Prezentare generală inteligentă a automatizării

Recunoașterea optică a caracterelor (OCR), utilizată pentru a „citi” documente pe hârtie sau pe suport digital (cum ar fi PDF-urile), este un exemplu. În mod tradițional, OCR depindea de software-ul de recunoaștere a tiparului pentru a identifica litere și numere. Cu toate acestea, deoarece fonturile și mai ales scrisul de mână pot varia în mod sălbatic, a avut limite cu privire la cât de precis ar putea face acest lucru.

Apariția învățării automate în OCR a negat această limitare. O rețea neurală de învățare automată poate „citi” caractere identificând modele unice în fiecare și învățând noi modele pentru a ține cont de variație. De-a lungul timpului, acest lucru îi permite să distingă mai bine în mod constant între Os și 0s sau 5s și Ss—recunoscând că un cerc mai îngust se potrivește cu modelul unui zero mai mult decât o literă O. Alte aplicații de automatizare inteligentă sunt:

• Extragere informații document (DOX). Evoluția OCR. DOX poate extrage date formatate în antete și tabele în fișiere foaie de calcul (date structurate), precum și documente scanate (date nestructurate). Acest lucru permite companiilor să prelucreze rapid cantități mari de facturi, comenzi ferme, chitanțe, formulare, aplicații și altele și să se asigure că corespund altor înregistrări.

• Interacțiuni inteligente cu clienții. Folosind procesarea limbajului natural, chatbot-urile inteligente bazate pe automatizarea proceselor înțeleg și răspund la întrebările clienților cu răspunsuri personalizate, adaptate contextului, care nu numai că accelerează timpii de răspuns, ci și îmbunătățește satisfacția generală a clienților, reducând în același timp volumul de lucru pentru personalul de asistență.

• Întreținere predictivă. Prin analizarea continuă a datelor istorice și în timp real ale senzorilor, automatizarea inteligentă a proceselor poate detecta semnele de avertizare timpurie a defectării echipamentului, permițând echipelor de întreținere să programeze intervențiile în timp util și să ajusteze intervalele de service dinamic, ceea ce reduce timpul de oprire și costurile de reparație.

Aceasta arată cum AI-ul poate automatiza procesele manuale anterioare pentru a crește semnificativ precizia și viteza. În acest articol, vom explora, de asemenea, modul în care aceasta conduce la o mai bună luare a deciziilor, fluxuri de lucru de întreținere simplificate și mai multă eficiență operațională pentru o întreprindere și forța sa de muncă umană.

Componente ale automatizării inteligente

Automatizarea inteligentă constă din trei componente principale. Împreună, acestea oferă un cadru strategic pentru modul în care întreprinderile pot crește eficiența operațională:

1. Inteligența artificială (AI): tehnologie care permite computerelor să învețe și să rezolve probleme precum oamenii. Domeniile AI-ului includ învățarea automată, prelucrarea limbajului natural, viziunea computerizată și IA generativă.

1. Managementul proceselor de afaceri: Această componentă cuprinde proiectarea, funcționarea și optimizarea proceselor de afaceri digitalizate cu reguli formale.

1. Automatizarea robotizată a proceselor (RPA): roboți software care execută sarcini repetitive manuale, de nivel scăzut, cum ar fi extragerea datelor.

Cum funcționează automatizarea inteligentă?

Pentru a înțelege cum funcționează automatizarea inteligentă, este util să înțelegeți mai întâi două forme de automatizare de bază:

Automatizarea tradițională a proceselor este utilizarea de software și tehnologii care respectă reguli programate pentru automatizarea proceselor de afaceri repetate. Integrarea mai multor procese automatizate creează un proces end-to-end – acesta este cunoscut ca orchestrarea fluxului de lucru.

Automatizarea robotizată a proceselor este o componentă primară a BPA. Se referă la roboții programați să imite și să copieze acțiunile umane pentru a finaliza sarcinile repetitive. Prin integrarea acestora în sisteme business, roboții RPA pot automatiza o gamă largă de sarcini bazate pe reguli.

Automatizarea inteligentă a proceselor este următoarea evoluție. Integrează tehnici avansate de IA, inclusiv capacitățile de învățare automată (ML) și de prelucrare a limbajului natural (NLP), cu automatizarea robotizată a proceselor pentru a efectua sarcini avansate pentru care nu este neapărat preprogramat. De asemenea, poate deduce contextul de afaceri din spatele datelor și poate învăța din experiențele sale, făcându-l mult mai flexibil și mai adaptabil decât formele mai vechi de automatizare. Exemple:

• În procesul lead-to-cash (ciclul de căutare a intereselor potențiale și transformarea acestora în clienți plătitori), personalul de vânzări poate utiliza automatizarea inteligentă a proceselor pentru a crea comenzi de vânzări fie din date structurate (precum în foile de calcul Microsoft Excel), fie din date nestructurate (precum în PDF-urile scanate). Aceștia își pot petrece timpul pe care îl economisesc pentru a oferi servicii personalizate pentru clienți.

• În cadrul procesului de la angajare la pensionare (ciclul de găsire a angajaților și de gestionare a călătoriei acestora până la ieșire), personalul HR poate utiliza automatizarea inteligentă a proceselor pentru a monitoriza CV-urile în timpul recrutării.

De ce este importantă automatizarea inteligentă?

Automatizarea inteligentă este importantă deoarece îmbină eficiența proceselor automatizate, bazate pe reguli, cu capacități avansate de inteligență artificială, care pot analiza date complexe și pot învăța din experiență. Acest lucru permite întreprinderilor să automatizeze sarcinile care au fost anterior dincolo de automatizare, conducând la o mai mare consistență, un proces decizional mai bun și costuri operaționale mai mici.

Beneficiile automatizării inteligente

Automatizarea inteligentă permite companiilor să eficientizeze procesele și să ia decizii mai bune, conducând la aceste beneficii:

• Eficiență, acuratețe și consistență sporite: sistemele AI pot executa sarcini repetitive la o rată crescută de automatizare. Acest lucru îmbunătățește productivitatea și eliberează lucrătorii umani să se concentreze pe activități strategice de nivel superior.

• ROI îmbunătățit: Cu reducerile de costuri, economiile de timp și reducerea riscurilor care vin cu automatizarea inteligentă, întreprinderile care aleg să investească în pot aștepta o rentabilitate semnificativă a investiției.

• Experiență îmbunătățită a clienților: Chatbots poate oferi asistență personalizată pentru clienți 24 de ore pe zi. Cu cât își pot rezolva mai repede problemele, cu atât mai puțin probabil vor lua în considerare un concurent.

Provocări ale automatizării inteligente

Beneficiile sunt clare. Cu toate acestea, întreprinderile care aleg să adopte automatizarea inteligentă a proceselor ar trebui să se pregătească pentru efectul pe care îl poate avea asupra forței lor de muncă umane.

În timp ce unii angajați se pot simți eliberați de sarcinile meniale, alții se pot simți amenințați de aceasta. Conducerea poate atenua această anxietate prin implementarea politicilor care încurajează angajații să își perfecționeze și să se recalifice. În mod ideal, o întreprindere poate apărea cu gânditori mai strategici și mai creativi concentrați pe inovație – procesul lor decizional consolidat cu perspective furnizate de AI.

Întreprinderile care intenționează să adopte IA ar trebui, de asemenea, să examineze aspectele privind prejudecățile în IA, transparența în modul în care trage concluzii și responsabilitatea. Acestea sunt toate subiectele pe care o comisie de etică AI a unei organizații le poate ajuta să le definească.

O altă considerație este datoria tehnică care apare în timpul migrării la tehnologia IA, menținând, în același timp, aplicațiile vechi preluate. Factori precum calitatea slabă a datelor, infrastructura inadecvată și lacunele în materie de competențe pot împiedica eficiența automatizării inteligente într-o întreprindere. AI-ul poate ajuta organizațiile să reducă anii de datorii tehnice prin automatizarea sarcinilor operaționale, cum ar fi codul de refactorizare, pe care dezvoltatorii trebuie să îl gestioneze adesea.

Tehnologii inteligente de automatizare

Automatizarea inteligentă apare atunci când companiile aplică tehnologii AI la automatizarea tradițională a proceselor. Aceste tehnologii includ:

• Inteligența artificială
  AI este baza automatizării inteligente, permițând sistemelor să proceseze informațiile, să identifice modele și să ia decizii fără intervenție umană. Spre deosebire de automatizarea tradițională, care urmează reguli predefinite și utilizează date structurate, sistemele bazate pe AI pot analiza date complexe - atât structurate, cât și nestructurate - pentru a extrage perspective și a se adapta la informații noi. Această capacitate permite companiilor să automatizeze procesele decizionale, să sporească eficiența și să îmbunătățească acuratețea în moduri în care automatizarea bazată pe reguli nu poate.
• Învățarea automată
  Învățarea automată este o ramură a IA care implică algoritmi complecși. Acest lucru permite capacități avansate de recunoaștere a modelelor care depășesc metodele statistice tradiționale. Cu seturi de date mari și diverse, modelele pot oferi analize care informează luarea deciziilor în timp real. În plus față de învățarea continuă, aceasta se poate adapta, de asemenea, în timp, luând în considerare acțiunile și rezultatele anterioare în recomandările sale.
• Procesarea limbajului natural
  NLP este un subset de învățare automată care se specializează în sarcini bazate pe limbă și în datele vocale și text nestructurate care vin cu ea. NLP permite chatbot-urilor și asistenților virtuali să înțeleagă comenzile umane prin limbaj natural, luând în considerare sentimentul și intenția de a oferi răspunsuri personalizate. Rezultatul este un serviciu mai bun pentru clienți în numele afacerii. Clasificarea automată a documentelor este o altă aplicație a NLP. Permite o rutare și o procesare mai rapide, o conformitate mai ușoară și o gestionare mai eficientă a documentelor. Dezvoltatorii pot aplica, de asemenea, NLP în timpul procesului de codificare. Poate ajuta cu orice, de la sugestii de codificare la depanare și generare de documente.
• Viziunea computerizată
  Viziunea computerizată este aplicarea automatizării inteligente la informații vizuale (cum ar fi date de imagine sau video). Întreprinderile pot folosi acest lucru pentru sarcini precum monitorizarea și inspectarea uzurii transformatoarelor, substațiilor și liniilor electrice ale unei rețele electrice.

Cazuri de utilizare automatizate inteligente

Întreprinderile pun deja la dispoziție automatizarea inteligentă a proceselor. Iată câteva exemple:

• Finanțe și contabilitate
  Departamentele de finanțe și contabilitate ale companiilor utilizează automatizarea inteligentă pentru a accelera o serie de fluxuri de lucru. Cu prelucrarea facturii, poate extrage date din facturi și le poate compara cu comenzile de aprovizionare. Cu gestiunea cheltuielilor, poate clasifica cheltuielile angajaților și poate marca anomaliile pentru revizuire. Și cu raportarea financiară, poate consolida date din mai multe surse, poate genera rapoarte și poate asigura conformitatea cu reglementările.

• Logistica lanțului de aprovizionare
  Automatizarea inteligentă ajută lanțurile logistice să rămână reziliente prin îmbunătățirea gestiunii stocurilor, automatizarea reaprovizionării stocului și optimizarea rutelor de expediție. Acest lucru are ca rezultat timpi și costuri de livrare reduse, reducerea lipsurilor și a stocării excedentare, precum și creșterea transparenței prin urmărirea în timp real a expedierilor.

• Automatizarea serviciilor pentru clienți
  Întreprinderile utilizează din ce în ce mai mult automatizarea inteligentă pentru a facilita serviciile pentru clienți. Chatbots și asistenții virtuali, de exemplu, pot gestiona solicitările clienților și pot oferi suport. Dacă o problemă este prea complexă și nu poate, o direcționează către un agent uman din departamentul corespunzător.

  AI-ul poate, de asemenea, să analizeze feedbackul și interacțiunile clienților pentru a detecta sentimentele și pentru a îmbunătăți strategiile de răspuns. Aceasta se numește analiză a sentimentelor.

Viitorul automatizării inteligente

Adoptarea automatizării inteligente a proceselor trebuie să rămână competitivă. Întreprinderile care găsesc o strategie pentru a o orchestra cu sistemele tradiționale de automatizare a proceselor și AI pe bază de agenți se pot aștepta să crească productivitatea, să îmbunătățească acuratețea și să economisească costurile proceselor lor end-to-end.

Agenții AI se pot specializa în sarcini mai complexe, permițându-le să colaboreze între diferite departamente și organizații. Imaginați-vă că gestionați componentele de inventar și de livrare ale unui lanț de aprovizionare și lucrați cu altul pentru a urmări facturile și registrele asociate.

Acest lucru transferă povara acestor fluxuri de lucru repetitive de la echipele umane, care sunt acum libere să se concentreze pe alte roluri, de nivel superior în cercetare și dezvoltare, responsabilitate socială a întreprinderilor sau sprijin tehnic. Aceste locuri de muncă necesită abilități AI cu care se luptă, cum ar fi empatie, ideație și nuanță.

Investind în adoptarea automatizării inteligente și a perfecționării talentelor umane, o întreprindere poate apărea cu o forță de muncă îmbunătățită de AI, mai degrabă decât una înlocuită de aceasta. Colaborarea dintre ambele poate aduce niveluri de eficiență gândite anterior ca fiind imposibile.