W doskonałym artykule From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation (Chakraborti, 2020) autor rozważa, w jaki sposób w ciągu ostatniej dekady zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) przyspieszyła wydajność procesów biznesowych w fascynujący sposób. Sugeruje on jednak, że obecnie znajdujemy się w “punkcie zwrotnym” tego trendu technologicznego, a inteligentna automatyzacja wyłania się jako logiczny postęp RPA.
Chakraborti przytacza nowy paradygmat inteligentnej automatyzacji procesów, który łączy automatyzację procesów biznesowych z uczeniem maszynowym (ML), sztuczną inteligencją (AI) i danymi klientów.
RPA to kolejny kluczowy element inteligentnej automatyzacji. Te dwie koncepcje są ze sobą tak powiązane, że istnieje spore zamieszanie co do tego, gdzie zaczyna się inteligentna automatyzacja procesów, a gdzie kończy zrobotyzowana automatyzacja procesów.
W tym artykule zbadamy różnice i podobieństwa obu dyscyplin oraz pokażemy, gdzie się one przecinają i pokrywają. Podzielimy się również kilkoma przykładami inteligentnej automatyzacji wraz z przypadkami użycia w branży.
Czym jest Robotic Process Automation?
Robotic Process Automation (RPA) odnosi się do zestawu technologii umożliwiających realizację różnych celów automatyzacji procesów biznesowych (BPA). Możemy zdefiniować proces biznesowy jako zestaw zadań, które realizują cele organizacyjne. Na przykład, proces biznesowy może być czymś tak prostym, jak sprawdzenie zdolności kredytowej we wniosku o pożyczkę.
Kroki wymagane do sprawdzenia zdolności kredytowej obejmują wyciągnięcie nazwiska klienta z dokumentów wewnętrznych, złożenie wniosku do agencji kredytowej, a następnie wprowadzenie wyniku z powrotem do systemów wewnętrznych. W tradycyjnych środowiskach biznesowych zadania te są wykonywane ręcznie. Jednak automatyzacja procesów biznesowych wykorzystuje roboty do wykonywania tych zadań, stąd termin Robotic Process Automation.
Zadania RPA muszą być oparte na regułach i przewidywalne. Potrzebują jasno zdefiniowanych wyzwalaczy, wejść i wyjść. W związku z tym obsługa wyjątków jest czymś, co może ich zniechęcić. Anomalie lub wyjątkowe okoliczności – lub cokolwiek wymagającego myślenia na bieżąco – nie są zadaniami, z którymi RPA może sobie poradzić. Oczywiście nie oznacza to, że obsługa wyjątków jest obcą koncepcją w rozwoju RPA.
Istnieje wiele scenariuszy, w których bot nie może wykonać zadania z powodu problemu z uprawnieniami bezpieczeństwa lub niekompletnymi danymi. Programiści mogą korzystać z tych wyjątków. Na przykład wyobraź sobie scenariusz, w którym tworzysz proces RPA do przesyłania danych faktur do bazy danych, ale baza danych nie działa. Możesz poinstruować robota, aby próbował w określonych odstępach czasu, aż połączy się z bazą danych. Jednak po osiągnięciu maksymalnej liczby prób, rzuci wyjątek biznesowy, aby pracownik ręczny mógł naprawić sytuację.
To, co opisaliśmy powyżej, to prosty scenariusz. Konieczne może być jednak zbadanie inteligentnej automatyzacji procesów w celu zbudowania bardziej odpornych i solidnych procesów, które niezależnie radzą sobie z wyjątkami.
Aby dowiedzieć się więcej na ten temat, przeczytaj nasz Kompletny przewodnik po zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA).
Czym jest inteligentna automatyzacja procesów (IPA)?
Inteligentna automatyzacja procesów odnosi się do połączenia technologii, które pomagają firmom zautomatyzować istniejące przepływy pracy i procesy. Już w 2017 roku firma McKinsey podkreślała korzyści płynące z inteligentnej automatyzacji. Szeroko rozpowszechniony dokument firmy konsultingowej, Inteligentna automatyzacja procesów: The engine at the core of the next-generation operating model, przedstawia pięć podstawowych technologii, które łączą się, aby umożliwić inteligentną automatyzację.
Są to:
1. Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA):
Zestaw narzędzi, które wykonują przewidywalne, powtarzalne i dobrze zdefiniowane zadania, które tradycyjnie były domeną pracowników.
2. Uczenie maszynowe i zaawansowana analityka:
Zaawansowane algorytmy, które są szkolone do znajdowania wzorców w ogromnych zbiorach danych historycznych, dzięki czemu mogą dostarczać spostrzeżeń i prognoz z szybkością i dokładnością niemożliwą dla ludzkich badaczy.
3. Generatory języka naturalnego (NLG)
Jak dowodzi sukces narzędzi takich jak ChatGPT i Pi, generatory języka naturalnego mogą tworzyć tekst i inne kreacje ułatwiające komunikację między ludźmi a technologią.
4. Inteligentne przepływy pracy:
Oprogramowanie do obsługi procesów biznesowych, które zarządza przepływem pracy między ludźmi a maszynami, zapewniając płynne dostarczanie, śledzenie i raportowanie.
5. Czynniki poznawcze:
Inteligentne chatboty, które wykorzystują kombinację ML i NLP, aby zapewnić zautomatyzowanych przedstawicieli obsługi klienta, którzy zmniejszają obciążenie personelu obsługi, a w niektórych przypadkach wyróżniają się w sprzedaży i zrozumieniu klientów.
Wymienione powyżej technologie są podstawowymi elementami tworzącymi rozwiązanie IPA. Chociaż jest to sugerowane, do listy narzędzi składających się na technologię IPA dodalibyśmy również technologię wizji komputerowej (CVT).
Podobieństwa między RPA a IPA
Choć RPA i IPA to odrębne kategorie technologiczne, w dość dużym stopniu się one przenikają. Oto niektóre z podobieństw między RPA a IPA.
1. Oba są narzędziami do automatyzacji
Najbardziej widocznym powiązaniem między RPA i IPA jest to, że oba narzędzia istnieją w celu automatyzacji procesów biznesowych. Podczas gdy każde rozwiązanie przyjmuje własne podejście i wykorzystuje różne rodzaje technologii do osiągnięcia swoich celów, ich etos polega na obsłudze zadań, które tradycyjnie wykonują ludzie, i znajdowaniu sposobów na wykonywanie ich wydajniej, taniej i dokładniej.
2. RPA jest centralną częścią IPA
Kolejnym ważnym podobieństwem między obiema technologiami jest fakt, że RPA jest podstawowym elementem IPA. Podczas gdy uczenie maszynowe i inne technologie naśladujące ludzkie poznanie są kluczowymi elementami IPA, automatyzacja jest zbudowana na fundamencie RPA.
3. RPA i IPA mają podobne korzyści
RPA i IPA mają również wiele takich samych korzyści biznesowych. Na przykład pomagają firmom obniżyć koszty, zaoszczędzić czas, zwiększyć produktywność, zwiększyć zadowolenie pracowników, spełnić standardy zgodności, poprawić jakość usług i zmniejszyć liczbę błędów ludzkich.
Różnice między RPA a IPA
Chociaż RPA i IPA mają wiele cech wspólnych, istnieją pewne różnice, które należy zrozumieć.
#1. Skalowalność
Podczas gdy RPA doskonale sprawdza się w automatyzacji pojedynczych zadań, orkiestracja złożonych przepływów pracy lub obsługa nieustrukturyzowanych danych jest powszechnym wyzwaniem. IPA oferuje mieszankę narzędzi, które pomagają w skalowaniu wąskich gardeł, takich jak nieustrukturyzowane dane lub podejmowanie decyzji.
#2. Nauka i adaptacja w czasie rzeczywistym
RPA jest idealnym rozwiązaniem dla zadań, które przebiegają w przewidywalny sposób, krok po kroku. Z definicji postępuje zgodnie z instrukcjami. Z drugiej strony, IPA może uczyć się i dostosowywać w czasie rzeczywistym dzięki funkcjom takim jak ML.
#3. Inteligencja
Inteligencja jest trudna do zdefiniowania. Wszyscy jednak rozumiemy, że ludzkie myślenie wykorzystuje różne narzędzia, takie jak logika, rozumowanie, uczenie się, planowanie i rozwiązywanie problemów w celu generowania odpowiedzi lub prognoz na podstawie informacji.
Narzędzia RPA mogą przetwarzać informacje, ale tylko za pomocą ścisłego zestawu reguł. Zasadniczo wykorzystuje logikę if/then/else do obsługi procesów biznesowych. W efekcie RPA naśladuje ludzkie poznanie, ale tylko dlatego, że otrzymuje mapę.
Z drugiej strony, inteligentna automatyzacja przetwarza dane w sposób, który bardziej przypomina ludzkie poznanie. Ponieważ inteligentne narzędzia do automatyzacji wykorzystują sztuczną inteligencję, mogą wyjść poza granice wykonywania instrukcji i dostosowywać się do zmieniających się okoliczności, nieustrukturyzowanych danych i innych wyjątkowych czynników, które mogą stanowić przeszkodę dla narzędzi RPA.
#4. Obsługa nieustrukturyzowanych danych
RPA pomaga zespołom radzić sobie z deterministycznymi zadaniami. W związku z tym opiera się na przewidywalnych danych wejściowych, takich jak dane strukturalne. Jednak jeśli chodzi o radzenie sobie z nieustrukturyzowanymi danymi lub wszelkimi informacjami, które wykraczają poza zastrzeżenia, osiągamy górne granice narzędzi RPA.
Radzenie sobie z danymi strukturalnymi często spada na pracowników fizycznych. Ponieważ w grę wchodzi spora ilość decyzji i interpretacji, sensowne jest wykorzystanie ludzkiego poznania. Inteligentna automatyzacja może jednak obsługiwać nieustrukturyzowane dane dzięki wykorzystaniu technologii sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe.
Warto zauważyć, że narzędzia RPA mogą być wykorzystywane do przekształcania nieustrukturyzowanych danych w dane ustrukturyzowane. Na przykład korzystanie z narzędzi do przetwarzania języka naturalnego (NLP) lub optycznego rozpoznawania znaków (OCR) pomaga przetłumaczyć te dane na coś, z czym RPA może pracować. Jednak charakter nieustrukturyzowanych danych sprawia, że proces ten jest złożony i wymaga utworzenia wielu szablonów zdolnych do obsługi zadania. Rzeczywistość ta może prowadzić do problemów ze skalowaniem rozwiązań RPA.
#5. RPA jest bardziej opłacalne
Podczas gdy narzędzia IA mają szerszy zakres niż oprogramowanie RPA, te dodatki mają swoją cenę. Jednym z najbardziej atrakcyjnych aspektów narzędzi do automatyzacji jest ich udowodniona oszczędność kosztów. Biorąc jednak pod uwagę ich względne ceny, oprogramowanie RPA jest bardziej dostępne dla większości rynku.
Inteligentna automatyzacja to bardziej elastyczne rozwiązanie, które może działać w szerszym zakresie środowisk. Jednak nie każda firma ma złożone wymagania w zakresie automatyzacji. W zależności od zakresu procesów biznesowych, które należy zautomatyzować, rozwiązania RPA mogą zapewnić wszystko, czego potrzebujesz.
#6. RPA można wdrożyć szybciej
Inteligentne narzędzia do automatyzacji zapewniają rozwiązania szerokiego zakresu problemów. Jednak jeśli chodzi o szybki czas wdrożenia, ta złożoność staje się nieco negatywna. Narzędzia RPA są prostsze, a zatem ich wdrożenie jest tańsze i mniej czasochłonne. Dla liderów znajdujących się pod presją transformacji cyfrowej w swoich firmach, rozwiązania RPA mogą zaoferować szybszą ścieżkę do generowania wartości.
#7. Narzędzia IPA mają bardziej stromą krzywą uczenia się
Ponownie, względna złożoność tych narzędzi tworzy zalety i wady. Z natury rzeczy wdrożenie narzędzi IPA wymaga wysoce technicznych funkcji, takich jak uczenie maszynowe.
Wciąż jest nadzieja dla zespołów nietechnicznych. Firmy konsultingowe zajmujące się inteligentną automatyzacją mogą wykonać znaczną część ciężkiej pracy i zaprojektować proces. Co więcej, narzędzia IA z dnia na dzień stają się coraz bardziej przyjazne dla użytkownika.
Przykłady inteligentnej automatyzacji procesów i zastosowania w przemyśle
Według badań, w 2023 roku wyprodukowanych zostanie 120 zettabajtów danych. Każdego roku ilość danych produkowanych na całym świecie wzrasta o około 20% do 25%. Według MIT Sloan, około 80% tych danych jest nieustrukturyzowanych. Podczas gdy narzędzia RPA pozwoliły firmom wiele zrobić z danymi strukturalnymi, jasne jest, że tekst, audio, wideo, e-maile, treści z mediów społecznościowych, dzienniki serwerów, dzienniki czujników i zdjęcia satelitarne mogą oferować niezwykłe możliwości.
Najlepszym sposobem na zrozumienie możliwości inteligentnej automatyzacji biznesu są praktyczne, rzeczywiste przykłady i przypadki użycia. Oto kilka sposobów, w jakie inteligentna technologia automatyzacji może pomóc w poszczególnych branżach.
1. Obsługa klienta
Oczekiwania dotyczące obsługi klienta wzrosły dramatycznie w ostatnich latach. Współczesny konsument wymaga zawsze włączonych, samoobsługowych opcji o wysokim stopniu personalizacji. Inteligentna automatyzacja pomaga firmom oferować oczekiwany poziom niestandardowej opieki bez wysokich kosztów ogólnych związanych z pracownikami.
Chatboty zasilane przez procesory języka naturalnego i połączone z platformami zarządzania relacjami z klientami (CRM) mogą oferować doskonałą obsługę klienta. W połączeniu z automatyczną obsługą wiadomości e-mail, analityką predykcyjną i analizą nastrojów, firmy mają do dyspozycji wielokanałową obsługę, która przewiduje problemy i pomaga utrzymać klientów.
2. Opieka zdrowotna
Opieka zdrowotna w znacznym stopniu korzysta z inteligentnej automatyzacji. Globalny zły stan zdrowia oznacza, że szpitale stają się coraz bardziej zatłoczone, a wiele z nich trzeszczy pod presją. Napięte budżety i przepracowany personel podkreślają potrzebę większej wydajności operacyjnej, zwłaszcza w zakresie zadań administracyjnych, takich jak rejestracja pacjentów, przetwarzanie ubezpieczeń, planowanie, fakturowanie i inne.
3. Finanse
Branża finansowa słusznie zyskała reputację lidera najnowocześniejszych technologii. Jako pierwsi użytkownicy technologii RPA, branża nadal znajduje sposoby na zwiększenie wydajności i sprostanie obciążeniom regulacyjnym. Inteligentna automatyzacja jest wykorzystywana w całej przestrzeni finansowej, aby pomóc w wykrywaniu oszustw i zapewnieniu zgodności z przepisami. Jednak technologia ta pomaga również w operacjach, coraz bardziej usprawniając podejmowanie decyzji dotyczących wniosków kredytowych i nie tylko. Co więcej, może również zautomatyzować testowanie oprogramowania, pomagając instytucjom finansowym w tworzeniu oprogramowania na zamówienie.
4. Produkcja
W ostatnich latach świadomość społeczna dotycząca kwestii związanych z łańcuchem dostaw wzrosła z powodu wąskich gardeł, inflacji i ogólnego kryzysu związanego z kosztami utrzymania. Producenci muszą przyjąć cyfrową transformację, ponieważ preferencje zakupowe ewoluują, a dynamika biznesowa się zmienia. Rzeczywistość ta jest szczególnie widoczna w krajach nowo uprzemysłowionych lub rozwijających się.
RPA i IPA mogą pomóc firmom w tych obszarach wypełnić lukę i usprawnić procesy i organizację w całym łańcuchu wartości. Automatyzacja zleceń produkcyjnych, zrozumienie i dostosowanie się do zmieniających się preferencji klientów, poprawa logistyki i redukcja odpadów to tylko kilka obszarów, które mogą skorzystać z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.
Czy inteligentna automatyzacja procesów i hiperautomatyzacja to to samo?
Podczas gdy wielu ekspertów używa inteligentnej automatyzacji procesów i hiperautomatyzacji zamiennie, są to odrębne koncepcje. Zamieszanie jest zrozumiałe. Obie dyscypliny przodują w automatyzacji procesów informatycznych i biznesowych przy użyciu sztucznej inteligencji i innych powiązanych technologii. Ważne jest jednak, aby zrozumieć różnice między nimi.
Jak wspomniano powyżej, inteligentna automatyzacja procesów wykorzystuje połączenie technologii takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, wizja komputerowa, przetwarzanie kognitywne, przetwarzanie języka naturalnego i oczywiście RPA.
Z drugiej strony, hiperautomatyzacja to filozofia lub podejście, które ma na celu zautomatyzowanie jak największej liczby procesów biznesowych.
Wiele nieporozumień wynika z faktu, że IPA jest częścią podejścia hiperautomatyzacji. Jednak hiperautomatyzacja jest bardziej zaawansowaną, przyspieszoną wersją IA o znacznie większym zakresie. Zamiast zajmować się stałymi procesami lub zadaniami, hiperautomatyzacja działa na różnych platformach i technologiach, aby zmaksymalizować wydajność biznesową.
Gdzie IPA i RPA przecinają się i zbiegają
Dużą część tego artykułu poświęciliśmy na analizę względnych zalet IPA i RPA. Chociaż warto rozróżnić te technologie automatyzacji, myślenie o nich jako o przeciwstawnych lub konkurencyjnych narzędziach nie jest do końca właściwe. Najlepszym sposobem na zrozumienie ich możliwości jest wykorzystanie ich jako uzupełniających się narzędzi do automatyzacji.
Istnieje wiele punktów, w których oba narzędzia się przecinają.
#1. IPA jako rozwiązanie dla ograniczeń RPA
W artykule How to Compete in the Age of Artificial Intelligence (Mohanty i Vyas, 2018) autorzy stwierdzają, że “roboty RPA zrobią dokładnie to, co im powiesz, co jest ich największą siłą, ale także największą słabością”. Ten sentyment podkreśla krytyczny punkt dotyczący granic RPA: Jak dowodzi jego powszechne przyjęcie, jest to niezbędne narzędzie w erze informacji; jednak nieustrukturyzowane dane i nieprzewidywalne scenariusze oznaczają, że firmy nie mogą zastosować rozwiązań RPA do każdego zadania.
Uczenie maszynowe może pomóc rozszerzyć możliwości RPA, zwłaszcza w dwóch głównych obszarach. Są to:
1. Radzenie sobie z nieustrukturyzowanymi danymi
2. Otwieranie drzwi do podejmowania decyzji wyższego rzędu
W obecnej sytuacji narzędzia RPA nie są w stanie wykonać powyższych zadań. Jednak w połączeniu ze sztuczną inteligencją automatyzacja może przejść na nowy poziom.
#2. Jako krok w kierunku wdrożenia IPA lub hiperautomatyzacji
Kuszące jest traktowanie RPA, IPA i hiperautomatyzacji jako kontinuum. Jednak może to być lekkie uproszczenie sprawy. Faktem jest, że każdy złożony system automatyzacji, który obejmuje IPA lub hiperautomatyzację, będzie w dużym stopniu opierał się na RPA. W związku z tym narzędzia RPA będą nadal istotne i niezbędne w tych zaawansowanych scenariuszach.
Argument ten jest mocniejszy w kontekście implementacji. Droga do hiperautomatyzacji wymaga wielu badań nad tym, które zadania można zautomatyzować. Rozpoczęcie od RPA buduje solidne podstawy dla typów zadań, które można zautomatyzować. Umożliwia firmom tworzenie i testowanie przepływów pracy automatyzacji, które mogą ostatecznie rozszerzyć i rozszerzyć o IPA.
Hiperautomatyzacja to podejście polegające na automatyzacji wszystkiego, co jest możliwe. To, jak to wygląda, będzie się różnić w zależności od firmy. W niektórych firmach może to obejmować RPA, które jest wspomagane w niewielkim stopniu przez sztuczną inteligencję; w innych może to być pełnoprawna, kompleksowa maszyna do automatyzacji przy minimalnym wkładzie człowieka.
#3. Analiza predykcyjna i podejmowanie decyzji
RPA wykonuje zdefiniowane zadania w oparciu o określone wyzwalacze lub dane wejściowe. Jeśli weźmiemy pod uwagę niektóre zalety IPA, takie jak analiza nastrojów, przetwarzanie języka naturalnego, technologia wizji komputerowej i możliwości uczenia maszynowego, jasne jest, że technologia ta będzie w stanie obsłużyć wiele nieuporządkowanych danych i przekształcić je w ustrukturyzowane informacje, które mogą służyć jako wyzwalacze lub dane wejściowe.
Możliwości są tu oszałamiające. Jak widzieliśmy w branży medycznej, badania wykazały, że sztuczna inteligencja przewyższała radiologów w badaniach mammograficznych. Dokładne dokonywanie takich prognoz wymaga wieloletniego doświadczenia i wiedzy specjalistycznej, która opuszcza firmę, gdy ktoś przechodzi na emeryturę lub odchodzi. RPA w połączeniu ze sztuczną inteligencją może pomóc przezwyciężyć tę lukę w doświadczeniu.
Chociaż przykład badań mammograficznych przyciąga uwagę, korzyści płynące z RPA i IPA mogą mieć zastosowanie do kilku innych scenariuszy zarządzania przedsiębiorstwem, które wymagają wysokiej jakości poznania lub podejmowania decyzji. Po podjęciu tych decyzji mogą one uruchomić dalsze działania za pośrednictwem RPA, zapewniając niesamowity poziom produktywności szerokiemu zakresowi firm.
Pięć inteligentnych narzędzi do automatyzacji
Na rynku istnieje kilku dostawców inteligentnych systemów automatyzacji. Każda z nich oferuje unikalne połączenie różnych technologii, podejść i cen. Przyjrzyjmy się pięciu największym nazwiskom w obszarze IA.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST to kompleksowe, kompleksowe, inteligentne rozwiązanie do automatyzacji oferujące najnowocześniejsze narzędzia hiperautomatyzacji zarówno do automatyzacji oprogramowania, jak i automatyzacji procesów zrobotyzowanych. Wykorzystuje połączenie technologii Computer Vision i RPA, aby pomóc użytkownikom odkrywać i automatyzować zarówno front-endowe, jak i back-endowe zadania biurowe. Platforma posiada doskonałe funkcje, takie jak OCR i solidne narzędzia analityczne. Jest również wyposażona w funkcje bezkodowe, wersje bezpłatne i korporacyjne, automatyzację dowolnej aplikacji między platformami / przeglądarkami, nieograniczone licencje i pełnoetatowego eksperta ZAP pracującego jako część zespołów klienta (w edycji Enterprise).
#2. IBM Cloud Pak dla automatyzacji biznesu
IBM Cloud Pak to modułowe, inteligentne rozwiązanie do automatyzacji w chmurze hybrydowej. Ta kompleksowa platforma automatyzacji biznesu jest wyposażona w szereg funkcji, w tym automatyzację przepływu pracy, przetwarzanie dokumentów, eksplorację procesów i funkcje zarządzania decyzjami. Obejmuje również narzędzia o niskim i zerowym kodzie oraz dobrą obsługę klienta.
#3. Platforma automatyzacji biznesu UiPath
UiPath wzmocnił swoją ofertę RPA o inteligentną automatyzację biznesu. Platforma wykorzystuje technologię Computer Vision i Unattended Robotics (według ich słów “roboty zarządzające robotami”), aby osiągnąć te cele. Korzystają również z ulepszeń kognitywnych, aby zrozumieć język i nieustrukturyzowane dane. Platforma UiPath Business Automation Platform integruje się z usługami kognitywnymi innych firm, takich jak IBM, Google i Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud to kolejna oparta na chmurze platforma inteligentnej automatyzacji z możliwościami IA. Firma oferuje również inteligentne usługi automatyzacji, aby pomóc zespołom w implementacji i utrzymaniu. Oprócz inteligentnych narzędzi do automatyzacji procesów zrobotyzowanych, Blue Prism Cloud oferuje również bezkodowe studio projektowe typu “przeciągnij i upuść” oraz Control Room, funkcję orkiestracji automatyzacji przepływu pracy.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, wcześniej nazywane Microsoft Flow, to kolejne oparte na chmurze inteligentne rozwiązanie do automatyzacji bez użycia kodu. Pakiet oferuje funkcję o nazwie AI Builder, która jest przyjazna dla użytkownika, skalowalna i łatwa do podłączenia. Głośna inwestycja Microsoftu w ChatGPT o wartości 10 miliardów dolarów oznacza, że zapewnia on możliwości przetwarzania języka naturalnego w połączeniu z interfejsem typu “wskaż i kliknij”, który umożliwia zespołom nietechnicznym tworzenie inteligentnych, zrobotyzowanych przepływów pracy automatyzacji procesów.
Końcowe przemyślenia
RPA i IPA to odrębne technologie. Są one jednak głęboko komplementarne. Prawdziwa moc obu narzędzi leży w ich zdolności do wspomagania nie tylko ludzkich pracowników, ale także siebie nawzajem. Jak pokazuje wiele przykładów inteligentnej automatyzacji, większość podstawowych zadań, które umożliwia IA, może być wykonywana przez pracowników cyfrowych i roboty. Skuteczna automatyzacja wymaga rozbicia i zrozumienia istniejących przepływów pracy. RPA może odpowiadać za wiele z tych części składowych.
Stoimy u progu ekscytującej ery w świecie pracy, w której ludzkie zdolności poznawcze mogą być uzupełniane przez sztuczną inteligencję. Transformacja cyfrowa słusznie jest priorytetem dla firm w krajach rozwiniętych i rozwijających się. Przyjęcie narzędzi IPA i RPA będzie stanowić centralną część tych zmian, umożliwiając niewyobrażalną produktywność.
