Понимание растущей роли ИИ в RPA

RPA при поддержке различных модулей ИИ может предоставлять определенные возможности для выполнения субъективных задач обработки, которые традиционно выполняются людьми.

ИИ и роботизированная автоматизация процессов часто объединяются в одно предложение, но большинство инициатив RPA не имеют ничего общего с интеллектом. В действительности инициативы RPA, как правило, связаны с попыткой автоматизировать повторяющиеся, скучные, основанные на правилах процессы, чтобы высвободить время сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на реальной «интеллектуальной» работе, такой как задачи, ориентированные на клиента.

RPA — это, по сути, обезьяна видит, обезьяна делает; Программное обеспечение RPA изучает процессы, не понимая, почему они работают. Например, программное обеспечение RPA полагается на то, что ему говорят, как соблюдать пользовательские интерфейсы, оно записывает выполняемые задачи, такие как перемещения курсора и щелчки, а затем переводит эти действия в код, поэтому любые обновления или поправки к процессу делают его недействительным.

В настоящее время организации прибегают к помощи людей для ручного решения таких проблем, что иронично, поскольку они заменяют людей, выполняющих ручные задачи, технологиями, требующими, чтобы люди выполняли ручные задачи.

Как может помочь «ИИ»

Есть и хорошие новости:рынок RPA взрослеет. Предприятия начинают понимать, что такое RPA, а что нет; они также начинают понимать, что RPA для настольных ПК или RPA на основе пользовательского интерфейса — это не панацея от всех проблем с процессами в каждой организации.

В этом контексте предприятия обращаются к ИИ в надежде сделать своих ботов умнее.

Прежде чем мы углубимся в это, давайте прекратим шумиху вокруг ИИ и отойдем от идеи о разумных машинах, которые также могут быть гроссмейстерами в шахматах — с академической точки зрения это может быть интересно, но это не коррелирует с преимуществами для бизнеса.

Области ИИ, которые наиболее важны для RPA, — это машинное обучение, прогнозная аналитика и сложные когнитивные вычисления. Например, представьте, как искусственный интеллект может обнаруживать обновления и изменения в пользовательском интерфейсе и управлять программным обеспечением RPA, чтобы оно действовало соответствующим образом.

В более широком смысле управление неструктурированными данными является ключевой областью, в которой предприятия стремятся расширить RPA в области ИИ. В этом контексте программное обеспечение RPA является агрегатором, получающим необработанные данные, необходимые для подачи компонентов ИИ, независимо от того, основаны ли они на компьютерном зрении, сопоставлении с образцом, классификаторах или обработке естественного языка. Когда модули ИИ завершат свои функции, RPA можно будет использовать для отправки ответов в целевые системы.

RPA, поддерживаемый различными модулями ИИ, может предоставить определенные возможности для выполнения субъективных задач обработки, которые традиционно выполняются людьми.

Универсального решения для ИИ не существует

На рынке технологий было много «промывки» ИИ, поэтому руководителям бизнеса трудно определить, в каких областях применим ИИ и какие поставщики являются реальными сделками.

Что касается возможностей ИИ, некоторые поставщики RPA более продвинуты, чем другие, а некоторые лучше подходят для определенных областей или отраслей. Однако если вы спрашиваете, какой из поставщиков является наиболее информативным, возможно, вы задаете неправильный вопрос.

Вместо этого организациям следует попытаться расширить свой кругозор и рассмотреть возможность использования более эклектичного сочетания ИИ-решений.

«Ни один поставщик RPA не станет лучшим чат-ботом, лучшим устройством для распознавания документов или лучшим процессором естественного языка», — заявил Нил Кинсон, руководитель отдела Redwood Software. «По сути, все эти очень узкие варианты использования ИИ требуют узконаправленных, тщательно отобранных наборов данных, огромного объема и специализации. Платформа RPA никогда не превзойдет их всех.

«Многие организации считают, что они достигли пика возможностей RPA, и понимают, что все еще есть процессы, которые, как они теперь понимают, не могут быть решены с помощью одного единственного инструмента; и на самом деле им нужно использовать несколько технологий для решения множества задач процесса».