RPA ובינה מלאכותית – שילוב עוצמתי

מאת: צביקה ישראלי, סמנכ"ל פתרונות ארגוניים בגליל סופטוור 

בשנים האחרונות, השימוש בטכנולוגיית RPA (ר"ת Robotic Process Automation ובעברית 'רובוטיקה של תהליכים') ממשיך לצמוח במהירות. יותר ויותר ארגונים מגלים את הערך הרב של אוטומציה מסוג זה, המטפלת באופן מצוין וללא מגע יד אדם בתהליכי עבודה מחזוריים וסיזיפיים.

הטכנולוגיה מספקת יכולת ביצוע במהירות דיגיטלית, עבודה סביב השעון, ללא טעויות אנוש, מפנה עובדים למשימות המחייבות יכולות אנושיות, וכל זה תוך כדי החזר השקעה בזמן קצר יחסית.

אבל, למרות זאת, מה שמונע מארגונים רבים ליהנות מהאוטומציה בתהליכים נוספים הוא חוסר היכולת של פלטפורמות ה-RPA הקלאסיות להתמודד עם מצבים בהם נדרש שיקול דעת, קבלת החלטות מורכבות, הבנת התוכן של מסמך, צילום או כל סוג של תוכן אחר.

ה-AI "חושבת" בעצמה ומאפשרת אוטומציה של תהליכים מורכבים

הוספת שכבה של בינה מלאכותית לפלטפורמת ה-RPA מאפשרת לארגונים להפוך תהליכים רבים שעד כה תויגו כלא מתאימים לאוטומציה, לאפשריים.

היות שבינה מלאכותית הינה טכנולוגיה "חושבת" בעצמה, היא מאפשרת להוציא לפועל תהליכים אוטומטיים ומורכבים באופן עצמאי. תהליכים שנדרש בהם ניתוח מידע, הבנתו וקבלת החלטות, יכולים להתאים ל-RPA רק אם משלבים בהם יכולות בינה מלאכותית.

האינטגרציה בין RPA ובינה מלאכותית מציעה אסטרטגיה פשוטה ויעילה לאוטומציה של תהליכים.

בתהליך טיפוסי כזה, ה-RPA מטפלת בכל האלמנטים המחזוריים של התהליך, בהקלדות מקלדת, לחיצות עכבר, פקודות API וכדומה, ובמקביל ניעזר במודל בינה מלאכותית לצורך אנליזה, קבלת החלטות, הבנת תוכן והתמודדות עם חריגים (Exceptions) שבדרך כלל עוצרים את הרובוט, ועוד.

לעיתים קרובות, אנו נתקלים במצבים בהם תהליך כלשהו מתחיל דווקא בעיבוד מידע שאיננו מובנה על ידי מודל בינה מלאכותית ותוצאות העיבוד מועברות בפורמט מובנה לפלטפורמת ה-RPA לצורך הקלדת המידע למערכת המחשוב הרלוונטית, או יצירת דו"חות מורכבים ומעוצבים, ובכך להשלים אוטומציה מלאה לתהליך שבעבר בוצע באופן ידני.

שילובה עם מודלי AI מעצים אותה. טכנולוגיית RPA. צילום: Shutterstock

יתרונות השילוב בין RPA ומודלי AI

השילוב בין פלטפורמת RPA ומודלים של בינה מלאכותית מספק יתרונות רבים שהבולטים שבהם הם:

• דיוק משופר והתמודדות עם חריגים
  פלטפורמות RPA מתמודדות היטב עם מצבים מוגדרים מראש, שמבוססים על חוקיות המוכרת לרובוט המבצע, אבל במציאות לעיתים המידע המתקבל אינו בדיוק בפורמט לו מצפה הרובוט. במקרים כאלה הרובוט יעצור ונדרשת התערבות ידנית לצורך הפעלת שיקול דעת או התאמת מידע. מודל מתאים של בינה מלאכותית יכול לפתור אתגרים כאלה, ולסייע לפלטפורמת ה-RPA להתמודד עם מידע לא צפוי או שיקול דעת, באופן עצמאי וללא מגע יד אדם.
• יעילות משופרת
  לעיתים קרובות פלטפורמות RPA נדרשות להתמודד עם כמויות גדולות של מידע, לעיתים מידע מובנה ולעיתים מידע שאיננו מובנה. שימוש במודל בינה מלאכותית יכול להאיץ באופן ניכר את הטיפול במידע זה, ניתוחו, שליפת מידע נדרש והמרתו לתצורת מידע מובנה המובן לרובוט.
• קבלת החלטות
  פלטפורמות RPA מבוססות על קוד, שמוציא לפועל פעולות על פי חוקיות שתוכנתה מראש. זאת אומרת שאם הרובוט מקבל החלטה, היא מבוססת על לולאות תכנות קלאסיות (כגון If Then…) וללא הבנה אמיתית של צומת ההחלטה. שילוב של מודל בינה מלאכותית בצמתי החלטה של הרובוט יאפשר ל-AI לקבל החלטות על בסיס מקורות מידע ארגוני או מקורות מידע מוגדרים אחרים, וההחלטה תצא לפועל באמצעות רובוט ה-RPA.
• הפחתת עלויות
  השילוב של RPA עם מודלי AI מאפשר לארגונים לחסוך עלויות על ידי עיבוד מהיר יותר, הפחתה משמעותית של זמני עצירת הרובוט והעברת משימות נוספות מידיהם של עובדים אנושיים לביצוע על ידי RPA. מחקרים שונים בתחום מדברים על חסכון בהוצאות של מעל 25%, יחסית להוצאות לפני השימוש בבינה מלאכותית כמסייעת ל-RPA.

בשנה האחרונה אנחנו עדים ליותר ויותר פרויקטים של RPA שבהם אנו נדרשים לשלב יכולות של בינה מלאכותית. פרויקטים אלה מגיעים מסקטורים שונים והדרישות שונות, אך המשותף לכולם הוא חלוקת המשימות בין ה-RPA, שמשמש כמוציא לפועל שמסוגל להתממשק לכל מערכת ארגונית ולחקות פעולות של משתמש אנושי, לבין הבינה המלאכותית, שמוסיפה שכבת "אינטליגנציה", המסייעת לרובוט באותם מקומות שבהם לולאות התכנות הקלאסיות אינן מתאימות.

חטיבת ה-Enterprise Solutions ב-גליל סופטוור מתמחה בשיפור וייעול תהליכי עבודה ארגוניים באמצעות טכנולוגיות כגון RPA, Workflow ושימוש ביכולות בינה מלאכותית ולמידת מכונה.