Ve vynikajícím článku Od robotické automatizace procesů k inteligentní automatizaci procesů (Chakraborti, 2020) se autor zamýšlí nad tím, jak robotická automatizace procesů (RPA) v posledním desetiletí fascinujícím způsobem posunula efektivitu podnikových procesů. Podle něj se však nyní nacházíme v “bodě zlomu” tohoto technologického trendu, kdy se inteligentní automatizace stává logickým pokračováním RPA.
Chakraborti uvádí nové paradigma inteligentní automatizace procesů, které spojuje automatizaci podnikových procesů se strojovým učením (ML), umělou inteligencí (AI) a zákaznickými daty.
RPA je další důležitou součástí inteligentní automatizace. Oba pojmy jsou natolik provázané, že panuje značný zmatek v tom, kde začíná inteligentní automatizace procesů a kde končí robotická automatizace procesů.
Tento článek se bude zabývat rozdíly a společnými rysy obou oborů a ukáže, kde se prolínají a překrývají. Podělíme se také o několik příkladů inteligentní automatizace spolu s případy použití v průmyslu.
Co je robotická automatizace procesů?
Robotická automatizace procesů (RPA) označuje soubor technologií umožňujících různé cíle automatizace podnikových procesů (BPA). Podnikový proces můžeme definovat jako soubor úkolů, které slouží k dosažení cílů organizace. Obchodním procesem může být například tak jednoduchá věc, jako je kontrola bonity u žádosti o půjčku.
Kroky potřebné k ověření úvěruschopnosti zahrnují vyjmutí jména klienta z interních dokumentů, odeslání žádosti úvěrové agentuře a následné vložení výsledku zpět do interních systémů. V tradičních podnikových prostředích se tyto úkoly provádějí ručně. Automatizace podnikových procesů však využívá k plnění těchto úkolů roboty, proto se používá termín robotická automatizace procesů.
Úlohy RPA musí být založeny na pravidlech a předvídatelné. Potřebují jasně definované spouštěče, vstupy a výstupy. Zpracování výjimek je tedy něco, co je může vyvést z míry. Anomálie nebo výjimečné okolnosti – nebo cokoli, co vyžaduje přemýšlení za běhu – nejsou úkoly, které by RPA zvládla. To samozřejmě neznamená, že by zpracování výjimek bylo ve vývoji RPA cizím pojmem.
Existuje mnoho scénářů, kdy bot nemůže dokončit úkol kvůli problému s bezpečnostním oprávněním nebo neúplným údajům. Vývojáři mohou tyto výjimky obejít. Představte si například scénář, kdy vytvoříte proces RPA pro přenos dat faktur do databáze, ale databáze je mimo provoz. Robotu můžete nařídit, aby se v určitých intervalech pokoušel o připojení, dokud se s databází nespojí. Po dosažení maximálního počtu pokusů však vyhodí obchodní výjimku, aby mohl situaci napravit manuální pracovník.
To, co jsme popsali výše, je jednoduchý scénář. Možná však budete muset prozkoumat inteligentní automatizaci procesů, abyste vytvořili odolnější a robustnější procesy, které si s výjimkami poradí samostatně.
Chcete-li se tématu věnovat hlouběji, přečtěte si našeho kompletního průvodce robotickou automatizací procesů (RPA).
Co je inteligentní automatizace procesů (IPA)?
Inteligentní automatizace procesů označuje kombinaci technologií, které pomáhají podnikům automatizovat stávající pracovní postupy a procesy. Společnost McKinsey již v roce 2017 upozornila na výhody inteligentní automatizace. Konzultační firma vydala hojně využívaný dokument Intelligent process automation: V tomto dokumentu je popsáno pět základních technologií, které společně umožňují inteligentní automatizaci.
Jsou to:
1. Robotická automatizace procesů (RPA):
Soubor nástrojů, které provádějí předvídatelné, opakující se a přesně definované úkoly, které byly tradičně doménou lidských pracovníků.
2. Strojové učení a pokročilá analytika:
Pokročilé algoritmy, které jsou vyškoleny k vyhledávání vzorů v rozsáhlých souborech historických dat, takže mohou poskytovat poznatky a předpovědi s rychlostí a přesností, které jsou pro lidské výzkumníky nemožné.
3. Generátory přirozeného jazyka (NLG)
Jak dokládá úspěch nástrojů, jako jsou ChatGPT a Pi, generátory přirozeného jazyka mohou vytvářet text a další kreativy, které usnadňují komunikaci mezi lidmi a technologiemi.
4. Inteligentní pracovní postupy:
Software pro obchodní procesy, který řídí pracovní postupy mezi lidmi a stroji a zajišťuje hladké doručování, sledování a vykazování.
5. Kognitivní agenti:
Inteligentní chatboti, kteří využívají kombinaci ML a NLP k zajištění automatizovaných zástupců zákaznického servisu, kteří snižují zátěž obsluhy a v některých případech vynikají v prodeji a porozumění zákazníkům.
Výše uvedené technologie jsou základními stavebními kameny, které tvoří řešení IPA. Ačkoli se to naznačuje, do seznamu nástrojů, které tvoří technologii IPA, bychom přidali také technologii počítačového vidění (CVT ).
Podobnosti mezi RPA a IPA
Ačkoli RPA a IPA jsou odlišné technologické kategorie, v určité míře se vzájemně prolínají. Zde jsou některé podobnosti mezi RPA a IPA.
1. Oba jsou automatizační nástroje
Nejzřetelnější souvislost mezi RPA a IPA spočívá v tom, že oba nástroje slouží k automatizaci podnikových procesů. Ačkoli každé řešení má svůj vlastní přístup a využívá různé typy technologií k dosažení svých cílů, jejich podstatou je zvládnout úkoly, které tradičně vykonávají lidé, a najít způsoby, jak je provádět efektivněji, úsporněji a přesněji.
2. RPA je ústřední součástí IPA
Další důležitou podobností mezi oběma technologiemi je skutečnost, že RPA je klíčovou součástí IPA. Ačkoli strojové učení a další technologie, které napodobují lidské poznávání, jsou klíčovou součástí IPA, automatizace je postavena na základním kameni RPA.
3. RPA a IPA mají podobné výhody
RPA a IPA mají také mnoho společných obchodních výhod. Podnikům například pomáhají snižovat náklady, šetřit čas, zvyšovat produktivitu, zvyšovat spokojenost zaměstnanců s prací, dodržovat normy, zlepšovat služby a omezovat lidské chyby.
Rozdíly mezi RPA a IPA
I když mají RPA a IPA mnoho společného, je třeba si uvědomit některé rozdíly.
#1. Škálovatelnost
Zatímco RPA vyniká v automatizaci diskrétních úkolů, orchestrace složitých pracovních postupů nebo zpracování nestrukturovaných dat je běžnou výzvou. IPA nabízí kombinaci nástrojů, které pomáhají řešit úzká místa škálování, jako jsou nestrukturovaná data nebo rozhodování.
#2. Učení a adaptace v reálném čase
RPA je ideálním řešením pro úkoly, které probíhají předvídatelně a krok za krokem. Podle definice se řídí pokyny. Na druhou stranu se IPA může učit a přizpůsobovat v reálném čase díky funkcím, jako je ML.
#3. Zpravodajství
Inteligenci je obtížné definovat. Všichni však chápeme, že lidské myšlení využívá různé nástroje, jako je logika, uvažování, učení, plánování a řešení problémů, aby na základě informací vytvářelo odpovědi nebo předpovědi.
Nástroje RPA mohou zpracovávat informace, ale pouze na základě přísného souboru pravidel. V podstatě používá logiku if/then/else pro zpracování obchodních procesů. RPA v podstatě napodobuje lidské poznávání, ale jen proto, že má k dispozici mapu.
Inteligentní automatizace naproti tomu zpracovává data způsobem, který se více podobá lidskému poznávání. Protože inteligentní automatizační nástroje využívají umělou inteligenci, mohou překročit hranice dodržování pokynů a přizpůsobit se měnícím se okolnostem, nestrukturovaným datům a dalším výjimečným faktorům, které mohou nástrojům RPA způsobit potíže.
#4. Zpracování nestrukturovaných dat
RPA pomáhá týmům řešit deterministické úkoly. Jako takový se spoléhá na předvídatelné vstupy, jako jsou strukturovaná data. Pokud však jde o práci s nestrukturovanými daty nebo s jakýmikoliv informacemi, které se vymykají, dostáváme se na horní hranici možností nástrojů RPA.
Práce se strukturovanými daty často připadá na manuální pracovníky. Vzhledem k tomu, že se jedná o poměrně rozsáhlé rozhodování a interpretaci, má smysl používat lidské poznání. Inteligentní automatizace si však poradí i s nestrukturovanými daty díky využití technologií umělé inteligence, jako je strojové učení.
Stojí za zmínku, že nástroje RPA lze použít k přeměně nestrukturovaných dat na data strukturovaná. Například použití nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) nebo optické rozpoznávání znaků (OCR) pomáhá převést tato data do podoby, se kterou může pracovat RPA. Vzhledem k povaze nestrukturovaných dat je však tento proces složitý a vyžaduje vytvoření více šablon, které by tuto úlohu zvládly. Tato skutečnost může vést k problémům se škálováním řešení RPA.
#5. RPA je nákladově efektivnější
Nástroje IA mají sice širší záběr než software RPA, ale za tyto doplňky se platí. Jedním z nejpřitažlivějších aspektů automatizačních nástrojů je jejich prokazatelná úspora nákladů. Vzhledem k jejich relativním cenám je však software RPA pro většinu trhu dostupnější.
Inteligentní automatizace je flexibilnější řešení, které může fungovat v širším spektru prostředí. Ne každá firma má však komplexní požadavky na automatizaci. V závislosti na rozsahu podnikových procesů, které potřebujete automatizovat, mohou řešení RPA poskytnout vše, co potřebujete.
#6. RPA je rychlejší na implementaci
Inteligentní automatizační nástroje poskytují řešení široké škály problémů. Pokud však jde o rychlou implementaci, stává se tato složitost mírným negativem. Nástroje RPA jsou jednodušší, a proto je jejich implementace méně nákladná a časově náročná. Vedoucím pracovníkům, kteří jsou pod tlakem, aby dosáhli digitální transformace napříč svými podniky, mohou řešení RPA nabídnout rychlejší cestu k vytváření hodnoty.
#7. Nástroje IPA mají strmější křivku učení.
Relativní složitost těchto nástrojů opět přináší výhody i nevýhody. Přijetí nástrojů IPA ze své podstaty vyžaduje vysoce technické funkce, jako je strojové učení.
Naděje pro netechnické týmy stále existuje. Poradenské firmy zabývající se inteligentní automatizací mohou provést velkou část těžké práce a navrhnout proces. Nástroje IA jsou navíc den ode dne uživatelsky přívětivější.
Příklady inteligentní automatizace procesů a případy použití v průmyslu
Podle průzkumu bude v roce 2023 vytvořeno 120 zettabajtů dat. Objem dat, která se celosvětově vytvářejí, se každoročně zvyšuje přibližně o 20 až 25 %. Podle MIT Sloan je přibližně 80 % těchto dat nestrukturovaných. Zatímco nástroje RPA umožnily společnostem hodně práce se strukturovanými daty, je jasné, že text, zvuk, videa, e-maily, obsah sociálních médií, protokoly serverů, záznamy senzorů a satelitní snímky mohou nabídnout pozoruhodné možnosti.
Nejlepším způsobem, jak pochopit možnosti inteligentní automatizace podniku, jsou praktické, reálné příklady a případy použití. Zde je několik způsobů, jak může inteligentní automatizační technologie pomoci v jednotlivých odvětvích.
1. Zákaznický servis
Očekávání zákazníků v oblasti služeb se v posledních letech výrazně zvýšila. Moderní zákazník vyžaduje neustále dostupné samoobslužné služby s vysokou mírou personalizace. Inteligentní automatizace pomáhá firmám nabízet očekávanou úroveň péče na míru bez vysokých režijních nákladů spojených s lidskými pracovníky.
Chatboti využívající procesory přirozeného jazyka a propojení s platformami pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) mohou nabídnout vynikající zákaznické zkušenosti. Ve spojení s automatizovaným zpracováním e-mailů, prediktivní analýzou a analýzou sentimentu získávají firmy všesměrovou péči, která předvídá problémy a pomáhá udržet si zákazníky.
2. Zdravotní péče
Zdravotnictví se významně podílí na zavádění inteligentní automatizace. Celosvětová nemocnost znamená, že nemocnice jsou stále vytíženější a mnohé z nich pod tímto tlakem skřípou. Napjaté rozpočty a přetížený personál zdůrazňují potřebu vyšší provozní efektivity, zejména v oblasti administrativních úkonů, jako je registrace pacientů, zpracování pojištění, plánování, fakturace a další.
3. Finance
Odvětví financí si právem získalo pověst špičkového odvětví v oblasti nejmodernějších technologií. Odvětví, které si technologii RPA osvojilo jako první, pokračuje v hledání způsobů, jak zvýšit efektivitu a splnit regulační zátěž. Inteligentní automatizace se používá napříč finančním sektorem, aby pomohla s odhalováním podvodů a dodržováním předpisů. Technologie však pomáhají také při provozu a stále více zjednodušují rozhodování o žádostech o úvěr a další. Kromě toho může také automatizovat testování softwaru a pomáhat finančním institucím vytvářet software na míru.
4. Výroba
V posledních letech vzrostlo povědomí veřejnosti o problémech dodavatelského řetězce v důsledku nedostatku kapacit, inflace a všeobecné krize životních nákladů. Výrobci musí přijmout digitální transformaci, protože nákupní preference se vyvíjejí a obchodní dynamika se mění. Tato skutečnost je zvláště patrná v nově industrializovaných nebo rozvojových zemích.
RPA a IPA mohou podnikům v těchto oblastech pomoci překlenout tuto mezeru a zlepšit procesy a organizaci v celém hodnotovém řetězci. Automatizace výrobních objednávek, pochopení a přizpůsobení se měnícím se preferencím zákazníků, zlepšení logistiky a snížení plýtvání jsou jen některé oblasti, které mohou těžit z nástrojů poháněných umělou inteligencí.
Jsou inteligentní automatizace procesů a hyperautomatizace totéž?
Ačkoli mnoho odborníků používá inteligentní automatizaci procesů a hyperautomatizaci zaměnitelně, jedná se o odlišné pojmy. Zmatek je pochopitelný. Oba obory stojí v čele automatizace IT a podnikových procesů pomocí umělé inteligence a dalších souvisejících technologií. Je však nutné pochopit rozdíly mezi nimi.
Jak bylo uvedeno výše, inteligentní automatizace procesů využívá kombinaci technologií, jako je umělá inteligence, ML, počítačové vidění, kognitivní technologie, zpracování přirozeného jazyka a samozřejmě RPA.
Hyperautomatizace je naopak filozofie nebo přístup, který se snaží automatizovat co nejvíce podnikových procesů.
Mnoho nejasností pramení ze skutečnosti, že IPA je součástí hyperautomatizovaného přístupu. Hyperautomatizace je však sofistikovanější, zrychlenou verzí IA s mnohem větším rozsahem. Místo toho, aby se hyperautomatizace zabývala pevně stanovenými procesy nebo úkoly, pracuje napříč platformami a technologiemi s cílem maximalizovat efektivitu podnikání.
Kde se IPA a RPA protínají a sbližují
Většinu tohoto článku jsme věnovali rozebírání relativních výhod IPA a RPA. Přestože je užitečné tyto automatizační technologie rozlišovat, není zcela správné o nich uvažovat jako o protichůdných nebo konkurenčních nástrojích. Jejich schopnosti nejlépe pochopíte jako doplňkové automatizační nástroje.
Existuje řada bodů, kde se oba nástroje protínají.
#1. IPA jako řešení omezení RPA
V článku How to Compete in the Age of Artificial Intelligence (Mohanty a Vyas, 2018) autoři uvádějí, že “roboti RPA udělají přesně to, co jim řeknete, to je jejich největší síla, ale také největší slabina”. Tento názor podtrhuje kritický bod týkající se hranic RPA: Nestrukturovaná data a nepředvídatelné scénáře však znamenají, že podniky nemohou přijmout řešení RPA pro každý úkol.
Strojové učení může pomoci rozšířit možnosti RPA zejména ve dvou hlavních oblastech. Jsou to:
1. Práce s nestrukturovanými daty
2. Otevření dveří k rozhodování vyššího řádu
Za současného stavu nejsou nástroje RPA schopny výše uvedeného. Pokud je však automatizace rozšířena o umělou inteligenci, může se posunout na novou úroveň.
#2. Jako odrazový můstek k implementaci IPA nebo hyperautomatizace
Je lákavé uvažovat o RPA, IPA a hyperautomatice jako o kontinuu. Přesto by se mohlo jednat o mírné zjednodušení celé záležitosti. Faktem je, že jakýkoli komplexní automatizační systém, který zahrnuje IPA nebo hyperautomatizaci, bude do značné míry záviset na RPA. Proto budou nástroje RPA v těchto pokročilých scénářích stále relevantní a nezbytné.
Tento argument je silnější v souvislosti s prováděním. Cesta k hyperautomatice vyžaduje rozsáhlý výzkum, které úlohy lze automatizovat. Začínáte-li s RPA, vytváříte pevný základ pro typy úloh, které lze automatizovat. Umožňuje podnikům vytvářet a testovat automatizační pracovní postupy, které mohou případně rozšířit a doplnit o IPA.
Hyperautomatizace je přístup, který zahrnuje automatizaci všeho, co je možné. To, jak to bude vypadat, se bude lišit podle jednotlivých podniků. V některých společnostech může jít o RPA, kterému v malé míře pomáhá umělá inteligence, v jiných společnostech může jít o plnohodnotný, komplexní automatizační stroj s minimálním lidským vstupem.
#3. Prediktivní analýza a rozhodování
RPA provádí definované úlohy na základě určitých spouštěčů nebo vstupů. Když vezmeme v úvahu některé výhody IPA, jako je analýza sentimentu, zpracování přirozeného jazyka, technologie počítačového vidění a schopnosti ML, je jasné, že tato technologie bude schopna zpracovat velké množství chaotických dat a přeměnit je na strukturované informace, které mohou sloužit jako tyto spouštěče nebo vstupy.
Možnosti jsou zde ohromující. Jak jsme viděli ve zdravotnictví, výzkum prokázal, že umělá inteligence překonala radiology při mamografickém screeningu. Přesné provádění těchto předpovědí vyžaduje dlouholeté zkušenosti a odborné znalosti v dané oblasti, které opouštějí firmu, když někdo odchází do důchodu nebo odchází. RPA rozšířená o umělou inteligenci může pomoci překonat tento nedostatek zkušeností.
Příklad mamografického screeningu je sice poutavý, ale přínosy RPA a IPA lze aplikovat na řadu dalších scénářů řízení podniku, které vyžadují kvalitní poznávání nebo rozhodování. Jakmile jsou tato rozhodnutí přijata, mohou spustit navazující činnosti prostřednictvím RPA, což přináší neuvěřitelnou úroveň produktivity pro širokou škálu podniků.
Pět inteligentních automatizačních nástrojů
Na trhu existuje několik dodavatelů inteligentní automatizace. Každá z nich nabízí jedinečnou kombinaci různých technologií, přístupů a cen. Podívejme se na pět největších jmen v oblasti IA.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST je komplexní inteligentní automatizační řešení, které nabízí nejmodernější hyperautomatizované nástroje pro automatizaci softwaru i robotických procesů. Využívá kombinaci technologie počítačového vidění a RPA a pomáhá uživatelům odhalovat a automatizovat frontální i back-endové kancelářské úlohy. Platforma má vynikající funkce, jako je OCR a solidní analytické nástroje. Nabízí také možnost práce bez kódu, bezplatné a podnikové edice, automatizaci libovolné aplikace napříč platformami/prohlížeči, neomezený počet licencí a experta ZAP na plný úvazek, který pracuje jako součást týmů klienta, (v rámci podnikové edice).
#2. IBM Cloud Pak pro automatizaci podnikání
IBM Cloud Pak je modulární hybridní cloudové řešení pro inteligentní automatizaci. Tato komplexní platforma pro automatizaci podnikání je vybavena řadou funkcí, včetně automatizace pracovních postupů, zpracování dokumentů, vytěžování procesů a funkcí pro správu rozhodování. Zahrnuje také nástroje s nízkým a nulovým kódem a dobrou zákaznickou podporu.
#3. Platforma pro automatizaci podnikání UiPath
Společnost UiPath rozšířila svou nabídku RPA o inteligentní automatizaci podnikání. Platforma využívá technologii počítačového vidění a bezobslužnou robotiku (podle jejich slov “roboty, které řídí roboty”) k dosažení těchto cílů. Využívají také kognitivní vylepšení k porozumění jazyku a nestrukturovaným datům. Platforma UiPath Business Automation Platform se integruje s kognitivními službami třetích stran od dodavatelů, jako jsou IBM, Google a Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud je další cloudová platforma pro inteligentní automatizaci s funkcemi IA. Firma také nabízí služby inteligentní automatizace, které týmům pomáhají zvládnout implementaci a údržbu. Kromě inteligentních nástrojů pro automatizaci robotických procesů nabízí Blue Prism Cloud také návrhové studio bez nutnosti kódování, které lze přetáhnout myší, a funkci Control Room pro orchestraci automatizace pracovních postupů.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, dříve nazývaný Microsoft Flow, je další cloudové řešení pro inteligentní automatizaci bez nutnosti kódování. Balíček nabízí funkci AI Builder, která je uživatelsky přívětivá, škálovatelná a snadno připojitelná. Velmi medializovaná investice společnosti Microsoft do ChatGPT ve výši 10 miliard dolarů znamená, že poskytuje možnosti zpracování přirozeného jazyka v kombinaci s rozhraním typu “ukaž a klikni”, které umožňuje netechnickým týmům vytvářet inteligentní pracovní postupy automatizace robotických procesů.
Závěrečné myšlenky
RPA a IPA jsou odlišné technologie. Přesto se vzájemně velmi doplňují. Skutečná síla obou nástrojů spočívá v jejich schopnosti doplňovat nejen lidské pracovníky, ale také jeden druhého. Jak ukazují mnohé příklady inteligentní automatizace, většinu hlavních činností, které IA umožňuje, mohou vykonávat digitální pracovníci a roboti. Úspěšná automatizace vyžaduje rozdělení a pochopení stávajících pracovních postupů. RPA může zohlednit mnoho z těchto složek.
Stojíme na prahu vzrušující éry ve světě práce, kde lidské kognitivní schopnosti může doplnit umělá inteligence. Digitální transformace je oprávněně prioritou pro podniky v rozvinutých i rozvojových zemích. Přijetí nástrojů IPA a RPA bude tvořit ústřední část těchto změn a umožní nepředstavitelnou produktivitu.
