5 трендов рынка RPA-систем

1. Роботы не соперники, а помощники

Если раньше к роботам относились с опасением, в том числе из-за страха сокращения «живых» рабочих мест, сейчас стало понятно: робот не может заменить человека полностью. По крайней мере, пока сохраняется большой массив неоцифрованных данных, а для решения нетривиальных задач необходимы не просто знания, но и soft skills, профессиональная экспертиза, которой не может похвастаться даже самая умная машина.

Однако на роботов можно «повесить» много рутинных задач, освободив людям возможность для работы, где требуется креативность, нестандартные интеллектуальные решения.

Эксперты считают, что в будущем обязанности программных роботов и людей будут четко разграничены, а мы привыкнем к сочетанию автоматизации и ручных операций.

2. Automation first

«Автоматизировать все, что имеет смысл»: такой подход и подразумевает перевод максимального количества механических задач в RPA. При этом важен не тип рабочей силы, а эффективность выполнения работы.

Таким образом, реализуется идея так называемого гибридного персонала: когда простые задачи, которые отнимают время у специалиста, выполняются с помощью специально настроенного и обученного программного обеспечения. А «живой» сотрудник концентрируется на задачах, требующих большего вовлечения. Так силы сотрудников справедливо распределяются по областям, в которых они наиболее применимы.

3. Привлечение людей в роботизацию

Чтобы роботы успешно выполняли свою работу, необходимы специалисты по их обслуживанию: настройке, проверке работы, обучению. Эксперты выполняют диагностику бизнес-процессов, определяют оптимальный вариант роботизации и проводят настройку программного робота. Только после того, как специалисты обучат его порядку действий и протестируют корректность их выполнения, робот может выполнять свои функции в рабочем ритме.

Кроме того, важное значение имеет подготовка и обучение сотрудников, чтобы они понимали, какие функции будет выполнять RPA, и умели взаимодействовать с системой.

4. Совмещение технологий

Optical Character Recognitioi (OCR) позволяет распознавать графические символы и неструктурированные данные, совмещение RPA и OCR, пожалуй, одно из самых популярных решений такого рода. Оно помогает, например, извлечь данные из отсканированного в формате PDF документа и перенести их в CRM-систему. Существуют даже программы, которые умеют работать с рукописным текстом.

Современным программным роботам все чаще доверяют совмещение технологий: например, предоставляют доступ к API, для их улучшения применяются инструменты machine learning и искусственного интеллекта.

5. Интеллектуальная автоматизация

Она расширяет возможности программного робота за счет совмещения с искусственным интеллектом (AI) и технологией машинного обучения (ML). Например, с помощью ML у аналитиков появятся модели, применимые для прогнозирования и обучения роботов мышлению, максимально похожему на человеческое. В будущем роботы смогут работать с более сложными задачами, включающими непредсказуемые сценарии.

А искусственный интеллект, имитирующий человеческое мышление, в перспективе поможет роботам научиться определять контекст и делать на его основе выводы, а также оценивать свои ошибки и корректировать по ним свои действия.

Главное отличие AI от RPA в том, что она использует неструктурированные данные и собственную логику. В то время как для RPA нужны структурированные данные и входная логика, которой и руководствуется программный робот.

Использованы материалы Market.CNews