Teknologian kehitys, erityisesti tekoälyn (AI) osalta, jatkuu edelleen eri aloilla, ja nyt se tekee edistysaskelia liiketoimintaprosessien automatisoinnissa. Näiden edistysaskelten joukossa uusi alusta nimeltä LAM (Large Action Model) saa jalansijaa hienostuneena vaihtoehtona perinteiselle Robotic Process Automation (RPA):lle. Yritykset kuten Automation Anywhere ja UiPath ovat alkaneet integroida generatiivista AI:ta nykyisiin työkalupaketteihinsa, mutta uusi startup, Orby AI, haastaa nämä vakiintuneet toimijat.
Vuonna 2022 perustettu Orby AI koostuu kokeneista ammattilaisista, jotka ovat aiemmin työskentelleet UiPathissa ja Googlessa, ja se keskittyy liiketoimintaprosessien parantamiseen. Heidän ActIO-alustansa erottuu käytetään LAM-teknologiaa, joka yhdistää neuro-symbolisia ohjelmointitekniikoita. Tämä innovatiivinen lähestymistapa mahdollistaa AI:n ei ainoastaan käsitellä tietoa, vaan myös määrittää ja toteuttaa erityisiä toimintoja mallinnettujen olosuhteiden perusteella.
Orby AI:n ratkaisu poikkeaa perinteisestä AI:sta, korostaen prosessien tuottamista pelkkien tekstien tai kuvien luomisen sijaan. Hyödyntäen monipuolista valikoimaa generatiivisen AI:n teknologioita, mukaan lukien LAM, Orby AI tavoittelee monimutkaisten työprosesseiden autonomista automatisointia älykkäiden agenttien avulla.
Äskettäin startup sai merkittävää rahoitusta 30 miljoonaa dollaria, mikä nosti kokonaisrahoituksen 34,5 miljoonaan dollariin. Valmistaessaan markkinoille tuloaan, analyytikot huomauttavat, että perinteinen RPA ei välttämättä enää täytä liiketoiminnan kehittyviä vaatimuksia. Orby AI pyrkii erottamaan itsensä vanhentuneista termeistä, joihin RPA liittyy, samalla kun se korostaa työkalujensa yksinkertaisuutta ja älykkyyttä. Yritys aikoo määritellä automaation nykyaikaisella kentällä, jättäen taakseen edellisten menetelmien rajoitukset.
Automatisoinnin vallankumous: LAM-teknologian esiintyminen
Liiketoimintaympäristön muuttuessa myös sitä ohjaava teknologia kehittyy. Large Action Model (LAM) -teknologian esiintyminen merkitsee merkittävää muutosta automaation kentällä, lupaten parantaa tehokkuutta ja päätöksentekoa eri aloilla. LAM-teknologia ylittää perinteiset automaatioparadigmat keskittymällä toimien toteuttamiseen kontekstuaalisen ymmärryksen perusteella, eikä vain ennalta määriteltyjen skriptien seuraamiseen. Tämä joustavuus on pelin muuttaja ympäristöissä, joissa dynaaminen päätöksenteko on ratkaisevaa.
Yksi keskeisistä kysymyksistä, joka liittyy LAM-teknologiaan, on: Mikä erottaa sen perinteisistä RPA-ratkaisuista? Vastaus piilee sen kyvyssä sopeutuvan oppimiseen ja kontekstiin perustuvaan päätöksentekoon. Toisin kuin RPA, joka perustuu tyypillisesti sääntöperusteiseen logiikkaan, LAM voi arvioida tilanteita ja luoda asianmukaisia vastauksia reaaliajassa. Tämä sopeutumiskyky on arvokasta aloilla, kuten rahoitus ja terveydenhuolto, joissa olosuhteet voivat nopeasti muuttua.
Toinen tärkeä kysymys on: Mitkä ovat LAM-teknologian käyttöönottoon liittyvät keskeiset haasteet? Tietoturva-asiat ovat ensisijaisia, sillä kehittyneiden AI-järjestelmien integrointi voi mahdollisesti altistaa organisaatiot riskeille, kuten tietovuodoille tai järjestelmävikojen aiheuttamille ongelmille. Lisäksi merkittävä alkusijoitus teknologiaan ja koulutukseen rajoittaa monien yritysten mahdollisuuksia. Organisaatioiden on myös hallittava monimutkainen sääntely-ympäristö, erityisesti aloilla, kuten terveydenhuolto, jossa tietojenkäsittely on tiukassa tarkastelussa.
Vaikka LAM-teknologia tarjoaa lukuisia etuja, on myös tärkeää tunnistaa sen haitat. Yksi sen ensisijaisista eduista on kyky käsitellä monimutkaisia työnkulkuja autonomisesti, mikä vähentää inhimillisten operaattoreiden taakkaa ja lisää operatiivista tehokkuutta. Lisäksi LAM voi johtaa parantuneisiin dataperustaisiin näkemyksiin, tarjoten organisaatioille syvemmän ymmärryksen prosesseistaan ja helpottaen parempia strategisia päätöksiä.
Haittoihin kuitenkin kuuluu mahdollisesti jyrkkä oppimiskäyrä, joka liittyy niin edistyksellisten järjestelmien käyttöönottoon. Yritykset saattavat kamppailla kulttuurimuutoksen kanssa, joka vaaditaan LAM:n integroimiseksi nykyisiin työprosesseihin. Lisäksi riippuvuus AI:sta voi aiheuttaa haasteita läpinäkyvyyden ja vastuullisuuden osalta, erityisesti jos algoritmit tekevät kriittisiä päätöksiä ilman inhimillistä valvontaa.
Tulevaisuuden näkymät LAM-teknologialle ovat valoisa, mutta organisaatioiden on lähestyttävä sen käyttöönottoa varovaisesti ja valmiina hallitsemaan siihen liittyviä haasteita. Jatkuvat edistysaskeleet AI:ssa yhdessä kasvavan kysynnän joustaville automaatioratkaisuille viittaavat siihen, että LAM tulee todennäköisesti näyttelemään keskeistä roolia liiketoimintaprosessien tulevaisuuden muovaamisessa.
Lisäoivalluksia automaatioteknologian kehityksestä löytyy osoitteesta: automation.com
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info