Lima Inovasi AI Kunci yang Meningkatkan Otomasi Cerdas

Kemajuan teknologi berbasis AI membuat otomasi cerdas semakin cerdas:

Istilah ‘otomasi cerdas’ mungkin membuat Anda teringat mobil tanpa sopir. Dalam kenyataan, contoh otomasi cerdas sudah ada di sekitar kita—membasmi hampir semua industri dan memainkan kehadiran yang sering tidak terlihat tetapi berkembang dalam kehidupan sehari-hari kita. Perusahaan mengeksplorasi berbagai cara untuk menggunakan otomasi cerdas untuk menggantikan manusia dalam tugas berulang, membebaskan orang terampil untuk menaruh bakat mereka ke dalam hal yang lebih baik. Manfaat lainnya meliputi produktivitas yang ditingkatkan, efisiensi yang ditingkatkan, penghematan biaya, akurasi yang ditingkatkan, hasil proses yang lebih baik, dan tindakan serta keputusan yang lebih cepat. Selain itu, otomasi cerdas menghasilkan wawasan dan peluang yang memungkinkan perusahaan untuk melahirkan produk, layanan dan bisnis baru.

Otomasi cerdas menggabungkan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML) dan teknologi otomatisasi. Dibandingkan otomatisasi ‘reguler’ yang berdasarkan skrip atau aturan, otomasi cerdas dapat diterapkan pada proses yang lebih kompleks; memungkinkan kecepatan dan akurasi yang lebih besar; dan mampu mengekstrak informasi serta mendapatkan pembelajaran yang dapat diumpankan ke proses downstream.

Mari kita lihat contoh umum bagaimana otomatisasi ‘reguler’ menjadi otomasi cerdas—Intelligent Document Processing (IDP).

Organisasi yang memproses sejumlah besar kertas—lembaga keuangan dan perawatan kesehatan, misalnya—lama menggunakan teknologi optik karakter pengenalan (OCR) untuk memindai dan menciptakan salinan digital dokumen, tetapi untuk mendapatkan informasi dari dokumen, dokumen harus sesuai dengan templat standar sehingga teks dapat diekstrak dari bidang tertentu. Namun hari ini, solusi IDP meningkatkan kemampuan OCR dengan penglihatan komputer untuk menangkap data dari semua jenis dokumen. Penambangan teks dan pembelajaran mesin digunakan untuk mengklasifikasikan informasi, dan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan algoritma pembelajaran dalam digunakan untuk mengekstrak data yang relevan, yang diumpankan ke sistem downstream.

Teknologi otomasi cerdas lainnya juga berkembang dengan cepat, menambahkan serangkaian kemampuan kunci untuk membantu perusahaan mencapai hasil bisnis strategis dan meningkatkan daya saing kompetitif. Berikut ini lima kemajuan teknologi berbasis AI yang membuat otomasi cerdas semakin cerdas:

1. Pengolahan konten: Di masa mendatang, solusi otomatisasi akan mencakup cara yang lebih canggih untuk memproses konten, baik dalam bentuk gambar, teks, ucapan atau video. Kemampuan pengenalan gambar dan pemrosesan canggih yang menggabungkan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran dalam akan mengekstrak, menganalisis dan memahami informasi yang lebih berguna dari gambar digital, ucapan dan video. Pengenalan teks dan suara yang tidak hanya berinteraksi melalui bahasa alami tetapi juga memahami sentimen dan ucapan telah muncul. Perkembangan lebih lanjut akan membantu perusahaan mengekstrak dan mengklasifikasikan lebih banyak informasi dari sumber data setengah terstruktur atau tidak terstruktur seperti email dan surat.
2. Pasar online untuk otomatisasi yang sudah dibangun: Vendor telah mulai membangun/menawarkan pasar online yang memungkinkan mitra dan pelanggan untuk bertukar otomatisasi yang dapat digunakan kembali dan divalidasi vendor termasuk robot untuk proses horizontal dan spesifik industri (misalnya, akuntansi pembayaran dan pemrosesan klaim/hipotek), atau integrasi dengan keterampilan kognitif seperti NLP dan penglihatan komputer. Ini membantu mengembangkan ekosistem untuk memungkinkan akses mudah ke repositori besar dan berkembang dari komponen otomatisasi yang dapat digunakan kembali untuk mengurangi waktu pengembangan bagi perusahaan.
3. Mengotomatisasi otomatisasi: Dalam kemampuan inovatif ini, beberapa platform RPA menggunakan AI untuk tidak hanya menemukan peluang otomatisasi dalam proses bisnis tetapi juga mengidentifikasi variasi proses optimal. Kami melihat perkembangan yang membawa ini lebih jauh dengan secara otomatis membuat dan menambahkan alur kerja otomatisasi yang sesuai secara langsung di studio desain otomatisasi untuk diedit dan dikodekan lebih lanjut oleh pengguna. Ini adalah langkah maju dalam memungkinkan kemudahan penggunaan dan pengembangan otomatisasi yang lebih tinggi untuk membantu perusahaan menskalakan dengan cepat.
4. Tindakan terbaik berikutnya berbasis AI: Meningkatkan rekomendasi tindakan terbaik berikutnya berbasis AI untuk melengkapi Robotic Desktop Automation (RDA). Ini merujuk pada penggunaan AI/ML untuk mengidentifikasi pola berdasarkan perilaku/interaksi pelanggan di masa lalu dan membuat rekomendasi untuk tindakan terbaik berikutnya untuk membantu karyawan memberikan layanan pelanggan yang lebih baik. Ini dapat mencakup saran peluang upsell/cross-sell kepada agen berdasarkan interaksi di masa lalu atau menyarankan pertanyaan yang relevan bagi agen untuk ditanyakan untuk resolusi yang lebih cepat atas keluhan pelanggan.
5. Penyeimbang beban kerja yang cerdas: Penyeimbang beban kerja yang cerdas merujuk pada kemampuan platform untuk menggunakan AI terpadu untuk mengidentifikasi pola distribusi pekerjaan dan belajar untuk mendistribusikan beban kerja secara otonom seiring waktu. Serangkaian algoritma penyeimbang beban dapat digunakan oleh platform untuk mengidentifikasi dan menetapkan tugas kritis kepada robot yang tersedia dalam kasus kekurangan sumber daya yang diantisipasi.

Kemajuan dalam otomasi cerdas tidak terbatas pada kemampuan berbasis AI. Faktanya, vendor membuat langkah maju setiap kuartal dalam pengembangan produk, menambahkan fitur platform yang canggih seperti panel kontrol yang kuat, kontrol runtime robot yang ditingkatkan, dan sistem kontrol cerdas untuk penyeimbang beban kerja dinamis, auto-scaling, dan bahkan mengidentifikasi proses untuk otomatisasi lebih lanjut.

Otomasi cerdas semakin cerdas setiap hari, dan kami hanya telah menggaris bawahi dengan daftar cepat lima kemajuan terkemuka ini. Itu adalah berita yang menarik bagi perusahaan yang siap untuk memulai atau mempercepat perjalanan otomatisasi yang tak terelakkan mereka.

Tentang penulis: Sarah Burnett, Executive Vice President & Distinguished Analyst di Everest Group, adalah ketua BCSWomen dan pendiri AI Accelerator untuk wanita.