Erinomaisessa artikkelissa From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation (Chakraborti, 2020) kirjoittaja pohtii, miten viime vuosikymmenen aikana robottiprosessien automatisointi (RPA) on edistänyt liiketoimintaprosessien tehokkuutta kiehtovalla tavalla. Hän kuitenkin ehdottaa, että olemme nyt tämän teknologisen suuntauksen “käännekohdassa”, jossa älykäs automaatio on looginen jatkumo RPA:lle.
Chakraborti mainitsee älykkään prosessiautomaation uuden paradigman, jossa liiketoimintaprosessien automatisointi yhdistetään koneoppimiseen (ML), tekoälyyn (AI) ja asiakastietoihin.
RPA on toinen kriittinen osa älykästä automaatiota. Nämä kaksi käsitettä kietoutuvat toisiinsa niin tiiviisti, että on melko epäselvää, mistä älykäs prosessiautomaatio alkaa ja mihin robottiprosessiautomaatio päättyy.
Tässä artikkelissa tarkastellaan molempien tieteenalojen eroja ja yhtäläisyyksiä ja osoitetaan, missä ne risteävät ja missä ne ovat päällekkäisiä. Jaamme myös joitakin esimerkkejä älykkäästä automaatiosta sekä alan käyttötapauksia.
Mitä on robottiprosessien automatisointi?
Robottiprosessien automatisoinnilla (R PA) tarkoitetaan teknologioita, jotka mahdollistavat erilaisia liiketoimintaprosessien automatisoinnin tavoitteita. Liiketoimintaprosessi voidaan määritellä tehtäväkokonaisuudeksi, jolla saavutetaan organisaation tavoitteet. Liiketoimintaprosessi voi olla esimerkiksi niinkin yksinkertainen asia kuin lainahakemuksen luottotietojen tarkistaminen.
Luottotarkistukseen vaadittaviin vaiheisiin kuuluu asiakkaan nimen hakeminen sisäisistä asiakirjoista, pyynnön tekeminen luottotietotoimistolle ja tuloksen syöttäminen takaisin sisäisiin järjestelmiin. Perinteisissä liiketoimintaympäristöissä nämä tehtävät hoidetaan manuaalisesti. Liiketoimintaprosessien automatisoinnissa käytetään kuitenkin robotteja näiden tehtävien suorittamiseen, mistä käytetään termiä robottiprosessien automatisointi.
RPA-tehtävien on oltava sääntöihin perustuvia ja ennustettavia. Ne tarvitsevat selkeästi määritellyt käynnistimet, syötteet ja tuotokset. Poikkeusten käsittely voi siten hämätä heitä. Poikkeavuudet tai poikkeukselliset olosuhteet – tai kaikki, mikä vaatii ajattelua lennossa – eivät ole tehtäviä, joita RPA voi hoitaa. Tämä ei tietenkään tarkoita sitä, että poikkeusten käsittely olisi vieras käsite RPA-kehityksessä.
On monia skenaarioita, joissa robotti ei voi suorittaa tehtävää, koska tietoturvaluvassa on ongelma tai tiedot ovat puutteellisia. Kehittäjät voivat rakentaa näiden poikkeusten ympärille. Kuvittele esimerkiksi skenaario, jossa luot RPA-prosessin laskutietojen siirtämiseksi tietokantaan, mutta tietokanta ei toimi. Voit määrätä robotin yrittämään tietyin väliajoin, kunnes se muodostaa yhteyden tietokantaan. Kun yrityksien enimmäismäärä on kuitenkin saavutettu, se heittää liiketoimintapoikkeuksen, jotta manuaalinen työntekijä voi korjata tilanteen.
Edellä kuvattu on yksinkertainen skenaario. Saatat kuitenkin joutua tutkimaan älykästä prosessiautomaatiota, jotta voit rakentaa joustavampia ja vankempia prosesseja, jotka käsittelevät poikkeuksia itsenäisesti.
Jos haluat syventyä aiheeseen tarkemmin, lue Täydellinen opas robottiprosessien automatisointiin (RPA).
Mitä on älykäs prosessiautomaatio (IPA)?
Älykäs prosessiautomaatio tarkoittaa teknologioiden yhdistelmää, joka auttaa yrityksiä automatisoimaan nykyisiä työnkulkuja ja prosesseja. McKinsey on jo vuonna 2017 korostanut älykkään automaation etuja. Konsulttiyrityksen laajalti kulutettu julkaisu Intelligent process automation: Siinä hahmotellaan viisi keskeistä teknologiaa, jotka yhdessä tekevät älykkään automaation mahdolliseksi.
Ne ovat:
1. Robottiprosessien automatisointi (RPA):
Työkalupaketti, joka suorittaa ennakoitavissa olevia, toistuvia ja tarkkaan määriteltyjä tehtäviä, jotka ovat perinteisesti kuuluneet ihmistyöntekijöille.
2. Koneoppiminen ja kehittynyt analytiikka:
Kehittyneet algoritmit, jotka on koulutettu löytämään kuvioita laajoista historiallisista tietokokonaisuuksista, jotta ne voivat tarjota oivalluksia ja ennusteita sellaisella nopeudella ja tarkkuudella, joka on mahdotonta ihmistutkijoille.
3. Luonnollisen kielen generaattorit (NLG)
Kuten ChatGPT:n ja Piin kaltaisten työkalujen menestys osoittaa, luonnollisen kielen generaattorit voivat tuottaa tekstiä ja muita luovia elementtejä, jotka helpottavat ihmisten ja teknologian välistä viestintää.
4. Älykkäät työnkulut:
Liiketoimintaprosessiohjelmisto, joka hallinnoi ihmisten ja koneiden välistä työnkulkua ja varmistaa sujuvan toimituksen, seurannan ja raportoinnin.
5. Kognitiiviset aineet:
Älykkäät chatbotit, jotka käyttävät ML:n ja NLP:n yhdistelmää tarjotakseen automatisoituja asiakaspalvelijoita, jotka vähentävät palveluhenkilöstön taakkaa ja joissain tapauksissa ovat erinomaisia myynnin ja asiakkaiden ymmärtämisen suhteen.
Edellä luetellut tekniikat ovat IPA-ratkaisun perusrakenteita. Lisäämme myös tietokonenäköteknologian (CVT) IPA-teknologian muodostavien välineiden luetteloon, vaikka se onkin vain epäsuorasti mainittu.
RPA:n ja IPA:n yhtäläisyydet
Vaikka RPA ja IPA ovat erillisiä teknologiaryhmiä, niillä on melko paljon yhtymäkohtia. Seuraavassa on joitakin RPA:n ja IPA:n yhtäläisyyksiä.
1. Molemmat ovat automaatiotyökaluja
RPA:n ja IPA:n ilmeisin yhteys on se, että molempien työkalujen tarkoituksena on automatisoida liiketoimintaprosesseja. Vaikka kukin ratkaisu noudattaa omaa lähestymistapaansa ja käyttää erityyppistä teknologiaa tavoitteidensa saavuttamiseen, pohjimmiltaan niiden eetos on käsitellä tehtäviä, jotka ihmiset perinteisesti suorittavat, ja löytää keinoja tehdä ne tehokkaammin, kustannustehokkaammin ja tarkemmin.
2. RPA on keskeinen osa IPA:ta
Toinen merkittävä yhtäläisyys näiden kahden teknologian välillä on se, että RPA on IPA:n keskeinen osa. Vaikka koneoppiminen ja muut ihmisen kognitiota jäljittelevät tekniikat ovat IPA:n keskeisiä osia, automaatiot perustuvat RPA:n perusrakenteeseen.
3. RPA:lla ja IPA:lla on samankaltaisia etuja
RPA:lla ja IPA:lla on myös monia samoja liiketoimintahyötyjä. Ne auttavat yrityksiä esimerkiksi vähentämään kustannuksia, säästämään aikaa, lisäämään tuottavuutta, lisäämään työntekijöiden työtyytyväisyyttä, täyttämään vaatimustenmukaisuusvaatimukset, parantamaan palvelua ja vähentämään inhimillisiä virheitä.
RPA:n ja IPA:n erot
Vaikka RPA:lla ja IPA:lla on monia yhtäläisyyksiä, on myös joitakin eroja, jotka sinun on ymmärrettävä.
#1. Skaalautuvuus
Vaikka RPA on erinomainen yksittäisten tehtävien automatisoinnissa, monimutkaisten työnkulkujen organisointi tai jäsentymättömän datan käsittely on yleinen haaste. IPA tarjoaa valikoiman työkaluja, jotka auttavat skaalautumisen pullonkaulojen, kuten jäsentymättömän datan tai päätöksenteon, kanssa.
#2. Reaaliaikainen oppiminen ja sopeutuminen
RPA on täydellinen ratkaisu tehtäviin, jotka etenevät ennakoitavasti ja vaiheittain. Määritelmän mukaan se noudattaa ohjeita. Toisaalta IPA voi oppia ja mukautua reaaliaikaisesti ML:n kaltaisten ominaisuuksien ansiosta.
#3. Tiedustelu
Älykkyys on hankala määritellä. Ymmärrämme kuitenkin kaikki, että ihmisen ajattelussa käytetään erilaisia välineitä, kuten logiikkaa, päättelyä, oppimista, suunnittelua ja ongelmanratkaisua, jotta hän voi tuottaa vastauksia tai ennusteita tietojen perusteella.
RPA-työkalut voivat käsitellä tietoja, mutta vain tiukkojen sääntöjen avulla. Periaatteessa se käyttää if/then/else-logiikkaa liiketoimintaprosessien käsittelyyn. Itse asiassa RPA jäljittelee ihmisen kognitiota, mutta vain siksi, että sille on annettu kartta.
Älykäs automaatio puolestaan käsittelee tietoja tavalla, joka muistuttaa enemmän ihmisen kognitiota. Koska älykkäät automaatiotyökalut käyttävät tekoälyä, ne voivat toimia ohjeiden noudattamisen rajojen ulkopuolella ja mukautua muuttuviin olosuhteisiin, jäsentymättömään dataan ja muihin poikkeuksellisiin tekijöihin, jotka voivat olla RPA-työkalujen kompastuskiviä.
#4. Rakenteettoman tiedon käsittely
RPA auttaa tiimejä selviytymään deterministisistä tehtävistä. Sellaisenaan se perustuu ennustettaviin syötteisiin, kuten strukturoituun dataan. Kun on kuitenkin kyse jäsentymättömän datan käsittelystä tai mistä tahansa tiedosta, joka ei ole varattu, saavutamme RPA-työkalujen ylärajan.
Strukturoitujen tietojen käsittely on usein käsityöntekijöiden tehtävä. Koska päätöksentekoon ja tulkintaan liittyy melko paljon, on järkevää käyttää ihmisen kognitiota. Älykäs automaatio pystyy kuitenkin käsittelemään strukturoimatonta dataa, koska se käyttää tekoälyteknologioita, kuten koneoppimista.
On syytä huomata, että RPA-työkaluja voidaan käyttää jäsentymättömän datan muuttamiseen jäsennellyksi dataksi. Esimerkiksi luonnollisen kielen prosessoinnin (NLP) tai optisen kirjaintunnistuksen (OCR) työkalujen käyttö auttaa kääntämään nämä tiedot sellaisiksi, että RPA voi työskennellä niiden kanssa. Strukturoimattoman datan luonne tekee tästä prosessista kuitenkin monimutkaisen, ja se edellyttää useiden mallien luomista, jotka pystyvät hoitamaan tehtävän. Tämä todellisuus voi johtaa RPA-ratkaisujen skaalautumisongelmiin.
#5. RPA on kustannustehokkaampi
Vaikka vaikutustenarviointityökalut ovat laajempia kuin RPA-ohjelmistot, näillä lisäominaisuuksilla on hintansa. Yksi automaatiotyökalujen houkuttelevimmista puolista on niiden todistettu kustannussäästö. Kun otetaan huomioon niiden suhteellinen hinta, RPA-ohjelmistot ovat kuitenkin helpommin saatavilla suurimmalle osalle markkinoista.
Älykäs automaatio on joustavampi ratkaisu, joka voi toimia useammissa ympäristöissä. Kaikilla yrityksillä ei kuitenkaan ole monimutkaisia automaatiovaatimuksia. Riippuen automatisoitavien liiketoimintaprosessien laajuudesta RPA-ratkaisut voivat tarjota kaiken tarvitsemasi.
#6. RPA on nopeampi ottaa käyttöön
Älykkäät automaatiotyökalut tarjoavat ratkaisuja monenlaisiin ongelmiin. Kun on kyse nopeasta toteutuksesta, monimutkaisuudesta tulee kuitenkin pieni miinus. RPA-työkalut ovat yksinkertaisempia, ja siksi niiden käyttöönotto on edullisempaa ja vähemmän aikaa vievää. Johtajille, joilla on paineita toteuttaa digitaalista muutosta koko liiketoiminnassaan, RPA-ratkaisut voivat tarjota nopeamman tien arvon tuottamiseen.
#7. IPA-työkalujen oppimiskäyrä on jyrkempi.
Näiden välineiden suhteellinen monimutkaisuus tuo mukanaan sekä etuja että haittoja. IPA-työkalujen käyttöönotto edellyttää luonteeltaan erittäin teknisiä ominaisuuksia, kuten koneoppimista.
Ei-teknisillä tiimeillä on vielä toivoa. Älykkään automaation konsultointiyritykset voivat tehdä suuren osan raskaasta nostosta ja prosessien suunnittelusta. Lisäksi vaikutustenarviointityökalut muuttuvat päivä päivältä käyttäjäystävällisemmiksi.
Esimerkkejä älykkäästä prosessiautomaatiosta ja toimialan käyttötapauksia
Tutkimusten mukaan vuonna 2023 tuotetaan 120 zettabytea dataa. Maailmanlaajuisesti tuotetun tiedon määrä kasvaa vuosittain noin 20-25 prosenttia. MIT Sloanin mukaan noin 80 prosenttia tästä datasta on jäsentymätöntä. Vaikka RPA-työkalujen avulla yritykset ovat voineet tehdä paljon strukturoidulla tiedolla, on selvää, että teksti, ääni, videot, sähköpostit, sosiaalisen median sisältö, palvelinlokit, anturilokit ja satelliittikuvat voivat tarjota huomattavia mahdollisuuksia.
Älykkään liiketoiminnan automatisoinnin mahdollisuudet ymmärretään parhaiten käytännön esimerkkien ja käyttötapausten avulla. Seuraavassa on joitakin tapoja, joilla älykäs automaatioteknologia voi auttaa tiettyjä teollisuudenaloja.
1. Asiakaspalvelu
Asiakaspalvelun odotukset ovat kasvaneet viime vuosina dramaattisesti. Nykyaikaiset kuluttajat vaativat aina käytettävissä olevia itsepalveluvaihtoehtoja, joissa on suuri määrä henkilökohtaistamista. Älykkään automaation avulla yritykset voivat tarjota odotetun tasoista asiakaspalvelua ilman ihmistyöntekijöihin liittyviä suuria yleiskustannuksia.
Luonnollisen kielen prosessoreilla toimivat ja asiakassuhteiden hallintajärjestelmiin (CRM) liitetyt chatbotit voivat tarjota erinomaisia asiakaskokemuksia. Kun tähän yhdistetään automaattinen sähköpostin käsittely, ennakoiva analytiikka ja tunneanalyysi, yritykset saavat käyttöönsä monikanavaisen hoidon, joka ennakoi ongelmia ja auttaa edistämään asiakkaiden sitouttamista.
2. Terveydenhuolto
Terveydenhuolto on ollut merkittävä älykkään automaation käyttöönottaja. Maailmanlaajuinen sairastavuus tarkoittaa, että sairaalat ovat yhä kiireisempiä, ja monet niistä kärsivät paineen alla. Tiukat budjetit ja ylikuormittunut henkilökunta korostavat tarvetta lisätä toiminnan tehokkuutta erityisesti hallinnollisissa tehtävissä, kuten potilaiden ilmoittautumisessa, vakuutusten käsittelyssä, aikataulutuksessa, laskutuksessa ja muissa tehtävissä.
3. Rahoitus
Rahoitusala on ansainnut oikeutetusti maineensa huipputeknologian edelläkävijänä. RPA-teknologian varhaisina omaksujina toimiala on jatkanut tapojen etsimistä tehokkuuden lisäämiseksi ja sääntelytaakkojen täyttämiseksi. Älykästä automaatiota käytetään kaikkialla rahoitusalalla petosten havaitsemiseen ja sääntöjen noudattamiseen. Teknologia auttaa kuitenkin myös toiminnassa, sillä se tehostaa yhä enemmän lainahakemuksia koskevaa päätöksentekoa ja muuta. Lisäksi se voi myös automatisoida ohjelmistotestausta, mikä auttaa rahoituslaitoksia luomaan räätälöityjä ohjelmistoja.
4. Valmistus
Viime vuosina yleinen tietoisuus toimitusketjuihin liittyvistä ongelmista on kasvanut pullonkaulojen, inflaation ja yleisen elinkustannuskriisin vuoksi. Valmistajien on omaksuttava digitaalinen transformaatio ostotottumusten kehittyessä ja liiketoiminnan dynamiikan muuttuessa. Tämä tilanne on erityisen vakava vastikään teollistuneissa maissa tai kehitysmaissa.
RPA ja IPA voivat auttaa näiden alojen yrityksiä kuromaan umpeen kuilun ja parantamaan prosesseja ja organisaatiota koko arvoketjussa. Tuotantotilausten automatisointi, asiakkaiden muuttuvien mieltymysten ymmärtäminen ja niihin sopeutuminen, logistiikan parantaminen ja jätteiden vähentäminen ovat vain muutamia aloja, joilla tekoälyyn perustuvista työkaluista voidaan hyötyä.
Ovatko älykäs prosessiautomaatio ja hyperautomaatio sama asia?
Vaikka monet asiantuntijat käyttävät älykästä prosessiautomaatiota ja hyperautomaatiota keskenään vaihdellen, ne ovat eri käsitteitä. Hämmennys on ymmärrettävää. Molemmat alat ovat eturintamassa automatisoimassa IT- ja liiketoimintaprosesseja tekoälyn ja muiden vastaavien teknologioiden avulla. On kuitenkin tärkeää ymmärtää näiden kahden väliset erot.
Kuten edellä mainittiin, älykkäässä prosessiautomaatiossa käytetään yhdistelmää teknologioita, kuten tekoälyä, ML:ää, tietokonenäköä, kognitiivista, luonnollisen kielen käsittelyä ja tietenkin RPA:ta.
Hyperautomaatio taas on filosofia tai lähestymistapa, jossa pyritään automatisoimaan mahdollisimman monta liiketoimintaprosessia.
Suuri osa sekaannuksesta johtuu siitä, että IPA on osa hyperautomaation lähestymistapaa. Hyperautomaatio on kuitenkin kehittyneempi ja nopeutetumpi versio vaikutustenarvioinnista, jolla on paljon laajempi soveltamisala. Sen sijaan, että käsiteltäisiin kiinteitä prosesseja tai tehtäviä, hyperautomaatio toimii eri alustojen ja teknologioiden välillä liiketoiminnan tehokkuuden maksimoimiseksi.
IPA:n ja RPA:n risteyskohdat ja yhtymäkohdat
Olemme käyttäneet suuren osan tästä artikkelista IPA:n ja RPA:n suhteellisten ansioiden analysointiin. Vaikka on hyödyllistä tehdä ero näiden automaatiotekniikoiden välille, ei ole aivan oikein ajatella niitä vastakkaisina tai kilpailevina työkaluina. Paras tapa ymmärtää niiden ominaisuudet on käyttää niitä täydentävinä automaatiotyökaluina.
Molemmat työkalut leikkaavat toisiaan useissa kohdissa.
#1. IPA ratkaisuna RPA:n rajoitteisiin
Kirjoittajat toteavat artikkelissa How to Compete in the Age of Artificial Intelligence (Mohanty ja Vyas, 2018), että “RPA-robotit tekevät täsmälleen sen, mitä käsket, ja se on niiden suurin vahvuus, mutta myös suurin heikkous”. Tämä näkemys korostaa kriittistä seikkaa RPA:n rajoista: Strukturoimattomien tietojen ja arvaamattomien skenaarioiden vuoksi yritykset eivät kuitenkaan voi ottaa RPA-ratkaisuja käyttöön kaikissa tehtävissä.
Koneoppiminen voi auttaa laajentamaan RPA:n ominaisuuksia erityisesti kahdella tärkeällä alalla. Ne ovat:
1. Rakenteettoman tiedon käsittely
2. Oven avaaminen korkeamman asteen päätöksenteolle
Nykyisellään RPA-työkalut eivät kykene edellä mainittuun. Kun automaatiota kuitenkin täydennetään tekoälyllä, se voi nousta uudelle tasolle.
#2. Ponnahduslautana kohti IPA:n tai hyperautomaation käyttöönottoa.
On houkuttelevaa tarkastella RPA:ta, IPA:ta ja hyperautomaatiota jatkumona. Se saattaa kuitenkin olla asian lievä yksinkertaistaminen. Tosiasia on, että mikä tahansa monimutkainen automaatiojärjestelmä, joka sisältää IPA- tai hyperautomaatiota, nojaa vahvasti RPA:han. Näin ollen RPA-työkalut ovat edelleen tärkeitä ja tarpeellisia näissä kehittyneissä skenaarioissa.
Tämä väite on vahvempi täytäntöönpanon yhteydessä. Tie hyperautomaatioon edellyttää paljon tutkimusta siitä, mitä tehtäviä voidaan automatisoida. RPA:lla aloittaminen luo vankan perustan sille, minkä tyyppisiä tehtäviä voidaan automatisoida. Sen avulla yritykset voivat rakentaa ja testata automatisointityönkulkuja, joita ne voivat myöhemmin laajentaa ja täydentää IPA:lla.
Hyperautomaatio on lähestymistapa, jossa automatisoidaan kaikki mahdollinen. Se, miltä se näyttää, vaihtelee yrityksestä toiseen. Joissakin yrityksissä se voi olla RPA, jota tekoäly avustaa pieneltä osin; toisissa yrityksissä se voi olla täysimittainen, kattava automaatiokone, jossa ihmisen panos on minimaalinen.
#3. Ennakoiva analyysi ja päätöksenteko
RPA suorittaa määriteltyjä tehtäviä tiettyjen käynnistimien tai syötteiden perusteella. Kun otetaan huomioon joitakin IPA:n etuja, kuten tunneanalyysi, luonnollisen kielen käsittely, tietokonenäköteknologia ja ML-ominaisuudet, on selvää, että teknologia pystyy käsittelemään paljon sotkuista dataa ja muuttamaan sen jäsennellyksi tiedoksi, jota voidaan käyttää näissä käynnistimissä tai syötteissä.
Mahdollisuudet ovat huikeat. Kuten olemme nähneet lääketeollisuudessa, tutkimukset ovat osoittaneet, että tekoäly päihitti radiologit mammografiaseulonnassa. Näiden ennusteiden tarkka tekeminen edellyttää vuosien kokemusta ja toimialan asiantuntemusta, joka poistuu yrityksestä, kun joku jää eläkkeelle tai lähtee. Tekoälyllä täydennetty RPA voi auttaa poistamaan tämän kokemusvajeen.
Vaikka esimerkki mammografiaseulonnasta on silmiinpistävä, RPA:n ja IPA:n hyödyt soveltuvat moniin muihin liiketoiminnan johtamisen skenaarioihin, jotka edellyttävät laadukasta kognitiota tai päätöksentekoa. Kun nämä päätökset on tehty, ne voivat käynnistää RPA:n avulla jatkotoimenpiteet, mikä tuo uskomattoman tuottavuuden tason moniin eri yrityksiin.
Viisi älykästä automaatiotyökalua
Markkinoilla on useita älykkään automaation toimittajia. Jokainen tarjoaa ainutlaatuisen sekoituksen erilaisia teknologioita, lähestymistapoja ja hintoja. Tutustutaanpa viiteen suurimpaan nimeen IA-alan alalla.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST on kokonaisvaltainen, älykäs automaatioratkaisu, joka tarjoaa huippuluokan hyperautomaatiotyökaluja sekä ohjelmistoautomaatiota että robottiprosessien automaatiota varten. Se käyttää tietokonenäköteknologian ja RPA:n yhdistelmää auttaakseen käyttäjiä löytämään ja automatisoimaan sekä etu- että takapuolen toimistotehtäviä. Alustassa on erinomaisia ominaisuuksia, kuten OCR ja vankat analyysityökalut. Se sisältää myös koodittomat ominaisuudet, ilmaiset ja yritysversiot, minkä tahansa sovelluksen alustojen ja selainten välisen automaation, rajoittamattomat lisenssit ja kokopäiväisen ZAP-asiantuntijan, joka työskentelee osana asiakkaan tiimiä (yritysversiossa).
#2. IBM Cloud Pak for Business Automation
IBM Cloud Pak on modulaarinen, hybridipilvipohjainen, älykäs automaatioratkaisu. Tämä kokonaisvaltainen liiketoiminnan automaatioalusta sisältää useita ominaisuuksia, kuten työnkulkuautomaation, asiakirjojen käsittelyn, prosessien louhinnan ja päätöksenteon hallinnan toiminnot. Siihen kuuluu myös vähän koodia vaativia ja koodittomia työkaluja sekä hyvä asiakastuki.
#3. UiPath Business Automation Platform
UiPath on vahvistanut RPA-tarjontaansa älykkäällä liiketoiminnan automaatiolla. Alustassa käytetään tietokonenäköteknologiaa ja valvomatonta robotiikkaa (heidän sanojensa mukaan “robotit hallitsevat robotteja”) näiden tavoitteiden saavuttamiseksi. Ne käyttävät myös kognitiivisia parannuksia ymmärtääkseen kieltä ja jäsentymätöntä tietoa. UiPath Business Automation Platform integroituu kolmansien osapuolten kognitiivisiin palveluihin, joita tarjoavat esimerkiksi IBM, Google ja Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud on toinen pilvipohjainen älykäs automaatioalusta, jolla on IA-ominaisuudet. Yritys tarjoaa myös älykkäitä automaatiopalveluja, jotka auttavat tiimejä toteuttamaan ja ylläpitämään järjestelmiä. Älykkäiden robottiprosessien automatisointityökalujen lisäksi Blue Prism Cloud tarjoaa myös koodittoman, vedä ja pudota -suunnittelustudion sekä työnkulun automatisoinnin orkestrointiominaisuuden Control Roomin.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, aiemmalta nimeltään Microsoft Flow, on toinen pilvipohjainen älykäs automaatioratkaisu, jossa ei ole koodia. Paketti tarjoaa AI Builder -nimisen ominaisuuden, joka on käyttäjäystävällinen, skaalautuva ja helposti liitettävissä. Microsoftin julkisuudessa paljon mainostettu 10 miljardin dollarin investointi ChatGPT:hen tarkoittaa, että se tarjoaa luonnollisen kielen käsittelyominaisuuksia yhdistettynä osoita ja napsauta -käyttöliittymään, jonka avulla ei-tekniset tiimit voivat rakentaa älykkäitä robotisoituja prosessiautomaation työnkulkuja.
Lopulliset ajatukset
RPA ja IPA ovat eri teknologioita. Ne kuitenkin täydentävät toisiaan syvästi. Molempien välineiden todellinen voima on niiden kyvyssä täydentää paitsi ihmistyöntekijöitä myös toisiaan. Kuten monet esimerkit älykkäästä automaatiosta osoittavat, digitaaliset työntekijät ja robotit voivat tehdä suuren osan keskeisistä töistä, jotka IA mahdollistaa. Onnistunut automatisointi edellyttää nykyisten työnkulkujen purkamista ja ymmärtämistä. RPA voi ottaa huomioon monet näistä osatekijöistä.
Olemme työelämässä jännittävän aikakauden kynnyksellä, jossa ihmisen kognitiivisia kykyjä voidaan täydentää tekoälyllä. Digitaalinen transformaatio on oikeutetusti yritysten ensisijainen tavoite sekä kehittyneissä että kehittyvissä maissa. IPA- ja RPA-työkalujen käyttöönotto on keskeinen osa näitä siirtymiä, jotka mahdollistavat käsittämättömän tuottavuuden.
