Robotizētā procesu automatizācija ir bēgošs vilciens. Saskaņā ar Deloitte sniegto informāciju tehnoloģija ļaus sasniegt šādus rezultātus. līdz 2025. gadam gandrīz vispārēja ieviešana. Tomēr tas, ka RPA dominē biznesa pasaulē, nenozīmē, ka tā pārstās attīstīties.
Mēs atrodamies aizraujošā tehnoloģiskā punktā. Mākslīgā intelekta attīstība pēdējos gados ir bijusi pārsteidzoša. ChatGPT un citi ģeneratīvā mākslīgā intelekta veidi ir iekarojuši sabiedrības apziņu. Tomēr šī aizraujošā tehnoloģija ir tikai viena no mākslīgā intelekta potenciāla izpausmēm.
RPA ir vienkāršs, bet efektīvs rīks. Tomēr RPA un mākslīgā intelekta konverģence sniedz bezgalīgas inovācijas iespējas. Klientu apkalpošana ar sarunvalodas mākslīgo intelektu, uz analītiku balstīta lēmumu pieņemšana un zināšanu darba automatizācija ir tikai daži no mākslīgā intelekta piemēriem RPA.
Tehnoloģijām attīstoties, kognitīvā robotizētā procesu automatizācija mainīs darba raksturu tā, ka mēs pat nevaram iedomāties. Izpētīsim, kā mākslīgais intelekts ar RPA jau ir paplašinājis automatizācijas robežas, un tikai pēc tam aplūkosim tā ietekmi nākotnē.
RPA ierobežojumi
Plaši izplatītā RPA ieviešana liecina par tās lietderību. Šī tehnoloģija ir palīdzējusi neskaitāmiem uzņēmumiem sasniegt jaunu ražošanas, efektivitātes un precizitātes līmeni, automatizējot kādreiz manuāli veiktos uzdevumus. Tomēr, tāpat kā jebkurai tehnoloģijai, arī tai ir augšējās robežas.
1. Darījumu automatizācija ir grūti pārvaldāma
Lai gan RPA roboti uzticīgi veiks procesus, tiem ir nepieciešama neliela pārvaldība un apkope. Piemēram, ja mainās ieejas vai izejas, roboti ir jāpārkonfigurē tā, lai tie spētu rīkoties ar šiem nedaudz mainīgajiem apstākļiem. Dinamiskā darba vidē tas var izsmelt resursus un laiku.
2. RPA cīnās ar nestrukturētiem datiem
RPA rīki ir veidoti, lai izpildītu uzdevumus, izmantojot if/then/else loģiku. Tāpēc tās balstās uz paredzamām datu struktūrām. Jebkuras izmaiņas vai izmaiņas ievades datos izraisīs kļūdas vai izņēmumus, jo tās ir ārpus noteiktajām vērtībām, ko robots sagaida saņemt.
3. RPA rada problēmas saistībā ar mērogošanu
Daļēji iepriekš minēto iemeslu dēļ jūsu RPA procesu mērogošana var būt sarežģīta. Katrs process ir skaidri jādefinē, jāpārvalda un jāuztur, turklāt problēmas var radīt arī RPA pielāgošanās spēju trūkums.
Par RPA ierobežojumiem nav jāuztraucas. Ar mākslīgā intelekta atbalstu RPA var pārvarēt visus šos ierobežojumus, vienlaikus paverot jaunas un aizraujošas automatizācijas iespējas.
Lūk, kā RPA ar mākslīgo intelektu ir mainījusi automatizāciju.
Robotizēta procesu automatizācija un mākslīgais intelekts:
Ideāla saderība
RPA pēc savas koncepcijas ir vienkāršs un nesarežģīts rīks, vismaz lietotāja līmenī. Tā ir veidota tā, lai būtu pieejama komandām, kas nav tehniskas personas. Tādējādi tas kontrolēti izpilda dotos norādījumus. Cilvēku ziņā ir identificēt šos procesus un uzdot RPA izpildīt komandas.
Protams, detalizētu instrukciju sagatavošana soli pa solim var kļūt neiespējama, ja ir pietiekami sarežģīta, tāpēc automatizācijas nākotne ir RPA un mākslīgā intelekta apvienošana.
1. RPA ar optisko rakstzīmju atpazīšanu
In
Robotizēta procesu automatizācija ar mākslīgo intelektu un OCR, lai uzlabotu biznesa procesus
(Shidaganti, 2021), autors norāda uz RPA ierobežojumiem, ierosinot: “Jebkuras izmaiņas automatizētajā procesā prasa tiešas izmaiņas RPA lietojumprogrammā.” Šidaganti ierosina AI kā risinājumu šim procesam un argumentē optisko rakstzīmju atpazīšanu (OCR) kā būtisku RPA papildinājumu.
OCR patiešām ir ietekmējusi uzņēmumus, nodrošinot RPA piekļuvi nestrukturētiem datiem. Ar mākslīgo intelektu darbināmie RPA OCR rīki spēj nolasīt informāciju no drukātiem dokumentiem un pat rakstīta teksta. Ir trīs galvenās RPA iespējas, ko atvieglo OCR integrācija.
- OCR kodē strukturētus datus, ļaujot RPA strādāt ar neparedzamiem ievades datiem.
- RPA var automatizēt attālinātās mašīnas, atšifrējot to, kas notiek to attiecīgajos ekrānos.
- OCR kopā ar mašīnmācīšanos, skenējot dokumentus, var palīdzēt “Pazīsti savu klientu” (KYC), nelikumīgi iegūtu līdzekļu legalizācijas novēršanas (AML) un krāpšanas atklāšanas jomā. Tehnoloģiju iegūtās zināšanas un lēmumus var integrēt ar RPA, ļaujot ātrāk atvērt kontus, veikt klientu uzņemšanu, pieņemt lēmumus par aizdevumiem u. c.
2. Mašīnmācīšanās un RPA
Robotizēta procesu automatizācija un mašīnmācīšanās ir vēl viens piemērs mākslīgā intelekta izmantošanai, lai pārvarētu RPA raksturīgos ierobežojumus. Jau 2016. gadā apdrošināšanas nozares automatizācijas eksperti konstatēja. kognitīvās robotizētās procesu automatizācijas (RPA) iespējas. Minētajā dokumentā autori kā iespējamos horizontus aplūko “pašoptimizējošu klientu apkalpošanu, aizdevumu cenu noteikšanu, finanšu konsultācijas vai prasību vai sūdzību izskatīšanu”.
Interesanti ir redzēt, kā robotizētās procesu automatizācijas mašīnmācīšanās rīki īsā laika posmā ir kļuvuši plaši izplatīti, un tas liecina par progresu.
Mašīnmācīšanās ir visur. Tā apraksta procesu, kurā mašīna tiek apmācīta izpildīt uzdevumus, izmantojot skaidrus programmēšanas norādījumus. Kā jūs, iespējams, zināt, tas nozīmē, ka mašīnas izmanto algoritmus, lai analizētu un atrastu modeļus datu kopā. Kad mašīna ir apmācīta, tā var apstrādāt citus datus un sniegt ieskatu un prognozes.
RPA un mašīnmācīšanās lieliski sader, jo tas nozīmē, ka RPA kļūst gudrāka, intuitīvāka un spēj strādāt ar nestrukturētiem datiem.
3. RPA ar dziļo mācīšanos
Mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta apakšgrupa, savukārt dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakšgrupa. Dažiem cilvēkiem atšķirība starp padziļināto mācīšanos un mašīnmācīšanos, iespējams, ir smalka, taču to ir vērts izpētīt. Mašīnmācīšanās tiek apmācīta, izmantojot datus, lai palīdzētu pieņemt lēmumus un prognozēt.
Tomēr šai tehnoloģijai parasti trūkst spējas laika gaitā pašai sevi uzlabot. Turpretī dziļā mācīšanās ietver neironu tīklu izmantošanu, lai mācītos un uzlabotu tās veiktspēju. Citiem vārdiem sakot, pateicoties dziļajai mācīšanai, RPA un ML apvienojas, lai izveidotu automatizācijas, kas kļūst arvien labākas, pateicoties pieredzei.
Protams, lai veiktu šo funkciju, ir nepieciešams neticami liels datu apjoms. Vēl viens piemērs dziļajai simbiozei starp mākslīgo intelektu un RPA ir tas, ka roboti ir ideāli piemēroti, lai palīdzētu veikt šo mācību datu vākšanas darbietilpīgo procesu. RPA rīki var piekļūt dažādām vietnēm un citām informācijas krātuvēm, lai apkopotu šo informāciju, tādējādi nodrošinot, ka dziļās mācīšanās algoritmam ir daudz datu, lai to uzlabotu.
Padziļinātā mācīšanās arī ļauj robotiem izmantot prognozēšanas analītikas priekšrocības. Kad RPA saskaras ar izņēmumiem, tā var tos salīdzināt ar gaidītiem vai negaidītiem modeļiem, tādējādi novēršot atkarību no cilvēka iejaukšanās.
Kad viedie roboti var pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, tie var optimāli reaģēt uz klientiem. Kā piemēru šādiem RPA lietojumiem var minēt noskaņojuma analīzes rīkus, kas izmanto dabiskās valodas apstrādi (NLP), lai atšifrētu patērētāju noskaņojumu. Savukārt roboti var modulēt savu reakciju, lai panāktu atbilstošu nots. Šī dinamika var daudz palīdzēt pārvarēt plaisu starp empātisku, cilvēcisku klientu apkalpošanu un tās mehanizēto alternatīvu.
4. RPA un attēlu atpazīšana
RPA apvienošana ar attēlu atpazīšanas programmatūru ir vēl viens piemērs, kā izmantot mākslīgo intelektu, lai pārvarētu RPA nespēju strādāt ar haotiskiem vai nestrukturētiem datiem. Šajā dokumentā
Mākslīgā intelekta tehnoloģiju analīze un pielietojamība RPA programmatūras robotu jomā biznesa procesu automatizācijai.
(Kanakov, 2022) autors izklāsta dažus aizraujošus RPA un attēlu atpazīšanas izmantošanas veidus saistībā ar darbā pieņemšanas automatizēšanu vai palīdzību krāpšanas atklāšanā.
Citi Kanakova ierosinātie izmantošanas gadījumi ietver sejas atpazīšanas izmantošanu ēku drošībai, izmantojot RPA rīkus, kas savienoti ar kamerām. Pielietojuma iespējas ir patiešām bezgalīgas. Piemēram, ar droniem vai kamerām var skenēt jebkuru vidi, meklējot anomālijas. Pēc problēmu atklāšanas RPA sistēma varētu ziņot par tām attiecīgajām pusēm, nodrošinot ātru to novēršanu.
5. RPA ar ģeneratīvo mākslīgo intelektu
In an
rakstā žurnālā Forbes
, DELL pārstāvis Klints Boultons izmanto fantastisku analoģiju, salīdzinot RPA un ģeneratīvo mākslīgo intelektu. Viņš norāda, ka “svinīgā pasākumā RPA pārbauda viesu sarakstu, skaita biļetes un uzrauga tādas lietas kā telpu ietilpība, apkure un apgaismojums.” Pēc tam viņš apgalvo: “Tikmēr ģeneratīvais mākslīgais intelekts veido pasākuma reklāmu, raksta apsveikuma runas godalgotajiem dalībniekiem un sarunājas ar katru viesi.”
Šī analoģija ir tik spēcīga, jo tā lieliski atspoguļo to, ko mēs visi esam novērojuši pēdējā gada laikā. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir tik interesants un jaudīgs, ka mēs nevaram vien apbrīnot tā rezultātus. Tomēr bez kāda (RPA), kas strādā fonā un veic mazsvarīgus uzdevumus, nav iespējams neviens pasākums vai vismaz ne funkcionāls pasākums.
Saskaņā ar Gartner datiem ģeneratīvais mākslīgais intelekts piedāvā daudz iespēju. Tā var ātri ģenerēt rakstisku saturu, attēlus, videoklipus, mūziku un pat kodu. Dažas no iespējām ir acīmredzamas uzreiz, piemēram, klientu apkalpošana sarunvalodas režīmā.
Taču uzlabotie tērzēšanas roboti ir tikai sākums; citi RPA un ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošanas gadījumi ietver palīdzību RPA izprast dažādu veidu nestrukturētus datus un pat papildināt RPA ar lēmumu pieņemšanu, datu analīzi u. c..
6. Apmeklēta automatizācija
Automatizāciju var iedalīt divās kategorijās: Automatizāciju var iedalīt divās kategorijās: automatizācija ar klātbūtni un automatizācija bez klātbūtnes. Kā jau varēja gaidīt, neuzraudzīta automatizācija nozīmē, ka robots izpilda procesus bez cilvēka iejaukšanās. Turpretī ar jēdzienu “automātiskā automatizācija” apzīmē uzdevumus, kuru veikšanai nepieciešama cilvēka mijiedarbība vismaz vienā posmā.
Ir vairāki veidi, kā tas var notikt. Piemēram, automatizētam procesam var būt nepieciešams manuāls palaišanas mehānisms. Alternatīvi kādā no soļiem procesa laikā var būt nepieciešami drošības akreditācijas dati. Tomēr, pateicoties robotizētai darbvirsmas automatizācijai (Robotic Desktop Automation, RDA), ir iespējamas arī sarežģītākas orķestrācijas.
Robotizētā darbvirsmas automatizācija (RDA) ir klātienes automatizācijas veids. Tomēr, pateicoties tādiem mākslīgā intelekta rīkiem kā ML un optiskā rakstzīmju atpazīšana, šie roboti dinamiski savieno vairākus darba plūsmas procesus, pastāvīgi automatizējot dažādus individuāla lietotāja uzdevumus. Šajā scenārijā RDA robots darbojas kā virtuālais asistents, iegūstot datus, nosūtot failus un ģenerējot pārskatus, kamēr cilvēks runā ar klientu.
7. Pašdziedējoši roboti
A
2022. gada apsekojums par RPA stāvokli
atklāja problēmu, kas skar dažus uzņēmumus, kuri izmanto RPA risinājumus. Vairāk nekā 69 % respondentu norāda, ka katru nedēļu saskaras ar bojātu RPA robotu. Vēl sliktāk, vairāk nekā 40 % respondentu norādīja, ka bota labošana aizņem vairāk nekā 5 stundas, bet citi respondenti norādīja, ka labošana var aizņemt vairāk nekā dienu.
Šie skaitļi ir nepieņemami augsti. Tomēr apsekojumā nav aplūkotas konkrētas problēmas. Biežāk sastopamie RPA neveiksmju iemesli ir ievades izmaiņas, roboti, kas saskaras ar izņēmumiem, nepilnīgi dati, slikta testēšana vai apkopes trūkums.
Pašatjaunojoša RPA apraksta sistēmu, kas var pati sevi salabot bez cilvēka ieguldījuma.
Pašatjaunojoši RPA roboti ir iespējami, izmantojot mākslīgā intelekta algoritmus, kas uzrauga automatizētā uzdevuma izpildi. Kad rodas problēmas, šie noderīgie rīki nekavējoties sāk darboties, identificē to galveno cēloni un veic to novēršanu. Priekšrocība ir lielāka veiktspēja un ilgāks darbspējas laiks.
8. Viedās apstrādes ieguve
Procesu izpēte RPA kontekstā ietver to uzdevumu atklāšanu, kurus uzņēmumi var automatizēt. Izmantojot mākslīgā intelekta uzlabotās analītiskās iespējas, komandas var izpētīt savas biznesa darba plūsmas, lai atrastu uzdevumus, kurus var automatizēt, un izstrādāt prognozes par šīs automatizācijas ietekmi.
Procesu ieguvei izmanto ML un datu analīzi. Piemēram, tā izmanto ekrāna ierakstīšanas programmatūru, lai fiksētu darba plūsmas datus, sadalot tos pa posmiem. Pēc tam ar ML vai analītiskajiem rīkiem tiek palaisti šo uzdevumu modeļi un atrastas jomas, kuras var pārvērst automatizētos procesos. Mākslīgā intelekta rīki nodrošina uzņēmumiem labāku pārraudzību un izpratni par uzdevumiem, ļaujot noteikt atkarības, vājās vietas un neefektivitāti.
RPA un procesu izpētes apvienošana ir ļoti spēcīga, jo tā var palīdzēt uzņēmumiem atklāt procesus, kurus tie citādi nevarētu atklāt. Tas nozīmē, ka jūs varat iegūt lielāku vērtību no jūsu RPA investīcijām un vēl vairāk palielināt citas RPA priekšrocības, piemēram, samazināt izmaksas un palielināt produktivitāti.
Otra lieta, ko šeit varētu pamanīt, ir tā, ka procesu izpēte var saīsināt atbilstošu RPA procesu atklāšanas laiku. Tas nozīmē, ka jūsu īstenošana tiks uzsākta daudz ātrāk.
9. Programmatūras testēšanas automatizācija
Programmatūras izstrādātāji un izdevēji ir radījuši dažas no pēdējo desmitgažu laikā visvairāk revolucionārajām tehnoloģijām. Tomēr arī pati nozare ir piedzīvojusi zināmu revolūciju. DevOps un Agile metodoloģijas ir palīdzējušas izstrādātājiem apmierināt pieprasījumu pēc zibenīgiem, nepārtraukti uzlabojamiem produktiem, savukārt CI/CD cauruļvadi arī palīdz ātrāk nonākt tirgū.
RPA ir fantastisks rīks īpašiem programmatūras testēšanas veidiem. McKinsey norāda, ka nākamās paaudzes programmatūras izstrāde ir tikai nedaudz aiz mākslīgā intelekta, jo lielākās tehnoloģiju tendences 2023. gadā. Programmatūras testēšanas automatizācija, ko nodrošina gan RPA, gan mākslīgais intelekts, būs šīs tendences priekšplānā, jo ģeneratīvais mākslīgais intelekts rakstīs kodu un, pateicoties rīkiem bez koda, tiks atbalstītas arī netehniskas komandas.
Kā norāda konsultāciju uzņēmuma partneris Santjago Komela-Dorda (Santiago Comella-Dorda), “izstrādātāji, iespējams, ir viens no vērtīgākajiem mūsdienu digitālā uzņēmuma aktīviem, tomēr viņi vairāk nekā 40 % sava laika pavada, veicot atkārtotus, mazvērtīgus uzdevumus, kurus varētu viegli automatizēt ar mūsdienīgu rīku komplektu.”
10. RPA inteliģentā automatizācija
Mākslīgais intelekts Robotizētā procesu automatizācija, saukta arī par inteliģento procesu automatizāciju (IPA), tiek uzskatīta par nākamo automatizācijas posmu. Tā izmanto RPA un ar mākslīgā intelekta palīdzību papildina kognitīvās spējas. Tā var ietvert RPA ar visām vai dažām citām iepriekš minētajām mākslīgā intelekta tehnoloģijām.
In an
IBM veiktajā C-Suite vadītāju aptaujā
, 90 % respondentu norādīja, ka inteliģentā automatizācija palīdzēja viņiem “virs vidējā līmeņa pārvaldīt organizatoriskās pārmaiņas, reaģējot uz jaunām uzņēmējdarbības tendencēm”. Šis viedoklis liecina par RPA un mākslīgā intelekta spēju radīt elastīgus un stabilus risinājumus, kas var sniegt patiesas konkurences priekšrocības.
Par RPA un mākslīgā intelekta spēju radīt organizatoriskas pārmaiņas liecina uzņēmēju kopienas reakcija uz COVID-19 pandēmiju. Robotizēto procesu automatizācijas tehnoloģiju izmantošana, lai nodrošinātu biznesa procesus COVID-19 pandēmijas laikā (Siderska, 2021) parādīja, ka 60 % pētīto Polijas uzņēmumu spēja īstenot darbības nepārtrauktību, pateicoties RPA rīkiem. Pētījumā norādīts, ka AI un analītika ir galvenie faktori, kas veicinājuši šo procesu.
Nesen notikušajā
Gartner aptauja
, 80 % vadītāju pauda pārliecību, ka automatizāciju var piemērot jebkuram uzņēmējdarbības procesam. Šī statistika ir ievērojams apliecinājums RPA spējai, ja to izmanto kopā ar mākslīgo intelektu. Nav iespējams iedomāties, ka šis skaitlis varētu būt tik liels, ja mākslīgais intelekts netiktu papildināts ar RPA.
Attiecībā uz nākotni, pētījumi par
neiromorfiskā apstrāde
– informācijas apstrādes sistēma, kuras pamatā ir smadzeņu struktūra, varētu veicināt labāku izziņu un mašīntehnoloģiju. Šāda iespēja ir ļoti aizraujoša, jo šiem izlūkošanas modeļiem ir nepieciešams daudz mazāk mācību datu, kas nozīmē, ka tie varētu būt pieejami uzņēmumiem.
Kā ar mākslīgo intelektu darbināms RPA mainīs nākotni
par darbu un sabiedrību
Mākslīgā intelekta procesu automatizācijas rīki tikai iesilda. Šeit ir dažas jomas, kurās mākslīgais intelekts vēl vairāk ietekmēs automatizāciju.
1. Rūpniecība 4.0
Pirmo industriālo revolūciju darbināja tvaiks, otro – elektrība. Trešo industriālo revolūciju 20. gadsimta 70. gados veicināja digitālās tehnoloģijas. Runājot par ceturto industriālo revolūciju, kas pazīstama arī kā 4.0 rūpniecība, ir vairāki tehnoloģiskie kandidāti, piemēram, digitālie dvīņi, virtuālā realitāte, lietu internets (IoT), mākslīgais intelekts un ML, un pat 3D drukāšana.
Tomēr
IMD Globālās piegādes ķēdes apsekojums
no 2022. gada atklāj satraucošu patiesību. No vairāk nekā 200 aptaujātajiem ražošanas uzņēmumu vadītājiem tikai daži no tiem kā galveno prioritāti minēja ar 4.0 nozari saistītās tehnoloģijas. Tas ir tālu no 2019. gada, kad 68% McKinsey aptaujā respondentu norādīja, ka Industry 4.0 ir galvenā stratēģiskā prioritāte.
Pētniecības dokumentā Robotizēta procesu automatizācija un mākslīgais intelekts rūpniecībā 4.0 – Literatūras apskats (Riberio, 2021) autors norāda, ka “ņemot vērā mākslīgā intelekta pielietojamības jomu, RPA pakāpeniski pievieno automatizācijas funkcijām algoritmu vai mākslīgā intelekta metožu implementācijas, kas tiek izmantotas noteiktos kontekstos (piemēram, uzņēmumu resursu plānošanā, grāmatvedībā, cilvēkresursos), lai klasificētu, atpazītu, kategorizētu utt.”.
Tehnoloģijām turpinot attīstīties, jauni rīki un iespējas palīdzēs industrijai 4.0 kļūt par mākslīgā intelekta darbināmu realitāti.
2. Hiperautomatizācija
Hiperautomatizācija ir dabiska automatizācijas evolūcija. Tomēr tā vietā, lai automatizētu konkrētu uzdevumu vai biznesa procesu, tā cenšas paplašināt automatizācijas iespējas visā organizācijā. Galīgā versija būs pilnībā savienots un lielā mērā autonoms uzņēmums, kurā darba plūsmas un lēmumi būs racionalizēti, elastīgi un elastīgi.
Hiperautomatizācija ietver vairāku tehnoloģiju kombināciju. Tas ietver:
- RPA
- AI
- Biznesa procesu automatizācija (BPA)
- ML
- Inteliģenta dokumentu apstrāde (IDP)
- Darba plūsmas orķestrēšana
- Procesu ieguve
- Dabiskās valodas apstrāde (NLP)
- Organizācijas digitālais dvīņnieks (DTO)
- Konversatīvā RPA
- Datorredze RPA
Kā minēts dokumentā Hiperautomatizācija automatizācijas uzlabošanai rūpniecībā (Haleem, 2021), “Izmantojot automatizācijas tehnoloģiju kombināciju, hiperautomatizācija var pārvarēt dažus ierobežojumus, kas saistīti ar vienas automatizācijas ierīces metodi. Tas ļauj uzņēmumiem pārsniegt katra procesa robežas un automatizēt gandrīz jebkuru sarežģītu un mērogojamu operāciju.”.
3. Mazāka paļaušanās uz ekspertiem
Programmatūras izstrādes uzplaukums pēdējos gados ir atklājis problēmu. Lai gan pieprasījums pēc lietotnēm un mobilajām tehnoloģijām pieauga, piedāvājums ar to nespēja tikt līdzi. Trūka programmatūras izstrādātāju, tāpēc daudzas pozīcijas mēnešiem ilgi palika neaizpildītas.
Tā kā kvalificētus kandidātus gaida prestižas, sešciparu darba vietas, varētu būt piedodams, ka cilvēki vienkārši pārkvalificēsies un gūs atalgojumu. Skolas un universitātes arī tika rūpīgi pārbaudītas, valdībām norādot, ka tās dara nepietiekami, lai veicinātu STEM priekšmetu apguvi. Tomēr realitāte ir tāda, ka programmēšana ir sarežģīta. Tikai neliela iedzīvotāju daļa ir spējīga veikt šo darbu.
Tā kā mūsu pasaule kļūst arvien digitālāka, programmētāju trūkums varētu tikt uzskatīts par brīdinājumu, ko mēs neesam ņēmuši vērā. Par laimi, mākslīgā intelekta automatizācija var nodrošināt pretlīdzekli šai problēmai.
Vadošajos amatos ir nepieciešamas gan vadības prasmes, gan padziļinātas zināšanas attiecīgajā jomā. Lasīšana un mācīšanās ir tikai daļa no tā, kas padara vadītājus un augstākā līmeņa komandas locekļus vērtīgus organizācijai. Tomēr, tā kā arvien vairāk nozaru izmanto tehnoloģijas, šis talantu kopums izsīks.
Mākslīgā intelekta analītika var izmantot lielus vēsturisko datu apjomus, lai atrastu ieskatu un pamatā esošās sakarības un veiktu prognozes. Šie rīki palīdzēs pārvarēt pieredzes trūkumu. Tas var arī palīdzēt demokratizēt pārdomātu lēmumu pieņemšanu, kas līdz šim bija tikai uzņēmumu ar milzīgiem budžetiem privilēģija.
Lai gan pieredzējuši lēmumu pieņēmēji un stratēģi nekad neizpaliks no modes, hiperautomatizēts bizness, ko virza mašīnmācīšanās (ML) un datu analītika, darbosies visu diennakti, pieņemot lēmumus, pamatojoties uz faktoriem, kurus cilvēks nevar apzināti ņemt vērā.
McKinsey uzskata, ka zināšanu darba automatizācija ir tuvu priekšā.. Tiesību, ekonomikas, izglītības, mākslas un tehnoloģiju jomā notiks traucējumi, kas iepriekš tika uzskatīti par tādiem, kas apdraud tikai mazāk kvalificētas darbavietas. Tomēr vēl nav zināms, ko tas nozīmē darbaspēkam kopumā.
4. Lielāka valdības efektivitāte
Valdības izdevumi ir mūžīgi strīdīgs jautājums. Visā pasaulē demokrātiskās administrācijas ir slavenas ar pārmērīgu līdzekļu izšķērdēšanu un nepareiziem tēriņiem. Par
slavenā Bruckinga institūta pētījums
, ASV valdības iestādes izmanto mākslīgo intelektu un automatizēto automatizēto automatizāciju.
Lai paaugstinātu produktivitāti un samazinātu svarīgāko pakalpojumu izmaksas, mākslīgo intelektu un RPA ir izmantojušas tādas dažādas iestādes kā Pārtikas un zāļu pārvalde, Sociālās drošības dienests, Aizsardzības loģistikas aģentūra un Valsts kases departaments. Turklāt
Amerikas Tehnoloģiju padomes un Rūpniecības konsultatīvās padomes (ACT-IAC) aptauja.
demonstrē izmantošanas gadījumus no aptuveni desmit valdības organizācijām.
Efektīvāka un rentablāka valsts pārvalde varētu radīt pārveidojošu ietekmi uz sabiedrību kopumā. Pakalpojumi varētu kļūt efektīvāki un lietderīgāki, un nodokļus varētu novirzīt programmām, kas varētu mainīt miljoniem cilvēku dzīvi. Tomēr šī plašā pieņemšana uzsver, cik svarīgi ir likvidēt
mākslīgā intelekta neobjektivitāte,
jo īpaši, ja pasaules valstu valdības izmanto šo tehnoloģiju, lai pieņemtu politiskus lēmumus.
Nobeiguma domas
Mākslīgais intelekts ir būtiski ietekmējis RPA tehnoloģiju. Agrīnie automatizācijas rīki spēja veikt daudzus rutīnas un ikdienišķus uzdevumus darbavietā. Tomēr, pieaugot kolektīvai vēlmei pēc automatizācijas, RPA saskārās ar savām iespējām. Mākslīgais intelekts nojauc šos šķēršļus.
RPA un mākslīgā intelekta apvienošana paplašina abu rīku potenciālu. Uzņēmumi jau gūst labumu no inteliģentās automatizācijas, piemēram, uzlabo klientu apkalpošanu, palielina organizācijas efektivitāti un samazina darbības izmaksas. Mākslīgais intelekts ir paplašinājis RPA darbības jomu tā, ka vēl pirms desmit gadiem tas šķita maz ticams.
Tomēr robotizētās procesu automatizācijas un mākslīgā intelekta stāsts šeit nebeidzas. Turpmāki ieguvumi tiks gūti, pārejot uz hiperautomatizācijas laikmetu. Tas būs mežonīgs brauciens, tāpēc neatpalieciet.
