Přehled inteligentní automatizace

Jedním z příkladů je optické rozpoznávání znaků (OCR), používané pro „čtení“ papíru nebo digitálních dokumentů (např. PDF). OCR tradičně závisel na softwaru pro rozpoznávání vzorů pro identifikaci písmen a čísel. Protože se však písma a zejména rukopis mohou divoce lišit, mělo limity na to, jak přesně by to mohlo udělat.

Nástup strojového učení v OCR toto omezení negoval. Neuronová síť strojového učení může „číst“ znaky identifikací jedinečných vzorů v každém z nich a učením nových vzorů zohledňovat variaci. V průběhu času to umožňuje lépe konzistentně rozlišovat mezi Os a 0s nebo 5s a Ss – rozpoznat, že užší kruh odpovídá vzoru nuly více než písmeno O. Některé další aplikace inteligentní automatizace jsou:

• Extrakce informací o dokumentu (DOX). Vývoj OCR. DOX může extrahovat data formátovaná v hlavičkách a tabulkách v tabulkových souborech (strukturovaná data) i skenované dokumenty (nestrukturovaná data). To umožňuje podnikům rychle zpracovat velké množství faktur, objednávek, stvrzenek, formulářů, aplikací a dalších a zajistit jejich spárování s ostatními záznamy.

• Inteligentní interakce se zákazníkem. Pomocí zpracování přirozeného jazyka rozumí inteligentní procesně automatizovaní chatboti dotazům zákazníků a reagují na ně kontextovými, přizpůsobenými odpověďmi, což nejen urychluje dobu odezvy, ale také zlepšuje celkovou spokojenost zákazníků a zároveň snižuje pracovní zátěž pracovníků podpory.

• Prediktivní údržba. Díky průběžné analýze historických dat snímačů a dat snímačů v reálném čase může inteligentní automatizace procesů detekovat včasné varovné signály poruchy vybavení, což umožňuje týmům údržby naplánovat včasné zásahy a dynamicky upravovat servisní intervaly, což snižuje náklady na odstávky a opravy.

To ukazuje, jak může umělá inteligence automatizovat dříve manuální procesy, aby dramaticky zvýšila přesnost a rychlost. V tomto článku také prozkoumáme, jak to povede k lepšímu rozhodování, zefektivnění pracovních postupů údržby a větší provozní efektivitě pro podnik a jeho lidské pracovní síly.

Komponenty inteligentní automatizace

Inteligentní automatizace se skládá ze tří hlavních komponent. Společně poskytují strategický rámec pro to, jak mohou podniky zvýšit provozní efektivitu:

1. Umělá inteligence (AI): Technologie, která umožňuje počítačům učit se a řešit problémy, jako to dělají lidé. Pole umělé inteligence zahrnují strojové učení, zpracování přirozeného jazyka, počítačové vidění a generativní umělou inteligenci.

1. Správa obchodních procesů: Tato komponenta zahrnuje návrh, provoz a optimalizaci digitalizovaných obchodních procesů s formálními pravidly.

1. Robotická automatizace procesů (RPA): Softwarové roboty, které provádějí opakující se manuální, nízkoúrovňové úlohy, jako je extrakce dat.

Jak funguje inteligentní automatizace?

Abyste pochopili, jak inteligentní automatizace funguje, je užitečné nejprve porozumět dvěma základním formám automatizace:

Tradiční automatizace procesů je využití softwaru a technologií podle naprogramovaných pravidel pro automatizaci opakovaných podnikových procesů. Integrace více automatizovaných procesů vytváří komplexní proces – to je známé jako orchestrace workflow.

Robotická automatizace procesů je primární složkou BPA. Odkazuje na boty naprogramované pro emulaci a kopírování lidských akcí pro dokončení opakujících se úloh. Jejich integrací do podnikových systémů mohou roboti RPA automatizovat širokou škálu úloh založených na pravidlech.

Inteligentní automatizace procesů je dalším vývojem. Integruje pokročilé techniky umělé inteligence, včetně funkcí strojového učení (ML) a zpracování přirozeného jazyka (NLP), s robotickou automatizací procesů k provádění pokročilých úloh, pro které není nutně předprogramován. Může také odvodit obchodní kontext za daty a poučit se ze svých zkušeností, čímž se stane mnohem flexibilnějším a přizpůsobivějším než starší formy automatizace. Příklady:

• V procesu od tipu k úhradě (cyklus hledání tipů a jejich přeměny na platící zákazníky) mohou pracovníci odbytu používat inteligentní automatizaci procesů k vytváření zakázek odběratele buď ze strukturovaných dat (jako jsou tabulky Microsoft Excel), nebo z nestrukturovaných dat (jako v naskenovaných PDF). Mohou místo toho trávit čas tím, že ušetří na poskytování personalizovaného zákaznického servisu.

• V rámci procesu náboru do důchodu (cyklus hledání zaměstnanců a řízení jejich cesty až do odchodu) mohou personalisté využít inteligentní automatizaci procesů k zobrazení životopisů během náboru.

Proč je inteligentní automatizace důležitá?

Inteligentní automatizace je důležitá, protože spojuje efektivitu automatizovaných procesů založených na pravidlech s pokročilými funkcemi umělé inteligence, které mohou analyzovat složitá data a poučit se ze zkušeností. To umožňuje podnikům automatizovat úlohy, které byly dříve nad rámec automatizace, což vede k větší konzistenci, lepšímu rozhodování a nižším provozním nákladům.

Výhody inteligentní automatizace

Inteligentní automatizace umožňuje podnikům zefektivnit procesy a činit lepší rozhodnutí, což vede k těmto výhodám:

• Vyšší efektivita, přesnost a konzistence: Systémy umělé inteligence mohou spouštět opakující se úlohy zvýšeným tempem automatizace. To zvyšuje produktivitu a osvobozuje lidské pracovníky, aby se zaměřili na vyšší úroveň strategických činností.

• Lepší návratnost investic: Díky snížení nákladů, úsporám času a zmírnění rizik, které přichází s inteligentní automatizací, mohou podniky, které se rozhodnou investovat do, očekávat významnou návratnost investic.

• Lepší zákaznická zkušenost: Chatboti mohou nabídnout personalizovanou zákaznickou podporu 24 hodin denně. Čím rychleji mohou vyřešit své problémy, tím menší je pravděpodobnost, že budou považovat za konkurenta.

Výzvy inteligentní automatizace

Výhody jsou jasné. Podniky, které se rozhodnou pro inteligentní automatizaci procesů, by se však měly připravit na účinek, který může mít na jejich lidské pracovní síly.

Zatímco někteří zaměstnanci se mohou cítit osvobozeni od meniálních úkolů, jiní se tím mohou cítit ohroženi. Management může zmírnit tuto obavu tím, že zavede politiky, které povzbudí zaměstnance k rozšiřování dovedností a rekvalifikaci. V ideálním případě může podnik vzniknout se strategičtějšími a kreativnějšími mysliteli zaměřenými na inovace – jejich rozhodování je posíleno poznatky poskytnuté umělou inteligencí.

Podniky uvažující o přijetí umělé inteligence by měly také zkoumat otázky týkající se předpojatosti v umělé inteligenci, transparentnosti v tom, jak vyvozuje závěry, a odpovědnosti. To vše jsou témata, která může definovat výbor pro etiku umělé inteligence organizace.

Další úvahou je technický dluh, který vzniká během přechodu na umělou inteligenci při zachování starších aplikací. Faktory, jako je nedostatečná kvalita dat, nedostatečná infrastruktura a nedostatky v dovednostech, mohou všechny bránit efektivitě inteligentní automatizace v podniku. Umělá inteligence může organizacím pomoci snížit letitý technický dluh automatizací provozních úloh, jako je refaktoringový kód, které musí vývojáři často zvládat.

Inteligentní automatizační technologie

Inteligentní automatizace vzniká, když podniky používají technologie umělé inteligence na tradiční automatizaci procesů. Mezi tyto technologie patří:

• Umělá inteligence
  Umělá inteligence je základem inteligentní automatizace, která umožňuje systémům zpracovávat informace, identifikovat vzorce a rozhodovat se bez zásahu člověka. Na rozdíl od tradiční automatizace, která se řídí předdefinovanými pravidly a používá strukturovaná data, mohou systémy řízené umělou inteligencí analyzovat komplexní data – strukturovaná i nestrukturovaná – a extrahovat tak přehledy a přizpůsobit se novým informacím. Tato schopnost umožňuje podnikům automatizovat rozhodovací procesy, zvýšit efektivitu a zlepšit přesnost způsobem, který automatizace založená na pravidlech nemůže.
• Strojové učení
  Strojové učení je odvětví umělé inteligence zahrnující složité algoritmy. To umožňuje pokročilé schopnosti rozpoznávání vzorů, které přesahují tradiční statistické metody. S velkými a různorodými datovými sadami mohou modely poskytovat analýzy, které informují o rozhodování v reálném čase. Kromě průběžného učení se může v průběhu času přizpůsobit i zohlednění předchozích akcí a výsledků ve svých doporučeních.
• Zpracování přirozeného jazyka
  NLP je podmnožina strojového učení, která se specializuje na úlohy založené na jazyku a nestrukturovaná hlasová a textová data, která s ním přicházejí. NLP umožňuje chatbotům a virtuálním asistentům porozumět lidským příkazům prostřednictvím přirozeného jazyka, s ohledem na smýšlení a záměr dodávat odpovědi na míru. Výsledkem je lepší zákaznický servis jménem firmy. Automatizovaná klasifikace dokumentů je další aplikací NLP. Umožňuje rychlejší směrování a zpracování, snadnější dodržování předpisů a efektivnější správu dokumentů. Vývojáři mohou také aplikovat NLP během procesu kódování. Může pomoci se vším od návrhů kódování až po ladění až po generování dokumentů.
• Počítačové vidění
  Počítačové vidění je aplikace inteligentní automatizace na vizuální informace (jako jsou obrazová nebo video data). Podniky to mohou použít pro úkoly, jako je monitorování a kontrola opotřebení transformátorů, rozvoden a elektrických vedení elektrické sítě.

Případy použití inteligentní automatizace

Podniky již využívají inteligentní automatizaci procesů. Zde je několik příkladů:

• Finance a účetnictví
  Finanční a účetní oddělení podniků využívají inteligentní automatizaci k urychlení řady pracovních postupů. Při zpracování faktury může extrahovat data z faktur a spárovat je s objednávkami. Správa výdajů umožňuje kategorizovat výdaje zaměstnanců a označovat anomálie ke kontrole. A s finančním výkaznictvím může konsolidovat data z více zdrojů, generovat výkazy a zajistit shodu s předpisy.

• Logistika dodavatelského řetězce
  Inteligentní automatizace pomáhá dodavatelským řetězcům udržet odolnost zlepšením řízení zásob, automatizací doplňování zásob a optimalizací přepravních tras. To má za následek minimalizované dodací lhůty a náklady, snížení nedostatečného krytí a nadměrného krytí zásob a také zvýšenou transparentnost prostřednictvím sledování zásilek v reálném čase.

• Automatizace služeb zákazníkům
  Podniky stále více využívají inteligentní automatizaci k usnadnění zákaznického servisu. Chatboti a virtuální asistenti mohou například vyřizovat dotazy zákazníků a poskytovat podporu. Pokud je problém příliš složitý a nemůže, nasměruje ho na lidského činitele v příslušném oddělení.

  Umělá inteligence může také analyzovat zpětnou vazbu a interakce zákazníků, aby zjistila smýšlení a zlepšila strategie reakce. Tomu se říká sentimentální analýza.

Budoucnost inteligentní automatizace

Přijetí inteligentní automatizace procesů má zůstat konkurenceschopné. Podniky, které najdou strategii pro její orchestraci s tradiční automatizací procesů a agentními systémy umělé inteligence, mohou očekávat zvýšení produktivity, zvýšení přesnosti a úspory nákladů na jejich komplexní procesy.

Agenti umělé inteligence se mohou specializovat na složitější úlohy, které jim umožňují spolupracovat napříč různými odděleními a organizacemi. Představte si, že jeden spravuje komponenty zásob a dodávek dodavatelského řetězce a spolupracuje s druhým na sledování souvisejících faktur a knih.

To přesouvá zátěž těchto opakujících se pracovních postupů od lidských týmů, které se nyní mohou soustředit na jiné, vyšší role ve výzkumu a vývoji, sociální odpovědnost podniků nebo technickou podporu. Tato pracovní místa vyžadují dovednosti, se kterými AI bojuje, jako je empatie, ideace a nuance.

Investicí do inteligentní automatizace a zvyšování kvalifikace lidských talentů může podnik vzniknout s pracovní silou posílenou umělou inteligencí – spíše než s tím, která je nahrazena. Spolupráce mezi oběma může přinést úroveň efektivity, která byla dříve považována za nemožnou.