Kurumsal otomasyonda bir sonraki büyük gelişme ne olacak? Teknoloji devlerine sorarsanız, bunların üretken yapay zeka tarafından yönlendirilen ajanlar olduğunu görürsünüz.

Evrensel olarak kabul edilmiş bir tanımı yoktur. ajanancak bu günlerde bu terim, yazılım ve web platformları arasında insan benzeri etkileşimler yoluyla karmaşık görevleri yerine getirebilen üretken yapay zeka destekli araçları tanımlamak için kullanılıyor.

Örneğin bir temsilci, havayolu şirketlerinin ve otel zincirlerinin web sitelerine müşterinin bilgilerini doldurarak bir seyahat planı oluşturabilir. Veya bir temsilci, uygulamalar arasındaki fiyatları otomatik olarak karşılaştırarak bir konuma en ucuz araç çağırma hizmetini sipariş edebilir.

Satıcılar fırsatı hissediyor. ChatGPT yapımcısı OpenAI bildirildiğine göre AI ajan sistemlerini geliştirmeye derinlemesine odaklanıyoruz. Google, Nisan ayı başlarında yıllık Cloud Next konferansında bir dizi aracı benzeri ürünün tanıtımını yaptı.

Boston Consulting Group’taki analistler yakın zamanda bir yazıda şöyle yazdı: “Şirketler bugün otonom aracıların geniş çapta benimsenmesi için hazırlanmaya başlamalı.” rapor – otonom ajanların üç ila beş yıl içinde ana akım haline geleceğini tahmin eden uzmanlardan alıntı yapıyor.

Eski tarz otomasyon

Peki bu RPA’yı nerede bırakıyor?

Robotik süreç otomasyonu (RPA), on yıldan fazla bir süre önce işletmelerin dijital dönüşüm çabalarını desteklemek ve maliyetleri düşürmek için teknolojiye yönelmesiyle moda oldu. Bir aracı gibi RPA da iş akışı otomasyonunu yönlendirir. Ancak bu, kesin olarak tanımlanmış, ayrık adımlara bölünebilen süreçler için “eğer-o halde” önceden belirlenmiş kurallara dayanan çok daha katı bir biçimdir.

Gartner Başkan Yardımcısı analisti Saikat Ray, bir röportajda TechCrunch’a şunları söyledi: “RPA, görevleri insanlardan daha hızlı ve daha doğru bir şekilde gerçekleştirmek için tıklama, yazma veya kopyalayıp yapıştırma gibi insan eylemlerini taklit edebilir.” “Ancak, doğal dil işleme veya muhakeme becerileri gerektiren karmaşık, yaratıcı veya dinamik görevlerin üstesinden gelme konusunda RPA botlarının sınırlamaları vardır.”

Bu katılık, RPA’nın yapımını pahalı hale getirir ve uygulanabilirliğini önemli ölçüde sınırlar.

2022 anket Bir RPA tedarikçisi olan Robocorp, RPA’yı benimsediğini söyleyen kuruluşların %69’unun, haftada en az bir kez otomasyon iş akışlarında aksaklıklar yaşadığını ve bunların çoğunun düzeltilmesinin saatler aldığını tespit etti. İşletmelerin tamamı, işletmelerin RPA kurulumlarını yönetmelerine ve bozulmalarını önlemelerine yardımcı olmak üzerine kurulmuştur.

RPA satıcıları saf değil. Zorlukların gayet farkındalar ve üretken yapay zekanın platformlarının çöküşünü hızlandırmadan bunların çoğunu çözebileceğine inanıyorlar. RPA satıcılarının zihninde, RPA ve üretken yapay zeka destekli aracılar barış içinde bir arada var olabilir ve hatta belki bir gün birbirlerini tamamlayacak şekilde büyüyebilirler.

Üretken yapay zeka otomasyonu

Uber, Xerox ve CrowdStrike dahil olmak üzere tahmini 10.000’den fazla müşterisiyle RPA pazarındaki en büyük oyunculardan biri olan UiPath, yakın zamanda belge ve mesaj işlemeye odaklanan yeni üretken yapay zeka özelliklerinin yanı sıra UiPath CEO’su Bob’un istediklerini sunmak için otomatik eylemler gerçekleştirdiğini duyurdu. Enslin “tek tıklamayla dijital dönüşüm” olarak adlandırıyor.

Enslin, TechCrunch’a şunları söyledi: “Bu özellikler, müşterilere kendi özel görevleri için eğitilmiş üretken yapay zeka modelleri sağlıyor.” “Üretken yapay zekamız, e-postalar için metin tamamlama, kategorizasyon, görüntü algılama, dil çevirisi, kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri filtreleme yeteneği gibi iş yüklerini destekliyor [and] Dahili verilerden elde edilen bilgilere dayanarak kişilerle ilgili her türlü soruyu hızlı bir şekilde yanıtlıyoruz.”

UiPath’in üretken yapay zeka alanındaki en yeni keşiflerinden biri, UiPath’in platformunu OpenAI, Google ve diğerlerinden üçüncü taraf modellerle birleştiren – Enslin’in ifadesiyle – “otomasyonun gücünü kopyalamak/kopyalamak zorunda olan herkese getirmek” için Clipboard AI’dir. yapıştırmak.” Clipboard AI, kullanıcıların bir formdaki verileri vurgulamasına ve kopyalanan verilerin gideceği doğru yerleri bulmak için üretken yapay zekadan yararlanarak verileri başka bir forma, uygulamaya, e-tabloya veya veritabanına yönlendirmesine olanak tanır.

UiPath Pano AI

Resim Kredisi: UiPath

“UiPath, eylemi ve yapay zekayı bir araya getirme ihtiyacını görüyor; Burası değerin yaratıldığı yerdir” dedi Enslin. “En iyi performansın, uçtan uca süreçler boyunca üretken yapay zeka ile insan muhakemesini (döngüdeki insan dediğimiz şey) birleştirenlerden geleceğine inanıyoruz.”

UiPath’in ana rakibi Automation Anywhere de üretken yapay zekayı RPA teknolojilerine katmaya çalışıyor.

Geçen yıl Automation Anywhere, doğal dilden iş akışları oluşturmak, içeriği özetlemek, belgelerden veri çıkarmak ve belki de en önemlisi normalde bir RPA otomasyonunun başarısız olmasına neden olacak uygulamalardaki değişikliklere uyum sağlamak için üretken yapay zeka destekli araçları piyasaya sürdü.

“[Our generative AI models are] üstüne geliştirildi [open] Automation Anywhere Kurumsal Yapay Zeka ve Otomasyondan Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı Peter White, TechCrunch’a şöyle konuştu: “Büyük dil modelleri ve binlerce kurumsal uygulamada 150 milyondan fazla otomasyon sürecinden elde edilen anonimleştirilmiş meta verilerle eğitilmiş. “Platformumuzdaki belirli görevler için özel makine öğrenimi modelleri oluşturmaya devam ediyoruz ve ayrıca otomasyon veri kümelerimizi kullanarak temel üretken yapay zeka modellerinin üzerine özelleştirilmiş modeller de oluşturuyoruz.”

Yeni nesil RPA

Ray, üretken yapay zekanın sınırlamalarının (yani önyargılar ve halüsinasyonlar) farkında olmanın önemli olduğunu belirtiyor çünkü giderek artan sayıda RPA yeteneğine güç veriyor. Ancak riskleri bir kenara bırakırsak, üretken yapay zekanın bu platformların çalışma şeklini dönüştürerek ve “otomasyon için yeni olanaklar yaratarak” RPA’ya değer katacağına inanıyor.

Ray, “Üretken yapay zeka, RPA platformlarının doğal dili anlamalarına ve oluşturmalarına, içerik oluşturmayı otomatikleştirmelerine, karar verme sürecini geliştirmelerine ve hatta kod üretmelerine olanak tanıyan yeteneklerini geliştirebilen güçlü bir teknolojidir” dedi. “Üretken yapay zeka modellerini entegre ederek RPA platformları müşterilerine daha fazla değer sunabilir, üretkenliklerini ve verimliliklerini artırabilir ve kullanım örneklerini ve uygulamalarını genişletebilir.”

Forrester’ın baş analisti Craig Le Clair, RPA platformlarının genişlemeye hazır olduğunu düşünüyor Destek Kullanım durumları büyüdükçe otonom aracılar ve üretken yapay zeka. Aslında, RPA platformlarının otomasyona yönelik çok yönlü araç setlerine (ilgili üretken yapay zeka teknolojilerine ek olarak RPA’nın dağıtımına yardımcı olan araç setleri) dönüşeceğini öngörüyor.

“RPA platformları binlerce görev otomasyonunu yönetebilecek mimariye sahiptir ve bu, yapay zeka aracılarının merkezi yönetimi için iyiye işarettir” dedi. “Binlerce şirket RPA platformları konusunda iyi bir yapıya sahip ve bunları üretken yapay zeka destekli aracılar için kullanmaya açık olacak. RPA, kullanıcı arayüzü entegrasyonu yoluyla mevcut çalışma modellerine kolayca entegre olma yeteneği sayesinde kısmen büyüdü ve bu, gelecekte daha akıllı aracılar için değerli olmaya devam edecek.”

UiPath, ayın başlarında önizlemeye giren yeni bir özellik olan Bağlam Topraklama ile bu yönde adımlar atmaya başladı bile. Enslin’in bana açıkladığı gibi, Bağlam Topraklama, bu modellerin kullanabileceği iş verilerini dizine eklenmesi ve aranması daha kolay olan “optimize edilmiş” bir formata dönüştürerek, hem birinci hem de üçüncü taraf üretken yapay zeka modellerinin doğruluğunu artırmak için tasarlanmıştır.

Enslin, “Bağlam Temelleme, daha doğru ve anlayışlı yanıtlar oluşturmak için bilgi tabanı veya dahili politikalar ve prosedürler gibi şirkete özel veri kümelerinden bilgi çıkarıyor” dedi.

Le Clair, RPA satıcılarını geride tutan bir şey varsa, o da müşterileri içeri kilitleme isteğidir, dedi. Platformların “agnostik kalması” ve çeşitli mevcut ve gelecekteki kurumsal sistem ve iş akışlarıyla çalışacak şekilde yapılandırılabilecek araçlar sunması gerektiğini vurguladı.

Bunun için Enslin, UiPath’in “açık, esnek ve sorumlu” kalacağının sözünü verdi.

“Yapay zekanın geleceği, özel yapay zeka ile üretken yapay zekanın bir kombinasyonunu gerektirecek” diye devam etti. “Müşterilerimizin her türlü yapay zekayı güvenle kullanabilmelerini istiyoruz.”

Beyaz tam olarak tarafsızlık taahhüdünde bulunmadı. Ancak Automation Anywhere’in yol haritasının büyük ölçüde müşteri geri bildirimleriyle şekillendiğini vurguladı.

“Her sektördeki her müşteriden duyduğumuz şey, otomasyonu daha birçok kullanım örneğine dahil etme yeteneklerinin üretken yapay zeka ile katlanarak arttığıdır” dedi. “Üretken yapay zekanın RPA gibi akıllı otomasyon teknolojilerine dahil edilmesiyle kuruluşların işletme maliyetlerini azaltma ve üretkenliği artırma potansiyelini görüyoruz. Bu teknolojileri benimsemeyen şirketler, üretken yapay zeka ve otomasyonu benimseyen diğer şirketlerle rekabet etmekte zorlanacak.”



genel-24