AI & RPA Uitgelegd: Verschillen, Voordelen, En Integratiestrategieën

Robotic process automation (RPA) en kunstmatige intelligentie (AI) hebben in de laatste jaren veel hype gekregen voor hun vermogen om nog nooit eerder geziene productiviteit, efficiëntie, en klanttevredenheidswinsten te drijven.

In feite, de wereldwijde RPA-markt wordt verwacht $25,56 miljard te bereiken bij 2027, en de AI-markt wordt voorspeld een monumentale $390,9 miljard te bereiken bij 2025. Maar ondanks de vele gesprekken die deze nieuwe technologieën recentelijk hebben ontbrand, is er nog steeds veel verwarring over wat ze differentieert, wat elk uniek goed in is, en hoe ze steeds meer in staat zijn om in tandem te werken.

Moderne enterprises bestaan uit zowel simpele processen als die rijk in complexe besluitvorming, en als zodanig hebben ze complementaire technologieën nodig om de volledige reeks van hun workflows aan te kunnen. Aan één kant van het spectrum ligt RPA, wat bloeit in systemen die een duidelijke, stap-voor-stap flow hebben. Aan de andere kant zit AI, wat menselijke besluitvorming in complexe processen kan augmenteren en verbeteren.

Samen spelen RPA en AI een belangrijke rol in het drijven van operationele efficiëntie en een belangrijke rol in het helpen transformeren hoe uw bedrijf werk doet.

Eerst, Wat Is RPA?

RPA is een kernautomatiseringstechnologie die fungeert als de ruggengraat voor software robots die met digitale systemen kunnen interacteren om mensen te ontdoen van repetitieve, tijdrovende, en non-value-added werk. Basis, RPA kan het werk dat u haat van uw bord nemen.

RPA werkt het best wanneer het gebruikt wordt om regel-gebaseerde processen aan te pakken waar de workflows niet veranderen over tijd of een hoge mate van menselijke interventie vereisen voor uitzonderingsafhandeling. Op zich kan RPA een aantal van de meest voorkomende, en tijdrovende, processen die uw business ondersteunen, adequaat aanpakken, zoals:

• Inloggen in applicaties
• Verbinden met systeem-API's
• Kopiëren en plakken van data
• Extraheren en verwerken van gestructureerde content uit documenten
• E-mails en bijlagen openen
• Data scrapen van het web

Als de fundering van hyperautomatisering – het nummer één strategische technologie-trend voor 2020 volgens het Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 rapport – baant RPA de weg voor toekomstige tools technologieën zoals AI, machine learning, en process mining.

Door RPA vanaf het begin te implementeren, bouwen bedrijven de automatiserings-scaffolding die ze nodig zullen hebben om het volledige ecosysteem van automatiseringstools down the line te ondersteunen.

Wat Is AI En Hoe Verschilt Het Van RPA?

Eenvoudig gezegd, is AI een complementaire broer of zus van de RPA-robots die we leren kennen. RPA en AI werken in tandem om automatisering uit te breiden in allerlei nieuwe gebieden, zodat u meer en complexe taken kunt automatiseren.

AI kan gemakkelijk complexe processen aanpakken die eerder alleen door mensen gedaan konden worden. Dit is omdat AI-robots cognitieve beslissingen kunnen nemen met grote datasets om meerdere mogelijke uitkomsten te voorspellen.

AI kan verder gaan dan 'uitvoering' naar 'denken', bijv.:

• Documenten begrijpen
• Schermen visualiseren (inclusief virtuele desktops)
• Gesprekken begrijpen
• Taken en processen ontdekken om te automatiseren
• Taal verwerken
• Omgaan met semi-gestructureerde of ongestructureerde data

Jarenlang was AI een concept gereguleerd aan het land van science fiction – iets wat bedrijven en industriële leiders beloofd werd als een ver-af-droom om, op een later tijdstip, het werk dat ze deden te revolutionariseren.

Maar niet meer.

Om te verduidelijken, ik praat niet over fysieke robots die AI benutten. En ik praat niet over artificial general intelligence (AGI) – het soort dat Elon Musk zegt dat de wereld over zal nemen. In plaats daarvan, praat ik over praktische AI die machine learning-modellen bouwt voor efficiënter business en de menselijke ervaring verbetert, niet vervangt. Dit soort automatisering is de meest praktische toepassing van AI op de werkplek.

Echter, om te slagen, moeten bedrijven zowel RPA als AI als partners omarmen.

AI En RPA: Het Kost Twee Om Tango Te Dansen

Zoals in het leven en tango, kost het twee. In de wereld van automatiseringsstrategie, kost het zowel AI als RPA die samenwerken om operationele enterprise-efficiëntie te drijven. Deze twee partner-technologieën werken samen om procesvet te kappen en menselijke levens makkelijker te maken door hun eigen helften van enterprise-operaties te stroomlijnen.

Ik zie dit in bijna elke industrie op aarde. Neem, bijv., differentiële diagnoseprocessen in ziekenhuizen die erop gericht zijn de COVID-19 te diagnosticeren.

Met RPA kunnen ziekenhuizen software robots bouwen die kijken naar een set COVID-19-symptomen, zoals hoge koorts en lichaamspijnen, en medische professionals alerteren op nieuwe cases. Maar RPA is beperkt tot de initiële "ja of nee" stijl intake-vragen en kan niet adequaat complexere criteria beoordelen (waarvan er veel zijn in gezondheidszorgsettings).

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

Ziekenhuizen kunnen een initiële screening van patiënten met RPA voltooien, en dan AI gebruiken om röntgenfoto's te interpreteren. UiPath AI Computer Vision kan gebruikt worden om indicatoren van COVID-19-gerelateerde pneumonie in patiënten te detecteren en behandelaanbevelingen te doen.

Buiten COVID-19, kan AI gebruikt worden om klinische uitkomsten te bepalen zoals accuraat identificeren van lage-geboortegewicht-zwangerschappen en time-to-treatment te verlagen.

Buiten de gezondheidszorgarena, kan AI-geïntegreerde automatisering een myriade van andere industrieën helpen operationele efficiëntiewinsten, werknemer- en klanttevredenheid, en verbeterde compliance te drijven. Een dergelijk voorbeeld dat we recentelijk zagen is de toepassing van AI in de verzekeringsindustrie om claimfraude te voorspellen met machine learning en UiPath AI Fabric.

Met deze tools, kon het bedrijf data in gesiloode databronnen integreren om te voorspellen of delen van een claim frauduleus waren en ze te vlaggen en te prioriteren voor verwerking.

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

Wanneer RPA Uitrollen En Wanneer AI Inzetten

Er is een goede rule of thumb om u te helpen bepalen of een proces door RPA of AI behandeld moet worden: start uw automatiseringsreis door eerst die processen aan te pakken die u gemakkelijk een kaart van mentaal kunt bouwen en voeg dan AI toe aan workflows die te complex zijn voor RPA alleen. Dit geeft niet alleen u en uw robotics Center of Excellence (CoE) quick wins vroeg in uw transformatie, maar bouwt ook een automatiseringsfundering die u later kunt schalen met AI.

RPA schoont uw onderliggende processen op om een gemakkelijk geïntegreerd framework bovenop uw bestaande digitale systemen te bieden. Zonder deze onderliggende fundering is de barrier to entry voor het integreren van AI veel hoger. Zonder die fundering, zou AI handmatig in uw kernprocessen moeten worden geweven.

Er is een uitzondering op deze benadering die de moeite waard is te noteren: Als u al zwaar geïnvesteerd hebt in business process automation in het verleden – betekent u al het werk gedaan heeft om proceshygiëne te waarborgen – kunt u kijken naar kansen voor AI en RPA in tandem.

Ongeacht, nadat u uw eerste laag van simpele processen geselecteerd en geautomatiseerd hebt, is het tijd om te kijken naar die workflows die "te complex" zijn voor RPA alleen. Deze zullen uw kandidaten voor AI zijn, en moeten omvatten:

• Workflows waar de uitkomst niet 100% voorspeld kan worden (zoals processen die property valuation, loan defaults, en inventory forecasts ondersteunen)
• Hoog variabele processen die niet afhankelijk zijn van een heldere set regels (zoals CV-matching, aankoopbeslissingen, en taalvertaling)
• Processen die staan op ongestructureerde data van documenten, artikelen, afbeeldingen, video's, en e-mails (zoals factuurextractie, e-mailrouting, en speech-to-text)

Aanbevolen lezing: AI Net Dat Gemakkelijker: UiPath Starter Models Om Meer Complexe Processen Te Automatiseren

In de echte wereld, kunnen deze AI-ondersteunde processen eruitzien als:

• Heropname-voorspelling in gezondheidszorg
• Prijsoptimalisatie in retail
• Fraudedetectie in financiële diensten
• Deal-begeleiding in procesdiensten

En dat zijn slechts een paar voorbeelden.

Daarnaast, naarmate u meer en meer van uw operaties automatiseert, zult u knelpunten opmerken waar hogere-oordel nodig is om door een workflow te bewegen. Dit zijn meer kansen voor AI. Wat meer is – u hebt geen data science-vaardigheden nodig om met AI te beginnen.

Hier is een samenvatting die ik met klanten deel: We hebben veel zaden gezaaid en het hele bos dat erop gaat groeien is dit bos van zich-zelf-verbeterende enterprise-applicaties.

Deze technologieën zijn revolutionair, en we zijn opgewonden om uniek gepositioneerd te zijn om een nieuwe toekomst van business te ondersteunen waar bedrijven optimale, automatisering-ingeschakelde business kunnen bereiken die return on investment (ROI) drijft als nooit tevoren.

Het Belang Van Een Enterprise Platform Met Zowel AI Als RPA

Zoveel we van RPA houden, er is een plafond op hoe efficiënt u kunt zijn als u uzelf limiteert tot flowchart-vriendelijke procesautomatisering.

Aan de andere kant, als u alleen AI integreert, mist u de infrastructuur en lifecycle-ondersteuning om te schalen en confronteert u trage integratie en schaling.

Daarom helpt het kiezen van een vendor die beide biedt – zoals UiPath – u om gaten tussen afdelingen, processen, en verticals te overbruggen en te profiteren van de scaffolding van RPA bij het uitrollen van AI-capaciteiten.

We maken de integratie van AI en RPA pijnloos door integratie voor u te handelen en te bouwen op de RPA-capaciteiten die al native zijn aan ons Platform.

Terwijl andere bedrijven alleen met de onderliggende datalaag werken en de volledige duplex-communicatie tussen front-end apps niet ondersteunen, laat het UiPath Platform u naadloos machine learning-modellen droppen met behulp van de onderliggende fundering van RPA.

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

Dit stelt u in staat om AI en RPA gemakkelijk te implementeren en de ROI volledig te realiseren zonder een heel data science-praktijk te hoeven huren om het te ondersteunen. En, als u al enkele in-house data science-capaciteiten heeft, kunnen we die teams efficiënter maken.

Om meer te leren over hoe AI en RPA combineren om moderne enterprises te transformeren, geniet van onze on-demand webinar AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities.