RPAにおけるAIの成熟した役割を理解する

RPAは、さまざまなAIモジュールでサポートされている場合、従来実行されていた主観的な処理タスクを実行するための特定の機能を提供できます。人々によって。

AIとロボットプロセスの自動化は同じ文にバンドルされることがよくありますが、RPAイニシアチブの大部分はインテリジェンスとは何の関係もありません。実際には、RPAイニシアチブは通常、反復的で退屈なルールベースのプロセスを自動化して、従業員が顧客中心のタスクなどの実際の「インテリジェント」な作業に集中できるようにすることを目的としています。

RPAは本質的にサルですが、サルはそうです。 RPAソフトウェアは、なぜ機能するのかを理解せずにプロセスを学習します。たとえば、RPAソフトウェアは、ユーザーインターフェイスに準拠する方法を教えられることに依存しており、カーソルの移動やクリックなどの実行中のタスクを記録し、プロセスの更新や修正によって無効になるため、これらのアクションをコードに変換します。

現在、組織はこの種の問題を手動で維持するために人を配置することに頼っています。これは、手動タスクを実行する人を、人が手動タスクを実行する必要があるテクノロジーに置き換えているため、皮肉なことです。

「AI」がどのように役立つか

いくつかの良いニュースがあります。RPA市場は成熟しつつあります。企業はRPAとは何か、そうでないものは何かを理解し始めています。また、デスクトップRPAまたはUIベースのRPAは、すべての組織のすべてのプロセス問題の特効薬ではないことも理解し始めています。

このコンテキストでは、企業はボットをよりスマートにすることを期待してAIに注目しています。

これを掘り下げる前に、AIの誇大宣伝を切り抜けて、チェスのグランドマスターにもなり得る感覚的なマシンの概念から離れましょう。学術的には興味深いかもしれませんが、ビジネス上のメリットとは相関していません。

RPAに最も関連するAIの分野は、機械学習、予測分析、高度なコグニティブコンピューティングです。たとえば、AIがUIの更新や変更を見つけて、RPAソフトウェアにそれに応じて動作するように指示する方法を想像してみてください。

より広義には、非構造化データの管理は、企業がRPAをAIドメインに拡張しようとしている重要な領域です。このコンテキストでは、RPAソフトウェアはアグリゲーターであり、コンピュータービジョン、パターンマッチング、分類子、自然言語処理に基づいているかどうかに関係なく、AIコンポーネントにフィードするために必要な生データを取得します。 AIモジュールが機能を完了すると、RPAを使用して回答をターゲットシステムにプッシュできます。

RPAは、さまざまなAIモジュールでサポートされている場合、従来は人が行っていた主観的な処理タスクを実行するための特定の機能を提供できます。

AIのワンストップショップはありません

テクノロジー市場では多くの「AIウォッシング」が行われているため、ビジネスリーダーにとって、AIが適用できる分野と、実際に取引されているベンダーを特定することは困難です。

AI機能に関しては、一部のRPAベンダーは他のベンダーよりも進んでいますが、特定の分野や業界により適しているベンダーもあります。ただし、どのベンダーが最も認知度が高いかを尋ねる場合は、間違った質問をしている可能性があります。

代わりに、組織は視野を広げ、AIソリューションのより折衷的な組み合わせを採用することを検討する必要があります。

「RPAベンダーが最高のチャットボット、最高のOCR / ICRドキュメントキャプチャー、または最高の自然言語プロセッサーになることはありません」と、RedwoodSoftwareのスタッフチーフであるNeilKinsonは主張しました。 「基本的に、AIのこれらの非常に狭いユースケースはすべて、高度にターゲットを絞った厳選されたデータセット、膨大な量、専門性を必要とします。 RPAプラットフォームがそれらすべてで優れていることは決してありません。

「多くの組織は、RPAのピーク能力に到達したと感じており、1つのツールでは対処できないと現在理解しているプロセスがまだあることを認識しています。実際には、複数のプロセスの課題に対処するために、複数のテクノロジーを導入する必要があります。」