AI-Mekanize Hyperautomation’ı Organizasyonel Karar Alma için Kullanma

Çağdaş işletmeler, karar dinamiklerini değiştirmek ve dijital dönüşümün başında AI-mekanize hiperotomasyonu önceliklendirmek zorundadır. Bu yakın zamanda ortaya atılan olgu neden endüstrileri şaşırtıyor?

Mevcut akademik çalışmalar, büyük ölçüde Robotic Process Automation (RPA) teorik temellerini veya belirli alanlardaki endüstriye özgü etkilerini sunar, özellikle finans, imalat veya sağlık gibi alanlar. Bu ikilemi açıklamak için bu makale, RPA’nın güncel durumunu analiz etmeyi ve Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) teknolojilerinin birleşen etkisini incelemeyi amaçlar. Doğal olarak, karar alma bağlamında bir anahtarlama sağlayıcı olarak ‘hiperotomasyon’ bağlamında potansiyel boşlukları tespit etmek için ampirik bir çalışma sunar.

Giriş: Hiperotomasyon Spotlight’a Giriyor

Hiperotomasyon, RPA, AI, ML, Doğal Dil İşleme (NLP) ve öngörülü analiz gibi önde gelen teknolojileri entegre eden çok yönlü bir strateji olarak ortaya çıkıyor. Basitçe söylemek gerekirse, bu, akıllı otomasyonun bir üst sürümüdür. Modern iş bağlamında, hiperotomasyon, işletme dijital yolculuğunu hızlandırarak kritik yenilik girişimlerini, AI benimsemesini ve dijital karar almayı hızlandıran bir teknolojik uzantıdır. İşletmelerin iş przypadelerini dıştan içe doğru kapsamlı bir şekilde ele almalarını gerektirir. İşletme teknologları net otomasyon hedeflerine sahip olduğunda ve araçları gerektiği gibi kullandıklarında, işlemlerdeki borcu etkili bir şekilde ele alabilir.

Gartner, hiperotomasyonu sağlayan yazılım teknolojilerine yönelik küresel harcamaların 2026’ya kadar 1,04 trilyon ABD Dolarına ulaşacağını öngörüyor. Precedence Research’e göre, hiperotomasyon pazarının büyüklüğü 2032’ye kadar 197,58 milyar ABD Dolarına ulaşacak.

Hiperotomasyon, işlevleri maksimum potansiyellerine ulaştırmak için entegre otomasyon araçlarının stratejik kullanımını bilimsel olarak tanımlayabilir. Bu, artan verimlilik, geliştirilmiş operasyonel verimlilik ve önemli maliyet tasarrufu sağlar.

RPA Botları Süper Botlara Dönüşüyor: Akıllı Karar Almaya Yön Veriyor

Önceden kural tabanlı programlar aracılığıyla öğrenme kalıpları ve insan davranışlarını taklit ederek tekrarlayan ve basit görevleri gerçekleştiren RPA botları, Konuşma AI ve Sinir Ağı algoritmalarıyla süper botlara dönüşmüştür. Bu kendini öğrenen ajanlar, bilişsel akıl yürütme yapılandırır ve RPA botlarının karmaşık görevleri minimal (gözetimli botlar) veya sıfır (gözetimsiz botlar) insan müdahalesiyle otomatikleştirmesine olanak tanır. Ancak, geleneksel RPA’yı gelişmiş türevidirme, bilişsel otomasyonu yönlendirirken risk uyarısı burada yatmaktadır. İşletme teknologları, birçok durumda RPA girişimlerini ölçeklendirmekte başarısız olurlar, ya da bu, zayıf bir uygulama stratejisi, kötü tanımlanmış bir iş przypadesi veya otomatikleştirilecek süreçlerin yanlış seçiminden kaynaklanabilir. Forrester araştırması, kullanıcı gruplarının %52’sinin RPA programlarını ölçeklendirmekte zorluk çektiğini belirtiyor.

RPA, iki thập yıldır, özellikle Enterprise Kaynak Planlaması (ERP) ve Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) gibi alanlarda yapılandırılmış veriler kullanarak deterministik sonuçlar sunarak varlığını sürdürmektedir. İlkel olarak, RPA uygulanabilirliği düşük bilişsel taleplere ve minimal istisna işleme dayanıyordu. Recent vaka çalışmaları, AI güçlendirilmiş RPA botlarının subjektif yargılara varma, yorumlama becerileri kullanma ve çoklu vaka istisnalarını ele alma yeteneğini gösterdiğini ortaya koyuyor.

Yapay Genel Zeka ve Büyük Dil Modellerinin (LLM) RPA ile entegrasyonu, sanal ajanların bilişsel yeteneklerini geliştirir ve müşterilerin tercihlerini öğrenerek insana benzer etkileşimler ve kişiselleştirilmiş geri bildirimler sağlar. IT Hizmet Yönetimi manzarası, ağ sorunlarını giderme, yazılım güncelleme kurulumu ve parola sıfırlama gibi ortak sorunları ele alarak 24*7 erişilebilirlik ile güçlendirilmiştir.

İşletmeler, RPA ekosistemlerinde Konuşma AI araçlarını API’lerle entegre ederek, müşteri etkileşiminde karar alma sırasında insan kaynağına olan ihtiyacı ortadan kaldıran “Kendi Botunuzu Getirin” trendini benimsemektedir. Bu değişim, 2024 yılına kadar norm haline gelecektir.

AI ve ML Eğitim Algoritmaları Atomik Düzeyde Derin ‘Öğrenme’ ve ‘Düşünme’ için

Her iş akışındaki decision-making noktalarında, yazılım robotları, yüksek hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri profiller ve iş süreçleri boyunca otomasyonu düzenler.

Derin öğrenmenin merkezinde, ML tabanlı Sinir Ağı algoritmaları yer alır ve karar alma sürecini nicel bir ölçekte devrim niteliğinde değiştirmiştir. Büyük veri girişini -hacimli, dağınık ve eksik veri girişini- işler ve olasılık parametreleri içinde öğrenme ve tahminleri yinelemeli olarak çalıştırır ve nihayetinde bir çıktı üretir.

Optik Karakter Tanıma (OCR) teknolojisi, sağlık sektöründeki gerçek yaşam RPA uygulamaları için değerli bir yardımcıdır. Örneğin, Doğal Dil İşleme (NLP) ve metin analizi kullanarak, OCR, reçete etiketleri, hasta formları, doktor notları ve laboratuvar sonuçları gibi el yazısı veya basılı belgeleri dijital formata dönüştürebilir. Bu, sağlık bilgisi depolama ve yönetimini basitleştirir ve organize veritabanları sağlar. Depolanan veriler kolayca erişilebilir ve bir hastanın tıbbi geçmişinden değerli bilgiler çıkarılabilir.

Uygulama Örneği: Sağlık

Precedence Research verilerine göre, küresel RPA sağlık pazarının 2032 yılına kadar 14,18 milyar ABD Dolarına ulaşması beklenmektedir.

Örnek Nokta: İngiltere’nin Önde Gelen Sağlık Sistemi İdari Otoritesi

• Klinik Bilgi Desteği: İngiltere’nin önde gelen kamu kuruluşu, GP Connect girişimini başlattı. Bu program, Genel Pratisyenler (GP) ve yetkili klinik personelin kliniğinden klinik bilgisini paylaşmasına ve erişmesine olanak tanır, böylece veri erişilebilirliğini iyileştirerek hasta bakımını geliştirir.
• Hasta Kayıt: Sağlık sistemi yetkilisi, RPA çözümü kullanarak kayıt işlemini basitleştirdi. Botlar, hasta tarafından sunulan verileri kliniğe girerek manuel girişe olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
• RPA Tedarikçi Desteği: Otorite, GP uygulamalarına çeşitli işlemleri otomatikleştirmelerine yardımcı olmak için güvenilir RPA çözüm tedarikçileriyle işbirliği yapar. Bu girişim, verimliliği artırmayı, klinisyen ve idari personelin zamanını kazanmayı, hizmet sunma maliyetlerini azaltmayı ve hasta bakım kalitesini yükseltmeyi amaçlar.

Genel Sağlık Uygulama Örneği ve Faydaları

1. Medikal Sigorta: RPA güçlendirilmiş hiperotomasyon, insan yeteneklerinden daha yetenekli bir şekilde sağlık dolandırıcılığını tespit eder. Masum insan hatası ortadan kaldırılır ve sağlık sigorta şirketleri, minimal insan müdahalesiyle talepleri işleyebilir.
2. İlaç Keşfi ve Ar-Ge: RPA çözümleri, ilaç geliştirme ve araştırmasını dönüştürmek için yaşam bilimi endüstrisinde temel bir teknoloji aracıdır. Örneğin, RPA, Covid-19 aşılarının potansiyel olarak pazara sürülme süresini iyileştirmede önemli bir rol oynamıştır. RPA’yı çeşitli IT sistemleriyle entegre ederek, İlaç Keşfi, Klinik Deneyler, Farmakovijilans ve Doğrulama insan hatası olmadan verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir.
3. Lab Raporlama ve EHR: Laboratuvar test sonuçları veya hastaların klinik geçmişi, Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) olarak dijital olarak depolanır. RPA ve AI destekli EHR sistemleri, sağlık profesyonellerinin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olan, kanıta dayalı araçlar olarak işlev görür.

Uygulama Örneği: Bankacılık ve Finans

Araştırma ve Pazarlar, 2023-2028 yılları arasında finansal hizmetler ve sigorta sektörlerinin hiperotomasyon benimsemesinde diğer sektörleri geride bırakarak %32’lik bir pazar payına ulaşacağını öngörüyor.

Banka endüstrisindeki bazı önemli gerçek yaşam RPA kullanım örneklerinden elde edilen ana bulgular aşağıda verilmiştir.

1. Muhasebe: İyi yapılandırılmış bir RPA programı, genel defterler için verileri standardize etmeye ve karmaşık muhasebe kayıtlarını ve belge uzlaşmaları otomatikleştirmeye yardımcı olabilir.
2. Hesap Ödemeleri: Burada, RPA botları, otomatik veri yakalama ve iletimi için OCR ile güçlendirilebilir ve aynı zamanda bir denetim izi sağlar ve uyum raporlamasını basitleştirir.
3. Dolandırıcılık Tespiti: Finansal kurumlar, yüksek derecede gizli ve siber tehditlere açık geniş müşteri bilgilerine sahiptir. Makine öğrenimi tabanlı anormalı tespit ve RPA güçlendirilmiş dolandırıcılık tespit sistemleri etkili olmuştur. Manuel işlemlere güvenmek yerine, bankalar RPA araçlarını kullanarak işlemleri sürekli olarak izleyebilir, kural tabanlı bir sistem kullanarak anormallikleri tespit edebilir, potansiyel dolandırıcılığı saptayabilir ve insan personeli daha ileri bir inceleme için uyarabilir.
4. Ödenek: RPA, çoklu zaman tutma sistemleri arasında verileri uyumlu hale getirebilir, vardiya saatlerini değerlendirebilir ve zaman çizelgesi hatalarını tespit edebilir.

Sonuç

Hiperotomasyon, çeşitli endüstriler ve iş alanlarındaki şirketler için dijital dönüşümü hızlandırarak parlak bir yol çizmektedir. Ancak, her öncü yenilik gibi, uygulanmasıyla ilgili içkin zorluklar ve riskler ortaya çıkmaktadır.

Hiperotomasyon, genellikle uygulanmasının içkin çok yönlü zorlukları ve karmaşıklıklarını nasıl etkili bir şekilde yönlendirip hafifleteceğini merkezinde tutmaktadır. Temel bazı zorluklar şunları içerir:

• Veri Gizliliği İhlalleri: Hassas verileri ve sistemleri siber tehditlerden korumak ve veri koruma düzenlemelerine uymayı sağlamak.
• AI Yanlılığı İkilemi: Algoritmaların içkin yanlılıklarıyla yüzleşmek ve karar sonuçlarında tarafsızlığı sağlamak.
• Uyumlu Veri: Çeşitli kaynaklardan geniş veri yönetimi ve verilerin doğruluğunu, güvenilirliğini ve alakalılığını garanti etmek.
• İşgücü Arttırması: Otomatikleştirilmiş karar alma süreçleriyle insan yargısını dengelemek.

Bu zorlukları aşarak hiperotomasyonda daha yüksek bir olgunluk seviyesine ulaşan işletmeler, iş akışları verimliliğini hızlandırabilir. Aynı zamanda, iş gereksinimlerine uygun yeni ölçüt tabanlı gelir modelleri uygulamak için doğru Ana Performans Göstergeleri (KPI)’ni belirlemek daha kolay hale gelir.