16 May 2022
3 dk okuma süresi
RPA kullanımı ve makine öğrenimi, diğer yapay zekâ teknikleri ile birlikte akıllı otomasyon sistemlerinin temelini oluşturur. En iyi akıllı otomasyon çözümünü geliştirmek, her şirketin ihtiyaçlarına göre farklılıklar gösterir.
Her geçen gün daha fazla şirket, tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek için robotik süreç otomasyonu (RPA) çözümlerini kullanıyor. Makine öğrenimine geçiş ise tekrarlanan görevleri öğrenebilen ve kendi kendini optimize edebilen “akıllı otomasyon sistemleri” için yeni kapılar açıyor.
Bir işletme içindeki ihtiyaçlara bağlı olarak bir otomasyon sistemi kurmak için bu iki çözümden biri tercih ediliyor. RPA bazı durumlarda çok daha verimli bir çözüm sunmasına rağmen yapay zekanın akıllı otomasyon sistemleri için her zaman daha iyi olacağına dair yanlış bir inanış bulunuyor. Aslında yapay zekâ ve makine öğrenimi bir görev ile ilgili ne yapılması gerektiğini, RPA ise bu görevin nasıl yapılması gerektiğini gösteriyor.
RPA, yerine getirilmek istenen görevler için programlandıktan sonra bir müdahale olmadıkça programlandığı şekilde aynen çalışır. Eğer gereksinimlerde bir değişiklik meydana gelirse yeniden programlanması gerekir. Makine öğrenimi ise dinamiktir. Büyük veri setlerini kullanarak bilgisayar sistemlerine nasıl karar vermeleri gerektiği konusunda bilgiler gönderir. RPA ve makine öğreniminin birlikte çalışması, akıllı otomasyon sistemleri için heyecan verici bir gelişmedir. RPA, yapay zekâ ve makine öğrenimi yeteneklerine güç veren bir motor işlevi görür.
RPA kullanarak, bir makine öğrenimi algoritmasına hızlı bir şekilde veriler gönderilebilir. Bu sayede işletmelerin tam otomatik bir sisteme sahip olması mümkün olur. Gerçek bir otomasyon platformu, RPA ve makine öğreniminin yanı sıra eylemleri tetiklemek için karar yönetimi çerçeveleri ve olay mimarilerini de içerir.
RPA, dokümantasyon çıkarmada, sistem entegrasyonunda ve süreç madenciliğinde önemli bir artış yaşanmasını sağlamıştır. Bir akıllı otomasyon sisteminde bunlara da ihtiyaç vardır ancak RPA ve makine öğrenimi sistemin en büyük parçasını oluşturur.
Bilgisayar görüşü (Computer vision), bilgisayarların insanlara benzer şekilde objeleri görüntülerinden tanımlayabilmesine ve görüntü verisini işleyebilmesine olanak tanıyan teknolojiye verilen isimdir. Objelerin görüntülerini yakalama, analiz etme ve anlamlı verilere dönüştürerek karar verme algoritmasına iletme işlemleri, bilgisayar görüşünün kapsamında yer alır. Hastanelerde röntgen, MR, ultrason gibi görüntüleme sistemlerinden gelen hasta verilerini kullanarak teşhis koymak için bilgisayar görüşünden faydalanılır. Bilgisayar görüşü, otonom araçlardan gıda denetim sistemlerine kadar geniş bir alanda kullanılmaktadır.
RPA’den verimli bir şekilde faydalanabilmek için şirketlerin veritabanlarını yapılandırması gerekir. RPA, hakkında bilgi sahibi olunan şeyleri otomatikleştirmek için değil, içinde ne olduğu bilinmeyen verileri anlamlandırmak için kullanılmalıdır. Bu bağlamda süreç keşfi ve süreç madenciliği, veri bilimcileri için büyük fırsatlar barındıran ayak izlerini bulmak adına çok önemlidir.
RPA aslında içinde herhangi bir yapay zekâ barındırmaz. Yapay zekanın RPA’in yerini alması da pek olası değildir. Çünkü otomatikleştirilmesi gereken her şey bir yapay zekaya ihtiyaç duymaz. Akıllı otomasyon sistemlerine, kullanım ihtiyacına göre makine öğrenimi, bilgisayar görüşü gibi farklı yapay zekâ uygulamaları eklenebilir.
RPA’i binlerce yazılım robotu ile zorlarsanız, sistemi yönetmek bir kabusa dönüşebilir. Ayrıca bir aksama meydana geldiğinde sorunun tam olarak nereden kaynaklandığını bulmak neredeyse imkansızlaşır. Böyle durumlarda akıllı otomasyon sistemlerine geçmek bir çözüm olabilir.
Veri bilimcileri, bir şirketin gerçekten ihtiyaç duyduğu sistemi kurmak yerine, daha üstün bir teknoloji olduğunu düşündükleri makine öğrenimini işin içine katarak hata yapabilirler. İhtiyaç duyulan her iş için doğru aracı tercih etmek önemlidir.
Günümüzde şirketler maliyetleri düşürmeye ve verimliliği artırmaya odaklandıkları için RPA kullanımına yönelmişlerdir. Çoğu zaman mevcut süreç için gerçekten bir RPA’e ihtiyaç duyulup duyulmadığı sorgulanmaz. İş süreçleri en baştan hatalı tasarlanmışsa RPA kullanımı bu durumu düzeltmeden sadece yürütülmesini hızlandırır. Benzer şekilde bir iş süreci dışarıdan otomasyon için uygun gibi görünse bile ne RPA ne de akıllı otomasyon sistemi o iş için en uygun çözüm olmayabilir.
Örneğin, bir sigorta şirketini ele alalım. Kâğıt üzerine basılmış poliçe formlarını müşterilerin elle doldurduğu ve ardından sigorta şirketine posta yoluyla gönderdiği bir sistemle çalışıyor olsun. Bu sistem hem yavaş hem masraflı hem de sigorta şirketi çalışanları gelen formlardaki bilgileri sisteme manuel olarak gireceğinden hatalara çok açık görünüyor. Eğer gönderilen kâğıt formları bir tarayıcı vasıtasıyla önce PDF dosyasına çevirip üzerindeki yazıları otomatik olarak okuyan ve sigorta sistemine giren bir otomasyon sistemi kurulmuş olsaydı verimlilik artacak gibi görünüyor, değil mi? Oysa bunun yerine bir mobil uygulama geliştirip müşterilerin bilgilerini doğrudan dijital ortamda toplamak çok daha uygun bir çözüm olacaktır. Görüldüğü gibi bazı işler için otomasyon kullanmamak daha verimli sonuçlar elde edilmesini sağlayabilir. Bu nedenle ilk olarak yapılması gereken şey, sorunun ne olduğu ve en iyi nasıl çözülebileceği üzerinde düşünmek, sonrasında kullanılacak teknolojiye karar vermek olmalıdır.
İlgili Postlar
Bulut maliyet yönetimi nedir?
31 Eki 2024
Dijital Dönüşüm