RPA yeni kabiliyetlerle akıllanıyor

Yapay zeka robotik süreç otomasyonunu çok daha esnek ve çevik hale getiriyor. Geleneksel olarak rutin ve zaman alan işlerle özdeşleştirilen RPA, insanları tekrarlayan görevlerden kurtararak verimliliği artırmayı amaçlıyor. Yazılım robotları özellikle birbirleriyle entegre çalışmayan uygulamalar arasında verilerin taşınması gerektiğinde, kurumları onlarca saatlik iş yükünden kurtarabiliyor. Bunlar RPA’nın geleneksel yetenekleriyken, bu teknoloji günümüzde önemli bir evrim geçirerek dikkat çekici yeni yetenekler kazanıyor.

Geleneksel bir RPA sistemi, faturalardan toplamları çıkarabilir ve hatta belirli bir aralığa girdiklerinde bunları bir insanın incelemesine gönderebilir. Yapay zeka ise RPA’ya beklenmedik değişikliklere tepki verme ve eğilimleri tespit etme kabiliyetleri kazandırıyor. Bu yetenekler, RPA’nın üstesinden gelemediği ve insanlara aktarılan iş yükünü en aza indirmeye yardımcı olurken, anormallikleri otomatik tespit ediyor.

RPA nedir?

RPA ilk olarak finansal hizmetler, telekomünikasyon, kamu ve sağlık gibi veri odaklı sektörlerde zemin kazandı. Faydalarıyla dikkat çeken teknoloji daha sonra üretim ve lojistik sektörlerinde popüler olmaya başladı. RPA ayrıca faturaları işlemek, insan kaynakları ve bazı müşteri hizmetleri alanları gibi sektör bağımsız çoğu şirketin yürüttüğü ortak görevlere de katkıda bulunuyor. RPA için ideal görevleri öngörülebilir ve tekrarlayıcı işler oluşturuyor.

RPA yeni bir teknoloji değil, kökenlerini kural motorları, temel iş ve iş akışı otomasyonu araçlarıyla paylaşıyor. Bu teknolojiyi özel kılan, birbirlerine bağlanamayan veya bağlanması zor olan sistemler arasındaki etkileşimleri insan hareketlerini kopyalayarak yerine getirme kabiliyeti.

RPA nasıl çalışır?

RPA 10 yıl önce basit bir değer önerisiyle iş dünyasına girdi: Emek yoğun büro görevlerini otomatikleştirmek. RPA, bilgisayar kullanıcılarının fare tıklamaları ve tuş vuruşları gibi masaüstü etkinliklerini taklit ederek başladı. Günümüzde ise basit taklitlerin ötesine geçti ve bilgisayar kullanıcılarının manuel olarak yaptıkları birçok işi otomatikleştirmeye odaklandı.

CIO'lar genellikle uygulamalar arasındaki bağlantılara dayanan iş süreci otomasyonuna (BPA) alternatif veya bunun bir parçası olarak RPA'ya yöneliyor. BPA bağlantılarının mümkün olmadığı veya oluşturulmasının çok maliyetli olduğu durumlarda, RPA insan veri girişine güvenilir bir alternatif olarak kullanılıyor.

RPA, taramalardaki veya ses dosyalarındaki verileri tanımak için optik karakter tanıma ve hatta konuşmayı metne dönüştürme sistemleriyle birlikte çalışabilir. Bu şekilde kullanıldığında, RPA iş süreçlerini hızlandırabilir veya pazara sunma sürelerini kısaltabilir. Bilgisayar tabanlı bir sistem olan RPA, insan operatörlere göre hataya çok daha az eğilimlidir.

Öğrenen sistemler

RPA’nın daha da akıllanması için en büyük potansiyel, çalıştıkça öğrenebilen ve gelişebilen sistemlerde yatıyor. Bu sistemler, zekalarını ilk etapta insanların süreçleri otomatikleştirmesini kolaylaştırmak, daha sonra ise görevlerini daha iyi yapmak için kullanıyor. Son dönemde RPA araçlarına entegre edilen süreç madenciliği ve keşif araçları, iş süreçlerindeki sorunların otomatik olarak saptanmasını ve RPA tarafından çözülmesini mümkün kılıyor.

Son dönemlerde RPA’dan en büyük faydayı sağlayan şirketlerin, bu teknolojiyi daha büyük akıllı otomasyon sistemlerinin bir parçası olarak entegre ettikleri görülüyor. Etkinlikleri yürütmek için veya bir düzenleme sürecinin parçası olarak ön uçta bir sohbet robotu veya bilişsel sanal asistan, arka uçta ise RPA'nın çalıştığı sistemlere artık daha fazla rastlamak mümkün.

RPA her ne kadar AI yetenekleriyle daha akıllı hale gelse de gerçek potansiyelini sunup sunmaması nasıl uygulandığına bağlı olmaya devam ediyor. Bu teknolojiden en iyi şekilde faydalanmak için otomasyon mimarları ve sistem uzmanlarıyla çalışılması büyük önem taşıyor. Başarılı RPA projeleri gerçekleştirmek için projenin kapsamını kısıtlı tutmak ve daha sonra büyütmek gerekiyor. Birçok RPA projesi büyük sorunlara kolay yanıtlar vermeye çalıştığı için verimsiz süreçler yaratıyor. Bunun yerine büyük sorunları küçük parçalara ayırıp, her birini çözerek sonuca ulaşmaya çalışılması tavsiye ediliyor.