מהי אוטומציה חכמה?

אוטומציה חכמה יכולה לחולל מהפכה בתחום התפעול העסקי על ידי שילוב של טכנולוגיות אוטומציה ובינה מלאכותית כדי לשפר את היעילות והדיוק, ולחסוך בעלויות. נתונים מראים שכמעט מחצית מהעסקים משתמשים באוטומציה בדרך כלשהי כדי להפחית שגיאות ולזרז עבודה ידנית. אוטומציה חכמה לוקחת את המגמה הזו לשלב הבא. חשוב מאוד שעסקים יבינו את ההגדרה שלה והיישומים השונים שלה משום שהיא הופכת לדבר בסיסי וחיוני עבור חברות ברחבי העולם.

מהי אוטומציה חכמה (IA)?

אוטומציה חכמה מכונה לעתים אוטומציה חכמה של תהליכים, והיא משלבת ביןבינה מלאכותית (AI) לבין אוטומציה כדי לשפר ולייעל תהליכים עסקיים. אוטומציה חכמה משתמשת בשילוב של טכניקות, כמו אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA), למידת מכונה (ML) ועיבוד שפות טבעיות (NLP), כדי להפוך משימות חזרתיות לאוטומטיות ותוך כדי התהליך, להפיק תובנות מהנתונים.

אוטומציה חכמה יכולה לשפר תהליכים עסקיים על ידי כך שהיא מאפשרת לאוטומציה לבצע משימות כמו הזנת נתונים, עיבוד מסמכים ותגובות מורכבות יותר ויותר לשירות הלקוחות. לדוגמה, ארגון עשוי להשתמש בעיבוד שפה טבעית המבוסס על בינה מלאכותית, ובאלגוריתמים אחרים של למידת מכונה, כדי לבצע אוטומציה עבור אינטראקציות של שירות לקוחות ולפתור במהירות שאילתות ללא התערבות אנושית. דוגמה נוספת היא חברת ביטוח שעשויה להשתמש באוטומציה חכמה כדי לנתב מסמכים באמצעות תהליך תביעה בל שעובדים יצטרכו יפקחו עליו. ניתן ליישם אוטומציות כמו אלה ורבות אחרות במגוון רחב של תעשיות, כולל פיננסים, בריאות, ייצור וקמעונאות. בעוד שאוטומציה חכמה יכולה לספק יתרונות משמעותיים, היא דורשת בתכנון וביצוע קפדניים כדי להבטיח הצלחה.

מהי אוטומציה חכמה (IA)?

• בינה מלאכותית/למידת מכונה
• פלטפורמת אינטגרציה
• אוטומציה של תהליכים רובוטיים

אוטומציה חכמה משיגה לקוחות מרוצים, עלויות נמוכות יותר ושיפור תהליכים עסקיים

תובנות מרכזיות

• אוטומציה חכמה היא היישום של למידת מכונה מתקדמת ובינה מלאכותית במטרה להפוך משימות ידניות חזרתיות לאוטומטיות.
• אוטומציה חכמה מיושמת גם עבור פעולות מוכוונות לקוח, כמו שירות לקוחות, ופעולות תפעול פנימי, כמו ניהול הזמנות רכש.
• היתרונות העיקריים של אוטומציה חכמה הם מהירות, חיסכון בעלויות, ומיגור שגיאות במשימות חזרתיות. אוטומציה חכמה יכולה גם לזהות מגמות ולהציע שיפורים לאורך זמן.
• אחד האתגרים של אוטומציה חכמה הוא אתגר טכני, הכולל שילוב בין מערכות ואימון אלגוריתמים של למידת מכונה. האתגר השני הוא אתגר אנושי - לתקשר שינויים ארגוניים הנוגעים לדרך בה אנשים עובדים.
• הטמעה של אוטומציה חכמה דורשת שילוב של מספר טכנולוגיות, החל מפלטפורמות אינטגרציה ותהליכים עסקיים וכלה בצ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית וחיישני האינטרנט של הדברים (IoT).

הסבר לגבי אוטומציה חכמה

אוטומציה חכמה היא התפתחות של אוטומציה של תהליכים עסקיים. היא מתאפשרת בזכות זמינותם של כלי בינה מלאכותית (AI) מבוססי ענן חדשים, כמו למידת מכונה, זיהוי דיבור, עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת. אלה מאפשרים לעסקים לבצע אוטומציה עבור משימות שבעבר נחשבו ממוקדות אדם או מורכבות מדי לביצוע עבור מכונות.

משימות אלה עשויות לכלול התמודדות עם אינטראקציה של שירות לקוחות באמצעות צ'אטבוט שיכול להבין את הכוונה ולספק תשובות באמצעות מחולל שפה טבעית או להנחות בהצלחה מסמך בכל השלבים שהוא עובר במסגרת תביעת ביטוח. שתי המשימות האלה נעזרות במודל בינה מלאכותית שאומן על ידי כמויות עצומות על נתונים כדי לקבל החלטות ולספק המלצות. שילוב זה בין אוטומציה של תהליכים רובוטיים לבין בינה מלאכותית יכול להסיר את הצורך במשימות חזרתיות אך לא לגמרי צפויות, ובכך לשפר תהליכים תוך שהוא מאפשר לעובדים להתמקד יותר בעבודה בעלת ערך גבוה וניואנסים.

כיצד פועלת אוטומציה חכמה?

מערכות אוטומציה חכמה מיועדות לסייע לעסקים לפעול בצורה יעילה יותר. לדוגמה, תהליך אוטומציה חכמה עשוי לעזור ללקוח לקבל תשובה מהירה מצ'אטבוט ללא התערבות אנושית, או לשותף עסקי לקבל הזמנת רכש אוטומטית המבוססת על רמות מלאי נמוכות. האוטומציה החכמה עושה זאת על-ידי כך שהיא מאפשרת תהליך עבודה שעוקב אחר נתונים עסקיים בזמן אמת ולאחר מכן משתמשת בבינה מלאכותית כדי לקבל החלטות או להמליץ על הצעדים הבאים שיש לבצע. היא נועדה לסייע לקבלת ההחלטות האנושית ולהעצים אותה על ידי הצגת עובדות שמאורגנות כדי לסייע בקבלת החלטות טובות יותר, או על ידי ביצוע משימות חזרתיות אשר אחרת היו מבזבזות את הזמן ואת המיקוד של העובד.

הכלים העיקריים שמעורבים באוטומציה חכמה הם תוכנות אוטומציה של תהליכים עסקיים, נתונים תפעוליים ושירותי בינה מלאכותית. האלגוריתמים של הבינה המלאכותית מאומנים באמצעות נתונים תפעוליים כך שהם יכולים לקחת על עצמם מגוון משימות, כמו לספק ראייה ממוחשבת עבור תהליכי מלאי, להוסיף זיהוי חריגות לעסקאות פיננסיות מהירות, או לספק תגובות צ'אטבוטים משופרות בשיחות עם לקוחות ולהעביר אותן לאחד העובדים בזמן הנכון.

בכל המקרים הללו, אוטומציה חכמה עוזרת לספק יעילות רגועה ולהפחית את מספר שגיאות עבור העסקאות היומיומיות והלחוצות של העסק. זאת, בזמן שאלגוריתמים של למידת מכונה יכולים ללמוד לאורך זמן כדי לזהות מגמות בנתונים העסקיים ואפילו להציע שיפורים בתהליכי העבודה.

מדוע אוטומציה חכמה חשובה?

אוטומציה חכמה חשובה משום שהיא מסייעת לעסקים להשיג רמה גבוהה יותר של יעילות, גם משום שהיא מאפשרת קשר רב יותר עם לקוחות ובעלי עניין אחרים. הודות למראה, קול, שפה ותגובתיות מבוססי בינה מלאכותית, אוטומציה חכמה יכולה לאפשר לחברות לטפח קשרים טובים יותר עם הלקוחות, לאפשר לעובדים להימנע מעומס בעבודה ולהציג להם מידע שמאפשר להם לקבל החלטות בביטחון בעת ביצוע פעילויות עסקיות מהירות.

תארו לעצמכם את היתרון התחרותי של אוטומציה לתחום הייצור, אשר מנבאת תקלה שעומדת לקרות, מזמינה את החלקים ומתזמנת את התחזוקה - הכל בהתבסס על איסוף נתונים עסקיים יומיים וללא צורך במומחה אנושי. דוגמה נוספת היא פעולת סגירה כספית שמבינה הקשרים בטקסט ומאחסנת מסמכים כדי לעמוד בציות לתקנות. ישנן דוגמאות נוספות בתעשיות שונות, כמו בנקאות, לוגיסטיקה של משלוח או קמעונאות אופנה. יתרונות נוספים הם בזכות אלגוריתמים של למידת מכונה שמניעים אוטומציה חכמה, אשר לומדים כל הזמן מסלי הנתונים שלהם, משפרים או מציעים הצעות ייעול עבור עיצוב תהליכים לאורך זמן.

אוטומציה חכמה בהשוואה לאוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA)

אוטומציה חכמה היא מקיפה יותר מאשר אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA). RPA הוא סוג של אוטומציה המשתמשת ברובוטי תוכנה כדי לחקות פעולות אנושיות ולהפוך משימות חזרתיות לאוטומטיות. אוטומציה חכמה, לעומת זאת, משלבת בין מספר טכנולוגיות, כולל פלטפורמת אינטגרציה כשירות (iPaaS), בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML) ועיבוד שפה טבעית (NLP), כדי להפוך תהליכים מורכבים הדורשים קבלת החלטות אנושית לאוטומטיים. אוטומציה חכמה לא רק הופכת משימות חזרתיות לאוטומטיות, אלא גם מסייעת לבני אדם לקבל החלטות טובות יותר באמצעות תובנות, המלצות ותחזיות שהיא מספקת בהתבסס על ניתוח של סלי נתונים גדולים.

9 רכיבים של אוטומציה חכמה

אוטומציה חכמה היא שילוב בין אינטגרציה, אוטומציה של תהליכים, שירותי בינה מלאכותית וטכנולוגיות RPA שפועלות יחד כדי לבצע משימות חזרתיות ולשפר את קבלת ההחלטות האנושית. אוטומציה חכמה יכולה לכלול NLP , ML, אוטומציה קוגניטיבית, ראייה ממוחשבת, זיהוי תווים חכם וכריית תהליכים.

1. בינה מלאכותית (AI): היכולת של מכונות, שאומנו באמצעות סלי נתונים גדולים, לבצע משימות שבדרך כלל דורשות בינה אנושית, כמו תפיסה, שפה, למידה ופתרון בעיות.
2. פלטפורמת אינטגרציה כשירות (iPaaS): פלטפורמה מבוססת ענן המאפשרת לארגונים לשלב יישומים, מערכות ומקורות נתונים שונים ולהפוך תהליכי עבודה לאוטומטיים בכל רחבי אקוסיסטם טכנולוגיות המידע שלהם.
3. אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA): בוטים של תוכנות שיכולים לבצע משימות חזרתיות, כמו הזנת נתונים, עיבוד חשבוניות ותגובות לשירות לקוחות, תוך דיוק ומהירות גבוהים.
4. עיבוד שפה טבעית (NLP): היכולת של מכונות להבין, לפרש וליצור שפה אנושית, מה שמאפשר להם ליצור אינטראקציה עם בני אדם באמצעות צ'אטבוטים, עוזרי קול וממשקי שיחה אחרים.
5. למידת מכונה (ML): תת-קבוצה של בינה מלאכותית (AI) המאפשרת למכונות ללמוד מנתונים ולשפר את הביצועים שלהן לאורך זמן, מבלי להיות מתוכנתות בצורה מפורשת.
6. אוטומציה קוגניטיבית: השילוב בין טכנולוגיות AI ו-RPA המאפשר לבצע אוטומציה עבור תהליכים מורכבים של קבלת החלטות הדורשים יכולות קוגניטיביות כמו יכולות זיהוי תבניות והנמקה.
7. ראייה ממוחשבת: היכולת של מכונות לפרש ולנתח נתונים חזותיים מהעולם האמיתי, מה שמאפשר להם לבצע משימות כמו זיהוי אובייקטים, ניתוח תמונה ווידאו וניווט אוטונומי.
8. זיהוי תווים חכם (ICR): היכולת של מכונות לזהות ולפענח טקסט בכתב יד או מודפס,מה שמאפשר להן לבצע אוטומציה של משימות כמו הזנת נתונים ועיבוד מסמכים.
9. כריית תהליכים: השימוש בטכניקות של בינה מלאכותית וכריית נתונים כדי לנתח ולמטב תהליכים עסקיים, ובכך למאפשר לארגונים לזהות תהליכים לא יעילים ולשפר את הביצועים התפעוליים.

היתרונות של אוטומציה חכמה

באמצעות אוטומציה חכמה, ארגונים יכולים לשפר את הפרודוקטיביות והיעילות שלהם, לשפר את חוויית הלקוח, להפחית עלויות ולקבל החלטות מהר יותר. המטרה היא לא להחליף את המומחים האנושיים, אלא לפנות את זמנם עבור פעילויות אסטרטגיות וניואנסים המסייעים לצמיחת העסק.

1. שיפור שביעות רצון הלקוחות: אוטומציה חכמה מספקת תגובות מהירות ומדויקות יותר בשירות הלקוחות באמצעות יצירת שפה טבעית ופינוי זמנם של עובדים אנושיים כך שיוכלו להשקיע יותר זמן בתגובות הקשות ביותר.
2. הפחתת עלויות: אוטומציה חכמה מצמצמת את הזמן הדרוש למשימות פשוטות, מבטלת את הצורך לשלם לעובדים מיומנים על עבודה יומיומית, ומבצעת אוטומציה עבור משימות שיכולות לכלול שילוב של כמויות עצומות של נתונים ומסמכים.
3. קבלת החלטות משופרת: אוטומציה חכמה מספקת תובנות וניתוחי נתונים בזמן אמת, ומאפשרת קבלת החלטות טובה יותר בזמן אמת ותכנון אסטרטגיות עסקיות מושכלות יותר.
4. גמישות מוגברת: אוטומציה חכמה מסייעת לעסקים לעקוב אחר תנאי השוק המשתנים וצורכי הלקוח במהירות, ומאפשרת להם להיות תמיד צעד אחד לפני המתחרים.

האתגרים של אוטומציה חכמה

אוטומציה חכמה מציבה אתגרים רבים בשל המורכבות של הטכנולוגיה ושל ההתפתחות המתמשכת שלה, ובשל העובדה שהבינה המלאכותית היא עדיין חדשה למדי ככלי תוכנה יומיומי עבור ארגונים. כשמדובר ביישום של אוטומציה חכמה, חשבו על האתגרים בשני תחומים עיקריים - אתגרים טכניים ואתגרים ארגוניים.

אתגרים טכניים כוללים:

• מורכבות האינטגרציה: אוטומציה חכמה דורשת לעתים קרובות אינטגרציה עם מערכות ותהליכים קיימים, מה שיכול להיות תהליך מורכב שדורש זמן. דבר זה יכול לכלול אינטגרציה של פתרונות אוטומציה חכמה עם מערכות ישנות, ניהול ספקים מרובים והבטחת זרימת נתונים חלקה בין מערכות.
• בעיות איכות נתונים: אוטומציה חכמה מסתמכת במידה רבה על נתונים באיכות גבוהה, וארגונים עשויים להתקשות בהתמודדות עם מאגרי נתונים, נתונים חלקיים או שאינם מדויקים, או דאגות הנוגעות לאבטחת נתונים. איכות נתונים גרועה עלולה להקשות על מימוש מלוא הפוטנציאל של פתרונות אוטומציה חכמה.
• אתגרי פיקוח ותאימות: ארגונים חייבים להבטיח שפתרונות האוטומציה החכמה יעמדו בדרישות הרגולציה, ובמדיניות ובנהלים פנימיים.
• אינטגרציה עם מערכות ישנות: ארגונים רבים עובדים עם מערכות מיושנות שאינן מיועדות לעבוד עם טכנולוגיות אוטומציה חכמה חדשניות, מה שהופך את תהליך האינטגרציה למאתגר ועשוי לדרוש מומחיות טכנית יקרה ועבודת פיתוח מותאמת אישית.
• חששות אבטחה: פתרונות אוטומציה חכמה יכולים להביא עמם סיכוני אבטחה חדשים, במיוחד כאשר מדובר בטיפול בנתונים רגישים או באינטראקציה עם מערכות אחרות. ארגונים חייבים להבטיח שמערכות אלה מאובטחות, ותואמות לתקני האבטחה ולפרוטוקולי האבטחה הרלוונטיים.

אתגרים ארגוניים כוללים:

• חוסר מנהיגות ניהולית וחסות: מנהלים חייבים לספק את החזון, המשאבים והמנהיגות כדי להבטיח שיוזמות האוטומציה החכמה יצליחו.
• הבנה מוגבלת של פוטנציאל האוטומציה החכמה: ארגונים רבים עשויים לא להבין את היכולות והפוטנציאל של האוטומציה החכמה באופן מלא, מה שעלול להוביל להחמצת הזדמנויות או לציפיות לא מציאותיות. מנהיגים צריכים ללמוד בעצמם את הנושא כדי לממש את מלוא הפוטנציאל של טכנולוגיות אלה.
• פערי כישרונות: עשוי להיות מחסור במומחים מיומנים שיכולים לתכנן, ליישם ולתחזק את האוטומציה החכמה, מה שמקשה על הרחבת היוזמות האלה.
• ניהול שינויים: אוטומציה חכמה יכולה להוביל לשינויים משמעותיים בתהליכים ובתפקידים שונים, שאולי יהיה לעובדים קשה להסתגל אליהם ללא תקשורת ותמיכה הולמות. ארגונים חייבים לוודא שהעובדים מבינים את היתרונות של האוטומציה החכמה ושהם מוכנים לשינויים.
• אי וודאות לגבי תשואה על השקעה: מדידת התשואה על ההשקעה של יוזמות אוטומציה חכמה יכולה להיות מאתגרת, במיוחד כאשר מדובר ביתרונות איכותניים, כגון שיפור בפרודוקטיביות או בחוויית הלקוח. ארגונים חייבים להקים מדדים ומטרות ברורים ליוזמות אוטומציה חכמה ולדווח באופן קבוע על מידת הצלחתם.

תרחישי שימוש של אוטומציה חכמה

לאוטומציה חכמה יש מגוון רחב של יישומים בכל התעשיות, כולל שירותי בריאות, כספים, קמעונאות, ייצור, לוגיסטיקה ותחבורה. לדוגמה:

1. ניתן להשתמש בצ'אטבוטים מבוססי-בינה מלאכותית כדי לענות על פניות לשירות הלקוחות ועל שאלות במוקד התמיכה, וכך לספק פתרונות יעילים וחוויה עקבית. סוג זה של צ'אטבוט "...מעצים אותנו ומאפשר לנו לספק במהירות פתרונות לערוצים מתפתחים תוך הבטחה שהלקוחות שלנו מקבלים חוויה עקבית, ללא קשר לאופן שבו הם מתקשרים איתנו", אומר מייקל מננדז, סמנכ״ל IT ב-Exelon Corporation.
2. אלגוריתמים של למידת מכונה בשילוב עם חיישני האינטרנט של הדברים (IoT) יכולים להפעיל את התחזוקה החזויה בקומת המפעל.
3. בוטים דיגיטליים המאפשרים אוטומציה של משימות חזרתיות, כמו הזנת נתונים, עיבוד הזמנות או יצירת חשבוניות, הופכים תהליכים ליעילים יותר תוך שהם מספקים משוב בזמן אמת לגבי העסק.
4. ראייה ממוחשבת שיכולה לתמוך במעקב אחר פעילויות, כמו רמת מלאי, התקדמות תהליך העבודה ותנועות רכב, בתעשיות הייצור והתחבורה.

טכנולוגיות אוטומציה חכמה

אוטומציה חכמה מתקבלת על ידי שילוב אוסף של טכנולוגיות לביצוע משימה מורכבת. הטכנולוגיות הללו, עליהן מבוססת פלטפורמת אוטומציה של תהליכים, כוללות:

1. אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA): בוטים של תוכנות שמבצעים משימות פשוטות וחזרתיות עם רמת דיוק ומהירות גבוהה, כמו הזנת נתונים או ניהול מסמכים.
2. בוטים של למידת מכונה: תוכנות שמשתלבות עם מערכות עסקיות במטרה לפשט משימות חזרתיות על פי כללים עסקיים ספציפיים.
3. מערכות האינטרנט של הדברים (IoT): מכשירים, חיישנים ותוכנה המתחברים ומתקשרים באמצעות IoT דרך יישום ניהול מרכזי.
4. צ'אטבוטים: צ'אטבוטים מבוססי-בינה מלאכותית שמשתמשים בעיבוד שפה טבעית כדי להבין את הכוונה בטקסט או בתקשורת קולית ולנקוט בפעולה מתאימה, כולל מענה באמצעות טקסט בשיחה או מענה קול.
5. יישומי הודעות טקסט: התכתבות בהודעות טקסט היא הפתרון הנבחר לצד הלקוח (Front-End) עבור התקשורת בשירות הלקוחות בחברות רבות, או עבור תהליכים עסקיים המנוהלים על ידי אוטומציה חכמה.
6. שירותי אינטגרציה: שירותים אלה מקשרים בין יישומים ומקורות נתונים הדרושים עבור אוטומציה וניהול של תהליכים עסקיים באמצעות אוטומציה חכמה.
7. תשתית IT: תשתית IT מרכיבה את צד השרת (Back end) של כל תהליך אוטומציה חכם על-ידי אספקת עוצמת מחשוב, ניהול נתונים, אינטגרציה של נתונים ותוכנת אוטומציה.

טכנולוגיות אוטומציה חכמה

1. פלטפורמת RPA
2. למידת מכונה/AI
3. האינטרנט של הדברים (IoT)
4. צ'אטבוטים/עיבוד שפה טבעית
5. הודעות טקסט
6. שירותי אינטגרציה
7. שירותי תשתיות

איך לממש אוטומציה חכמה

אוטומציה חכמה מתחילה באוטומציה של תהליכים ולאחר מכן מביאה כלים מבוססי בינה מלאכותית כדי להרחיב את היקף האוטומציה בכל רחבי העסק. לאורך הדרך, אנשים יצטרכו זמן והדרכה לגבי האופן שבו הם יכולים להתאים את ימי העבודה שלהם לתהליכים החדשים מבוססי הבינה המלאכותית. כך נראית הדרך להצלחה: ראשית, דמיינו את המטרה הסופית שלכם. שאלו את עצמכם, איך ייראה תהליך כלשהו אם תוכלו להסיר ממנו צווארי בקבוק הנוגעים לביצועים, ולהשתמש בבינה מלאכותית כדי לבצע משימות נבחרות בנפח גדול?

ברגע שבחרתם מטרה, למדו או מצאו מומחים עבור סוגי התשתית הטכנולוגית שתאפשר לכם לתכנן ולעקוב אחר תהליכים אלה, ותוכל לספק אלגוריתמים שתוכלו להתאים אישית עבור הצרכים הייחודיים שלכם. משם, תוכלו לבנות אסטרטגיה ושותפויות. תצטרכו לגייס מומחים פנימיים שיוכלו להתמודד עם כל הדקויות של האינטראקציות העסקיות, כדי למקסם את הדיוק והערך של האוטומציה החכמה שלכם. זכרו, מערכת אוטומציה חכמה תחליף במקרים מסוימים קבלת החלטות אנושית ותקשורת אנושית עם לקוחות, אז חשוב שיהיו לכם תובנות חדות לגבי התהליך. כעת, ודאו ששותפי ה-IT ושותפי הענן שלכם במערך האחורי מוכנים להתרחב ולהתפתח ביחד איתכם.

הנושא הבא הוא ניהול שינויים. תצטרכו להכין את האנשים שלכם לקראת השינויים. חלק מכל תהליך יישום של אוטומציה חכמה הוא להגדיר מחדש את המבנה הארגוני שלכם ולהכין את התרבות הארגונית שלכם. ככל שהאוטומציה מתרחבת, חלק מהמשימות הידניות והתקשורת עם הלקוחות יטופלו באופן אוטומטי, וזמן העובדים יתפנה כדי שהם יוכלו להתמקד במשימות ובקשרים עסקיים בעלי ערך גבוה יותר.

לבסוף, הגיע הזמן להוציא לפועל ולחזור על התהליך. אחד היתרונות של אוטומציה חכמה הוא שאלגוריתמים של למידת מכונה מתוכננים להמשיך להשתפר. ודאו שיש לכם דרך לאסוף וליישם שיפורים אפשריים. הפיקוח על חוות דעת המשתמשים והמוכנות לבצע שינויים חשובים באותה מידה. הפקת המרב מכל אוטומציה חכמה דורשת תהליך של משוב מתמשך וחזרה על התהליך.

עתיד האוטומציה החכמה

עתיד האוטומציה החכמה תלוי מאוד בעתיד הבינה המלאכותית, אשר ממשיכה לטפס מעלה ביכולותיה. בעקבות כך, ציפיות הלקוחות לקבל תוצאות מהירות יותר בעלויות נמוכות יותר רק יגדלו.

המומנטום של החברות המובילות כבר חזק. רבים מיישמים אוטומציה חכמה בהצלחה; אחרים מתנסים ומקדמים את האסטרטגיות שלהם, ומכינים את הארגונים שלהם לקראתה. כמו כל תוכנית מבוססת בינה מלאכותית, אוטומציה חכמה היא השקעה בעתיד - וניתן לצפות להתחלות כושלות. אך כמו כל מגמות הטכנולוגיה המבוקשות, חפשו ספקי ענן שיתחילו להציע מערכות מוכנות לשימוש עבור אוטומציה חכמה בהתבסס על פלטפורמות אינטגרציית התוכנה שלהם ומוצרי אוטומציה של תהליכים עסקיים.

שפרו תהליכים וקבלת החלטות באמצעות אוטומציה חכמה

כחלק מהתחכום ההולך וגדל והיישומים הפרקטיים של טכנולוגיות בינה מלאכותית, אוטומציה חכמה צפויה להיות יתרון תחרותי עצמתי. עכשיו הוא הזמן להתחיל. כשתעשו זאת, אתם תרצו שותף עם רקורד מוכח באינטגרציה ארגונית ואוטומציה של תהליכים עסקיים. Oracle מסייעת לעסקים לבצע אוטומציה עבור תהליכי העבודה שלהם כבר עשרות שנים, והכניסה את המומחיות הזו לשירותי Oracle Cloud Infrastructure (OCI). תוכלו למצוא שירותי אינטגרציה OCI שמקשרים בין יישומים לבין מקורות נתונים כדי לעזור לכם לבצע אוטומציה בתהליכים ולרכז את הניהול. השירות מאפשר לתהליכי עבודה מבוססי אירוע לבצע אישורים באופן אוטומטי ולזרז אותם. OCI מציע גם שירותי בינה מלאכותית מבוססי ענן שאומנו לעומסי עבודה ספציפיים, כמו עיבוד שפה טבעית, זיהוי חריגות וראייה ממוחשבת, אשר חברות יכולות להשתמש בהם לפי הצורך.

שאלות נפוצות בנושא אוטומציה חכמה

מה משמעות המונח "אוטומציה חכמה"?

אוטומציה חכמה היא השם שניתן לפרקטיקה עסקית המשתמשת בשילוב של טכניקות, כמו אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA), למידת מכונה (ML) ועיבוד שפה טבעית (NLP) כדי להפוך משימות חזרתיות לאוטומטיות, להפיק תובנות מנתונים ולאפשר קבלת החלטות מבוססת נתונים.

מה הן מספר דוגמאות לאוטומציה חכמה?

אוטומציה חכמה יכולה להפעיל צ'אטבוט שירות לקוחות שמבין את כוונת הטקסט או שאלות קוליות ומציע אפשרויות לבחירה. דוגמה נוספת יכולה להיות תהליך משלוח או ייצור המשתמש בראייה ממוחשבת כדי לזהות במדויק פריטים ולעזור לעובדים לקבל החלטות מהירות בזמן אמת.

האם אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA) היא סוג של אוטומציה חכמה?

לא. למרות ששתיהן משמשות לביצוע משימות באופן אוטומטי, ניתן לחשוב על אוטומציה חכמה כגרסה חכמה יותר של אוטומציה של תהליכים רובוטיים. במקומותמ בהם אוטומציה של תהליכים רובוטיים משתמשת בבוטים דיגיטליים כדי לבצע משימות פשוטות וחזרתיות, אוטומציה חכמה יכולה לבצע משימות מתוחכמות יותר וממוקדות אדם, ולספק תגובות בשפה טבעית בעת הצורך.

אילו תעשיות משתמשות באוטומציה חכמה?

אוטומציה חכמה נמצאת בשימוש בכמעט בכל סוגי התעשיות, כולל ביטוח, השקעות, בריאות, לוגיסטיקה וייצור. היישום של אוטומציה חכמה צומח בקצב מהיר יחד עם יכולות הבינה המלאכותית.