Utilizarea hiperautomatizării mecanizate de IA pentru luarea deciziilor organizaționale

Întreprinderile contemporane trebuie să transforme dinamica deciziilor prin adoptarea fluxurilor de lucru activate de automatizare și să prioritizeze hiperautomatizarea mecanizată de IA în fruntea transformării digitale. De ce este acest fenomen recent expus surprinzător pentru industrii?

Lucrările științifice existente prezintă în principal fundamentele teoretice ale Automatizării Proceselor Robotice (RPA) sau implicațiile sale specifice industriilor în domenii precum finanțe, producție sau sănătate. Pentru a explica această problemă, acest articol are ca scop analizarea stării actuale a RPA și examinarea impactului convergent al tehnologiilor de Inteligență Artificială (IA) și Învățare Automată (ML). În mod inerent, prezintă un studiu empiric pentru a identifica posibilele lacune în contextul de „hiperautomatizare” ca un factor cheie în luarea deciziilor.

Introducere: Hiperautomatizarea se remarcată

Hiperautomatizarea apare ca o strategie multifacetată care integrează tehnologii de avangardă, cum ar fi Automatizarea Proceselor Robotice (RPA), Inteligența Artificială (IA), Învățarea Automată (ML), Procesarea Limbajului Natural (NLP) și analiza predictivă, pentru a crea un mediu hiperautomatizat care să genereze rezultate optime. Simplu spus, este o iterație superioară a automatizării inteligente. În contextul afacerilor moderne, hiperautomatizarea este o extrapolare tehnologică care amplifică călătoria digitală a întreprinderilor, accelerând inițiativele inovatoare cheie, adoptarea IA și conducerea luării deciziilor digitale. Aceasta necesită organizațiilor să adopte o abordare cuprinzătoare și din exterior pentru cazurile lor de afaceri. Ea poate aborda eficient datoria de proces atunci când tehnologii de afaceri au obiective de automatizare clare și utilizează instrumente judicios, după cum este necesar.

Conform previziunilor Gartner, cheltuielile globale pentru tehnologii software care permit hiperautomatizarea vor ajunge la 1,04 trilioane de dolari până în 2026. Conform Precedence Research, piața hiperautomatizării va ajunge la 197,58 miliarde de dolari până în 2032.

Hiperautomatizarea poate fi definită științific ca utilizarea tactică a instrumentelor de automatizare integrate pentru a optimiza funcțiile la potențialul lor maxim, realizând astfel o productivitate ridicată, o eficiență operațională îmbunătățită și economii de cost substanțiale.

RPA Bots devin Super Bots: Conducerea luării deciziilor inteligente

RPA Bots, care inițial operaau pe programe bazate pe reguli prin învățarea modelelor și imitarea comportamentului uman pentru efectuarea unor sarcini repetitive și mărunte, au devenit super boti, cu ajutorul algoritmilor de Inteligență Conversațională și Rețele Neurale. Acești agenți care se autoînvăță configurează raționamentul cognitiv și permit RPA botilor să automateze cu abilitate sarcini complexe cu intervenție umană minimă (boti atenți) sau zero (boti neatenți). Cu toate acestea, avertizarea de risc se află aici atunci când se transformă RPA convențională în derivatul său avansat, conducând la automatizarea cognitivă. În multe cazuri, tehnologii de afaceri nu reușesc să scaleze inițiativele RPA, fie din cauza lipsei unei strategii de execuție, a unui caz de afaceri slab definit sau a selecției greșite a proceselor de automatizat. Un studiu Forrester afirmă că 52 la sută dintre grupurile de utilizatori au declarat că se confruntă cu dificultăți în scalarea programului RPA.

RPA a existat pentru mai mult de două decenii, oferind rezultate deterministice folosind date structurate în domenii precum Planificarea Resurselor Întreprinderii (ERP) și Managementul Relațiilor cu Clienții (CRM). Inițial, fezabilitatea RPA a depins de cerințe cognitive scăzute și de un minim de gestionare a excepțiilor. Studiile de caz recente, cu toate acestea, arată exemple în care botii RPA alimentați de IA demonstrează capacitatea de a face judecăți subiective, de a utiliza abilități de interpretare și de a gestiona excepții multiple de caz.

Integrarea Inteligenței Generative și a Modelelor de Limbă Mare (LLM) cu RPA îmbunătățește abilitățile cognitive ale agenților virtuali, permițând interacțiuni umane și feedback personalizat prin învățarea preferințelor clienților. Peisajul Managementului Serviciilor IT a fost consolidat cu disponibilitate 24*7, abordând probleme comune precum depanarea rețelei, instalarea actualizărilor de software și resetarea parolelor.

Întreprinderile adoptă din ce în ce mai mult tendința #Bring-Your-Own-Bots, integrând instrumente de Inteligență Conversațională cu API-uri în ecosistemul RPA, eliminând astfel nevoia de resurse umane în luarea deciziilor în timpul implicării clienților. Acestă schimbare este așteptată să devină norma până în 2024.

Algoritmi de antrenare IA și ML la nivel atomic pentru „învățare” și „gândire” profundă

Între intersecțiile fiecărui flux de lucru, luarea deciziilor are loc la nivel granular, unde roboții software profilează șiruri de date structurate și nestructurate în volum mare pentru a orchestra automatizarea proceselor de afaceri.

Centrală pentru învățarea profundă sunt algoritmii de rețele neurale bazate pe ML, care au revoluționat dramatic procesul de luare a deciziilor la puncte de date discrete la scară cuantică. Aceasta pătrunde în datele mari – datele de intrare care sunt voluminoase, dispersate și incomplete. Aceasta rulează iterativ învățarea și predicțiile în cadrul parametrilor de probabilitate și, în final, derivă un output.

Tehnologia de Recunoaștere a Caracterelor Optice (OCR) este un companion valoros pentru aplicațiile RPA din viața reală în industria sănătății. De exemplu, prin utilizarea Procesării Limbajului Natural (NLP) și a analizei textului, OCR poate scana și transforma cu abilitate documente manuscrise sau tipărite, cum ar fi etichete de prescripție medicală, formulare de pacient, note ale medicilor și rezultate de laborator, în format digital. Acest lucru simplifică stocarea și gestionarea informațiilor de sănătate, rezultând baze de date organizate. Datele stocate sunt ușor accesibile, permițând extragerea de informații valoroase din istoricul medical al pacientului.

Caz de utilizare: Sănătate

Datele Precedence Research arată că piața RPA în sănătate la nivel global va ajunge la 14,18 miliarde de dolari până în 2032.

Punct de caz: Autoritatea Statutară pentru Sistemul de Sănătate din Regatul Unit

• Suport de informații clinice: Autoritatea non-departamentală publică din Regatul Unit, care oferă servicii de sănătate, a introdus inițiativa GP Connect. Acest program permite medicilor și personalului clinic autorizat să partajeze și să acceseze informații clinice de la cabinetele medicale, îmbunătățind astfel îngrijirea pacienților prin accesibilitatea îmbunătățită a datelor.
• Înregistrarea pacienților: Prin utilizarea soluției RPA, autoritatea sistemului de sănătate a simplificat întreaga procedură de înregistrare. Botii sunt angajați pentru a colecta și introduce datele trimise de pacienți în sistemele clinice, eliminând nevoia de introducere manuală de către personalul cabinetului.
• Suport pentru furnizorii RPA: Autoritatea colaborează cu furnizorii de soluții RPA de încredere, permițând cabinetelor medicale să automateze diverse procese. Această inițiativă are ca scop îmbunătățirea eficienței, economisirea timpului pentru clinicieni și personalul administrativ, reducerea costurilor de livrare a serviciilor și ridicarea calității îngrijirii pacienților.

Caz de utilizare general și beneficii în sănătate

1. Asigurare medicală: Hiperautomatizarea condusă de RPA este mai abilă în identificarea fraudelor în sănătate în comparație cu capacitățile umane. Orice eroare umană nevinovată este eliminată și permite companiilor de asigurări să accelereze procesarea cererilor cu intervenție manuală minimă.
2. Cercetare și dezvoltare în descoperirea de medicamente: Soluțiile RPA sunt un instrument cheie în industria științifică pentru a transforma dezvoltarea și cercetarea de medicamente. De exemplu, RPA a fost crucială în îmbunătățirea potențială a timpului de lansare pe piață a vaccinurilor Covid-19. Prin integrarea RPA cu diverse sisteme IT, Descoperirea de Medicamente, Încercări Clinice, Farmacovigilență și Validare pot fi facilitate eficient fără erori umane.
3. Raportarea de laborator și Registre Electronice de Sănătate (EHR): Rezultatele testelor de laborator sau istoricul medical al pacienților sunt stocate digital sub formă de Registre Electronice de Sănătate (EHR). Sistemele EHR activate de RPA și IA funcționează ca instrumente inteligente și bazate pe dovezi, ajutând profesioniștii din sănătate să ia decizii și concluzii mai informate pentru o îngrijire mai bună a pacienților.

Caz de utilizare: Bănci și Finanțe

Cercetările și Piețele prevăd că, între 2023 și 2028, sectorul serviciilor financiare și al asigurărilor va avea cea mai mare adoptare a hiperautomatizării, depășind alte sectoare cu 32% din piață.

Principalele constatări din unele dintre cazurile de utilizare RPA din viața reală în industria bancară sunt prezentate mai jos.

1. Contabilitate: Un program RPA bine configurat poate ajuta la standardizarea datelor pentru registrele generale și la automatizarea intrărilor complexe de jurnal și a reconcilierilor de documente.
2. Conturi Plătite: Aici, botii RPA pot fi îmbunătățiți cu Recunoaștere a Caracterelor Optice (OCR) pentru a captura și transmite automat date, oferind în același timp o urmă de audit și simplificând raportarea conformității.
3. Detectarea fraudelor: Instituțiile financiare dețin informații extinse despre clienți, care sunt atât confidențiale, cât și susceptibile la amenințări cibernetice. Sistemele de detectare a anomaliilor bazate pe învățare automată și sistemele de detectare a fraudelor îmbunătățite de RPA s-au dovedit a fi eficiente. În loc de a se baza pe procese manuale, băncile pot utiliza instrumente RPA pentru a monitoriza continuu tranzacțiile, a identifica anomalii folosind un sistem bazat pe reguli, a semnala potențiale fraude și a alerta personalul uman pentru investigații ulterioare.
4. Salarii: RPA poate armoniza datele de-a lungul mai multor sisteme de urmărire a timpului, evalua orele de schimb și identifica erorile de foaie de timp.

Concluzie

Hiperautomatizarea urmează în prezent un drum ilustru, servind ca avangardă pentru companii din diverse industrii și domenii de afaceri în impulsarea transformării digitale. Cu toate acestea, asemenea oricărei inovații pionier, implementarea sa prezintă provocări și riscuri inerente.

Hiperautomatizarea se concentrează adesea pe modul de a naviga eficient și de a mitiga provocările și complexitățile multifacetate inerente în implementarea sa. Unele dintre aceste provocări cheie includ:

• Încălcări ale confidențialității datelor: Protejarea datelor sensibile și a sistemelor de amenințările cibernetice și asigurarea respectării regulamentelor de protecție a datelor.
• Dilema prejudecății IA: Confruntarea prejudecăților inerente în algoritmi și asigurarea imparțialității în rezultatele deciziilor.
• Date compromise: Gestionarea datelor extinse din surse diverse și garantarea preciziei, fiabilității și pertinenței lor.
• Îmbunătățirea forței de muncă: Echilibrarea integrării judecății umane cu procesele decizionale automate.

Prin depășirea acestor provocări și atingerea unui nivel ridicat de maturitate în hiperautomatizare, întreprinderile pot îmbunătăți eficiența fluxurilor de lucru. În același timp, vor găsi mai ușor să determine indicatorii cheie de performanță (KPI) potriviți pentru implementarea noilor modele de venit bazate pe metrici, adaptate nevoilor lor de afaceri.