Ο Δρόμος από το RPA στα Αυτόνομα Πράγματα

Ένας ερευνητής οικονομικού εγκλήματος που曾 λάμβανε μεγάλους όγκους υποψήφιων ενεργειών που απαιτούσαν χρονοβόρα έρευνα εργασία με χέρι συλλέγοντας δεδομένα σε όλα τα συστήματα για να απομακρύνει ψευδείς θετικούς και να συντάξει Αναφορές Υποψίας Δραστηριότητας (SARs) για τους άλλους. Σήμερα, λαμβάνει προτεραιότητας ειδοποιήσεις με αυτοματοποιημένη έρευνα και προτεινόμενη περιεχόμενο που μπορεί να παράγει SARs σε λίγα λεπτά.

Ένας πλανίστας κατηγορίας λιανικής που προηγουμένως έκανε ώρες ανάλυσης των αναφορών της προηγούμενης εβδομάδας για να προσπαθήσει να ανακαλύψει ερευνήσεις σχετικά με ποια προϊόντα είναι υποβαθμισμένα και γιατί, τώρα χρησιμοποιεί τον AI για να παρέχει αναλυτικές ερευνήσεις που επιφέρουν προβλήματα και προτείνουν διορθωτικές ενέργειες, προτεραιότητας για μέγιστη επιχειρηματική επίδραση. Ένας βιομηχανικός μηχανικός συντήρησης χρησιμοποιεί ένα copilot που διεξάγει 24/7 παρακολούθηση της υγείας του περιουσιακού στοιχείου και προβλέπει προβλήματα και δημιουργεί προειδοποιήσεις στις πρώτες φάσεις μηχανικών ή προβλημάτων απόδοσης, μειώνοντας τον μη προγραμματισμένο χρόνο σβήσης.

Αυτές οι μετασχηματισμοί συμβαίνουν σε επιχειρήσεις σήμερα, υποδηλώνοντας μια θεμελιώδη μετατόπιση: κατακόρυφες εφαρμογές που συνδυάζουν προβλεπτική, γενετική και αναδυόμενη αυτονομία AI που αυξάνουν και μετασχηματίζουν την αυτοματοποίηση του ροή εργασιών, παρέχοντας στοχευμένες, εξειδικευμένες ικανότητες που αντιμετωπίζουν πολύ πιο σύνθετα και περιβαλλοντικά προκλήματα από τις προηγούμενες λύσεις.

Το Hype Cycle για τις αναδυόμενες τεχνολογίες του Gartner για το 2024 υπογράμμισε την αυτονομία AI ως μία από τις τέσσερις κορυφαίες αναδυόμενες τεχνολογικές τάσεις της χρονιάς – και με καλό λόγο. Με μη-ΑΙ πράγματα, οι χρήστες έπρεπε να ορίσουν τι έπρεπε να αυτοματοποιήσουν και πώς να το κάνουν με μεγάλη λεπτομέρεια. Αλλά οι εφαρμογές που συνδυάζουν προβλεπτική, γενετική και σύντομα αυτονομία AI με εξειδικευμένες κατακόρυφες γνώσεις και ροές εργασιών μπορούν να τραβήξουν πληροφορίες από διάσπαρτες πηγές σε ολόκληρη την επιχείρηση, να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες και να κάνουν συστάσεις για ενέργειες υψηλής επίδρασης. Οι επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν αυτές τις εφαρμογές αντιλαμβάνονται ταχύτερη και πιο ακριβή λήψη αποφάσεων, γρήγορη αναγνώριση προβλημάτων και αποκατάσταση, και ακόμη και προληπτικά μέτρα για να σταματήσουν τα προβλήματα από το να συμβούν από την αρχή.

Οι πράγματα AI αντιπροσωπεύουν την επόμενη κυμαία στις επιχειρηματικές εφαρμογές AI. Κτίζουν πάνω στις βάσεις της προβλεπτικής και γενετικής AI αλλά κάνουν ένα σημαντικό βήμα μπροστά σε όρους αυτονομίας και προσαρμογής. Τα πράγματα AI δεν είναι απλά εργαλεία για ανάλυση ή γενετική περιεχόμενο – είναι έξυπνα συστήματα ικανά για ανεξάρτητη λήψη αποφάσεων, επίλυση προβλημάτων και συνεχής μάθηση. Αυτή η εξέλιξη σηματοδοτεί μια μετατόπιση από το AI ως εργαλείο υποστήριξης στο AI ως ενεργό συμμετέχοντα σε επιχειρηματικές διαδικασίες, ικανό να ξεκινήσει ενέργειες και να προσαρμόσει στρατηγικές σε πραγματικό χρόνο.

Η Εξέλιξη από το RPA στα Αυτόνομα Πράγματα

Παραδοσιακά, το RPA χρησιμοποιούνταν για επαναλαμβανόμενες, ερμηνευτικές διαδικασίες και εργασίες χαμηλής复雑ότητας με δομημένες εισόδους. Το RPA χρησιμοποιεί δομημένες εισόδους και ορισμένη λογική για να αυτοματοποιήσει高度 επαναλαμβανόμενες διαδικασίες όπως η είσοδος δεδομένων, η μεταφορά αρχείων και η συμπλήρωση φορμών. Η ευρεία διαθεσιμότητα προσιτών, αποτελεσματικών προβλεπτικών και γενετικών AI έχει αντιμετωπίσει το επόμενο επίπεδο πιο σύνθετων επιχειρηματικών προβλημάτων που απαιτούν εξειδικευμένη domaine εμπειρογνωσία, επιχειρηματική ασφάλεια και την ικανότητα να ενσωματώνει διάφορες πηγές δεδομένων.

Στο επόμενο επίπεδο, τα πράγματα AI πηγαίνουν πέρα από τις προβλεπτικές αλγόριθμους AI και το λογισμικό με την ικανότητά τους να λειτουργούν αυτόνομα, να προσαρμόζονται σε μεταβαλλόμενες περιβαλλοντικές συνθήκες και να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τόσο προγραμματισμένες κανόνες όσο και μαθημένες συμπεριφορές. Ενώ τα παραδοσιακά εργαλεία AI μπορεί να ξεχωρίζουν σε συγκεκριμένες εργασίες ή ανάλυση δεδομένων, τα πράγματα AI μπορούν να ενσωματώσουν πολλές ικανότητες για να πλοηγηθούν σε σύνθετα, δυναμικά περιβάλλοντα και να λύσουν πολύπλοκα προβλήματα. Τα πράγματα AI μπορούν να βοηθήσουν τις οργανώσεις να είναι πιο αποτελεσματικές, πιο παραγωγικές και να βελτιώσουν την εμπειρία του πελάτη και του εργαζομένου, όλα ενώ μειώνουν τα κόστη.

Όταν κατασκευάζονται με τα σωστά μοντέλα AI ως εργαλεία και με κατακόρυφες πηγές δεδομένων και μηχανική μάθηση για να υποστηρίξουν εξειδικευμένη περιβαλλοντική δραστηριότητα, τα πράγματα AI γίνονται υψηλής παραγωγικότητας εργαλεία σε όρους αποκρυπτογράφησης του προβλήματος, λήψης των σωστών βημάτων, ανάκτησης από λάθη και βελτίωσης με την πάροδο του χρόνου στις δόσεις εργασιών.

Πλοήγηση Εφαρμογής: Κύριες Πτυχές για τις Επιχειρήσεις να Συνοδεύουν

Η εφαρμογή προβλεπτικών, γενετικών και τελικά αυτονομίας AI σε ένα επιχειρηματικό περιβάλλον μπορεί να είναι πολύ επωφελής, αλλά η λήψη των σωστών βημάτων πριν από την ανάπτυξη για να εξασφαλίσει την επιτυχία είναι κρίσιμη. Εδώ είναι μερικές από τις κύριες πτυχές για τις επιχειρήσεις καθώς εξετάζουν και αρχίζουν να αναπτύσσουν πράγματα AI.

• Συμμετοχή με Επιχειρηματικούς Στόχους: Για την επιτυχή υιοθέτηση AI, πρέπει να αντιμετωπίσουν συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης σε συγκεκριμένες βιομηχανίες και να παραδώσουν αυξημένη παραγωγικότητα και ακρίβεια. Συμμετέχετε τακτικά τους επιχειρηματικούς ενδιαφερομένους στη διαδικασία αξιολόγησης/επιλογής AI για να εξασφαλίσετε συμμετοχή και να παρέχετε σαφή ROI. Τα προϊόντα πρέπει να είναι προσαρμοσμένα σε διαδικασίες και ροές εργασιών που βελτιώνουν μετρημένα τα αποτελέσματα για τις ορισμένες περιπτώσεις χρήσης και τις κατακόρυφες περιοχές.
• Ποιότητα, Ποσότητα και Ενσωμάτωση Δεδομένων:既然 τα μοντέλα AI απαιτούν μεγάλες ποσότητες υψηλής ποιότητας δεδομένων για να λειτουργήσουν αποτελεσματικά, οι επιχειρήσεις πρέπει να εφαρμόσουν robust συλλογή και επεξεργασία δεδομένων για να εξασφαλίσουν ότι το AI λαμβάνει τρέχοντα, ακριβή, σχετικά δεδομένα. Η συλλογή πηγών δεδομένων μειώνει σημαντικά τον κίνδυνο ψευδών θετικών και επιτρέπει στο AI να κάνει την βέλτιστη ανάλυση, συστάσεις και αποφάσεις.
• Ασφάλεια και Ιδιωτικότητα: Η επεξεργασία ευαίσθητων δεδομένων σε μοντέλα AI θέτει κίνδυνους ιδιωτικότητας και потенτικά ασφαλείας. Η προσεκτική σκέψη σχετικά με ποια δεδομένα είναι απαραίτητα για το AI για να κάνει τη δουλειά του και να μην παρέχει δεδομένα που δεν θα ήταν άμεσα σχετικά, μπορεί να βοηθήσει να μειώσει την έκθεση. Οι εφαρμογές πρέπει επίσης να παρέχουν ρόλο-βάση και χρηστής-βάση έλεγχο πρόσβασης με προστασίες αυθεντικοποίησης που είναι ενσωματωμένες στις στρώσεις δεδομένων και API και να επιβεβαιώσουν ότι τα δεδομένα δεν φτάνουν στα SLMs ή LLMs χωρίς επαλήθευση και προστασία.
• Υфраструктура και Κλιμακωσιμότητα: Η εκτέλεση μεγάλων μοντέλων AI απαιτεί σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους και η κλιμακωσιμότητα μπορεί επίσης να είναι ένα ζήτημα. Η καλή σχεδίαση θα αποτρέψει την υπερβολική κατανάλωση πόρων – για παράδειγμα, ένα εξειδικευμένο SLM μπορεί να είναι τόσο αποτελεσματικό όσο ένα πιο γενικευμένο LLM και να μειώσει σημαντικά τις υπολογιστικές απαιτήσεις και τις καθυστερήσεις.
• Ερμηνεία και Εξηγησιμότητα Μοντέλου: Πολλά μοντέλα AI, ιδιαίτερα τα μοντέλα βαθιάς μάθησης, θεωρούνται συχνά ως “μαύρες κούτες”. Τα καλά προϊόντα επιχείρησης AI αποδεικνύουν πλήρη διαφάνεια, συμπεριλαμβανομένων των πηγών που τα μοντέλα πρόσβασης και όταν, και γιατί κάθε σύσταση έγινε. Η διαθεσιμότητα αυτής της περιεκτικότητας είναι κρίσιμη για να δημιουργηθεί εμπιστοσύνη του χρήστη και να οδηγήσει στην υιοθέτηση.

Πιθανές Μειονεκτήματα των Πραγμάτων AI

Όπως με κάθε νέα τεχνολογία, τα πράγματα AI έχουν μερικά πιθανά μειονεκτήματα. Οι καλύτερες εφαρμογές πραγμάτων AI βασίζονται σε διαδικασίες ανθρώπου στο βρόχο – συμπεριλαμβανομένων όλων των εφαρμογών και ικανοτήτων SymphonyAI. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει ανθρώπινη επιτήρηση, παρέμβαση και συνεργασία, εξασφαλίζοντας ότι οι ενέργειες του πράγματος AI συμμορφώνονται με τους επιχειρηματικούς στόχους και τις ηθικές σκέψεις. Οι συστήματα ανθρώπου στο βρόχο μπορούν να παρέχουν πραγματικό χρόνο ανατροφοδότησης, να εγκρίνουν κρίσιμες αποφάσεις ή να παρέμβουν όταν το AI συναντά άγνωστες καταστάσεις, δημιουργώντας μια ισχυρή συνεργασία μεταξύ τεχνητής και ανθρώπινης νοημοσύνης.

Η υπεύθυνη AI παρέχει επίσης μια ισχυρή διεπαφή χρήστη, ιχνηλασιμότητα και την ικανότητα να ελέγχει τα βήματα γιατί το πράγμα AI επέλεξε μια διαδρομή εκτέλεσης. Chúng tôi ακολουθούμε τις αρχές υπεύθυνης AI της ευθύνης, της διαφάνειας, της ασφάλειας, της αξιοπιστίας/ασφάλειας και της ιδιωτικότητας.

Ο Δρόμος στα Πλήρως Αυτόνομα Πράγματα

Είναι δύσκολο να προβλεφθεί πόσο ρεαλιστική είναι η σενάριο των πλήρως αυτόνομων πραγμάτων AI, επειδή δεν έχουμε καθορίσει einen βιομηχανικό μέτρο για το επίπεδο αυτονομίας. Για παράδειγμα, η περιοχή της αυτόνομης οδήγησης έχει καθοριστεί ως Επίπεδα 1-5 της Αυτόνομης Οδήγησης, με το μηδέν να είναι το επίπεδο αυτοματοποίησης όπου ο οδηγός εκτελεί όλες τις εργασίες οδήγησης, στο επίπεδο πέντε να είναι η πλήρης αυτοματοποίηση όπου το όχημα εκτελεί όλες τις εργασίες οδήγησης.

Βρισκόμαστε καλά στην τρίτη φάση του δρόμου προς την επιχειρηματική αξία με το AI – όπου οι συνδυασμένες γενετικές και προβλεπτικές εφαρμογές AI κάνουν σοφιστικές συστάσεις και υποστηρίζουν ρευστές αναλύσεις. Στο SymphonyAI, βλέπουμε την επόμενη φάση να εξελίσσεται προς τα αυτόνομα πράγματα AI, που εργάζονται με προβλεπτική και γενετική AI για να αυξήσουν τις έρευνες οικονομικού εγκλήματος, να ενισχύσουν τη διαχείριση κατηγορίας λιανικής και να προβλέψουν και να αποτρέψουν μηχανικές βλάβες.

Βελτιώνουμε την πολυπλοκότητα και την αυτονομία των πραγμάτων AI στις εφαρμογές μας, και η ανταπόκριση των πελατών είναι πολύ θετική. Η προβλεπτική και γενετική AI έχουν προχωρήσει σε ένα επίπεδο όπου μπορούν να αυτοματοποιήσουν ροές εργασιών που ήταν κάποτε θεωρημένες quá σύνθετες για το παραδοσιακό λογισμικό. Τα αυτόνομα, ή πράγματα AI, ξεχωρίζουν στην αντιμετώπιση αυτών των εργασιών χωρίς εποπτεία, οδηγώντας σε μετασχηματιστικές κέρδη παραγωγικότητας και επιτρέποντας στους ανθρώπινους πόρους να εστιάσουν σε πιο στρατηγικές δραστηριότητες.

Για παράδειγμα, μια πολυεθνική τράπεζα της Ευρώπης που χρησιμοποιεί το SymphonyAI Sensa Investigation Hub με πράγματα AI και ένα copilot έχει βοηθήσει τους ερευνητές οικονομικού εγκλήματος να σώσουν χρόνο στις έρευνές τους ενώ ταυτόχρονα βελτιώνουν την ποιότητα της έρευνας. Μέσα σε εβδομάδες, η τράπεζα είδε μέσο όρο εξοικονόμησης προσπάθειας περίπου 20% στις έρευνες του επιπέδου 1 και 2. Η τράπεζα προβλέπει επίσης εξοικονόμηση κόστους με το SymphonyAI στο Microsoft Azure της τάξης των 3,5 εκατομμυρίων ευρώ ανά έτος, συμπεριλαμβανομένης μίας μείωσης 80% στις δαπάνες με έναν ηγέτη τεχνολογίας από 1,5 εκατομμύριο ευρώ ανά έτος σε 300.000 ευρώ ανά έτος.

Με σκέψη, επιχειρηματική σχεδίαση χρησιμοποιώντας αρχές υπεύθυνης AI, τα πράγματα AI παρέχουν μετασχηματιστική παραγωγικότητα, ακρίβεια και αριστεία για μια αυξανόμενη ποικιλία αποδεδειγμένων περιπτώσεων χρήσης. Στο SymphonyAI, η αποστολή μας είναι να παρέχουμε στις επιχειρήσεις πράγματα AI που παρέχουν επιχειρηματική αριστεία. Συμβαδίζοντας με τη γρήγορη απόκριση με στρατηγική σκέψη μακροπρόθεσμης διάρκειας, η αυτονομία AI είναι έτοιμη να επαναφέρουν κρίσιμες διαδικασίες σε πολλές βιομηχανίες.