RPA dan ekspansinya ke AI:Mendorong era baru penyelarasan bisnis dan TI

'Kasus penggunaan otomatisasi cerdas juga akan terus berkembang seiring dengan datangnya teknik dan solusi AI baru ke pasar, secara radikal mengubah tempat kerja masa depan.'

Otomatisasi proses robot (RPA) telah membawa kami jauh ke arah membuka manfaat produktivitas yang terikat dalam proses manual selama beberapa tahun terakhir dan memperkuat pola pikir bahwa segala sesuatu dapat berubah tanpa perlu rekayasa ulang sistem besar-besaran.

Ketika perubahan besar-besaran bukanlah pilihan yang realistis bagi organisasi, RPA dapat bertindak sebagai katalis untuk membantu kemajuan bisnis dan menambah nilai, memungkinkan mereka untuk membangun rencana strategis seputar investasi yang telah mereka lakukan ke dalam sistem lama mereka.

Ekspansi ke kecerdasan buatan (AI) adalah langkah berikutnya dari bentuk transformasi granular yang lebih cepat ini, dengan semakin banyak aktivitas bisnis yang otomatis seluruhnya atau sebagian dengan cara yang semakin canggih. Ini biasanya disebut sebagai RPA kognitif atau, CRPA.

Jadi, apa saja kasus penggunaan dunia nyata yang menggabungkan RPA dan AI menjadi solusi otomatisasi cerdas yang lebih luas?

Proses penemuan

Saat teknologi digital baru masuk ke pasar, profesional bisnis dihadapkan pada tantangan untuk memahami dengan tepat di mana solusi dapat bermanfaat untuk mendorong efisiensi dan mengembangkan kasus bisnis untuk implementasi.

Seringkali, Anda secara intuitif akan mengetahui di mana terdapat inefisiensi, tetapi ini harus didukung oleh pandangan yang lebih berbasis bukti dan dari bawah ke atas tentang apa yang terjadi di seluruh sistem dan perangkat TI bisnis untuk membuat alasan yang kuat untuk investasi – ini adalah dimana proses penemuan sangat penting. Perbedaan antara persepsi tentang letak ketidakefisienan dan apa yang terjadi di dalam lanskap sistem dapat mengejutkan.

Dengan memanfaatkan analitik, pembelajaran mesin, dan AI, Anda dapat membangun pandangan berbasis bukti tentang proses operasional organisasi, yang pada gilirannya memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang di mana teknologi digital dapat diterapkan – apakah itu perubahan sistem atau penerapan RPA ke proses pengecualian misalnya. Ini juga memungkinkan Anda menilai manfaat dari solusi ini setelah diterapkan.

Mengelola data tidak terstruktur

Terlepas dari munculnya solusi digital dan robotika, tantangan signifikan bagi bisnis terus menjadi pengelolaan formulir, korespondensi, kontrak, dan konten teks gratis lainnya. Hal ini terutama terjadi pada materi eksternal seperti kontrak pelanggan atau pemasok, yang menciptakan kebutuhan akan manajemen kasus yang sangat manual.

Saat ini merupakan salah satu area utama di mana bisnis ingin memperluas RPA ke domain AI. Dalam konteks ini, RPA adalah agregator, mendapatkan data mentah yang diperlukan untuk memberi makan komponen AI, baik itu berdasarkan visi komputer, pencocokan pola, pengklasifikasi, atau pemrosesan bahasa alami. Setelah modul AI menyelesaikan fungsinya, RPA kemudian dapat digunakan untuk memasukkan jawaban ke dalam sistem target.

RPA, bila didukung oleh berbagai modul AI, dapat memberikan kemampuan khusus untuk melakukan tugas pemrosesan subjektif yang biasanya dilakukan oleh orang.

Antarmuka percakapan

Menurut sebuah studi yang dilakukan oleh Capgemini tahun ini, asisten suara akan menjadi mode interaksi konsumen yang dominan dalam tiga tahun ke depan – 24% sudah mengatakan mereka akan menggunakan chatbots dan voicebots daripada situs web. Lonjakan asisten suara seperti Asisten Google, Amazon Alexa, dan Siri dari Apple mengubah hubungan pelanggan secara dramatis, dan bisnis dipaksa untuk mempertimbangkan bagaimana mereka dapat dimanfaatkan.

Untuk menerapkan solusi ini dalam bisnis, kami memerlukan mekanisme yang membuka akses ke kawasan aplikasi organisasi. Sebuah voicebot atau chatbot tentu saja hanya secerdas informasi yang dapat diekstraksi dan disampaikan kepada penggunanya. Caranya, dalam contoh ini, adalah dengan menggunakan robot untuk mengambil dan mengirimkan data ke antarmuka percakapan kita, yaitu chatbot, dan dengan demikian menjawab pertanyaan yang diajukan.

Hal ini dicapai oleh chatbot yang mengubah pertanyaan abstrak menjadi serangkaian pertanyaan yang dapat dipahami oleh sistem RPA. Robot kemudian menanyakan sistem catatan untuk mengambil item data yang relevan, mengemasnya dan mengembalikan paket tersebut ke chatbot, memungkinkannya untuk merekonstruksinya menjadi respons bahasa alami.

RPA adalah komponen penting dalam membuka aplikasi – terutama yang sulit untuk diintegrasikan – dan memungkinkan mereka untuk berpartisipasi dalam dunia baru antarmuka percakapan.

Kecepatan untuk mendapatkan wawasan

Semua bisnis memiliki beberapa bentuk pipa data yang memberi makan rantai pasokan dan gudang mereka. Mereka dirancang untuk mencoba menyediakan 100% data yang dibutuhkan secara teratur. Meskipun biasanya cukup untuk pelaporan, ini bukan kumpulan data yang cukup lengkap untuk analisis dan pembuatan wawasan.

Selalu ada 'mil terakhir' analisis tambahan yang diperlukan untuk menangkap bagian tertentu dari wawasan. Ini menambah kumpulan data dengan data untuk mendukung analisis akar penyebab tantangan seperti penutupan akhir bulan misalnya.

RPA dapat digunakan untuk mendukung ekstraksi terakhir, menyediakan agregasi dan persiapan data untuk mendukung kebutuhan pelaporan yang dinamis, tanpa harus menunggu TI perusahaan memperluas jalur pipa data. Ini pada gilirannya, memungkinkan kita untuk memprediksi dan melakukan hal-hal yang secara historis sulit bagi manusia.

Kami berjuang untuk memprediksi karena kami tidak dapat menangani volume data yang sangat besar. Kami berjuang untuk menceritakan volume besar data yang mencakup banyak baris divisi atau departemen. AI dapat digunakan untuk memodelkan dan memprediksi atau menggunakan teknik pembuatan bahasa alami untuk membuat ringkasan naratif yang benar secara tata bahasa dari temuan dalam blok data mentah alih-alih menggunakan pasukan manusia.

Dalam banyak kasus penggunaan yang diuraikan di atas, kami tetap berada di fase paling awal dalam memanfaatkan manfaat RPA dan ekspansinya ke AI. Namun, itu hanya menunjukkan seberapa besar RPA akan terus berkembang dan berkembang dalam bisnis di tahun-tahun mendatang.

Kasus penggunaan otomatisasi cerdas juga akan terus berkembang seiring dengan hadirnya teknik dan solusi AI baru, yang secara radikal mengubah tempat kerja di masa depan. Agar bisnis dapat sepenuhnya memanfaatkan teknologi ini, pertama-tama mereka harus memahami bagaimana solusi ini dapat mengubah proses mereka dan menerapkan tata kelola yang ketat untuk memastikan pengambilan keputusan mereka efektif.

Jika bisnis berusaha untuk menerapkan solusi yang terhubung namun terperinci ini di seluruh organisasi mereka, ini akan membantu mereka mendorong transformasi kecepatan ganda, dan era baru penyelarasan bisnis dan TI akan mengikuti.