Comprendre le rôle grandissant de l'IA dans la RPA

RPA, lorsqu'il est pris en charge par divers modules d'IA, peut fournir des capacités spécifiques pour effectuer des tâches de traitement subjectives qui sont traditionnellement effectuées par les gens.

L'IA et l'automatisation des processus robotiques sont souvent regroupées dans la même phrase, mais la majorité des initiatives RPA n'ont rien à voir avec l'intelligence. En réalité, les initiatives RPA consistent généralement à essayer d'automatiser des processus répétitifs, ennuyeux et basés sur des règles afin de libérer du temps pour que les employés se concentrent sur le véritable travail "intelligent", comme les tâches axées sur le client.

RPA est essentiellement singe voir, singe faire ; Le logiciel RPA apprend les processus sans comprendre pourquoi cela fonctionne. Par exemple, le logiciel RPA repose sur le fait qu'on lui dit comment se conformer aux interfaces utilisateur, il enregistre les tâches en cours, telles que les déplacements et les clics du curseur, puis traduit ces actions en code, car toute mise à jour ou modification du processus l'invalide.

À l'heure actuelle, les organisations ont recours à la mise en place de personnes pour gérer manuellement ce type de problèmes, ce qui est ironique car elles remplacent les personnes effectuant des tâches manuelles par une technologie qui oblige les personnes à effectuer des tâches manuelles.

Comment "l'IA" peut aider

Bonne nouvelle :le marché de la RPA arrive à maturité. Les entreprises commencent à comprendre ce qu'est la RPA et ce qu'elle n'est pas ; ils commencent également à comprendre que la RPA de bureau ou la RPA basée sur l'interface utilisateur n'est pas la solution miracle pour tous les problèmes de processus dans chaque organisation.

Dans ce contexte, les entreprises se tournent vers l'IA dans l'espoir de rendre leurs bots plus intelligents.

Avant de nous plonger dans ce sujet, arrêtons un peu le battage médiatique de l'IA et éloignons-nous de la notion de machines sensibles qui peuvent également être un grand maître d'échecs ; sur le plan académique, cela peut être intéressant, mais cela n'a aucun rapport avec les avantages commerciaux.

Les domaines de l'IA les plus pertinents pour la RPA sont l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et l'informatique cognitive sophistiquée. Par exemple, imaginez comment l'IA pourrait repérer les mises à jour et les modifications apportées à une interface utilisateur et ordonner au logiciel RPA d'agir en conséquence.

Plus généralement, la gestion des données non structurées est un domaine clé dans lequel les entreprises cherchent à étendre la RPA au domaine de l'IA. Dans ce contexte, le logiciel RPA est l'agrégateur, obtenant les données brutes nécessaires pour alimenter les composants de l'IA, qu'ils soient basés sur la vision par ordinateur, la correspondance de modèles, les classificateurs ou le traitement du langage naturel. Une fois que les modules d'IA ont rempli leurs fonctions, RPA peut alors être utilisé pour pousser les réponses dans les systèmes cibles.

La RPA, lorsqu'elle est prise en charge par divers modules d'IA, peut fournir des capacités spécifiques pour effectuer des tâches de traitement subjectives qui sont traditionnellement effectuées par des personnes.

Il n'y a pas de guichet unique pour l'IA

Il y a eu beaucoup de "lavage de l'IA" sur le marché de la technologie, il est donc difficile pour les chefs d'entreprise d'identifier les domaines où l'IA est applicable et quels fournisseurs sont la vraie affaire.

En ce qui concerne les capacités d'IA, certains fournisseurs de RPA sont plus avancés que d'autres, tandis que d'autres sont mieux adaptés à des domaines ou à des industries spécifiques. Cependant, si vous demandez quel fournisseur est le plus cognitif, vous posez peut-être la mauvaise question.

Au lieu de cela, les organisations devraient essayer d'élargir leurs perspectives et envisager d'adopter un mélange plus éclectique de solutions d'IA.

"Aucun fournisseur de RPA ne sera le meilleur chatbot, le meilleur capteur de documents OCR/ICR ou le meilleur processeur de langage naturel", a déclaré Neil Kinson, chef de cabinet chez Redwood Software. « Fondamentalement, tous ces cas d'utilisation très étroits de l'IA nécessitent des ensembles de données hautement ciblés et organisés, un volume énorme et une spécialisation. Une plate-forme RPA n'excellera jamais dans tous ces domaines.

« De nombreuses organisations ont le sentiment d'avoir atteint la capacité maximale de la RPA et se rendent compte qu'il existe encore des processus dont elles comprennent maintenant qu'ils ne peuvent pas être traités par un seul outil ; et en fait, ils doivent apporter plusieurs technologies pour relever les multiples défis liés aux processus. »