Wat is intelligente automatisering?

Intelligente automatisering kan baanbrekend in de bedrijfsvoering zijn door automatiseringstechnologieën en AI te combineren om de efficiëntie te verhogen, kosten te besparen en de nauwkeurigheid te vergroten. Uit data blijkt dat bijna de helft van de bedrijven op een of andere manier automatisering gebruikt om fouten te verminderen en het handmatige werk te versnellen. Intelligente automatisering tilt deze trend naar een hoger niveau. Het is essentieel dat bedrijven weten van het betekent en de verschillende toepassingen kennen, omdat het voor bedrijven wereldwijd van belang wordt.

Wat is intelligente automatisering (IA)?

Het wordt soms wel intelligente procesautomatisering genoemd en het combineert kunstmatige intelligentie (AI) en automatisering om bedrijfsprocessen te verbeteren en te stroomlijnen. Intelligente automatisering gebruikt een combinatie van technieken, zoals robot-proces-automatisering (RPA), machine learning (ML) en natuurlijke taalverwerking (NLP) om terugkerende taken te automatiseren en tijdens dit proces inzichten uit data te winnen.

Intelligente automatisering kan een bedrijfsproces verbeteren door taken te automatiseren, zoals data-invoer, documentverwerking en de beantwoording van steeds complexere vragen vanuit de klantenservice. Een organisatie kan bijvoorbeeld een AI-ondersteunde natuurlijke taalverwerking en andere machine learning-algoritmen gebruiken om interacties met de klantenservice te automatiseren en vragen snel zonder menselijke tussenkomst te beantwoorden. Een verzekeraar kan ook intelligente automatisering gebruiken om documenten door een claimproces te leiden zonder dat werknemers daarop toezicht hoeven te houden. Automatiseringen zoals deze en vele andere kunnen worden toegepast in uiteenlopende sectoren, waaronder finance, gezondheidszorg, productie en detailhandel. Hoewel intelligente automatisering aanzienlijke voordelen kan opleveren, moet deze zorgvuldig worden gepland en uitgevoerd om te slagen.

Wat is intelligente automatisering (IA)?

• Kunstmatige intelligentie/machine learning
• Integratieplatform
• Robot-proces-automatisering

Intelligente automatisering resulteert in tevreden klanten, lagere kosten en verbeterde bedrijfsprocessen

Voornaamste conclusies

• Intelligente automatisering is de toepassing van geavanceerde machine learning en kunstmatige intelligentie om terugkerende handmatige taken te automatiseren.
• Intelligente automatisering wordt toegepast op klantgerichte activiteiten, zoals klantenservice, maar ook op interne activiteiten, zoals het beheer van inkooporders.
• De belangrijkste voordelen van IA zijn snelheid, kostenbesparing en het voorkomen van fouten in terugkerende taken. IA herkent ook trends en kan na verloop van tijd verbeteringen voorstellen.
• Eén uitdaging van intelligente automatisering is technisch, omdat systemen moeten worden geïntegreerd en ML-algoritmen moeten worden getraind. De andere is menselijk, namelijk het communiceren van organisatorische veranderingen in de werkwijze van het personeel.
• Voor de implementatie van IA is een combinatie van technologieën vereist, van integratie- en procesplatforms tot AI-chatbots en Internet of Things-sensoren.

Intelligente automatisering verklaard

Intelligente automatisering is een ontwikkeling in de automatisering van bedrijfsprocessen. Dit wordt mogelijk gemaakt door de recente beschikbaarheid van cloudgebaseerde AI-tools, zoals machine learning, spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en beeldherkenning. Hierdoor kunnen bedrijven taken automatiseren die eerder te complex of mensgericht werden geacht om aan machines over te laten.

Daarbij kan het gaan om het afhandelen van een interactie met de klantenservice via een chatbot, die de intentie begrijpt en antwoorden kan geven met een natuurlijke taalgenerator of dat een document met succes door de vele stappen van een verzekeringsclaim wordt geleid. Beide taken worden ondersteund door een AI-model, dat is getraind op enorme datavolumes om beslissingen te nemen en aanbevelingen te doen. Deze combinatie van robot-proces-automatisering en kunstmatige intelligentie kan taken elimineren die repetitief, maar niet volledig voorspelbaar zijn, waardoor een proces wordt verbeterd en medewerkers zich sterker op belangrijker en subtieler werk kunnen focussen.

Hoe werkt intelligente automatisering?

Intelligente automatiseringssystemen dienen om bedrijven efficiënter te laten werken. Een intelligent automatiseringsproces kan bijv. via een chatbot zonder menselijke tussenkomst snel klantvragen beantwoorden of een zakenpartner geautomatiseerde inkooporders sturen vanwege zijn lage voorraadniveau. Dit gebeurt via een workflow, die de bedrijfsdata in realtime volgt en vervolgens kunstmatige intelligentie gebruikt om beslissingen te nemen of de beste vervolgstappen aan te bevelen. Dit dient om de menselijke besluitvorming te ondersteunen en te verbeteren door feiten te presenteren, die zijn georganiseerd om tot betere besluiten te komen of door terugkerende taken over te nemen, die anders de tijd en aandacht van het personeel opslokken.

De belangrijkste tools van de intelligente automatisering zijn automatiseringssoftware voor bedrijfsprocessen, operationele data en AI-services. De AI-algoritmen worden getraind middels operationele data, zodat ze allerlei taken kunnen uitvoeren, zoals beeldherkenning voor een voorraadproces, een afwijkingsdetectie voor snelle financiële transacties of chatbots genuanceerde antwoorden laten geven tijdens klantgesprekken en die op het juiste moment naar een medewerker doorschakelen.

In al deze gevallen zorgt de kalme efficiënte van de intelligente automatisering ervoor dat er minder fouten worden gemaakt in de dagelijkse hectiek van een bedrijf. De machine learning-algoritmen leren terwijl na verloop van tijd trends in de bedrijfsdata te herkennen en kunnen zelfs verbeteringen in de workflow voorstellen.

Waarom is intelligente automatisering belangrijk?

Intelligente automatisering is belangrijk omdat het bedrijven efficiënter laat werken, terwijl het ook meer contact mogelijk maakt met klanten en andere belanghebbenden. Met AI-gestuurd zicht, geluid, taal en reactievermogen kunnen bedrijven dankzij intelligente automatisering betere klantrelaties onderhouden, werkdruk vermijden en informatie aanleveren, zodat medewerkers met vertrouwen beslissingen kunnen nemen te midden van dynamische bedrijfsactiviteiten.

Denk u eens in wat het concurrentievoordeel is van een productie-automatisering die een dreigend defect voorspelt, onderdelen bestelt en onderhoud plant, allemaal door dagelijkse bedrijfsdata te verzamelen en zonder tussenkomst van een menselijke expert. Of een financiële afsluiting waarbij context in tekst wordt begrepen en documenten worden opgeslagen om de wettelijke eisen te vervullen. Voorbeelden te over in sterk uiteenlopende sectoren, zoals het bankwezen, verzendlogistiek of kledinghandel. De voordelen groeien naarmate machine learning-algoritmen, waarop de intelligente automatisering drijft, blijven leren uit hun datasets, waardoor na verloop van tijd betere procesontwerpen worden gerealiseerd of voorgesteld.

Intelligente automatisering versus robot-proces-automatisering (RPA)

Intelligente automatisering is meer dan robot-proces-automatisering (RPA). RPA is een soort automatisering, die software-robots gebruikt om menselijke acties na te bootsen en herhaalde taken te automatiseren. Intelligente automatisering combineert daarentegen diverse technologieën, zoals integratieplatform als service (iPaaS), kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en natuurlijke taalverwerking (NLP), om complexe processen te automatiseren die een mensachtige besluitvorming vereisen. Intelligente automatisering automatiseert niet alleen terugkerende taken, maar helpt ook betere beslissingen te nemen door inzichten, aanbevelingen en voorspellingen te bieden, gebaseerd op analyses van grote datasets.

9 Componenten van intelligente automatisering

Intelligente automatisering is een combinatie van integratie, procesautomatisering, AI-services en RPA-technologieën, die samenwerken om terugkerende taken uit te voeren en menselijke besluitvorming te verbeteren. Intelligente automatisering kan bestaan uit NLP, ML, cognitieve automatisering, beeldherkenning, intelligente tekenherkenning en proces-mining.

1. Kunstmatige intelligentie (AI): Machines die zijn getraind op grote datasets, kunnen taken uitvoeren, die doorgaans menselijke intelligentie vereisen, zoals perceptie, taal, leren en probleemoplossing.
2. Integratieplatform als service (iPaaS): Een cloudplatform waarop organisaties diverse applicaties, systemen en databronnen kunnen integreren en workflows kunnen automatiseren in hun IT-ecosysteem.
3. Robot-proces-automatisering (RPA): Softwarebots die terugkerende taken kunnen uitvoeren, zoals data-invoer, factuurverwerking en servicevragen van klanten beantwoorden, erg nauwkeurig en met hoge snelheid.
4. Natuurlijke taalverwerking (NLP): Machines die menselijke taal kunnen begrijpen, interpreteren en genereren, waardoor ze met mensen kunnen communiceren via chatbots, spraakassistenten en andere gespreksinterfaces.
5. Machine learning (ML): Onderdeel van AI, dat machines laat leren van data en hun prestaties in de loop der tijd verbetert zonder expliciet te worden geprogrammeerd.
6. Cognitieve automatisering: Combinatie van AI- en RPA-technologieën om complexe besluitvormingen te automatiseren, die cognitieve vaardigheden vereisen, zoals patroonherkenning en redenering.
7. Beeldherkenning: Machines kunnen visuele data uit de echte wereld interpreteren en analyseren, waardoor ze taken kunnen uitvoeren, zoals objectherkenning, beeld- en video-analyse en autonome navigatie.
8. Intelligente tekenherkenning (ICR): Machines kunnen handgeschreven of gedrukte tekst herkennen en interpreteren, waardoor ze taken kunnen automatiseren, zoals data-invoer en documentverwerking.
9. Proces-mining: Gebruik van AI en datamining-technieken om bedrijfsprocessen te analyseren en optimaliseren, waardoor organisaties inefficiënties herkennen en de operationele prestaties kunnen verbeteren.

Voordelen van intelligente automatisering

Middels intelligente automatisering kan een organisatie de productiviteit en efficiëntie verhogen, de klantervaring verbeteren, kosten verlagen en sneller betere beslissingen nemen. Het doel is niet om menselijke experts te vervangen, maar om hun tijd te geven voor het type strategische en subtiele activiteiten die het bedrijf helpen groeien.

1. Grotere klanttevredenheid: Reageert sneller en nauwkeuriger op vragen vanuit de klantenservice door natuurlijke taalgeneratie te gebruiken en menselijke medewerkers meer tijd te geven voor de lastigste vragen.
2. Minder kosten: Hierdoor is minder tijd nodig voor de gebruikelijke taken, hoeven vakkundige werknemers niet meer voor routineklussen te worden betaald en worden er activiteiten geautomatiseerd, zoals de verwerking van grote datavolumes of documenten.
3. Verbeterde besluitvorming: Geeft realtime inzichten en data-analyses, wat een betere directe besluitvorming en sterker onderbouwde bedrijfsstrategieën mogelijk maakt.
4. Grotere flexibiliteit: Helpt bedrijven de concurrentie voor te blijven dankzij een snelle aanpassing aan veranderende marktomstandigheden en klantbehoeften.

Uitdagingen van intelligente automatisering

Intelligente automatisering brengt veel uitdagingen met zich mee door de complexiteit van de technologie, de continue doorontwikkeling en het feit dat IA nog steeds vrij nieuw is als alledaagse software-tool. Als het gaat om het implementeren van intelligente automatisering, denk dan aan uitdagingen op twee grote vlakken: technisch en organisatorisch.

Technische uitdagingen zijn onder meer:

• Integratie-complexiteit: Intelligente automatisering vereist vaak een integratie met bestaande systemen en processen, wat complex en tijdrovend kan zijn. Dat kan gaan om het integreren van IA-oplossingen met oudere systemen, het beheer van meerdere leveranciers en het zorgen voor een soepel dataverkeer tussen de systemen.
• Problemen met de datakwaliteit: Intelligente automatisering hangt sterk af van hoogwaardige data en organisaties kunnen worstelen met datasilo's, onvolledige of onnauwkeurige data en problemen met de databeveiliging. Door een lage datakwaliteit kan het moeilijk zijn het volledige potentieel van IA-oplossingen te benutten.
• Uitdagingen bij bestuur en naleving: Organisaties moeten ervoor zorgen dat IA-oplossingen voldoen aan wettelijke vereisten, het eigen beleid en interne procedures.
• Integratie met oude systemen: Veel organisaties hebben oude systemen, die niet zijn ontworpen om met moderne IA-technologieën te werken, wat de integratie uitdagend maakt en waardoor mogelijk kostbare technische expertise en speciale ontwikkelingen nodig zijn.
• Beveiligingsproblemen: IA-oplossingen kunnen nieuwe beveiligingsrisico's veroorzaken, met name bij het verwerken van gevoelige data of het communiceren met andere systemen. Organisaties moeten ervoor zorgen dat deze systemen veilig zijn en aan de betreffende beveiligingsnormen en protocollen voldoen.

Organisatorische uitdagingen zijn onder meer:

• Gebrek aan leiderschap en ondersteuning: Leidinggevenden moeten de visie, middelen en het leiderschap hebben om IA-initiatieven te laten slagen.
• Beperkt begrip van het IA-potentieel: Veel organisaties begrijpen de mogelijkheden en het potentieel van IA niet volledig, wat leidt tot gemiste kansen of onrealistische verwachtingen. Leiders moeten zich bijscholen om het volledige potentieel van deze technologieën te benutten.
• Personeelstekort: Er zijn eventueel te weinig vakkundige professionals die IA kunnen ontwerpen, implementeren en onderhouden, wat het lastig maakt zulke initiatieven te schalen.
• Verandermanagement: IA kan forse veranderingen in processen en functierollen veroorzaken, waardoor medewerkers zich eventueel moeilijk kunnen aanpassen als de juiste communicatie en ondersteuning ontbreken. Organisaties moeten ervoor zorgen dat werknemers de voordelen van IA begrijpen en voorbereid zijn op veranderingen.
• Onzeker investeringsrendement: Het ROI meten van IA-initiatieven kan een uitdaging zijn, vooral als het gaat om ongrijpbare voordelen, zoals een hogere productiviteit of een betere klantervaring. Organisaties moeten duidelijke cijfers en doelstellingen voor IA-initiatieven hebben en hun succes regelmatig evalueren en rapporteren.

Toepassingen van intelligente automatisering

Intelligente automatisering kent een breed scala aan toepassingen in diverse sectoren, waaronder gezondheidszorg, finance, detailhandel, productie, logistiek en transport. Voorbeelden hiervan zijn:

1. AI-ondersteunde chatbots kunnen bijv. vragen vanuit de klantenservice en helpdesk met efficiënte oplossingen beantwoorden en een consistente ervaring bieden. Dit type chatbot "... stelt ons in staat snel oplossingen te leveren voor opkomende kanalen en tegelijkertijd ervoor te zorgen dat onze klanten een consistente ervaring hebben, ongeacht hoe ze met ons omgaan", zegt Michael Menendez, Vice President van IT bij Exelon Corporation.
2. ML-algoritmen in combinatie met Internet of Things-sensoren (IoT) voor het voorspellend onderhoud op de werkvloer.
3. Digitale bots voor het automatiseren van terugkerende taken, zoals data-invoer, orderverwerking of facturering om processen efficiënter te maken, terwijl er realtime feedback komt over het bedrijf.
4. Beeldherkenning die kan helpen activiteiten te volgen, zoals het voorraadniveau, werk in uitvoering en voertuigbewegingen in de productie- en transportsector.

IA-technologieën

Intelligente automatisering wordt bereikt door een reeks technologieën te koppelen om complexe taken uit te voeren. De volgende technologieën vormen samen een proces-automatiseringsplatform:

1. Robot-proces-automatisering (RPA): Softwarebots die eenvoudige, terugkerende taken met hoge nauwkeurigheid en snelheid uitvoeren, zoals data-invoer of documentbeheer.
2. Machine learning-bots: Software die kan worden geïntegreerd met bedrijfssystemen om terugkerende taken volgens specifieke regels te vereenvoudigen.
3. Internet of Things (IoT)-systemen: Apparaten, sensoren en software die verbinding maken en communiceren via IoT middels een gecentraliseerde beheerapplicatie.
4. Chatbots: AI-ondersteunde chatbots die natuurlijke taalverwerking gebruiken om intentie af te leiden uit geschreven of gesproken communicatie en de juiste actie ondernemen met een beantwoording in tekst of spraak.
5. Tekstbericht-applicaties: Zulke berichten zijn het favoriete contactmiddel bij veel interacties met de klantenservice of bedrijfsmeldingsprocessen, die worden beheerd door intelligente automatisering.
6. Integratieservices: Deze koppelen applicaties en aan databronnen, wat nodig is om bedrijfsprocessen met behulp van IA te automatiseren en te beheren.
7. IT-infrastructuur: Vormt de backend van een intelligent automatiseringsproces door de rekenkracht, het databeheer, de data-integratie en de automatiseringssoftware beschikbaar te stellen.

IA-technologieën

1. RPA-platform
2. Machine learning/AI
3. Internet of Things
4. Chatbots/natuurlijke taalverwerking
5. Tekstberichten
6. Integratieservices
7. Infrastructuurservices

Intelligente automatisering implementeren

Intelligente automatisering begint met een procesautomatisering en voegt daarna AI-ondersteunde tools toe om het bereik van de automatisering over het hele bedrijf uit te breiden. Tijdens dit proces hebben mensen tijd en begeleiding nodig om hun dagelijkse werk op de nieuwe AI-ondersteunde processen af te stemmen. Zo ziet de weg naar succes eruit: Visualiseer eerst uw einddoel. Stel uzelf de vraag: Hoe zou een proces eruit zien als u knelpunten zou kunnen wegnemen en bepaalde omvangrijke taken aan AI overlaten?

Zodra uw doel vaststaat, kunt u expertise opdoen of inroepen over het soort technologie-infrastructuur waarmee u deze processen kunt ontwerpen en volgen en die u algoritmen biedt, welke u kunt aanpassen aan uw specifieke behoeften. Van daaruit kunt u een strategie kiezen en partnerschappen aangaan. U moet met uw interne experts de details van de zakelijke interacties doornemen om de nauwkeurigheid en waarde van uw intelligente automatisering te maximaliseren. Bedenk dat het IA-systeem in sommige gevallen de menselijke besluitvorming en communicatie met klanten zal vervangen, dus daarom is een diepgaand inzicht in het proces belangrijk. Nu zorgt u ervoor dat uw backoffice-IT en cloudpartners klaar zijn om op te schalen en met u door te ontwikkelen.

Hierna volgt het verandermanagement. U moet uw mensen voorbereiden. Een deel van elke IA-implementatie is het herdefiniëren van uw organisatiestructuur en het voorbereiden van uw cultuur. Naarmate de automatisering toeneemt en wat handmatige taken en de klantcommunicatie overneemt, krijgen medewerkers tijd om zich op belangrijker werk en zakelijke relaties te concentreren.

Ten slotte is het tijd voor de uitvoering en herhaling. Een van de voordelen van intelligente automatisering is dat machine learning-algoritmen zich blijven verbeteren. Zorg voor een manier om mogelijke verbeteringen vast te leggen en te implementeren. Het is ook belangrijk om gebruikersfeedback te monitoren en bereid te zijn veranderingen door te voeren. Om het maximale uit een intelligente automatisering te halen, is een proces van constante feedback en herhaling vereist.

Toekomst van intelligente automatisering

De toekomst van intelligente automatisering is nauw verbonden met de toekomst van kunstmatige intelligentie, die steeds meer mogelijkheden biedt. Klanten verwachten steeds snellere resultaten tegen lagere prijzen, maar dat is niets nieuws.

Het momentum in de topbedrijven is al sterk. Velen passen intelligente automatisering met succes toe; anderen experimenteren en verfijnen hun strategieën nog en bereiden hun organisaties voor. Net als elk AI-ondersteund programma is intelligente automatisering een investering in de toekomst en er zullen wat opstartproblemen zijn. Maar zoals bij alle populaire technologietrends beginnen cloudproviders pasklare systemen aan te bieden voor intelligente automatisering op basis van hun software-integratieplatforms en automatiseringsproducten voor bedrijfsprocessen.

Verbeter processen en besluitvorming met intelligente automatisering

Als onderdeel van de doorontwikkeling en de praktische toepassingen van AI-technologieën zal de intelligente automatisering zeker een flink concurrentievoordeel bieden. Nu is het moment om te beginnen. Als u dat doet, wilt u een partner met een bewezen staat van dienst in de bedrijfsintegratie en automatisering van bedrijfsprocessen. Oracle helpt bedrijven al tientallen jaren werkprocessen te automatiseren en heeft die expertise ingebouwd in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) services. U vindt OCI-integratieservices die applicaties en databronnen aan elkaar koppelen om u te helpen processen te automatiseren en het beheer te centraliseren. Deze service maakt eventgestuurde workflows mogelijk om goedkeuringen te automatiseren en versnellen. OCI biedt ook AI-cloudservices die zijn getraind voor specifieke workloads, zoals natuurlijke taalverwerking, detectie van afwijkingen en beeldherkenning, die bedrijven zo nodig kunnen toepassen.

Veelgestelde vragen over intelligente automatisering

Wat verstaan we onder "intelligente automatisering"?

Intelligente automatisering is de naam die wordt gegeven aan een toegepaste combinatie van technieken, zoals robot-proces-automatisering (RPA), machine learning (ML) en natuurlijke taalverwerking (NLP), om terugkerende taken te automatiseren, inzichten uit data te winnen en een data-gestuurde besluitvorming te realiseren.

Wat zijn voorbeelden van intelligente automatisering?

Intelligente automatisering kan een chatbot voor de klantenservice aansturen, die de intentie van geschreven of gesproken vragen begrijpt en opties biedt. Een ander voorbeeld is een verzend- of productieproces, dat beeldherkenning gebruikt om objecten nauwkeurig te identificeren en werknemers te helpen snel beslissingen te nemen.

Is robot-proces-automatisering (RPA) een vorm van intelligente automatisering?

Nee. Hoewel beide dienen om taken te automatiseren, kunt u intelligente automatisering beschouwen als een slimmere vorm van robot-proces-automatisering. Waar robot-proces-automatisering digitale bots voor eenvoudige, terugkerende taken gebruikt, kan de intelligente automatisering subtielere, mensgerichte taken uitvoeren en desgewenst in natuurlijke taal antwoorden.

In welke branches wordt intelligente automatisering gebruikt?

Intelligente automatisering wordt in vrijwel elke branche gebruikt, waaronder verzekeringen, investeringen, gezondheidszorg, logistiek en productie. Intelligente automatisering wordt vaker toegepast naarmate de kunstmatige intelligentie meer mogelijkheden biedt.