Lidia PerskaИскусственный интеллект (ИИ) продолжает трансформировать различные сферы, и сейчас он делает шаги в автоматизации бизнес-процессов. Среди этих нововведений новая платформа под названием LAM (Большая Модель Действий) начинает набирать популярность в качестве сложной альтернативы традиционной автоматизации роботизированных процессов (RPA). Такие компании, как Automation Anywhere и UiPath, начали интегрировать генеративный ИИ в свои существующие инструменты, но новая стартап-компания Orby AI бросает вызов этим устоявшимся игрокам.
Стартап Orby AI был основан в 2022 году опытными профессионалами из UiPath и Google и сосредоточен на улучшении бизнес-процессов. Их платформа ActIO выделяется за счет использования технологии LAM, которая сочетает нейросимволическое программирование. Этот инновационный подход позволяет ИИ не только обрабатывать информацию, но и определять и выполнять конкретные действия на основе смоделированных условий.
Решение Orby AI отличается от традиционного ИИ, акцентируя внимание на генерации процессов, а не просто на создании текста или изображений. Используя разнообразные технологии генеративного ИИ, включая LAM, Orby AI стремится автономно автоматизировать сложные рабочие процессы с помощью интеллектуальных агентов.
Недавно стартап получил значительное финансирование в размере 30 миллионов долларов, что увеличивает его общий объем до 34,5 миллионов долларов. Поскольку они готовятся к выходу на рынок, аналитики отмечают, что традиционный RPA может больше не удовлетворять развивающимся требованиям бизнеса. Orby AI стремится дистанцироваться от устаревшей терминологии, связанной с RPA, продвигая простоту и интеллект своих инструментов. Компания намерена переопределить автоматизацию для современного ландшафта, оставив позади ограничения предыдущих методологий.
Революция в автоматизации: появление технологии LAM
По мере изменения бизнес-ландшафта изменяется и технология, которая его движет. Появление технологии Большой Модели Действий (LAM) представляет собой значительный сдвиг в области автоматизации, обещая повышать эффективность и принятие решений в различных секторах. Технология LAM выходит за рамки традиционных парадигм автоматизации, сосредотачиваясь на выполнении действий на основе контекстуального понимания, а не просто следуя заранее определенным сценариям. Эта гибкость меняет правила игры в средах, где динамическое принятие решений имеет решающее значение.
Один из ключевых вопросов, касающихся технологии LAM: чем она отличается от традиционных решений RPA? Ответ заключается в ее способности к адаптивному обучению и контекстуально осознанному принятию решений. В отличие от RPA, который обычно полагается на основанную на правилах логику, LAM может оценивать ситуации и генерировать соответствующие ответы в режиме реального времени. Эта адаптивность бесценна в таких отраслях, как финансы и здравоохранение, где условия могут быстро меняться.
Другой важный вопрос: каковы ключевые проблемы, связанные с внедрением технологии LAM? Проблемы безопасности находятся на первом месте, так как интеграция передовых ИИ-систем может потенциально подвергнуть организации рискам, таким как утечки данных или сбои систем. Кроме того, необходимость значительных первоначальных инвестиций в технологии и обучение представляет собой барьер для многих компаний. Организациям также необходимо ориентироваться в сложном ландшафте соблюдения нормативных требований, особенно в таких секторах, как здравоохранение, где обработка данных находится под строгим контролем.
Хотя технология LAM предлагает множество преимуществ, также важно признать и ее недостатки. Одним из основных преимуществ является способность обрабатывать сложные рабочие процессы автономно, снижая нагрузку на человеческих операторов и увеличивая операционную эффективность. Кроме того, LAM может привести к улучшению аналитических данных, предоставляя организациям более глубокое понимание их процессов и способствуя более стратегическим решениям.
Однако недостатками могут быть потенциально крутая кривая обучения, связанная с внедрением таких сложных систем. Бизнесам может быть сложно справиться с культурными изменениями, необходимыми для интеграции LAM в существующие рабочие процессы. Кроме того, зависимость от ИИ может создать проблемы, касающиеся прозрачности и подотчетности, особенно если алгоритмы принимают ключевые решения без человеческого контроля.
Смотрим в будущее: у технологии LAM есть светлое будущее, но организациям необходимо осторожно подходить к ее внедрению и быть готовыми к управлению сопутствующими вызовами. Непрерывные усовершенствования в области ИИ, наряду с растущим спросом на адаптивные решения автоматизации, сигнализируют о том, что LAM, вероятно, сыграет ключевую роль в формировании будущего бизнес-процессов.
Для получения дополнительных сведений о развитии технологий автоматизации, посетите: automation.com
