במאמר המצוין, From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation (Chakraborti, 2020), המחבר בוחן כיצד, במהלך העשור האחרון, אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA) דחפה קדימה יעילות תהליכים עסקיים בדרכים מרתקות. עם זאת, הוא מציע שאנו יושבים כעת ב”נקודת מפנה” בתוך מגמה טכנולוגית זו, כאשר אוטומציה חכמה מסתמנת כהתקדמות לוגית של RPA.
Chakraborti מצטט את הפרדיגמה החדשה של אוטומציה חכמה של תהליכים המשלבת אוטומציה של תהליכים עסקיים עם למידת מכונה (ML), בינה מלאכותית (AI) ונתוני לקוחות.
RPA הוא מרכיב קריטי נוסף של אוטומציה חכמה. שני המושגים כל כך שלובים זה בזה, שיש מידה לא מבוטלת של בלבול לגבי המקום שבו אוטומציה חכמה של תהליכים מתחילה והיכן אוטומציה רובוטית של תהליכים מסתיימת.
מאמר זה יחקור את ההבדלים והמשותף בין שתי הדיסציפלינות ויראה היכן הן מצטלבות וחופפות. נשתף גם כמה דוגמאות אוטומציה חכמות לצד מקרי שימוש בתעשייה.
מהי אוטומציה רובוטית של תהליכים?
אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA) מתייחסת לקבוצה של טכנולוגיות המאפשרות מטרות שונות של אוטומציה של תהליכים עסקיים (BPA). אנו יכולים להגדיר תהליך עסקי כקבוצה של משימות המספקות יעדים ארגוניים. לדוגמה, תהליך עסקי יכול להיות משהו פשוט כמו הפעלת בדיקת אשראי על בקשת הלוואה.
השלבים הנדרשים לבדיקת אשראי כוללים משיכת שם הלקוח ממסמכים פנימיים, הגשת בקשה לסוכנות אשראי ולאחר מכן הזנת התוצאה בחזרה למערכות פנימיות. בסביבות עסקיות מסורתיות, משימות אלה מטופלות באופן ידני. עם זאת, אוטומציה של תהליכים עסקיים משתמשת ברובוטים כדי להשלים משימות אלה, ומכאן המונח אוטומציה רובוטית של תהליכים.
משימות RPA צריכות להיות מבוססות כללים וצפויות. הם זקוקים לטריגרים, קלטים ותפוקות מוגדרים בבירור. ככזה, טיפול בחריגים הוא משהו שיכול לזרוק אותם. אנומליות או נסיבות חריגות – או כל דבר הדורש חשיבה תוך כדי תנועה – אינן משימות ש-RPA יכול להתמודד איתן. כמובן, זה לא אומר שטיפול בחריגים הוא מושג זר בפיתוח RPA.
ישנם תרחישים רבים שבהם בוט אינו יכול להשלים משימה עקב בעיה בהרשאת אבטחה או נתונים חלקיים. מפתחים יכולים לבנות סביב חריגים אלה. לדוגמה, דמיין תרחיש שבו אתה יוצר תהליך RPA כדי להעביר נתוני חשבוניות למסד נתונים, אך מסד הנתונים מושבת. אתה יכול להורות לרובוט להמשיך לנסות בפרקי זמן מסוימים עד שהוא מתחבר למסד הנתונים. עם זאת, ברגע שהושג מספר מקסימלי של ניסיונות, זה יזרוק חריגה עסקית כך עובד כפיים יכול לתקן את המצב.
מה שתיארנו לעיל הוא תרחיש פשוט. עם זאת, ייתכן שיהיה עליך לחקור אוטומציה חכמה של תהליכים כדי לבנות תהליכים עמידים וחזקים יותר המתמודדים עם חריגים באופן עצמאי.
להעמקה בנושא, קראו את המדריך המלא שלנו לאוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA).
מהי אוטומציה חכמה של תהליכים (IPA)?
אוטומציה חכמה של תהליכים מתייחסת לשילוב של טכנולוגיות המסייעות לעסקים להפוך זרימות עבודה ותהליכים קיימים לאוטומטיים. כבר בשנת 2017, מקינזי הדגישה את היתרונות של אוטומציה חכמה. המאמר הנפוץ של חברת הייעוץ, Intelligent Process Automation: המנוע העומד בלב מודל ההפעלה של הדור הבא, מתאר חמש טכנולוגיות ליבה שמשתלבות יחד כדי לאפשר אוטומציה חכמה.
הם:
1. אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA):
חבילת כלים המבצעת משימות צפויות, חוזרות ומוגדרות היטב שהיו באופן מסורתי נחלתם של עובדים אנושיים
2. למידת מכונה ואנליטיקה מתקדמת:
אלגוריתמים מתקדמים המאומנים למצוא דפוסים במאגרי נתונים היסטוריים עצומים כדי שיוכלו לספק תובנות ותחזיות במהירות ובדיוק שאינם אפשריים לחוקרים אנושיים.
3. מחוללי שפה טבעית (NLG)
כפי שמעידה ההצלחה של כלים כמו ChatGPT ו- Pi, מחוללי שפה טבעית יכולים לייצר טקסט וקריאייטיבים אחרים כדי להקל על התקשורת בין בני אדם לטכנולוגיה.
4. תהליכי עבודה חכמים:
תוכנת תהליכים עסקיים המנהלת את זרימת העבודה בין בני אדם למכונות, ומבטיחה מסירה, מעקב ודיווח חלקים.
5. סוכנים קוגניטיביים:
צ’אטבוטים חכמים המשתמשים בשילוב של ML ו- NLP כדי לספק נציגי שירות לקוחות אוטומטיים המפחיתים את העומס על צוות השירות, ובמקרים מסוימים, מצטיינים במכירה והבנה של לקוחות.
הטכנולוגיות המפורטות לעיל הן אבני הבניין הבסיסיות היוצרות פתרון IPA. למרות המשתמע, נוסיף גם טכנולוגיית ראייה ממוחשבת (CVT) לרשימת הכלים המרכיבים את טכנולוגיית ה- IPA.
הדמיון בין RPA ל- IPA
בעוד RPA ו- IPA הן קטגוריות טכנולוגיה נפרדות, יש להם מידה לא מבוטלת של קרוסאובר. הנה כמה מקווי הדמיון בין RPA ו- IPA.
1. שניהם כלי אוטומציה
הקשר הבולט ביותר בין RPA ו- IPA הוא ששני הכלים קיימים כדי להפוך תהליכים עסקיים לאוטומטיים. בעוד שכל פתרון נוקט בגישה משלו ומשתמש בסוגים שונים של טכנולוגיה כדי להשיג את מטרותיו, בלב, האתוס שלהם הוא לטפל במשימות שבני אדם מבצעים באופן מסורתי ולמצוא דרכים לבצע אותן בצורה יעילה, חסכונית ומדויקת יותר.
2. סל”ע הוא חלק מרכזי ב-IPA
דמיון חשוב נוסף בין שתי הטכנולוגיות הוא העובדה ש-RPA הוא מרכיב ליבה של IPA. בעוד שלמידת מכונה וטכנולוגיות אחרות המחקות את הקוגניציה האנושית הן חלק מרכזי ב- IPA, האוטומציות בנויות על סלע האם של RPA.
3. RPA ו- IPA חולקים יתרונות דומים
RPA ו- IPA חולקים גם רבים מאותם יתרונות עסקיים. לדוגמה, הם עוזרים לעסקים להפחית עלויות, לחסוך זמן, להגביר את הפרודוקטיביות, להגדיל את שביעות הרצון של העובדים בעבודה, לעמוד בתקני תאימות, לשפר את השירות ולהפחית טעויות אנוש.
ההבדלים בין RPA ו- IPA
בעוד RPA ו- IPA יש הרבה מן המשותף, יש כמה נקודות של הבדל שאתה צריך להבין.
#1. מדרגיות
בעוד RPA מצטיין באוטומציה של משימות נפרדות, תיאום זרימות עבודה מורכבות או טיפול בנתונים לא מובנים הוא אתגר נפוץ. IPA מציע שילוב של כלים המסייעים בשינוי קנה מידה של צווארי בקבוק, כגון נתונים לא מובנים או קבלת החלטות.
#2. למידה והסתגלות בזמן אמת
RPA הוא פתרון מושלם למשימות שלוקחות נתיב צפוי, צעד אחר צעד. בהגדרה, הוא עוקב אחר הוראות. מצד שני, IPA יכול ללמוד ולהסתגל בזמן אמת הודות לתכונות כמו ML.
#3. אינטליגנציה
אינטליגנציה היא דבר מסובך להגדרה. עם זאת, כולנו מבינים כי החשיבה האנושית משתמשת בכלים שונים כמו לוגיקה, חשיבה, למידה, תכנון ופתרון בעיות כדי ליצור תשובות או תחזיות המבוססות על מידע.
כלי RPA יכולים לעבד מידע, אך רק באמצעות מערכת כללים קפדנית. בעיקרון, הוא משתמש בלוגיקת אם/אז/אחרת כדי לטפל בתהליכים עסקיים. למעשה, RPA מחקה את הקוגניציה האנושית, אבל רק משום שהיא מקבלת מפה.
אוטומציה חכמה, לעומת זאת, מעבדת נתונים באופן שדומה יותר לקוגניציה האנושית. מכיוון שכלי אוטומציה חכמים משתמשים בבינה מלאכותית, הם יכולים לחרוג מגבולות הציות להוראות ולהסתגל ולהתאים את עצמם לנסיבות משתנות, נתונים לא מובנים וגורמים חריגים אחרים שיכולים להכשיל כלי RPA.
#4. טיפול בנתונים לא מובנים
RPA מסייע לצוותים להתמודד עם משימות דטרמיניסטיות. ככזה, הוא מסתמך על תשומות צפויות, כגון נתונים מובנים. עם זאת, כאשר מדובר בהתמודדות עם נתונים לא מובנים או כל מידע שחורג מהשמורה, אנו מגיעים לגבולות העליונים של כלי RPA.
התמודדות עם נתונים מובנים נופלת לעתים קרובות על עובדי כפיים. מכיוון שיש כמות לא מבוטלת של קבלת החלטות ופרשנויות הכרוכות בכך, הגיוני להשתמש בקוגניציה אנושית. עם זאת, אוטומציה חכמה יכולה להתמודד עם נתונים לא מובנים הודות לשימוש שלה בטכנולוגיות AI כמו למידת מכונה.
ראוי לציין כי ניתן להשתמש בכלי RPA כדי להפוך נתונים לא מובנים לנתונים מובנים. לדוגמה, שימוש בכלי עיבוד שפה טבעית (NLP) או זיהוי תווים אופטי (OCR) עוזר לתרגם נתונים אלה למשהו ש- RPA יכול לעבוד איתו. עם זאת, טבעם של נתונים לא מובנים הופך תהליך זה למורכב ודורש יצירת תבניות מרובות המסוגלות לטפל במשימה. מציאות זו יכולה להוביל לבעיות קנה מידה בתוך פתרונות RPA.
#5. RPA הוא חסכוני יותר
בעוד שלכלי IA יש טווח רחב יותר מאשר לתוכנת RPA, לתוספות אלה יש מחיר. אחד ההיבטים המושכים ביותר של כלי אוטומציה הוא החיסכון המוכח שלהם בעלויות. עם זאת, בהתחשב בתגי המחיר היחסיים שלהם, תוכנת RPA נגישה יותר לרוב השוק.
אוטומציה חכמה היא פתרון גמיש יותר שיכול לעבוד במגוון רחב יותר של סביבות. עם זאת, לא לכל עסק יש דרישות אוטומציה מורכבות. בהתאם להיקף התהליכים העסקיים שעליך להפוך לאוטומטיים, פתרונות RPA יכולים לספק את כל מה שאתה צריך.
#6. RPA מהיר יותר ליישום
כלי אוטומציה חכמים מספקים פתרונות למגוון רחב של בעיות. עם זאת, כשמדובר בזמני יישום מהירים, מורכבות זו הופכת לשלילית קלה. כלי RPA פשוטים יותר, ולכן היישום זול יותר וגוזל פחות זמן. עבור מנהיגים הנמצאים תחת לחץ להשיג טרנספורמציה דיגיטלית ברחבי העסק שלהם, פתרונות RPA יכולים להציע נתיב מהיר יותר ליצירת ערך.
#7. לכלי IPA יש עקומת למידה תלולה יותר
שוב, המורכבות היחסית של כלים אלה יוצרת יתרונות וחסרונות. מטבעו, אימוץ כלי IPA דורש תכונות טכניות מאוד כמו למידת מכונה.
יש עדיין תקווה לצוותים לא טכניים. חברות ייעוץ אוטומציה חכמות יכולות לבצע חלק ניכר מההרמה הכבדה ועיצוב התהליכים. יתרה מכך, כלי IA הופכים ידידותיים יותר למשתמש מיום ליום.
דוגמאות חכמות לאוטומציה של תהליכים ומקרי שימוש בתעשייה
על פי מחקר, 120 זטה-בייט של נתונים יופקו בשנת 2023. בכל שנה, נפח הנתונים המופקים ברחבי העולם גדל בכ-20% עד 25%. לפי MIT סלואן, כ-80% מהנתונים הללו אינם מובנים. בעוד שכלי RPA אפשרו לחברות לעשות הרבה עם נתונים מובנים, ברור שטקסט, אודיו, סרטונים, מיילים, תוכן מדיה חברתית, יומני שרתים, יומני חיישנים ותמונות לוויין יכולים להציע הזדמנויות יוצאות דופן.
הדרך הטובה ביותר להבין את היכולות של אוטומציה עסקית חכמה היא באמצעות דוגמאות מעשיות בעולם האמיתי ומקרי שימוש. הנה כמה דרכים שבהן טכנולוגיית אוטומציה חכמה יכולה לעזור בתעשיות מסוימות.
1. שירות לקוחות
ציפיות שירות הלקוחות גדלו באופן דרמטי בשנים האחרונות. הצרכן המודרני דורש תמיד, אפשרויות שירות עצמי עם רמה גבוהה של התאמה אישית. אוטומציה חכמה מסייעת לעסקים להציע את הרמה הצפויה של טיפול מותאם אישית ללא התקורות הגבוהות הקשורות לעובדים אנושיים.
צ’אטבוטים המופעלים על ידי מעבדי שפה טבעית ומחוברים לפלטפורמות ניהול קשרי לקוחות (CRM) יכולים להציע חוויות לקוח מצוינות. בשילוב עם טיפול אוטומטי בדואר אלקטרוני, ניתוח תחזיתי וניתוח סנטימנט, לעסקים יש טיפול רב-ערוצי שצופה בעיות ועוזר לקדם שימור לקוחות.
2. שירותי בריאות
שירותי הבריאות היו מאמצים משמעותיים של אוטומציה חכמה. בריאות לקויה גלובלית פירושה שבתי החולים נעשים עמוסים יותר, ורבים חורקים תחת הלחץ. תקציבים מצומצמים וצוות עובדים עמוס מדי מדגישים את הצורך ביעילות תפעולית רבה יותר, במיוחד במשימות אדמיניסטרטיביות כמו רישום מטופלים, עיבוד ביטוח, תזמון, חיוב ועוד.
3. פיננסים
תעשיית הפיננסים זכתה בצדק למוניטין כנמצאת בחוד החנית של טכנולוגיות חדשניות. כמאמצים מוקדמים של טכנולוגיית RPA, התעשייה המשיכה למצוא דרכים להגביר את היעילות ולעמוד בנטל הרגולטורי. אוטומציה חכמה משמשת בכל רחבי המרחב הפיננסי כדי לסייע בזיהוי הונאות ובתאימות. עם זאת, הטכנולוגיה מסייעת גם בתפעול, מייעלת יותר ויותר את קבלת ההחלטות עבור בקשות הלוואה ועוד. יתר על כן, הוא יכול גם להפוך בדיקות תוכנה לאוטומטיות, ולסייע למוסדות פיננסיים ליצור תוכנה בהתאמה אישית.
4. ייצור
בשנים האחרונות גדלה המודעות הציבורית לבעיות בשרשרת האספקה בשל צווארי בקבוק, אינפלציה ומשבר יוקר מחיה כללי. יצרנים חייבים לאמץ טרנספורמציה דיגיטלית ככל שהעדפות הקנייה מתפתחות והדינמיקה העסקית משתנה. מציאות זו ממוקדת במיוחד במדינות מתועשות או מתפתחות חדשות.
RPA ו- IPA יכולים לסייע לעסקים בתחומים אלה לגשר על הפער ולשפר תהליכים וארגון לאורך כל שרשרת הערך. אוטומציה של הזמנות ייצור, הבנה והתאמה להעדפות הלקוחות המשתנות, שיפור הלוגיסטיקה והפחתת הבזבוז הם רק כמה תחומים שיכולים להפיק תועלת מכלים מבוססי בינה מלאכותית.
האם אוטומציה חכמה של תהליכים והיפר-אוטומציה זהות?
בעוד מומחים רבים משתמשים אוטומציה חכמה תהליכים hyperautomation לסירוגין, הם מושגים נפרדים. הבלבול מובן. שתי הדיסציפלינות נמצאות בחוד החנית של אוטומציה של IT ותהליכים עסקיים באמצעות בינה מלאכותית וטכנולוגיות קשורות אחרות. עם זאת, חיוני להבין את ההבדלים בין השניים.
כפי שהוזכר לעיל, אוטומציה חכמה של תהליכים משתמשת בשילוב של טכנולוגיות כמו AI, ML, ראייה ממוחשבת, עיבוד קוגניטיבי, שפה טבעית, וכמובן, RPA.
היפראוטומציה, לעומת זאת, היא פילוסופיה או גישה המבקשת להפוך תהליכים עסקיים רבים ככל האפשר לאוטומטיים.
חלק גדול מהבלבול נובע מהעובדה ש-IPA הוא חלק מגישה של היפר-אוטומציה. עם זאת, היפר-אוטומציה היא גרסה מתוחכמת ומואצת יותר של IA עם היקף גדול בהרבה. במקום להתמודד עם תהליכים קבועים או משימות, היפר-אוטומציה פועלת על פני פלטפורמות וטכנולוגיות כדי למקסם את היעילות העסקית.
כאשר IPA ו- RPA מצטלבים ומתכנסים
הקדשנו חלק ניכר ממאמר זה לניתוח היתרונות היחסיים של IPA ו- RPA. בעוד שכדאי להבחין בין טכנולוגיות אוטומציה אלה, החשיבה עליהן ככלים יריבים או מתחרים אינה נכונה. הדרך הטובה ביותר להבין את היכולות שלהם היא ככלי אוטומציה משלימים.
ישנן מספר נקודות בהן שני הכלים מצטלבים.
#1. IPA כפתרון למגבלות RPA
במאמר How to Compete in the Age of Artificial Intelligence (Mohanty and Vyas, 2018), המחברים קובעים כי “רובוטים RPA יעשו בדיוק מה שאתה אומר להם, זה הכוח הגדול ביותר שלהם, אבל גם החולשה הגדולה ביותר שלהם”. סנטימנט זה מדגיש נקודה קריטית לגבי גבולותיו של RPA: כפי שמעיד אימוצו הנרחב, זהו כלי חיוני בעידן המידע; עם זאת, נתונים לא מובנים ותרחישים בלתי צפויים פירושם שעסקים אינם יכולים לאמץ פתרונות RPA לכל משימה.
למידת מכונה יכולה לעזור להרחיב את היכולות של RPA, במיוחד בשני תחומים עיקריים. הם:
1. התמודדות עם נתונים לא מובנים
2. פתיחת הדלת לקבלת החלטות מסדר גבוה יותר
כפי שהדברים עומדים, כלי RPA אינם מסוגלים לאמור לעיל. עם זאת, כאשר היא מוגברת עם בינה מלאכותית, אוטומציה יכולה לעבור לרמה חדשה.
#2. כקרש קפיצה לקראת יישום IPA או היפר-אוטומציה
מפתה להתייחס ל-RPA, IPA והיפר-אוטומציה כאל רצף. עם זאת, ייתכן שמדובר בפישוט יתר קל של העניין. העובדה היא כי כל מערכת אוטומציה מורכבת הכוללת IPA או hyperautomation יהיה להסתמך במידה רבה על RPA. ככאלה, כלי RPA עדיין יהיו רלוונטיים ונחוצים בתרחישים מתקדמים אלה.
המקום שבו הטיעון הזה חזק יותר הוא בהקשר של יישום. הדרך להיפר-אוטומציה דורשת מחקר רב שבמסגרתו ניתן להפוך משימות לאוטומטיות. החל מ- RPA בונה בסיס איתן לסוגי המשימות שניתן להפוך לאוטומטיות. זה מאפשר לעסקים לבנות ולבדוק זרימות עבודה אוטומטיות שהם יכולים בסופו של דבר להרחיב ולהגדיל עם IPA.
היפר-אוטומציה היא גישה הכוללת אוטומציה של כל מה שאפשר. איך זה נראה יהיה שונה מעסק אחד למשנהו. בתוך חברות מסוימות, זה יכול לכלול RPA, אשר נעזר בחלקו הקטן על ידי AI; באחרים, זו יכולה להיות מכונת אוטומציה מקיפה ומלאה עם קלט אנושי מינימלי.
#3. ניתוח חיזוי וקבלת החלטות
RPA מבצע משימות מוגדרות המבוססות על גורמים מפעילים או קלטים מסוימים. כאשר אנו לוקחים בחשבון כמה מהיתרונות של IPA, כמו ניתוח סנטימנט, עיבוד שפה טבעית, טכנולוגיית ראייה ממוחשבת ויכולות ML, ברור שהטכנולוגיה תוכל להתמודד עם הרבה נתונים מבולגנים ולהפוך אותם למידע מובנה שיכול לשמש כטריגרים או קלטים אלה.
האפשרויות כאן מדהימות. כפי שראינו בתעשייה הרפואית, מחקרים הוכיחו כי AI השיג ביצועים טובים יותר מרדיולוגים בבדיקות ממוגרפיות. ביצוע מדויק של תחזיות אלה דורש שנים של ניסיון ומומחיות בתחום שעוזבים את העסק כאשר מישהו פורש או עוזב. RPA מתוגבר על ידי AI יכול לעזור להתגבר על פער ניסיון זה.
בעוד שהדוגמה של בדיקת ממוגרפיה מושכת את העין, היתרונות של RPA ו- IPA יכולים לחול על מספר תרחישי ניהול עסקי אחרים הדורשים קוגניציה או קבלת החלטות באיכות גבוהה. ברגע שמתקבלות החלטות אלה, הן יכולות להפעיל את הפעולות במורד הזרם באמצעות RPA, ולהביא רמה מדהימה של פרודוקטיביות למגוון רחב של עסקים.
חמישה כלי אוטומציה חכמים
ישנם מספר ספקי אוטומציה חכמים בשוק. כל אחת מהן מציעה שילוב ייחודי של טכנולוגיות, גישות ומחירים שונים. בואו נחקור חמישה מהשמות הגדולים ביותר בתחום IA.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST הוא פתרון אוטומציה חכם מקצה לקצה, מחסנית מלאה, המציע כלי היפר-אוטומציה מתקדמים הן לאוטומציית תוכנה והן לאוטומציה רובוטית של תהליכים. הוא משתמש בשילוב של טכנולוגיית ראייה ממוחשבת ו- RPA כדי לעזור למשתמשים לגלות ולהפוך משימות משרדיות קדמיות ואחוריות לאוטומטיות. לפלטפורמה תכונות מצוינות כמו OCR וכלי ניתוח מוצקים. הוא מגיע גם עם יכולת ללא קוד, מהדורות חינמיות וארגוניות, אוטומציה חוצת פלטפורמות/דפדפנים של כל אפליקציה, רישיונות בלתי מוגבלים ומומחה ZAP במשרה מלאה שעובד כחלק מצוותי הלקוח, (בתוך מהדורת Enterprise שלו)
#2. IBM Cloud Pak לאוטומציה עסקית
IBM Cloud Pak הוא פתרון אוטומציה מודולרי היברידי וחכם. פלטפורמת אוטומציה עסקית מקצה לקצה זו עמוסה במגוון תכונות, כולל אוטומציה של זרימות עבודה, עיבוד מסמכים, כריית תהליכים ופונקציונליות ניהול החלטות. הוא כולל גם כלים עם קידוד מועט וללא קידוד ושירות לקוחות טוב.
#3. פלטפורמת אוטומציה עסקית של UiPath
UiPath חיזקה את היצע ה-RPA שלה באמצעות אוטומציה עסקית חכמה. הפלטפורמה משתמשת בטכנולוגיית ראייה ממוחשבת וברובוטיקה ללא השגחה (במילים שלהם, “רובוטים המנהלים רובוטים”) כדי להשיג מטרות אלה. הם גם משתמשים בשיפורים קוגניטיביים כדי להבין שפה ונתונים לא מובנים. פלטפורמת האוטומציה העסקית של UiPath משתלבת עם שירותים קוגניטיביים של צד שלישי מספקים כמו IBM, Google ו- Microsoft.
#4. SS&C ענן פריזמה כחול
SS&C Blue Prism Cloud היא פלטפורמת אוטומציה חכמה מבוססת ענן נוספת עם יכולות IA. החברה מציעה גם שירותי אוטומציה חכמים כדי לסייע לצוותים לטפל ביישום ותחזוקה. בנוסף לכלים רובוטיים חכמים לאוטומציה של תהליכים, Blue Prism Cloud מציעה גם סטודיו עיצוב ללא קוד, גרירה ושחרור וחדר בקרה, תכונת תזמור אוטומציה של זרימות עבודה.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, שנקרא בעבר Microsoft Flow, הוא פתרון אוטומציה חכם נוסף מבוסס ענן, ללא קוד. החבילה מציעה תכונה בשם AI Builder שהיא ידידותית למשתמש, ניתנת להרחבה וניתנת לחיבור בקלות. ההשקעה המתוקשרת של מיקרוסופט בסך 10 מיליארד דולר ב-ChatGPT פירושה שהיא מספקת יכולות עיבוד שפה טבעית בשילוב עם ממשק הצבעה ולחיצה המאפשר לצוותים לא טכניים לבנות זרימות עבודה רובוטיות חכמות של אוטומציה של תהליכים.
מחשבות אחרונות
RPA ו- IPA הן טכנולוגיות נפרדות. עם זאת, הם מחמיאים מאוד. כוחם האמיתי של שני הכלים טמון ביכולתם להגדיל לא רק עובדים אנושיים אלא גם זה את זה. כפי שמוכיחות דוגמאות אוטומציה חכמות רבות, חלק גדול מעבודת הליבה ש- IA מאפשר יכול להתבצע על ידי עובדים דיגיטליים ורובוטים. אוטומציה מוצלחת דורשת פירוק והבנה של זרימות עבודה קיימות. RPA יכול להסביר הרבה מהחלקים המרכיבים האלה.
אנו עומדים בפתחו של עידן מרגש בעולם העבודה, שבו ניתן להשלים יכולות קוגניטיביות אנושיות על ידי בינה מלאכותית. טרנספורמציה דיגיטלית נמצאת בצדק בראש סדר העדיפויות של עסקים ברחבי העולם המפותח והמתפתח. אימוץ כלי IPA ו-RPA יהווה חלק מרכזי במעברים אלה, ויאפשר פרודוקטיביות בלתי נתפסת.
