Εφαρμογή RPA με ΑΙ: Συμβουλές για το 2025

Αρκετές επιχειρήσεις προετοιμάζονται για αυτό που αναμένεται να είναι μια άλλη περίοδος ρεκόρ προκλήσεων σε τομείς όπως οι πωλήσεις, η δέσμευση πελατών και τα logistics καθώς πλησιάζει το 2025. Οι αλυσίδες εφοδιασμού συνεχίζουν να εργάζονται υπερωρίες, καθώς οι έμποροι λιανικής αναμένουν αύξηση των παραγγελιών αυτοπροσώπως και ηλεκτρονικά, και τα τμήματα υποστήριξης πελατών προετοιμάζονται για αύξηση του όγκου των ερωτημάτων βοήθειας. Οι επιχειρήσεις πρέπει να είναι προετοιμασμένες να κλιμακωθούν γρήγορα σε αυτές τις καταστάσεις, κάτι που δεν μπορούν να επιτύχουν οι παλιές μη αυτόματες διαδικασίες.

Παρουσίαση: Ανακάλυψη διαδικασίας που βασίζεται σε AI! Αυτή θα μπορούσε να είναι μια λύση που αποδεικνύεται ότι αλλάζει το παιχνίδι και επιταχύνει την εφαρμογή του Υπηρεσία Ρομποτικής Αυτοματοποίησης Διαδικασιών (RPA).επιτρέποντας έτσι στις επιχειρήσεις να αναπτύσσονται ταχύτερα, με καλύτερη ακρίβεια και χωρίς χρονικές καθυστερήσεις που θα μπορούσαν ενδεχομένως να εμποδίσουν την απόδοση σε κρίσιμες στιγμές. Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη για τον εντοπισμό, τη χαρτογράφηση και την ιεράρχηση των ροών εργασίας για την αυτοματοποίηση, οι επιχειρήσεις πρέπει να βεβαιωθούν ότι είναι έτοιμες να αντιμετωπίσουν τη βιασύνη των διακοπών το 2025 χωρίς το άγχος των χειροκίνητων διαδικασιών να τις βαλτώνουν.

Σε αυτό το ιστολόγιο, θα δούμε:

• Τι είναι η ανακάλυψη διεργασιών με τεχνητή νοημοσύνη;
• Πώς λειτουργεί;
• Γιατί είναι απαραίτητη η επιτάχυνση της ανάπτυξης RPA το 2025;
• Μια επίγεια άποψη για το πώς η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τα χρονοδιαγράμματα υλοποίησης RPA
• Προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι επιχειρήσεις χωρίς τεχνητή νοημοσύνη κατά την ανακάλυψη διαδικασιών
• Εργαλεία και βέλτιστες πρακτικές

Τι είναι η ανακάλυψη διεργασιών με τεχνητή νοημοσύνη;

Ο όρος «Ανακάλυψη διεργασιών που βασίζεται σε AI» περιγράφει τον γρήγορο εντοπισμό, ανάλυση και βελτιστοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών που μπορεί να είναι αυτοματοποιημένες μέσω της χρήσης μηχανικής μάθησης, εξόρυξης διεργασιών και προηγμένων αναλυτικών στοιχείων. Η τεχνολογία εντοπίζει ευκαιρίες αυτοματισμού με απαράμιλλη ταχύτητα και ακρίβεια, χρησιμοποιώντας μια τεράστια ποσότητα επιχειρησιακών δεδομένων από πολλαπλές πηγές, τα οποία είναι συχνά αδύνατο να χειριστούν με συμβατικές τεχνικές.

Γιατί θα αλλάξει το 2025;

• Ταχύτερη αναγνώριση ροής εργασίας: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει γρήγορα ευκαιρίες αυτοματισμού αναλύοντας δεδομένα από διάφορες πηγές, συμπεριλαμβανομένων των χρηματοοικονομικών συστημάτων, του ERP και του CRM.
• Υψηλότερη Ακρίβεια: Μπορούν να ληφθούν αμερόληπτες αποφάσεις σχετικά με το ποιες διαδικασίες θα αυτοματοποιηθούν, χάρη στα δεδομένα. Έτσι η τεχνητή νοημοσύνη μειώνει, αν όχι εξαλείφει, το ανθρώπινο λάθος.
• Επεκτασιμότητα: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χειριστεί την πολυπλοκότητα και την κλίμακα των εταιρικών περιβαλλόντων, καθιστώντας την ιδανική για μεγάλους οργανισμούς που ασχολούνται με φορτία αιχμής διακοπών.

Γιατί οι καθυστερήσεις υλοποίησης του RPA είναι προβληματικές κατά τις εποχιακές κορυφές

1. Ευκαιρίες χαμένων εσόδων το 2024: Όταν το RPA δεν είναι εγκαίρως στη θέση του για εποχιακές αυξήσεις της ζήτησης, οι επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν αναποτελεσματικότητα σε διαδικασίες όπως η διαχείριση παραγγελιών, η παρακολούθηση αποθέματος και τα ερωτήματα πελατών, με αποτέλεσμα απώλεια εσόδων.

2. Αυξημένη εξουθένωση εργαζομένων: Με την πρόσθετη πίεση του εποχιακού φόρτου εργασίας, οι χειρωνακτικές διαδικασίες μπορούν να κατακλύσουν το προσωπικό, με αποτέλεσμα την κόπωση, τα λάθη και την επιβράδυνση.

4. Χάθηκε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα: Οι εταιρείες που είναι σε θέση να κλιμακώνονται απρόσκοπτα με αυτοματισμό έχουν ένα ξεχωριστό πλεονέκτημα έναντι των ανταγωνιστών που αποτυγχάνουν να υιοθετήσουν AI και RPA έγκαιρα για περιόδους υψηλής ζήτησης.
5. Μη ικανοποιημένοι πελάτες: Οι αργοί χρόνοι απόκρισης μπορεί να αποτελούν ένδειξη κακής εξυπηρέτησης πελατών. Επιπλέον, τα λάθη στην εκπλήρωση των παραγγελιών και η έλλειψη άμεσης επίλυσης ερωτημάτων πελατών, ειδικά κατά τη διάρκεια της ταραχώδους περιόδου των Χριστουγέννων μπορεί να αποδειχθούν δαπανηρά.

Πώς μπορεί το AI να επιταχύνει την εφαρμογή RPA το 2025;

Βήμα 1: Συλλέξτε δεδομένα και προσδιορίστε τις διαδικασίες χρησιμοποιώντας AI

Για να ανακαλύψει μη αυτόματες και επαναλαμβανόμενες διαδικασίες, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί πρώτα να συλλέξει δεδομένα και να τα αναλύσει από όλα τα εταιρικά συστήματα, συμπεριλαμβανομένων, ενδεικτικά, πλατφορμών αλυσίδας εφοδιασμού, ERP και CRM. Αυτό επιταχύνει τον εντοπισμό των προοπτικών αυτοματισμού καταργώντας την ανάγκη χειροκίνητης εκτέλεσης χρονοβόρων δραστηριοτήτων συλλογής δεδομένων.

• Πρόβλημα χωρίς τεχνητή νοημοσύνη: Η συλλογή και ο εντοπισμός δεδομένων χρησιμοποιώντας την παλιομοδίτικη τεχνική μπορεί να διαρκέσει εβδομάδες και υπάρχει μεγάλη πιθανότητα να παραβλεφθούν σημαντικές διαδικασίες.
• Λύση AI: Πολλά αρχεία καταγραφής και σημεία δεδομένων μπορούν να αναλυθούν από λύσεις τεχνητής νοημοσύνης μέσα σε μια στιγμή. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει πλατφόρμες εξόρυξης διεργασιών, οι οποίες εντοπίζουν ευκαιρίες αυτοματισμού εν ριπή οφθαλμού.

Βήμα 2: Οπτικοποίηση δεδομένων και χαρτογράφηση διαδικασίας

Αφού ανακαλυφθούν οι διαδικασίες, η τεχνητή νοημοσύνη τις χαρτογραφεί, αναφέροντας λεπτομερώς τα βήματα, τη διάρκεια και τις αλληλεξαρτήσεις. Οι οργανισμοί μπορούν να επιλέξουν πώς να δώσουν προτεραιότητα σε αυτές τις δραστηριότητες και να βελτιώσουν τις οπτικές ροές εργασίας Υιοθεσία RPAκαι βάλτε τους να δώσουν μια σαφή εικόνα της διαδρομής αυτοματισμού.

• Πρόβλημα χωρίς τεχνητή νοημοσύνη: Το χρονοδιάγραμμα υλοποίησης επιβραδύνεται λόγω της χρονοβόρας φύσης της χειροκίνητης χαρτογράφησης διεργασιών, η οποία συχνά απαιτεί από πολλές ομάδες να αναφέρουν λεπτομερώς τις ροές εργασίας.
• Λύση AI: Οι ομάδες μπορούν να εντοπίσουν τυχόν σημεία συμφόρησης ή αναποτελεσματικότητα και να αναλάβουν άμεση δράση χρησιμοποιώντας εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία αυτοματοποιημένων, δυναμικών απεικονίσεων διεργασιών σε πραγματικό χρόνο.

Βήμα 3: Ορισμός υποψηφίων αυτοματισμού με σειρά προτεραιότητας

Οι ομάδες μπορούν να επικεντρωθούν στις πιο προσοδοφόρες ευκαιρίες αυτοματισμού πρώτα χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη, η οποία βαθμολογεί τις διαδικασίες σύμφωνα με μια σειρά κριτηρίων, όπως η συχνότητα, η πολυπλοκότητα και η απόδοση της επένδυσης που υπόσχονται. Αυτό διασφαλίζει ότι το RPA παρέχει άμεσα οφέλη υψηλού αντίκτυπου, μεγιστοποιώντας την απόδοση της επένδυσης (ROI).

• Πρόβλημα χωρίς τεχνητή νοημοσύνη: Οι ομάδες συχνά σπαταλούν χρόνο αυτοματοποιώντας άσκοπες διαδικασίες, αναβάλλοντας τα πλεονεκτήματα του αυτοματισμού και επιμηκύνοντας τα χρονοδιαγράμματα των έργων.
• Λύση τεχνητής νοημοσύνης: Δίνοντας προτεραιότητα στις διεργασίες, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να διασφαλίσουν ότι οι κρίσιμες ροές εργασίας αυτοματοποιούνται πρώτα, επιταχύνοντας το χρονοδιάγραμμα ανάπτυξης.

Βήμα 4: Προ-δοκιμή για βελτιστοποίηση και σκοπιμότητα

Το AI εκτελεί προσομοιώσεις ροής εργασιών RPA πριν από την πλήρη ανάπτυξη. Αυτό διευκολύνει τη δοκιμή ελεγχόμενης διαδικασίας, εντοπίζοντας πιθανά προβλήματα όπως απρόβλεπτα σημεία συμφόρησης, ασυμφωνίες δεδομένων ή ασυμβατότητες συστήματος.

• Πρόβλημα χωρίς τεχνητή νοημοσύνη: Οι δοκιμές και τα σφάλματα και οι χειροκίνητες δοκιμές μπορεί να είναι χρονοβόρες και συχνά να οδηγούν σε ακριβά σφάλματα ή καθυστερήσεις.
• Λύση τεχνητής νοημοσύνης: Εντοπίζοντας προβλήματα νωρίς στη διαδικασία, οι προσομοιώσεις με τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπουν ταχύτερη, πιο απρόσκοπτη εφαρμογή χωρίς απρόβλεπτες διακοπές σε περιόδους υψηλής ζήτησης.

Βήμα 5: Συνεχής παρατήρηση και προσαρμογή

Η τεχνητή νοημοσύνη παρακολουθεί τις διαδικασίες RPA ακόμη και μετά την ανάπτυξη, χρησιμοποιώντας τη μηχανική εκμάθηση για τη βελτιστοποίηση και την άμεση τροποποίηση των ροών εργασίας. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στις εταιρείες να συνεχίσουν να λειτουργούν όσο το δυνατόν καλύτερα καθ’ όλη τη διάρκεια των διακοπών και να προσαρμοστούν γρήγορα σε τυχόν τροποποιήσεις ή αναδυόμενες δυσκολίες.

• Πρόβλημα χωρίς AI: Οι διαδικασίες RPA μπορούν εύκολα να γίνουν απαρχαιωμένες ή αναποτελεσματικές χωρίς AI, ειδικά όταν εφαρμόζονται νέα συστήματα ή διαδικασίες.
• Λύση τεχνητής νοημοσύνης: Ακόμη και σε δυναμικά περιβάλλοντα υψηλής ζήτησης, η αυτοματοποίηση παραμένει αποτελεσματική χάρη στις λύσεις τεχνητής νοημοσύνης που τροποποιούν αυτόματα τις ροές εργασίας και προτείνουν βελτιώσεις.

Προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι εταιρείες κατά την ανακάλυψη διαδικασιών χωρίς AI

Οι επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν συχνά τις ακόλουθες δυσκολίες εάν η τεχνητή νοημοσύνη δεν ενσωματωθεί στη φάση ανακάλυψης της διαδικασίας:

• Αργή ανάπτυξη RPA: Είναι δύσκολο να αναπτυχθεί έγκαιρα το RPA για πολυάσχολες εποχές λόγω της βραδύτητας και της τάσης για ανθρώπινο λάθος των παραδοσιακών τεχνικών αναγνώρισης διεργασιών και χαρτογράφησης.
• Υποβέλτιστες αποφάσεις αυτοματισμού: Η χειροκίνητη ανάλυση μπορεί να οδηγήσει στην αυτοματοποίηση των εσφαλμένων διαδικασιών, η οποία θα μπορούσε να οδηγήσει σε αναποτελεσματική χρήση RPA και απώλεια δυνατοτήτων κλιμάκωσης.
• Υψηλό κόστος και καθυστερήσεις: Όταν εντοπιστούν προβλήματα αργά στη διαδικασία, η απουσία προσομοιώσεων και προ-δοκιμών βάσει τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να οδηγήσει σε αυξημένο κόστος υλοποίησης και καθυστερήσεις.
• Έλλειψη επεκτασιμότητας: Οι συμβατικές μέθοδοι έχουν πρόβλημα στον εντοπισμό και την αυτοματοποίηση των διαδικασιών σε διάφορα τμήματα ή τοποθεσίες λόγω της αδυναμίας τους να χειριστούν δραστηριότητες μεγάλης κλίμακας.

Βασικοί πόροι για τη χρήση AI στο RPA

Λάβετε υπόψη τους ακόλουθους πόρους και τις βέλτιστες πρακτικές για να χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά την τεχνητή νοημοσύνη για να επιταχύνετε την ανάπτυξη RPA:

• Εργαλεία εξόρυξης διεργασιών: Οι ροές εργασίας μπορούν να χαρτογραφηθούν αυτόματα, μπορούν να εντοπιστούν αναποτελεσματικότητα και μπορούν να προταθούν λύσεις αυτοματισμού χρησιμοποιώντας πλατφόρμες όπως το Automation Anywhere, το Celonis και το UiPath Process Mining.
• Αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης: Μπορείτε να εκπαιδεύσετε μοντέλα που βελτιστοποιούν συνεχώς τις λειτουργίες μετά την ανάπτυξη, χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το DataRobot και το TensorFlow.
• Πλατφόρμες RPA ενσωματωμένες σε AI: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere και άλλες τεχνολογίες RPA προσθέτουν σταδιακά λειτουργίες AI και μηχανικής εκμάθησης για να επιτρέψουν την ομαλή ενσωμάτωση και την ταχύτερη ανάπτυξη.

| Διαβάστε επίσης: Τι συμβαίνει όταν το RPA και η AI ενώνουν τις δυνάμεις τους στον τραπεζικό κλάδο; |

Εν κατακλείδι

Η ταχεία και αποτελεσματική εφαρμογή RPA είναι πιο σημαντική από ποτέ, καθώς οι εταιρείες ετοιμάζονται για το 2025. Οι επιχειρήσεις ενδέχεται να μειώσουν δραστικά τον χρόνο και το κόστος της ανάπτυξης αυτοματισμού, συμπεριλαμβάνοντας την ανακάλυψη διεργασιών με τεχνητή νοημοσύνη στη διαδικασία υλοποίησης του RPA. Αυτό θα εξασφαλίσει ότι είναι έτοιμοι να κλιμακωθούν έγκαιρα για την πιο πολυσύχναστη περίοδο του έτους.

Εκτός από την επιτάχυνση της ανάπτυξης του RPA, η ανακάλυψη διεργασιών με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη εγγυάται ότι οι εταιρείες αυτοματοποιούν τις κατάλληλες διαδικασίες, βελτιστοποιούν την απόδοση της επένδυσης και διατηρούν υψηλά επίπεδα απόδοσης σε περιόδους υψηλής ζήτησης. Για να μείνετε μπροστά από την καμπύλη αυτή την εορταστική περίοδο και μέχρι το 2025, κάντε την επένδυσή σας σε AI και RPA τώρα.