AI меняет автоматизацию: от RPA к интеллектуальным системам

RPA (роботизированная автоматизация процессов) является проверенным способом снижения ручного труда в бизнес-процессах без применения систем искусственного интеллекта. Используя программные боты для выполнения фиксированных правил, компании могут автоматизировать рутинные задачи, такие как ввод данных и обработка счетов, а также, в некоторой степени, генерацию отчетов. В последние годы технология значительно развилась, и, хотя RPA все еще используется, бизнес-процессы становятся более сложными. Многие системы обрабатывают неструктурированные данные, такие как сообщения и документы, и автоматизация, основанная на правилах, сталкивается с трудностями при работе с такими входными данными.

RPA лучше всего работает в стабильных условиях, где процессы не меняются часто. Когда условия изменяются или входные данные варьируются, боты могут давать сбои или требовать обновления, что увеличивает затраты на обслуживание и снижает ценность автоматизации со временем. Gartner указывает на появление более адаптивных автоматизированных систем на рынке, которые могут справляться с изменениями и неопределенностью, комбинируя автоматизацию с машинным обучением или языковыми моделями, что позволяет им обрабатывать более широкий набор входных данных.

Искусственный интеллект изменил подход компаний к автоматизации, так как системы от известных поставщиков в области RPA, таких как Appian и Blue Prism, теперь могут интерпретировать контекст и корректировать свои действия, что особенно актуально для задач, связанных с текстом или изображениями. Способность крупных языковых моделей суммировать документы и извлекать важные детали, а также отвечать на запросы на естественном языке, предлагает автоматизацию в областях, которые ранее было трудно управлять.

Исследования McKinsey & Company предполагают, что генеративный ИИ может автоматизировать задачи принятия решений и коммуникации, а не только рутинную обработку данных. Это изменение не заменяет автоматизацию, а модифицирует ее. Вместо того чтобы создавать цепочки правил, компании могут использовать ИИ для обработки вариаций во входных данных. Автоматизация становится более гибкой, при этом системы способны адаптироваться к различным входным данным без перенастройки.

Несмотря на эти изменения, RPA остается актуальной во многих сферах. Задачи, которые связаны со структурированными данными и стабильными рабочими процессами, все еще выигрывают от автоматизации на основе правил. Примеры включают обработку заработной платы и проверки соответствия, а также интеграцию систем. В этих условиях предсказуемость RPA может стать преимуществом, так как боты следуют определенным шагам и выдают последовательные результаты, что полезно в регулируемых средах.

Поставщики, которые строили свой бизнес вокруг RPA, адаптируются к этим изменениям. Blue Prism, теперь часть SS&C Technologies, расширила свой фокус, включая то, что она называет интеллектуальной автоматизацией. Этот подход сочетает RPA с инструментами ИИ, способными обрабатывать более сложные входные данные. Платформы объединяют автоматизацию с такими возможностями, как обработка документов и поддержка принятия решений, часто через интеграцию с инструментами ИИ.

Многие организации продолжают полагаться на существующие системы RPA, особенно там, где процессы стабильны и хорошо понятны. Замена этих систем не является приоритетом, поскольку они обеспечивают надежность и предсказуемость в управлении бизнес-процессами.