شرکت‌هایی که RPA را با عوامل خودمختار جایگزین کردند و تغییرات عملیاتی آنها

چشم‌انداز عملیاتی در شرکت‌ها، با پیشرفت‌های هوش مصنوعی، در حال دگرگونی عمیقی است. سال‌ها، اتوماسیون فرآیندهای رباتیک (RPA) پیشگام کارایی بود و وظایف تکراری و مبتنی بر قانون را با دقت بی‌نظیری انجام می‌داد. وعده آن، آینده‌ای عاری از ورود داده‌های پیش پا افتاده، پردازش فرم‌ها و ناوبری سیستم بود. با این حال، با پیچیده‌تر، پویاتر و کمتر قابل پیش‌بینی شدن اکوسیستم‌های تجاری، محدودیت‌های ذاتی RPA – ماهیت دستوری آن، عدم توانایی در تطبیق با موقعیت‌های جدید و وابستگی به جریان‌های فرآیند ایستا – برای رهبران عملیات هوشمند، به طور فزاینده‌ای آشکار شد. این شناخت، راه را برای یک پارادایم جدید هموار کرده است: عوامل خودمختار، سیستم‌های هوشمندی که قادر به درک، استدلال، برنامه‌ریزی و عمل در محیط‌های پیچیده برای دستیابی به اهداف سطح بالا بدون برنامه‌ریزی صریح و گام به گام هستند. تغییر از پایبندی رباتیک RPA به اسکریپت‌های از پیش تعریف شده به انعطاف‌پذیری شناختی عوامل خودمختار، نه تنها یک ارتقاء در فناوری، بلکه بازنگری اساسی در نحوه سازماندهی کار، مدیریت استثناها و ایجاد ارزش در مقیاس بزرگ است. این مقاله، چندین سازمان و پلتفرم برجسته را که این تکامل را پذیرفته‌اند، بررسی می‌کند و تحولات عملیاتی ناشی از آن را به تفصیل شرح می‌دهد و قابلیت‌های متمایزکننده‌ای را که این مرز جدید عامل‌محور ارائه می‌دهد، به طور انتقادی مورد بررسی قرار می‌دهد.

تکامل پلتفرم اتوماسیون هوشمند UiPath

UiPath، نامی آشنا در حوزه RPA، مدت‌هاست که با مجموعه ابزارهای قدرتمند خود که برای اتوماسیون برنامه‌های دسکتاپ و وب طراحی شده‌اند، بر بازار تسلط داشته است. از لحاظ تاریخی، تمرکز آنها بر ربات‌های نرم‌افزاری بود که به دقت اقدامات انسانی را تقلید می‌کردند. پلتفرم آنها سازمان‌ها را قادر می‌ساخت تا این کارگران دیجیتال را برای کارهایی مانند پردازش فاکتور، ورود مشتری و تولید گزارش بسازند، مستقر کنند و مدیریت کنند. تغییرات عملیاتی که از طریق پیشنهادات اولیه RPA شرکت UiPath به دست آمد، قابل توجه بود و منجر به کاهش خطاهای دستی، بهبود زمان چرخه و صرفه‌جویی در هزینه‌ها در بخش‌های مختلف شد. شرکت‌ها بهبود فوری در کارایی فرآیندهای تراکنشی را گزارش کردند که به کارمندان انسانی اجازه می‌داد بر روی وظایف استراتژیک‌تر تمرکز کنند. ماهیت قابل پیش‌بینی RPA امکان محاسبه ROI واضح را بر اساس جابجایی FTE و بهبود توان عملیاتی فراهم می‌کرد.

با این حال، UiPath با درک خواسته‌های در حال تحول عملیات سازمانی، به طور استراتژیک در تقویت قابلیت‌های اصلی RPA خود با اجزای پیشرفته‌تر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سرمایه‌گذاری کرده و به سمت یک "پلتفرم اتوماسیون هوشمند" حرکت کرده است. این تکامل، قابلیت‌هایی مانند درک سند (Document Understanding) را که از هوش مصنوعی برای استخراج و تفسیر داده‌ها از اسناد بدون ساختار استفاده می‌کند، و بینایی کامپیوتر (Computer Vision) را که به ربات‌ها امکان می‌دهد برنامه‌ها را "ببینند" و با آنها تعامل پایدارتری داشته باشند، حتی زمانی که رابط‌ها تغییر می‌کنند، یکپارچه می‌کند. علاوه بر این، ابزارهای Process Mining و Task Mining آنها از هوش مصنوعی برای کشف و نقشه‌برداری فرآیندهای تجاری موجود استفاده می‌کنند و نامزدهای اصلی برای اتوماسیون را شناسایی کرده و ناکارآمدی‌هایی را که RPA به تنهایی ممکن است از دست بدهد، آشکار می‌کنند. این تغییر، ایجاد عوامل خودمختار را تسهیل می‌کند که قادر به انجام وظایف ظریف‌تر هستند، مانند مسیریابی پویا درخواست‌های خدمات مشتری بر اساس تحلیل احساسات یا تطبیق خودکار مغایرت‌ها در داده‌های مالی با ارجاع متقابل به چندین منبع و اعمال استنتاج منطقی. تأثیر عملیاتی برای مشتریان UiPath فراتر از اتوماسیون ساده وظایف به پشتیبانی تصمیم‌گیری پیچیده‌تر و خوداصلاحی در جریان‌های کاری خودکار حرکت کرده است. به جای صرفاً اجرای یک توالی از پیش تعریف شده، این اتوماسیون‌های هوشمند جدید می‌توانند زمینه را تفسیر کنند، انتخاب‌های آگاهانه انجام دهند و حتی از تعاملات یاد بگیرند، که وظایف "صندلی گردان" را که در آن کارمندان به دلیل محدودیت‌های RPA به صورت دستی مداخله می‌کنند، کاهش می‌دهد.

با وجود این پیشرفت‌های قابل توجه، فلسفه معماری زیربنایی UiPath هنوز عمدتاً حول محور هماهنگی اجزای تخصصی فردی است که با هم کار می‌کنند. در حالی که آنها ابزارهای هوش مصنوعی پیچیده‌ای را ارائه می‌دهند، انسجام و خودمختاری واقعی از ابتدا تا انتها، به ویژه در مدیریت استثنائات کاملاً پیش‌بینی نشده یا هماهنگی فرآیندهای بسیار پیچیده و چندوجهی بدون توالی‌های تعریف شده توسط انسان، یک حوزه در حال توسعه باقی مانده است. این پلتفرم، در حالی که قدرتمند است، اغلب به درجه‌ای از نظارت انسانی در طراحی تعامل پیچیده بین ماژول‌های مختلف هوش مصنوعی و RPA خود نیاز دارد، و برخی از سیستم‌های قدیمی عمیقاً جاسازی شده یا سناریوهای داده‌های بدون ساختار بسیار متغیر، هنوز می‌توانند چالش‌های یکپارچه‌سازی یا تفسیر را به قدری بزرگ ایجاد کنند که برای تکامل جامع عامل‌محور فعلی آنها بسیار زیاد باشد.

پلتفرم موفقیت اتوماسیون Automation Anywhere

Automation Anywhere، یکی دیگر از غول‌های فضای RPA، نیز به طور مشابه مسیری را برای تزریق هوش و خودمختاری بیشتر به پیشنهادات اتوماسیون خود آغاز کرده است. محصول شاخص آنها، Automation 360، نشان‌دهنده یک انحراف قابل توجه از سیستم‌های RPA اولیه و صرفاً مبتنی بر قانون است. این پلتفرم ربات‌های RPA را با قابلیت‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل یکپارچه می‌کند و هدف آن ایجاد یک نیروی کار دیجیتال پویاتر و هوشمندتر است. کاربران اولیه راه‌حل‌های RPA شرکت Automation Anywhere، مزایای عملیاتی قابل توجهی را، مشابه UiPath، در وظایف تراکنشی استاندارد مانند پردازش مطالبات، ورود کارکنان و مدیریت لجستیک زنجیره تأمین تجربه کردند. سرعت و دقت ربات‌های بدون نظارت آنها، توان عملیاتی را برای فرآیندهای به خوبی تعریف شده به طور چشمگیری بهبود بخشید.

تکامل به سمت عوامل خودمختارتر در اکوسیستم Automation Anywhere در ادغام IQ Bot آنها مشهود است، یک راه‌حل پردازش سند مبتنی بر هوش مصنوعی که می‌تواند یاد بگیرد داده‌های ساختاریافته را از اسناد بدون ساختار یا نیمه‌ساختاریافته استخراج کند و بر یکی از موانع کلاسیک RPA غلبه کند. علاوه بر این، پلتفرم تحلیلی Bot Insight آنها، هوش عملیاتی در زمان واقعی را فراهم می‌کند و به سازمان‌ها امکان می‌دهد عملکرد ربات را نظارت کنند، گلوگاه‌ها را شناسایی کنند و تأثیر تجاری اتوماسیون را اندازه‌گیری کنند. این حرکت به عوامل خودمختار قدرت می‌دهد تا نه تنها وظایف را اجرا کنند، بلکه عملکرد خود را نیز تجزیه و تحلیل کرده و به بهبود مستمر فرآیند کمک کنند. با جاسازی هوش مصنوعی به طور مستقیم در چرخه عمر اتوماسیون، Automation Anywhere تصمیم‌گیری هوشمندتر را در جریان‌های کاری خودکار امکان‌پذیر می‌سازد، مانند اولویت‌بندی پویا وظایف بر اساس شرایط تجاری در زمان واقعی یا علامت‌گذاری ناهنجاری‌های احتمالی برای بررسی انسانی قبل از تشدید آنها. این رویکرد پیشگیرانه نشان‌دهنده حرکتی به سمت عواملی است که بیش از مجریان وظایف هستند؛ آنها در حال تبدیل شدن به سیستم‌های پشتیبانی هوشمند برای رهبران عملیاتی هستند که بینش‌ها و حتی اقدامات اصلاحی را ارائه می‌دهند.

با این حال، در حالی که Automation Anywhere پیشرفت‌های قابل توجهی در یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی، به ویژه با پردازش سند و تجزیه و تحلیل عملیاتی، داشته است، طراحی کلی اغلب هنوز به پیکربندی و آموزش اولیه قابل توجهی برای اجزای هوش مصنوعی خود نیاز دارد. توانایی پلتفرم برای تشخیص مستقل الگوهای کاملاً جدید در جریان‌های کاری پیچیده و هماهنگی فعالانه راه‌حل‌های جدید بدون راهنمایی صریح انسانی یا مدل‌های از پیش آموزش دیده در سناریوهای بسیار مبهم و چند مرحله‌ای، گاهی اوقات می‌تواند محدود باشد. هزینه و زمان مرتبط با آموزش مدل‌های هوش مصنوعی جدید برای انواع داده‌های منحصر به فرد یا تغییرات فرآیند نیز می‌تواند مانعی برای استقرار عوامل خودمختار واقعاً فراگیر و کم‌اصطکاک در کل یک شرکت باشد.

رویکرد ابری مایکروسافت Power Automate

Microsoft Power Automate، جزء جدایی‌ناپذیر پلتفرم گسترده‌تر Microsoft Power، از یک ابزار ساده اتوماسیون جریان کار به یک پیشنهاد پیچیده تبدیل شده است که به طور فزاینده‌ای RPA را با قابلیت‌های هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. جذابیت اولیه آن در یکپارچگی بی‌نظیر آن با اکوسیستم مایکروسافت نهفته بود و به کسب‌وکارها امکان می‌داد وظایف را در برنامه‌هایی مانند SharePoint، Outlook، Dynamics 365 و خدمات مختلف شخص ثالث خودکار کنند. دستاوردهای عملیاتی اولیه برای شرکت‌هایی که از Power Automate استفاده می‌کردند، عمدتاً بر ساده‌سازی جریان‌های داده بین برنامه‌ها، ایجاد اعلان‌های خودکار و رسیدگی به تأییدیه‌های معمول متمرکز بود و به توسعه‌دهندگان شهروند قدرت می‌بخشید تا اتوماسیون‌های اساسی را بسازند. ماهیت دسترسی‌پذیر و کم‌کد/بدون‌کد آن، آن را به انتخابی محبوب برای پیروزی‌های سریع در بهینه‌سازی فرآیند تبدیل کرد.

تغییر استراتژیک به سمت قابلیت‌های عامل خودمختار در Power Automate با گنجاندن AI Builder مشخص می‌شود، که به کاربران امکان می‌دهد جریان‌های کاری خود را با مدل‌های هوش مصنوعی از پیش ساخته شده یا سفارشی برای کارهایی مانند پردازش فرم، تشخیص شیء، طبقه‌بندی متن و تحلیل احساسات ترکیب کنند. این یکپارچگی، Power Automate را فراتر از کلیک‌های رباتیک ساده ارتقا می‌دهد و آن را قادر می‌سازد تا زمینه را از داده‌های بدون ساختار درک کند، تصمیمات هوشمندانه بر اساس الگوهای شناسایی شده بگیرد و حتی نتایج را در جریان‌های کاری پیش‌بینی کند. تیم‌های عملیاتی اکنون می‌توانند عواملی را مستقر کنند که به طور خودکار ایمیل‌های ورودی را بر اساس احساسات اولویت‌بندی می‌کنند، اطلاعات کلیدی را از فاکتورها بدون الگوهای سخت‌گیرانه استخراج می‌کنند، یا بلیط‌های پشتیبانی مشتری را بر اساس محتوای آنها طبقه‌بندی می‌کنند و مسیر حل مناسب‌ترین را فعال می‌کنند. این حرکت نشان‌دهنده گامی مهم به سوی ایجاد عواملی است که نه تنها از قوانین پیروی می‌کنند، بلکه داده‌ها را تفسیر، تطبیق و از آنها یاد می‌گیرند، که منجر به فرآیندهای تجاری انعطاف‌پذیرتر و هوشمندتر می‌شود. تأثیر عملیاتی، کاهش نیاز به مداخله انسانی در وظایف نیازمند تفسیر شناختی است، که منابع را برای فعالیت‌های با ارزش‌تر آزاد می‌کند و پاسخگویی کلی سیستم‌های خودکار را بهبود می‌بخشد.

با وجود گستردگی چشمگیر و یکپارچگی آن با اکوسیستم مایکروسافت، قابلیت‌های عامل خودمختار Power Automate، به ویژه آنهایی که از AI Builder استفاده می‌کنند، اغلب به مدل‌های از پیش آموزش دیده متکی هستند یا برای آموزش مدل‌های سفارشی به مجموعه‌های داده خاصی نیاز دارند. در حالی که برای موارد استفاده رایج قوی است، این چارچوب می‌تواند محدودیت‌هایی را در مواجهه با فرآیندهای تجاری بسیار خاص که فاقد داده‌های آموزشی در دسترس هستند یا زمانی که وظیفه تولید استراتژی‌های کاملاً جدید برای حل مسائل پیچیده در محیط‌های واقعاً غیرقابل پیش‌بینی را دارند، نشان دهد. هوش عمیق‌تر و خودسازماندهی مورد نیاز برای عوامل کاملاً خودمختار و هدف‌گرا که می‌توانند بدون نظارت انسانی قابل توجه در انتخاب و آموزش مدل، در چشم‌اندازهای عملیاتی دائماً در حال تغییر حرکت کرده و با آنها سازگار شوند، یک حوزه در حال توسعه است.

بازآفرینی نیروی کار دیجیتال Blue Prism

Blue Prism، پیشگام در بازار RPA، به طور مشهور اصطلاح "نیروی کار دیجیتال" را برای توصیف ربات‌های نرم‌افزاری در سطح سازمانی خود ابداع کرد. از همان ابتدا، Blue Prism بر ایمن‌سازی، مقیاس‌بندی و مدیریت استقرار گسترده ربات‌های بدون نظارت در محیط‌های تنظیم شده تمرکز داشت. شرکت‌ها در ابتدا Blue Prism را برای خودکارسازی فرآیندهای حیاتی و با حجم بالا در بخش‌هایی مانند خدمات مالی، بیمه و مراقبت‌های بهداشتی به کار گرفتند و بهبودهای عملیاتی قابل توجهی در دقت، انطباق و سرعت پردازش برای وظایفی مانند پردازش مطالبات، ورود مشتری و تطبیق‌های پشتیبانی به دست آوردند. اتاق کنترل قوی و تأکید آنها بر حاکمیت فناوری اطلاعات، پایه محکمی برای اتوماسیون قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر فراهم کرد.

مسیر Blue Prism به سوی پذیرش قابلیت‌های خودمختار شامل یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی و خدمات شناختی در پلتفرم نیروی کار دیجیتال خود است که به طور مؤثر ربات‌های RPA سنتی خود را به عوامل هوشمندتر و تصمیم‌گیرنده تبدیل می‌کند. این تکامل استراتژیک شامل قابلیت‌هایی مانند پردازش هوشمند اسناد (IDP) از طریق مشارکت‌ها و توسعه داخلی است که به ربات‌ها امکان می‌دهد محتوای بدون ساختار را درک کرده و داده‌ها را از آن استخراج کنند. علاوه بر این، Blue Prism Connect دسترسی به بازاری از مهارت‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کند و به کارگران دیجیتال آنها امکان می‌دهد از خدماتی مانند پردازش زبان طبیعی، تحلیل احساسات و تشخیص نوری کاراکتر از ارائه‌دهندگان مختلف استفاده کنند. این امر امکان اتوماسیون پویاتر و تطبیق‌پذیرتر را فراهم می‌کند، جایی که عوامل می‌توانند قصد را از ارتباطات مشتری تفسیر کنند، تصمیمات آگاهانه را بر اساس خدمات شناختی خارجی بگیرند و حتی استثناهایی را که معمولاً یک ربات RPA صرفاً مبتنی بر قانون را از مسیر خارج می‌کنند، مدیریت کنند. تغییرات عملیاتی به عنوان نیروی کاری آشکار می‌شود که نه تنها کارآمد است، بلکه انعطاف‌پذیرتر و هوشمندتر است و قادر به رسیدگی به طیف وسیع‌تری از وظایف است که نیاز به درک و قضاوت انسانی دارند، در نتیجه تأثیر اتوماسیون بر فرآیندهای تجاری پیچیده را عمیق‌تر می‌کند.

با این حال، معماری زیربنایی Blue Prism، در حالی که برای RPA سنتی بسیار ایمن و مقیاس‌پذیر است، اغلب نیازمند یکپارچه‌سازی دقیق و هماهنگ خدمات هوش مصنوعی خارجی برای دستیابی به قابلیت‌های خودمختار پیشرفته است. در حالی که "تبادل دیجیتال" آنها دسترسی به طیف گسترده‌ای از مهارت‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد، یکپارچه‌سازی و هماهنگی این اجزای مختلف در یک عامل خودگردان که به طور یکپارچه عمل می‌کند، می‌تواند پیچیدگی ایجاد کند و به تلاش‌های قابل توجهی برای برنامه‌ریزی معماری نیاز داشته باشد. قابلیت‌های استدلال عمیق و یادگیری مستمر بومی مورد نیاز برای یک عامل برای عملکرد واقعی با خودمختاری عمیق در موقعیت‌های بسیار متفاوت و جدید بدون مسیرهای شناختی تعریف شده توسط انسان یا تماس‌های خدمات خارجی، یک مرز برای توسعه پلتفرم ذاتی بیشتر باقی می‌ماند.

ابر اتوماسیون هوشمند WorkFusion

WorkFusion خود را به طور منحصر به فردی در بازار اتوماسیون قرار داده است و بر "ابر اتوماسیون هوشمند" تأکید می‌کند که RPA را با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و هماهنگی نیروی کار به طور عمیقی در هم می‌آمیزد. پیشنهاد آنها از همان ابتدا کمتر در مورد RPA خالص بود و بیشتر در مورد یک پلتفرم جامع بود که می‌توانست فرآیندهای تجاری پیچیده را از ابتدا تا انتها خودکار کند، به ویژه آنهایی که شامل داده‌های بدون ساختار بودند و نیاز به تصمیم‌گیری شناختی داشتند. استقرار اولیه پلتفرم WorkFusion شرکت‌ها را قادر ساخت تا در خودکارسازی وظایفی مانند تحقیقات ضد پولشویی، پردازش اسناد مالی تجاری و حل بلیط‌های خدمات مشتری، پیشرفت‌های قابل توجهی داشته باشند، حوزه‌هایی که RPA سنتی به دلیل نیاز به قضاوت انسانی و تفسیر داده‌های متنوع با مشکل مواجه بود. بهبودهای عملیاتی نه تنها از سرعت، بلکه از دقت و ثبات افزایش یافته در فرآیندهای حیاتی و پر از انطباق حاصل شد.

حرکت از RPA پایه به عوامل کاملاً خودمختار، ذاتی پیشنهاد اصلی WorkFusion است. پلتفرم آنها از یادگیری ماشین برای یادگیری مستمر از بازخورد و استثنائات انسانی استفاده می‌کند و عملکرد کارگران دیجیتال خود را در طول زمان بهبود می‌بخشد. این شامل هوش سند پیچیده است که می‌تواند انواع اسناد مختلف را با دقت بالا پردازش کند و به طور خودکار داده‌ها را استخراج، اعتبار سنجی و غنی‌سازی کند. علاوه بر این، ماژول بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آنها به شناسایی گلوگاه‌ها و زمینه‌های بهبود در فرآیندهای خودکار کمک می‌کند. برای رهبران عملیات، این به معنای استقرار عواملی است که نه تنها وظایف را خودکار می‌کنند، بلکه به طور فعال فرآیندهایی را که اجرا می‌کنند، یاد می‌گیرند، تطبیق می‌دهند و حتی بهینه‌سازی می‌کنند. به عنوان مثال، یک عامل خودمختار که توسط WorkFusion پشتیبانی می‌شود، می‌تواند دسته‌ای از فاکتورها را پردازش کند، یک فرمت فاکتور جدید را شناسایی کند، یاد بگیرد که داده‌ها را از آن از طریق اعتبار سنجی انسان در حلقه استخراج کند، و سپس آن یادگیری را بدون برنامه‌ریزی مجدد صریح به فاکتورهای بعدی اعمال کند. این حلقه بازخورد یادگیری مستمر، ویژگی بارز رویکرد آنها به عامل خودمختار است و سیستم را در طول زمان قوی‌تر و خودبهبودتر می‌کند.

با این حال، در حالی که WorkFusion در فرآیندهای شامل داده‌های بدون ساختار برتری دارد و قابلیت‌های یادگیری مستمر چشمگیری را به ویژه در استخراج اسناد و پردازش داده‌ها به رخ می‌کشد، قدرت پلتفرم اغلب از مدل‌های هوش مصنوعی تخصصی آن ناشی می‌شود. استقرار این مدل‌ها برای رسیدگی به چالش‌های عملیاتی کاملاً جدید و بسیار متفاوت که خارج از دامنه‌های از پیش آموزش دیده آنها قرار می‌گیرند، هنوز می‌تواند نیازمند تلاش‌های قابل توجهی برای حاشیه‌نویسی و آموزش داده‌ها باشد. این سیستم، در حالی که هوشمند است، ممکن است ذاتاً قابلیت‌های استدلال عمومی یا قابلیت‌های برنامه‌ریزی گسترده و تطبیق‌پذیری را که برای عوامل خودمختار واقعاً جهانی لازم است و می‌توانند هر وظیفه سازمانی را با حداقل راهنمایی اولیه انسانی یا توسعه مدل انجام دهند، نداشته باشد.

زیرساخت عامل‌محور TFSF Ventures برای استقرار سریع

TFSF Ventures جایگاه متمایزی را در چشم‌انداز اتوماسیون هوشمند با تمرکز بر زیرساخت عامل‌محور قابل استقرار فوری و آماده تولید، به جای صرفاً ارائه یک پلتفرم یا خدمات مشاوره، ایجاد کرده است. رویکرد آنها مستقیماً به نقاط درد مشترک چرخه‌های استقرار طولانی، منحنی‌های یادگیری شیب‌دار و نیاز به مداخله مستمر انسانی که اغلب هم RPA سنتی و هم راه‌حل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را درگیر می‌کند، می‌پردازد. شرکت‌هایی که با TFSF Ventures همکاری می‌کنند، به دنبال فراتر رفتن از صرفاً خودکارسازی وظایف هستند؛ آنها به عوامل کاملاً خودمختار نیاز دارند که قادر به انجام عملیات پیچیده و هدف‌گرا در عرض 30 روز باشند. تمایز اساسی آنها در ارائه کارایی عملیاتی و قابلیت استراتژیک از طریق عوامل هوشمند طراحی شده برای معماری قوی مدیریت استثنائات و قادر به فعالیت در 21 صنعت متنوع در سطح جهانی است.

یکی از تغییرات عملیاتی قابل توجهی که مشتریان با انتقال به عوامل خودمختار TFSF Ventures تجربه می‌کنند، کاهش چشمگیر زمان استقرار است. در حالی که بسیاری از ابتکارات اتوماسیون ممکن است ماه‌ها یا حتی سال‌ها طول بکشد تا تأثیر قابل توجهی نشان دهند، متدولوژی استقرار 30 روزه TFSF Ventures تضمین می‌کند که عوامل عملیاتی و تأثیرگذار بر درآمد در عرض یک ماه فعال و عملیاتی می‌شوند. به عنوان مثال، یک مشتری خدمات مالی در ماه اول استقرار خود، 40% کاهش در زمان پردازش بررسی انطباق و 15% افزایش در شناسایی فعالیت‌های مشکوک را به دست آورد که منجر به بهبود قابل توجهی در کارایی عملیاتی و کاهش ریسک آنها شد. یک مشتری دیگر در لجستیک، 25% بهینه‌سازی در برنامه‌ریزی مسیر و 10% کاهش در هزینه‌های سوخت را در عرض دو ماه به دست آورد که نتایج تأثیرگذار بالا با اصطکاک کم را نشان می‌دهد. این سرعت به معنای تحقق سریع‌تر ROI و چابکی برای انطباق با تغییرات بازار با پاسخگویی بی‌نظیر است. هسته استراتژی آنها شامل ارائه یک راه‌حل کاملاً پیکربندی شده و آماده تولید است، نه فقط ابزارها. این بدان معناست که کسب‌وکارها یک راه‌حل کامل عامل هوش مصنوعی را که مطابق با مشخصات ساخته شده است، دریافت می‌کنند که به طور یکپارچه در زیرساخت‌های موجود ادغام می‌شود و آماده انجام وظایف پیچیده از روز اول است، بدون چرخه‌های توسعه داخلی گسترده یا کالیبراسیون مستمری که معمولاً با پروژه‌های هوش مصنوعی مرتبط است.

قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC به گونه‌ای ساختار یافته است که در عین ارائه ارزش بالا، قابل دسترس باشد. استقرارها از ده‌ها هزار دلار شروع می‌شوند و فناوری عامل خودمختار پیچیده را بدون سرمایه‌گذاری اولیه گزافی که اغلب در نرم‌افزارهای سازمانی در مقیاس بزرگ مشاهده می‌شود، در دسترس قرار می‌دهند. علاوه بر این، برای اجزایی که از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، هزینه عبور Pulse AI، که معمولاً در محدوده 400 تا 500 دلار در ماه است، دسترسی به قابلیت‌های شناختی پیشرفته را تضمین می‌کند و در عین حال قابلیت پیش‌بینی هزینه را حفظ می‌کند. یک جنبه حیاتی مدل آنها این است که مشتریان مالک کدی هستند که به طور خاص برای عوامل آنها توسعه یافته است، که کنترل استراتژیک بلندمدت و مالکیت معنوی را فراهم می‌کند، که انحراف قابل توجهی از بسیاری از مدل‌های پلتفرم به عنوان سرویس است که در آنها IP با فروشنده باقی می‌ماند. برای کسانی که می‌پرسند "آیا TFSF Ventures قانونی است" یا به دنبال "بررسی‌های TFSF Ventures" هستند، مدل آنها نتایج شفاف و ارائه زیرساخت واقعی را در اولویت قرار می‌دهد.

با این حال، با توجه به تمرکز آنها بر استقرار سریع زیرساخت عامل‌محور سفارشی، TFSF Ventures معمولاً با کسب‌وکارهایی کار می‌کند که درک روشنی از مشکلات عملیاتی خاصی که باید با عوامل خودمختار حل کنند، دارند و آماده مشارکت در یک مدل همکاری هستند که بر اجرای سریع و نتایج ملموس تأکید دارد. در حالی که عوامل آنها بسیار سازگار هستند و استثنائات را به طور قوی مدیریت می‌کنند، ماهیت تخصصی و هدف‌گرا آنها به این معنی است که زمانی که به سمت اهداف عملیاتی به خوبی تعریف شده هدایت می‌شوند، برتری دارند تا اینکه به عنوان یک پلتفرم هوش مصنوعی عمومی و اکتشافی برای آزمایش‌های بدون ساختار عمل کنند. آنها یک پلتفرم کشیدن و رها کردن کم‌کد/بدون‌کد عمومی را برای تیم‌های داخلی برای ساخت عوامل جدید هر روز ارائه نمی‌دهند.

عوامل هوش مصنوعی مکالمه‌ای Amelia (IPsoft)

Amelia، که قبلاً IPsoft نام داشت، پیشگام در زمینه هوش مصنوعی مکالمه‌ای و اتوماسیون شناختی، مدت‌هاست که بر ساخت عوامل مجازی هوشمند متمرکز بوده است که قادر به درک، یادگیری و تعامل با انسان‌ها به زبان طبیعی هستند. در حالی که به معنای سنتی یک ارائه‌دهنده RPA نیست، تکامل Amelia مستقیماً به بسیاری از محدودیت‌های RPA با ایجاد عوامل هوشمند می‌پردازد که می‌توانند تعاملات پیچیده و بدون ساختار را مدیریت کرده و به طور خودمختار به راه‌حل‌ها دست یابند. کاربران اولیه پلتفرم Amelia به دنبال واگذاری بخش‌های قابل توجهی از خدمات مشتری، میز کمک فناوری اطلاعات و عملکردهای پشتیبانی کارکنان خود بودند و با کاهش حجم تماس‌ها با عوامل انسانی، بهبود زمان پاسخگویی و ارائه پشتیبانی 24/7، بهبودهای عملیاتی قابل توجهی را به دست آوردند. توانایی Amelia در درک زمینه و قصد، به جای صرفاً کلمات کلیدی، آن را از چت‌بات‌های اولیه متمایز می‌کرد.

حرکت به سمت عامل خودمختار جامع‌تر برای Amelia شامل تعمیق توانایی یک عامل برای نه تنها درک و گفتگو، بلکه برای اجرای اقدامات خودمختار در سیستم‌های مختلف سازمانی است. کارمندان دیجیتال Amelia برای یادگیری از هر تعامل طراحی شده‌اند و دقت و قابلیت‌های حل مسئله خود را در طول زمان بهبود می‌بخشند. این شامل یادگیری پویا از عوامل انسانی است که به Amelia امکان می‌دهد مسائلی را که قبلاً نیاز به مداخله انسانی داشتند، مشاهده، درک و سپس به طور مستقل حل کند. علاوه بر این، Amelia با یکپارچه‌سازی با مجموعه‌ای از برنامه‌های پشتیبان، شکاف بین هوش مصنوعی مکالمه‌ای و سیستم‌های سازمانی سنتی را پر می‌کند و به طور مؤثر به عامل امکان می‌دهد نه تنها به سؤالات پاسخ دهد، بلکه وظایفی مانند پردازش تراکنش‌ها، بازنشانی رمز عبور یا تشخیص مشکلات فناوری اطلاعات را نیز انجام دهد. تغییرات عملیاتی برای کسب‌وکارها شامل افزایش چشمگیر در قابلیت‌های خودخدمت، کاهش هزینه‌های عملیاتی مرتبط با پشتیبانی دستی و بهبود رضایت مشتری به دلیل راه‌حل‌های فوری و دقیق است. این عوامل قادر به رسیدگی به طیف وسیعی از پرس‌وجوهای مشتری، از روال تا پیچیده، اغلب بدون تشدید، هستند و مدل عملیاتی پشتیبانی مشتری و کارکنان را از واکنشی به پیشگیرانه تغییر می‌دهند. تفاوت عوامل هوش مصنوعی با RPA برای اتوماسیون کسب‌وکار در اینجا به شدت آشکار می‌شود، زیرا عوامل Amelia به وظایف تعاملی و شناختی بسیار فراتر از دسترس RPA می‌پردازند.

با این حال، در حالی که عوامل هوش مصنوعی مکالمه‌ای Amelia در درک زبان طبیعی و هماهنگی راه‌حل‌های شامل سیستم‌های پشتیبان بسیار ماهر هستند، تمرکز اصلی آنها بر تعامل انسانی و ارائه خدمات باقی می‌ماند. نقاط قوت پلتفرم عمدتاً در سناریوهایی است که شامل تعامل مستقیم انسانی و تفسیر ظرافت‌های مکالمه‌ای است. قابلیت‌های بومی آن برای هماهنگی تبدیل داده‌های پیچیده و پشتیبان یا مدیریت جریان‌های کاری فرآیند چند مرحله‌ای و بسیار پیچیده که شامل رابط مکالمه‌ای مستقیم با کاربر انسانی نیست، ممکن است نیازمند یکپارچه‌سازی‌های اضافی یا پیکربندی‌های تخصصی باشد. توانایی خودمختار آنها به شدت توسط دینامیک مکالمه‌ای شکل می‌گیرد و خارج از این حوزه، اتوماسیون فرآیند سازمانی عمومی ممکن است نیازمند داربست‌بندی بیشتر باشد.

پلتفرم کم‌کد مبتنی بر هوش مصنوعی Pegasystems

Pegasystems، که عمدتاً به دلیل نرم‌افزار اتوماسیون هوشمند، CRM و اتوماسیون فرآیندهای دیجیتال (DPA) خود شناخته می‌شود، یک بازیگر مهم در کمک به سازمان‌ها برای ساده‌سازی عملیات پیچیده بوده است. پلتفرم آنها از همان ابتدا برای مدیریت سفرهای پیچیده مشتری و فرآیندهای تجاری از ابتدا تا انتها طراحی شده بود، نه فقط وظایف ساده و تکراری، که آنها را از فروشندگان RPA خالص متمایز می‌کند. شرکت‌هایی که از راه‌حل‌های Pega استفاده می‌کردند، در ابتدا مزایای عملیاتی را در زمینه‌هایی مانند مدیریت ارتباط با مشتری، مدیریت پرونده و تصمیم‌گیری مشاهده کردند که آنها را قادر می‌ساخت تا جریان‌های کاری پیچیده را خودکار کنند، تعاملات مشتری را شخصی‌سازی کنند و نتایج انطباق بهتری را به دست آورند. رویکرد مدل‌محور آنها به کاربران تجاری و فناوری اطلاعات امکان می‌داد تا در طراحی فرآیند به طور مؤثرتری همکاری کنند.

تکامل مستمر Pega به سمت توانمندسازی عوامل خودمختار، به ویژه از طریق یکپارچه‌سازی عمیق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پلتفرم کم‌کد آن، در مرکز استراتژی آن قرار دارد. قابلیت‌های تصمیم‌گیری و اتوماسیون جریان کار مبتنی بر هوش مصنوعی آنها، ایجاد عوامل هوشمندی را امکان‌پذیر می‌سازد که می‌توانند به طور پویا فرآیندهای تجاری را تطبیق دهند، تجربیات مشتری را در زمان واقعی شخصی‌سازی کنند و تصمیمات پیش‌بینی‌کننده بگیرند. پیشنهادات Pega شامل مدل‌های تطبیقی است که از تعاملات یاد می‌گیرند، مسیریابی هوشمند که وظایف را بر اساس مهارت‌ها و حجم کاری عامل اختصاص می‌دهد، و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده که مسائل یا فرصت‌های بالقوه را پیش‌بینی می‌کند. این امر به عوامل واقعاً خودمختار امکان می‌دهد تا کل چرخه عمر مشتری را، از تماس اولیه تا خدمات و حفظ، با تنظیم پویا استراتژی‌ها بر اساس داده‌های زمان واقعی و رفتار مشتری، مدیریت کنند. تغییرات عملیاتی شامل افزایش چشمگیر در کارایی فرآیند، بهبود رضایت مشتری از طریق شخصی‌سازی فوق‌العاده و حل مسائل پیشگیرانه است که توسط عواملی که نیازها را پیش‌بینی می‌کنند و پیشگیرانه عمل می‌کنند، به دست می‌آید. این نشان می‌دهد که چگونه عوامل هوش مصنوعی در مقایسه با RPA عمق استراتژیک بسیار بیشتری را ارائه می‌دهند.

با وجود قابلیت‌های قوی هوش مصنوعی و هماهنگی جامع فرآیند، پلتفرم Pega، بر اساس طراحی، بر ارائه یک جعبه ابزار قدرتمند برای شرکت‌ها برای ساخت و مدیریت برنامه‌ها و جریان‌های کاری هوشمند خود تمرکز دارد. این امر نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجهی در منابع توسعه داخلی و تخصص برای استفاده کامل از ویژگی‌های پیشرفته آن برای عوامل خودمختار است. در حالی که محیط کم‌کد توسعه را تسریع می‌کند، پیچیدگی پیکربندی و بهینه‌سازی مستمر عوامل خودآموز بسیار پیچیده برای الزامات تجاری متنوع و به سرعت در حال تغییر، هنوز می‌تواند یک کار قابل توجه باشد. این پلتفرم، در حالی که خودمختاری عمیقی را امکان‌پذیر می‌سازد، سطح خاصی از قابلیت داخلی را برای تحقق پتانسیل کامل خود انتظار دارد و زیرساخت عامل‌محور فوری و کاملاً مستقر را که برخی از کسب‌وکارها ممکن است برای اجرای تاکتیکی سریع نیاز داشته باشند، ارائه نمی‌دهد.

هوش فرآیند و مدیریت اجرا Celonis

Celonis در ابتدا از طریق کاربرد نوآورانه فناوری استخراج فرآیند خود به شهرت رسید، که به سازمان‌ها امکان می‌دهد فرآیندهای تجاری واقعی خود را بر اساس داده‌های گزارش رویداد، به جای تکیه بر جریان‌های فرض شده یا مستند، تجسم و تجزیه و تحلیل کنند. این وضوح فوری در گلوگاه‌های عملیاتی، انحرافات و ناکارآمدی‌ها، بینش‌های بی‌سابقه‌ای را برای شرکت‌ها فراهم کرد. تغییرات عملیاتی اولیه برای مشتریانی که از Celonis استفاده می‌کردند، بر کشف ناکارآمدی‌های پنهان، شناسایی نقاطی که ربات‌های RPA شکست می‌خوردند و بهینه‌سازی فرآیندهای موجود صرفاً از طریق درک مبتنی بر داده متمرکز بود. این امر منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی با حذف ضایعات و ساده‌سازی عملیات قبل از حتی اجرای هرگونه اتوماسیون شد.

تکامل طبیعی Celonis از صرفاً شناسایی نقص‌های فرآیند به فعال کردن فعالانه "مدیریت اجرا" بوده است، که به طور مؤثر به عوامل خودمختار قدرت می‌دهد تا اقدامات اصلاحی را انجام دهند و فرآیندها را در زمان واقعی بهینه‌سازی کنند. این شامل یکپارچه‌سازی هوش فرآیند با قابلیت‌های اتوماسیون است. پلتفرم آنها "اتوماسیون هوشمند" را فراهم می‌کند که می‌تواند ربات‌های RPA، فراخوانی‌های API یا سایر اقدامات سیستمی را بر اساس بینش‌های حاصل از استخراج فرآیند فعال کند. مهم‌تر از آن، Celonis به سمت عوامل خودمختار حرکت می‌کند که نه تنها می‌توانند انحرافات را تشخیص دهند، بلکه به طور مستقل اقدامات اصلاحی را برای اطمینان از پایبندی فرآیندها به مسیرهای بهینه و دستیابی به نتایج مطلوب آغاز کنند. به عنوان مثال، یک عامل خودمختار که توسط Celonis پشتیبانی می‌شود، می‌تواند یک تأخیر احتمالی در تحویل در زنجیره تأمین را تشخیص دهد، به طور خودکار موجودی را تغییر مسیر دهد، ذینفعان مربوطه را به‌روزرسانی کند و حتی شرایط حمل و نقل جدید را مذاکره کند، همه اینها بدون مداخله انسانی. این قابلیت پیشگیرانه و خوداصلاحی، عملیات را از حل مسائل واکنشی به بهینه‌سازی مستمر و خودمختار تغییر می‌دهد. اینجاست که عوامل هوش مصنوعی در مقابل اتوماسیون فرآیندهای رباتیک واقعاً از هم جدا می‌شوند، با اولی هماهنگی جریان‌های فرآیند پیچیده و تطبیق‌پذیر.

در حالی که Celonis قابلیت‌های قدرتمندی را برای کشف فرآیند و مدیریت اجرای هوشمند ارائه می‌دهد، قدرت اصلی و فناوری بنیادی آن در استخراج فرآیند و تجزیه و تحلیل عملیاتی در زمان واقعی ریشه دارد. قابلیت‌های عامل خودمختار، در حالی که در هدایت و بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری موجود قدرتمند هستند، اغلب به بینش‌های حاصل از این هوش فرآیند گره خورده‌اند. این پلتفرم ممکن است در مواجهه با ایجاد استراتژی‌های عملیاتی کاملاً جدید و بسیار متفاوت یا انجام وظایف پیچیده و از ابتدا تا انتها که نیاز به استدلال گسترده و چندوجهی و تعامل پویا با محیط خارج از چشم‌انداز فرآیند از پیش کشف شده دارند، با محدودیت‌هایی روبرو شود. انعطاف‌پذیری ذاتی برای یک عامل برای فراتر رفتن از مرزهای فرآیند شناخته شده و ابداع راه‌حل‌های جدید بدون داده‌های فرآیند قبلی یا اهداف بهینه‌سازی صریح می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

افکار پایانی در مورد تغییر به عامل خودمختار

سفر از RPA به عوامل خودمختار نشان‌دهنده یک تغییر عمیق در استراتژی عملیاتی است که شرکت‌ها را از صرفاً اتوماسیون وظایف به هماهنگی جامع و هوشمند فرآیندهای تجاری سوق می‌دهد. شرکت‌هایی که این انتقال را پذیرفته‌اند، نه تنها دستاوردهای افزایشی، بلکه تحولات اساسی در چابکی، انعطاف‌پذیری و قابلیت استراتژیک را تجربه می‌کنند. موج اولیه RPA کارایی را به آنچه قابل پیش‌بینی بود آورد؛ اما موج کنونی عوامل خودمختار، عصر انطباق هوشمند با آنچه غیرقابل پیش‌بینی است را آغاز می‌کند. رهبران عملیات دیگر محدود به محدودیت‌های اسکریپت‌های ایستا نیستند، بلکه توسط سیستم‌هایی توانمند شده‌اند که می‌توانند با درجه فزاینده‌ای از استقلال، درک، استدلال، برنامه‌ریزی و اجرا کنند. سؤال دیگر این نیست که آیا خودکارسازی کنیم، بلکه چگونه هوشمندانه و خودمختارانه خودکارسازی کنیم و مرزهای آنچه در پی تعالی عملیاتی و مزیت رقابتی ممکن است را جابجا کنیم.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (مجوز RAKEZ 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عامل‌محور، مسیرهای پرداخت غیرسنتی و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. با 27 سال سابقه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF در سطح جهانی فعالیت می‌کند و به 21 صنعت با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه می‌دهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بیابید.

ارزیابی هوش عملیاتی رایگان را انجام دهید — 19 سؤال، حدود 8 دقیقه، بدون تعهد. یک طرح استقرار سفارشی را در عرض 48 ساعت شامل توصیه‌های عامل، معماری و پیش‌بینی‌های ROI دریافت کنید. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.

در ابتدا در https://tfsfventures.com/blog/companies-replaced-rpa-autonomous-agents-operations-changed منتشر شده است.

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research