Inzicht in de volwassen wordende rol van AI in RPA

RPA, indien ondersteund door verschillende AI-modules, kan specifieke mogelijkheden bieden om subjectieve verwerkingstaken uit te voeren die traditioneel worden uitgevoerd door mensen.

AI en robotprocesautomatisering worden vaak in één zin gebundeld, maar de meeste RPA-initiatieven hebben niets te maken met intelligentie. In werkelijkheid gaan RPA-initiatieven meestal over het proberen om repetitieve, saaie, op regels gebaseerde processen te automatiseren om tijd vrij te maken voor werknemers om zich te concentreren op het echte 'intelligente' werk, zoals klantgerichte taken.

RPA is in wezen aap zien, aap doen; RPA-software leert processen aan zonder te begrijpen waarom het werkt. RPA-software vertrouwt er bijvoorbeeld op te worden verteld hoe te voldoen aan gebruikersinterfaces, het registreert de taken die worden uitgevoerd, zoals cursorbewegingen en klikken, en vertaalt deze acties vervolgens naar code, omdat updates of wijzigingen aan het proces het ongeldig maken.

Op dit moment nemen organisaties hun toevlucht tot het inzetten van mensen om dit soort problemen handmatig te onderhouden, wat ironisch is omdat ze mensen die handmatige taken uitvoeren vervangen door technologie waarbij mensen handmatige taken moeten uitvoeren.

Hoe "AI" kan helpen

Er is goed nieuws:de RPA-markt wordt volwassen. Ondernemingen beginnen zich te realiseren wat RPA is en wat het niet is; ze beginnen ook te begrijpen dat desktop-RPA of UI-gebaseerde RPA niet het wondermiddel is voor elk procesprobleem in elke organisatie.

In deze context kijken bedrijven naar AI in de hoop hun bots slimmer te maken.

Laten we, voordat we hier dieper op ingaan, een aantal AI-hype doorbreken en afstand nemen van het idee van bewuste machines die ook een schaakgrootmeester kunnen zijn - academisch gezien kan het interessant zijn, maar het correleert niet met zakelijke voordelen.

De gebieden van AI die het meest relevant zijn voor RPA zijn machine learning, voorspellende analyses en geavanceerde cognitieve computing. Stel je bijvoorbeeld voor hoe AI updates en wijzigingen in een gebruikersinterface kan detecteren en RPA-software kan sturen om dienovereenkomstig te handelen.

Meer in het algemeen is het beheren van ongestructureerde gegevens een belangrijk gebied waarop ondernemingen RPA willen uitbreiden naar het AI-domein. In deze context is RPA-software de aggregator, die de onbewerkte gegevens verkrijgt die nodig zijn om de AI-componenten te voeden, of het nu gebaseerd is op computervisie, patroonherkenning, classificaties of natuurlijke taalverwerking. Zodra de AI-modules hun functies hebben voltooid, kan RPA worden gebruikt om de antwoorden naar de doelsystemen te pushen.

RPA kan, indien ondersteund door verschillende AI-modules, specifieke mogelijkheden bieden om subjectieve verwerkingstaken uit te voeren die traditioneel door mensen worden uitgevoerd.

Er is geen one-stop-shop voor AI

Er is veel 'AI-washing' geweest op de technische markt, waardoor het voor bedrijfsleiders moeilijk is om te bepalen op welke gebieden AI van toepassing is en welke leveranciers de echte deal zijn.

Wat betreft AI-mogelijkheden, sommige RPA-leveranciers zijn geavanceerder dan andere, terwijl sommige beter geschikt zijn voor specifieke gebieden of industrieën. Als u echter vraagt ​​welke leverancier het meest cognitief is, stelt u wellicht de verkeerde vraag.

In plaats daarvan zouden organisaties moeten proberen hun blik te verbreden en een meer eclectische mix van AI-oplossingen te omarmen.

"Geen enkele RPA-leverancier zal de beste chatbot, de beste OCR/ICR-document capturer of de beste natuurlijke taalverwerker zijn", betoogde Neil Kinson, stafchef van Redwood Software. “In principe vereisen al die zeer beperkte use-cases van AI zeer gerichte, samengestelde datasets, een enorm volume en specialisme. Een RPA-platform zal ze nooit allemaal uitblinken.

“Veel organisaties hebben het gevoel dat ze de topcapaciteit van RPA hebben bereikt en realiseren zich dat er nog steeds processen zijn waarvan ze nu begrijpen dat ze niet met één enkele tool kunnen worden aangepakt; en eigenlijk moeten ze meerdere technologieën introduceren om de meerdere procesuitdagingen aan te pakken.”