Nauja automatizacijos era yra ČIA.
Ir ją palaiko agentinis dirbtinis intelektas.
Tradiciniai automatizavimo įrankiai laikosi nustatytų taisyklių: daryk tai, tada tą, vėl ir vėl. Naudinga, bet ribota. Agentinis automatizavimas žengia dar toliau. Taikant agentinį dirbtinį intelektą, sistemos gali numatyti, prisitaikyti ir veikti savarankiškai.
Čia automatizavimas nustoja būti atskirų įrankių rinkinys ir tampa tikra darbo operacine sistema. Ji ne tik vykdo instrukcijas – ji interpretuoja, priima sprendimus ir atlieka sudėtingas, daugiapakopes užduotis, beveik nereikalaudama žmogaus įsikišimo.
Toks autonomijos lygis yra priežastis, dėl kurios agentinis procesų automatizavimas sparčiai kyla į prioritetų sąrašo viršų įmonėms, norinčioms augti, išlikti lanksčioms ir išlikti priekyje kintančiose rinkose.
Kaip veikia agentinis procesų automatizavimas?
Nuo suvokimo iki nuolatinio tobulinimo ir optimizavimo
Savo esme agentinis procesų automatizavimas sujungia pažangias technologijas, kad galėtų atlikti darbą, kuriam anksčiau reikėjo žmogaus rankų. Dirbtinio intelekto agentai dabar gali mąstyti, spręsti problemas, priimti sprendimus ir vykdyti užduotis su minimaliu žmogaus įsikišimu.
Tai nereiškia, kad žmonės dingsta iš proceso. Mes išlaikome žmones kilpoje ten, kur tai svarbiausia – priežiūrai, vertinimui ir kontrolei. Tikrasis šuolis į priekį slypi šių sistemų gebėjime valdyti sudėtingas užduotis beveik žmogaus intelekto lygiu.
Būtent tai daro dirbtinio intelekto agentus ir agentines DI sistemas lemiama jėga šiuolaikinėje automatizacijoje.
Taigi atverkime agentinio procesų automatizavimo variklio skyrių:
Suvokimas ir duomenų įvestys: Agentinis DI pradeda rinkdamas duomenis iš savo aplinkos – per API, duomenų bazes arba tiesiogines naudotojų sąveikas. Jis gali gauti tiek struktūruotus duomenis iš įmonės sistemų, tiek nestruktūruotą informaciją, pavyzdžiui, el. laiškus. Naudodamas didelius kalbos modelius (LLM) ir natūralios kalbos apdorojimą (NLP), jis interpretuoja ir susieja šias įvestis į vieną visumą. Rezultatas: sistema visada dirba su dabartine, išsamia informacija, kuri padeda atlikti duomenų analizę ir imtis veiksmų.
Duomenų apdorojimas ir samprotavimas: surinkus duomenis, pradeda veikti mašininio mokymosi algoritmai. Jie išgauna prasmę, aptinka dėsningumus, prognozuoja rezultatus ir nurodo, kaip turėtų būti planuojamos ir vykdomos užduotys. Generatyvusis DI čia prideda dar vieną sluoksnį, generuodamas prognozines įžvalgas. Tai leidžia sistemai išbandyti galimus scenarijus, palyginti rezultatus ir pakoreguoti planus prieš imantis veiksmų.
Tikslų nustatymas ir sprendimų priėmimas: DI agentas nustato tikslus – remdamasis iš anksto apibrėžtais uždaviniais arba naudotojo įvestimi. Tuomet jis kuria strategiją jiems pasiekti, dažnai naudodamas sprendimų medžius, stiprinamąjį mokymąsi arba kitus planavimo metodus. DI agentas derina nustatytas taisykles su adaptyviais algoritmais, kad priimtų duomenimis grįstus sprendimus, įvertintų kontekstą, nustatytų užduočių prioritetus ir pasirinktų tolesnius veiksmus, remdamasis tiek istorine, tiek realaus laiko informacija.
Užduočių vykdymas ir orkestravimas: priėmus sprendimus, sistema pereina prie veiksmų. DI agentai jungiasi su programomis ir API, kad įgyvendintų planą, užtikrindami, jog kiekvienas darbo eigos žingsnis būtų atliktas tinkama tvarka ir deramai suderintas su kitais.
Nuolatinis mokymasis ir optimizavimas: atlikus darbą, DI agentas tiesiog nepereina prie kito. Jis analizuoja, kas iš tikrųjų įvyko, priima grįžtamąjį ryšį ir stengiasi kitą kartą padaryti šiek tiek geriau. Kartais tai yra stiprinamasis mokymasis, kartais – savarankiškai prižiūrimi metodai – bet kuriuo atveju tai iš esmės yra bandymų ir klaidų procesas dideliu mastu. Kuo daugiau jis kartoja užduotis, tuo tikslesnis tampa. Ir tai yra esmė: laikui bėgant jis gali imtis sudėtingesnių darbų nesubyrėdamas. Verslo poreikiai greitai keičiasi, ir tokios sistemos turi neatsilikti. Kitu atveju – koks tikslas?
Prisitaikymas realiuoju laiku: kiekviename etape agentinis procesų automatizavimas prisitaiko realiuoju laiku, išlaikydamas darbo eigas lanksčias staigių pokyčių ir netikėtų įvykių akivaizdoje.
Pagrindiniai agentinio automatizavimo privalumai šiuolaikinėms įmonėms
Verslai kasdien blaškosi nuolat kintančių rinkų, skubių poreikių ir procesų audroje, kurie niekada iki galo nespėja prisitaikyti. Komandos dirba vis sunkiau, tačiau atotrūkis tik didėja. Čia į sceną žengia agentinis automatizavimas. Jis ne tik pagreitina procesus (pradžioje) – jis pašalina pačias kliūtis kelyje.
Operacijos vyksta greičiau, efektyvumas auga, produktyvumas plečiasi, ir staiga atsiranda erdvės strategijai, o ne panikuojant gesinti gaisrus.
Pasaulyje, kuriame dinamiška aplinka niekada nesulėtėja, būtent ši erdvė yra tikrosios plėtros pradžia.
| Valdykite dinaminius automatizavimus ir darbo eigas | ChatGPT ir panašūs generatyvaus DI įrankiai yra tinkami nustatytiems formatams. Jūs paklausiat, jie atsako – ir tuo viskas baigiasi. Agentinis DI yra visai kas kita. Jis gali susidoroti su netikėtumais, persijungti į kitą režimą, kai situacija pasikeičia, ir vis tiek laikytis jam nustatytų ribų. Tai svarbu, nes realūs verslo procesai nėra statiški – jie keičiasi, stringa ir meta iššūkius. Jei jūsų automatizavimas negali prisitaikyti, jis tik trukdo. Automatizavimo technologijos nelaukia – jos gali priimti sprendimus akimirksniu, vykdydamos sudėtingą ar laiko atžvilgiu jautrų darbą be žmogaus įsikišimo. |
| Padidinkite operacinį efektyvumą ir produktyvumą | Agentinis DI dar labiau išplečia darbo krūvio automatizavimą, nes mokosi ir nuolat tobulėja. Tai reiškia, kad komandos nebeturi tiek laiko skirti proceso valdymui ir gali sutelkti energiją į svarbesnius prioritetus. Rezultatas – sklandesnės darbo eigos, mažiau klaidų ir išlaisvinti ištekliai strateginiam darbui, kuris iš tikrųjų stumia verslą į priekį. Kartotinėms užduotims žmonių įsikišimo poreikis sumažėja iki minimumo. |
| Pagerinkite lankstumą ir prisitaikymą | Agentinio automatizavimo platforma suteikia organizacijoms lankstesnį būdą tvarkytis su kintančiais verslo poreikiais. Stebėdami realaus laiko duomenis ir reaguodami į besikeičiančias sąlygas, DI agentai gali akimirksniu prisitaikyti prie augančios paklausos, staigių sutrikimų ar naujos informacijos. Tai daro agentinį automatizavimą ir masteliu plečiamą, ir prisitaikantį – praktišką būdą išlaikyti operacijas pasirengusias ateičiai. |
| Sumažinkite klaidas ir padidinkite tikslumą | Agentinis DI renka duomenis iš įvairių sistemų, juos tarpusavyje sulygina ir ieško bet ko, kas nesutampa. Jei aptinka klaidą ar kažką neįprasto, jis gali tai ištaisyti pats arba perduoti žmogui peržiūrėti. Taip daugelis praleidžiamų klaidų, kurios paprastai įsivelia atliekant kartotines ar sudėtingas užduotis, tiesiog nebeįvyksta. |
| Sustiprinkite duomenimis grįstą sprendimų priėmimą | Vienas didžiausių privalumų yra pagalba žmonėms priimti geresnius sprendimus kiekviename lygmenyje. DI agentai gali daug greičiau nei bet kuri komanda apdoroti milžiniškus kiekius netvarkingų, nestruktūruotų duomenų. Jie aptinka dėsningumus ir tendencijas, kurias žmonės greičiausiai praleistų, o tai reiškia, kad verslas gali iš karto reaguoti, koreguoti veiklą ir net pastebėti naujas augimo galimybes. Praktikoje tai tiesiog padaro sprendimus labiau duomenimis grįstus. |
| Sklandžiai plėskitės augant verslui | Agentinis DI auga kartu su verslu. Jis gali perimti naujas programas, didesnius duomenų šaltinius ir infrastruktūros pokyčius nesulėtėdamas. Tai reiškia, kad nereikia nuolat nerimauti, jog programinės įrangos atnaujinimai kažką sugadins arba kad smulkios užduotys išmuš automatizavimą iš vėžių. |
| Suteikite geresnę naudotojo patirtį, tuo pačiu suteikdami darbuotojams daugiau laisvės susitelkti į prasmingą darbą | Daugelis įmonių paieškos įrankių dabar naudoja agentinį DI, kad užtikrintų vieningą pagalbą ir operacinį vientisumą. Naudodami natūralios kalbos apdorojimą, DI agentai gali suprasti, ką naudotojas iš tikrųjų turi omenyje, analizuoti duomenis, nustatyti dėsningumus, pasiūlyti tinkamą pagalbą ir net palaikyti suasmenintus pokalbius. Tai pagerina klientų patirtį ir padidina darbuotojų produktyvumą, nes pašalina kartotines užduotis, palikdama žmonėms daugiau laiko kūrybiniam ir strateginiam darbui. |
Kaip automatizuotos darbo eigos gali būti naudingos įvairioms industrijoms?
Pokyčiai visada jaučiasi tarsi stovėtum ant gilios vandens bedugnės krašto – neaišku, neramu, gal net nejauku.
Galbūt niekada nebūsime pasirengę šokti. O kas, jei nepasiseks?
Bet BŪTENT čia tu rizikuoji. Ir galime pasakyti, kad tai verta.
Agentinis automatizavimas sukurtas būtent tam: didesniems pokyčiams, platesniems poslinkiams, naujiems darbo būdams. Tikroji rizika nėra žengti šuolį – ji slypi stovėti vietoje pavojingoje srovėje ir stebėti, kaip ji pamažu tave nutolina nuo sėkmės kranto.
Agentinis automatizavimas ir DI technologijos yra itin universalios ir pritaikomos įvairiuose verslo kontekstuose bei industrijose. Skirtingai nuo tradicinio automatizavimo, jos padeda supaprastinti IT darbo eigas, valdyti sudėtingus procesus, automatizuoti klientų aptarnavimo elementus ir sukurti efektyvesnius įdarbinimo procesus.
Čia atsiskleidžia tikroji agentinio automatizavimo galia – paverčiant verslo procesus ir operacijas greitesniais ir protingesniais.
Žmogiškieji ištekliai ir talentų pritraukimas: gyvenimo aprašymų filtravimas, atsakymai į tuos pačius kandidatų klausimus vėl ir vėl, net įvadinės užduotys, tokios kaip sutarčių ir išmokų paruošimas – agentinis automatizavimas tai gali atlikti kaip profesionalas. Jis taip pat gali paruošti išteklius naujiems darbuotojams, atnaujinti įrašus ir rinkti grįžtamąjį ryšį. HR gali skirti tikrą laiką žmonėms, o ne formoms.
Administravimas: išmokos ir atitiktis yra kupinos duomenų suvedimo, rankinių prašymų ir tokių reguliavimų kaip HIPAA ar GDPR. DI sumažina rutininius darbus, sumažina klaidų tikimybę ir užtikrina, kad procesas liktų taisyklių rėmuose, kad žmonėms nereikėtų vytis klaidų.
Savitarnos pagalbos tarnyba ir IT operacijos: įsivaizduokite pagalbos tarnybą, kuri akimirksniu sutvarko paprastas problemas. Slaptažodžio atstatymas? Padaryta. Prieigos prašymas? Sutvarkyta. Kai atsiranda sudėtingesnė problema, ji nukreipia užklausą tinkamai komandai. Ji taip pat stebi sistemas, atlieka diagnostiką ir net pati pritaiko pataisymus.
IT saugumo operacijos: siekiant užtikrinti nuolatinę kibernetinio saugumo priežiūrą, automatizuojamos kritinės užduotys, tokios kaip sistemų ir tinklų pažeidžiamumo tikrinimas, duomenų bazių atsarginių kopijų valdymas ir incidentų reagavimo procedūrų vykdymas, užtikrinant ilgalaikį verslo saugumą.
Finansų ir apskaitos operacijos: finansų veikloje automatizavimo sprendimai atlieka sudėtingas užduotis, tokias kaip sąskaitų faktūrų apdorojimas, sukčiavimo aptikimas, finansinės ataskaitos, atitikties stebėsena ir investicijų valdymas. Jie analizuoja operacijų duomenis, kad aptiktų neįprastus modelius, pažymėtų įtartinas operacijas ir padėtų valdyti portfelius.
Sveikatos priežiūra: administracinių darbo eigų koordinavimui, tokių kaip paciento duomenų surinkimas, draudimo tinkamumo tikrinimas, vizitų planavimas ir atsiskaitymo procesai. Ji gali interpretuoti nestruktūruotas klinikines pastabas naudodama NLP, išgauti medicinines įžvalgas, pažymėti nukrypimus darbuotojams ir padėti užtikrinti atitiktį bei priežiūros koordinavimą.
Tiekimo grandinės optimizavimas: nuolat stebėti realaus laiko duomenis apie atsargų lygius, siuntų logistiką ir tiekėjų veiklą. Jie proaktyviai nustato sutrikimus, savarankiškai nukreipia siuntas kitu maršrutu ir koreguoja pirkimų strategijas, kad būtų išlaikytas gamybos srautas ir užtikrintas tiekimo grandinės efektyvumas.
Klientų patirtis (CX): siekiant pagerinti klientų patirtį per greitesnes, tikslesnes ir labiau suasmenintas sąveikas. DI pagrindu veikiantys pokalbių robotai tvarko užklausas, apdoroja užsakymus ir sprendžia problemas, suteikdami pagalbą 24/7.
Gamyba: agentinis automatizavimas didina efektyvumą per predikcinę priežiūrą, kokybės kontrolę ir tiekimo grandinės valdymą.
Viešasis sektorius: vyriausybinės agentūros naudoja agentinį automatizavimą dokumentų apdorojimui, duomenų analizei ir išteklių paskirstymui, gerindamos paslaugas piliečiams ir sudarydamos sąlygas duomenimis grįstam sprendimų priėmimui.
Pagrindiniai infrastruktūros ir technologiniai reikalavimai agentinio automatizavimo platformoms
Dirbtinio intelekto (DI) ir mašininio mokymosi (MM) ansambliai (DI modeliai)
Agentinis DI yra įvairių DI ir MM metodų derinys, įskaitant pažangius metodus, tokius kaip stiprinamasis mokymasis, gilusis mokymasis ir prižiūrimo / neprižiūrimo mokymosi modeliai autonominiam sprendimų priėmimui.
Jis taip pat apima NLP ir kompiuterinę regą, kad suprastų dokumentus ir multimodalinius duomenis, bei mašininio mokymosi modelius, analizuoja istorinius duomenis proaktyviems sprendimams priimti. Šie DI modeliai yra agentinio automatizavimo centras.
DI agentai
DI agentai yra pagrindinė agentinio procesų automatizavimo dalis. Jie geba vykdyti sudėtingas užduotis be nuolatinės žmogaus priežiūros, sąveikauti su verslo programomis, valdyti API ir orkestruoti darbo eigas tarp sistemų ir komandų.
DI agentai nebeieško instrukcijų žingsnis po žingsnio. Jie gali stebėti savo aplinką, ją analizuoti ir nuspręsti geriausią veiksmų eigą. Vietoje to, kad žmonės struktūrizuotų kiekvieną žingsnį, agentai įvertina duomenis, aptinka dėsningumus, užduoda naujus klausimus ir daro savo išvadas. Jie ne tik vykdo procesus – jie juos kuria, atlieka darbą ir pasirenka protingiausią kelią, kad įvykdytų nustatytus tikslus.
Jie gali veikti kaip bendradarbiai, atlikdami kartotines užduotis, kad darbuotojai galėtų skirti daugiau laiko kūrybiniam ir strateginiam darbui. DI agentai taip pat gali bendradarbiauti daugiagentinėje DI orkestracijoje, kur kiekvienas agentas specializuojasi tam tikro tipo užduotyse. Jie gali veikti per skirtingas sritis, integruodamiesi su programomis, API ir išorinėmis sistemomis, kad darbo eigos vyktų sklandžiai.
Agentinis DI (agentinis procesų automatizavimas)
Tai atspindi naujausią evoliuciją, taikant agentinį DI automatizavimui. Tai leidžia agentiniam DI veikti protingiau, veikti savarankiškai ir dinamiškai prisitaikyti pagal realaus laiko duomenis. Pagrindiniai agentinio automatizavimo skirtumai yra autonomija, tikslams orientuotas elgesys, samprotavimas ir problemų sprendimas, adaptyvus mokymasis, sprendimų priėmimo gebėjimas ir proaktyvus elgesys.
Agentinis DI sujungia tiek RPA, tiek IA stipriąsias puses, užtikrindamas sklandžią automatizaciją ir protingai orkestruodamas sudėtingas darbo eigas, siekiant geresnių rezultatų. Agentinis automatizavimas pasirodo ten, kur situacija komplikuota – sudėtingos, daugiapakopės užduotys ir nestruktūruoti duomenys – tačiau jis nepanaikina RPA ar DI pagrindu veikiančios automatizacijos. Vietoje to, jis juos išryškina. Integruodamas esamas technologijas, jis sukuria vieningą išmaniosios automatizacijos ekosistemą – stipresnę, protingesnę ir gebančią apimti visą darbo spektrą.
Palyginti su tradicine robotizuota procesų automatizacija, agentinis procesų automatizavimas žymiai sumažina rankinio įsikišimo poreikį, tuo pačiu padidindamas reakciją į dinamiškas sąlygas. Jis veiksmingai išlaisvina procesų automatizavimą iš griežtų taisyklių ir darbo eigos rėmų, vietoje to pats siekia nustatyto tikslo.
Generatyvusis DI (GenDI)
Svarbi technologija agentinio automatizavimo kontekste, suteikianti pažangias galimybes, kurios pranoksta tradicines taisyklėmis pagrįstas sistemas.
Nors kai kurie GenDI įrankiai, tokie kaip ChatGPT, veikia fiksuotais formatais, jų integracija į agentines DI sistemas žymiai pagerina duomenų apdorojimą, generuodama prognozines įžvalgas, leidžiančias automatizavimo sistemai įvertinti įvairius scenarijus ir dinamiškai koreguoti savo planus.
GenDI yra esminis agentinių sistemų pajėgumų didinime, leidžiantis suprasti, interpretuoti ir generuoti žmogaus kalbą bei apdoroti sudėtingas, nestruktūruotas įvestis, tokias kaip el. laiškai ir dokumentai, artinant jų funkcionalumą prie žmogaus intelekto.
Procesų orkestravimas
Lanksti ir galinga procesų orkestravimo galimybė yra būtina, kad DI agentai galėtų koordinuoti užduotis, valdyti sudėtingas darbo eigas ir optimizuoti verslo operacijas siekiant iš anksto nustatytų tikslų. Tai apima dinaminį darbo eigos vykdymą ir daugiagentinį bendradarbiavimą per kelias sistemas, programas ir technologijas.
Trigerių identifikavimas (nuolatinis procesų ir įvykių stebėjimas)
Agentinės sistemos niekada nemiega. Jos stebi procesus, įvestis, veiklas ir įvykius – tiek verslo viduje, tiek išorėje – su nuolatiniu tikslumu. Ir kai pasirodo trigeris, jos nelaukia instrukcijų. Jos veikia, įtraukdamos DI agentus į veiksmą būtent tinkamu momentu.
Robotas procesų automatizavimas (RPA)
RPA yra svarbi agentinio automatizavimo vykdymo galimybė, atliekanti daugumą užduočių visoje agentinėje darbo eigoje ir renkanti duomenis iš įvairių sistemų DI modeliams. Tai leidžia agentiniam automatizavimui pasinaudoti esamais automatizavimo įrankiais ir galimybėmis.
Mokymosi sistemos ir mokymosi ciklai
Agentinės sistemos turi gebėti savarankiškai mokytis iš praeities patirčių ir prisitaikyti, kad pagerintų veikimą, stebėti klaidas ir naudoti grįžtamąjį ryšį optimizavimui. Šis nuolatinis mokymasis yra būtinas sudėtingoms darbo eigoms, kurios gali tapti dar sudėtingesnės.
Konteksto įtvirtinimas
DI agentai turi suprasti savo veikimo aplinką, įskaitant verslo taisykles, politiką, istorinius sprendimus ir specifinę informaciją apie klientus ar produktus, todėl reikalingi automatizuoti procesai, leidžiantys DI agentams pasiekti šiuos kontekstinius duomenis ir iš anksto nustatytas taisykles.
Pagalbinis komandų kūrimas (Didieji kalbos modeliai – LLM)
Tai yra itin svarbu didinant agentinio DI, besiremiančio didžiaisiais kalbos modeliais (LLM), veiksmingumą natūralios kalbos supratimui ir sprendimų priėmimui, leidžiant žmonėms kurti ir optimizuoti komandų užklausas didesniam tikslumui ir kontekstualumui.
Žmogus kilpoje (Human-in-the-loop) principas
DI agentai turi gebėti natūraliai sąveikauti su žmonėmis per intuityvias sąsajas, tokias kaip pokalbių robotai. Agentinės sistemos turėtų supaprastinti ir automatizuoti darbo eigas, nepamirštant svarbaus žmogaus įsikišimo, kad žmonės galėtų greitai identifikuoti išimtis ir reagavimo į veiklos problemas. Žmogaus dalyvavimas reikalingas kontrolės ir patvirtinimo užtikrinimui.
Saugumas, atitiktis ir valdymas
DI sistemos dažnai dirba su jautriais duomenimis, todėl saugumui negalima suteikti antros galimybės. Jos turi turėti DI pagrindu veikiančias apsaugos priemones, kurios pačios aptinka ir neutralizuoja rizikas. Tuo pačiu kiekvienas automatizuotas procesas ir DI pagrindu priimtas sprendimas turi būti sąžiningas, nešališkas ir atitikti reguliavimą bei iš anksto nustatytas taisykles. Čia pasitelkiami autonominis auditavimas, nuolatinė stebėsena ir žmogaus valdymas – užtikrinantys ne tik sistemos, bet ir visos operacijos vientisumą.
Kokie yra agentinio automatizavimo įgyvendinimo iššūkiai?
Agentinis automatizavimas atveria duris į milžinišką potencialą – tačiau kelias nėra be kliūčių. Įgyvendinimas susiduria su iššūkiais, kuriems įveikti reikia dėmesio, disciplinos ir tinkamos strategijos.
„Office Samurai“ mes puikiai mokame kaupti pasiekimus įveikiant iššūkius.
Aptarkime, kaip tai galėtume pritaikyti jums.
Užtikrinti patikimą sprendimų priėmimą
Agentinio automatizavimo autonomija reikalauja griežto testavimo ir patikrinimo įvairiose situacijose, siekiant nustatyti ir pašalinti galimas šališkumo ar klaidų problemas. Išsamus patikrinimo procesas kartu su darbuotojų priežiūra yra būtinas patikimiems sprendimams užtikrinti.
Duomenų privatumo ir saugumo klausimai
Agentinis automatizavimas veikia remdamasis duomenimis – ir dažnai šie duomenys yra itin jautrūs. Privatumo apsauga ir saugumo užtikrinimas nėra pasirenkami – tai yra pagrindas. Svarbu įgyvendinti tvirtas saugumo priemones, įskaitant duomenų šifravimą, prieigos kontrolę ir reguliarius auditus, kad būtų apsaugoti duomenys ir užtikrinta atitiktis reguliavimo reikalavimams.
Įgyvendinimo sudėtingumo įveikimas
DI ir mašininio mokymosi modelių integracija gali kelti iššūkių diegimo metu. Bendradarbiavimas su patyrusiais partneriais gali žymiai palengvinti procesą, padedant įveikti sudėtingumus sklandžiam įgyvendinimui. Tai apima integraciją su keliomis sistemomis ir esamomis įmonių sistemomis.
Etinių DI praktikų prioritetizavimas
DI pagrindu veikiančios automatizacijos diegimas visada kelia etinius klausimus. Užtikrinti skaidrumą DI sprendimų priėmimo procesuose, spręsti galimas modelių šališkumo problemas ir išlaikyti atsakomybę yra kritiškai svarbu atsakingam DI įgyvendinimui bei pasitikėjimo kūrimui su suinteresuotosiomis šalimis. Tai ypač svarbu leidžiant DI agentams automatizuoti procesus.
Kuo agentinis procesų automatizavimas skiriasi nuo kitų automatizavimo tipų?
Norint pasirinkti tinkamiausią strategiją jūsų poreikiams, reikia suprasti skirtumus tarp robotizuotos procesų automatizacijos (RPA), intelektinės automatizacijos (IA) ir agentinio automatizavimo.
Robotas procesų automatizavimas (RPA)
RPA yra automatizacijos pagrindas. Ji laikosi iš anksto nustatytų taisyklių, kad atliktų pasikartojančias užduotis, tokias kaip duomenų įvedimas ar sąskaitų faktūrų apdorojimas – greitai, tiksliai ir patikimai, kai darbas yra prognozuojamas. Tačiau jos stiprybė yra ir jos ribotumas. RPA neturi savo intelekto. Ji veikia tiesiai, sunkiai prisitaiko prie pokyčių ir sugenda, kai procesai pasikeičia. Todėl ji geriausiai veikia paprastose, struktūruotose, taisyklėmis pagrįstose užduotyse, o ne sudėtinguose darbo procesuose.
Išmanioji automatizacija (IA)
Remiantis RPA, IA įtraukia dirbtinį intelektą (AI) ir mašininį mokymąsi (ML), leidžiantį sudėtingesniam sprendimų priėmimui. Nors šios automatizavimo priemonės gali veikti savarankiškai, jos dažnai remiasi iš anksto nustatytomis užduotimis ir taisyklėmis pagrįstais procesais, turėdamos ribotą gebėjimą veikti realiuoju laiku be žmogaus įsikišimo arba prisitaikyti prie pokyčiams jautrių scenarijų. Naujiems scenarijams gali prireikti rankinio pertvarkymo.
Čia pateikiamas jų savybių palyginimas:
| Agentinė procesų automatizacija | Savarankiška RPA | Išmanioji automatizacija (neagentinis DI + automatizavimas) | |
| Prisitaikomumas | Aukštas Ji taiko DI modelius ir mašininį mokymąsi, kad mokytųsi iš duomenų, atpažintų šablonus ir realiuoju laiku koreguotų veiksmus, mažindama žmogaus įsikišimą ir užtikrindama darbo proceso tęstinumą bei procesų optimizavimą. | Žemas Ji veikia pagal fiksuotas sistemas, vykdydama užduotis tiksliai taip, kaip užprogramuota, be galimybės prisitaikyti prie netikėtų pokyčių ar priimti kontekstinių sprendimų. Dažnai reikia didelio žmogaus įsikišimo, kai procesai skiriasi. | Vidutinis Ji naudoja mašininį mokymąsi ir natūralios kalbos apdorojimą užduotims atlikti, tačiau naujiems scenarijams reikia rankinio pertvarkymo. |
| Užduočių sudėtingumas | Aukštas Ji naudoja DI modelius, kad padalintų projektus į mažesnes užduotis ir koordinuotų kiekvienos dalies vykdymą, pasitelkdama LLM ir natūralios kalbos apdorojimą (NLP), kad interpretuotų ir reaguotų į sudėtingus įvesties duomenis. | Žemas Ji apsiriboja paprastomis, kartojamomis užduotimis. | Vidutinis Ji puikiai atlieka sudėtingus darbo procesus, kuriuose yra aiškiai apibrėžtos ir taisyklėmis pagrįstos užduotys, tačiau jos gebėjimas priimti sprendimus ar prisitaikyti prie procesų ar veikimo aplinkos pokyčių yra ribotas. |
| Intelektas | Aukštas Agentinis DI atspindi pažangų dirbtinį intelektą, kuris suteikia procesų automatizavimui aukštą autonomiją ir prisitaikomumą. | Žemas Savarankiška RPA neįtraukia DI modelių, todėl intelektas nėra jos automatizavimo galimybių savybė. | Vidutinis IA sujungia DI technologijas su automatizavimo įrankiais viso automatizavimo ciklo metu, o generatyvinio DI integracija leidžia tam tikru mastu prisitaikyti ir reaguoti į apibrėžtus procesų srautus. |
| Scalability | Aukštas Ji naudoja IA sistemas, kurios pritaikomos įvairiems ir sudėtingiems darbo procesams. | Vidutinis Tradicinės RPA sprendimai didina procesų mastelį, tačiau gali būti sudėtinga juos pritaikyti skirtingose veikimo aplinkose dėl priklausomybės nuo konkrečių taisyklių ir rankinių konfigūracijų. | Aukštas Ji palaiko mastelio keitimą pasitelkdama DI ir mašininį mokymąsi, kad prisitaikytų ir optimizuotų procesus. |
Žmogus NEIŠIMTAS iš proceso
Jei nerimaujate, kad agentinė automatizacija atims jūsų darbą, klystate. Šios sistemos nėra sukurtos pakeisti žmones – jos sukurtos dirbti su jais.
Sprendimų priėmimas, kūrybiškumas ir atsakomybė vis dar priklauso žmonėms. Tai panašu į tai, kad mašinos atlieka sunkų darbą, o žmonės prižiūri jų veiksmus.
Žmogaus ir mašinos sąveika bei principas „žmogus cikle“ išlieka pagrindiniais agentinės procesų automatizacijos pagrindais. Tai nėra neprivalomi priedai – tai infrastruktūra, užtikrinanti pasitikėjimą, kontrolę ir atsakomybę.
Kai agentai nežino, kaip tvarkyti tam tikrą situaciją, jie gali pasinaudoti principu „žmogus cikle“, kad gautų žmogaus patvirtinimą. Patikimas patvirtinimo procesas kartu su žmogaus priežiūra cikle yra būtinas, kad agentinėje automatizacijoje būtų priimami patikimi sprendimai. Tai esminė sąlyga duomenimis pagrįstiems sprendimams pasiekti. Sprendimai, leidžiantys kurti agentus naudojant mažai kodo, turėtų suteikti vartotojams galimybę sklandžiai jungtis prie įmonės duomenų, tikslinti užklausas ir integruoti sistemas su principu „žmogus cikle“ be pažangių DI žinių.
Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros srityje agentinė automatizacija gali padėti ligoninėms ir klinikoms tvarkyti pacientų duomenis ir vykdyti įprastinę diagnostiką, suteikdama medicinos specialistams naujausią informaciją ir galimybę susitelkti į individualizuotą priežiūrą bei išimčių atvejų valdymą. Situacijose, kai įvyksta netikėtų dalykų, DI agentai gali automatiškai koreguoti procesus, peradresuoti užduotis arba, jei reikia, paprašyti žmogaus pagalbos.
Agentinės procesų automatizacijos ateitis
Agentinė procesų automatizacija nestovi vietoje. Ji sparčiai vystosi – paremta DI pažanga ir augančia išmaniosios automatizacijos paklausa įvairiose pramonės šakose.
Analitikai prognozuoja spartų agentinio DI augimą verslo programinėje įrangoje, kuris per ateinančius trejus metus pasieks trečdalį visų programų ir autonomiškai tvarkys sprendimų priėmimą 15 % kasdieninių darbo sprendimų.
Didėjanti DI agentų, naudojančių LLM ir generatyvinį DI, gebėjimų apimtis iš naujo apibrėžia, kaip galima automatizuoti sudėtingus verslo procesus. Tai reiškia žymų žingsnį link visiškai automatizuotų procesų ir žmogaus intelekto papildymo, siekiant automatizuoti užduotis ir brangius procesus.
Agentinė procesų automatizacija žymi tikrą kelią link operacinės meistriškumo. Tai nėra tik kitas mažas žingsnis – tai strateginis šuolis darbo atlikimo būduose. Jos pagrindą sudaro DI agentai: galingos būtybės, paremta LLM intelektu ir generatyvinio DI kūrybine jėga, sukurtos peržengti įprastos automatizacijos ribas ir atverti naują galimybių erą.
Svarbiausia, agentinė automatizacija nepakeičia, o papildo ir sustiprina esamus įrankius, tokius kaip RPA ir IA, integruodama juos į ekosistemą, kur kiekviena technologija atlieka savo optimalų vaidmenį. Ši sinergija leidžia įmonėms tvarkyti anksčiau neautomatizuojamus procesus, transformuojant verslo operacijas su žmogaus intelektui prilygstančia išmintimi ir minimaliu žmogaus įsikišimu.
Mobilizuokite savo jėgas ir priimkite agentinę procesų automatizaciją
Daugelį metų organizacijos stebėjo, kaip automatizacija vystosi fragmentiškai: čia botas, ten darbo procesas. Tačiau žaidimas pasikeitė. Agentinės sistemos viską sujungia – jos prisitaikančios, autonomiškos ir geba tvarkyti sudėtingumą mastu, kurio vien žmonės negali palaikyti.
Tai nėra apie dar vieno įrankio pridėjimą prie jūsų rinkinys.
Tai apie darbo procesų esmės peržiūrėjimą. Tai apie operacijų pavertimą išmaniąja ekosistema – tokią, kuri mokosi, prisitaiko ir veikia. Nauda akivaizdi: efektyvumas be kompromisų, produktyvumas be perdegimo ir ateitis, kurioje jūsų organizacija vadovauja su autonomiška jėga, o ne atsilieka dėl rankinio darbo apribojimų.
Kelias aiškus, o kitas žingsnis – jūsų. Pasiruošę?
