Такие технологии, как роботизированная автоматизация процессов, генеративный ИИ и коллаборативные роботы, могут помочь организациям снизить риски и улучшить результаты в ряде отраслей.
В последние годы автоматизация была ключевым двигателем инноваций. Пандемия COVID-19 и нехватка рабочей силы привели к увеличению использования робототехники и ИИ для повышения эффективности.
Новейшие системы автоматизации основаны на инновационных технологиях, таких как искусственный интеллект (ИИ), управление бизнес-процессами и роботизированная автоматизация процессов ( RPA ).
Ожидается , что к 2025 году стоимость мирового рынка автоматизации превысит 265 миллиардов долларов . Чтобы снизить риски и улучшить результаты, предприятия должны внедрять эффективные системы автоматизации. Однако в нынешних экономических условиях может быть сложно определить области для инвестиций и сохранить адекватные ИТ-бюджеты в условиях надвигающейся рецессии.
В этой статье представлен обзор систем автоматизации бизнес-процессов с изучением тенденций на 2023 год и далее. Ниже приведены три примера систем автоматизации, которые дадут вашему бизнесу конкурентное преимущество.
Оптимизация задач с помощью автоматизации процессов
RPA помогает автоматизировать повторяющиеся маловажные задачи, такие как заполнение форм и ввод данных. RPA все чаще применяется в самых разных отраслях, от финансов до здравоохранения , и ожидается, что его использование значительно возрастет в 2023 году, поскольку предприятия стремятся решить проблему нехватки персонала и повысить эффективность.
RPA используется для монотонных задач, где выше вероятность человеческой ошибки. Таким образом, сотрудники могут сосредоточиться на более важных задачах и ускорить процессы. Управление человеческими ресурсами является одним из крупнейших секторов, получающих выгоду от RPA. Например, автоматизация операций по приему на работу в Национальной службе здравоохранения позволила больницам продолжать нанимать новые таланты со скоростью, которую невозможно поддерживать для людей.
Это может иметь жизненно важные результаты для пациентов, поскольку автоматизация также позволяет собирать значимые данные для прогнозирования того, когда потребуется персонал. В прошлом автоматизация рассматривалась как обоюдоострый меч из-за страха потери рабочих мест. Наш опыт работы с машинным обучением (ML) и проектами искусственного интеллекта показал, что все наоборот.
Наши партнеры использовали ИИ для повышения ценности работы человека с данными и аналитическими процессами. Точно так же RPA позволил больше сосредоточиться на задачах, которые всегда требуют взаимодействия с человеком, и мы ожидаем, что эти тенденции будут продолжать расти.
Используйте аналитику данных с помощью генеративного ИИ
Генеративный ИИ — это тип машинного обучения, который создает новый контент и интерпретирует информацию с помощью нейронных сетей . Этот метод широко используется для создания изображений, но его возможности безграничны — от разработки программного обеспечения до обнаружения мошенничества и управления рисками.
В прошлом генеративный ИИ вызывал споры из-за его способности учиться предвзятости, но эту проблему можно решить с помощью соответствующего обучения.
Повышайте эффективность с помощью коллаборативных роботов
Коллаборативные роботы , или коботы , — это машины, предназначенные для совместной работы с людьми в различных профессиональных средах. Нехватка рабочей силы, вызванная пандемией, ускорила внедрение коллаборативных роботов в таких секторах, как строительство .
Согласно исследованию Совета по обучению строительной отрасли , в Соединенном Королевстве 31% крупных и средних строительных предприятий уже начали использовать строительные технологии в 2021 году, в том числе роботизированные руки для модульного строительства.
От подъема тяжелых материалов до облегчения инспекций коботы предназначены для работы вместе с людьми, а не для их замены, выполняя опасные задачи от их имени и обеспечивая безопасность рабочих. Из-за этого прогнозируется, что их использование увеличится во всех отраслях в 2023 году.
Вывод: думать наперед и готовиться к автоматизации
Интеллектуальная автоматизация представляет собой растущий рынок, который произведет революцию в способах работы предприятий в 2023 году. От генеративного искусственного интеллекта до совместных роботов — это повлияет на каждый сектор, поскольку темпы внедрения продолжают расти.
Подготовка к автоматизации является критически важным бизнес-приоритетом. Организации должны осознать ценность своих данных, унифицировать их и начать обучать свои собственные машины для удовлетворения конкретных потребностей бизнеса. Это может включать в себя что угодно: от экспериментов с ИИ при создании контента до выбора наборов данных для моделей обучения или даже создания специализированных исследовательских центров по автоматизации.
Наконец, надвигающаяся рецессия неизбежно создаст проблемы для предприятий, стремящихся внедрить автоматизацию. Хотя вполне реалистично предположить, что сокращения повлияют на ИТ-бюджеты, организации должны применять упреждающий подход к инновациям. Ключевым моментом является выявление явных бизнес-преимуществ автоматизации.
Устойчивое внедрение автоматизации приносит ощутимые улучшения операционной эффективности и прибыли. Изменение наших представлений о процессах и методах необходимо для процветания в 2023 году и далее.
