Wiele osób doskonale pamięta rok, w którym wprowadzono na rynek pierwszego iPhone’a, a niektórzy pamiętają nawet narodziny Internetu. Jednak określenie roku, który wyznaczył kluczowy moment w podróży automatyzacji, jest znacznie trudniejszym zadaniem. Na początku XXI wieku na scenę wkroczyła Robotic Process Automation (RPA), wprowadzając koncepcję robotów programowych, które naśladują ludzkie interakcje z systemami komputerowymi. Ta innowacja znacząco zmieniła wydajność operacyjną i ogólny krajobraz biznesowy.
A teraz 20 lat do przodu. Dziś jesteśmy świadkami prawdziwego duetu sił w dziedzinie automatyzacji. Połączenie RPA i AI (sztucznej inteligencji) przekształciło możliwości automatyzacji i zapewniło przewagę konkurencyjną organizacjom na tyle ciekawym, by wdrażać nowe technologie. W miarę zagłębiania się w temat odkrywamy, jak mariaż AI-RPA przynosi duże korzyści, kształtując sposób, w jaki firmy pracują dzisiaj.
Spis treści
Wewnątrz RPA: Blaski i cienie
Robotic Process Automation stała się technologicznym cudem, z robotami programowymi odzwierciedlającymi ludzkie działania w celu efektywnego wykonywania zadań. Ci wirtualni asystenci wykazują się wysoką precyzją, szybko poruszając się po skomplikowanych systemach, rozpoznając i wyodrębniając dane oraz wykonując różne predefiniowane funkcje. Ich szybkość i niezawodność odróżnia je od ich ludzkich odpowiedników, eliminując potrzebę przerw.
Obecnie, w różnych branżach, RPA wyróżnia się jako czynnik zmieniający zasady gry, przynoszący wymierne korzyści. Weźmy na przykład opiekę zdrowotną, gdzie RPA odgrywa kluczową rolę w poprawie opieki nad pacjentem. Skutecznie zarządza zadaniami, takimi jak planowanie wizyt, przetwarzanie roszczeń i zarządzanie danymi pacjentów, usprawniając procesy administracyjne i minimalizując błędy w celu uzyskania lepszych wyników opieki zdrowotnej. Transformacyjna podróż Dexcom z automatyzacją opartą na sztucznej inteligencji pokazuje niezwykłe wyniki, odblokowując 200 000 godzin wzrostu wydajności, osiągając 80% redukcję czasu cyklu i wspierając 50% wzrost biznesu. Ta historia sukcesu jest symbolem szerszego wpływu RPA w różnych branżach.
W finansach wpływ RPA wykracza poza automatyzację zadań; chodzi o poprawę wyników finansowych. Wiele firm, w tym znane marki, takie jak IBM, Coca-Cola, Deutsche Bank, Delta Airlines, McDonald’s, UPS i Walmart, wykorzystało RPA do automatyzacji swoich procesów biznesowych. Rezultat? Znaczące oszczędności kosztów, zwiększona produktywność i znaczący zwrot z inwestycji, pokazujące powszechny sukces RPA w optymalizacji wydajności operacyjnej.
RPA nie jest jednak pozbawiona ograniczeń. Rozwiązania RPA opierają się na z góry określonych regułach i szablonach. Chociaż RPA doskonale sprawdza się w zadaniach z jasnymi regułami, staje przed wyzwaniami związanymi z nieustrukturyzowanymi danymi i zmiennością dokumentów. To ograniczenie doprowadziło do poszukiwania rozwiązań automatyzacji, które są bardziej elastyczne i dostosowują się do zmieniających się wymagań firm.
Wzrost znaczenia sztucznej inteligencji w automatyzacji
Pojawienie się sztucznej inteligencji przyniosło ekscytujące możliwości na arenie automatyzacji. Sztuczna inteligencja obejmuje różne elementy, takie jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), z których każdy dodaje coś wyjątkowego do poprawy automatyzacji procesów robotycznych (RPA). Uczenie maszynowe pomaga systemom stawać się lepszymi wraz z doświadczeniem, dostosowując się do zmian, podczas gdy NLP ułatwia komputerom i ludziom komunikację, tworząc bardziej przyjazne dla użytkownika doświadczenie.
Sztuczna inteligencja jest cenna, ponieważ może przezwyciężyć ograniczenia zwykłej RPA. Podczas gdy RPA świetnie sprawdza się w ustrukturyzowanych zadaniach opartych na regułach, sztuczna inteligencja dodaje elastyczności w obsłudze nieustrukturyzowanych danych i dostosowywaniu się do zmieniających się sytuacji. Połączenie RPA i sztucznej inteligencji rozszerza zakres zadań, które można zautomatyzować, czyniąc cały proces bardziej wydajnym i elastycznym.
Patrząc na to, jak sztuczna inteligencja praktycznie poprawia interpretację danych i podejmowanie decyzji, istnieje wiele rzeczywistych przykładów. Miedzy innymi w sektorze finansowym sztuczna inteligencja umożliwia przewidywanie trendów rynkowych, pomagając w podejmowaniu świadomych decyzji inwestycyjnych. W obsłudze klienta sztuczna inteligencja analizuje nastroje, pomagając firmom zrozumieć i skutecznie reagować na opinie klientów. Co więcej, w opiece zdrowotnej sztuczna inteligencja pomaga w diagnozowaniu schorzeń poprzez przetwarzanie skomplikowanych danych medycznych. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja usprawnia RPA, dając jej możliwość rozumienia złożonych danych i podejmowania inteligentnych decyzji.
Łączenie sił: Korzyści z RPA opartej na sztucznej inteligencji
Wspomnieliśmy już powyżej, że połączenie sztucznej inteligencji z RPA przynosi wiele korzyści, które mogą być przełomowe dla firm. Przyjrzyjmy się bliżej kompleksowej liście sposobów, w jakie ta kombinacja może usprawnić automatyzację:
Inteligentniejsze podejmowanie decyzji: Sztuczna inteligencja działa jak mózg, który sprawia, że narzędzia RPA są inteligentniejsze w podejmowaniu decyzji dzięki ulepszonym zdolnościom poznawczym. Analizuje mnóstwo danych, znajduje wzorce i pomaga narzędziom RPA dokonywać lepszych i szybszych wyborów.
Wskaźnik rozpoznawania 100%: W przeciwieństwie do zwykłych narzędzi RPA, sztuczna inteligencja w połączeniu z inteligentnym systemem przetwarzania dokumentów zmienia RPA w narzędzie o 100% wskaźniku rozpoznawania. Zręcznie zarządza nieuporządkowanymi i nieustrukturyzowanymi danymi, w tym obrazami i językiem naturalnym. Oznacza to, że może uczyć się na podstawie danych, dostosowywać do zmieniających się układów dokumentów i stale poprawiać swoją dokładność dzięki uczeniu maszynowemu.
Szybsze i lepsze wykonywanie zadań: Spryt sztucznej inteligencji łączy się z RPA, aby procesy były szybsze i dokładniejsze. Dzięki uczeniu maszynowemu sztuczna inteligencja uczy się na podstawie doświadczeń, dostosowuje się do zmian i staje się coraz lepsza w tym, co robi. W niektórych przypadkach klienci zaobserwowali znaczny, pięciokrotny wzrost szybkości procesów. Niektóre firmy odnotowały nawet 100-krotną poprawę szybkości obsługi zgłoszeń od klientów.
Skalowalność i zdolność adaptacji: RPA oparte na sztucznej inteligencji może łatwo się rozwijać i podejmować nowe zadania bez konieczności wprowadzania wielu zmian. Ta elastyczność gwarantuje możliwość sprostania zmieniającym się potrzebom operacyjnym w długim okresie.
Oszczędność kosztów i zwrot z inwestycji: Wprowadzenie sztucznej inteligencji do RPA nie tylko usprawnia pracę, ale także pozwala zaoszczędzić sporo pieniędzy w dłuższej perspektywie. Dzięki mniejszej liczbie błędów, szybszej pracy i obsłudze trudnych zadań, rozwiązania RPA oparte na sztucznej inteligencji oferują wysoki zwrot z inwestycji, co czyni je strategicznym wyborem dla myślących przyszłościowo firm. Przy średnim koszcie około 5000 USD za instalację Graip.AI w zestawie narzędzi, można oczekiwać znaczących wyników. Zwrot z inwestycji często waha się od 300% do nawet 700-1000%. Oznacza to, że odczujesz znaczny wpływ finansowy.
Odyseja integracji: Czy to takie trudne?
Integracja RPA ze sztuczną inteligencją nie jest pozbawiona przeszkód, a stawienie czoła tym wyzwaniom ma kluczowe znaczenie dla pomyślnego wdrożenia.
Jednym z głównych problemów przy wdrażaniu nowego rozwiązania IDP jest kompatybilność integracji. Rozwiązania takie jak Graip.AI są dobrze przygotowane do złagodzenia tych obaw. Rozwiązanie płynnie integruje się z istniejącymi systemami i niestandardowymi rozwiązaniami za pośrednictwem interfejsów API, oferuje natywną kompatybilność z SAP (S4 / HANA) i oferuje możliwość dostosowania do różnych niestandardowych programów biznesowych. Graip.AI integruje się z różnymi podstawowymi systemami firmy, takimi jak planowanie zasobów przedsiębiorstwa (ERP), system zarządzania transportem (TMS), zarządzanie relacjami z klientami (CRM) i wiele innych.
Inną istotną kwestią jest prywatność danych, ponieważ połączenie zrobotyzowanej automatyzacji procesów i sztucznej inteligencji wiąże się z przetwarzaniem poufnych informacji. Aby to osiągnąć, organizacje potrzebują solidnych protokołów ochrony danych i środków zgodności, aby zapewnić bezpieczną obsługę poufnych danych w całym procesie integracji.
Kolejną przeszkodą są początkowe koszty inwestycyjne związane z wdrażaniem zaawansowanych technologii. Pokonanie tego wyzwania wymaga starannego planowania finansowego i strategicznego podejścia do wykazania długoterminowych korzyści, które przewyższają początkowe wydatki. Firmy mogą rozważyć postrzeganie integracji jako strategicznej inwestycji, która z czasem może przynieść znaczne zyski w zakresie wydajności i produktywności.
Ponadto inwestowanie w kompleksowe programy szkoleniowe dla pracowników zapewnia, że są oni dobrze przygotowani do efektywnej obsługi zintegrowanych systemów, zmniejszając wyzwania techniczne związane z konwergencją RPA i AI.
Wprowadzanie sztucznej inteligencji do arsenału RPA
Integracja sztucznej inteligencji z narzędziami RPA wymaga podjęcia kilku kroków. Zacznij od oceny konkretnych potrzeb biznesowych i procesów, które mogą skorzystać na ulepszeniach AI. Zidentyfikuj kluczowe obszary, w których sztuczna inteligencja może zapewnić wydajność, dokładność i automatyzację, mając na uwadze nadrzędne cele Twojej organizacji.
Po zakończeniu pracy domowej można przystąpić do identyfikacji produktu opartego na sztucznej inteligencji, który uzupełnia narzędzie RPA. Zacznij od zarezerwowania bezpłatnej rozmowy z doświadczonymi ekspertami ds. analizy biznesowej Graip.AI, aby uzyskać wyczerpujące odpowiedzi na wszelkie pytania i zbudować kompleksową wiedzę na temat narzędzi do automatyzacji opartych na sztucznej inteligencji. Podczas połączenia można:
- Zaprezentować platformę na podstawie Twoich dokumentów: pokażemy przepływ pracy na platformie z wykorzystaniem Twoich dokumentów, abyś mógł ocenić wartość dla Twojej firmy i wskaźnik rozpoznawalności Twoich dokumentów.
- Zdefiniować priorytety automatyzacji: nasz ekspert pomoże Ci określić, które procesy w Twojej organizacji są głównymi kandydatami do automatyzacji. Omówimy potencjalny wpływ na wydajność, oszczędność kosztów i ogólną produktywność.
- Uzyskać wgląd w integrację: omówimy, w jaki sposób sztuczna inteligencja i automatyzacja mogą pasować do istniejącego krajobrazu systemów IT, jakie wysiłki będą potrzebne.
- Stworzyć spersonalizowany plan działania: wspólnie opracujemy spersonalizowany plan działania automatyzacji. Ta plan określi, które zadania powinny zostać zautomatyzowane, a które powinny pozostać ręczne oraz wskaże kroki wymagane do wdrożenia.
- Obliczyć zwrot z inwestycji: zbadamy potencjalny zwrot z inwestycji, jakiego można się spodziewać po wdrożeniu rozwiązań do automatyzacji, w oparciu o liczbę przetwarzanych dokumentów i poziom automatyzacji, jaki obecnie posiadasz.
Przyszłość integracji RPA i sztucznej inteligencji
Patrząc w przyszłość, połączenie RPA i AI jest gotowe na potężne zmiany. Jedną z najważniejszych rzeczy jest uczynienie systemów RPA inteligentniejszymi dzięki większej liczbie sztuczek uczenia maszynowego, aby mogły one obsługiwać zadania w bardziej elastyczny sposób. Innym pomysłem jest sprawienie, by RPA lepiej rozumiały i rozmawiały w zwykłym ludzkim języku, dzięki usprawnieniom w przetwarzaniu języka naturalnego.
Ważna wiadomość dla firm: aby pozostać konkurencyjnym, nadszedł czas, aby zintegrować RPA wspomagane sztuczną inteligencją ze swoimi operacjami. Przyszłość wymaga automatyzacji, która jest nie tylko szybka, ale także inteligentna. I tu właśnie wkracza sztuczna inteligencja. Ci, którzy zrobią to wcześnie, nie tylko będą prowadzić płynniejsze operacje, ale także będą gotowi na wszelkie zmiany w świecie biznesu.
Tak więc, w podróży automatyzacji, to ci z RPA wyposażonym w sztuczną inteligencję mają miejsca w pierwszym rzędzie, aby doświadczyć wszystkich ekscytujących rzeczy, które może przynieść przyszłość..