Генеративный ИИ и RPA – в чем секрет синергии?

Весь мир – бизнеса и не только – кричит про автоматизацию. Тратить часы или даже дни на то, чтобы руками достичь результата нескольких секунд работы «роботов» НЕудобно, НЕвыгодно и НЕмодно. Однако отчет McKinsey за 2019 год показывает, что только 55% организаций достигли успеха благодаря автоматизации – не для всех инвестиции оказались подъемными.

Приход ИИ ознаменовал новую эру развития автоматизации – теперь RPA (роботизированная автоматизация процессов) совместно с искусственным интеллектом открывают множество новых возможностей для бизнеса. О них и поговорим сегодня.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA, Robotic Process Automation) — это технология, которая позволяет компаниям автоматизировать повторяющиеся и основанные на правилах задачи с помощью программных ботов или «роботов». Эти боты запрограммированы на выполнение задач так же, как это сделал бы человек, но с большей скоростью и точностью.

Генеративный ИИ – это большая языковая модель, разработанная для обработки и генерации текста, похожего на человеческий, на основе полученных вводных. Она обучается на различных текстах из интернета для того, чтобы понимать различные темы и грамотно отвечать на вопросы.

Главное их различие заключается в том, что генеративный ИИ способен понимать человеческую речь и воспроизводить ответ, максимально похожий на человеческий. RPA в свою очередь отвечает за автоматизацию рутины – повторяющихся задач, основанных на определенных правилах.

Несмотря на то, что генеративный ИИ и RPA работают в разных областях и применяются с разной целью, с помощью их комбинации можно создать продукт, приносящий уникальные выгоды. Вот примеры областей, где «сотрудничество» ИИ и RPA приводит к синергии:

Улучшенная поддержка клиентов

Сочетание генеративного искусственного интеллекта и RPA дает клиентам возможность общаться с ботами поддержки на более высоком уровне. Такие сервисы могут не только давать заготовленные ответы, но и персонализировать их, а также эффективно справляться с повторяющимися задачами.

Анализ данных и отчетность

В этой области RPA может собирать и предварительно обрабатывать данные, в то время как генеративный ИИ - анализировать сложные закономерности и генерировать информацию для принятия решений и составления отчетов.

Автоматизированная обработка документов

Здесь RPA может заниматься непосредственной обработкой документов, а генеративный ИИ поможет в улучшении изображений и восстановлении поврежденных элементов для повышения точности.

Интеллектуальная автоматизация

Интегрируя интеллектуальные возможности генеративного AI с возможностями RPA, предприятия могут создавать более адаптивные и интеллектуальные решения для автоматизации.

Оптимизация процессов

Создавая вариации с помощью ИИ и используя RPA, предприятия могут оптимизировать процессы, рассматривая различные сценарии и выбирая наиболее эффективные из них.

Персонализация

Генеративный искусственный интеллект может помочь RPA-ботам в персонализации взаимодействия с клиентами, контента и рекомендаций, что повысит качество обслуживания покупателей.

Ответ: в любых, где есть, что автоматизировать. Но чтобы быть более информативным, приведу примеры из нескольких сфер, где наиболее интересно проявляется интеграция ИИ в RPA:

HR

Отбор кандидатов и проведение собеседований

RPA может помочь управлять данными о кандидатах, планировать собеседования и собирать базовую информацию. Генеративный ИИ же способен разработать вопросы для собеседования на основе требований к работе.

Оформление новых сотрудников

RPA способен помогать HR-ам в создании учетных записей для «новичков» и в управлении документами, в то время как AI может предоставлять персонализированный контент и учебные материалы для адаптации.

Управление эффективностью и обратная связь

Генеративный ИИ может помочь в создании персонализированных отзывов о работе сотрудников, а RPA - в их сборе и анализе.

Маркетинг

Создание контента

ИИ в объединении с RPA может создавать текстовый и визуальный контент и управлять рассылкой по электронной почте. Кроме того, RPA способен управлять планированием и распространением контента.

Сегментация клиентов

AI может анализировать данные о клиентах для создания сегментированных групп, а RPA поможет в проведении маркетинговой кампании.

A/B тестирование

RPA автоматизирует процесс A/B тестирований, в то время как генеративный ИИ может анализировать их результаты и предлагать улучшения.

Медицина и здравоохранение

Анализ медицинских изображений

Генеративный ИИ анализирует медицинские изображения - рентгеновские снимки, МРТ и КТ – что делает диагностику более быстрой и точной, а RPA может управлять базами данных этих изображений и записями пациентов.

Автоматизированное планирование приема пациентов

RPA может автоматизировать процесс записи на прием, при этом AI способен как обрабатывать информацию, полученную от пациентов, так и предоставлять персонализированные напоминания.

Анализ медицинских данных

Генеративный ИИ может анализировать данные о состоянии пациентов для выявления потенциальных рисков для здоровья, в то время как RPA поможет в извлечении данных и составлении отчетов для медицинской аналитики.

Есть несколько советов, которые помогут сделать этот процесс максимально простым и эффективным:

· Разберитесь в сценарии использования: определите конкретные ситуации, в которых интеграция AI с RPA может принести пользу. Для этого воспользуйтесь шаблоном автоматизации, который мы с коллегами из AllSee подготовили специально для наших клиентов.

· Выберите подходящий инструмент RPA – тот, который поддерживает интеграцию и обладает необходимыми возможностями для взаимодействия с AI через API или другие методы интеграции.

· Выберите подходящую модель, соответствующую вашим потребностям.

· Определите список рабочих процессов, которые требуют автоматизации и при этом предполагают интеграцию AI.

· Разработайте логику интеграции: напишите код или настройте инструмент RPA для взаимодействия с API модели. Логика интеграции будет зависеть от вашего конкретного варианта использования.

· Внедрите механизмы обработки ошибок и поведения в ситуациях, когда ИИ не может предоставить конкретный ответ, или на случай проблем с подключением.

· Тщательно протестируйте готовый продукт, чтобы убедиться, что он работает должным образом. Устраните любые неполадки и точно настройте параметры и входные данные для достижения оптимальной производительности.

· Безопасность и соответствие требованиям: При интеграции AI в RPA убедитесь, что вы следуете рекомендациям по обеспечению безопасности и соблюдаете правила защиты данных. Уделите особое внимание конфиденциальности данных и шифруйте их обмен между RPA и моделью.

Автоматизация и использование искусственного интеллекта позволяют компаниям не только улучшать операционную эффективность, но и значительно повышать качество обслуживания клиентов и улучшать условия работы сотрудников, что в конечном итоге способствует росту прибыли и конкурентоспособности на рынке. Использование RPA с ИИ помогает компаниям достигать следующих результатов:

Количественные результаты

Рост скорости бизнес-процессов: достигается за счет сокращения времени на обработку данных и выполнение задач путем автоматизации рутинных процессов.

Увеличение конверсий по воронке продаж: использование алгоритмов машинного обучения для анализа поведения клиентов и предложения персонализированных продуктов или услуг, а также оптимизация ценообразования и акций в конечном итоге приводят к повышению заинтересованности клиента в покупке.

Качественные результаты

Улучшение качества коммуникации с клиентами: персонализированный сервис, достигаемый путем анализа потребностей покупателей, и быстрое реагирование на запросы клиентов благодаря автоматизации повышают их удовлетворенность.

Повышение удовлетворенности сотрудников: освобождение времени для менее рутинных задач и создание персонализированных обучающих программ позитивно влияют на мотивацию сотрудников.

Повышение эффективности человеческих ресурсов: оптимизация процесса найма сокращает время на поиск и снижает затраты, а анализ данных о производительности и удовлетворенности помогает компаниям лучше понять потребности своих сотрудников и оптимизировать условия труда.

Сокращение затрат

Уменьшение трудозатрат на рутинные процессы: замена ручной работы на автоматизированные процессы снижает затраты на рабочую силу и увеличивает производительность.

Снижение рисков из-за человеческого фактора: автоматизация процессов и использование алгоритмов машинного обучения уменьшают вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

В AllSee мы помогаем нашим клиентам извлекать из ИИ-автоматизации эти и другие выгоды. Мы знаем, как делать ИИ быстро, просто и понятно для заказчика. Мы используем готовые технологии искусственного интеллекта, а там, где их не хватает — обучаем свои модели машинного обучения. Поэтому нашей команде можно поручить проект любой сложности: от разработки пилотного AI-проекта до уникальной ML-модели.

Если вы заинтересовались ИИ-автоматизацией и хотите узнать о ней чуть больше – у меня есть для вас уникальное предложение:

У нас в AllSee ИИ-решений для бизнеса - целых 85! Напишите мне в телеграмм и узнайте о них больше - я вышлю вам 85 уникальных ИИ-решений для бизнеса, которые помогут вам достигать крутых результатов, а вашей компании - получать большую прибыль.

Вы можете быть уверены, что партнерство с AllSee станет надежным основанием для устойчивого развития и откроет новые горизонты для будущего успеха.