Wat zijn AI en RPA:de verschillen, hype en wanneer ze samen moeten worden gebruikt?

Robotic process automation (RPA) en kunstmatige intelligentie (AI) hebben de afgelopen jaren veel hype vergaard vanwege hun vermogen om ongekende productiviteits-, efficiëntie- en klanttevredenheidswinsten te genereren.

In feite wordt verwacht dat de wereldwijde RPA-markt in 2027 $ 25,56 miljard zal bereiken en dat de AI-markt tegen 2025 een monumentale $ 390,9 miljard zal bereiken. Maar ondanks de vele gesprekken die deze nieuwe technologieën de laatste tijd hebben aangewakkerd, is er nog steeds veel verwarring over wat hen onderscheidt, waar ze allemaal uniek goed in zijn en hoe ze steeds beter in staat zijn om samen te werken.

Moderne ondernemingen bestaan ​​zowel uit eenvoudige processen als uit processen die rijk zijn aan complexe besluitvorming en hebben als zodanig aanvullende technologieën nodig om het volledige scala van hun workflows aan te kunnen. Aan de ene kant van het spectrum ligt RPA, dat gedijt in systemen met een duidelijke, stapsgewijze stroom. Aan de andere kant zit AI, die de menselijke besluitvorming in complexe processen kan vergroten en verbeteren.

Samen spelen RPA en AI een belangrijke rol bij het stimuleren van operationele efficiëntie en bij het helpen transformeren van hoe uw bedrijf werkt.

Ten eerste, wat is RPA?

RPA is een kernautomatiseringstechnologie die fungeert als de ruggengraat van softwarerobots die kunnen communiceren met digitale systemen om mensen te ontlasten van repetitief, tijdrovend en niet-waardetoevoegend werk. Kortom, RPA kan het werk dat je haat van je bord halen.

RPA werkt het beste wanneer het wordt gebruikt om op regels gebaseerde processen af ​​te handelen waarbij de workflows niet in de loop van de tijd veranderen of een hoge mate van menselijke tussenkomst vereisen voor het afhandelen van vrijstellingen. Op zichzelf kan RPA een aantal van de meest voorkomende en tijdrovende processen aan die uw bedrijf ondersteunen, zoals:

• Aanmelden bij applicaties

• Verbinding maken met systeem-API's

• Gegevens kopiëren en plakken

• Gestructureerde inhoud uit documenten extraheren en verwerken

• E-mails en bijlagen openen

• Gegevens van internet schrapen

Als basis van hyperautomatisering:de nummer één strategische technologietrend voor 2020 volgens de Smarter with Gartner Gartner Top 10 strategische technologietrends voor 2020 rapport:RPA maakt de weg vrij voor toekomstige tools-technologieën zoals AI, machine learning en process mining.

Door RPA vanaf het begin te implementeren, bouwen bedrijven de automatiseringssteiger die ze nodig hebben om het volledige ecosysteem van automatiseringstools te ondersteunen.

Wat is AI en hoe verschilt het van RPA?

Simpel gezegd, AI is een complementaire broer of zus van de RPA-robots waar we van zijn gaan houden. RPA en AI werken samen om automatisering uit te breiden naar allerlei nieuwe gebieden, zodat u meer en complexe taken kunt automatiseren.

AI kan gemakkelijk complexe processen aan die voorheen alleen door mensen konden worden gedaan. Dit komt omdat AI-robots cognitieve beslissingen kunnen nemen met behulp van grote datasets om verschillende mogelijke uitkomsten te voorspellen.

AI kan verder gaan dan 'uitvoering' tot 'denken', bijvoorbeeld:

• Documenten begrijpen

• Schermen visualiseren (inclusief virtuele desktops)

• Gesprekken begrijpen

• Taken en processen ontdekken om te automatiseren

• Verwerkingstaal

• Omgaan met semi-gestructureerde of ongestructureerde gegevens

Jarenlang was AI een concept dat naar het land van sciencefiction was gedegradeerd - iets wat bedrijven en brancheleiders werd beloofd als een verre droom om op een later tijdstip een revolutie teweeg te brengen in het werk dat ze deden.

Maar niet meer.

Ter verduidelijking, ik heb het niet over fysieke robots die gebruikmaken van AI. En ik heb het niet over kunstmatige algemene intelligentie (AGI) - het soort waarvan Elon Musk zegt dat het de wereld gaat overnemen. In plaats daarvan heb ik het over praktische AI ​​die machine learning-modellen bouwt voor efficiëntere bedrijfsvoering en de menselijke ervaring verbetert, niet vervangt. Dit soort automatisering is de meest praktische toepassing van AI op de werkplek.

Om te slagen, moeten bedrijven echter zowel RPA als AI als partners omarmen.

AI en RPA:It takes two to tango

Net als in het leven en de tango zijn er twee nodig. In de wereld van automatiseringsstrategie moeten zowel AI als RPA samenwerken om de efficiëntie van de operationele onderneming te vergroten. Deze twee partnertechnologieën werken samen om procesvet te verminderen en mensenlevens gemakkelijker te maken door hun eigen helft van de bedrijfsactiviteiten te stroomlijnen.

Ik zie dit in bijna elke branche op aarde. Neem bijvoorbeeld differentiële diagnoseprocessen in ziekenhuizen die tot doel hebben het nieuwe coronavirus 2019 (COVID-19) te diagnosticeren.

Met behulp van RPA kunnen ziekenhuizen softwarerobots bouwen die kijken naar een reeks COVID-19-symptomen, zoals hoge koorts en lichaamspijnen, en medische professionals waarschuwen voor nieuwe gevallen. Maar RPA is beperkt tot de eerste "ja of nee"-stijl intakevragen en kan complexere criteria (waarvan er veel zijn in zorginstellingen) niet adequaat beoordelen.

Maar RPA kan deze baseline patiëntgegevens consolideren voor meer geavanceerde, voorspellende procesanalyse door AI.

Ziekenhuizen kunnen een eerste screening van patiënten met RPA uitvoeren en vervolgens AI gebruiken om röntgenfoto's te interpreteren. UiPath AI Computer Vision kan worden gebruikt om indicatoren van COVID-19-gerelateerde pneumonie bij patiënten te detecteren en behandelingsaanbevelingen te doen.

Naast COVID-19 kan AI worden gebruikt om klinische resultaten te bepalen, zoals het nauwkeurig identificeren van zwangerschappen met een laag geboortegewicht en het verkorten van de tijd tot behandeling.

Buiten de gezondheidszorg kan AI-ondersteunde automatisering talloze andere industrieën helpen om de operationele efficiëntie, de tevredenheid van medewerkers en klanten en de naleving te verbeteren. Een voorbeeld van zo'n voorbeeld dat we de laatste tijd hebben gezien, is de toepassing van AI in de verzekeringssector om claimfraude te helpen voorspellen met behulp van machine learning en UiPath AI Fabric.

Met behulp van deze tools was het bedrijf in staat om gegevens te integreren in silogegevensbronnen om te voorspellen of delen van een claim frauduleus waren en om hun verwerking dienovereenkomstig te markeren en prioriteren.

Door RPA en AI in de praktijk te combineren, vergroten bedrijven hun capaciteiten en maken ze hun processen efficiënter.

Wanneer RPA uitrollen en wanneer AI insturen

Er is een goede vuistregel om u te helpen erachter te komen of een proces door RPA of AI moet worden afgehandeld:begin uw automatiseringsreis door eerst die processen aan te pakken waarvan u gemakkelijk een mentale kaart kunt maken en voeg vervolgens AI toe aan workflows die te complex worden geacht voor RPA alleen. Dit geeft u en uw robotic Center of Excellence (CoE) niet alleen snelle overwinningen in een vroeg stadium van uw transformatie, maar bouwt ook een automatiseringsbasis op die u later kunt schalen met AI.

RPA ruimt uw onderliggende processen op om een ​​eenvoudig te integreren raamwerk te bieden bovenop uw bestaande digitale systemen. Zonder deze onderliggende basis is de toetredingsdrempel voor het integreren van AI veel hoger. Zonder die basis zou AI handmatig in uw kernprocessen moeten worden verweven.

Er is een uitzondering op deze benadering die het vermelden waard is:als u in het verleden al zwaar hebt geïnvesteerd in automatisering van bedrijfsprocessen, wat betekent dat u al het werk hebt gedaan om proceshygiëne te waarborgen, kunt u de kansen voor AI en RPA samen bekijken .

Hoe dan ook, nadat u uw eerste laag met eenvoudige processen hebt geselecteerd en geautomatiseerd, is het tijd om te kijken naar die workflows die alleen voor RPA als "te complex" worden beschouwd. Dit zijn uw kandidaten voor AI en moeten het volgende bevatten:

• Workflows waarbij het resultaat niet 100% kan worden voorspeld van de tijd (zoals processen die de waardering van onroerend goed, wanbetalingen van leningen en voorraadprognoses ondersteunen)

• Zeer variabele processen die niet afhankelijk zijn van een duidelijke set regels (zoals cv-matching, aankoopbeslissingen en taalvertaling)

• Processen die vertrouwen op ongestructureerde gegevens van documenten, artikelen, afbeeldingen, video's en e-mails (zoals factuurextractie, e-mailroutering en spraak naar tekst)

Aanbevolen leesvoer: AI is nu nog eenvoudiger:UiPath-startmodellen om complexere processen te automatiseren

In de echte wereld kunnen deze door AI ondersteunde processen er als volgt uitzien:

• Voorspelling van overname in de gezondheidszorg

• Prijsoptimalisatie in de detailhandel

• Fraudedetectie in de financiële dienstverlening

• Dealbegeleiding in procesdiensten

En dat zijn nog maar een paar voorbeelden.

Bovendien zult u, naarmate u meer en meer van uw activiteiten automatiseert, knelpunten opmerken waar een oordeel op een hoger niveau nodig is om door een workflow te gaan. Dit zijn meer kansen voor AI. Bovendien heb je geen datawetenschapsvaardigheden nodig om met AI aan de slag te gaan.

Hier is een samenvatting die ik met klanten heb gedeeld:we hebben veel zaden gezaaid en al het bos dat er bovenop gaat groeien, is dit bos van zelfverbeterende bedrijfsapplicaties.

Deze technologieën zijn revolutionair en we zijn verheugd dat we uniek gepositioneerd zijn om een ​​nieuwe toekomst van het bedrijfsleven te ondersteunen waarin bedrijven een optimale, door automatisering mogelijk gemaakte business kunnen realiseren die het rendement op investering (ROI) als nooit tevoren stimuleert.

Het belang van een bedrijfsplatform met zowel AI als RPA

Hoezeer we ook van RPA houden, er is een plafond voor hoe efficiënt u kunt zijn als u zich beperkt tot stroomschemavriendelijke procesautomatisering.

Aan de andere kant, als je alleen AI integreert, heb je niet de infrastructuur en ondersteuning voor de levenscyclus om te schalen en heb je te maken met trage integratie en schaling.

Dat is de reden waarom het kiezen van een leverancier die beide biedt, zoals UiPath, u helpt hiaten tussen afdelingen, processen en verticals te overbruggen en te profiteren van de steigers van RPA bij het uitrollen van AI-mogelijkheden.

We maken de integratie van AI en RPA pijnloos door de integratie voor u af te handelen en voort te bouwen op de RPA-mogelijkheden die al in ons platform aanwezig zijn.

Terwijl andere bedrijven alleen met de onderliggende gegevenslaag werken en de volledige duplex van communicatie tussen front-end-apps niet ondersteunen, kunt u met het UiPath-platform naadloos machine learning-modellen invoeren met behulp van de onderliggende basis van RPA.

Klik op de afbeelding hierboven om een ​​grotere versie van de grafiek te zien.

Hierdoor kunt u eenvoudig de ROI van AI en RPA implementeren en volledig realiseren zonder een hele datawetenschapspraktijk in te huren om dit te ondersteunen. En als u al over interne datawetenschapscapaciteiten beschikt, kunnen we die teams efficiënter maken.

Bekijk onze on-demand webinar AI-Enhanced Automations - Combining Transformative Capabilities voor meer informatie over hoe AI en RPA combineren om moderne ondernemingen te transformeren.