Oversikt over intelligent automatisering

Optisk tegngjenkjenning (OCR), som brukes til å «lese» papir eller digitalbaserte dokumenter (som PDF-filer), er ett eksempel. Tradisjonelt var OCR avhengig av programvare for mønstergjenkjenning for å identifisere bokstaver og tall. Men fordi skrifttyper og spesielt håndskrift kan variere vilt, hadde den grenser for hvor nøyaktig det kunne gjøre dette.

Fremkomsten av maskinlæring i OCR negatiserte denne begrensningen. Et nevralt nettverk for maskinlæring kan "lese" tegn ved å identifisere unike mønstre i hver og lære nye mønstre for å ta hensyn til variasjon. Over tid gjør dette det mulig å skille bedre konsekvent mellom Os og 0s eller 5s og Ss – erkjenner at en smalere sirkel samsvarer med mønsteret til en null mer enn en bokstav O. Noen andre applikasjoner for intelligent automatisering er:

• Ekstraksjon av dokumentinformasjon (DOX). Utviklingen av OCR. DOX kan ekstrahere data formatert i topper og tabeller i regnearkfiler (strukturerte data) samt skannede dokumenter (ustrukturerte data). Dette gjør det mulig for foretak å behandle store mengder fakturaer, innkjøpsordrer, kvitteringer, skjemaer, applikasjoner og andre raskt, og sikre at de samsvarer med andre poster.

• Smarte kundeinteraksjoner. Ved hjelp av naturlig språkbehandling forstår og svarer intelligente prosessautomatiserte chatboter og svarer på kundeforespørsler med kontekstbevisste, skreddersydde svar, som ikke bare akselererer responstider, men også forbedrer den generelle kundetilfredsheten samtidig som arbeidsmengden for supportmedarbeidere reduseres.

• Prognosevedlikehold. Ved kontinuerlig å analysere historiske sensordata og sanntidsdata, kan intelligent prosessautomatisering oppdage tidlige varseltegn på utstyrsfeil, slik at vedlikeholdsteam kan planlegge rettidig inngrep og justere serviceintervaller dynamisk, noe som reduserer nedetid og reparasjonskostnader.

Dette viser hvordan KI kan automatisere tidligere manuelle prosesser for å øke nøyaktighet og hastighet dramatisk. I denne artikkelen skal vi også utforske hvordan det fører til bedre beslutningstaking, strømlinjeformet arbeidsflyt for vedlikehold og mer driftseffektivitet for en bedrift og dets menneskelige arbeidsstyrke.

Komponenter for intelligent automatisering

Intelligent automatisering består av tre hovedkomponenter. Sammen gir de et strategisk rammeverk for hvordan foretak kan øke driftseffektiviteten:

1. Kunstig intelligens (AI): Teknologi som gjør det mulig for datamaskiner å lære og løse problemer som mennesker gjør. Felt for KI inkluderer maskinlæring, behandling av naturlig språk, datasyn og generativ KI.

1. Forretningsprosesstyring: Denne komponenten omfatter design, drift og optimalisering av digitaliserte forretningsprosesser med formelle regler.

1. Robotisk prosessautomatisering (RPA): Programvareroboter som utfører repetitive manuelle oppgaver på lavt nivå som datauttrekking.

Hvordan fungerer intelligent automatisering?

For å forstå hvordan intelligent automatisering fungerer, er det nyttig å forstå to mer grunnleggende former for automatisering først:

Tradisjonell prosessautomatisering er bruk av programvare og teknologier i henhold til programmerte regler for å automatisere gjentatte forretningsprosesser. Integrering av flere automatiserte prosesser skaper en ende-til-ende-prosess – dette er kjent som arbeidsflytorkestrering.

Robotisk prosessautomatisering er en hovedkomponent i BPA. Det refererer til roboter som er programmert til å etterligne og kopiere menneskelige handlinger for å fullføre gjentatte oppgaver. Ved å integrere dem i forretningssystemer, kan RPA-roboter automatisere et bredt spekter av regelbaserte oppgaver.

Intelligent prosessautomatisering er den neste utviklingen. Den integrerer avanserte AI-teknikker, inkludert maskinlæring (ML) og naturlig språkbehandling (NLP), med robotprosessautomatisering for å utføre avanserte oppgaver som det ikke nødvendigvis er forhåndsprogrammert for. Det kan også innlede forretningskonteksten bak data og lære av sine erfaringer, noe som gjør den mye mer fleksibel og tilpasningsdyktig enn eldre former for automatisering. Eksempler:

• I lead-til-cash-prosessen (syklusen for å finne leads og gjøre dem om til betalende kunder) kan selgerne bruke intelligent prosessautomatisering til å opprette salgsordrer fra strukturerte data (som i Microsoft Excel-regneark) eller ustrukturerte data (som i skannede PDF-filer). De kan bruke tiden de sparer på å tilby personlig kundeservice i stedet.

• HR-ansatte kan bruke intelligent prosessautomatisering til å vise CV-er under rekrutteringen i prosessen for å finne ansatte og administrere reisen til de avslutter den.

Hvorfor er intelligent automatisering viktig?

Intelligent automatisering er viktig fordi den kombinerer effektiviteten til automatiserte, regelbaserte prosesser med avanserte funksjoner for kunstig intelligens som kan analysere komplekse data og lære av erfaring. Dette gjør det mulig for foretak å automatisere oppgaver som tidligere var utenfor automatisering, noe som fører til mer konsistens, bedre beslutningstaking og lavere driftskostnader.

Fordelene med intelligent automatisering

Intelligent automatisering gjør det mulig for bedrifter å effektivisere prosesser og ta bedre beslutninger, noe som fører til disse fordelene:

• Økt effektivitet, nøyaktighet og konsistens: KI-systemer kan kjøre gjentakende oppgaver med økt automatisering. Dette forbedrer produktiviteten og frigjør medarbeidere til å fokusere på strategiske aktiviteter på høyere nivå.

• Forbedret avkastning: Med kostnadsreduksjoner, tidsbesparelser og risikoreduksjon som følger med intelligent automatisering, kan bedrifter som velger å investere i forvente betydelig avkastning.

• Forbedret kundeopplevelse: Chatbots kan tilby personlig kundestøtte 24 timer i døgnet. Jo raskere de kan løse sine problemer, jo mindre sannsynlig vil de vurdere en konkurrent.

Utfordringer i intelligent automatisering

Fordelene er tydelige. Men bedrifter som velger å ta i bruk intelligent prosessautomatisering, bør forberede seg på effekten det kan ha på deres menneskelige arbeidsstyrke.

Mens noen ansatte kan føle seg frigjort fra menige oppgaver, kan andre føle seg truet av det. Ledelsen kan lindre denne angsten ved å implementere retningslinjer som oppmuntrer ansatte til å opparbeide ferdigheter og regne på nytt. Ideelt sett kan en bedrift dukke opp med mer strategiske og kreative tenkere som fokuserer på innovasjon – beslutningstakingen deres forsterket med innsikt fra KI.

Foretak som vurderer å ta i bruk AI, bør også undersøke spørsmål som gjelder skjevheter i kunstig intelligens, åpenhet i hvordan den trekker konklusjoner og ansvarlighet. Dette er alle emner som organisasjonens KI-etiske komité kan bidra til å definere.

Et annet vederlag er den tekniske gjelden som oppstår under migreringen til KI-teknologi, samtidig som eldre apper vedlikeholdes. Faktorer som dårlig datakvalitet, utilstrekkelig infrastruktur og ferdighetshull kan alle hindre effektiviteten av intelligent automatisering i en bedrift. AI kan hjelpe organisasjoner med å redusere antall år med teknisk gjeld ved å automatisere driftsoppgaver, for eksempel refactoringkode, som utviklere ofte må håndtere.

Intelligente automatiseringsteknologier

Intelligent automatisering oppstår når foretak bruker KI-teknologier på tradisjonell prosessautomatisering. Disse teknologiene omfatter:

• Kunstig intelligens
  AI er grunnlaget for intelligent automatisering, slik at systemer kan behandle informasjon, identifisere mønstre og ta beslutninger uten menneskelig innblanding. I motsetning til tradisjonell automatisering, som følger forhåndsdefinerte regler og bruker strukturerte data, kan KI-styrte systemer analysere komplekse data – både strukturerte og ustrukturerte – for å ekstrahere innsikt og tilpasse seg ny informasjon. Denne muligheten gjør det mulig for bedrifter å automatisere beslutningsprosesser, forbedre effektiviteten og forbedre nøyaktigheten på måter som regelbasert automatisering ikke kan.
• Maskinlæring
  Maskinlæring er en gren av KI som involverer komplekse algoritmer. Dette muliggjør avanserte mønstergjenkjenningsevner som går utover tradisjonelle statistiske metoder. Med store og varierte datasett kan modeller levere innsikt som informerer beslutningstaking i sanntid. I tillegg til kontinuerlig læring, kan det også tilpasse seg over tid, factoring tidligere tiltak og resultater i sine anbefalinger.
• Naturlig språkbehandling
  NLP er et delsett av maskinlæring som spesialiserer seg på språkbaserte oppgaver og ustrukturerte tale- og tekstdata som følger med den. NLP gjør det mulig for chatboter og virtuelle assistenter å forstå menneskelige kommandoer gjennom naturlig språk, vurdere stemning og hensikt å levere skreddersydde svar. Resultatet er bedre kundeservice på vegne av bedriften. Automatisk dokumentklassifisering er en annen applikasjon av NLP. Den muliggjør raskere ruting og behandling, enklere overholdelse og mer effektiv dokumentstyring. Utviklere kan også bruke NLP under kodingsprosessen. Det kan hjelpe med alt fra kodingsforslag til feilsøking til dokumentgenerering.
• Datasyn
  Datasyn er anvendelsen av intelligent automatisering til visuell informasjon (som bilde eller videodata). Bedrifter kan bruke dette til oppgaver som overvåking og inspeksjon av slitasje på transformatorer, transformatorstasjoner og kraftlinjer i et elektrisk nett.

Brukstilfeller for intelligent automatisering

Bedrifter bruker allerede intelligent prosessautomatisering. Her er noen eksempler:

• Finans og regnskap
  Finans- og regnskapsavdelingene i bedrifter bruker intelligent automatisering for å akselerere en rekke arbeidsflyter. Med fakturabehandling kan den trekke ut data fra fakturaer og avstemme dem med innkjøpsordrer. Med utgiftsadministrasjon kan den kategorisere medarbeiderutgifter og merke uregelmessigheter for kontroll. Og med regnskapsavleggelse kan den konsolidere data fra flere kilder, generere rapporter og sikre overholdelse av forskrifter.

• Forsyningskjedelogistikk
  Intelligent automatisering hjelper forsyningskjeder med å holde seg robuste ved å forbedre beholdningsstyring, automatisere etterfylling av beholdning og optimalisere transportruter. Dette fører til minimert leveringstid og kostnader, redusert underdekning og overskuddsbeholdning samt økt transparens gjennom sporing av forsendelser i sanntid.

• Automatisering av kundeservice
  Bedrifter bruker i økende grad intelligent automatisering for å tilrettelegge for kundeservice. Chatboter og virtuelle assistenter kan for eksempel håndtere kundeforespørsler og gi støtte. Hvis et problem er for komplisert, og de ikke kan det, dirigerer de det til en menneskelig agent i riktig avdeling.

  KI kan også analysere tilbakemeldinger fra kunder og interaksjoner for å oppdage stemning og forbedre responsstrategier. Dette kalles stemningsanalyse.

Fremtiden for intelligent automatisering

Det å ta i bruk intelligent prosessautomatisering er å forbli konkurransedyktig. Foretak som finner en strategi for å organisere den med tradisjonell prosessautomatisering og agentisk KI-systemer, kan forvente å øke produktiviteten, forbedre nøyaktigheten og spare kostnader i ende-til-ende-prosessene.

KI-agenter kan spesialisere seg på mer komplekse oppgaver, slik at de kan samarbeide på tvers av ulike avdelinger og organisasjoner. Tenk deg en som administrerer lager- og leveringskomponentene i en forsyningskjede, og arbeider med en annen for å spore de tilknyttede fakturaene og ledgerne.

Dette skifter byrden for disse gjentakende arbeidsflytene bort fra menneskelige team, som nå står fritt til å fokusere på andre, høyere nivå roller i R&D, samfunnsansvar, eller teknisk støtte. Disse jobbene krever ferdigheter AI sliter med, som empati, ideasjon og nyanse.

Ved å investere i å ta i bruk intelligent automatisering og forbedre menneskelige talenter, kan en bedrift dukke opp med en arbeidsstyrke forbedret av AI – i stedet for en erstattet av den. Samarbeidet mellom begge kan gi effektivitetsnivåer som tidligere ble antatt umulig.