Lidia PerskaTehisintellekt (AI) jätkab erinevate valdkondade transformeerimist, tehes nüüd edusamme äritegevuse protsesside automatiseerimises. Nende edusammude seas on uus platvorm nimega LAM (Large Action Model), mis on küpsem alternatiiv traditsioonilisele Robotic Process Automationile (RPA). Sellised ettevõtted nagu Automation Anywhere ja UiPath on hakanud integreerima generatiivset AI-d oma olemasolevatesse tööriistadesse, kuid uus alustav ettevõte Orby AI seab väljakutse nende paikapidavatele tegijatele.
Orby AI, mis asutati 2022. aastal kogenud spetsialistide poolt UiPathist ja Google’ist, keskendub äritegevuse protsesside täiustamisele. Nende ActIO platvorm paistab silma LAM-tehnoloogia kasutamisega, mis ühendab neuro-sümboolika programmeerimise tehnikaid. See uuenduslik lähenemine võimaldab AI-l mitte ainult teavet töödelda, vaid ka defineerida ja täita spetsiifilisi tegevusi mudeldatud tingimuste alusel.
Orby AI lahendus erineb tavapärasest AI-st, rõhutades protsesside genereerimist pigem kui lihtsalt teksti või pildi loomist. Kasutades mitmekesiseid generatiivse AI tehnoloogiaid, sealhulgas LAM-i, püüdleb Orby AI keerukate töövoogude iseseisva automatiseerimise poole intelligentsete agentide abil.
Hiljuti sai start-up märkimisväärset rahastust 30 miljonit dollarit, tõstes oma kogusumma 34,5 miljoni dollarini. Valmistudes turule sisenemiseks, märgivad analüütikud, et traditsiooniline RPA ei pruugi enam rahuldada ettevõtete muutuvad nõudmised. Orby AI püüab end distantsida RPA-ga seotud vananenud terminoloogiast, edendades oma tööriistade lihtsust ja intelligentsust. Ettevõtte eesmärk on ümdefineerida automatiseerimine modernaalses kontekstis, jättes seljataha varasemate meetodite piirangud.
Automatiseerimise revolutsioon: LAM-tehnoloogia tõusmine
Kuna äri maastik areneb, areneb ka tehnoloogia, mis seda juhib. Suure tegevusmudeli (LAM) tehnoloogia tõusmine tähistab olulist muudatust automatiseerimise valdkonnas, lubades suurendada efektiivsust ja otsuste tegemise kvaliteeti erinevates sektorites. LAM-tehnoloogia ületab traditsioonilisi automatiseerimise paradigmasid, keskendudes tegevuste täitmisele kontekstuaalse arusaama põhjal, mitte lihtsalt eeldefineeritud skriptide järgimisele. See paindlikkus on mängumuutja keskkondades, kus dünaamiline otsuste tegemine on hädavajalik.
Üks ülioluline küsimus, mis ümbritseb LAM-tehnoloogiat, on: Mis eristab seda traditsioonilistest RPA lahendustest? Vastus seisneb selle kohanduva õppimise ja kontekstitunde otsuste tegemise võimes. Erinevalt RPA-st, mis enamasti tugineb reeglipõhisele loogikale, suudab LAM olukordi hinnata ja genereerida sobivaid vastuseid reaalajas. See kohanemisvõime on hindamatu väärtusega sellistes tööstusharudes nagu rahandus ja tervishoid, kus tingimused võivad kiiresti muutuda.
Teine oluline küsimus on: Millised on LAM-tehnoloogia kasutamisega seotud peamised väljakutsed? Turvalisuse probleemid on ülimalt olulised, kuna liikmete integreerimine arenenud AI süsteemidesse võib potentsiaalselt paljastada organisatsioonid andmelekkete või süsteemirikete riskidele. Rohkemgi veel, tehnoloogia ja koolituse jaoks vajalik märkimisväärne alginvesteering võib olla paljude ettevõtete jaoks takistuseks. Organisatsioonid peavad samuti navigeerima keerulises regulatiivse vastavuse maastikus, eriti sellistes sektorites nagu tervishoid, kus andmete haldamine on rangelt kontrollitud.
Kuigi LAM-tehnoloogia pakub arvukalt eeliseid, on oluline tunnustada ka puudusi. Üks peamisi eeliseid on keerukate töövoogude iseseisev juhtimine, mis vähendab inimoperaatorite koormust ja tõstab operatiivset efektiivsust. Lisaks võib LAM viia paremate andmete põhiste ülevaadete tegemiseni, pakkudes organisatsioonidele sügavamate arusaamade saamist oma protsessidest ja hõlbustades paremaid strateegilisi otsuseid.
Kuid puuduseks on potentsiaalne järsk õppimiskõver, mis on seotud selliste edasijõudnud süsteemide rakendamisega. Ettevõtted võivad kogeda kultuurilist muutust, mis on vajalik LAM-i integreerimiseks olemasolevatesse töövoogudesse. Veel enam, AI-le toetumine võib tekitada läbipaistvuse ja vastutuse küsimusi, eriti kui algoritmid teevad kriitilisi otsuseid ilma inimeste järelevalveta.
Vaadates tulevikku, on LAM-tehnoloogia tulevik helge, kuid organisatsioonid peavad lähenema selle kasutusele võtule ettevaatlikult ja olema valmis seonduvaid väljakutseid haldama. Jätkuvad edusammud AI-s, koos kasvava nõudlusega kohandatavate automatiseerimise lahenduste järele, annavad märku, et LAM-il on tõenäoliselt oluline roll äritegevuse protsesside tuleviku kujundamisel.
Lisainfot automatiseerimistehnoloogia arengust leiate siit: automation.com
