Какое будущее ждёт технологию роботизации бизнес-процессов?

Ещё совсем недавно мы только лишь спрашивали себя, что такое роботизация бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA) и какую пользу может получить бизнес от внедрения этой технологии? Мало кто ожидал, что RPA будет так стремительно развиваться и проникать в разные сферы бизнеса, а также что многие из компаний уже в скором времени будут иметь опыт использования возможностей этой технологии наряду с искусственным интеллектом (Artificial Intelligence, AI). Пройдя некоторые этапы успешного пилотирования и развертывания RPA, мы стали опять задаваться вопросом: какое будущее ждёт эту технологию, и как программные роботы будут выглядеть через 3-5 лет? Будет ли технология роботизации развиваться в дальнейшем или же обречена на вымирание? 

Известно, что много проектов по роботизации бизнес-процессов потерпели неудачу, а ожидания относительно уменьшения затрат после внедрения этой технологии не всегда оправдывались, в результате чего некоторые компании отказались от её использования. Почему отдельные компании не преуспели с RPA, существует целый ряд аргументированных объяснений, но об этом мы поговорим в одном из следующих блогов, поскольку это отдельная довольно объёмная тема. 

Тот же, кто имел позитивный опыт использования роботизации бизнес-процессов, бесспорно, подтвердит, что эта мощная технология существенно повышает операционную эффективность, если она применена как следует. Не ошибусь, если скажу, что искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI), машинное обучение (Machine Learning, ML) и бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) станут составными частями RPA в ближайшем будущем, что позволит бизнесу достичь еще большей операционной эффективности. 

Например, использование АІ позволит:

- структурировать неструктурированные данные, которые будут служить входными данными для программных роботов, обрабатывающих транзакции;

- помогать роботам принимать решения, чтобы те были способны обрабатывать процессы от начала и до конца без вмешательства человека;

- решать более сложные задачи, связанные с необходимостью принятия решения на основе оценки различных критериев, которые обрабатываются другим типом АІ (к примеру, обработка текста на естественном языке).

Вопрос лишь в том, как быстро все это станет реальностью и какие навыки роботов нужно развивать в первую очередь, чтобы сделать их более интеллектуальными и способными действовать так же, как люди. Ниже приведено достаточно гипотетическое, осторожное в оценках, но вместе с тем реалистичное видение эволюции программных роботов во временной перспективе. Однако все мы понимаем, что преобразования программного обеспечения в машину с когнитивными навыками и возможностями может произойти даже раньше прогнозируемых сроков, поскольку технологии AI, ML и BI сегодня развиваются чрезвычайно быстро.

Временные рамки эволюции программного робота:

• Через 1 год: роботы смогут распознавать изображения с высокой точностью (рукописный текст, лица, фотографии) и обрабатывать задачи, требующие самостоятельного принятия несложных решений;

• Через 2 года: роботы будут в состоянии распознавать человеческую речь и решать простые задачи, основываясь на голосовых инструкциях со стороны человека; получать возможность обрабатывать задачи, требующие самостоятельного принятия решений на основе анализа различных критериев;

• Через 3 года: роботы смогут делать прогнозы, основываясь на шаблонных данных, обрабатывать непредвиденные алгоритмом исключения из правил, принимать решения и совершать действия, основанные на неизвестных им сценариях.

Учитывая сказанное, высокий потенциал АІ, надлежащим образом интегрированный с программными роботами, делает будущее RPA очень многообещающим и, бесспорно, выведет бизнес на новый уровень операционной эффективности. АІ, ML и BI позволят автоматизировать через роботизацию ещё много процессов, включая и те, которые требуют принятия решений, суждений, обработки нетривиальных сценариев и неструктурированных данных. Для компаний, которые хотят достичь значительного эффекта от роботизации бизнес-процессов, очень важно уже сейчас распознать выгоды комбинирования RPA с различными типами АІ, ML, BI и когнитивных вычислений, а также начать внедрять когнитивные технологии на ранней стадии развертывания RPA, чтобы достичь успеха и быть лидером на рынке.