Van UI naar AI:een automatiseringsreis

Noot van de redactie :Dit is gepubliceerd in 2017. Bezoek onze pagina Robotic Process Automation en kunstmatige intelligentie voor actuele informatie.

Originele post:

De afgelopen jaren is de implementatie van Robotic Process Automation (RPA) als softwareoplossing wereldwijd drastisch toegenomen. Een recent marktrapport van het onderzoeksbureau Everest Group suggereert dat de RPA-leveranciersmarkt in 2016 werd geschat op meer dan $ 200 miljoen, wat wijst op een groei van meer dan 64% in één jaar. Maar een andere meting van de invloed van RPA komt voort uit de ontwikkelingen en evoluties in automatiseringstechnologie en -mogelijkheden. De term robotic process automation kwam voor het eerst in gebruik in de vroege jaren 2000, en vroege vormen van de technologie waren een uitbreiding van de voorgangers van RPA:data scraping en workflow-automatiseringstools. Maar door de mogelijkheden van datascraping en workflowautomatisering te overtreffen, heeft RPA aanzienlijke vooruitgang geboekt - en blijft het maken - in het bevorderen van de operationele automatisering van twee decennia geleden. Onlangs is RPA overgegaan van het louter automatiseren van de gebruikersinterface (UI) naar het opnemen van de mogelijkheden van een nieuw veld:kunstmatige intelligentie (AI).

Na intensief gefocust te zijn op het stroomlijnen van UI-automatisering in de vroege stadia van RPA-technologie, zijn bedrijfsorganisaties en bedrijven nu aan het overstappen om een ​​volwaardige, digitale arbeidskrachten te bereiken die in staat is om op te treden als een cognitieve assistent, met mensen om te gaan om zakelijke behoeften te vervullen, en ongestructureerde gegevens verwerken. Dit is iets van een fundamentele verschuiving in de automatiseringsprocessen van gisteren en het automatiseringspotentieel van vandaag en morgen.

Terugkijken:de fundamenten van RPA

RPA-technologie en zijn voorouders, die oorspronkelijk in het begin van de jaren 2000 in de technische scene kwamen, hebben een diepe historische relatie met de gebruikersinterface, hoewel UI-automatisering al veel langer bestaat. De opkomende automatiseringsplatforms van vandaag zijn het evolutionaire product van twee vormen van UI-automatisering:datascraping en workflowbeheertools. Software voor gegevensschrapen werkt op de presentatielaag om gegevens van internet te extraheren en gegevens van verouderde legacy-systemen over te dragen naar hun vervangingen, terwijl tools voor workflowbeheer communiceren met de gebruikersinterface om bedrijfsgerelateerde processen te automatiseren.

Net als zijn twee voorouders werken RPA-softwarerobots op hetzelfde niveau als menselijk personeel om UI-automatisering tot stand te brengen. Wat RPA echter onderscheidt, is dat het meer is dan alleen een tool voor het schrapen van schermen. De technologie van RPA bood en biedt nog steeds aanzienlijke voordelen ten opzichte van meer elementaire automatiseringstools, waarvan vele afhankelijk zijn van vormen van communicatie binnen architecturale gegevenslagen onder de gebruikersinterface. Een belangrijke technologische evolutie van deze oudere vormen van automatisering, RPA is codevrij en niet-verstorend.

Dit betekent dat RPA-softwarerobots eenvoudig kunnen worden getraind door zakelijke gebruikers zonder codeerkennis en met weinig tot geen IT-investeringen. Door zijn interacties in de UI is RPA in staat om verschillende systemen en applicaties te overbruggen zonder dat een herstructurering van de bestaande set-up nodig is. In tegenstelling tot zijn voorgangers is de technologie compatibel met elke browserversie, schermpositie of venstergrootte. Met name de interacties van RPA met de gebruikersinterface zorgen ervoor dat het platform flexibel, schaalbaar en efficiënt is, zelfs op bedrijfsniveau.

De race naar intelligentie

Vraag het aan een willekeurige RPA-ontwikkelaar of zakelijke gebruiker en het is duidelijk dat een focus op automatisering van de gebruikersinterface cruciaal is voor het succes van de technologie. Recente technologische ontwikkelingen waren echter gericht op het verbeteren van de mogelijkheden van intelligente procesautomatisering. Dit betekent dat RPA, door AI te integreren met bestaande procesautomatiseringstechnologieën, veel verder kan reiken dan het oorspronkelijke bereik.

Intelligente procesautomatisering verwijst met name naar de toepassing van AI en gerelateerde technologieën (bijvoorbeeld machine learning, computervisie, natuurlijke taalverwerking, cognitieve automatisering) op RPA. Door de toevoeging van AI aan RPA, zal op regels gebaseerde automatisering geleidelijk worden aangevuld met op kennis gebaseerde automatisering, waarbij meer taken - en vooral complexere - op grotere schaal geschikt worden voor automatisering.

Een rapport van maart 2017 van adviesgroep McKinsey &Company suggereert dat deze ontwikkelingen bedrijven in staat stellen om met succes gebruik te maken van automatisering:

Een breder scala aan complexe automatisering

RPA-technologieën zijn momenteel in staat om repetitieve, op regels gebaseerde zakelijke verantwoordelijkheden te automatiseren, terwijl werknemers grotendeels nog steeds verantwoordelijk zijn voor taken die creativiteit en beoordelingsvermogen vereisen. AI is bijzonder geschikt om met variabiliteit om te gaan en is in staat om taken uit te voeren die afhankelijk zijn van grote hoeveelheden ongestructureerde invoer en gegevens. Dit betekent dat complexere en ongedefinieerde taken, zoals fraudedetectie en bedrijfsprognoses, met grotere nauwkeurigheid en precisie kunnen worden beheerd met behulp van AI.

De vooruitgang van digitale arbeid

Als digitale beroepsbevolking stroomlijnen RPA-softwarerobots al bedrijfsactiviteiten over de hele wereld. Met behulp van AI zal RPA zich ontwikkelen tot een nog autonomer personeelsbestand. Omdat ze in de loop van de tijd leren en zich aanpassen aan nieuwe situaties, kunnen intelligente automatiseringssystemen complexe processen automatiseren zonder dat menselijke training of tussenkomst nodig is. AI-gestuurde werknemers kunnen autonoom leren van gegevens en beslissingen nemen op basis van patroonherkenning.

De democratisering van AI 

We tekenen een van onze favoriete metaforen om uit te leggen hoe RPA en AI samengaan met sport. Stel je voor dat je een golfer bent die op de tee staat en je moet je bal 400 meter over de fairway over de bunkers, op de green en in de hole zien te krijgen.

Als je daar staat met alleen een putter, d.w.z. een AI-tool, zul je het waarschijnlijk buitengewoon moeilijk, zo niet onmogelijk vinden om verder te gaan. Je hebt ook een combinatie van driver en ijzers nodig om dat kleine witte balletje in de hole te krijgen. Je hebt RPA-tools nodig en je hebt cognitieve tools zoals ABBYY en Celaton nodig, en je zult eindelijk de AI-tools zoals IBM Watson of Google TensorFlow nodig hebben.

Dit is de truc. Het zijn niet de kleine bedrijven die AI-tools ontwikkelen. Het zijn kolossen zoals Microsoft, Google of IBM. En ze gebruiken deze tools open source en democratiseren het gebruik ervan. Dit betekent dat de komende jaren meer van deze expertcapaciteiten in RPA-platforms zullen worden ingebakken, waardoor nieuwe mogelijkheden ontstaan ​​voor zowel mensgerichte als robotgerichte automatisering.

Verwachtingen voor de toekomst managen

Intelligente automatisering is de meest recente ontwikkeling onder automatiseringstechnologieën, maar we beginnen nog maar net het begin te zien van de mogelijkheden van AI. Onderzoeksdirecteur bij Facebook, Yann LeCun, suggereert dat AI nog een lange weg te gaan heeft:

Toch suggereert het professionele servicebedrijf KPMG dat we door de convergentie van RPA en AI al beginnen te zien:

Activiteiten die momenteel nog de vaardigheden van hoogopgeleide professionals vereisen, worden elk jaar meer en meer geautomatiseerd, waarbij de RPA-AI-hybride van de toekomst klaar staat om bedrijven in staat te stellen meer autonome, nauwkeurige en flexibele automatisering dan ooit tevoren te benutten.