טכנולוגיית אוטומציה רובוטית של תהליכים נעה במהירות. בתוך קצת יותר מעשור, צורה זו של אוטומציה של תהליכים עסקיים עברה מאלמוניות לזרם המרכזי. עסקים ברחבי העולם משתמשים בטכנולוגיה כדי להיות פרודוקטיביים יותר תוך חיסכון בכסף, עם אימוץ כמעט אוניברסלי ממש מעבר לפינה.
אם אי פעם חשבתם לעצמכם, “איך הגענו לכאן?” יש לכם מזל. מאמר זה ידון בשורשי טכנולוגיית RPA, יחקור כיצד היא מעצבת את עולם העסקים המודרני ויבחן למה לצפות מטכנולוגיות אוטומציה בעתיד.
ברוכים הבאים לטכנולוגיית RPA: סקירה של העבר, ההווה והעתיד.
מתי היה המונח רובוטי
אוטומציה של תהליכים בשימוש לראשונה?
המונח אוטומציה רובוטית של תהליכים שימש לראשונה בשנת 2012.
עם זאת, על פי נייר המחקר, אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA) ועתידו (
O. Doguc, 2020), המונח לא ממש המריא עד סביבות 2014 עד 2015.
בעוד שהדיסציפלינה הייתה בקנה מידה קטן יחסית באותה תקופה, היא צברה תאוצה ותשומת לב כאשר חברות החלו להכריז על החיסכון והיעילות שהשיגו באמצעות אוטומציה. בשנת 2018, KPMG שחררה את עליית בני האדם דוח. המאמר הציע כי בנקים ומוסדות פיננסיים יכולים להפחית עלויות במגזר ב -75%. בשנים שלאחר מכן, האימוץ גדל באופן דרמטי.
טכנולוגיית RPA בעבר
המונח אוטומציה נטבע בשנת 1946 על ידי
ד.ס. הרדר, מנהל הנדסה בחברת פורד.
כאשר מפעל ייצור המכוניות שלו החל להשתמש במכשירים אוטומטיים ובפקדים בקווי הייצור הממוכנים שלו, נולד הרעיון. בתוכן הנוכחי שלנו, אוטומציה מתייחסת לטכניקות שגורמות למערכות לפעול באופן אוטומטי. מערכות אלו יכולות להיות מכניות, חשמליות או ממוחשבות.
עם זאת, בעוד שאולי לא הייתה מילה ברורה לכך בשנות הארבעים, אוטומציה הייתה חלק מההיסטוריה האנושית במשך אלפי שנים. כבר במאה הראשונה לפני הספירה השתמשו הרומאים בגלגלי מים לטחינת תבואה. במאה ה -9, מים וטחנות רוח היו בעיצומם. בזמן המהפכה התעשייתית, מנועי קיטור הניעו רמות חדשות של יעילות.
הנקודה היא שבני האדם תמיד חיפשו טכנולוגיה שנוכל לרתום כדי להגדיל את הפרודוקטיביות. עם זאת, השורשים של טכנולוגיית אוטומציה תהליכים רובוטיים בהחלט להתחיל סביב הזמן של המחשב הראשון. מחשבים מוקדמים שימשו כדי להוריד את נטל המתמטיקה מבני האדם ולהעביר אותו למכונות.
במאמר The
Future Digital WorkForce: Robotic Process Automation (RPA)
(S. Madakam, 2019), המחבר מציע כי שורשיו של RPA משתרעים עד ENIAC, מחשב שהומצא בין 1943 ל -1946. באופן מעניין, תאריך הסיום תואם פחות או יותר את השימוש הראשון של ד.ס. הרדר במונח אוטומציה. המחבר מציע גם נקודת מוצא מוקדמת יותר לטכנולוגיה, ומניח כי “האבקוס הייתה מכונת המחשוב הראשונה”.
המחשבים הראשונים היו מסורבלים. הם היו מורכבים לשימוש וכל כך ענקיים שהיה צורך לשכן אותם בחדרים שלמים. עם זאת, ככל שחומרת המחשב התבגרה, מחירה ירד. עד שנות ה-90 ניתן היה למצוא מחשבים אישיים בבתים ברחבי העולם המפותח.
ככל שטכנולוגיית המחשב התקדמה, עסקים הפכו תהליכים שגרתיים לאוטומטיים באמצעות שפות סקריפטים ופקודות מאקרו. כלים אלה היו נגישים בדרך כלל בתוך יישומים כמו Microsoft Word או Excel. בעוד שימושים אלה נראים פרימיטיביים כיום, הם מייצגים צעד מוקדם חשוב לקראת מיכון תוכנה.
בתחילת שנות ה-2000, חברות כמו BluePrism ו-UIPath סללו את הדרך ל-RPA על ידי שחרור פלטפורמות שנועדו להפוך תהליכים בק-אופיס ואדמיניסטרטיביים לאוטומטיים בתוך ארגונים. פלטפורמות אלה, שנקראו לעתים קרובות “בוטים” או “רובוטי תוכנה”, היו מסוגלות לחקות פעולות אנושיות בתוך מערכות מחשב. הם יכלו לקיים אינטראקציה עם יישומים מרובים, לבצע הזנת נתונים, לחלץ מידע ממסמכים ולבצע משימות שונות אחרות.
1. שורשי טכנולוגיית RPA
אחד המסלולים המוקדמים של RPA הגיע בצורה של מיקור חוץ של תהליכים עסקיים (BPO). חברות באותה תקופה היו מבצעות מיקור חוץ של עבודה ידנית לארגונים שונים. השלמת משימות אלה הסתמכה על עבודת כפיים, לעתים קרובות במדינות רחוקות.
התחרות על סוג זה של עסקים היתה עזה. עם זאת, העלייה בעלויות ההעסקה הותירה חברות מיקור חוץ לחפש דרכים זולות יותר לבצע משימות אלה. בנוסף, ניהול כוח עבודה במדינות שונות ובאזורי זמן שונים מביא מורכבויות משלו. ככאלה, רבים משירותים אלה היו בין המאמצים הראשונים של RPA.
טכנולוגיית גירוד מסך היא מבשר נוסף ל- RPA. לפי חלק מהדיווחים, ראשיתו של המנהג ב-World Wide Web המוקדם של טים ברנר-לי. עם זאת, מקורות אחרים מציעים כי הטכנולוגיה התפתחה בשנות ה-60 או ה-70 של המאה ה-20 כדרך לאפשר חילופי נתונים בין מסופי מיינפריים עם ממשקים לא סטנדרטיים.
חלק חיוני נוסף של הפאזל היה תוכנה אוטומציה של זרימת עבודה. הרעיון של ניהול זרימת עבודה ניתן לייחס בחזרה לשחר של העידן התעשייתי, אבל למען האמת, זה היה הופעתה של תוכנת זרימת עבודה מוקדמת בשנות ה -80 שייצרה טכנולוגיה כי הוא מבשר ישיר RPA. תוכנה זו בדרך כלל אוטומטית עיבוד הזמנות וניהול מלאי, ומשחררת עובדים ידניים להשלים משימות אחרות.
כאשר הן נלקחות יחד, מגמות אלה הצביעו על תיאבון מוגבר ליעילות שהפך את טכנולוגיית RPA לעניין של מתי ולא אם.
2. עשרה מקרי שימוש מוקדמים ב-RPA
מקרי השימוש המוקדמים ביותר ב- RPA כוללים אוטומציה של משימות חוזרות ומבוססות כללים. המטרות הראשוניות של טכנולוגיית RPA התמקדו בייעול התפעול והתהליכים העסקיים. חלק ממקרי השימוש הראשוניים הללו מספקים אמת מידה מועילה למה שהטכנולוגיה יכלה לעשות באותו זמן.
הנה עשרה מקרי שימוש מוקדמים של טכנולוגיית RPA.
- הזנת נתונים, העברה, חילוץ ואימות
- גיבוי נתונים ואחסון בארכיון
- מילוי טפסים אוטומטי
- עיבוד שכר
- התאמת חשבון
- ניהול מלאי
- בדיקות QA
- חיוב שירותי בריאות
- עיבוד הלוואות
כפי שניתן לראות, היישומים של טכנולוגיית RPA היו מגוונים למדי. עם זאת, כאשר עסקים החלו לחסוך זמן וכסף על עסקאות אלה, הם החלו לחקור את גבולות RPA. עד מהרה נכנסנו לגלגול הנוכחי של כלי ה-RPA.
טכנולוגיית RPA בהווה
הסיפור הנוכחי של טכנולוגיית RPA הוא סיפור של הצלחה כמעט ללא הפרעה. בתוך זמן קצר, RPA ביסס את עצמו ככלי חיוני שהוביל עידן חדש של פרודוקטיביות בעידן העסקים המודרני.
כבר חקרנו את שורשי RPA; עכשיו הגיע הזמן להסתכל על מה הטכנולוגיה עושה היום כדי לעזור לעסקים להגדיל הכנסות ותוצאות.
סל”ע בימינו
במידה רבה, היכולות הנוכחיות של RPA חייבות חוב לבינה מלאכותית. בעוד RPA לבדו היה מסוגל להניע יעילות ופרודוקטיביות רבה יותר, הוא נתקל במגבלות קשות כאשר משימות דרשו הכרה אנושית. עם זאת, השילוב וההתכנסות עם כלי AI הביאו להרחבת היקף פרויקטי RPA.
אחת המגבלות המשמעותיות ביותר של טכנולוגיית RPA היא חוסר היכולת שלה להתמודד עם נתונים לא מובנים. עם זאת, השימוש בטכנולוגיית ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית (NLP) הרס הגבלות קודמות אלה. על ידי הסתגלות לטכנולוגיות AI מתפתחות, RPA הפך ללא ספק רלוונטי יותר מתמיד.
1. כלי RPA ממוקדים בתעשייה
יש מעט סימנים בטוחים יותר לשוק מתבגר מאשר כאשר ספקים מתחילים לשחרר כלים ספציפיים לתעשייה. בתקופה האחרונה הוכנסו לשוק מוצרים המספקים פתרונות אוטומציה מחוץ לקופסה בתחומי הבריאות, הפיננסים, משאבי אנוש, לוגיסטיקה ועוד. יישומים אלה מגיעים עם תבניות שהופכות את עיצוב אוטומציה של תהליכים להרבה יותר קל.
2. RPA ואוטומציה קוגניטיבית
ההתכנסות של RPA ואוטומציה קוגניטיבית (המכונה גם אוטומציה חכמה) הייתה צעד ענק קדימה בשנים האחרונות. שילוב AI, ML ו- RPA מאפשר לצוותים לשפר את אוטומציה של תהליכים עסקיים.
כעת, הן תפעול הבק אופיס והן תפעול המשרד הקדמי יכולים לנצל היטב את טכנולוגיית RPA, המאפשרת לתהליכים האוטומטיים שלהם לטפל בכל מיני נתונים לא מובנים ואפילו לקבל החלטות שבעבר דרשו קלט אנושי.
3. מרכז מצוינות RPA (CoE)
בעוד הפוטנציאל של RPA ברור, מקסום היעילות הוא דאגה עבור עסקים רבים. לעתים קרובות, צווארי הבקבוק אינם מתרחשים בצד הטכני, אלא במקום זאת, הם מתרחשים מכיוון שלחברות חסרה המומחיות כדי ללחוץ באמת על היתרון. ארגונים מקימים RPA מרכז מצוינות (CoE)
כדי להבטיח שיש להם את ראיית הנולד ואת ההבנה של הטכנולוגיה כדי לדחוף דרך פרויקטים משני משחק.
4. RPA מבוסס ענן
כלי RPA מבוססי ענן מהווים אפשרות מצוינת לעסקים מודרניים. גישה מרחוק לכלים אלה מסייעת להבטיח שהעובדים יוכלו לעבוד מכל מקום באמצעות פתרון אוטומציה מאובטח, גמיש ומדרגי. עם זאת, אולי חשוב יותר, קישוריות ענן מאפשרת לעסקים לנצל את מלוא היתרונות של ML וניתוח נתונים על ידי מתן כוח חישובי אדיר לעובדים, ללא קשר למיקומם.
5. RPA ללא קוד
RPA ללא קוד או ללא סקריפט גדל בפופולריות בשנים האחרונות. עיצוב UI/UX הוא מרכיב חיוני באימוץ. הבטחה שכולם, ולא רק קבוצה קטנה של מתכנתים, יוכלו לבנות תהליכים אוטומטיים מסייעת לדמוקרטיזציה של הטכנולוגיה, ומובילה ליצירתיות רבה יותר ולשיתופי פעולה מהירים יותר.
6. תזמור זרימת עבודה
בעבר, RPA שימש בצורה הטובה ביותר עבור משימות צפויות המבוססות על כללים. עם זאת, המגבלות כללו בעיות בקנה מידה של פתרונות RPA ורמה גבוהה של ניהול ותחזוקה. זרקו לכך את המורכבות הגוברת של תהליכי IT, ויש לכם בעיה לזעוק לפתרון. הזן תזמור זרימת עבודה.
תזמור זרימת עבודה מאפשר לתהליכי RPA לעבוד בצורה יעילה יותר ובסדר הנכון. עבור עסקים שצריכים להתרחב ולצמוח, התקדמות זו לא תסולא בפז.
7. אוטומציה של שוק הביניים והעסקים הקטנים והבינוניים
טכנולוגיית RPA הייתה בעבר מחוץ להישג ידם של עסקים קטנים ובינוניים. עם זאת, כמו כל טכנולוגיה, היא הפכה זולה ונגישה יותר עם השנים. התפתחות זו חיונית כדי לסייע לעסקים משבשים לשגשג ואף להתחרות בסטטוס קוו.
8. טרנספורמציה דיגיטלית
אי אפשר לנהל שיחה על השימוש הנוכחי ב-RPA מבלי להזכיר כיצד הטכנולוגיה אפשרה טרנספורמציה דיגיטלית בתעשיות מסורתיות של עט ונייר. מלבד ההשפעה הסביבתית החיובית, היא גם אפשרה לעסקים לעשות יותר עם פחות ולהפחית את הנטל על עובדי הכפיים שלהם.
עשרה מקרי שימוש ב-RPA של ימינו
השוואת מקרי השימוש ב-RPA של ימינו עם המקבילה המוקדמת שלהם היא דרך טובה למדוד את ההתקדמות שהטכנולוגיה המלהיבה הזו עשתה בכמה שנים קצרות. להלן עשרה מקרי שימוש בטכנולוגיית RPA של ימינו.
- גילוי אוטומטי של תרופות
- תזמון תחזוקה לתשתיות תעשייתיות
- פיקוח מחירים
- ניהול מלאי והזמנות
- זימון תורים לטיפול רפואי
- בקרת איכות בייצור
- אופטימיזציה של שרשרת האספקה
- צ’אטבוטים ועוזרים אישיים
- תאימות לתקנות
- זיהוי הונאות
מקרי השימוש הנוכחיים האלה של RPA מראים בדיוק כיצד הטכנולוגיה עברה מטיפול במשימות צפויות מסוג אם/אז/אחרת למשהו הרבה יותר מתוחכם. מנקודת התצפית של תחילת שנות ה-2000, רבות מהפונקציות הללו היו נראות כנראה בלתי סבירות. עם זאת, הודות לכלי AI, RPA הפך אלסטי יותר במה שהוא יכול להשיג.
עם זאת, זהו רק צעד אחד במסע לעבר היפר-אוטומציה.
טכנולוגיית RPA בעתיד
אי אפשר לדבר על אימוץ רחב היקף של RPA בלי לדבר על COVID-19. המגפה הפתיעה את כולם, אפילו חברות עם תוכניות מוצקות להמשכיות עסקית. במובן העסקי, התקופה תיזכר בחלקה כתקופה של טרנספורמציה דיגיטלית משמעותית.
RPA, לצד כלי תקשורת טכנולוגיים אחרים, הייתה בחוד החנית של השינוי הגדול הזה. בקיץ 2020 העניין ב-RPA הגיע לשיאו – לפחות לפי מונחי החיפוש של גוגל.
עם זאת, ניסיונות לכמת עניין בפתרון בהתבסס על נפח החיפוש בלבד הם טעות של שוטה. כל טכנולוגיה חדשה ומלהיבה תחווה התפוצצות של עניין משמעותי, אשר תדעך ככל שההנהלה והעובדים יבינו את הכלים החדשים הללו. הדרך הטובה ביותר לשפוט את התועלת של התוכנה היא להסתכל על מגמות נתח שוק.
על פי הסטטיסטיקה, הוצאות RPA עלו באופן דרמטי מאז 2020. יתרה מכך, התחזיות מצביעות על כך שגודל השוק ילך מ 1.23 מיליארד דולר ב-2020 עד 13.39 מיליארד דולר ב-2030. ואכן, על פי כמה אנליסטים, תחזיות אלה עשויות להיות שמרניות במקצת. מחקרים מסוימים מצביעים על כך RPA תהיה תעשייה של 66 מיליארד דולר עד 2032.
1. RPA Gartner Hype Cycle
דרך טובה נוספת להסתכל על העתיד של RPA היא דרך הפריזמה של מחזור ההייפ של גרטנר.
מתודולוגיה מבוססת זו מסייעת למנהלים להבין טכנולוגיות חדשות ולראות מבעד לברק השיווקי שיכול להתלוות לטכנולוגיה חדשה. מדובר בהערכה האם גבולות חדשים ומבטיחים יהפכו למציאות או יהפכו לפתרון בחיפוש אחר בעיה.
מחזור ההייפ של גרטנר מורכב מחמישה שלבים שטכנולוגיה חדשה עוברת. הם:
- טריגר חדשנות: רעיון חדש ומלהיב עם מוצרים מוגבלים
- שיא הציפיות המנופחות: הזמן שבו כולם מדברים על האפשרויות
- שוקת ההתפכחות: הטכנולוגיה לא ממש עומדת בציפיות גדולות
- שיפוע הנאורות: מוצרים מוצקים עוזרים לאנשים באמת “להשיג” את הטכנולוגיה
- רמת הפרודוקטיביות: אימוץ נרחב
מחזור ההייפ של גרטנר עבור RPA נמצא בשלב הסופי. ארגונים אימצו את הטכנולוגיה בהמוניהם, והפוטנציאל שלה ידוע ומובן. עם זאת, בעוד שאתה עשוי לקבל את הרושם כי הגעה לשלב הסופי אומר כי הגבולות העליונים של הטכנולוגיה מומשו, אתה טועה.
העתיד של RPA טמון בהתכנסות שלו עם כמה טכנולוגיות מלהיבות אחרות. במילים אחרות, מחזור ההייפ של RPA יימשך.
2. טכנולוגיית RPA והיפראוטומציה
RPA הוא מה שמכונה מערכת עיבוד עסקאות (TPS). בקיצור, זה אומר מחשב שמטפל בעסקאות יומיומיות בתוך ארגון. RPA מסתמך על כללים מוגדרים היטב וכתובים מראש לביצוע משימות.
למערכות אלו הייתה השפעה מסיבית על השורה התחתונה של הארגון. הם עזרו להגביר את הפרודוקטיביות, הדיוק, החיסכון בעלויות ואיכות העבודה הכוללת. עם זאת, יש גבולות למה שכלים אלה יכולים להשיג. במידה רבה, הסיבה לכך היא שניהול זרימות עבודה של RPA הוא משימה משמעותית למדי. אוטומציה אמיתית דורשת גישה מעשית גדולה עוד יותר.
אם כלי RPA רוצים להמשיך להשפיע בעתיד, הם צריכים להשתלב עם טכנולוגיות אחרות בדרך להיפר-אוטומציה.
אוטומציה של תהליכים רובוטיים קוגניטיביים
מוצרי RPA ואוטומציה קוגניטיבית כבר כאן. שילוב זה של טכנולוגיות מציע פתרון אלגנטי לגבולות הקשיחים של RPA, כלומר, חוסר היכולת של הטכנולוגיה לקבל החלטות ולהתמודד עם נתונים לא מובנים. על ידי שימוש בטכנולוגיות AI, כגון למידת מכונה, ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית, בוטים של RPA יכולים להפוך מגוון מורכב יותר של משימות אנושיות לאוטומטיות.
הרחבת היקף האוטומטונים תהיה התרומה הגדולה ביותר של RPA קוגניטיבי. כולנו התפעלנו מהאופן שבו Generative AI פתחה את הדלתות לאופקים חדשים. עם זאת, זה רק סוג אחד של AI. אוטומציה רובוטית וקוגניטיבית, כאשר הן משולבות יחד, יהיו המוח והקטטה של עידן חדש של פרודוקטיביות יתר.
למידה אדפטיבית
למידה אדפטיבית היא מרכיב נוסף בגישת היפראוטומציה. על ידי שימוש בשילוב של טכנולוגיית AI, כמו ML וניתוח נתונים, בוטים של RPA יאספו וינתחו מידע על המשימות שהם מבצעים, וישתמשו בלמידה זו כדי להשתפר. למידה מתמשכת זו תוביל להחלטות מונחות נתונים ואפילו לבוטים בעלי יכולת ריפוי עצמי.
עם זאת, הפוטנציאל לא נעצר שם. בעוד בוטים בעלי יכולת תיקון עצמי יבטיחו זמן פעולה תקינה גדול יותר עבור כלי RPA, בוטים לשיפור עצמי יאפשרו פרודוקטיביות רבה יותר וסוג סיוע מותאם אישית יותר. הבוטים של העתיד יעצבו את עצמם סביב המשתמש שלהם, ילמדו את זרימות העבודה שלהם ויציעו להם שיפורים במידת הצורך.
השתתף באוטומציה
מחקרים מצביעים על כך
שאוטומציה ללא השגחה מהווה את חלק הארי של יישומי RPA
. אוטומציה ללא השגחה מתאימה ביותר למשימות משרד אחורי, בעוד שאוטומציה בהשתתפות פועלת יותר כמו עוזר אישי המופעל כאשר בעל עניין זקוק לעזרה במשימות צפויות.
העתיד של Attend Automation יכלול מערכת יחסים חלקה יותר בין אדם למחשב. במקום להיות מופעלת על ידי בקשה, מערכת האוטומציה תהיה חזויה ותגובתית. היא תציע הצעות המבוססות על הקשר, ותאפשר לעובדים אנושיים להגיע לרמות חסרות תקדים של פרודוקטיביות.
כריית תהליכים
כריית תהליכים תשחק תפקיד משמעותי בעתיד של RPA. היפראוטומציה עוסקת במיכון משימות רבות ככל האפשר; כריית תהליכים תאפשר לצוותים לפתח הבנה מקיפה יותר של התהליכים העסקיים שלהם.
על-ידי ניתוח יומני אירועים, כלי כריית תהליכים יכולים לזהות אזורים שבהם ניתן לחסוך זמן או כסף בארגון. שוב, ML וניתוח נתונים ישחקו תפקיד. ניתוח מעמיק של תהליכים עסקיים יסייע לארגונים לחשוף תהליכים שבעבר לא חשבו שניתן להפוך לאוטומטיים.
ידידותיות מוגברת למשתמש
חלק גדול מההצלחה של RPA הוא היכולת שלו לדמוקרטיזציה של האוטומציה. בשנים האחרונות חלה התקדמות, כולל התפשטות של כלי RPA ללא קוד. עם זאת, עם ההתקדמות בבינה מלאכותית גנרטיבית ו- NLP, השיחה תהפוך לממשק החדש.
העתיד יראה כריית תהליכים ולמידה עצמית של רובוטי RPA משתפים פעולה עם בעלי עניין כדי לשפר ולהגדיל את עבודתם, כאשר בני אדם מכתיבים את מה שהם צריכים ורובוטים מבצעים את המשימה בנאמנות.
אינטגרציה נוספת
לבסוף, כלי RPA יעברו מיישומים עצמאיים ליישומים חוצי עסקים היושבים בלב הארגון. האוטומציה תישלט על ידי מערכת מרכזית שתקשור בין עובדים, מערכות, כלים ומסדי נתונים בודדים, ותיצור חוויה חלקה.
3. היפראוטומציה: השלב הסופי
היפר-אוטומציה רע”מ יכלול חלוקת עבודה שתיראה בערך כך:
- ניתן יהיה לסמוך על AI שתקבל החלטות אופטימליות, לעתים קרובות תוך התחשבות בדברים שבני אדם אינם יכולים לתפוס
- ניתוח נתונים יספק תובנות על ידי מציאת דפוסים וקשרים בנתונים שהם הרבה מעבר לטווח ההבנה האנושית
- RPA תבצע את העסקאות, בתמיכת בינה מלאכותית ואנליטיקה
עם זאת, חשוב לציין כי היפראוטומציה היא פילוסופיה או, אם נעז לומר, גישה. מדובר בהסתכלות על תהליכים עסקיים ואוטומציה של כל דבר אפשרי.
4. עשרה מקרי שימוש עתידיים ב-RPA
העתיד של RPA זוהר. האפשרויות הן כמעט אינסופיות. עם זאת, הנה עשרה מקרי שימוש עתידיים ב- RPA שאינם רחוקים.
- ניטור ואבחון שירותי בריאות
- מכוניות אוטונומיות
- תחזוקה חזויה
- מחקר משפטי
- קבלת החלטות מבוססת בינה מלאכותית
- ניטור ושימור סביבתי
- חינוך והכשרה
- ניהול רשת האנרגיה
- מימוש קמעונאות ומחסנים
- גילוי חלל אוטומטי
מחשבות אחרונות
בתוך זמן קצר, RPA הפך את עצמו לחלק בלתי נפרד של הארגון. כלים לאוטומציה של תהליכים עסקיים עברו מעסקאות בסיסיות למשימות מורכבות יותר שבעבר דרשו קבלת החלטות אנושית.
עתיד הטכנולוגיה קשור להתכנסות של אוטומציה רובוטית של תהליכים ובינה מלאכותית. אמנם יש כמה כלי בינה מלאכותית RPA כבר בשוק, הם רק מגרדים את פני השטח של מה שניתן להשיג.
