机器人流程自动化、生成式人工智能和协作机器人等技术可以帮助组织降低风险并改善一系列行业的结果。
近年来，自动化一直是创新的关键驱动力。COVID-19大流行和劳动力短缺导致机器人和人工智能的使用增加，以提高效率。
新的自动化系统由人工智能(AI)、业务流程管理和机器人流程自动化(RPA)等创新技术提供支持。
到2025年，全球自动化市场的价值预计将超过2650亿美元。为了降低风险和改善结果，企业应该实施有效的自动化系统。然而，在当前的经济环境下，在迫在眉睫的经济衰退中确定投资领域并维持足够的IT预算可能具有挑战性。
本文概述了业务流程中的自动化系统，探索2023年及以后的趋势。以下是可为您的企业带来竞争优势的三个自动化系统示例。
通过流程自动化简化任务
RPA有助于自动执行重复的、低价值的任务，例如填写表格和输入数据。从金融到医疗保健等各个行业越来越多地采用RPA，随着企业努力解决员工短缺问题并提高效率，其使用预计将在2023年显着增加。
RPA用于人为错误可能性较高的单调任务。这样，员工可以专注于更重要的任务并加快流程。人力资源管理是受益于RPA的最大部门之一。例如，国民健康服务的自动化入职操作让医院能够以人类无法维持的速度不断招聘新人才。
这可以为患者带来挽救生命的结果，因为自动化还可以收集有意义的数据以预测何时需要工作人员。过去，由于担心失业，自动化被视为一把双刃剑。根据我们从事机器学习(ML)和AI项目的经验，我们发现事实恰恰相反。
我们的合作伙伴已经使用AI通过数据和分析流程来增加人类工作的价值。同样，RPA使人们更加关注始终需要人工交互的任务，我们预计这些趋势将继续加快步伐。
利用生成式AI进行数据分析
生成式AI是一种ML，它使用神经网络创建新内容并解释信息。这种技术已被广泛用于创建图像，但可能性是无穷无尽的——从软件开发到欺诈检测和风险管理。
为了降低风险和改善结果，企业应该实施有效的自动化系统。
企业可以使用这项技术进行预测性维护和更好的数据分析，包括网络安全分析。根据Infotech Research Group的数据，到2023年底，AI将获得来自组织的最多净新投资。研究发现，35%的组织已经在投资它，而44%的组织计划在未来这样做新年。
具体而言，65%的组织表示他们计划使用生成式AI进行业务分析或情报。许多组织都因缺乏结构化数据而苦苦挣扎。生成式AI可以对其进行解释并生成对分析和辅助RPA有用的结构化数据。
过去，生成式人工智能因其学习偏见的能力而引发争议，但这个问题可以通过适当的培训来解决。
通过协作机器人提高效率
协作机器人或协作机器人是设计用于在一系列专业环境中与人类协作的机器。大流行造成的劳动力短缺加速了协作机器人在建筑等行业的采用。
根据建筑业培训委员会的研究，在英国，31%的大中型建筑企业已经在2021年开始使用建筑技术，包括用于模块化建筑的机械臂。
从举起重物到便于检查，协作机器人旨在与人类一起工作而不是取代人类，代表人类执行危险任务并确保工人安全。正因为如此，预计2023年它们在所有行业的使用都会增加。
结论：超前思考并为自动化做准备
智能自动化代表着一个不断增长的市场，它将在2023年彻底改变企业的工作方式。从生成AI到协作机器人，随着采用率的不断增长，每个行业都将受到影响。
为自动化做准备是业务关键型优先事项。组织必须认识到其数据的价值，将其统一并开始训练自己的机器以满足特定的业务需求。这可以包括从在内容创建中试验人工智能、为训练模型选择数据集，甚至建立专门的自动化研究中心。
最后，迫在眉睫的经济衰退将不可避免地对希望实施自动化的企业构成挑战。虽然假设削减会影响IT预算是现实的，但组织必须采取积极主动的方法进行创新。确定自动化的明确商业利益是关键。
以可持续的方式采用自动化可以显着提高运营效率和利润。转变我们对流程和方法的思考方式对于2023年及以后的繁荣至关重要。
