje procesov RPA lahko težavno. Vsak proces je treba jasno opredeliti, upravljati in vzdrževati, težave pa lahko povzroča tudi pomanjkanje prilagodljivosti RPA.
Omejitve RPA niso razlog za zaskrbljenost. RPA s pomočjo umetne inteligence lahko premaga vse te omejitve in hkrati odpira nove in vznemirljive možnosti avtomatizacije.
Kako je RPA z umetno inteligenco spremenila avtomatizacijo.
Robotska avtomatizacija procesov in umetna inteligenca:
Popolno ujemanje
RPA je po svoji zasnovi preprosto in nezahtevno orodje, vsaj na ravni uporabnika. Zasnovan je tako, da je dostopen tudi netehničnim ekipam. Zato nadzorovano izvaja navodila, ki jih dobi. Človek mora prepoznati te procese in usmeriti RPA, da izvede ukaze.
Seveda je podrobno opisovanje navodil po korakih ob zadostni kompleksnosti lahko nemogoče – zato je prihodnost avtomatizacije kombinacija RPA in umetne inteligence.
1. RPA z optičnim prepoznavanjem znakov
Na spletnem mestu
Robotska avtomatizacija procesov z umetno inteligenco in OCR za izboljšanje poslovnih procesov
(Shidaganti, 2021), avtor opisuje omejitve RPA in predlaga: “Vse spremembe v avtomatiziranem procesu zahtevajo neposredne spremembe v aplikaciji RPA.” Shidaganti predlaga umetno inteligenco kot rešitev za ta proces in utemeljuje optično prepoznavanje znakov (OCR) kot temeljno razširitev RPA.
OCR je dejansko vplival na podjetja, saj je RPA omogočil dostop do nestrukturiranih podatkov. Orodja RPA OCR z umetno inteligenco lahko preberejo informacije iz tiskanih dokumentov in celo iz pisnega besedila. Integracija OCR omogoča tri glavne priložnosti za RPA.
- OCR kodira strukturirane podatke, kar omogoča RPA delo z nepredvidljivimi vhodnimi podatki.
- RPA lahko avtomatizira oddaljene stroje tako, da dešifrira, kaj se dogaja na njihovih zaslonih.
- OCR v povezavi s strojnim učenjem lahko s skeniranjem dokumentov pomaga pri prepoznavanju strank, preprečevanju pranja denarja in odkrivanju goljufij. Učenja in odločitve tehnike se lahko povežejo z RPA, kar omogoča hitrejše odpiranje računov, vkrcavanje, odločanje o posojilih itd.
2. Strojno učenje in RPA
Avtomatizacija robotskih procesov in strojno učenje sta še en primer uporabe umetne inteligence za premagovanje omejitev, značilnih za RPA. Že leta 2016 so strokovnjaki za avtomatizacijo v zavarovalništvu ugotovili, da možnosti kognitivne robotske avtomatizacije procesov (RPA). V tem dokumentu avtorji kot možne horizonte obravnavajo “samooptimizacijo storitev za stranke, določanje cen posojil, finančno svetovanje ali obravnavanje zahtevkov ali pritožb”.
Zanimivo je videti, kako so orodja za strojno učenje za avtomatizacijo robotskih procesov v kratkem času postala običajna, kar mora biti znak napredka.
Strojno učenje je povsod. Opisuje postopek učenja stroja za izvajanje nalog z izrecnimi programskimi navodili. Kot verjetno veste, gre za stroje, ki s pomočjo algoritmov analizirajo in iščejo vzorce v nizu podatkov. Ko je stroj usposobljen, lahko obdeluje druge podatke ter pripravlja vpoglede in napovedi.
RPA in strojno učenje se odlično ujemata, saj to pomeni, da RPA postane pametnejši, bolj intuitiven in sposoben obravnavati nestrukturirane podatke.
3. RPA z globokim učenjem
Strojno učenje je podmnožica umetne inteligence, globinsko učenje pa je podmnožica strojnega učenja. Razlika med globokim učenjem in strojnim učenjem je za nekatere morda subtilna, vendar jo je vredno raziskati. Strojno učenje se uči na podatkih in pomaga pri odločitvah in napovedih.
Vendar pa tehnologija običajno nima možnosti, da bi se sčasoma sama izboljšala. Globoko učenje pa vključuje uporabo nevronskih mrež za učenje in izboljšanje delovanja. Z drugimi besedami, zahvaljujoč globokemu učenju se RPA in ML združujeta, da bi ustvarila avtomatizacije, ki se z izkušnjami izboljšujejo.
Globoko učenje seveda za opravljanje te funkcije potrebuje neverjetno količino podatkov. Kot še en primer globoke simbioze med umetno inteligenco in RPA so roboti idealni za pomoč pri napornem procesu zbiranja teh podatkov za usposabljanje. Orodja RPA lahko dostopajo do različnih spletnih mest in drugih zbirk informacij, da bi zbrala te informacije, kar zagotavlja, da ima algoritem globokega učenja na voljo veliko podatkov za izboljšanje.
Globoko učenje omogoča robotom tudi izkoriščanje prednosti napovedne analitike. Ko RPA naleti na izjeme, jih lahko primerja s pričakovanimi ali nepričakovanimi vzorci in tako odpravi odvisnost od človeškega posredovanja.
Ko lahko pametni roboti sprejemajo odločitve, ki temeljijo na podatkih, se lahko strankam odzovejo na optimalen način. Primer takšnih aplikacij v okviru RPA so orodja za analizo čustev, ki uporabljajo obdelavo naravnega jezika (NLP) za dešifriranje razpoloženja potrošnikov. Boti pa lahko svoj odziv prilagodijo, da bi ujeli ustrezno noto. Ta dinamika lahko veliko pripomore k odpravljanju razlik med empatičnim človeškim servisom za stranke in njegovo mehanizirano alternativo.
4. RPA in prepoznavanje slik
Povezovanje RPA s programsko opremo za prepoznavanje slik je še en primer uporabe umetne inteligence za premagovanje nezmožnosti RPA, da se spopade z neurejenimi ali nestrukturiranimi podatki. V dokumentu
Analiza in uporabnost tehnologij umetne inteligence na področju robotov programske opreme RPA za avtomatizacijo poslovnih procesov
(Kanakov, 2022) avtor opisuje nekaj zanimivih načinov uporabe RPA in prepoznavanja slik v zvezi z avtomatizacijo preverjanja preteklosti pri zaposlovanju ali pomoči pri odkrivanju goljufij.
Drugi primeri uporabe, ki jih je predlagal Kanakov, vključujejo uporabo prepoznavanja obrazov za varovanje stavb z orodji RPA, povezanimi s kamerami. Možnosti uporabe so resnično neskončne. Brezpilotna letala ali kamere lahko na primer preiskujejo anomalije v različnih okoljih. Ko bi sistem RPA odkril težave, bi jih lahko sporočil ustreznim strankam in tako zagotovil hitro odpravo težav.
5. RPA z generativno umetno inteligenco
V
v članku v reviji Forbes
Clint Boulton iz podjetja DELL uporablja fantastično analogijo, ko primerja RPA in generativno umetno inteligenco. Predlaga, da “na gala dogodku RPA preverja seznam gostov, šteje vstopnice in spremlja stvari, kot so zmogljivost prostora, ogrevanje in razsvetljava.” Nato pravi: “Generativna umetna inteligenca medtem ustvarja oglase za dogodek, piše čestitke za nagrajence in se pogovarja z vsemi gosti.”
Ta analogija je tako močna, ker odlično odraža nekaj, kar smo vsi opazili v zadnjem letu. Generativna umetna inteligenca je tako zanimiva in zmogljiva, da se ne moremo načuditi njenim rezultatom. Vendar pa brez nekoga (RPA), ki bi v ozadju opravljal nepomembna opravila, dogodka ne more biti ali pa vsaj ne funkcionalnega.
Generativna umetna inteligenca po mnenju družbe Gartner ponuja veliko možnosti. Hitro lahko ustvarja pisno vsebino, slike, videoposnetke, glasbo in celo kodo. Nekatere možnosti so takoj očitne, na primer pogovorne storitve za stranke.
Izboljšani klepetalni boti so šele začetek; drugi primeri uporabe RPA in generativne umetne inteligence vključujejo pomoč RPA pri razumevanju nestrukturiranih podatkov različnih oblik in celo razširitev RPA z odločanjem, analizo podatkov in drugimi dejavnostmi.
6. Udeležba na avtomatizaciji
Avtomatizacijo lahko razdelimo v dve kategoriji: na prisotno in nenadzorovano. Kot lahko pričakujete, nenadzorovana avtomatizacija pomeni, da robot izvaja procese brez človeškega vnosa. V nasprotju s tem pa avtomatizacija z udeležbo opisuje naloge, ki zahtevajo človeško interakcijo vsaj v enem koraku na poti.
To lahko storite na več načinov. Avtomatizirani postopek lahko na primer zahteva ročni sprožilec. V enem od korakov lahko med postopkom potrebujete varnostne poverilnice. Vendar pa so zaradi robotske avtomatizacije namizja (Robotic Desktop Automation – RDA) mogoče tudi bolj zapletene orkestracije.
Robotska avtomatizacija namizja (RDA) je oblika prisotne avtomatizacije. Vendar pa ti roboti z orodji umetne inteligence, kot sta ML in optično prepoznavanje znakov, dinamično povezujejo več delovnih procesov in nenehno avtomatizirajo različna opravila za posameznega uporabnika. V tem scenariju robot RDA deluje kot virtualni pomočnik, ki pridobiva podatke, pošilja datoteke in ustvarja poročila, medtem ko se človek pogovarja s stranko.
7. Samozdravilni roboti
A
Raziskava o stanju RPA od leta 2022
razkrila vprašanje, ki zadeva nekatera podjetja, ki sprejemajo rešitve RPA. Več kot 69 % anketirancev meni, da se vsak teden srečajo z nedelujočim robotom RPA. Še huje, več kot 40 % vprašanih je navedlo, da popravljanje njihovega bota traja več kot 5 ur, drugi pa, da lahko traja več kot en dan.
Te številke so nesprejemljivo visoke. Vendar se raziskava ne ukvarja s posebnostmi te težave. Pogosti vzroki za neuspeh RPA so med drugim spremembe vnosov, izjeme pri robotih, nepopolni podatki, slabo testiranje ali pomanjkanje vzdrževanja.
Samozdravljenje RPA opisuje sistem, ki se lahko sam popravi brez človeškega prispevka.
Samozdravljenje robotov RPA omogočajo algoritmi umetne inteligence, ki spremljajo izvajanje avtomatizirane naloge. Ko se pojavijo težave, ta uporabna orodja takoj ukrepajo, ugotovijo osnovni vzrok in ga odpravijo. Dobra stran je večja zmogljivost in več časa delovanja.
8. Pametna obdelava rudarjenja
Procesno rudarjenje v kontekstu RPA vključuje odkrivanje nalog, ki jih podjetja lahko avtomatizirajo. Z uporabo naprednih analitičnih zmožnosti umetne inteligence lahko ekipe raziskujejo svoje poslovne delovne tokove in iščejo naloge, ki jih je mogoče avtomatizirati, ter napovedujejo učinek te avtomatizacije.
Pri procesnem rudarjenju se uporabljata ML in podatkovna analitika. Na primer, s programsko opremo za snemanje zaslona zajame podatke o delovnem toku in ga razdeli na korake. Nato z orodji ML ali analitičnimi orodji izvedete modele teh nalog in poiščete področja, ki jih je mogoče spremeniti v avtomatizirane procese. Orodja umetne inteligence podjetjem omogočajo boljši nadzor in razumevanje nalog, kar jim omogoča prepoznavanje odvisnosti, ozkih grl in neučinkovitosti.
Združevanje RPA in procesnega rudarjenja je zelo učinkovito, saj lahko podjetjem pomaga odkriti procese, ki jih sicer ne bi odkrila. To pomeni, da lahko z naložbami v RPA pridobite večjo vrednost in še povečate druge prednosti RPA, kot sta zmanjšanje stroškov in povečanje produktivnosti.
Druga stvar, ki jo lahko opazite, je, da lahko rudarjenje procesov skrajša čas odkrivanja ustreznih procesov RPA. To pomeni, da bo vaša izvedba hitreje stekla.
9. Avtomatizacija testiranja programske opreme
Razvijalci in založniki programske opreme so v zadnjih nekaj desetletjih ustvarili nekaj najbolj revolucionarnih tehnologij. Vendar je tudi njihova industrija doživela pravo revolucijo. Metodologije DevOps in agilne metodologije so razvijalcem pomagale izpolniti zahteve po bliskovitem in nenehnem izboljševanju izdelkov, k hitrejšemu uvajanju na trg pa prispevajo tudi cevovodi CI/CD.
RPA je odlično orodje za določene vrste testiranja programske opreme. McKinsey meni, da je razvoj programske opreme naslednje generacije takoj za umetno inteligenco, kar zadeva največji tehnološki trendi za leto 2023. V ospredju tega trenda bo avtomatizacija testiranja programske opreme, ki jo bosta poganjali RPA in umetna inteligenca, pri čemer bo generativna umetna inteligenca pisala kodo, netehnične ekipe pa bodo dobrodošle zaradi orodij brez kode.
Santiago Comella-Dorda, partner svetovalnega podjetja, pravi: “Razvijalci so morda eno najdragocenejših sredstev sodobnega digitalnega podjetja, vendar porabijo več kot 40 odstotkov svojega časa za ponavljajoče se naloge z nizko vrednostjo, ki bi jih bilo mogoče zlahka avtomatizirati s sodobnim naborom orodij.”
10. Inteligentna avtomatizacija RPA
Umetna inteligenca Robotska avtomatizacija procesov, imenovana tudi inteligentna avtomatizacija procesov (IPA), velja za naslednjo stopnjo avtomatizacije. Vključuje RPA in dodaja kognitivne sposobnosti z umetno inteligenco. Vključuje lahko RPA z vsemi ali nekaterimi drugimi zgoraj navedenimi tehnologijami umetne inteligence.
V
IBM-ove raziskave med vodstvenimi delavci C-Suite
, 90 % vprašanih je menilo, da jim je inteligentna avtomatizacija pomagala pri “nadpovprečnem upravljanju organizacijskih sprememb kot odziv na nove poslovne trende”. To mnenje kaže na sposobnost RPA in umetne inteligence, da ustvarita agilne in zanesljive rešitve, ki lahko zagotovijo resnično konkurenčno prednost.
Dokaz za moč RPA in umetne inteligence pri organizacijskih spremembah je odziv poslovne skupnosti na pandemijo COVID-19. Uporaba tehnologije za avtomatizacijo robotskih procesov za zagotavljanje poslovnih procesov med pandemijo COVID-19 (Siderska, 2021) je pokazala, da je 60 % poljskih podjetij, ki so sodelovala v raziskavi, lahko vzpostavilo neprekinjeno poslovanje s pomočjo orodij RPA. Po študiji sta k temu največ prispevali umetna inteligenca in analitika.
V nedavnem
Gartnerjeva raziskava
, je kar 80 % vodstvenih delavcev izrazilo prepričanje, da je mogoče avtomatizacijo uporabiti za vse poslovne procese. Ta statistični podatek je izjemen dokaz moči RPA, če se uporablja skupaj z umetno inteligenco. Nemogoče si je predstavljati, da bi bila ta številka tako visoka brez razširitve RPA z umetno inteligenco.
Kar zadeva prihodnost, so raziskave na področju
nevromorfne obdelave
– sistem za obdelavo informacij, ki temelji na strukturi možganov, bi lahko privedel do boljše kognicije in strojne inteligence. To obzorje je tako zanimivo, ker ti inteligenčni modeli potrebujejo veliko manj podatkov za usposabljanje, kar pomeni, da bi lahko bili na voljo podjetjem.
Kako bo RPA z umetno inteligenco spremenil prihodnost
dela in družbe
Orodja za avtomatizacijo procesov z umetno inteligenco se šele ogrevajo. Tukaj je nekaj področij, na katerih bo umetna inteligenca še bolj vplivala na avtomatizacijo.
1. Industrija 4.0
Prvo industrijsko revolucijo je poganjala para, drugo pa elektrika. Tretjo industrijsko revolucijo so v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja omogočile digitalne tehnologije. Pri četrti industrijski revoluciji, znani tudi kot industrija 4.0, obstaja več tehnoloških kandidatov, kot so digitalni dvojčki, virtualna resničnost, internet stvari (IoT), umetna inteligenca in večpredstavnost ter celo 3D tiskanje.
Vendar pa je
IMD Global Supply Chain Survey
iz leta 2022 razkriva zaskrbljujočo resnico. Med več kot 200 vodstvenimi delavci v proizvodnji, s katerimi smo se pogovarjali, jih je zelo malo navedlo tehnologijo, povezano z industrijo 4.0, kot pomembno prednostno nalogo. To je daleč od leta 2019, ko je 68 % anketirancev v McKinseyjevi raziskavi je menilo, da je industrija 4.0 najpomembnejša strateška prednostna naloga.
V raziskovalnem članku Robotska avtomatizacija procesov in umetna inteligenca v industriji 4.0 – Pregled literature (Riberio, 2021), avtor navaja, da “glede na obseg uporabnosti umetne inteligence RPA svojim funkcijam avtomatizacije postopoma dodaja implementacije algoritmov ali tehnik umetne inteligence, ki se uporabljajo v določenih kontekstih (npr. načrtovanje virov podjetja, računovodstvo, človeški viri) za razvrščanje, prepoznavanje, kategoriziranje itd.”
Z nadaljnjim razvojem tehnologije bodo nova orodja in možnosti pripomogli k temu, da bo industrija 4.0 postala resničnost, ki jo poganja umetna inteligenca.
2. Hiperavtomatizacija
Hiperavtomatizacija je naravni razvoj avtomatizacije. Vendar namesto avtomatizacije določene naloge ali poslovnega procesa poskuša razširiti možnosti avtomatizacije na celotno organizacijo. Končna različica bo popolnoma povezano in v veliki meri avtonomno podjetje, v katerem bodo delovni tokovi in odločitve poenostavljeni, agilni in odporni.
Hiperavtomatizacija vključuje kombinacijo več tehnologij. To vključuje:
- RPA
- AI
- Avtomatizacija poslovnih procesov (BPA)
- ML
- Inteligentna obdelava dokumentov (IDP)
- Orkestracija delovnih tokov
- Procesno rudarjenje
- Obdelava naravnega jezika (NLP)
- Digitalni dvojček organizacije (DTO)
- Pogovorni RPA
- Računalniški vid RPA
Kot je navedeno v dokumentu Hiperavtomatizacija za izboljšanje avtomatizacije v industriji (Haleem, 2021), “Z mešanico tehnologij za avtomatizacijo lahko hiperavtomatizacija premaga nekatere omejitve ene same metode avtomatizacije. To podjetjem omogoča, da presežejo omejitve posameznega procesa in avtomatizirajo skoraj vsako naporno in razširljivo operacijo.”
3. Manjše zanašanje na strokovnjake
Razmah razvoja programske opreme v zadnjih letih je razkril težavo. Medtem ko je povpraševanje po aplikacijah in mobilni tehnologiji naraščalo, je ponudba le stežka sledila temu. Razvijalcev programske opreme je primanjkovalo, zato je bilo veliko delovnih mest več mesecev nezasedenih.
Ker na kvalificirane kandidate čakajo prestižna, šestmestna delovna mesta, bi lahko odpustili, če bi mislili, da se bodo ljudje preprosto prekvalificirali in si privoščili nagrado. Tudi šole in univerze so bile pod drobnogledom, saj so vlade predlagale, da ne storijo dovolj za spodbujanje učenja predmetov STEM. V resnici pa je kodiranje težko. Le majhen del prebivalstva je sposoben za to delo.
Ker postaja naš svet vse bolj digitalen, lahko pomanjkanje programerjev velja za opozorilo, ki ga nismo upoštevali. K sreči lahko to težavo odpravi avtomatizacija z umetno inteligenco.
Za vodstvene položaje je potrebna kombinacija vodstvenih spretnosti in poglobljenega strokovnega znanja. Branje in učenje sta le del tega, kar je za vodilne delavce in člane vodstvene ekipe dragoceno za organizacijo. Ker pa vse več panog uvaja tehnologijo, se bo ta bazen talentov izčrpal.
Analitika z umetno inteligenco lahko uporablja velike količine preteklih podatkov za iskanje vpogledov in osnovnih povezav ter izdelavo napovedi. Ta orodja bodo pomagala premostiti vrzel v izkušnjah. Prav tako lahko prispeva k demokratizaciji preudarnega odločanja, ki je bilo prej v domeni podjetij z velikimi proračuni.
Medtem ko izkušeni odločevalci in strategi ne bodo nikoli iz mode, bo hiperavtomatizirano podjetje, ki ga poganjajo strojno učenje (ML) in podatkovna analitika, delovalo 24 ur na dan in sprejemalo odločitve na podlagi dejavnikov, ki jih človek ne bi mogel zavestno upoštevati.
McKinsey meni, da je avtomatizacija dela z znanjem že na vidiku.. Pravo, ekonomija, izobraževanje, umetnost in tehnologija bodo doživeli motnje, za katere je prej veljalo, da ogrožajo le manj kvalificirana delovna mesta. Kaj to pomeni za splošno delovno silo, pa še ni znano.
4. Večja učinkovitost vlade
Javna poraba je vedno sporno vprašanje. Demokratične uprave po vsem svetu slovijo po tem, da so preobsežne in da trošijo napačno. Na spletni strani
raziskave priznanega inštituta Brookings
, vladni organi ZDA sprejemajo umetno inteligenco in RPA.
Tako različna ministrstva, kot so uprava za hrano in zdravila, socialna varnost, obrambna agencija za logistiko in ministrstvo za finance, so uporabila umetno inteligenco in RPA, da bi povečala produktivnost in zmanjšala stroške svojih bistvenih storitev. Poleg tega je
raziskava Ameriškega sveta za tehnologijo in industrijskega svetovalnega sveta (ACT-IAC).
prikazuje primere uporabe iz približno ducata vladnih organizacij.
Učinkovitejša in stroškovno učinkovitejša vlada bi lahko imela preobrazbeni učinek na družbo kot celoto. Storitve bi lahko postale učinkovitejše in uspešnejše, davki pa bi se lahko usmerili v programe, ki bi spremenili življenja milijonov ljudi. Vendar pa ta široka uporaba poudarja pomen odprave
pristranskost v umetni inteligenci,
zlasti če vlade po vsem svetu uporabljajo tehnologijo za sprejemanje političnih odločitev.
Zaključne misli
Umetna inteligenca je močno vplivala na tehnologijo RPA. Prva orodja za avtomatizacijo so lahko opravila veliko rutinskih in vsakdanjih opravil na delovnem mestu. Vendar pa je z naraščanjem kolektivne želje po avtomatizaciji RPA naletela na svoje meje. Umetna inteligenca te ovire odpravlja.
Združevanje RPA in umetne inteligence širi potencial obeh orodij. Podjetja že izkoriščajo prednosti inteligentne avtomatizacije, kot so izboljšanje storitev za stranke, povečanje organizacijske učinkovitosti in zmanjšanje stroškov poslovanja. Umetna inteligenca je odprla področje uporabe RPA na način, ki se je še pred desetletjem zdel malo verjeten.
Vendar se zgodba o robotski avtomatizaciji procesov in umetni inteligenci tu ne konča. Nadaljnji napredek bo sledil, ko bomo prešli v obdobje hiperavtomatizacije. To bo divja vožnja, zato ne ostanite zadaj.
