Ce este automatizarea inteligentă?

Automatizarea inteligentă poate revoluționa operațiunile de afaceri prin combinarea tehnologiilor de automatizare și a inteligenței artificiale pentru a îmbunătăți eficiența, a reduce costurile și a spori acuratețea. Datele arată că aproape jumătate dintre companii utilizează într-un fel sau altul automatizarea pentru a reduce erorile și a accelera activitățile manuale. Automatizarea inteligentă duce această tendință la un nivel superior. Este esențial pentru întreprinderi să înțeleagă definiția și diversele aplicații ale acesteia, deoarece automatizarea devine o miză pentru companiile din întreaga lume.

Ce este automatizarea inteligentă (IA)?

Denumită uneori automatizare inteligentă a proceselor, automatizarea inteligentă combină inteligența artificială (AI) și automatizarea pentru a optimiza și eficientiza procesele de afaceri. Automatizarea inteligentă utilizează o combinație de tehnici, cum ar fi automatizarea robotică a proceselor (RPA), machine learning (ML) și prelucrarea limbajului natural (NLP), pentru a automatiza sarcinile repetitive și, în cadrul acestui proces, pentru a extrage informații din date.

Automatizarea inteligentă poate optimiza un proces de afaceri, lăsând automatizarea să preia sarcini precum introducerea de date, procesarea documentelor și răspunsurile tot mai complexe la serviciile de asistență pentru clienți. De exemplu, o organizație ar putea utiliza procesarea limbajului natural bazată pe inteligență artificială și alți algoritmi de machine learning pentru a automatiza interacțiunile cu serviciul clienți și a rezolva rapid solicitările, fără intervenție umană. Sau o companie de asigurări ar putea utiliza automatizarea inteligentă pentru a transmite documentele pe parcursul unui proces de solicitare a despăgubirii fără ca angajații să fie nevoiți să le monitorizeze. Astfel de automatizări, și multe altele, pot fi aplicate într-o gamă largă de domenii, inclusiv în finanțe, sănătate, producție și comerț cu amănuntul. Deși automatizarea inteligentă poate oferi beneficii semnificative, aceasta necesită o planificare și o execuție atentă pentru a asigura succesul activității.

Ce este automatizarea inteligentă (IA)?

• Inteligența artificială/Machine learning
• Platformă de integrare
• Automatizarea robotizată a proceselor

Automatizarea inteligentă are ca rezultate clienți mulțumiți, costuri mai mici și optimizarea proceselor de afaceri

Concluzii cheie

• Automatizarea inteligentă constă în aplicarea unor metode avansate de machine learning și a inteligenței artificiale pentru a automatiza sarcinile manuale repetitive.
• Automatizarea inteligentă este aplicată atât în cazul operațiunilor orientate către clienți, cum ar fi serviciul clienți, cât și în cazul operațiunilor interne, cum ar fi administrarea comenzilor de achiziție.
• Principalele beneficii ale IA sunt viteza, reducerea costurilor și eliminarea erorilor dintr-o sarcină repetitivă. AI poate, de asemenea, să identifice tendințele și să sugereze optimizări pe parcurs.
• Una dintre provocările automatizării inteligente este de natură tehnică, implicând integrarea sistemelor și antrenarea algoritmilor ML. Cealaltă provocare este de natură umană, de comunicare a schimbărilor organizaționale în ceea ce privește modul de lucru al oamenilor.
• Implementarea AI necesită o combinație de tehnologii, de la platforme de integrare și de procese de afaceri la chatbots AI și senzori Internet of Things.

Automatizarea inteligentă explicată

Automatizarea inteligentă reprezintă o evoluție a automatizării proceselor de afaceri. Acest lucru este posibil datorită disponibilității recente a unor instrumente de IA bazate pe cloud, cum ar fi machine learning, recunoașterea vorbirii, procesarea limbajului natural și viziunea computerizată. Acestea le permit companiilor să automatizeze sarcini care erau considerate cândva prea complexe sau prea centrate pe om pentru a fi îndeplinite de mașini.

Aceste sarcini ar putea include soluționarea unei interacțiuni cu un serviciu de relații cu clienții cu ajutorul unui chatbot care poate înțelege intenția și poate oferi răspunsuri folosind un generator de limbaj natural sau dirijarea cu succes a unui document pe parcursul numeroaselor etape ale unei solicitări de despăgubire de asigurare. Ambele sarcini sunt asistate de un model de inteligență artificială care este antrenat pe baza unor cantități mari de date pentru a lua decizii și a face recomandări. Această combinație de automatizare robotică a proceselor și de inteligență artificială poate elimina sarcinile care sunt repetitive, dar care nu sunt complet previzibile, optimizând un proces și permițându-le, în același timp, angajaților să se concentreze mai mult pe activitățile de valoare ridicată și mai complexe.

Cum funcționează automatizarea inteligentă?

Sistemele de automatizare inteligentă sunt concepute pentru a ajuta companiile să funcționeze mai eficient. De exemplu, un proces de automatizare inteligentă ar putea ajuta un client să primească un răspuns rapid de la un chatbot fără intervenție umană sau un partener de afaceri să primească o comandă de achiziție automată bazată pe un nivel scăzut al stocurilor. Acest lucru se realizează prin activarea unui flux de activitate care monitorizează datele de afaceri în timp real și apoi utilizează inteligența artificială pentru a lua decizii sau a recomanda cei mai buni pași de urmat. Acesta este conceput pentru a asista și spori procesul decizional uman prin prezentarea unor fapte organizate pentru a facilita luarea unor decizii mai bune sau prin preluarea unor sarcini repetitive care, altfel, ar consuma timpul și atenția unui angajat.

Principalele instrumente implicate în automatizarea inteligentă sunt software-ul de automatizare a proceselor de afaceri, datele operaționale și serviciile de inteligență artificială. Algoritmii de inteligență artificială sunt antrenați cu ajutorul datelor operaționale, astfel încât să poată prelua o varietate de sarcini, cum ar fi asigurarea unei viziuni computerizate pentru un proces de inventariere, adăugarea detectării de anomalii în cazul tranzacțiilor financiare rapide sau furnizarea de răspunsuri nuanțate prin chatbot în conversațiile cu clienții și transferul către un angajat la momentul potrivit.

În toate aceste cazuri, automatizarea inteligentă permite eficientizarea și reducerea numărului de erori în tranzacțiile zilnice intense ale unei companii. Între timp, algoritmii de machine learning pot învăța în timp să detecteze tendințele din cadrul datelor de afaceri și chiar să sugereze optimizări ale unui flux de lucru.

De ce este importantă automatizarea inteligentă?

Automatizarea inteligentă este importantă pentru că ajută companiile să atingă un nivel mai ridicat de eficiență, permițându-le în același timp o legătură mai strânsă cu clienții și cu alte părți interesate. Cu ajutorul inteligenței artificiale, a sunetului, a limbajului și a capacității de reacție, automatizarea inteligentă le permite companiilor să promoveze relații mai bune cu clienții, să le permită angajaților să evite sarcinile solicitante și să le ofere informații care le permit să ia decizii cu încredere în mijlocul operațiunilor de afaceri desfășurate în ritm alert.

Imaginați-vă avantajul competitiv al unei automatizări a producției care prezice o avarie iminentă, comandă piesele de schimb și programează operațiunile de mentenanță – toate acestea pe baza colectării datelor zilnice de afaceri și fără a solicita timpul unui specialist uman. Sau o operațiune de bilanț contabil care înțelege contextul și stochează documentele pentru a se conforma reglementărilor. Exemplele abundă în domenii atât de diferite precum cel bancar, logistica transportului maritim sau comerțul cu amănuntul în domeniul modei. Avantajele persistă, deoarece algoritmii de machine learning care stimulează automatizarea inteligentă învață constant din seturile lor de date, îmbunătățind sau sugerând optimizări de proiectare a proceselor în timp.

Automatizarea inteligentă versus automatizarea proceselor robotice (RPA)

Automatizarea inteligentă înseamnă mai mult decât automatizarea robotică a proceselor (RPA). RPA este un tip de automatizare care utilizează roboți software pentru a imita acțiunile umane și a automatiza activitățile repetitive. Automatizarea inteligentă, pe de altă parte, combină mai multe tehnologii, inclusiv platforma de integrare ca serviciu (iPaaS), inteligența artificială (AI), machine learning (ML) și procesarea limbajului natural (NLP), pentru a automatiza procesele complexe care necesită luarea de decizii asemănătoare celor umane. Automatizarea inteligentă nu doar că automatizează activitățile repetitive, ci îi și ajută pe oameni să ia decizii mai bune, oferindu-le informații, recomandări și predicții bazate pe analiza seturilor mari de date.

9 Componentele automatizării inteligente

Automatizarea inteligentă este o combinație de integrare, automatizare a proceselor, servicii AI și tehnologii RPA care conlucrează pentru a executa sarcini repetitive și pentru a susține luarea deciziilor. Automatizarea inteligentă poate include NLP, ML, automatizarea cognitivă, viziunea computerizată, recunoașterea caracterelor inteligente și gestionarea proceselor.

1. Artificial intelligence (AI): capacitatea mașinilor, instruite pe seturi mari de date, de a efectua sarcini care necesită în mod obișnuit inteligență umană, precum percepția, limbajul, învățarea și rezolvarea problemelor.
2. Platforma de integrare ca serviciu (iPaaS): o platformă bazată pe cloud care permite organizațiilor să integreze aplicații, sisteme și surse de date diferite și să automatizeze fluxurile de lucru în cadrul ecosistemului IT.
3. Automatizarea robotizată a proceselor (RPA): software care se poate ocupa de activități repetitive, cum ar fi introducerea datelor, procesarea facturilor și oferirea de răspunsuri la serviciile pentru clienți, cu precizie și viteză sporite.
4. Procesarea limbajului natural (NLP): capacitatea mașinilor de a înțelege, interpreta și genera limbaj uman, permițându-le să interacționeze cu oamenii prin intermediul roboților de chat, asistenților vocali și al altor interfețe conversaționale.
5. Machine learning (ML): un subset al AI care le permite mașinilor să învețe pe baza datelor și să-și îmbunătățească performanța în timp, fără a fi explicit programate.
6. Automatizare cognitivă: combinația de tehnologii AI și RPA pentru automatizarea proceselor complexe de luare a deciziilor, care necesită abilități cognitive, cum ar fi recunoașterea modelelor și raționamentul.
7. Viziunea computerizată: capacitatea mașinilor de a interpreta și analiza datele vizuale din lumea reală, permițându-le să efectueze sarcini, cum ar fi recunoașterea obiectelor, analiza imaginilor și a clipurilor video și navigarea autonomă.
8. Recunoaștere inteligentă a caracterelor (ICR): capacitatea mașinilor de a recunoaște și interpreta textul scris de mână sau tipărit, permițându-le să automatizeze sarcinile, cum ar fi introducerea datelor și procesarea documentelor.
9. Gestionarea proceselor: utilizarea AI și a tehnicilor de colectare a datelor pentru a analiza și optimiza procesele de afaceri, permițând organizațiilor să identifice ineficiențele și să îmbunătățească performanța operațională.

Beneficiile automatizării inteligente

Utilizând automatizarea inteligentă, o organizație își poate crește productivitatea și eficiența, poate îmbunătăți experiența clienților, își poate reduce costurile și poate lua decizii mai bune într-un ritm mai alert. Scopul nu este de a înlocui specialiștii umani, ci de a-i degreva pentru tipurile de activități strategice și personalizate care susțin dezvoltarea afacerii.

1. Satisfacție îmbunătățită a clienților: oferă răspunsuri mai rapide și mai precise în cadrul serviciilor pentru clienți utilizând generarea limbajului natural și degrevând angajații, pentru ca aceștia să dedice mai mult timp furnizării celor mai dificile răspunsuri.
2. Costuri reduse: reduce timpul necesar pentru activitățile comune, eliminând nevoia de a plăti angajați calificați pentru munca de rutină și automatizând sarcinile care pot include combinarea unor cantități mari de date și documente.
3. Un proces decizional îmbunătățit: oferă informații utile și analize de date în timp real, permițând luarea mai bună și mai rapidă a deciziilor și strategii de business mai informate.
4. Flexibilitate sporită Ajută companiile să monitorizeze și să se adapteze rapid la condițiile schimbătoare ale pieței și la nevoile clienților, permițându-le acestora să rămână în fruntea concurenței.

Provocările automatizării inteligente

Automatizarea inteligentă prezintă multe provocări datorită complexității tehnologiei și evoluției sale continue și faptului că inteligența artificială este încă destul de nouă ca instrument software utilizat la nivel de întreprindere. Când vine vorba de implementarea automatizării inteligente, gândiți-vă la provocările care vin din două mari direcții – provocările tehnice și provocările organizaționale.

Provocările tehnice includ:

• Complexitatea integrării: automatizarea inteligentă necesită adesea integrarea cu sistemele și procesele existente, care pot fi complexe și consumatoare de timp. Acestea pot include integrarea soluțiilor IA cu sisteme moștenite, managementul unor furnizori multipli și asigurarea unor fluxuri de date uniforme în cadrul sistemelor.
• Probleme legate de calitatea datelor: automatizarea inteligentă se bazează, în mare măsură, pe date de calitate superioară, iar organizațiile pot avea probleme legate de silozurile de date, de datele incomplete sau incorecte sau de securitatea datelor. Calitatea slabă a datelor poate îngreuna accesarea întregului potențial al soluțiilor IA.
• Provocările organizării și conformității: organizațiile trebuie să se asigure că soluțiile IA îndeplinesc cerințele de reglementare și respectă politicile și procedurile interne.
• Integrare cu sistemele moștenite: multe organizații au sisteme moștenite, care nu sunt proiectate să funcționeze cu tehnologii de automatizare inteligente, care îngreunează integrarea și care pot necesita expertiză tehnică costisitoare și activități de dezvoltare personalizate.
• Problemele de securitate: soluțiile IA pot prezenta noi riscuri de securitate, mai ales atunci când vine vorba de prelucrarea datelor sensibile sau de interacțiunea cu alte sisteme. Organizațiile trebuie să se asigure că aceste sisteme sunt securizate și conforme cu standardele și protocoalele de securitate relevante.

Provocările organizaționale includ:

• Lipsa conducerii executive și a sponsorizării: cadrele de conducere trebuie să propună viziunea, resursele și managementul necesare pentru a asigura succesul inițiativelor inteligente de automatizare.
• Înțelegerea limitată a potențialului IA: este posibil ca multe organizații să nu înțeleagă pe deplin capacitățile și potențialul IA, ceea ce generează oportunități ratate sau la așteptări nerealiste. Liderii trebuie să se formeze pentru a realiza întregul potențial al acestor tehnologii.
• Lacunele la nivel de talente: este posibil să existe o lipsă de profesioniști calificați, care pot proiecta, implementa și menține IA, ceea ce îngreunează scalarea acestor inițiative.
• Managementul schimbărilor: IA poate duce la schimbări semnificative ale proceselor și rolurilor profesionale, la care angajaților le poate fi dificil să se adapteze fără o comunicare și un sprijin adecvate. Organizațiile trebuie să se asigure că angajații înțeleg beneficiile IA și că sunt pregătiți pentru schimbări.
• Nesiguranța privind rentabilitatea investițiilor: măsurarea rentabilității investițiilor pentru inițiativele de automatizare inteligente poate fi o provocare, mai ales atunci când vine vorba de beneficii mai puțin evidente, cum ar fi creșterea productivității sau îmbunătățirea experienței clienților. Organizațiile trebuie să stabilească indicatori și obiective clare pentru inițiativele IA și să evalueze și să raporteze periodic succesul acestora.

Situații de utilizare a automatizării inteligente

Automatizarea inteligentă presupune o gamă largă de aplicații în diverse domenii, incluzând asistența medicală, finanțele, retailul, producția, logistica și transportul. Exemplele includ:

1. Roboții de chat bazați pe AI Pot fi utilizați pentru întrebări legate de serviciile pentru clienți și pentru întrebări legate de serviciul de asistență, care pot oferi rezolvări eficiente și o experiență coerentă. Acest tip de robot de chat „... ne permite să oferim rapid soluții pentru canalele emergente, dându-ne, în același timp, garanția că clienții noștri beneficiază de o experiență consecventă, indiferent de modul în care interacționează cu noi”, spune Michael Menendez, vicepreședinte IT la Exelon Corporation.
2. Algoritmii de ML combinați cu senzorii Internet of Things (IoT), pentru a rula mentenanță predictivă la nivel de producție.
3. Roboți digitali care automatizează sarcinile repetitive, cum ar fi introducerea datelor, procesarea comenzilor sau generarea facturilor, pentru a eficientiza procesele oferind feedback în timp real despre companie.
4. Viziunea computerizată care poate susține monitorizarea activității, cum ar fi nivelul stocurilor, lucrările în curs de execuție și circulația vehiculelor, în domeniul producției și al transporturilor.

Tehnologii de automatizare inteligentă

Automatizarea inteligentă se realizează prin combinarea unui set de tehnologii pentru a îndeplini o sarcină complexă. Dezvoltate în jurul unei platforme de automatizare a proceselor, aceste tehnologii includ:

1. Automatizarea robotizată a proceselor (RPA): roboți software care efectuează sarcini simple, repetitive, cu o precizie și o viteză ridicate, cum ar fi introducerea datelor sau gestionarea documentelor.
2. Roboți de machine learning: programe software care se integrează cu sistemele de afaceri, pentru a simplifica activitățile repetitive, în funcție de anumite reguli de afaceri.
3. Sistemele Internet of Things (IoT): dispozitive, senzori și software care se conectează și comunică prin IoT folosind o aplicație de gestionare centralizată.
4. Roboți de chat: roboți de chat cu inteligență artificială care utilizează procesarea limbajului natural pentru a înțelege intenția dintr-un text sau dintr-o comunicare vocală și pentru a întreprinde acțiunile corespunzătoare, inclusiv pentru a răspunde printr-un text conversațional sau cu voce.
5. Aplicații de mesagerie text: mesajele text reprezintă o interfață preferată de multe procese de interacțiune cu clienții sau de comunicare de afaceri care sunt gestionate prin intermediul automatizării inteligente.
6. Servicii de integrare: acestea conectează aplicațiile și sursele de date, ceea ce este necesar pentru a automatiza și administra procesele de afaceri cu ajutorul IA.
7. Infrastructura IT: infrastructura IT compune partea din spate a oricărui proces de automatizare inteligentă, oferind putere de calcul, gestionarea datelor, integrarea datelor și software de automatizare.

Tehnologii de automatizare inteligentă

1. Platforma RPA
2. Machine learning/AI
3. Internetul tuturor lucrurilor
4. Roboți de chat/Prelucrarea limbajului natural
5. Mesagerie text
6. Servicii de integrare
7. Servicii de infrastructură

Implementarea automatizării inteligente

Automatizarea inteligentă începe cu automatizarea proceselor și apoi introduce instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a extinde domeniul de aplicare al automatizărilor în cadrul întregii activități. Pe parcurs, oamenii vor avea nevoie de timp și de consiliere cu privire la modul în care pot să-și modifice zilele de lucru pentru a se adapta noilor procese bazate pe inteligența artificială. Iată cum arată drumul spre succes: în primul rând, vizualizați-vă obiectivul final. Întrebați-vă: cum ar arăta un proces dacă ați putea să eliminați blocajele de performanță și să folosiți inteligența artificială pentru a prelua sarcini selectate, de volum mare?

Odată ce v-ați stabilit obiectivul, învățați sau solicitați expertiză cu privire la tipurile de infrastructură tehnologică care vă vor permite să proiectați și să monitorizați aceste procese și care vă pot oferi algoritmi pe care să îi adaptați la nevoile dvs. specifice. De aici, puteți să elaborați o strategie și să construiți parteneriate. Va trebui să apelați la experți interni care să analizeze cele mai subtile aspecte ale interacțiunilor de afaceri pentru a maximiza acuratețea și valoarea automatizării inteligente. Nu uitați că, în unele cazuri, sistemul IA va înlocui procesul de luare a deciziilor și de comunicare cu clienții, așa că este important să dispuneți de o înțelegere aprofundată a procesului. Asigurați-vă că partenerii IT și cloud din departamentul de back-office sunt pregătiți să se extindă și să evolueze împreună cu dvs.

Urmează, apoi, managementul schimbărilor. Va trebui să vă pregătiți oamenii. O parte a implementării AI constă în redefinirea structurii organizaționale și în pregătirea culturii organizaționale. Pe măsură ce automatizarea se intensifică, vor fi preluate unele sarcini manuale și comunicarea cu clienții, iar angajații vor avea mai mult timp la dispoziție pentru a se concentra asupra sarcinilor și relațiilor de afaceri mai importante.

În cele din urmă, este timpul să puneți în practică și să repetați. Unul dintre beneficiile automatizării inteligente este că algoritmii de tip machine learning ar trebui să se îmbunătățească în continuare. Asigurați-vă că dispuneți de o modalitate de a identifica și de a implementa posibilele optimizări. Este la fel de important să monitorizați feedback-ul utilizatorilor și să fiți pregătit să faceți schimbări. Pentru a profita la maximum de orice tip de automatizare inteligentă este nevoie de un proces de feedback și de iterație constante.

Viitorul automatizării inteligente

Viitorul automatizării inteligente va fi strâns legat de viitorul inteligenței artificiale, ale cărei capacități sunt în continuă dezvoltare. Pe măsură ce se va întâmpla acest lucru, vor crește și așteptările clienților pentru rezultate mai rapide cu costuri mai mici.

În rândul companiilor de top, impulsul înregistrat este deja puternic. Mulți implementează cu succes automatizarea inteligentă; alții experimentează și își perfecționează strategiile și își pregătesc astfel organizațiile. Ca orice program bazat pe inteligență artificială, automatizarea inteligentă este o investiție în viitor – și vor exista și începuturi false. Dar, la fel ca în cazul tuturor tendințelor tehnologice la mare căutare, trebuie să ne așteptăm ca furnizorii de cloud să înceapă să ofere sisteme disponibile pentru automatizarea inteligentă, pe baza platformelor lor de integrare software și a ofertelor de automatizare a proceselor de afaceri.

Îmbunătățiți procesele și modul de luare a deciziilor cu ajutorul automatizării inteligente

Ca parte a creșterii gradului de complexitate și a numărului de aplicații practice ale tehnologiilor de inteligență artificială, automatizarea inteligentă este pe cale să devină un avantaj competitiv puternic. Acum este momentul să începeți. Atunci când veți face acest lucru, veți dori un partener care să aibă rezultate dovedite în ceea ce privește integrarea la nivel de întreprindere și automatizarea proceselor de afaceri. Oracle ajută companiile să automatizeze procesele de lucru de zeci de ani și a inclus această expertiză în serviciile Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Veți găsi servicii de integrare OCI care conectează aplicațiile și sursele de date, pentru a vă ajuta să automatizați procesele și să vă centralizați sistemul de gestionare. Serviciul le permite fluxurilor de lucru bazate pe evenimente să automatizeze și să accelereze aprobările. OCI oferă, de asemenea, servicii AI bazate pe cloud, instruite pentru sarcini de lucru specifice, cum ar fi procesarea limbajului natural, detectarea anomaliilor și viziunea computerizată, pe care companiile le pot aplica după cum consideră.

Întrebări frecvente despre automatizarea inteligentă

Ce înseamnă termenul „automatizare inteligentă”?

Automatizarea inteligentă este numele dat unei practici de afaceri care utilizează o combinație de tehnici, cum ar fi automatizarea proceselor robotice (RPA), machine learning (ML) și procesarea limbajului natural (NLP), pentru a automatiza sarcinile repetitive, a extrage informații din datele prelucrate și a permite luarea deciziilor pe baza datelor.

Ce exemple de automatizare inteligentă cunoașteți?

Automatizarea inteligentă poate susține activitatea unui robot de chat însărcinat cu servicii pentru clienți, care înțelege intenția întrebărilor text sau vocale și oferă opțiuni. Un alt exemplu ar putea fi un proces de expediere sau de fabricație care utilizează viziunea computerizată pentru a identifica cu exactitate obiectele și a ajuta angajații să ia decizii rapide din mers.

Automatizarea proceselor robotice (RPA) este o formă de automatizare inteligentă?

Nu. Deși ambele sunt utilizate pentru automatizarea sarcinilor, puteți considera automatizarea inteligentă drept o versiune mai inteligentă a automatizării proceselor robotice. Dacă automatizarea proceselor robotice utilizează roboți digitali pentru a efectua sarcini simple și repetitive, automatizarea inteligentă poate executa sarcini mai subtile, centrate pe om și poate oferi răspunsuri în limbaj natural, atunci când este necesar.

Ce domenii utilizează automatizarea inteligentă?

Automatizarea inteligentă este utilizată în aproape toate domeniile, inclusiv asigurări, investiții, asistență medicală, logistică și producție. Aplicarea automatizării inteligente crește direct proporțional cu capacitățile în creștere ale inteligenței artificiale.