Evolusi RPA Menuju AI: Menggerakkan Masa Depan Penyesuaian Bisnis dan TI
'Kasus penggunaan otomatisasi cerdas juga akan terus berkembang seiring hadirnya teknik dan solusi AI baru di pasar, yang secara radikal mengubah tempat kerja di masa depan.'
Otomatisasi proses robotik (RPA) telah membawa kita jauh dalam membuka manfaat produktivitas yang terikat dalam proses manual selama beberapa tahun terakhir dan memicu pola pikir bahwa hal-hal dapat berubah tanpa perlu rekayasa sistem massal.
Ketika perubahan menyeluruh bukan opsi yang realistis bagi organisasi, RPA dapat bertindak sebagai katalis untuk membantu bisnis berkembang dan menambah nilai, memungkinkan mereka membangun rencana strategis sekitar investasi yang telah dilakukan ke dalam sistem warisan mereka.
Ekspansi ke dalam kecerdasan buatan (AI) adalah langkah berikutnya dari transformasi yang lebih granular dan lebih cepat ini, dengan lebih banyak aktivitas bisnis yang sepenuhnya atau sebagian diotomatisasi dengan cara yang semakin canggih. Ini biasa disebut cognitive RPA atau CRPA.
Jadi, apa saja beberapa kasus penggunaan dunia nyata yang menggabungkan RPA dan AI ke dalam solusi otomatisasi cerdas yang lebih luas?
Penemuan Proses
Seiring hadirnya teknologi digital baru di pasar, profesional bisnis dihadapkan pada tantangan untuk memahami tepat di mana solusi dapat bernilai untuk mendorong efisiensi dan mengembangkan bisnis case untuk implementasi.
Seringkali, Anda akan secara intuitif tahu di mana terdapat inefisiensi, namun ini harus didukung oleh pandangan yang lebih berbasis bukti dan bottom-up tentang apa yang terjadi di seluruh sistem TI dan perangkat bisnis untuk membuat kasus investasi yang kuat – inilah mengapa penemuan proses sangat penting. Perbedaan antara persepsi di mana inefisiensi berada dan apa yang terjadi di dalam lanskap sistem dapat mengejutkan.
Dengan memanfaatkan analitik, machine learning 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 – baik itu perubahan sistem atau penerapan RPA untuk pengecualian proses misalnya. Ini juga memungkinkan Anda untuk menilai manfaat solusi-solusi ini setelah mereka diterapkan.
Mengelola Data Tidak Terstruktur
Meskipun munculnya solusi digital dan robotika, tantangan signifikan bagi bisnis terus menjadi pengelolaan formulir, korespondensi, kontrak, dan konten teks bebas lainnya. Ini khususnya terjadi pada materi eksternal seperti kontrak pelanggan atau pemasok, yang menciptakan kebutuhan akan manajemen kasus yang sangat manual.
Ini saat ini salah satu area utama di mana bisnis ingin memperluas RPA ke dalam domain AI. Dalam konteks ini, RPA adalah agregator, yang mendapatkan data mentah yang diperlukan untuk memberi makan komponen AI, baik itu didasarkan pada computer vision, pencocokan pola, klasifikasi atau pemrosesan bahasa alami. Setelah modul AI menyelesaikan fungsi mereka, RPA kemudian dapat digunakan untuk mendorong jawaban ke sistem target.
RPA, ketika didukung oleh berbagai modul AI, dapat menyampaikan kemampuan spesifik untuk melakukan tugas pemrosesan subjektif yang biasanya dilakukan oleh manusia.
Antarmuka Konversasional
Menurut studi yang dilakukan oleh Capgemini tahun ini, asisten suara ditetapkan untuk menjadi mode interaksi konsumen yang dominant dalam tiga tahun ke depan – 24% sudah mengatakan mereka akan menggunakan chatbot dan voicebot alih-alih situs web. Lonjakan asisten suara seperti Google Assistant, Amazon Alexa dan Apple's Siri sedang mengubah hubungan pelanggan secara dramatis, dan bisnis dipaksa untuk mempertimbangkan bagaimana mereka dapat dimanfaatkan.
Untuk menerapkan solusi ini di dalam bisnis, kita memerlukan mekanisme yang membuka akses ke harta aplikasi organisasi. Sebuah voicebot atau chatbot tentu saja tidak lebih cerdas dari informasi yang mampu diekstrak dan disampaikan kepada pengguna. Cara ini bersama-sama, dalam contoh ini, adalah dengan menggunakan robot untuk mengambil dan menyampaikan data ke antarmuka konversasional kami, yaitu chatbot, dan dengan demikian menjawab pertanyaan yang diajukan.
Ini dicapai dengan chatbot mengubah pertanyaan abstrak menjadi serangkaian kueri yang dapat dipahami oleh sistem RPA. Robot kemudian menanyakan sistem pencatatan untuk mengambil item data yang relevan, memaketkannya dan menyerahkan paketnya kembali ke chatbot, memungkinkannya untuk merekonstruksinya menjadi respons dalam bahasa alami.
RPA adalah komponen kunci dalam membuka aplikasi – khususnya yang sulit diintegrasikan – dan memungkinkan mereka untuk berpartisipasi dalam dunia baru antarmuka konversasional.
Kecepatan menuju Wawasan
Semua bisnis memiliki beberapa bentuk aliran data yang memberi makan rantai pasokan dan gudang mereka. Mereka dirancang untuk mencoba menyediakan 100% data yang dibutuhkan secara rutin. Meskipun biasanya cukup untuk pelaporan, ini bukan kumpulan data yang lengkap untuk analisis dan generasi wawasan.
Selalu ada ‘mil terakhir’ analisis tambahan yang diperlukan untuk menangkap wawasan tertentu. Ini menambah kumpulan data dengan data untuk mendukung analisis penyebab akar tantangan seperti penutupan akhir bulan misalnya.
RPA dapat digunakan untuk mendukung mil terakhir ekstraksi ini, menyediakan agregasi dan persiapan data untuk mendukung kebutuhan dinamis pelaporan, tanpa harus menunggu TI korporasi memperluas aliran data. Ini pada gilirannya memungkinkan kita untuk memprediksi dan melakukan hal-hal yang secara historis sulit dilakukan oleh manusia.
Kami kesulitan memprediksi karena kami tidak dapat menangani volume data yang besar. Kami kesulitan menceritakan volume data yang besar yang mencakup banyak garis divisi atau departemen. AI dapat digunakan untuk memodelkan dan memprediksi atau menggunakan teknik generasi bahasa alami untuk membuat ringkasan naratif yang benar gramatikal dari temuan dalam blok data mentah alih-alih menggunakan pasukan orang.
Dalam banyak kasus penggunaan yang diuraikan di atas, kami tetap berada di tahap sangat awal dalam memanfaatkan manfaat RPA dan ekspansinya ke dalam AI. Namun, itu hanya menunjukkan seberapa banyak RPA akan terus berkembang dan berkembang di dalam bisnis dalam beberapa tahun mendatang.
Kasus penggunaan otomatisasi cerdas juga akan terus berkembang seiring hadirnya teknik dan solusi AI baru di pasar, yang secara radikal mengubah tempat kerja di masa depan. Agar bisnis dapat memanfaatkan teknologi ini sepenuhnya, mereka pertama 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 terhubung, namun granular ini di seluruh organisasi mereka, ini akan membantu mereka mendorong transformasi kecepatan ganda, dan era baru penyesuaian bisnis dan TI akan tiba.
