RPAにおける人工知能の影響力のある役割

RPAイニシアチブが実現に失敗した場合、これはロボットが十分に賢くないためであるという自然な仮定があります。しかし、スマートになるのはロボットの仕事ではありません。AIの仕事です。

AIとロボットプロセスの自動化は同じ文にまとめられることがよくありますが、RPAイニシアチブの大半はインテリジェンスとは関係ありません。現実には、RPAイニシアチブは通常、反復的で退屈なルールベースのプロセスを自動化して、従業員が顧客中心のタスクなどの実際の「インテリジェントな」作業に集中できるようにする時間を解放しようとするものです。 ; RPAソフトウェアは、なぜ機能するのかを理解せずにプロセスを学習します。たとえば、RPAソフトウェアは、ユーザーインターフェイスに準拠する方法を指示されることに依存しており、カーソルの移動やクリックなど、実行中のタスクを記録し、これらのアクションをコードに変換します。そのため、プロセスの更新や修正はそれを無効にします。現時点では、組織はこの種の問題を手動で維持するために人を配置することに頼っていますが、これは、手作業を行う人を手作業を行うことを必要とする技術に置き換えるため、皮肉なことです。 AIは次の方法で開始できます。

• 基本を正しく理解する：RPAは、AIで強化できる自動化された既存のプロセスを提供することにより、AIの基盤を提供します。 AIを機能させるには、ドメインの知識、データ、およびタスクの理解と手元のスケールが必要です。また、AIの適切な実装に影響を与える可能性のあるプロセスのオーバーホールまたは再設計が必要になる場合があります。
• オンボーディングチーム：人間と機械が共存して、人間の知能と機械学習を統合することで、手元のタスクを補完できます。この移行には、顧客サービスとターゲットKPIを提供することに焦点を移す新しい考え方が必要です。
• 革新への抱擁：人工知能ソリューションは既存のプロセス自動化と統合され、より多くの技術統合が行われ、適応性が高く機敏なビジネス機能を作成できます。

「AI」はどのように役立ちますか？

良いニュースがあります。RPA市場は成熟しています。企業はRPAが何であり、何がそうでないかを認識し始めています。また、デスクトップRPAまたはUIベースのRPAは、すべての組織のすべてのプロセス問題の特効薬ではないことを理解し始めています。この文脈では、企業はボットをよりスマートにするためにAIを探しています。 、AIの誇大広告を切り抜けて、チェスのグランドマスターにもなりうる知的なマシンの概念から離れましょう。学問的には興味深いかもしれませんが、ビジネス上の利益とは関係ありません。

RPAに最も関連するAIの分野は、機械学習、予測分析、高度な認知コンピューティングです。たとえば、AIがUIの更新と変更をスポットし、RPAソフトウェアがそれに応じて動作する方法を想像してください。より広くは、非構造化データの管理は、企業がRPAをAIドメインに拡張しようとしている重要な領域です。これに関連して、RPAソフトウェアはアグリゲーターであり、コンピュータービジョン、パターンマッチング、分類子、自然言語処理など、AIコンポーネントに供給するために必要な生データを取得します。 AIモジュールの機能が完了すると、RPAを使用して回答をターゲットシステムにプッシュできます。RPAは、さまざまなAIモジュールでサポートされている場合、特定の機能を提供して、従来は人が行っていた主観的な処理タスクを実行できます。

AIのワンストップショップはありません

テクノロジー市場には多くの「AIウォッシング」があり、そのため、ビジネスリーダーはAIが適用可能な分野とどのベンダーが本当の取引であるかを特定することは困難です。AI機能に関しては、RPAベンダーの中には、他のもの、特定の分野や産業により適したものもあります。ただし、どのベンダーが最も認知度が高いかを尋ねている場合、間違った質問をしている可能性があります代わりに、組織は見通しを広げて、AIソリューションのより広い混同を採用しようとする必要があります。最高のチャットボット、最高のOCR / ICRドキュメントキャプチャー、または最高の自然言語プロセッサになります。基本的に、AIの非常に狭いユースケースにはすべて、高度にターゲットを絞った精選されたデータセット、膨大な量、専門性が必要です。 「多くの組織は、RPAのピーク能力に達したと感じており、単一のツールでは対処できないプロセスがまだあることを認識しています。実際には、複数のプロセスの課題に対処するために複数のテクノロジーを導入する必要があります。」