סקירת אוטומציה חכמה

זיהוי תווים אופטי (OCR), המשמש ל"קרא" נייר או מסמכים מבוססי דיגיטציה (כמו קובצי PDF), הוא דוגמה אחת. באופן מסורתי, OCR היה תלוי בתוכנת זיהוי דפוסים לזיהוי אותיות ומספרים. עם זאת, מכיוון שגופנים ובעיקר כתב יד יכולים להשתנות באופן כללי, היו לו גבולות עד כמה הוא יכול לעשות זאת באופן מדויק.

הופעת למידת מכונה ב-OCR שללה הגבלה זו. רשת עצבית של למידת מכונה יכולה "לקרוא" תווים על ידי זיהוי דפוסים ייחודיים בכל אחת ולמידה של דפוסים חדשים כדי להביא בחשבון שונות. עם הזמן, זה מאפשר לו להבחין באופן עקבי יותר בין Os ל-0s או 50 או Ss - מתוך הכרה בכך שעוגל צר יותר תואם את התבנית של אפס יותר מאשר האות O. כמה יישומים אחרים של אוטומציה חכמה הם:

• שליפת פרטי מסמך (DOX). התפתחות ה-OCR. DOX יכול לשלוף נתונים מעוצבים בכותרות ובטבלאות בקובצי גיליון אלקטרוני (נתונים מובנים) וכן מסמכים סרוקים (נתונים לא מובנים). זה מאפשר לארגונים לעבד סכומים גדולים של חשבוניות, הזמנות רכש, קבלות, טפסים, יישומים ואחרים במהירות ולוודא שהם תואמים לרשומות אחרות.

• אינטראקציות לקוח חכמות. באמצעות עיבוד שפה טבעית, צ'אטבוטים המופעלים אוטומטית על-ידי תהליכים מבינים ומגיבים לשאילתות של לקוחות עם תשובות מותאמות, מודעות להקשר, שלא רק מאיצות זמני תגובה אלא גם משפרות את שביעות רצון הלקוחות הכוללת תוך הפחתת עומס העבודה עבור צוות תמיכה.

• אחזקה תחזיתית. על-ידי ניתוח רציף של נתוני חיישן היסטוריים ובזמן אמת, אוטומציית תהליך חכמה יכולה לאתר סימני אזהרה מוקדמים של כשל בציוד, מה שמאפשר לצוותי אחזקה לתזמן התערבויות בזמן ולהתאים מרווחי שירות באופן דינמי, מה שמפחית את עלויות ההשבתה והתיקון.

זה מראה כיצד בינה מלאכותית יכולה לבצע אוטומציה לתהליכים ידניים בעבר כדי להגדיל באופן דרמטי את הדיוק והמהירות. במאמר זה, נחקור גם כיצד הוא מוביל לקבלת החלטות טובה יותר, תהליכי עבודה יעילים יותר של אחזקה ויעילות תפעולית יותר עבור ארגון וכוח העבודה האנושי שלו.

רכיבים של אוטומציה חכמה

אוטומציה חכמה מורכבת משלושה רכיבים עיקריים. יחד, הם מספקים מסגרת אסטרטגית לאופן שבו ארגונים יכולים להגביר את היעילות התפעולית:

1. בינה מלאכותית (AI): טכנולוגיה שמאפשרת למחשבים ללמוד ולפתור בעיות כמו שבני אדם עושים. שדות של בינה מלאכותית כוללים למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית, ראיית מחשב ובינה מלאכותית יצרנית.

1. ניהול תהליכים עסקיים: רכיב זה כולל את העיצוב, הפעולה והמיטוב של תהליכים עסקיים דיגיטליים עם כללים רשמיים.

1. אוטומציית תהליך רובוטי (RPA): רובוטי תוכנה שמבצעים משימות ידניות שחוזרות על עצמן ברמה נמוכה כמו שליפת נתונים.

כיצד פועלת אוטומציה חכמה?

כדי להבין כיצד פועלת האוטומציה החכמה, כדאי להבין תחילה שתי צורות בסיסיות יותר של אוטומציה:

אוטומציית תהליכים מסורתית היא השימוש בתוכנה ובטכנולוגיות בעקבות כללים מתוכנתים לאוטומציה של תהליכים עסקיים חוזרים. שילוב מספר תהליכים אוטומטיים יוצר תהליך מקצה לקצה - זה ידוע בתור ניהול תהליך עבודה.

אוטומציית תהליך רובוטי היא מרכיב עיקרי ב-BPA. הוא מתייחס לבוטים מתוכנתים כדי לחקות ולהעתיק פעולות אנושיות כדי להשלים משימות שחוזרות על עצמן. על-ידי שילובם במערכות עסקיות, בוטים של RPA יכולים לבצע אוטומציה למגוון רחב של משימות מבוססות כלל.

אוטומציית תהליך חכמה היא האבולוציה הבאה. הוא משלב טכניקות בינה מלאכותית מתקדמות, כולל יכולות למידת מכונה (ML) ועיבוד שפה טבעית (NLP), עם אוטומציית תהליך רובוטית לביצוע משימות מתקדמות שעבורן הוא לא בהכרח מתוכנת מראש. הוא יכול גם להסיק את ההקשר העסקי מאחורי הנתונים וללמוד מהחוויות שלו, להפוך אותם לגמישים וניתנים להתאמה הרבה יותר מאשר צורות ישנות יותר של אוטומציה. דוגמאות:

• בתהליך lead-to-cash (מחזור מציאת פריטי Lead והפיכתם ללקוחות משלמים), צוות מכירות יכול להשתמש באוטומציית תהליך חכם כדי ליצור הזמנות לקוח מנתונים מובנים (כמו בגיליונות אלקטרוניים של Microsoft Excel) או נתונים לא מובנים (כמו בקובצי PDF סרוקים). הם יכולים להשקיע את הזמן שהם חוסכים במתן שירות לקוחות מותאם אישית במקום.

• בתוך תהליך 'עד לפרישה' (המחזור של מציאת עובדים וניהול המסע שלהם עד יציאתם), צוות משאבי אנוש יכול להשתמש באוטומציית תהליך חכם כדי למסך קורות חיים במהלך הגיוס.

מדוע אוטומציה חכמה חשובה?

אוטומציה חכמה חשובה מכיוון שהיא ממזגת את היעילות של תהליכים אוטומטיים מבוססי כללים עם יכולות בינה מלאכותית מתקדמות שיכולות לנתח נתונים מורכבים וללמוד מחוויה. זה מאפשר לארגונים לבצע אוטומציה למשימות שהיו בעבר מעבר לאוטומציה, מה שהוביל לעקביות רבה יותר, קבלת החלטות טובה יותר ועלויות תפעוליות נמוכות יותר.

היתרונות של אוטומציה חכמה

אוטומציה חכמה מאפשרת לארגונים לייעל תהליכים ולקבל החלטות טובות יותר, מה שמוביל להטבות אלה:

• יעילות, דיוק ועקביות מוגברים: מערכות AI יכולות להפעיל משימות חוזרות בקצב מוגדל של אוטומציה. זה משפר את הפרודוקטיביות ומשחרר עובדים אנושיים להתמקד בפעילויות אסטרטגיות ברמה גבוהה יותר.

• תשואה להשקעה משופרת: עם הפחתות העלות, חיסכון בזמן ומיתון סיכונים שמגיע עם אוטומציה חכמה, ארגונים שבוחרים להשקיע ב- יכולים לצפות להשקעה משמעותית להשקעה.

• חוויית לקוח משופרת: צ'אטבוטים יכולים להציע תמיכת לקוחות מותאמת אישית 24 שעות ביממה. ככל שהם יוכלו לפתור את הבעיות שלהם מהר יותר, כך הם יקלו פחות סיכוי למתחרה.

אתגרים של אוטומציה חכמה

היתרונות ברורים. עם זאת, ארגונים שבוחרים לאמץ אוטומציה של תהליכים חכמים צריכים להתכונן להשפעה שעשויה להיות לה על כוח העבודה האנושי שלהם.

בעוד חלק מהעובדים עשויים להרגיש משוחררים ממשימות מאניאליות, אחרים עשויים להרגיש מאוימים על ידה. ההנהלה יכולה להקל על חרדה זו על ידי יישום מדיניות המעודדת את העובדים לשפר את המיומנויות ולהכשיר מחדש. באופן אידיאלי, ארגון יכול לצאת עם הוגים אסטרטגיים ויצירתיים יותר המתמקדים בחדשנות - קבלת ההחלטות שלהם מחוזקת בתובנות שמספקת בינה מלאכותית.

ארגונים המתייחסים לאימוץ בינה מלאכותית צריכים לבחון גם סוגיות הנוגעות להטיה ב-AI, שקיפות באופן שבו הוא מסיק מסקנות ואחריות. כל אלה נושאים שוועדת האתיקה של בינה מלאכותית בארגון יכולה לסייע להגדיר.

שיקול נוסף הוא החוב הטכני שעולה במהלך ההעברה לטכנולוגיית AI תוך שמירה על יישומים ישנים מדור קודם. גורמים כמו איכות נתונים ירודה, תשתית לא מספקת ופערי מיומנויות יכולים כולם לפגוע ביעילות של אוטומציה חכמה בארגון. בינה מלאכותית יכולה לסייע לארגונים להפחית שנים של חוב טכני על-ידי אוטומציה של משימות תפעוליות, כגון קוד שכתוב, שמפתחים חייבים לטפל בהם לעתים קרובות.

טכנולוגיות אוטומציה חכמות

אוטומציה חכמה מתרחשת כאשר ארגונים מיישמים טכנולוגיות בינה מלאכותית לאוטומציית התהליך המסורתית. טכנולוגיות אלה כוללות:

• בינה מלאכותית
  AI היא הבסיס לאוטומציה חכמה, המאפשרת למערכות לעבד מידע, לזהות דפוסים ולקבל החלטות ללא התערבות אנושית. בניגוד לאוטומציה המסורתית, שעוקבת אחר כללים מוגדרים מראש ומשתמשת בנתונים מובנים, מערכות מונחות AI יכולות לנתח נתונים מורכבים - הן מובנים והן לא מובנים - כדי לשלוף תובנות ולהתאים אותן למידע חדש. יכולת זו מאפשרת לעסקים להפוך תהליכי קבלת החלטות לאוטומטיים, לשפר יעילות ולשפר את הדיוק בדרכים בהן אוטומציה מבוססת כללים לא יכולה.
• למידת מכונה
  למידת מכונה היא ענף של בינה מלאכותית שמערבת אלגוריתמים מורכבים. זה מאפשר יכולות זיהוי דפוס מתקדמות שמעבר לשיטות סטטיסטיות מסורתיות. עם סטים גדולים ומגוונים של נתונים, מודלים יכולים לספק תובנות שמיידעות קבלת החלטות בזמן אמת. בנוסף ללמידה מתמשכת, היא יכולה גם להסתגל לאורך זמן, פירוק לגורמים של פעולות קודמות ותוצאות בהמלצותיה.
• עיבוד שפה טבעית
  NLP הוא סט משנה של למידת מכונה המתמחה במשימות מבוססות שפה ובנתוני הקול והטקסט הלא מובנים שמגיעים איתה. NLP מאפשר לצ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים להבין פקודות אנושיות באמצעות שפה טבעית, בהתחשב בסנטימנט ובכוונה לספק תגובות מותאמות. התוצאה היא שירות לקוחות טוב יותר מטעם העסק. סיווג מסמך אוטומטי הוא יישום נוסף של NLP. הוא מאפשר ניתוב ועיבוד מהירים יותר, תאימות קלה יותר וניהול מסמכים יעיל יותר. מפתחים יכולים גם להחיל NLP במהלך תהליך הקידוד. הוא יכול לעזור בכל דבר, החל מהצעות קידוד ועד ניפוי שגיאות ועד ליצירת מסמכים.
• ראיית מחשב
  ראייה ממוחשבת היא יישום של אוטומציה חכמה למידע חזותי (כמו נתוני וידאו או תמונה). ארגונים יכולים להשתמש בזה למשימות כמו ניטור ובדיקה של ביגוד על שנאים, תחנות משנה וקווי כוח של רשת חשמלית.

מקרי שימוש באוטומציה חכמה

ארגונים כבר מציבים אוטומציית תהליכים חכמים לשימוש. להלן מספר דוגמאות:

• כספים וחשבונאות
  המחלקות הפיננסיות והחשבונאיות של עסקים משתמשות באוטומציה חכמה כדי להאיץ טווח של תהליכי עבודה. עם עיבוד חשבוניות, ניתן לשלוף נתונים מחשבוניות ולהתאים אותם להזמנות רכש. באמצעות ניהול הוצאות, הוא יכול לחלק הוצאות עובדים לקטגוריות וחריגות בסימונים לסקירה. ועם דיווח פיננסי, הוא יכול לאחד נתונים ממספר מקורות, ליצור דוחות ולהבטיח תאימות לתקנות.

• לוגיסטיקה של שרשרת אספקה
  אוטומציה חכמה מסייעת לשרשראות אספקה להישאר גמישות על-ידי שיפור ניהול מלאי, אוטומציה של חידוש מלאי ומיטוב נתיבי משלוח. זה גורם למינימום זמני אספקה ועלויות, מחסור מופחת ומלאי יתר, כמו גם שקיפות מוגברת באמצעות מעקב אחר משלוחים בזמן אמת.

• אוטומציה של שירות לקוחות
  ארגונים משתמשים יותר ויותר באוטומציה חכמה כדי להקל על שירות הלקוחות. צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים, למשל, יכולים לטפל בשאילתות של לקוחות ולספק תמיכה. אם בעיה מורכבת מדי והם לא יכולים, הם מכוונים אותה לסוכן אנושי במחלקה המתאימה.

  בינה מלאכותית יכולה גם לנתח משוב ואינטראקציות של לקוחות כדי לאתר סנטימנט ולשפר אסטרטגיות תגובה. זה נקרא ניתוח סנטימנט.

העתיד של אוטומציה חכמה

כדי לאמץ אוטומציה של תהליך חכם היא להישאר תחרותית. ארגונים שמוצאים אסטרטגיה לנהל אותה עם אוטומציית תהליכים מסורתית ומערכות agentic AI יכולים לצפות להגדיל את הפרודוקטיביות, לשפר את הדיוק ולחסוך בעלויות בתהליכים מקצה לקצה שלהם.

סוכני בינה מלאכותית יכולים להתמחות במשימות מורכבות יותר, מה שמאפשר להם לשתף פעולה בין מחלקות וארגונים שונים. דמיין אחד מנהל את המלאי ואת רכיבי האספקה של שרשרת אספקה ועובד עם אחר כדי לעקוב אחר החשבוניות וספרי החשבונות הקשורים.

זה משנה את העומס של תהליכי עבודה חוזרים אלו הרחק מצוותי אנוש, שכעת חופשיים להתמקד בתפקידים אחרים ברמה גבוהה יותר במו"פ, אחריות חברתית תאגידית או תמיכה טכנית. העבודות האלה דורשות מאבקי בינה מלאכותית בכישורים, כמו אמפתיה, אידיאה וניואנסים.

על-ידי השקעה באימוץ אוטומציה חכמה והעלאת כישרונות אנושיים, ארגון יכול להופיע עם כוח עבודה משופר על-ידי בינה מלאכותית - ולא עם אחד שהוחלף על ידו. שיתוף הפעולה בין שניהם יכול להביא לרמות יעילות שנחשבו בעבר כבלתי אפשריות.