Kilka firm przygotowuje się na kolejny rekordowy okres wyzwań w takich obszarach, jak sprzedaż, zaangażowanie klientów i logistyka, gdy zbliża się rok 2025. Łańcuchy dostaw w dalszym ciągu pracują w godzinach nadliczbowych, ponieważ sprzedawcy detaliczni spodziewają się wzrostu liczby zamówień składanych osobiście i online, a działy obsługi klienta przygotowują się na wzrost liczby zapytań o pomoc. W takich sytuacjach firmy muszą być przygotowane na szybkie skalowanie, czego nie mogą osiągnąć stare, ręczne procedury.
Prezentacja: odkrywanie procesów w oparciu o sztuczną inteligencję! Może to być rozwiązanie, które zmieni reguły gry i przyspieszy wdrożenie Usługa zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA).umożliwiając w ten sposób firmom szybsze wdrażanie, z większą dokładnością i bez opóźnień, które mogłyby potencjalnie negatywnie wpłynąć na wydajność w kluczowych momentach. Wykorzystując sztuczną inteligencję do identyfikowania, mapowania i ustalania priorytetów przepływów pracy na potrzeby automatyzacji, firmy muszą mieć pewność, że będą gotowe stawić czoła świątecznemu szczytowi w 2025 r. bez stresu związanego z ręcznymi procesami, które je spowalniają.
Na tym blogu przyjrzymy się:
- Na czym polega odkrywanie procesów w oparciu o sztuczną inteligencję?
- Jak to działa?
- Dlaczego przyspieszenie wdrożenia RPA będzie potrzebne w 2025 roku?
- Uogólnione spojrzenie na to, jak sztuczna inteligencja poprawia harmonogram wdrażania RPA
- Wyzwania, przed którymi stoją firmy bez sztucznej inteligencji w odkrywaniu procesów
- Narzędzia i najlepsze praktyki
Na czym polega odkrywanie procesów w oparciu o sztuczną inteligencję?
Termin „odkrywanie procesów za pomocą sztucznej inteligencji” opisuje szybką identyfikację, analizę i optymalizację procesów biznesowych, które mogą podlegać automatyzacji poprzez wykorzystanie uczenia maszynowego, eksploracji procesów i zaawansowanej analityki. Technologia ta identyfikuje możliwości automatyzacji z niezrównaną szybkością i precyzją, wykorzystując ogromną ilość danych operacyjnych z wielu źródeł, czego często nie da się obsłużyć za pomocą konwencjonalnych technik.
Dlaczego zmieni się to w 2025 roku?
- Szybsza identyfikacja przepływu pracy: sztuczna inteligencja może szybko wykryć możliwości automatyzacji, analizując dane z kilku źródeł, w tym systemów finansowych, ERP i CRM.
- Większa dokładność: dzięki danym można podejmować bezstronne decyzje co do tego, które procedury należy zautomatyzować. W ten sposób sztuczna inteligencja zmniejsza, jeśli nie eliminuje, błąd ludzki.
- Skalowalność: Sztuczna inteligencja radzi sobie ze złożonością i skalą środowisk korporacyjnych, dzięki czemu idealnie nadaje się dla dużych organizacji zajmujących się szczytowym obciążeniem w okresie świątecznym.
Dlaczego opóźnienia we wdrażaniu RPA są problematyczne w szczytach sezonowych
- Utracone możliwości dochodów w 2024 r.: Jeśli RPA nie zostanie wdrożone na czas w obliczu sezonowych wzrostów popytu, firmy borykają się z nieefektywnością w procesach takich jak zarządzanie zamówieniami, śledzenie zapasów i zapytania klientów, co prowadzi do utraty potencjału przychodów.
- Zwiększone wypalenie zawodowe pracowników: Przy dodatkowej presji związanej z sezonowym obciążeniem pracą procesy ręczne mogą przytłoczyć personel, powodując zmęczenie, błędy i spowolnienia.
- Utracona przewaga konkurencyjna: Firmy, które potrafią płynnie skalować się dzięki automatyzacji, mają wyraźną przewagę nad konkurentami, którzy tego nie potrafią zastosować Sztuczna inteligencja i RPA na czas w okresach wzmożonego zapotrzebowania.
- Niezadowoleni klienci: Powolny czas reakcji może być oznaką złej obsługi klienta. Co więcej, błędy w realizacji zamówień i brak szybkiej odpowiedzi na zapytania klientów, zwłaszcza w gorączkowym okresie świątecznym, mogą okazać się kosztowne.
Jak sztuczna inteligencja może przyspieszyć wdrożenie RPA w 2025 roku?
Krok 1: Zbierz dane i zidentyfikuj procesy za pomocą AI
Aby odkryć ręczne i powtarzalne procesy, sztuczna inteligencja może najpierw zebrać dane i przeanalizować je ze wszystkich systemów korporacyjnych, w tym między innymi platform łańcucha dostaw, ERP i CRM. Przyspiesza to identyfikację perspektyw automatyzacji, eliminując konieczność ręcznego wykonywania czasochłonnych czynności gromadzenia danych.
- Problem bez sztucznej inteligencji: Gromadzenie i identyfikacja danych przy użyciu staromodnej techniki może zająć tygodnie i istnieje duże ryzyko, że ważne procedury zostaną przeoczone.
- Rozwiązanie AI: rozwiązania AI mogą w jednej chwili przeanalizować kilka dzienników i punktów danych. Może to obejmować platformy eksploracji procesów, które w mgnieniu oka identyfikują możliwości automatyzacji.
Krok 2: Wizualizacja danych i mapowanie procesów
Po wykryciu procesów sztuczna inteligencja mapuje je, wyszczególniając etapy, czas trwania i współzależności. Organizacje mogą wybrać sposób priorytetyzacji tych działań i usprawnienia wizualnych przepływów pracy przyjęcie RPAi poproś o jasny obraz ścieżki automatyzacji.
- Problem bez sztucznej inteligencji: Harmonogram wdrożenia jest spowalniany przez czasochłonny charakter ręcznego mapowania procesów, który często wymaga uszczegółowienia przepływów pracy przez kilka zespołów.
- Rozwiązanie AI: Zespoły mogą zidentyfikować wszelkie wąskie gardła lub nieefektywności i podjąć natychmiastowe działania, korzystając z narzędzi AI do generowania zautomatyzowanych, dynamicznych wizualizacji procesów w czasie rzeczywistym.
Krok 3: Ustawianie kandydatów do automatyzacji w kolejności priorytetów
Zespoły mogą skoncentrować się na najbardziej lukratywnych możliwościach automatyzacji w pierwszej kolejności dzięki sztucznej inteligencji, która ocenia procesy według szeregu kryteriów, w tym częstotliwości, złożoności i obiecanego zwrotu z inwestycji. Dzięki temu RPA zapewnia natychmiastowe korzyści, maksymalizując zwrot z inwestycji (ROI).
- Problem bez sztucznej inteligencji: Zespoły często marnują czas na automatyzację bezsensownych procedur, odkładając korzyści płynące z automatyzacji i wydłużając harmonogramy projektów.
- Rozwiązanie AI: nadając priorytet procesom, algorytmy AI mogą zapewnić automatyzację kluczowych przepływów pracy w pierwszej kolejności, przyspieszając harmonogram wdrażania.
Krok 4: Wstępne testy pod kątem optymalizacji i wykonalności
AI przeprowadza symulacje przepływu pracy RPA przed wdrożeniem na pełną skalę. Ułatwia to kontrolowane testowanie procesów, identyfikując możliwe problemy, takie jak nieprzewidziane wąskie gardła, rozbieżności danych lub niekompatybilność systemów.
- Problem bez sztucznej inteligencji: Testowanie metodą prób i błędów oraz ręczne może być czasochłonne i często prowadzić do kosztownych błędów lub opóźnień.
- Rozwiązanie AI: identyfikując problemy na wczesnym etapie procesu, symulacje oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają szybsze i bardziej płynne wdrożenie, wolne od nieprzewidzianych przerw w okresach dużego zapotrzebowania.
Krok 5: Bieżąca obserwacja i dostosowanie
Sztuczna inteligencja monitoruje procedury RPA nawet po wdrożeniu, wykorzystując uczenie maszynowe do natychmiastowej optymalizacji i modyfikacji przepływów pracy. Dzięki temu firmy mogą przez całe wakacje kontynuować swoją działalność na optymalnym poziomie i szybko dostosowywać się do wszelkich zmian czy pojawiających się trudności.
- Problem bez sztucznej inteligencji: Bez sztucznej inteligencji procedury RPA mogą łatwo stać się przestarzałe lub nieskuteczne, zwłaszcza gdy wdrażane są nowe systemy lub procedury.
- Rozwiązanie AI: Nawet w dynamicznych kontekstach o dużych wymaganiach automatyzacja pozostaje skuteczna dzięki rozwiązaniom AI, które automatycznie modyfikują przepływy pracy i zalecają ulepszenia.
Problemy, z jakimi borykają się firmy przy odkrywaniu procesów bez sztucznej inteligencji
Firmy często napotykają następujące trudności, jeśli sztuczna inteligencja nie zostanie włączona do fazy odkrywania procesów:
- Powolne wdrażanie RPA: Wdrożenie RPA na czas w pracowitych porach roku jest trudne ze względu na powolność i podatność na błędy ludzkie tradycyjnych technik identyfikacji i mapowania procesów.
- Nieoptymalne decyzje dotyczące automatyzacji: Ręczna analiza może prowadzić do automatyzacji nieprawidłowych procesów, co może skutkować nieefektywnym wykorzystaniem RPA i utratą możliwości skalowania.
- Wysokie koszty i opóźnienia: Jeśli problemy zostaną wykryte na późnym etapie procesu, brak symulacji opartych na sztucznej inteligencji i testów wstępnych może skutkować zwiększonymi kosztami wdrożenia i opóźnieniami.
- Brak skalowalności: Konwencjonalne metody mają problemy z identyfikacją i automatyzacją procesów w kilku działach lub lokalizacjach ze względu na niemożność obsługi działań na dużą skalę.
Niezbędne zasoby do wykorzystania AI w RPA
Weź pod uwagę następujące zasoby i najlepsze praktyki, aby efektywnie wykorzystywać sztuczną inteligencję do przyspieszenia wdrażania RPA:
- Narzędzia do eksploracji procesów: Przepływy pracy można automatycznie mapować, wykrywać nieefektywności i sugerować rozwiązania automatyzacji przy użyciu platform takich jak Automation Anywhere, Celonis i UiPath Process Mining.
- Algorytmy uczenia maszynowego: możesz trenować modele, które po wdrożeniu stale optymalizują operacje, korzystając z narzędzi takich jak DataRobot i TensorFlow.
- Platformy RPA zintegrowane ze sztuczną inteligencją: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere i inne technologie RPA stopniowo dodają funkcje sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby umożliwić płynną integrację i szybsze wdrażanie.
| Przeczytaj także: Co się stanie, gdy RPA i AI połączą siły w branży bankowej? |
Podsumowując
Szybkie i skuteczne wdrożenie RPA jest ważniejsze niż kiedykolwiek wcześniej, gdy firmy przygotowują się na rok 2025. Firmy mogą drastycznie skrócić czas i koszty wdrażania automatyzacji, włączając wykrywanie procesów opartych na sztucznej inteligencji do procesu wdrażania RPA. Dzięki temu będą przygotowani na skalowanie na czas w najbardziej pracowitym okresie w roku.
Oprócz przyspieszenia wdrożenia RPA, wykrywanie procesów oparte na sztucznej inteligencji gwarantuje, że firmy zautomatyzują odpowiednie procedury, zoptymalizują zwrot z inwestycji i utrzymają wysoki poziom wydajności w okresach dużego zapotrzebowania. Aby wyprzedzić konkurencję w okresie świątecznym i daleko w 2025 r., zainwestuj w sztuczną inteligencję i RPA już teraz.
