Lidia Perskaهوش مصنوعی (AI) به تحول در زمینه‌های مختلف ادامه می‌دهد و اکنون در زمینه اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار قدم‌هایی برداشته است. در میان این پیشرفت‌ها، یک پلتفرم جدید به نام LAM (مدل اقدام بزرگ) به عنوان یک جایگزین پیشرفته برای اتوماسیون فرآیندهای رباتیک (RPA) در حال جذب توجه است. شرکت‌هایی مانند Automation Anywhere و UiPath شروع به ادغام هوش مصنوعی مولد در ابزارهای موجود خود کرده‌اند، اما یک استارتاپ جدید به نام Orby AI به چالش این بازیگران established می‌پردازد.
Orby AI در سال 2022 توسط حرفه‌ای‌های با تجربه از UiPath و گوگل تأسیس شد و بر بهبود فرآیندهای کسب‌وکار تمرکز دارد. پلتفرم ActIO آنها با استفاده از فناوری LAM که شامل تکنیک‌های برنامه‌نویسی نوروسیمبولیک است، متمایز می‌شود. این رویکرد نوآورانه به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا نه تنها اطلاعات را پردازش کند بلکه همچنین اقداماتی خاص را بر اساس شرایط مدل‌سازی شده تعریف و اجرا کند.
راه‌حل Orby AI از هوش مصنوعی متعارف منحرف می‌شود و بر تولید فرآیندها به جای صرفاً ایجاد متن یا تصویر تأکید می‌کند. با به کارگیری دامنه‌ای متنوع از فناوری‌های هوش مصنوعی مولد، از جمله LAM، Orby AI به دنبال اتوماسیون جریان‌های کاری پیچیده به صورت خودکار با استفاده از عوامل هوشمند است.
به تازگی، این استارتاپ funding قابل توجهی به مبلغ 30 میلیون دلار جمع‌آوری کرده است که مجموع آن را به 34.5 میلیون دلار می‌رساند. زمانی که آنها برای ورود به بازار آماده می‌شوند، تحلیلگران خاطرنشان می‌کنند که RPA سنتی ممکن است دیگر پاسخگوی نیازهای در حال تغییر کسب‌وکارها نباشد. Orby AI به دنبال فاصله گرفتن از اصطلاحات قدیمی مرتبط با RPA است در حالی که سادگی و هوش ابزارهای خود را ترویج می‌دهد. هدف شرکت بازتعریف اتوماسیون برای چشم‌انداز مدرن و کنار گذاشتن محدودیت‌های روش‌های قبلی است.
انقلاب در اتوماسیون: ظهور فناوری LAM
با تحول در چشم‌انداز کسب‌وکار، فناوری‌ای که آن را به جلو هدایت می‌کند نیز در حال تکامل است. ظهور فناوری مدل اقدام بزرگ (LAM) نمایانگر یک تغییر اساسی در حوزه اتوماسیون است که وعده بهبود کارآیی و تصمیم‌گیری در بخش‌های مختلف را می‌دهد. فناوری LAM فراتر از پارادایم‌های اتوماسیون سنتی با تمرکز بر اجرای اقدامات بر اساس درک زمینه‌ای عمل می‌کند و نه فقط پیروی از اسکریپت‌های از پیش تعیین شده. این انعطاف‌پذیری در محیط‌هایی که تصمیم‌گیری پویا حیاتی است، یک تغییر دهنده قواعد بازی است.
یکی از سوالات کلیدی در مورد فناوری LAM این است: چه چیزی آن را از راه‌حل‌های سنتی RPA متمایز می‌کند؟ پاسخ در قابلیت‌های یادگیری تطبیقی و تصمیم‌گیری مبتنی بر زمینه آن نهفته است. بر خلاف RPA که معمولاً به منطق مبتنی بر قوانین وابسته است، LAM می‌تواند وضعیت‌ها را ارزیابی کرده و پاسخ‌های مناسب را به صورت آنی تولید کند. این قابلیت تطبیق‌پذیری در صنایعی مانند مالی و بهداشت و درمان، جایی که شرایط می‌تواند به سرعت تغییر کند، بسیار باارزش است.
سوال مهم دیگر این است: چالش‌های کلیدی مرتبط با پذیرش فناوری LAM چه هستند؟ نگرانی‌های امنیتی بسیار مهم است، زیرا یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته می‌تواند سازمان‌ها را در معرض خطراتی مانند نقض داده یا نقص سیستم قرار دهد. علاوه بر این، نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه بزرگ در فناوری و آموزش مانع بزرگی برای بسیاری از شرکت‌هاست. سازمان‌ها باید همچنین در فضای پیچیده رعایت قوانین حرکت کنند، به‌ویژه در بخش‌هایی مانند بهداشت و درمان، جایی که مدیریت داده‌ها به شدت تحت بررسی است.
در حالی که فناوری LAM مزایای زیادی ارائه می‌دهد، ضروری است که معایب آن را نیز در نظر بگیریم. یکی از مزایای اصلی آن توانایی مدیریت جریان‌های کاری پیچیده به صورت خودکار است که بار را از دوش اپراتورهای انسانی برمی‌دارد و کارآیی عملیاتی را افزایش می‌دهد. علاوه بر این، LAM می‌تواند به بینش‌های مبتنی بر داده بهبود یافته منجر شود و به سازمان‌ها در درک عمیق‌تری از فرآیندهایشان کمک کند و تصمیمات استراتژیک بهتری را تسهیل کند.
با این حال، معایب شامل یادگیری پرفشار احتمالی مرتبط با پیاده‌سازی چنین سیستم‌های پیشرفتهای است. کسب‌وکارها ممکن است با تغییرات فرهنگی لازم برای ادغام LAM به درون جریان‌های کاری موجود دست و پنجه نرم کنند. علاوه بر این، وابستگی به هوش مصنوعی می‌تواند چالش‌هایی در مورد شفافیت و مسئولیت ایجاد کند، به‌ویژه اگر الگوریتم‌ها تصمیمات بحرانی را بدون نظارت انسانی اتخاذ کنند.
نگاه به آینده، آینده فناوری LAM روشن است، اما سازمان‌ها باید با احتیاط و آمادگی برای مدیریت چالش‌های مربوط به آن به پذیرش آن بپردازند. پیشرفتهای مداوم در هوش مصنوعی همراه با تقاضای در حال رشد برای راه‌حل‌های اتوماسیون قابل تطبیق، نشان می‌دهد که LAM احتمالاً نقش محوری در شکل‌دهی به آینده فرآیندهای کسب‌وکار ایفا خواهد کرد.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد تکامل فناوری اتوماسیون، به وب‌سایت مراجعه کنید: automation.com
