Comment l'hyperautomatisation basée sur l'IA peut améliorer l'efficacité des entreprises

Les gens sont enthousiasmés par l’IA et l’hyperautomatisation, et non sans raison. Les gens sont enthousiasmés par le potentiel de l’IA pour automatiser les tâches de l’entreprise et impliquer la complexité de la pensée et du comportement humains.

La technologie de l'IA favorise le développement des entreprises pour atteindre une automatisation ultra-élevée, tout comme le développement des voitures autonomes. Tesla conduit les gens vers leur destination à la demande, et Waymo parcourt les rues de San Francisco et de Phoenix sans chauffeur. Cela démontre l’énorme potentiel de la technologie de conduite autonome, mais il reste encore beaucoup de travail à faire pour parvenir à une autonomie totale. Avant de parvenir à une conduite entièrement autonome, nous devons résoudre de nombreux défis et problèmes, notamment améliorer la sécurité, la fiabilité et l'adaptabilité du système afin de garantir qu'il puisse fonctionner normalement dans divers environnements complexes. Dans le même temps, nous devons également développer un cadre juridique et réglementaire plus complet pour garantir que la promotion et l'application de la technologie de conduite autonome puissent relever les défis juridiques et éthiques, notamment les versions incomplètes des cartes de données, les conditions routières différentes et changeantes et la culture de conduite. , les obstacles et bien d'autres variables, le système ne fonctionnera pas non plus sur toutes les routes, villes et emplacements, ni dans les villes plus grandes et encombrées, et, dans tous les cas, il nécessitera toujours une supervision humaine.

Il en va de même pour l'automatisation d'entreprise, une certaine automatisation existe, mais pour avoir une hyperautomatisation efficace dans une entreprise, beaucoup de choses doivent se produire en premier. Plus précisément : une « phase d'apprentissage » pour garantir que l'automatisation s'adapte aux défis de l'entreprise, qui comprend des milliers de processus dans chaque type de système, chacun avec des politiques nuancées et différentes équipes intégrées dans la façon dont les tâches sont accomplies.

En utilisant l'intelligence artificielle pour apprendre soigneusement les processus métier et appliquer les bonnes méthodes d'apprentissage, il est possible d'accélérer les processus d'entreprise complexes grâce à l'hyper-automatisation.

Support client

Le support client est un processus d'entreprise à forte intensité de personnel qui peut bénéficier de l'hyper-automatisation basée sur l'IA. Une étude de Deloitte montre que 80 % des centres de contact envisagent ou ont déjà participé au processus de déploiement de l'IA.

Il y a 18 mois, le monde du support client/service a changé avec l'avènement de GenAI. Les chatbots sont désormais fondamentalement plus efficaces pour résoudre les problèmes et moins chers à exécuter et à mettre en œuvre que jamais. Ainsi, à mesure que tous les fournisseurs de plateformes de service client existants – Salesforce, Zendesk, ServiceNow, etc. – ajoutent GenAI aux capacités de base de leur plateforme, leurs robots deviendront exponentiellement plus utiles et puissants car ils sont basés sur les données de ces systèmes et en tirent des leçons.

Cependant, qu'en est-il de toutes les choses auxquelles on ne peut pas déroger ? Ceux qui ont encore besoin d'un courtier pour un support client complet, les chances d'hyperautomatisation sont plus grandes ! Par définition, chaque transaction client est unique et le risque est élevé - car ce n'est pas assez simple à automatiser

Par exemple, un ingénieur du support client chargé des problèmes d'expédition de produits doit naviguer dans une variété de systèmes - à la fois en interne et en interne ! « piles » et outils externes (par exemple, ServiceNow, Salesforce, SAP, Oracle ERP, outils d'expédition et applications internes) - et prendre des décisions basées sur un grand nombre de contextes. Le processus de traitement automatisé peut être le même aux États-Unis et en Allemagne, à une exception (critique) près : le choix d'un autre partenaire de traitement local.

Les fonctions similaires à volume élevé et à haut risque qui nécessitent des capacités cognitives comprennent le traitement des réclamations, les opérations de revenus médicaux, l'intégration des prestataires et davantage de fonctions de back-office.

Automatisez vos processus : créez une machine d'apprentissage

En utilisant l'IA pour observer et apprendre les flux de travail réels des agents à grande échelle, vous pouvez créer et former efficacement des modèles spécifiques à l'environnement de votre agent, leur permettant ainsi de prédire la réponse et d'y répondre.

En ancrant le modèle d'IA dans des problèmes résolus par les humains, le modèle apprendra continuellement des flux de travail réels, plutôt que des modèles génératifs et de morphing dérivés de suggestions statistiques plutôt que de logique, ce qui vous aidera à atteindre votre meilleur état.

En bref, il y a trois incontournables pour cette nouvelle « machine d'apprentissage » :

1. Travailler en profondeur

Plus vous pourrez effectuer une analyse de flux de travail en profondeur, mieux vous serez en mesure de définir des flux de travail individuels. Tous les flux de travail ne le sont pas. créés de manière égale, même s’ils exécutent le même processus. Des opportunités de gain de temps et d'étapes de grande valeur peuvent être cachées dans des flux de travail individuels ou dans des combinaisons obscures d'étapes.

2. Écoutez vos données

En examinant en profondeur le processus à chaque niveau de flux de travail, vous pouvez identifier des différences subtiles dans l'exécution, vous aidant ainsi à déterminer le meilleur état de fonctionnement de votre modélisation et à l'optimiser en fonction des données et de la logique réelles. Ne faites aucune hypothèse.

3. Entraînez-vous attentivement et écoutez vos exemples

Le modèle sera plus puissant si vous l'entraînez avec de nombreux utilisateurs différents dans différents scénarios. Contrairement à la RPA, il n’existe pas d’approche universelle. Tout comme vous auriez de nombreuses voitures différentes circulant sur la route et les cartographieriez lors de la création de notre voiture autonome par-dessus, vous auriez besoin de nombreux modèles de formation d'agents différents pour vous assurer que les choses sont correctes et précises.

Par exemple, imaginez deux agents travaillant dans une opération d'exécution. Pour trouver une solution, un agent a exécuté le processus beaucoup plus rapidement que la plupart des autres, et l'autre agent a travaillé beaucoup plus lentement, utilisant plus d'étapes et de systèmes dans un flux de travail plus long.

Il est facile de penser que l'agent FAST est automatiquement "correct" et déclare que son workflow est optimal pour votre modèle d'IA, cependant, après une analyse plus approfondie, l'agent FAST révèle de nombreux cas qui sont rouverts sur le backend (Parce qu'il était mal dans la façon dont il a résolu ces problèmes) En revanche, le deuxième agent « plus lent » a une résolution stable de 100 %.

Alternativement, vous pouvez avoir deux agents « identiques » travaillant côte à côte pour accomplir une tâche, cependant, l'un d'entre eux peut avoir accès à des systèmes supplémentaires que son partenaire de deuxième niveau (puisqu'elle est de premier niveau) et ils peuvent se chevaucher. dans les flux de travail, mais en comprendre les nuances est essentiel pour automatiser correctement le processus. La couche d'automatisation nécessite-t-elle un accès supplémentaire à ce système ? Pourquoi seule la couche 2 y a accès et faut-il repenser l'aspect flux

Deflect and Beyond

Il ne fait aucun doute que l'IA déplacera davantage de fonctions métiers des humains vers les robots et autres plus intelligents ? technologies autonomes, attendez-vous donc à davantage de départs de GenAI et de ses successeurs.

La prochaine grande victoire de l'IA sera de créer des processus automatisés pour des transactions longues impliquant plusieurs systèmes et de nombreuses étapes physiques pour les agents en temps réel qui doivent suivre le rythme d'entreprises de plus en plus hautement automatisées pour satisfaire les attentes des clients, des finances, des réglementations et du conseil d'administration. Les « machines » d’apprentissage basées sur l’IA et basées sur l’analyse des flux de travail et d’autres perspectives peuvent aider à combler les lacunes des applications d’entreprise le plus rapidement possible.