Czym jest inteligentna automatyzacja?

Omówienie inteligentnej automatyzacji

Jednym z przykładów może być technologia optycznego rozpoznawania znaków (OCR) wykorzystywana do „czytania” dokumentów papierowych lub cyfrowych (np. w formacie PDF). Tradycyjna technologia OCR wykorzystywała do identyfikacji cyfr i liter oprogramowanie rozpoznające wzorce. Ponieważ jednak znaki w różnych czcionkach i — w szczególności — w piśmie odręcznym mogą się znacznie od siebie różnić, skuteczność tego rozwiązania była ograniczona.

Integracja uczenia maszynowego z technologią OCR usunęło te ograniczenia. Sieć neuronowa uczenia maszynowego może „czytać” znaki, identyfikując niepowtarzalne wzorce w każdym z nich oraz ucząc się nowych schematów, aby uwzględnić zmienność. Z czasem umożliwia to lepsze i konsekwentne rozpoznawanie kombinacji znaków takich jak Os i 0s lub 5s i Ss — węższy okrąg będzie bowiem kojarzony bardziej z wzorem zera niż z literą O. Poniżej wymieniamy kilka innych przykładów zastosowania inteligentnej automatyzacji.

• Document information extraction (DOX). Nowa generacja technologii OCR. Usługa DOX pozwala wyodrębnić dane sformatowane w nagłówkach i tabelach w plikach arkusza kalkulacyjnego (dane ustrukturyzowane) oraz w skanach dokumentów (dane nieustrukturyzowane). Umożliwia to przedsiębiorstwom szybkie przetwarzanie dużych ilości faktur, zamówień, paragonów, formularzy, aplikacji i nie tylko, a także zapewnianie spójności pozyskanych danych z pozostałymi zapisami.

• Inteligentne interakcje z klientami. Korzystając z funkcji przetwarzania języka naturalnego, inteligentne czatboty stanowiące część zautomatyzowanych procesów analizują zapytania klientów i odpowiadają na nie adekwatnie i z uwzględnieniem kontekstu. Nie tylko skraca to czas oczekiwania na odpowiedź, ale też zwiększa ogólne zadowolenie klientów, ograniczając jednocześnie obciążenie pracowników działu wsparcia.

• Przeglądy zapobiegawcze. Za sprawą ciągłej analizy bieżących i historycznych danych z czujników inteligentna automatyzacja procesów umożliwia wykrywanie wczesnych symptomów świadczących o ryzyku wystąpienia awarii. Pozwala to zespołom zajmującym się przeglądami planować interwencje w odpowiednim czasie i dynamicznie dostosowywać interwały usług. W efekcie przestoje są krótsze, a koszty napraw — niższe.

Sztuczna inteligencja może zatem zautomatyzować procesy wymagające dotychczas pracy ręcznej, zdecydowanie zwiększając precyzję i szybkość działania. W tym artykule wyjaśniamy również, w jaki sposób prowadzi to do podejmowania lepszych decyzji, usprawnienia przepływów pracy związanych z konserwacją oraz zwiększenia wydajności operacyjnej przedsiębiorstw i ich pracowników.

Elementy inteligentnej automatyzacji

Inteligentna automatyzacja obejmuje trzy główne elementy. Razem wyznaczają one strategiczne ramy pokazujące, jak firmy mogą zwiększyć wydajność operacyjną.

1. Sztuczna inteligencja (AI): technologia, która umożliwia komputerom uczenie się i rozwiązywanie problemów tak, jak robią to ludzie. Sztuczna inteligencja obejmuje funkcje uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, widzenia komputerowego i generatywnej AI.

1. Zarządzanie procesami biznesowymi: ten element obejmuje projektowanie, działalność operacyjną i optymalizację cyfrowych procesów biznesowych w oparciu o reguły formalne.

1. Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA): zaprogramowane roboty, które wykonują powtarzalne zadania ręczne o niskim poziomie złożoności — takie jak ekstrakcja danych.

Jak działa inteligentna automatyzacja?

Aby zrozumieć, jak działa inteligentna automatyzacja, warto najpierw poznać dwie bardziej podstawowe formy automatyzacji:

Tradycyjna automatyzacja procesów obejmuje wykorzystanie oprogramowania i technologii opartych na zaprogramowanych regułach do automatyzacji powtarzalnych procesów biznesowych. Integracja wielu zautomatyzowanych procesów wiąże się z powstaniem większego, kompleksowego procesu. Nazywamy to orkiestracją przepływów pracy.

Zrobotyzowana automatyzacja procesów jest podstawowym elementem automatyzacji procesów biznesowych. Odnosi się do botów zaprogramowanych do naśladowania i kopiowania ludzkich działań w celu wykonania powtarzalnych zadań. Zintegrowane z systemami biznesowymi boty RPA mogą zautomatyzować szeroki zakres zadań opartych na regułach.

Inteligentna automatyzacja procesów to kolejna rewolucja. Łączy zaawansowane techniki oparte na sztucznej inteligencji, w tym funkcje uczenia maszynowego (ML) i przetwarzania języka naturalnego (NLP), ze zrobotyzowaną automatyzacją procesów w celu wykonywania zaawansowanych zadań — bez potrzeby wcześniejszego zaprogramowania. Może również wydedukować kontekst biznesowy stojący za danymi i uczyć się na podstawie swoich doświadczeń, co czyni ją znacznie bardziej elastyczną względem wcześniejszych form automatyzacji. Przykłady:

• W procesie lead-to-cash (cyklu znajdowania potencjalnych szans sprzedażowych, a następnie pozyskiwania aktywnych klientów) pracownicy działu sprzedażowego mogą korzystać z inteligentnej automatyzacji procesów do tworzenia zleceń sprzedaży na podstawie ustrukturyzowanych danych (pochodzących np. z arkuszy kalkulacyjnych Microsoft Excel) lub danych nieustrukturyzowanych (np. ze skanów dokumentów w formacie PDF). Zaoszczędzony w ten sposób czas mogą poświęcić na spersonalizowaną obsługę klienta.

• W procesie hire-to-retire (cyklu znajdowania pracowników i zarządzania relacją z nimi aż do zakończenia współpracy) pracownicy działu HR mogą korzystać z inteligentnej automatyzacji procesów do selekcji CV w trakcie rekrutacji.

Dlaczego inteligentna automatyzacja jest ważna?

Inteligentna automatyzacja jest ważna, ponieważ łączy wydajność zautomatyzowanych procesów opartych na regułach z zaawansowanymi funkcjami sztucznej inteligencji, która może analizować złożone dane i uczyć się na podstawie doświadczeń. Umożliwia to przedsiębiorstwom automatyzację zadań, których wcześniej nie można było zautomatyzować, co gwarantuje większą spójność, pozwala na podejmowanie trafniejszych decyzji i obniża koszty operacyjne.

Korzyści z inteligentnej automatyzacji

Inteligentna automatyzacja umożliwia przedsiębiorstwom usprawnienie procesów i podejmowanie lepszych decyzji, co przekłada się na następujące korzyści:

• Większa wydajność, dokładność i spójność: dzięki automatyzacji systemy AI mogą wykonywać powtarzalne zadania w szybszym tempie. Zwiększa to produktywność i pozwala pracownikom skupić się na bardziej strategicznych zadaniach o większym znaczeniu.

• Większy zwrot z inwestycji: uzyskane dzięki inteligentnej automatyzacji redukcja kosztów, oszczędności czasowe i spadek ryzyka oznaczają, że przedsiębiorstwa mogą spodziewać się znacznego zwrotu z inwestycji w tym zakresie.

• Lepsza obsługa klienta: chatboty oferują klientom spersonalizowaną obsługę przez całą dobę. Im szybciej klient będzie w stanie znaleźć rozwiązanie problemu, tym mniejsze prawdopodobieństwo, że rozważy skorzystanie z usług konkurencji.

Wyzwania związane z inteligentną automatyzacją

Korzyści są oczywiste. Przedsiębiorstwa, które zdecydują się na inteligentną automatyzację procesów, powinny jednak przygotować się na potencjalny wpływ jej wdrożenia na pracowników.

Część pracowników może ucieszyć się na myśl o ograniczeniu nieistotnych zadań, ale istnieje ryzyko, że niektórzy poczują się zagrożeni. Kierownictwo może ich uspokoić, stosując politykę zachęcającą personel do podnoszenia i zdobywania kwalifikacji. W idealnych warunkach przedsiębiorstwo zyska bardziej kreatywną kadrę nastawioną na strategiczne działanie i innowacje — i podejmującą lepsze decyzje dzięki analizom generowanym przez AI.

Przedsiębiorstwa rozważające wdrożenie AI powinny też pochylić się nad problemem tendencyjności sztucznej inteligencji, przejrzystości w sposobie dochodzenia do wniosków przez AI oraz odpowiedzialności. W sprecyzowaniu wszystkich tych obszarów może pomóc komitet ds. etyki AI organizacji.

Warto też wziąć pod uwagę lukę technologiczną, który powstaje podczas wdrażania technologii AI przy jednoczesnym zachowaniu starszych aplikacji. Czynniki takie jak niska jakość danych, niewystarczająca infrastruktura i braki w umiejętnościach mogą ograniczyć skuteczność inteligentnej automatyzacji w przedsiębiorstwie. Sztuczna inteligencja może pomóc organizacjom zredukować skutki wieloletnich luk technologicznych, automatyzując często przypadające programistom zadania operacyjne takie jak refaktoryzacja kodu.

Technologie inteligentnej automatyzacja

Inteligentna automatyzacja ma miejsce, gdy przedsiębiorstwa stosują technologie AI do tradycyjnej automatyzacji procesów. Technologie w tym zakresie to:

• Sztuczna inteligencja
  AI jest podstawą inteligentnej automatyzacji. Umożliwia systemom przetwarzanie informacji, identyfikowanie wzorców i podejmowanie decyzji bez udziału człowieka. W przeciwieństwie do automatyzacji tradycyjnej, która przebiega w oparciu o wcześniej zdefiniowane reguły i strukturyzowane dane, systemy wykorzystujące AI są zdolne do analizowania złożonych danych — ustrukturyzowanych lub nie — w celu generowania wniosków i dostosowywania działań do nowych informacji. Funkcja ta umożliwia firmom automatyzację procesów podejmowania decyzji oraz zwiększenie wydajności i precyzji na poziomie nieosiągalnym w przypadku automatyzacji opartej na regułach.
• Uczenie maszynowe
  Uczenie maszynowe to funkcja AI wykorzystująca złożone algorytmy. Umożliwia zaawansowane rozpoznawanie wzorców, które wykracza poza tradycyjne metody wykorzystujące statystykę. Dzięki dużym i zróżnicowanym zbiorom danych modele dostarczają analizy ułatwiające podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Nie tylko stale się uczą, ale też dostosowują się z biegiem czasu, uwzględniając w rekomendacjach poprzednie działania i ich rezultaty.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
  NLP to funkcja uczenia maszynowego przeznaczona do zadań opartych na języku oraz do przetwarzania danych tekstowych i nieustrukturyzowanych danych głosowych, które takie zadania obejmują. Funkcja NLP umożliwia czatbotom i wirtualnym asystentom rozumienie ludzkich poleceń wydawanych w języku naturalnym z uwzględnieniem tonu wypowiedzi oraz udzielanie adekwatnie dostosowanych odpowiedzi. Gwarantuje to lepszą obsługa klienta w imieniu firmy. Innym zastosowaniem funkcji NLP jest zautomatyzowana klasyfikacja dokumentów. Umożliwia ona szybsze przekazywanie i przetwarzanie dokumentów, ułatwia zarządzanie zgodnością z przepisami i zwiększa wydajność zarządzania dokumentami. Funkcja NLP może też pomóc programistom w procesie kodowania. Jej zastosowania w tym obszarze są szerokie — od sugerowania fragmentów kodu po debugowanie czy generowanie dokumentów.
• Widzenie komputerowa
  Widzenie komputerowe to zastosowanie inteligentnej automatyzacji do przetwarzania informacji wizualnych (takich jak dane w formie obrazów lub filmów). Przedsiębiorstwa mogą używać tej funkcji do zadań takich jak monitorowanie i kontrola zużycia transformatorów, podstacji i linii energetycznych sieci elektrycznej.

Przykłady zastosowania inteligentnej automatyzacji

Przedsiębiorstwa już teraz wykorzystują inteligentną automatyzację procesów. Kilka przykładów opisano poniżej.

• Finanse i rachunkowość
  Działy finansowe i księgowe wykorzystują inteligentną automatyzację do przyspieszenia szeregu przepływów pracy. Dzięki przetwarzaniu faktur możliwe jest wyodrębnianie danych z dokumentów i dopasowywanie ich do zamówień. Automatyzacja w zarządzaniu wydatkami może obejmować kategoryzowanie wydatków pracowników i oznaczanie anomalii do weryfikacji. W obszarze sprawozdawczości finansowej funkcja umożliwia konsolidowanie danych z wielu źródeł, generowanie raportów i zapewnianie zgodności z przepisami.

• Logistyka łańcucha dostaw
  Inteligentna automatyzacja pomaga zachować odporność łańcuchów dostaw, usprawniając zarządzanie zapasami, automatyzując ich uzupełnianie i optymalizując trasy transportu towarów. Prowadzi to do ograniczenia czasochłonności i kosztu dostaw, zmniejszenia niedoborów i nadwyżek zapasów, a także zwiększenia przejrzystości za sprawą funkcji monitorowania przesyłek w czasie rzeczywistym.

• Automatyzacja obsługi klienta
  Przedsiębiorstwa coraz częściej wykorzystują inteligentną automatyzację do usprawniania obsługi klienta. Czatboty i wirtualni asystenci mogą, na przykład, obsługiwać zapytania klientów i oferować wsparcie. Jeśli problem jest zbyt złożony i nie może zostać rozwiązany przez AI, zostaje przekierowany do pracownika w odpowiednim dziale.

  AI może też analizować informacje zwrotne od klientów i interakcje w celu wykrywania nastrojów i doskonalenia strategii reagowania. Nazywa się to analizą nastrojów.

Przyszłość inteligentnej automatyzacji

Wdrożenie inteligentnej automatyzacji procesów pozwala zachować konkurencyjność. Przedsiębiorstwa, które opracują strategię koordynowania procesów z wykorzystaniem automatyzacji tradycyjnej i systemów z agentami AI, mogą spodziewać się wzrostu produktywności, większej precyzji i ograniczenia kosztów w obrębie całych procesów.

Agenci AI mogą specjalizować się w bardziej złożonych zadaniach, co pozwala im na współpracę w różnych działach i organizacjach. Jeden agent AI może zarządzać zapasami i dostawami w obrębie łańcucha dostaw — i współpracować z drugim w celu monitorowania powiązanych faktur i rejestrów.

Dzięki temu te powtarzające przepływy pracy nie wymagają już zaangażowania zespołów ludzkich, co pozwala pracownikom skoncentrować się na innych, ważniejszych zadaniach w obszarze badań i rozwoju, odpowiedzialności społecznej przedsiębiorstw lub wsparcia technicznego. Te stanowiska wymagają kompetencji, których AI nie posiada — na przykład empatii, pomysłowości i drobiazgowości.

Inwestując w inteligentną automatyzację i podnoszenie kwalifikacji pracowników, przedsiębiorstwa wspomagają swój personel sztuczną inteligencją — ale go nią nie zastępują. Współpraca między pracownikami a AI może pomóc w osiągnięciu niewyobrażalnego dotąd poziomu wydajności.

Produkt firmy SAP

Transformacja za sprawą inteligentnej automatyzacji

Dowiedz się, jak rozwiązanie SAP Build Process Automation może pomóc usprawnić procesy, przyspieszyć wzrost wydajności i stworzyć idealne warunki do wprowadzania innowacji.

Dowiedz się więcej