Menggunakan AI-Mekanisasi Hyperautomation untuk Pengambilan Keputusan Organisasi

Perusahaan modern harus mengubah dinamika pengambilan keputusan dengan mengadopsi alur kerja yang diaktifkan oleh otomatisasi dan memprioritaskan hyperautomation yang dimotori AI di puncak transformasi digital. Jadi, mengapa fenomena yang baru-baru ini diterapkan ini mengejutkan industri?

Karya akademis yang ada sebagian besar menyajikan landasan teori dari Robotic Process Automation (RPA) atau implikasi industri-spesifik dalam domain tertentu, terutama keuangan, manufaktur, atau perawatan kesehatan. Untuk menjelaskan konundrum yang disebutkan, artikel ini bertujuan untuk menganalisis keadaan saat ini dari RPA dan mengeksaminasi dampak konvergen dari teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Secara inheren, ini menyajikan studi empiris untuk menemukan celah potensial dalam konteks ‘hyperautomation’ sebagai penggerak utama dalam pengambilan keputusan.

Pengenalan: Hyperautomation Memasuki Sorotan

Hyperautomation muncul sebagai strategi multi-faset yang mengintegrasikan teknologi terkemuka seperti Robotic Process Automation (RPA), Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), dan analitik prediktif untuk menciptakan lingkungan hyperautomated untuk menghasilkan hasil optimal. Dengan sederhana, ini adalah iterasi yang lebih unggul dari otomatisasi cerdas. Dalam konteks bisnis modern, hyperautomation adalah ekstrapolasi teknologi untuk memperkuat perjalanan digital perusahaan dengan mempercepat inisiatif inovasi kritis, adopsi AI, dan menggerakkan pengambilan keputusan digital. Ini memerlukan organisasi untuk mengambil pendekatan komprehensif, dari luar ke dalam, terhadap kasus bisnis mereka. Ini dapat menangani utang proses secara efektif ketika teknolog bisnis memiliki tujuan otomatisasi yang jelas dan menggunakan alat dengan bijak sesuai kebutuhan.

Gartner memprediksi bahwa pengeluaran global untuk teknologi perangkat lunak yang memungkinkan hyperautomation akan mencapai USD 1,04 triliun pada tahun 2026. Menurut Precedence Research, ukuran pasar hyperautomation akan mencapai USD 197,58 miliar pada tahun 2032.

Hyperautomation dapat didefinisikan secara ilmiah sebagai pemanfaatan taktis dari alat otomatisasi terintegrasi untuk mengoptimalkan fungsi hingga potensi maksimal, sehingga mencapai produktivitas yang ditingkatkan, efisiensi operasional yang diperkuat, dan penghematan biaya yang substansial.

RPA Bots Menjadi Super Bots: Menggerakkan Pengambilan Keputusan Cerdas

RPA bots yang awalnya beroperasi pada program berbasis aturan melalui pola pembelajaran dan meniru perilaku manusia untuk melakukan tugas berulang dan sepele telah menjadi super bots, dengan algoritma Conversational AI dan Neural Network yang mulai berlaku. Agen self-learning ini mengkonfigurasi penalaran kognitif dan memungkinkan RPA bots untuk mengotomatisasi tugas kompleks dengan intervensi manusia minimal (bots yang diawasi) atau nol (bots yang tidak diawasi). Namun, peringatan risiko terletak di sini ketika mengubah RPA konvensional menjadi turunannya yang lebih maju, menggerakkan otomatisasi kognitif. Dalam banyak kasus, teknolog bisnis gagal untuk menskalakan inisiatif RPA mereka baik karena kurangnya strategi eksekusi, kasus bisnis yang tidak terdefinisi dengan baik, atau pemilihan proses yang salah untuk diotomatisasi. Sebuah studi Forrester menyatakan bahwa 52 persen kelompok pengguna mengklaim bahwa mereka bergelut dengan menskalakan program RPA mereka.

RPA telah ada selama lebih dari dua dekade, menghasilkan hasil deterministik menggunakan data terstruktur di area seperti Perencanaan Sumber Daya Perusahaan (ERP) dan Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM). Primitif, kelayakan RPA bergantung pada tuntutan kognitif rendah dan penanganan pengecualian minimal. Studi kasus terbaru, bagaimanapun, mengungkapkan contoh di mana RPA bots yang ditenagai AI menunjukkan kemampuan untuk membuat penilaian subjektif, menggunakan keterampilan interpretasi, dan menangani pengecualian kasus multiple.

Integrasi Generative AI dan Large Language Models (LLM) dengan RPA meningkatkan kemampuan kognitif agen virtual, memungkinkan interaksi yang menyerupai manusia dan umpan balik yang dipersonalisasi dengan mempelajari preferensi pelanggan. Lanskap Manajemen Layanan TI telah diperkuat dengan ketersediaan 24*7, menangani masalah umum seperti pemecahan masalah jaringan, instalasi pemutakhiran perangkat lunak, dan reset sandi.

Perusahaan semakin banyak mengadopsi tren #Bring-Your-Own-Bots, mengintegrasikan alat Conversational AI dengan API di ekosistem RPA mereka, sehingga menghilangkan kebutuhan akan sumber daya manusia dalam pengambilan keputusan selama keterlibatan pelanggan. Perubahan ini diharapkan menjadi norma pada tahun 2024.

Algoritma Pelatihan AI dan ML pada Tingkat Atom untuk Pembelajaran dan Berpikir yang Mendalam

Di antara titik-titik alur kerja, pengambilan keputusan terjadi pada tingkat granular, di mana robot perangkat lunak memprofil string data terstruktur dan tidak terstruktur dalam volume tinggi untuk mengatur otomatisasi di seluruh proses bisnis.

Inti dari pembelajaran yang mendalam adalah algoritma Neural Network berbasis ML, yang telah merevolusi proses pengambilan keputusan pada titik data diskrit pada skala kuantum. Ini menembus data besar—data input yang voluminous, tersebar, dan tidak lengkap. Ini berjalan secara iteratif, pembelajaran dan prediksi dalam parameter probabilitas dan akhirnya menghasilkan output.

Teknologi Pengenalan Karakter Optik (OCR) adalah teman berharga untuk aplikasi RPA nyata dalam industri perawatan kesehatan. Misalnya, dengan menggunakan Natural Language Processing (NLP) dan analitik teks, OCR dapat memindai dan mengubah dokumen tulisan tangan atau cetak, seperti label resep, formulir pasien, catatan dokter, dan hasil lab, menjadi format digital. Ini menyederhanakan penyimpanan dan pengelolaan informasi perawatan kesehatan, menghasilkan database yang terorganisir. Data yang disimpan mudah diakses, memungkinkan untuk mengekstrak wawasan berharga dari riwayat medis pasien.

Kasus Penggunaan: Perawatan Kesehatan

Data Precedence Research melaporkan bahwa pasar RPA di perawatan kesehatan global diperkirakan akan mencapai USD 14,18 miliar pada tahun 2032.

Titik Kasus: Otoritas Perawatan Kesehatan Utama di Inggris

• Dukungan Informasi Klinis: Otoritas perawatan kesehatan non-departemen publik utama di Inggris memperkenalkan inisiatif GP Connect. Program ini memungkinkan Dokter Umum (GPs) dan staf klinis yang berwenang untuk berbagi dan mengakses informasi klinis dari praktik GP, meningkatkan perawatan pasien melalui aksesibilitas data yang diperbaiki.
• Pendaftaran Pasien: Dengan menggunakan solusi RPA, otoritas perawatan kesehatan telah merampingkan prosedur pendaftaran seluruhnya. Bot digunakan untuk mengumpulkan dan memasukkan data yang dikirim oleh pasien ke dalam sistem klinis, menghilangkan kebutuhan akan entri manual oleh staf praktik.
• Dukungan Pemasok RPA: Otoritas tersebut bekerja sama dengan pemasok solusi RPA tepercaya, memungkinkan praktik GP untuk mengotomatisasi berbagai proses. Inisiatif ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi, menghemat waktu untuk staf klinis dan administratif, mengurangi biaya pengiriman layanan, dan meningkatkan kualitas perawatan pasien.

Kasus Penggunaan Umum Perawatan Kesehatan & Manfaat

1. Asuransi Medis: Hyperautomation yang digerakkan oleh RPA lebih terampil dalam mengidentifikasi penipuan perawatan kesehatan dibandingkan dengan kemampuan manusia. Setiap kesalahan manusia yang tidak disengaja dihilangkan dan memungkinkan perusahaan asuransi kesehatan untuk mempercepat proses klaim dengan intervensi manual minimal.
2. R&D dalam Penemuan Obat: Solusi RPA adalah alat teknologi kunci dalam industri ilmu kehidupan untuk mengubah pengembangan dan penelitian obat. Misalnya, RPA sangat penting dalam memperbaiki waktu ke pasar untuk vaksin Covid-19. Dengan mengintegrasikan RPA dengan berbagai sistem TI, Penemuan Obat, Uji Klinis, Farmakovigilans, dan Validasi dapat difasilitasi secara efisien tanpa kesalahan manusia.
3. Laporan Lab & EHR: Hasil tes lab atau riwayat klinis pasien disimpan secara digital sebagai Catatan Kesehatan Elektronik (EHRs). Sistem EHR yang ditenagai RPA dan AI berfungsi sebagai alat berbasis bukti, membantu profesional perawatan kesehatan dalam membuat keputusan dan kesimpulan yang lebih tepat untuk perawatan pasien yang lebih baik.

Kasus Penggunaan: Perbankan dan Keuangan

Research and Markets memprediksi bahwa antara tahun 2023 dan 2028, sektor jasa keuangan dan asuransi akan memiliki adopsi hyperautomation terbesar, melampaui sektor lain dengan 32% dari pasar.

Temuan kunci dari beberapa kasus penggunaan RPA nyata di industri perbankan keuangan dirujuk di bawah.

1. Akuntansi: Program RPA yang dikonfigurasi dengan baik dapat membantu memstandarkan data untuk buku besar umum dan mengotomatisasi entri jurnal kompleks dan rekonsiliasi dokumen.
2. Akun Pembayaran: Di sini, bot RPA dapat ditingkatkan dengan Pengenalan Karakter Optik (OCR) untuk secara otomatis menangkap dan mengirimkan data sambil menyediakan jejak audit dan mempermudah pelaporan kepatuhan.
3. Deteksi Penipuan: Lembaga keuangan memiliki informasi pelanggan yang luas, yang sangat rahasia dan rentan terhadap ancaman siber. Sistem deteksi penipuan berbasis pembelajaran mesin dan RPA yang ditingkatkan telah terbukti efektif. Alih-alih mengandalkan proses manual, bank dapat menggunakan alat RPA untuk terus memantau transaksi, mengidentifikasi anomali menggunakan sistem berbasis aturan, menandai potensi penipuan, dan mengingatkan staf manusia untuk penyelidikan lebih lanjut.
4. Gaji: RPA dapat mengharmoniskan data di seluruh sistem pengawasan waktu yang berbeda, mengevaluasi jam shift, dan mengidentifikasi kesalahan lembar waktu.

Kesimpulan

Hyperautomation saat ini sedang memetakan jalur yang cemerlang, berfungsi sebagai pelopor untuk perusahaan di berbagai industri dan domain bisnis dalam mendorong transformasi digital. Namun, seperti inovasi perintis lainnya, implementasinya menimbulkan tantangan dan risiko bawaan.

Hyperautomation sering kali berfokus pada bagaimana cara mengatasi dan memitigasi tantangan dan kompleksitas yang multifaset dalam implementasinya. Beberapa tantangan inti melibatkan:

• Pelanggaran Privasi Data: Melindungi data sensitif dan sistem dari ancaman siber dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data.
• Masalah Bias AI: Menghadapi bias bawaan dalam algoritma dan memastikan kesetaraan dalam hasil keputusan.
• Data yang Dikompromikan: Mengelola data luas dari sumber yang beragam dan memastikan presisi, keandalan, dan relevansi data.
• Peningkatan Tenaga Kerja: Mengimbangkan integrasi penilaian manusia dengan proses pengambilan keputusan yang diotomatisasi.

Dengan melampaui tantangan ini dan mencapai tingkat kematangan yang lebih tinggi dalam hyperautomation, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi alur kerja. Dengan demikian, mereka juga akan menemukan lebih mudah untuk menentukan Indikator Kinerja Utama (KPI) yang tepat untuk mengimplementasikan model pendapatan berbasis metrik yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis mereka.