Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w automatyzacji procesów biznesowych. W połączeniu z tradycyjnymi narzędziami, takimi jak Robotic Process Automation (RPA) oraz zarządzanie procesami biznesowymi (BPM), AI pozwala na usprawnienie operacji i zmniejszenie obciążenia pracowników. W tym artykule omówimy, jak AI jest wykorzystywana w automatyzacji, jakie przynosi korzyści oraz jakie wyzwania wiążą się z jej wdrożeniem.

Automatyzacja procesów biznesowych to wykorzystanie technologii i narzędzi informatycznych do zautomatyzowania, usprawnienia i optymalizacji różnych procesów w organizacji. Polega na zastąpieniu lub wsparciu ręcznych i powtarzalnych zadań przez systemy komputerowe, co przyczynia się do poprawy efektywności, skrócenia czasu realizacji i redukcji kosztów. Automatyzacja odgrywa kluczową rolę w eliminowaniu błędów ludzkich, minimalizowaniu opóźnień, a także w zwiększaniu satysfakcji klientów.

Sztuczna inteligencja (AI) to technologia, która naśladuje ludzkie myślenie i podejmuje decyzje na podstawie analizy danych. AI może uczyć się na podstawie doświadczeń, co pozwala jej na ciągłe doskonalenie swoich umiejętności. W połączeniu z automatyzacją, AI może przekształcić tradycyjne procesy biznesowe w bardziej inteligentne i efektywne systemy.

AI i automatyzacja to dwa różne, ale komplementarne pojęcia. Automatyzacja opiera się na wykonywaniu zaprogramowanych, powtarzalnych zadań przez roboty (RPA), podczas gdy AI podejmuje decyzje na podstawie danych. Współpraca tych technologii prowadzi do inteligentnej automatyzacji, czyli systemów zdolnych do adaptacji i optymalizacji procesów w czasie rzeczywistym.

Automatyzacja pozwala na oszczędność czasu oraz zwiększenie efektywności, co jest istotne zarówno dla firm dużych, jak i małych. Dodatkowo, wspiera poprawę jakości obsługi klienta oraz optymalizację procesów, co przyczynia się do długoterminowego rozwoju przedsiębiorstw. Automatyzację procesów decyzyjnych można zastosować w różnych branżach znacząco usprawniając działania organizacji poprzez zwiększanie efektywności, redukcję kosztów i poprawę jakości usług.

Idealnym przykładem, który obrazuje różnicę między automatyzacją a AI, są chatboty. Zwykłe chatboty automatyzują procesy, ale AI-powered chatboty mogą analizować intencje użytkownika i dostosowywać odpowiedzi w zależności od kontekstu.

Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji to jeden z najważniejszych kierunków rozwoju technologii. Połączenie AI z tradycyjną automatyzacją, taką jak Robotic Process Automation (RPA), zarządzanie procesami biznesowymi (BPM) oraz automatyzacje procesów biznesowych, pozwala na tworzenie inteligentnych systemów, które mogą wykonywać bardziej złożone zadania niż zwykłe algorytmy. Inteligentna Automatyzacja Procesów (IPA) łączy technologie RPA z analizą danych i sztuczną inteligencją, co umożliwia zastosowanie w skomplikowanych procesach biznesowych, takich jak generowanie kreacji reklamowych oraz analiza dużych zbiorów danych, co z kolei pozwala na prognozowanie i sugerowanie działań.

Inteligentna automatyzacja (IA) to połączenie RPA, AI i BPM. RPA wykonuje powtarzalne czynności, AI z uczeniem maszynowym analizuje dane i podejmuje decyzje, a BPM organizuje cały proces. Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego, systemy mogą zapewniać inteligentną, spersonalizowaną obsługę klienta, co podnosi jakość interakcji oraz efektywność usług. Dzięki temu systemy mogą działać bardziej autonomicznie i efektywnie.

Przykłady zastosowania:

• Obsługa klienta – chatboty oparte na AI odpowiadają na pytania klientów, redukując czas oczekiwania.
• Finanse i bankowość – AI analizuje transakcje i wykrywa potencjalne oszustwa.
• Medycyna – inteligentna automatyzacja przyspiesza analizę wyników badań.

Wdrożenie AI do procesów automatyzacji, w tym business process automation, przynosi szereg korzyści:

1. Redukcja kosztów – mniej pracy manualnej oznacza niższe koszty operacyjne.
2. Szybsze przetwarzanie danych – AI może analizować ogromne ilości informacji w krótkim czasie.
3. Eliminacja błędów ludzkich – automatyzacja zmniejsza ryzyko popełniania błędów.

W ostatnim roku aż 60% liderów biznesowych zoptymalizowało co najmniej jeden proces w swojej organizacji. Wśród różnych działów wyniki te prezentują się następująco:

• 57% zespołów IT wdrożyło optymalizację procesów,
• 53% działów finansowych i usług wspólnych,
• 54% zespołów operacyjnych i procesowych,
• 50% łańcucha dostaw wprowadziło usprawnienia.

Mimo to wciąż istnieje rozdźwięk między postrzeganiem a rzeczywistym poziomem dojrzałości w zakresie inteligencji procesowej. Jednym z powodów może być nadmierna zależność od tradycyjnych narzędzi mapowania procesów.

Aż 87% liderów ds. operacji i procesów deklaruje zaufanie do swoich obecnych narzędzi optymalizacyjnych. W nadchodzących dwóch latach największy potencjał do generowania wartości przypisują technologiom takim jak:

• mapowanie i modelowanie procesów,
• task mining,
• procesowe narzędzia umożliwiające dystrybucję wiedzy,
• obserwowalność systemów,
• process mining,
• metodologie Lean i Agile,
• orchestracja procesów,
• symulacja i analiza danych,
• narzędzia Six Sigma.

W dzisiejszym dynamicznym środowisku, automatyzacja procesów biznesowych staje się kluczowym elementem dla organizacji pragnących zwiększyć swoją efektywność i konkurencyjność.

Mimo swojego ogromnego potencjału, AI nie zawsze sprawdza się w każdej dziedzinie. Istnieją sytuacje, w których jej stosowanie przynosi więcej problemów niż korzyści. W poniższych punktach przyjrzymy się najczęstszym przypadkom, kiedy sztuczna inteligencja nie jest najlepszym rozwiązaniem i dlaczego warto w takich sytuacjach rozważyć inne podejścia.

AI potrzebuje stabilnych i dużych zbiorów danych do nauki i działania. Jeśli dane wejściowe zmieniają się szybko lub są nieprzewidywalne, modele AI mogą stać się nieaktualne, co prowadzi do błędnych decyzji.

Przykłady:

• Łańcuch dostaw – AI może optymalizować logistykę, ale w sytuacjach nagłych, np. przerwania dostaw surowców, jej prognozy mogą być niewiarygodne.
• Zarządzanie personelem – modele AI mogą analizować potrzeby kadrowe, ale nie zawsze przewidzą nagłe zmiany w zatrudnieniu, np. masowe zwolnienia czy strajki.

Zaawansowane systemy AI wymagają dużych zasobów obliczeniowych i specjalistycznej wiedzy, co generuje wysokie koszty wdrożenia i utrzymania.

Przykłady:

• Małe firmy – wdrożenie AI do automatyzacji procesów HR czy obsługi klienta może być zbyt kosztowne w porównaniu do tradycyjnych metod.
• Sektor publiczny – administracja rządowa często operuje na ograniczonych budżetach i nie może sobie pozwolić na pełne wdrożenie AI w automatyzacji procesów urzędowych.

Sztuczna inteligencja może wzmacniać uprzedzenia i dyskryminację, zwłaszcza jeśli modele uczą się na niepełnych lub stronniczych danych.

Przykłady:

• Automatyczna rekrutacja – AI stosowane do selekcji kandydatów może nieświadomie faworyzować określone grupy na podstawie historycznych wzorców.
• Systemy scoringowe w finansach – AI analizująca zdolność kredytową może błędnie klasyfikować klientów, odmawiając kredytu osobom, które w rzeczywistości są wypłacalne.

AI sprawdza się w powtarzalnych i przewidywalnych procesach, ale może zawodzić w sytuacjach, które wymagają intuicji i elastycznego podejścia.

Przykłady:

• Obsługa klienta – AI chatboty mogą skutecznie odpowiadać na typowe pytania, ale w przypadku skomplikowanych problemów klienta wymagają interwencji człowieka.
• Medycyna – AI wspomaga diagnostykę, ale w przypadku rzadkich lub nieznanych chorób lekarze nadal muszą polegać na własnej wiedzy i doświadczeniu.

AI w automatyzacji procesów może znacznie zwiększyć efektywność organizacji, redukując koszty i usprawniając wykonywanie rutynowych zadań. Jednak jej wdrożenie wymaga odpowiedniego podejścia, analizy potencjalnych zagrożeń i kosztów. W wielu przypadkach tradycyjne metody automatyzacji nadal pozostają bardziej praktyczne i opłacalne.

Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak AI może pomóc w automatyzacji Twojego biznesu, skontaktuj się z nami.

Dzięki naszym rozwiązaniom wspieramy firmy z różnych branż, dostosowując technologię do indywidualnych potrzeb i procesów. Oferujemy kompleksowe wdrożenia, doradztwo oraz optymalizację istniejących systemów.