Robottiprosessien automatisointi on karkuteillä oleva juna. Deloitten mukaan teknologialla saavutetaan lähes yleinen käyttöönotto vuoteen 2025 mennessä. Vaikka RPA hallitsee yritysmaailmaa, se ei kuitenkaan tarkoita, että sen kehitys loppuisi.
Olemme jännittävässä teknologisessa käännekohdassa. Tekoälyn kehitys on viime vuosina ollut hätkähdyttävää. ChatGPT ja muut generatiivisen tekoälyn muodot ovat valloittaneet yleisen tietoisuuden. Tämä jännittävä teknologia on kuitenkin vain yksi osoitus tekoälyn mahdollisuuksista.
RPA on yksinkertainen mutta tehokas väline. RPA:n ja tekoälyn lähentyminen tarjoaa kuitenkin loputtomasti mahdollisuuksia innovointiin. Tekoälyä hyödyntävä asiakaspalvelu, analytiikkaan perustuva päätöksenteko ja tietotyön automatisointi ovat vain joitakin esimerkkejä tekoälystä RPA:ssa.
Teknologian kehittyessä kognitiivinen robottiprosessien automatisointi muuttaa työn luonnetta tavoilla, joita voimme tuskin kuvitellakaan. Tutkitaan, miten tekoäly ja RPA ovat jo nyt laajentaneet automaation rajoja, ennen kuin pohditaan sen tulevia vaikutuksia.
RPA:n rajat
RPA:n laajamittainen käyttöönotto on osoitus sen hyödyllisyydestä. Teknologia on auttanut lukemattomia yrityksiä saavuttamaan uudenlaisen tuotannon, tehokkuuden ja tarkkuuden automatisoimalla aiemmin manuaalisesti suoritettuja tehtäviä. Kuten kaikella teknologialla, myös tällä on kuitenkin ylärajansa.
1. Tapahtuma-automaatiota on vaikea hallita.
Vaikka RPA-robotit hioutuvat uskollisesti prosesseihin, ne vaativat hieman hallintaa ja ylläpitoa. Kun esimerkiksi syötteet tai lähdöt muuttuvat, robotit on konfiguroitava uudelleen, jotta ne pystyvät käsittelemään näitä hieman muuttuvia olosuhteita. Dynaamisissa työympäristöissä tämä voi kuluttaa resursseja ja aikaa.
2. RPA kamppailee jäsentymättömän datan kanssa.
RPA-työkalut on rakennettu suorittamaan tehtäviä if/then/else-logiikan avulla. Sellaisenaan ne perustuvat ennustettaviin tietorakenteisiin. Mikä tahansa vaihtelu tai muutos syöttötiedoissa aiheuttaa virheitä tai poikkeuksia, koska ne ovat niiden määriteltyjen arvojen ulkopuolella, joita robotti odottaa saavansa.
3. RPA:n skaalautumiseen liittyy haasteita
RPA-prosessien skaalautuminen voi olla vaikeaa osittain edellä mainituista syistä johtuen. Kukin prosessi on määriteltävä, hallittava ja ylläpidettävä selkeästi, ja RPA:n sopeutumiskyvyn puute voi myös aiheuttaa ongelmia.
RPA:n rajoituksista ei tarvitse olla huolissaan. Tekoälyavusteisella RPA:lla voidaan voittaa kaikki nämä rajoitukset ja samalla avata uusia ja jännittäviä automaatiomahdollisuuksia.
Näin RPA ja tekoäly ovat muuttaneet automaatiota.
Robottiprosessien automatisointi ja tekoäly:
Täydellinen ottelu
RPA on lähtökohtaisesti suoraviivainen ja mutkaton työkalu, ainakin käyttäjätasolla. Se on rakennettu siten, että myös muut kuin tekniset tiimit voivat käyttää sitä. Sellaisena se toteuttaa sille annetut ohjeet hallitusti. Ihmisten tehtävänä on tunnistaa nämä prosessit ja ohjata RPA:ta suorittamaan komentoja.
Vaiheittaisten ohjeiden yksityiskohtainen laatiminen voi tietysti olla mahdotonta, jos se on riittävän monimutkaista – siksi RPA:n ja tekoälyn yhdistäminen on automaation tulevaisuus.
1. RPA ja optinen hahmontunnistus
Osoitteessa
Robottiprosessien automatisointi tekoälyn ja OCR:n avulla liiketoimintaprosessin parantamiseksi
(Shidaganti, 2021) kirjoittaja hahmottelee RPA:n rajoituksia ja ehdottaa, että “Kaikki muutokset automatisoidussa prosessissa edellyttävät suoria muutoksia RPA-sovellukseen”. Shidaganti ehdottaa tekoälyä ratkaisuksi tähän prosessiin ja perustelee optista kirjaintunnistusta (OCR) RPA:n perustavanlaatuisena lisäyksenä.
OCR on todellakin vaikuttanut yrityksiin avaamalla RPA:lle mahdollisuuden käyttää strukturoimatonta tietoa. Tekoälykäyttöiset RPA OCR-työkalut voivat lukea tietoja painetuista asiakirjoista ja jopa kirjoitetusta tekstistä. OCR-integraatio helpottaa RPA:n kolmea ensisijaista mahdollisuutta.
- OCR koodaa strukturoitua tietoa, jolloin RPA voi työskennellä arvaamattomien syötteiden kanssa.
- RPA voi automatisoida etäkoneita tulkitsemalla, mitä niiden näytöillä tapahtuu.
- OCR yhdessä koneoppimisen kanssa voi auttaa asiakkaan tuntemisessa (KYC), rahanpesun estämisessä (AML) ja petosten havaitsemisessa skannaamalla asiakirjoja. Teknologian oppimiset ja päätökset voidaan integroida RPA:n kanssa, jolloin tilien avaaminen, käyttöönotto, lainapäätökset ja niin edelleen nopeutuvat.
2. Koneoppiminen ja RPA
Robottiprosessien automatisointi ja koneoppiminen ovat toinen esimerkki tekoälyn hyödyntämisestä RPA:n luontaisten rajoitusten voittamiseksi. Vakuutusalan automaatioasiantuntijat olivat jo vuonna 2016 todenneet, että kognitiivisen robottiprosessiautomaation (RPA) mahdollisuudet. Kyseisessä asiakirjassa kirjoittajat käsittelevät “itseoptimoivaa asiakaspalvelua, lainojen hinnoittelua, rahoitusneuvontaa tai korvausvaatimusten tai valitusten käsittelyä” mahdollisina horisontteina.
On mielenkiintoista huomata, että robottiprosessien automatisoinnin koneoppimisen työkalut ovat yleistyneet lyhyessä ajassa, mikä on varmasti merkki edistyksestä.
Koneellinen oppiminen on kaikkialla. Se kuvaa prosessia, jossa kone opetetaan suorittamaan tehtäviä nimenomaisilla ohjelmointiohjeilla. Kuten ehkä tiedät, koneet käyttävät algoritmeja analysoidakseen ja löytääkseen kuvioita tietokokonaisuuksista. Kun kone on koulutettu, se voi käsitellä muita tietoja ja tuottaa oivalluksia ja ennusteita.
RPA ja koneoppiminen sopivat hyvin yhteen, koska se tarkoittaa, että RPA:sta tulee älykkäämpi ja intuitiivisempi ja että se pystyy käsittelemään jäsentymätöntä dataa.
3. RPA ja syväoppiminen
Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, kun taas syväoppiminen on koneoppimisen osajoukko. Syväoppimisen ja koneoppimisen välinen ero on joillekin ehkä hienovarainen, mutta se on tutkimisen arvoinen. Koneellinen oppiminen koulutetaan datan perusteella päätöksenteon ja ennusteiden tekemisen avuksi.
Teknologialla ei kuitenkaan yleensä ole kykyä parantaa itseään ajan myötä. Syväoppimisessa sen sijaan käytetään neuroverkkoja oppimiseen ja suorituskyvyn parantamiseen. Toisin sanoen syväoppimisen ansiosta RPA ja ML yhdistyvät ja rakentavat automaatioita, jotka paranevat kokemuksen myötä.
Syväoppiminen vaatii tietysti uskomattoman määrän dataa tämän tehtävän suorittamiseksi. Toinen esimerkki tekoälyn ja RPA:n välisestä syvällisestä symbioosista on se, että robotit ovat ihanteellisia apuvälineitä koulutustiedon keräämisen vaivalloisessa prosessissa. RPA-työkalut voivat käyttää erilaisia verkkosivustoja ja muita tietovarastoja näiden tietojen keräämiseksi, mikä varmistaa, että syväoppimisalgoritmilla on runsaasti tietoa, jota se voi parantaa.
Syväoppimisen avulla botit voivat myös hyödyntää ennakoivan analytiikan hyviä puolia. Kun RPA törmää poikkeuksiin, se voi verrata niitä odotettuihin tai odottamattomiin malleihin, jolloin ihmisen toiminta ei ole enää välttämätöntä.
Kun älykkäät botit pystyvät tekemään tietoon perustuvia päätöksiä, ne voivat vastata asiakkaille optimaalisesti. Esimerkkinä tällaisista RPA-sovelluksista ovat tunneanalyysityökalut, jotka käyttävät luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) kuluttajien mielialojen tulkitsemiseen. Botit voivat puolestaan muokata vastaustaan sopivaan sävyyn. Tämä dynaamisuus voi auttaa huomattavasti poistamaan kuilut empaattisen inhimillisen asiakaspalvelun ja sen koneellisen vaihtoehdon väliltä.
4. RPA ja kuvantunnistus
RPA:n ja kuvantunnistusohjelmiston yhdistäminen on toinen esimerkki tekoälyn käytöstä RPA:n kyvyttömyyden voittamiseksi käsittelemään sotkuista tai jäsentymätöntä tietoa. Asiakirjassa
Tekoälyteknologian analyysi ja sovellettavuus RPA-ohjelmistorobottien alalla liiketoimintaprosessien automatisoimiseksi.
(Kanakov, 2022) kirjoittaja esittelee joitakin kiehtovia RPA:n ja kuvantunnistuksen käyttötapoja, jotka liittyvät palkkauksen taustatarkastusten automatisointiin tai petosten havaitsemisen avustamiseen.
Muita Kanakovin ehdottamia käyttötapauksia ovat esimerkiksi kasvontunnistuksen käyttäminen rakennusten turvallisuuteen kameroihin liitettyjen RPA-työkalujen avulla. Sovellukset ovat todella rajattomat. Esimerkiksi lennokit tai kamerat voisivat skannata mitä tahansa ympäristöjä poikkeamien varalta. Havaittuaan ongelman RPA-järjestelmä voisi ilmoittaa ongelmista asianomaisille osapuolille ja varmistaa nopean korjaamisen.
5. RPA ja generatiivinen tekoäly
Eräässä
Forbesin artikkelissa
, DELLin Clint Boulton käyttää loistavaa analogiaa verratessaan RPA:ta ja generatiivista tekoälyä. Hän ehdottaa, että “gaalatilaisuudessa RPA tarkistaa vieraslistan, laskee liput ja valvoo esimerkiksi huoneen kapasiteettia, lämmitystä ja valaistusta.” Sitten hän toteaa: “Samaan aikaan Generative AI luo mainoksia tapahtumaa varten, kirjoittaa onnittelupuheita palkituille ja keskustelee jokaisen vieraan kanssa.”
Tämä vertaus on niin voimakas, että se kuvaa täydellisesti jotakin, mitä olemme kaikki havainneet viimeisen vuoden aikana. Generatiivinen tekoäly on niin mielenkiintoinen ja tehokas, että emme voi olla ihmettelemättä sen tuloksia. Ilman jotakuta (RPA), joka raataa taustalla ja suorittaa vähäpätöisiä tehtäviä, tapahtumaa ei kuitenkaan voi olla, tai ainakaan toimivaa tapahtumaa ei voi olla.
Gartnerin mukaan generatiivinen tekoäly tarjoaa paljon vaihtoehtoja. Se voi luoda nopeasti kirjallista sisältöä, kuvia, videoita, musiikkia ja jopa koodia. Jotkin mahdollisuudet ovat välittömästi ilmeisiä, kuten keskustelunomainen asiakaspalvelu.
Parannetut chatbotit ovat kuitenkin vasta alkua; muita RPA:n ja generatiivisen tekoälyn käyttötapauksia ovat muun muassa RPA:n auttaminen ymmärtämään monenlaista strukturoimatonta dataa ja jopa RPA:n täydentäminen päätöksenteossa, data-analyysissä ja muissa tehtävissä.
6. Osallistui Automaatio
Automaatio voidaan jakaa kahteen luokkaan: Valvottu ja valvomaton. Kuten arvata saattaa, valvomaton automaatio tarkoittaa, että robotti suorittaa prosesseja ilman ihmisen panosta. Sitä vastoin Attended Automation kuvaa tehtäviä, jotka edellyttävät ihmisen vuorovaikutusta vähintään yhdessä vaiheessa matkan varrella.
Tämä voi onnistua muutamalla tavalla. Automatisoitu prosessi saattaa esimerkiksi vaatia manuaalista laukaisua. Vaihtoehtoisesti jokin vaiheista voi tarvita prosessin aikana suojaustunnuksia. Monimutkaisemmat orkestroinnit ovat kuitenkin mahdollisia Robotic Desktop Automationin (RDA) ansiosta.
Robotic Desktop Automation (RDA) on eräänlainen Attended Automation. ML:n ja optisen merkintunnistuksen kaltaisten tekoälytyökalujen ansiosta nämä robotit kuitenkin yhdistävät dynaamisesti useita työnkulun prosesseja ja automatisoivat jatkuvasti yksittäisen käyttäjän eri tehtäviä. Tässä skenaariossa RDA-botti toimii virtuaalisena avustajana, joka hakee tietoja, lähettää tiedostoja ja luo raportteja sillä aikaa, kun työntekijä puhuu asiakkaalle.
7. Itsensä parantavat robotit
A
RPA:n tilaa koskeva tutkimus vuodelta 2022
paljasti ongelman, joka vaikuttaa joihinkin RPA-ratkaisuja käyttäviin yrityksiin. Yli 69 prosenttia vastaajista ilmoittaa, että he kokevat viikoittain rikkinäisen RPA-botin. Vielä pahempaa on, että yli 40 prosenttia vastaajista ilmoitti, että botin korjaaminen kestää yli 5 tuntia, ja muut vastaajat ilmoittivat, että korjaaminen voi kestää yli vuorokauden.
Nämä luvut ovat kohtuuttoman korkeita. Tutkimuksessa ei kuitenkaan käsitellä ongelman yksityiskohtia. Yleisiä syitä RPA:n epäonnistumiseen ovat muun muassa syötteen muutokset, robottien törmääminen poikkeuksiin, puutteelliset tiedot, heikko testaus tai huollon puute.
Itsestään paraneva RPA kuvaa järjestelmää, joka pystyy korjaamaan itsensä ilman ihmistyöntekijän apua.
Itsestään paranevat RPA-robotit ovat mahdollisia tekoälyalgoritmien avulla, jotka seuraavat automaattisen tehtävän suoritusta. Ongelmien ilmaantuessa nämä hyödylliset työkalut ryhtyvät toimiin, tunnistavat perimmäisen syyn ja korjaavat sen. Hyötynä on parempi suorituskyky ja enemmän käyttöaikaa.
8. Älykäs käsittely kaivostoiminnassa
Prosessien louhinta RPA:n yhteydessä tarkoittaa sellaisten tehtävien löytämistä, joita yritykset voivat automatisoida. Käyttämällä tekoälyn kehittyneitä analyyttisiä ominaisuuksia tiimit voivat tutkia liiketoiminnan työnkulkuja löytääkseen tehtäviä, jotka voidaan automatisoida, ja tehdä ennusteita automatisoinnin vaikutuksista.
Prosessien louhinnassa käytetään ML:ää ja data-analytiikkaa. Se käyttää esimerkiksi näytön tallennusohjelmistoa työnkulun tietojen tallentamiseen ja sen jakamiseen vaiheisiin. Tämän jälkeen ML- tai analyysityökalut ajavat malleja näistä tehtävistä ja löytävät alueita, jotka voidaan muuttaa automaattisiksi prosesseiksi. Tekoälytyökalut antavat yrityksille paremman valvonnan ja ymmärryksen tehtävistä, jolloin ne voivat tunnistaa riippuvuudet, pullonkaulat ja tehottomuudet.
RPA:n ja prosessien louhinnan yhdistäminen on erittäin tehokasta, koska se voi auttaa yrityksiä löytämään prosesseja, joita ne eivät ehkä muuten havaitsisi. Tämä tarkoittaa, että voit saada enemmän arvoa RPA-investoinneista ja lisätä RPA:n muita hyötyjä, kuten kustannusten vähentämistä ja tuottavuuden parantamista.
Toinen asia, jonka saatat huomata tässä yhteydessä, on se, että prosessien louhinta voi lyhentää sopivien RPA-prosessien löytämiseen kuluvaa aikaa. Tämä tarkoittaa, että toteutuksesi pääsee paljon nopeammin alkuun.
9. Ohjelmistotestauksen automatisointi
Ohjelmistokehittäjät ja kustantajat ovat toimittaneet joitakin viime vuosikymmenien mullistavimmista teknologioista. Kuitenkin myös heidän toimialansa on kokenut jonkinlaisen vallankumouksen. DevOps ja ketterät menetelmät ovat auttaneet kehittäjiä vastaamaan salamannopeiden, jatkuvasti parempien tuotteiden vaatimukseen, ja CI/CD-putket nopeuttavat myös markkinoille tuloaikaa.
RPA on loistava työkalu erityyppiseen ohjelmistotestaukseen. McKinseyn mukaan seuraavan sukupolven ohjelmistokehitys on tekoälyä jäljessä seuraavassa vaiheessa. suurimmat teknologiset trendit vuonna 2023. Sekä RPA:n että tekoälyn käyttämä ohjelmistotestauksen automatisointi on tämän suuntauksen eturintamassa, kun generatiivinen tekoäly kirjoittaa koodia ja ei-tekniset tiimit ovat tervetulleita joukkoon koodittomien työkalujen ansiosta.
Kuten konsulttiyrityksen osakas Santiago Comella-Dorda toteaa: “Kehittäjät ovat ehkä yksi nykyaikaisen digitaalisen yrityksen arvokkaimmista voimavaroista, mutta he käyttävät reilusti yli 40 prosenttia ajastaan toistuviin, vähäarvoisiin tehtäviin, jotka voitaisiin helposti automatisoida nykyaikaisilla työkaluilla.”
10. RPA Älykäs automaatio
Tekoäly Robottiprosessien automatisointia, jota kutsutaan myös älykkääksi prosessiautomaatioksi (IPA), pidetään automaation seuraavana vaiheena. Siinä käytetään RPA:ta ja lisätään kognitiivisia kykyjä tekoälyn avulla. Se voi sisältää RPA:n ja kaikki tai osan muista edellä luetelluista tekoälyteknologioista.
Eräässä
IBM:n C-suiten johtajille tekemässä tutkimuksessa
90 prosenttia vastaajista katsoi, että älykäs automaatio auttoi heitä toimimaan “keskimääräistä paremmin organisaatiomuutosten hallinnassa vastauksena uusiin liiketoimintatrendeihin”. Tämä kertoo RPA:n ja tekoälyn kyvystä luoda ketteriä ja vankkoja ratkaisuja, jotka voivat tarjota todellista kilpailuetua.
Todiste RPA:n ja tekoälyn voimasta saada aikaan organisaatiomuutoksia löytyy liike-elämän reaktiosta COVID-19-pandemiaan. Robottiprosessien automatisointiteknologian käyttöönotto liiketoimintaprosessien varmistamiseksi COVID-19-pandemian aikana. (Siderska, 2021) osoitti, että 60 prosenttia tutkituista puolalaisista yrityksistä pystyi toteuttamaan liiketoiminnan jatkuvuuden RPA-työkalujen ansiosta. Tutkimuksen mukaan tekoäly ja analytiikka olivat merkittäviä tekijöitä.
Äskettäin julkaistussa
Gartnerin tutkimuksessa
80 prosenttia johtajista ilmoitti uskovansa, että automaatiota voidaan soveltaa mihin tahansa liiketoimintaprosessiin. Tämä tilasto on merkittävä osoitus RPA:n voimasta, kun sitä käytetään yhdessä tekoälyn kanssa. On mahdotonta kuvitella, että tämä määrä voisi olla näin suuri ilman tekoälyä, joka täydentää RPA:ta.
Tulevaisuuden osalta tutkimus
neuromorfinen prosessointi
– aivojen rakenteeseen perustuva tiedonkäsittelyjärjestelmä – voisi johtaa parempaan kognitioon ja koneälyyn. Jännittävää näissä näkymissä on se, että nämä älykkäät mallit vaativat paljon vähemmän harjoitusdataa, mikä tarkoittaa, että ne voisivat olla yritysten käytettävissä.
Miten tekoälyavusteinen RPA muuttaa tulevaisuuden?
työstä ja yhteiskunnasta
Tekoälyprosessien automatisointityökalut ovat vasta lämpenemässä. Seuraavassa luetellaan joitakin aloja, joilla tekoäly vaikuttaa automaatioon edelleen.
1. Teollisuus 4.0
Ensimmäisen teollisen vallankumouksen voimanlähteenä oli höyry, toisen sähkö. Kolmas teollinen vallankumous käynnistyi digitaalitekniikan ansiosta 1970-luvulla. Neljänteen teolliseen vallankumoukseen, joka tunnetaan myös nimellä teollisuus 4.0, on useita teknologisia ehdokkaita, kuten digitaaliset kaksoset, virtuaalitodellisuus, esineiden internet, tekoäly ja ML sekä jopa 3D-tulostus.
Kuitenkin
IMD:n maailmanlaajuinen toimitusketjututkimus
vuodelta 2022 paljastaa huolestuttavan totuuden. Haastatelluista yli 200:sta teollisuusjohtajasta vain harvat pitivät teollisuus 4.0:aan liittyvää teknologiaa tärkeänä painopisteenä. Tämä on kaukana vuodesta 2019, jolloin 68 prosenttia McKinseyn kyselyyn vastanneista ehdotti, että teollisuus 4.0 on ensisijainen strateginen prioriteetti.
Tutkimusasiakirjassa Robottiprosessien automatisointi ja tekoäly teollisuudessa 4.0 – Kirjallisuuskatsaus (Riberio, 2021) kirjoittaja toteaa, että “tekoälyn sovellettavuuden laajuuden vuoksi RPA on vähitellen lisännyt automaatio-ominaisuuksiinsa algoritmien tai tekoälytekniikoiden toteutuksia, joita on sovellettu tietyissä yhteyksissä (esim. yritysresurssien suunnittelu, kirjanpito, henkilöstöhallinto) luokitteluun, tunnistamiseen, luokitteluun jne.”.
Teknologian kehittyessä edelleen uudet työkalut ja mahdollisuudet auttavat Teollisuus 4.0:ta muuttumaan tekoälypohjaiseksi todellisuudeksi.
2. Hyperautomaatio
Hyperautomaatio on automaation luonnollinen kehitysaskel. Tietyn tehtävän tai liiketoimintaprosessin automatisoinnin sijaan tavoitteena on kuitenkin laajentaa automatisointimahdollisuuksia koko organisaatioon. Lopullinen versio on täysin verkottunut ja pitkälti itsenäinen yritys, jossa työnkulut ja päätökset ovat virtaviivaistettuja, ketteriä ja joustavia.
Hyperautomaatio sisältää useiden tekniikoiden yhdistelmän. Tämä sisältää:
- RPA
- AI
- Liiketoimintaprosessien automatisointi (BPA)
- ML
- Älykäs asiakirjojen käsittely (IDP)
- Työnkulun orkestrointi
- Prosessikaivostoiminta
- Luonnollisen kielen käsittely (NLP)
- Organisaation digitaalinen kaksonen (DTO)
- Keskusteleva RPA
- Tietokonenäkö RPA
Kuten asiakirjassa todetaan Hyperautomaatio teollisuuden automaation parantamiseksi (Haleem, 2021), “Automaatiotekniikoiden yhdistelmällä hyperautomaatio voi poistaa joitakin yhden automaatiolaitteen menetelmän rajoituksia. Näin yritykset voivat ylittää kunkin prosessin rajat ja automatisoida lähes minkä tahansa raskaan ja skaalautuvan toiminnon.”
3. Vähemmän riippuvuutta asiantuntijoista
Ohjelmistokehityksen viime vuosien buumi on tuonut esiin ongelman. Sovellusten ja mobiiliteknologian kysyntä kasvoi, mutta tarjonta ei pysynyt perässä. Ohjelmistokehittäjistä oli pulaa, joten monet työpaikat olivat täyttämättä kuukausia.
Kun päteviä hakijoita odottavat arvokkaat kuusinumeroiset työpaikat, voisi luulla, että ihmiset vain kouluttautuisivat uudelleen ja pääsisivät hyötymään. Myös koulut ja yliopistot joutuivat tarkastelun kohteeksi, ja hallitukset katsoivat, etteivät ne tee tarpeeksi edistääkseen STEM-aineiden omaksumista. Todellisuudessa koodaaminen on kuitenkin vaikeaa. Vain pienellä osalla väestöstä on kyvykkyyttä tähän työhön.
Kun maailmastamme tulee yhä digitaalisempi, koodaripulaa voidaan hyvinkin pitää varoituksena, jota emme ole ottaneet huomioon. Onneksi tekoälypohjainen automaatio voi tarjota vastalääkkeen tähän ongelmaan.
Johtotehtävissä tarvitaan sekä johtamistaitoja että syvällistä asiantuntemusta. Lukeminen ja oppiminen ovat vain yksi osa siitä, mikä tekee johtajista ja ylemmistä toimihenkilöistä arvokkaita organisaatiolle. Kun yhä useammat alat omaksuvat teknologian, tämä osaajareservi kuitenkin tyhjenee.
Tekoälyanalytiikka voi käyttää valtavia määriä historiallista dataa löytääkseen oivalluksia ja taustalla olevia suhteita ja tehdäkseen ennusteita. Nämä työkalut auttavat kuromaan umpeen kokemusvajeen. Se voi myös demokratisoida älykästä päätöksentekoa, joka on aiemmin ollut vain valtavan budjetin omaavilla yrityksillä.
Vaikka kokeneet päätöksentekijät ja strategit eivät koskaan tule poistumaan muodista, koneoppimisen (ML) ja data-analytiikan ohjaama hyperautomaattinen liiketoiminta pyörii kellon ympäri ja tekee valintoja sellaisten tekijöiden perusteella, joita ihminen ei voisi tietoisesti ottaa huomioon.
McKinseyn mukaan tietotyön automatisointi on nyt näköpiirissä.. Oikeustieteessä, taloudessa, koulutuksessa, taiteessa ja teknologiassa tapahtuu häiriöitä, joiden aiemmin katsottiin vaarantavan vain vähemmän ammattitaitoisia työpaikkoja. Mitä tämä tarkoittaa yleisten työntekijöiden kannalta, on kuitenkin vielä selvittämättä.
4. Hallinnon tehokkuuden lisääminen
Julkiset menot ovat aina kiistelty aihe. Kaikkialla maailmassa demokraattiset hallinnot ovat tunnettuja paisuttelusta ja harhailevista menoista. Per
maineikkaan Brookings-instituutin tutkimus
, Yhdysvaltojen hallintoelimet ovat ottamassa tekoälyä ja RPA:ta käyttöön.
Niinkin erilaiset ministeriöt kuin elintarvike- ja lääkevirasto, sosiaaliturva, puolustuslogistiikkavirasto ja valtiovarainministeriö ovat ottaneet käyttöön tekoälyä ja RPA:ta tuottavuuden lisäämiseksi ja keskeisten palvelujensa kustannusten vähentämiseksi. Lisäksi
American Council for Technology and the Industry Advisory Councilin (ACT-IAC) kyselytutkimus.
esittelee käyttötapauksia noin tusinasta valtionhallinnon organisaatiosta.
Tehokkaammalla ja kustannustehokkaammalla hallinnolla voisi olla koko yhteiskuntaa muuttava vaikutus. Palveluista voisi tulla tehokkaampia ja vaikuttavampia, ja verot voitaisiin ohjata ohjelmiin, jotka voisivat muuttaa miljoonien ihmisten elämää. Tämä laajalle levinnyt käyttöönotto korostaa kuitenkin sitä, että on tärkeää eliminoida
ennakkoluulot tekoälyssä,
erityisesti jos maailmanlaajuiset hallitukset käyttävät teknologiaa poliittisten päätösten tekemiseen.
Lopulliset ajatukset
Tekoälyllä on ollut suuri vaikutus RPA-teknologiaan. Varhaiset automaatiotyökalut pystyivät hoitamaan monia arkipäiväisiä ja arkipäiväisiä työtehtäviä työpaikalla. Kun yleinen halu automatisointiin kuitenkin kasvoi, RPA:n käyttö tuli rajalliseksi. Tekoäly kaataa nämä esteet.
RPA:n ja tekoälyn yhdistäminen laajentaa molempien välineiden mahdollisuuksia. Yritykset hyödyntävät jo nyt älykkään automaation hyötyjä, kuten asiakaspalvelun parantamista, organisaation tehokkuuden lisäämistä ja käyttökustannusten vähentämistä. Tekoäly on avannut RPA:n mahdollisuuksia tavoilla, jotka näyttivät epätodennäköisiltä vielä vuosikymmen sitten.
Robottiprosessien automatisoinnin ja tekoälyn tarina ei kuitenkaan lopu tähän. Lisäedut tulevat, kun siirrymme kohti hyperautomaation aikakautta. Tästä tulee hurja kyyti, joten älä jää jälkeen.
