Područje poslovanja prolazi kroz transformacijski pomak s usvajanjem automatiziranih radnih procesa i prioritetom hiper automatizacije vođene umjetnom inteligencijom. Ova revolucionarna pojava iznenađuje industrije jer redefinira dinamiku donošenja odluka u digitalno doba. Dok postojeće znanstvene radove usmjerene na teorijske osnove robotske automatizacije procesa (RPA) i njene implikacije unutar određenih domena, ovaj članak ima za cilj pružiti svježi pogled analizom trenutnog stanja umjetnosti RPA i ispitivanjem konvergencije tehnologija umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML).
Hiper automatizacija pojavila se kao višedimenzionalna strategija koja integrira vodeće tehnologije poput RPA, AI, ML, obrade prirodnih jezika (NLP) i prediktivne analitike kako bi stvorila hiper automatizirano okruženje. To je superiora iteracija inteligentne automatizacije koja pojačava digitalno putovanje poduzeća. Beschom inicijativa inovacija i usvajanje AI-a, hiper automatizacija potiče digitalno donošenje odluka. Organizacije su dužne pristupiti sveobuhvatnom pristupu tako što će učinkovito rješavati dugove procesa i mudro koristiti alate za automatizaciju.
Prema predviđanjima industrije, potrošnja na softverske tehnologije koje omogućavaju hiper automatizaciju očekuje se da će doseći 1,04 bilijuna USD do 2026. Samo tržište hiper automatizacije očekuje se da će narasti na 197,58 milijardi USD do 2032. Ovaj značajan ulog pokazuje prepoznavanje potencijala hiper automatizacije za optimizaciju funkcija, unapređenje operativne učinkovitosti i postizanje znatnih ušteda.
RPA roboti, koji su tradicionalno radili na programima na temelju pravila, evoluirali su u super robote s pojavljivanjem konverzacijske AI i algoritama neuronskih mreža. Ti samostalno-učeni agenti sada posjeduju sposobnosti kognitivnog rasuđivanja, omogućujući im automatizaciju složenih zadataka uz minimalnu ili nikakvu ljudsku intervenciju. No, skaliranje RPA inicijativa i dalje je izazov za mnoge organizacije. Studija Forrestera otkriva da 52 posto korisničkih grupa ima poteškoća sa skaliranjem svojih RPA programa, često zbog nedostatka strategije izvršenja ili nedovoljno definiranog poslovnog slučaja.
Nedavna poboljšanja u RPA-u omogućila su AI-dizajniranim robotima da donose subjektivne ocjene, obrađuju višestruke slučajne iznimke i sudjeluju u interakcijama sličnim ljudskima. Integracija generativne AI i velikih jezičnih modela (LLM) s RPA-om osnažuje virtualne agente da pružaju personalizirane povratne informacije i rješavaju zajedničke probleme bez ljudske intervencije. Očekuje se da će ovaj pomak prema automatiziranom donošenju odluka tijekom angažmana korisnika postati norma u bliskoj budućnosti.
U središtu donošenja odluka u hiper automatizaciji leže ML-bazirani algoritmi neuronskih mreža. Ti algoritmi revolucioniraju donošenje odluka na kvantnoj razini procesuiranjem strukturiranih i nestrukturiranih podataka u velikoj mjeri. Tehnologija optičkog prepoznavanja znakova (OCR) unapređuje aplikacije RPA u sektorima poput zdravstva pretvarajući rukom pisane ili ispisane dokumente u digitalni oblik. To pojednostavljuje pohranu i upravljanje podacima, rezultirajući organiziranim bazama podataka i vrijednim uvidima ekstrahiranima iz medicinskih povijesti.
U zdravstvenoj industriji, RPA je pozicioniran za značajan utjecaj. Globalno tržište RPA u zdravstvu očekuje se da će doseći 14,18 milijardi USD do 2032. Implementacija RPA u zdravstvene sustave optimizirala je procese kao što su registracija pacijenata i podrška kliničkim informacijama, što dovodi do poboljšane dostupnosti podataka i unaprijeđene skrbi za pacijente. Osim toga, RPA-pogonjena hiper automatizacija pokazala se sposobnijom u identifikaciji prijevara u zdravstvu, ubrzavajući obradu zahtjeva uz minimiziranje grešaka.
Osim toga, RPA igra ključnu ulogu u industriji znanosti o životu, posebice u otkriću lijekova i istraživanju. Olakšava učinkovite procese u područjima poput kliničkih ispitivanja, farmakovigilancije i validacije, konačno poboljšavajući vrijeme do izlaska na tržište ključnih lijekova. RPA također unapređuje izvještavanje iz laboratorija i upravljanje elektroničkim zapisima o zdravstvu, osiguravajući točne i dostupne informacije o pacijentima.
Zaključno, pojava hiper automatizacije i konvergencija AI i ML tehnologija revolucionirali su donošenje odluka u suvremenom poslovanju. Usvajanje automatiziranih radnih procesa i strateška primjena RPA ima potencijal za optimizaciju funkcija, poticanje digitalne transformacije i postizanje značajnih ušteda. Dok se organizacije snalaze u ovom novom okruženju, ključno je prihvatiti hiper automatizaciju kao katalizator inovacija, učinkovitosti i unaprijeđenih iskustava korisnika.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar