Akıllı otomasyona genel bakış

"Okuma" ya da dijital tabanlı belgeler (PDF'ler gibi) için kullanılan optik karakter tanıma (OCR) bir örnektir. Geleneksel olarak, OCR harfleri ve sayıları tanımlamak için örüntü tanıma yazılımına bağlıdır. Ancak fontlar ve özellikle el yazısı vahşice değişkenlik gösterebildiği için bunu ne kadar doğru yapabileceğinin sınırları vardı.

OCR'de makine öğrenmesinin ortaya çıkması bu sınırlamayı olumsuzlaştırdı. Makine öğrenmesi nöral ağı, her birindeki benzersiz örnekleri tanımlayarak ve varyasyonu hesaba katmak için yeni örnekler öğrenerek karakterleri “okuyabilir”. Zamanla bu, Os ve 50'ler ve Ss'ler arasında daha tutarlı bir şekilde ayrım yapmasını sağlar - daha dar bir dairenin bir O harfinden daha fazla bir sıfır deseniyle eşleştiğini fark eder. Akıllı otomasyonun diğer uygulamalarından bazıları şunlardır:

• Belge bilgilerini çekme (DOX). OCR'nin evrimi. DOX, başlıklar ve tablolar halinde biçimlendirilen verileri elektronik tablo dosyaları (yapılandırılmış veriler) ve taranan belgeler (yapılandırılmamış veriler) olarak çekebilir. Bu, şirketlerin büyük miktarlarda faturaları, satın alma siparişlerini, makbuzları, formları, uygulamaları ve diğerlerini hızlı bir şekilde işlemelerine ve diğer kayıtlarla eşleştiklerinden emin olmalarına olanak sağlar.

• Akıllı müşteri etkileşimleri. Akıllı süreç otomasyonuyla desteklenen sohbet botları, doğal dil işlemeyi kullanarak müşteri sorgularını yalnızca yanıt sürelerini hızlandırmanın yanı sıra destek personeli için iş yükünü azaltırken genel müşteri memnuniyetini artıran bağlama duyarlı, uyarlanmış yanıtlarla anlar ve yanıtlar.

• Tahmine dayalı bakım. Akıllı süreç otomasyonu, geçmiş ve gerçek zamanlı sensör verilerini sürekli olarak analiz ederek ekipman arızasının erken uyarı işaretlerini algılayarak bakım ekiplerinin zamanında müdahaleler planlamasına ve servis aralıklarını dinamik olarak ayarlamasına olanak tanıyarak kesinti süresini ve onarım masraflarını azaltır.

Bu, yapay zekanın doğruluk ve hızı önemli ölçüde artırmak için daha önce yapılan manüel süreçleri nasıl otomatikleştirebileceğini gösterir. Bu makalede aynı zamanda bir işletme ve insan iş gücü için nasıl daha iyi karar almaya, kolaylaştırılmış bakım iş akışlarına ve daha operasyonel verimliliğe nasıl yol açtığını keşfedeceğiz.

Akıllı otomasyon bileşenleri

Akıllı otomasyon üç ana bileşenden oluşur. Şirketler birlikte, işletmelerin operasyonel verimliliği nasıl artırabileceğine yönelik stratejik bir çerçeve sunar:

1. Yapay zeka (AI): Bilgisayarları öğrenmeyi ve insanlar gibi sorunları çözmeyi sağlayan teknoloji. Yapay zeka alanları arasında makine öğrenmesi, doğal dil işleme, bilgisayar vizyonu ve üretken yapay zeka yer alır.

1. İş süreci yönetimi: Bu bileşen, dijitalleştirilmiş iş süreçlerinin biçimsel kurallarla tasarlanmasını, çalışmasını ve optimizasyonunu kapsar.

1. Robotik süreç otomasyonu (RPA): Veri çekme gibi tekrarlayan manüel, düşük düzeyli görevleri yürüten yazılım robotları.

Akıllı otomasyon nasıl çalışır?

Akıllı otomasyonun nasıl çalıştığını anlamak için öncelikle iki temel otomasyon biçimini daha anlamakta fayda vardır:

Geleneksel süreç otomasyonu, tekrarlanan iş süreçlerini otomatikleştirmek için programlanmış kurallara uygun yazılım ve teknolojilerin kullanılmasıdır. Birden fazla otomatik süreci entegre etmek uçtan uca bir süreç oluşturur; bu, iş akışı orkestrasyonu olarak bilinir.

Robotik süreç otomasyonu, BPA'nın birincil bileşenidir. Tekrarlayan görevleri tamamlamak için insan eylemlerini taklit etmek ve kopyalamak için programlanmış botları ifade eder. RPA botları, bunları iş sistemlerine entegre ederek çok çeşitli kural temelli görevleri otomatikleştirebilir.

Akıllı süreç otomasyonu bir sonraki gelişimdir. Makine öğrenmesi (ML) ve doğal dil işleme (NLP) özellikleri dahil olmak üzere gelişmiş yapay zeka tekniklerini, önceden programlanmaması gereken gelişmiş görevleri gerçekleştirmek için robotik süreç otomasyonuyla entegre eder. Ayrıca verilerin arkasındaki iş bağlamını çıkarabilir ve deneyimlerinden bilgi edinerek eski otomasyon biçimlerine göre çok daha esnek ve uyarlanabilir hale getirebilir. Örnekler:

• Potansiyel müşteriden nakde sürecinde (duyum bulma ve bunları ücretli müşterilere dönüştürme döngüsü) satış personeli, yapılandırılmış verilerden (Microsoft Excel elektronik tablolarındaki gibi) veya yapılandırılmamış verilerden (taranan PDF'lerdeki gibi) satış siparişleri oluşturmak için akıllı süreç otomasyonunu kullanabilir. Tasarruf ettikleri zamanı, bunun yerine kişiselleştirilmiş müşteri hizmetleri sağlamak için harcayabilirler.

• İşe alım sürecinde (çalışanları bulma ve çıkana kadar yolculuklarını yönetme döngüsü) İK personeli, işe alım sırasında özgeçmişleri görüntülemek için akıllı süreç otomasyonundan yararlanabilir.

Akıllı otomasyon neden önemlidir?

Akıllı otomasyon, otomatik, kural temelli süreçlerin verimliliğini karmaşık verileri analiz edebilen ve deneyimden öğrenebilen gelişmiş yapay zeka özellikleriyle birleştirdiğinden önemlidir. Bu, şirketlerin daha önce otomasyonun ötesinde olan görevleri otomatikleştirmesine olanak sağlayarak daha tutarlı, daha iyi karar alma ve operasyonel maliyetleri düşürme olanağı sağlar.

Akıllı otomasyonun avantajları

Akıllı otomasyon, işletmelerin süreçleri kolaylaştırmasına ve daha iyi kararlar almasına olanak sağlayarak şu avantajları sağlar:

• Daha fazla verimlilik, doğruluk ve tutarlılık: Yapay zeka sistemleri, artan otomasyon oranıyla yinelenen görevler çalıştırabilir. Bu, üretkenliği artırır ve insan işçilerini daha üst düzey, stratejik aktivitelere odaklanmaya özgürleştirir.

• Geliştirilmiş yatırım getirisi: Akıllı otomasyonla birlikte gelen maliyet azaltımı, zaman tasarrufu ve risk azaltma ile yatırım yapmayı tercih eden işletmeler önemli yatırım getirisi bekleyebilir.

• Geliştirilmiş müşteri deneyimi: Sohbet botları günde 24 saat kişiselleştirilmiş müşteri desteği sunabilir. Sorunlarını ne kadar hızlı çözebilirlerse, rakip olarak görme olasılıkları o kadar düşüktür.

Akıllı otomasyonun zorlukları

Faydaları açık. Bununla birlikte, akıllı süreç otomasyonunu benimsemeyi seçen işletmeler, insan işgücü üzerindeki etkisine hazırlanmalıdır.

Bazı çalışanlar kendilerini menfi görevlerden kurtulmuş hissedebilirken, diğerleri bunun tehdidi altında hissedebilir. Yönetim, çalışanları beceri yükseltmeye ve yeniden eğitmeye teşvik eden politikalar uygulayarak bu endişeyi hafifletebilir. İdeal olarak bir işletme, inovasyona odaklanan daha stratejik ve yaratıcı düşünürlerle ortaya çıkabilir. Bu düşünürlerin karar alma mekanizmaları, yapay zekanın sağladığı içgörülerle güçlendirilmiştir.

Yapay zekayı benimsemeyi düşünen işletmeler, yapay zekadaki önyargıyla ilgili sorunları, netice alma biçimindeki şeffaflığı ve hesap verebilirliği de incelemelidir. Bunlar, bir organizasyonun yapay zeka etik komitesinin tanımlamaya yardımcı olabileceği tüm konulardır.

Bir diğer husus ise yapay zeka teknolojisine geçiş sırasında ortaya çıkan ve eski eski uygulamaları da koruyan teknik borçtur. Düşük veri kalitesi, yetersiz altyapı ve beceri boşlukları gibi faktörlerin hepsi bir işletmedeki akıllı otomasyonun etkinliğini engelleyebilir. Yapay zeka, kuruluşların, geliştiricilerin sık sık ele alması gereken yeniden yapılandırma kodu gibi operasyonel görevleri otomatikleştirerek yılların teknik borcunu azaltmasına yardımcı olabilir.

Akıllı otomasyon teknolojileri

İşletmeler yapay zeka teknolojilerini geleneksel süreç otomasyonuna uyguladığında akıllı otomasyon ortaya çıkar. Bu teknolojiler şunları içerir:

• Yapay zeka
  AI, akıllı otomasyonun temelini oluşturarak sistemlerin bilgileri işlemesini, örüntüleri belirlemesini ve insan müdahalesi olmadan kararlar almasını sağlar. Önceden tanımlanmış kuralları takip eden ve yapılandırılmış verileri kullanan geleneksel otomasyonun aksine, yapay zeka destekli sistemler içgörüler çekmek ve yeni bilgilere uyum sağlamak için karmaşık verileri (hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış) analiz edebilir. Bu özellik, işletmelerin kural temelli otomasyonun yapamayacağı şekilde karar alma süreçlerini otomatikleştirmesine, verimliliği geliştirmesine ve doğruluğu geliştirmesine olanak sağlar.
• Makine öğrenmesi
  Makine öğrenmesi, yapay zekanın karmaşık algoritmalar içeren bir dalıdır. Bu, geleneksel istatistiksel yöntemlerin ötesine geçen gelişmiş örüntü tanıma yeteneklerini sağlar. Modeller, geniş ve çeşitli veri kümeleriyle karar alma sürecini gerçek zamanlı olarak bilgilendiren içgörüler sunabilir. Sürekli öğrenmenin yanı sıra zaman içinde de uyum sağlayabilir, önerilerinde önceki eylem ve sonuçları faktoring yapabilir.
• Doğal dil işleme
  NLP, dil tabanlı görevler ve onunla birlikte gelen yapılandırılmamış ses ve metin verileri konusunda uzmanlaşmış bir makine öğrenmesi alt kümesidir. NLP, sohbet botlarının ve sanal asistanların, kişiye özel yanıtlar sunmak için duygu ve niyet göz önünde bulundurularak insan komutlarını doğal dille anlamasını sağlar. Sonuç olarak işletme adına daha iyi müşteri hizmetleri elde edilir. Otomatik belge sınıflandırması, NLP'nin başka bir uygulamasıdır. Daha hızlı yönlendirme ve işleme, daha kolay uyumluluk ve daha verimli belge yönetimi sağlar. Geliştiriciler kodlama işlemi sırasında NLP'yi de uygulayabilir. Kodlama önerilerinden hata ayıklamaya ve belge üretmeye kadar her konuda yardımcı olabilir.
• Bilgisayar görüşü
  Bilgisayar görme, akıllı otomasyonun görsel bilgilere (görüntü veya video verileri gibi) uygulamasıdır. İşletmeler bunu bir elektrik şebekesinin trafo, trafo ve güç hatlarındaki aşınmanın izlenmesi ve denetlenmesi gibi görevler için kullanabilir.

Akıllı otomasyon kullanım durumları

İşletmelerde akıllı süreç otomasyonu zaten kullanılıyor. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir:

• Finans ve muhasebe
  İşletmelerin finans ve muhasebe departmanları, bir dizi iş akışını hızlandırmak için akıllı otomasyonu kullanır. Fatura işleme ile faturalardan veri çekebilir ve bunları satınalma siparişleriyle eşleştirebilir. Gider yönetimi ile, çalışan giderlerini kategorize edebilir ve gözden geçirme için anormallikleri işaretleyebilir. Mali raporlamayla birlikte birden fazla kaynaktan verileri konsolide edebilir, raporlar oluşturabilir ve düzenlemelere uygunluğu sağlayabilir.

• Tedarik zinciri lojistiği
  Akıllı otomasyon, stok yönetimini geliştirerek, stok ikmalini otomatikleştirerek ve sevkiyat rotalarını optimize ederek tedarik zincirlerinin dayanıklı kalmasına yardımcı olur. Bu, teslimat sürelerinin ve masrafların en aza indirilmesine, açıkların azalmasına ve stok fazlasının yanı sıra gerçek zamanlı sevkiyat izleme yoluyla şeffaflığın artmasına neden olur.

• Müşteri hizmeti otomasyonu
  İşletmeler, müşteri hizmetlerini kolaylaştırmak için akıllı otomasyonu giderek daha fazla kullanıyor. Örneğin, sohbet botları ve sanal asistanlar müşteri sorgularını işleyebilir ve destek sağlayabilir. Eğer bir sorun çok karmaşıksa ve yapamazlarsa bunu uygun bölümdeki bir insan ajanına yönlendirirler.

  Yapay zeka, duyguları tespit etmek ve yanıt stratejilerini iyileştirmek için müşteri geri bildirimlerini ve etkileşimlerini de analiz edebilir. Buna duygu analizi denir.

Akıllı otomasyonun geleceği

Akıllı süreç otomasyonunu benimsemek rekabetçi kalmaktır. Geleneksel süreç otomasyonu ve aracılı yapay zeka sistemleriyle bunu düzenlemeye yönelik bir strateji bulan işletmeler, uçtan uca süreçlerinde verimliliği artırmayı, doğruluğu artırmayı ve maliyetlerden tasarruf etmeyi bekleyebilir.

Yapay zeka aracıları, farklı departmanlar ve organizasyonlar arasında işbirliği yapmalarına olanak sağlayarak daha karmaşık görevlerde uzmanlaşabilir. Bir tedarik zincirinin stok ve teslimat bileşenlerini yönetmenin yanı sıra ilişkili faturaları ve defterleri izlemek için başka bir ile birlikte çalıştığınızı düşünün.

Bu, tekrarlayan bu iş akışlarının yükünü, artık AR-GE, kurumsal sosyal sorumluluk veya teknik destekte diğer, daha üst düzey rollere odaklanmakta özgür olan insan ekiplerinden uzaklaştırır. Bu işler, empati, ideasyon ve nüans gibi yapay zeka ile mücadele eden beceriler gerektirir.

Akıllı otomasyonu benimsemeye ve insan yeteneğini geliştirmeye yatırım yaparak bir işletme, yapay zeka ile geliştirilmiş bir iş gücü ile ortaya çıkabilir. Her ikisi arasındaki işbirliği daha önce imkansız sanılan verimlilik seviyelerini getirebilir.