機器人流程自動化、生成式人工智能和協作機器人等技術可以幫助組織降低風險并改善一系列行業的結果。

近年來，自動化一直是創新的關鍵驅動力。COVID-19大流行和勞動力短缺導致機器人和人工智能的使用增加，以提高效率。

新的自動化系統由人工智能(AI)、業務流程管理和機器人流程自動化(RPA)等創新技術提供支持。

到2025年，全球自動化市場的價值預計將超過2650億美元。為了降低風險和改善結果，企業應該實施有效的自動化系統。然而，在當前的經濟環境下，在迫在眉睫的經濟衰退中確定投資領域并維持足夠的IT預算可能具有挑戰性。

本文概述了業務流程中的自動化系統，探索2023年及以后的趨勢。以下是可為您的企業帶來競爭優勢的三個自動化系統示例。

通過流程自動化簡化任務

RPA有助于自動執行重復的、低價值的任務，例如填寫表格和輸入數據。從金融到醫療保健等各個行業越來越多地采用RPA，隨著企業努力解決員工短缺問題并提高效率，其使用預計將在2023年顯著增加。

RPA用于人為錯誤可能性較高的單調任務。這樣，員工可以專注于更重要的任務并加快流程。人力資源管理是受益于RPA的最大部門之一。例如，國民健康服務的自動化入職操作讓醫院能夠以人類無法維持的速度不斷招聘新人才。

這可以為患者帶來挽救生命的結果，因為自動化還可以收集有意義的數據以預測何時需要工作人員。過去，由于擔心失業，自動化被視為一把雙刃劍。根據我們從事機器學習(ML)和AI項目的經驗，我們發現事實恰恰相反。

我們的合作伙伴已經使用AI通過數據和分析流程來增加人類工作的價值。同樣，RPA使人們更加關注始終需要人工交互的任務，我們預計這些趨勢將繼續加快步伐。

利用生成式AI進行數據分析

生成式AI是一種ML，它使用神經網絡創建新內容并解釋信息。這種技術已被廣泛用于創建圖像，但可能性是無窮無盡的——從軟件開發到欺詐檢測和風險管理。

為了降低風險和改善結果，企業應該實施有效的自動化系統。

企業可以使用這項技術進行預測性維護和更好的數據分析，包括網絡安全分析。根據Infotech Research Group的數據，到2023年底，AI將獲得來自組織的最多凈新投資。研究發現，35%的組織已經在投資它，而44%的組織計劃在未來這樣做新年。

具體而言，65%的組織表示他們計劃使用生成式AI進行業務分析或情報。許多組織都因缺乏結構化數據而苦苦掙扎。生成式AI可以對其進行解釋并生成對分析和輔助RPA有用的結構化數據。

過去，生成式人工智能因其學習偏見的能力而引發爭議，但這個問題可以通過適當的培訓來解決。

通過協作機器人提高效率

協作機器人或協作機器人是設計用于在一系列專業環境中與人類協作的機器。大流行造成的勞動力短缺加速了協作機器人在建筑等行業的采用。

根據建筑業培訓委員會的研究，在英國，31%的大中型建筑企業已經在2021年開始使用建筑技術，包括用于模塊化建筑的機械臂。

從舉起重物到便于檢查，協作機器人旨在與人類一起工作而不是取代人類，代表人類執行危險任務并確保工人安全。正因為如此，預計2023年它們在所有行業的使用都會增加。

結論：超前思考并為自動化做準備

智能自動化代表著一個不斷增長的市場，它將在2023年徹底改變企業的工作方式。從生成AI到協作機器人，隨著采用率的不斷增長，每個行業都將受到影響。

為自動化做準備是業務關鍵型優先事項。組織必須認識到其數據的價值，將其統一并開始訓練自己的機器以滿足特定的業務需求。這可以包括從在內容創建中試驗人工智能、為訓練模型選擇數據集，甚至建立專門的自動化研究中心。

最后，迫在眉睫的經濟衰退將不可避免地對希望實施自動化的企業構成挑戰。雖然假設削減會影響IT預算是現實的，但組織必須采取積極主動的方法進行創新。確定自動化的明確商業利益是關鍵。

以可持續的方式采用自動化可以顯著提高運營效率和利潤。轉變我們對流程和方法的思考方式對于2023年及以后的繁榮至關重要。