Bagaimana hiperautomasi dipacu AI boleh meningkatkan kecekapan perniagaan

Orang ramai teruja dengan AI dan hiperautomasi, dan bukan tanpa sebab. Orang ramai teruja dengan potensi AI untuk mengautomasikan tugas perusahaan dan melibatkan kerumitan pemikiran dan tingkah laku manusia.

Teknologi AI menggalakkan pembangunan perusahaan untuk mencapai automasi ultra tinggi, sama seperti pembangunan kereta pandu sendiri. Tesla memandu orang ke destinasi mereka atas permintaan, dan Waymo menjelajah jalan-jalan di San Francisco dan Phoenix tanpa pemandu. Ini menunjukkan potensi besar teknologi pandu sendiri, tetapi masih banyak kerja yang perlu dilakukan di jalan menuju autonomi penuh. Sebelum merealisasikan pemanduan autonomi penuh, kita perlu menyelesaikan banyak cabaran dan masalah, termasuk meningkatkan keselamatan, kebolehpercayaan dan kebolehsuaian sistem untuk memastikan ia boleh beroperasi secara normal dalam pelbagai persekitaran yang kompleks. Pada masa yang sama, kami juga perlu membangunkan rangka kerja perundangan dan kawal selia yang lebih lengkap untuk memastikan promosi dan penerapan teknologi pemanduan autonomi dapat memenuhi cabaran undang-undang dan etika termasuk versi peta data yang tidak lengkap, keadaan jalan yang berbeza dan berubah serta budaya pemanduan. , halangan dan banyak pembolehubah lain, sistem ini juga tidak akan berfungsi di semua jalan, bandar dan lokasi, mahupun di bandar yang lebih besar dan sesak, dan, dalam semua kes, ia masih memerlukan pengawasan manusia.

Begitu juga dengan automasi perusahaan, beberapa automasi wujud, tetapi untuk mempunyai hiperautomatik yang berkesan dalam perusahaan, terdapat banyak perkara yang perlu berlaku terlebih dahulu. Khususnya: "fasa pembelajaran" untuk memastikan automasi menyesuaikan diri dengan cabaran perusahaan, yang merangkumi beribu-ribu proses dalam setiap jenis sistem, masing-masing dengan dasar bernuansa dan pasukan berbeza yang diselitkan dalam pengetahuan bagaimana tugasan diselesaikan.

Menggunakan kecerdasan buatan untuk mempelajari proses perniagaan dengan teliti dan menggunakan kaedah pembelajaran yang betul, adalah mungkin untuk mempercepatkan proses perusahaan yang kompleks melalui automasi hiper.

Sokongan Pelanggan

Sokongan pelanggan ialah proses perusahaan berintensif orang yang boleh mendapat manfaat daripada automasi hiper dipacu AI. Penyelidikan Deloitte menunjukkan bahawa 80% pusat hubungan sedang mempertimbangkan atau telah mengambil bahagian dalam proses penggunaan AI.

18 bulan yang lalu, dunia sokongan/perkhidmatan pelanggan berubah dengan kemunculan GenAI. Chatbots kini pada asasnya lebih berkesan dalam menyelesaikan masalah dan lebih murah untuk dijalankan dan dilaksanakan berbanding sebelum ini. Oleh itu, memandangkan semua penyedia platform perkhidmatan pelanggan sedia ada - Salesforce, Zendesk, ServiceNow, dsb. - menambahkan GenAI pada keupayaan platform teras mereka, bot mereka akan menjadi lebih berguna dan berkuasa secara eksponen kerana mereka berdasarkan data sistem tersebut dan belajar daripadanya.

Namun, bagaimana pula dengan semua perkara yang tidak boleh diselewengkan daripada mereka yang masih memerlukan broker Untuk sokongan pelanggan yang keluar-masuk, peluang hiperautomasi adalah lebih besar. Mengikut definisi, setiap transaksi pelanggan adalah sekali sahaja dan risikonya tinggi - kerana ia tidak cukup mudah untuk mengautomasikan

Contohnya, jurutera sokongan pelanggan yang menangani isu penghantaran produk perlu menavigasi pelbagai sistem - secara dalaman dan luaran "! tindanan" dan alatan (cth., ServiceNow, Salesforce, SAP, Oracle ERP, alatan penghantaran dan aplikasi tempatan) - dan membuat keputusan berdasarkan sejumlah besar konteks. Proses pemenuhan automatik mungkin sama di A.S. dan Jerman, dengan satu pengecualian (kritikal): memilih rakan kongsi pemenuhan tempatan yang berbeza.

Fungsi berisiko tinggi volum tinggi yang serupa yang memerlukan kebolehan kognitif termasuk pemprosesan tuntutan, operasi hasil perubatan, penyediaan penyedia dan lebih banyak fungsi pejabat belakang.

Automasikan proses anda: Bina mesin pembelajaran

Dengan menggunakan AI untuk memerhati dan mempelajari aliran kerja sebenar ejen secara berskala, anda boleh mencipta dan melatih model dengan cekap khusus untuk persekitaran ejen anda, membolehkan mereka meramal dan bertindak balas terhadapnya.

Dengan melabuhkan model AI dalam masalah yang diselesaikan oleh manusia, model akan terus belajar daripada aliran kerja kehidupan sebenar, dan bukannya model morphing generatif yang diperoleh daripada cadangan statistik dan bukannya logik, yang akan membantu anda mencapai keadaan terbaik anda.

Ringkasnya, terdapat tiga perkara yang mesti dimiliki untuk "mesin pembelajaran" baharu ini:

1 Bekerja Dengan Mendalam

Semakin mendalam anda boleh melakukan analisis aliran kerja, lebih baik anda akan dapat menentukan aliran kerja individu, Tidak semua aliran kerja adalah. dicipta sama, walaupun mereka menjalankan proses yang sama. Peluang langkah dan penjimatan masa yang bernilai tinggi mungkin tersembunyi dalam aliran kerja individu atau dalam gabungan langkah yang tidak jelas.

2 Dengar data anda

Dengan melihat secara mendalam pada proses pada setiap tahap aliran kerja, anda boleh mengenal pasti perbezaan halus dalam pelaksanaan, membantu anda menentukan keadaan berjalan terbaik pemodelan anda dan mengoptimumkan berdasarkan data dan logik sebenar - Jangan membuat sebarang andaian.

3. Latih dengan teliti dan dengar contoh anda

Model ini akan menjadi paling berkuasa jika anda melatihnya dengan ramai pengguna yang berbeza dalam senario yang berbeza. Tidak seperti RPA, tiada pendekatan yang sesuai untuk semua. Sama seperti anda mempunyai banyak kereta yang berbeza memandu di jalan raya dan memetakannya semasa mencipta kereta pandu sendiri kami di atasnya, anda memerlukan banyak model latihan ejen yang berbeza untuk memastikan perkara itu betul dan tepat.

Sebagai contoh, bayangkan dua ejen bekerja dalam operasi pelaksanaan. Dari segi mendapatkan penyelesaian, seorang ejen melakukan proses dengan ketara lebih pantas daripada kebanyakan ejen lain, dan ejen lain bekerja dengan lebih perlahan, menggunakan lebih banyak langkah dan sistem dalam aliran kerja yang lebih panjang.

Adalah mudah untuk berfikir bahawa ejen FAST secara automatik "betul" dan mengisytiharkan aliran kerjanya sebagai optimum untuk model AI anda, namun, pada analisis yang lebih mendalam, ejen FAST mendedahkan banyak kes yang dibuka semula pada bahagian belakang (Kerana dia telah salah dalam cara dia menyelesaikan masalah ini) Sebaliknya, ejen kedua "lebih perlahan" mempunyai resolusi 100% yang stabil.

Sebagai alternatif, anda mungkin mempunyai dua ejen "sama" yang bekerja bersebelahan untuk menyelesaikan tugas, namun, salah seorang daripada mereka mungkin mempunyai akses kepada sistem tambahan daripada rakan kongsi peringkat kedua (kerana dia peringkat pertama) dan mereka Mungkin terdapat pertindihan dalam aliran kerja, tetapi memahami nuansa adalah penting untuk mengautomasikan proses dengan betul. Adakah lapisan automasi memerlukan akses tambahan kepada sistem ini? Mengapa hanya lapisan 2 yang mempunyai akses dan aspek aliran perlu difikirkan semula

Deflect and Beyond

Tidak syak lagi bahawa AI akan mengalihkan lebih banyak fungsi perniagaan daripada manusia kepada robot dan Lain-lain yang lebih pintar? teknologi autonomi, jadi harapkan lebih banyak pelepasan daripada GenAI dan penggantinya.

Kemenangan besar seterusnya untuk AI ialah mencipta proses automatik untuk urus niaga yang panjang melibatkan berbilang sistem dan banyak langkah fizikal untuk ejen masa nyata yang mesti bersaing dengan perniagaan yang semakin automatik untuk memuaskan pelanggan, kewangan, peraturan dan jangkaan lembaga pengarah. "Mesin" pembelajaran dipacu AI berdasarkan analisis aliran kerja dan perspektif lain boleh membantu merapatkan jurang aplikasi perusahaan secepat mungkin.