Η υπερ-αυτοματοποίηση μεταμορφώνει τις βιομηχανίες αυτοματοποιώντας εργασίες σε όλες τις ροές εργασίας. Αυτό συνεπάγεται με πιο γρήγορες, έξτρα πράσινες και έξυπνες μεθόδους. Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι οι δυνάμεις πίσω από την υπερ-αυτοματοποίηση.
Με την ενσωμάτωση αυτών των τεχνολογιών, οι εταιρείες μπορούν να επεκτείνουν την αυτοματοποίηση πέρα από τις συμβατικές επαναλαμβανόμενες εργασίες. Αυτό συμβάλλει στην έξυπνη λήψη αποφάσεων, στην προγνωστική ανάλυση και στη βελτιστοποίηση τρόπων. Αυτή η δημοσίευση θα διερευνήσει πώς η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση διαμορφώνουν την υπερ-αυτοματοποίηση και τα πλεονεκτήματα που παρέχουν στους οργανισμούς.
Τι είναι ακριβώς η υπερ-αυτοματοποίηση
Ο υπερ-αυτοματισμός είναι το επόμενο βήμα πέρα από τον παραδοσιακό αυτοματισμό. Τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση, η αυτοματοποίηση μεθόδων ρομπότ (RPA) και η διαχείριση επιχειρηματικών διαδικασιών (BPM) συνδυάζονται για να αυτοματοποιήσουν τις εμπορικές διαδικασίες από άκρο σε άκρο.
Αυτό περιλαμβάνει τον εντοπισμό, την αξιολόγηση και την αυτοματοποίηση όσο το δυνατόν περισσότερων διαδικασιών μέσα σε μια εταιρεία, κάνοντας τις ροές εργασίας πιο προσαρμόσιμες και επεκτάσιμες. Ο υπερ-αυτοματισμός βασίζεται στενά στην τεχνητή νοημοσύνη και την μηχανική μάθηση.
Αυτό γιατί αυτές οι τεχνολογίες επιτρέπουν στα συστήματα υπολογιστών να κάνουν επαναλαμβανόμενες εργασίες, να εξετάζουν σημαντικούς όγκους δεδομένων, να εξάγουν συμπεράσματα από αυτά και να λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς ανθρώπινη συμμετοχή.
Εξαιτίας αυτής της βελτιωμένης ικανότητας, οι επιχειρήσεις μπορούν να μεταβούν από την αυτοματοποίηση βασισμένη σε κανόνες σε πιο εξελιγμένα, έξυπνα συστήματα αυτοματισμού.
Οι κρίσιμοι ρόλοι της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στον υπερ-αυτοματισμό
1. Διευκόλυνση λογικής λήψης αποφάσεων
Τα συμβατικά μηχανήματα αυτοματισμού χρησιμοποιούν προκαθορισμένες οδηγίες ή κανονισμούς για να λειτουργήσουν. Η υπερ-αυτοματοποίηση μπορεί να περάσει με αυτόν τον τρόπο στην τεχνητή νοημοσύνη και την μηχανική μάθηση , τα οποία παρέχουν στις δομές την ικανότητα να κάνουν κρίσεις με βάση την ανάλυση στατιστικών στοιχείων πραγματικού χρόνου.
Κάνοντας χρήση ιστορικών γεγονότων και πληροφοριών, η συσκευή συλλαμβάνει αλγόριθμους, επιτρέποντας στο σύστημα να αλλάζει και να μετατρέπει καταστάσεις, να εξορθολογίζει τις διαδικασίες και να καταλήγει σε συμπεράσματα με μεγαλύτερη γνώση.
Για παράδειγμα, τα συστήματα αυτοματισμού εντός του τραπεζικού τομέα μπορούν να χειριστούν πακέτα δανείων. Κοιτώντας το πιστωτικό σκορ του αιτούντος, τους παράγοντες κινδύνου και το οικονομικό ιστορικό, αυτά τα ρομπότ μπορούν να λάβουν αποτελεσματικές αποφάσεις.
Με την ενσωμάτωση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, το λογισμικό μπορεί να διερευνήσει την πιστοληπτική ικανότητα ενός αιτούντος και να καθορίσει εάν θα εγκρίνει ή όχι την αίτησή του χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση.
2. Χαρτογράφηση και Ανακάλυψη Διαδικασιών
Ο καθορισμός του ποιες οργανωτικές λειτουργίες μπορούν και πρέπει να αυτοματοποιηθούν είναι ένα κρίσιμο πρώτο βήμα στη διαδικασία υπερ-αυτοματισμού. Η ανακάλυψη διαδικασιών επωφελείται πολύ από την αυτόματη χαρτογράφηση των ροών εργασίας, τον εντοπισμό σημείων συμφόρησης και την ανάδειξη ευκαιριών βελτιστοποίησης που παρέχονται από την τεχνητή νοημοσύνη και την μηχανική μάθηση.
Αυτά τα εργαλεία βοηθούν τις εταιρείες να αποφασίσουν ποιες λειτουργίες θα αυτοματοποιήσουν για βέλτιστη απόδοση, χρησιμοποιώντας πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα για να καθορίσουν ποιες εργασίες απαιτούν τους περισσότερους πόρους.
Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εξετάσουν τις μεθόδους αλυσιδωτής παράδοσης μιας επιχείρησης και να αποφασίσουν ποιες μη αυτόματες ευθύνες προκαλούν καθυστερήσεις ή αναποτελεσματικότητα. Εντοπίζοντας αυτά τα αδύναμα σημεία, οι ομάδες μπορούν να εξορθολογίσουν τις λειτουργίες μέσω υπεραυτοματισμού.
3. Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) που χρησιμοποιείται για αυτοματοποίηση εγγράφων
Στον υπερ-αυτοματισμό, το NLP, ένα τμήμα AI, επιτρέπει στις μηχανές να συλλάβουν, να ερμηνεύσουν και να δημιουργήσουν ανθρώπινη γλώσσα. Το NLP είναι κρίσιμο για την αυτοματοποίηση εργασιών που περιλαμβάνουν την αντιμετώπιση και την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων μη δομημένων αρχείων, όπως email, νομικά έγγραφα και σχόλια καταναλωτών.
Μέσω του NLP, οι διαδικασίες υπερ-αυτοματισμού μπορούν να εξετάσουν συμβάσεις, να εξάγουν βασικά δεδομένα και να στείλουν αρχεία σεμιναρίων στα ακριβή τμήματα για αξιολόγηση ή έγκριση. Αυτό περιορίζει τον χρόνο που αφιερώνεται στη μη αυτόματη επεξεργασία αρχείων και διασφαλίζει ότι οι βασικές πληροφορίες καταγράφονται όπως θα έπρεπε.
Για παράδειγμα, οι νομικές εταιρείες χρησιμοποιούν αυτοματισμό με δυνατότητα NLP για τη σάρωση και την κατηγοριοποίηση νομικών εγγράφων, κάτι που τις βοηθά να χειρίζονται και να ανακτούν τα ισχύοντα αρχεία πιο αποτελεσματικά.
4. Βελτίωση του αυτοματισμού ρομποτικής διαδικασίας (RPA)
Το RPA εστιάζει στην αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων και τυπικών πληροφοριών, καθηκόντων που βασίζονται κυρίως σε κανόνες. Ωστόσο, σε συνδυασμό με την τεχνητή νοημοσύνη και την μηχανική μάθηση, το RPA εξελίσσεται σε ένα έξυπνο gadget ικανό να διαχειρίζεται πιο σύνθετες υποχρεώσεις που απαιτούν λήψη επιλογών.
Οι αλγόριθμοι που γνωρίζουν τη μηχανή μπορούν να ωραιοποιήσουν το RPA μαθαίνοντας διαρκώς από τα γεγονότα και προσαρμόζοντας στις ρυθμίσεις, καθιστώντας τις αυτοματοποιημένες δομές εξαιρετικά ευέλικτες. Για παράδειγμα, οι δομές RPA που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να διαχειριστούν διάφορα ερωτήματα εξυπηρέτησης πελατών.
Αυτό περιλαμβάνει την ανταπόκριση σε κοινά ερωτήματα πελατών, τον χειρισμό επιπλέον περίπλοκων ευθυνών, όπως η αντιμετώπιση προβλημάτων τεχνικών ζητημάτων. Αυτά τα συστήματα μαθαίνουν από προηγούμενες αλληλεπιδράσεις και προσφέρουν προσαρμοσμένες απαντήσεις, μειώνοντας την ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση.
5. Προγνωστικά στατιστικά για προληπτικές διεργασίες
Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση είναι ζωτικής σημασίας για την προγνωστική ανάλυση, μια βασική πτυχή του υπεραυτοματισμού. Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί αρχαία στατιστικά στοιχεία και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να προβλέψει μελλοντικές τάσεις ή συνέπειες.
Η υπερ-αυτοματοποίηση αξιοποιεί προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για τον προληπτικό έλεγχο των λειτουργιών, τον εντοπισμό προβλημάτων χωρητικότητας και τη σύσταση μελλοντικών κινήσεων. Η προγνωστική ανάλυση, για παράδειγμα, μπορεί να παρακολουθεί τις λειτουργίες εξοπλισμού στον κατασκευαστικό τομέα και να προβλέψει πιθανές δυσλειτουργίες πριν συμβούν.
Οι επιχειρήσεις μπορούν να μειώσουν το χρόνο διακοπής λειτουργίας και να αυξήσουν τη λειτουργική απόδοση προγραμματίζοντας προληπτικά τη συντήρηση σε περιόδους που ο εξοπλισμός είναι πιο πιθανό να αποτύχει.
6. Εξορθολογισμός περίπλοκων διαδικασιών λήψης αποφάσεων
Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση καθιστούν εφικτό τον υπερ-αυτοματισμό, χειριζόμενος όλο και πιο περίπλοκες ροές εργασίας με πολλά σημεία λήψης αποφάσεων. Ο αυτοματισμός που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη λήψη κλινικών επιλογών σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη, αξιολογώντας τις πληροφορίες των ασθενών, κάνοντας διαγνώσεις και προτείνοντας κατευθύνσεις δράσης.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να προσδιορίσουν τεράστιους όγκους πληροφοριών από επιστημονικές δοκιμές, γενετικές στατιστικές και επιστημονικά δεδομένα για τη δημιουργία εξατομικευμένων αναφορών υγειονομικής περίθαλψης.
Με παρόμοιο τρόπο, στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, οι στρατηγικές με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αυτοματοποιήσουν τη διαχείριση επενδυτικού χαρτοφυλακίου. Αναλύοντας τις εξελίξεις της αγοράς, τα προφίλ πελατών και τις οικονομικές προσδοκίες, μπορεί να δημιουργήσει εξατομικευμένες οικονομικές συμβουλές και καλύτερα αποτελέσματα χρηματοδότησης.
Το μέλλον του υπερ-αυτοματισμού με τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση
Καθώς η τεχνολογία τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση εξελίσσονται, η λειτουργία τους στην οδήγηση υπεραυτοματισμού θα γίνει πιο σημαντική. Οι μελλοντικές στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης, που αποτελούνται από βαθιά μάθηση, ενισχυτική μάθηση και αυτοδύναμα συστήματα επιλογής, θα ενισχύσουν επίσης τις δυνατότητες του υπεραυτοματισμού.
Οι επιχειρήσεις θα μπορούσαν να αυτοματοποιήσουν ακόμη μεγαλύτερες πολύπλοκες ευθύνες, οδηγώντας σε μεγαλύτερη λειτουργική απόδοση, καινοτομία και ανταγωνιστικότητα. Επιπρόσθετα, ο συνδυασμός τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης με ανερχόμενες τεχνολογίες όπως το blockchain και το IoT θα δημιουργήσει νέες δυνατότητες για υπερ-αυτοματισμό σε διάφορους κλάδους.
Αυτή η σύγκλιση θα επιτρέψει στις εταιρείες να ελέγχουν αποκεντρωμένες στρατηγικές, να αναλύουν έγγραφα από συνδεδεμένες συσκευές και να αυτοματοποιούν εργασίες που προηγουμένως ήταν αδύνατες.
