AI w automatyzacji procesów biznesowych: najważniejsze, co trzeba wiedzieć

Mniej czasu, mniej wysiłku i niższe koszty – to filary nowoczesnej firmy. Organizacje nieustannie szukają sposobów, by robić więcej mniejszym nakładem. I właśnie tu do gry wchodzi sztuczna inteligencja.

Co się jednak dzieje, gdy połączymy automatyzację procesów biznesowych (BPA) ze sztuczną inteligencją (AI)? Można liczyć na usprawnione operacje, mniej pracy ręcznej, mniejsze ryzyko ludzkich błędów – także przy złożonych zadaniach – oraz szybsze i lepiej uzasadnione decyzje. Istnieją jednak również potencjalne pułapki, o których warto wiedzieć.

W tym artykule analizujemy, jak AI zmienia funkcjonowanie firm, gdzie przynosi największe korzyści i na co powinny zwracać uwagę firmy każdej wielkości. Omawiamy też najbardziej obiecujące trendy, na których warto oprzeć właściwą strategię inteligentnej automatyzacji.

Czym jest automatyzacja procesów biznesowych z AI

Automatyzacja procesów biznesowych z AI (AI BPA) wykorzystuje technologie sztucznej inteligencji do automatyzacji powtarzalnych zadań i optymalizacji operacji.

Połączenie AI z tradycyjną automatyzacją pomaga firmom pracować mądrzej. Ogranicza powtarzalne zadania, zmniejsza liczbę błędów i ułatwia podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Weźmy obsługę klienta: chatboty oparte na AI mogą obsługiwać typowe zapytania, dzięki czemu zespoły mogą skupić się na bardziej złożonych problemach, które naprawdę wymagają udziału człowieka. W finansach AI potrafi szybko analizować duże wolumeny danych, aby wykrywać wzorce oszustw i identyfikować podejrzane transakcje szybciej niż metody ręczne.

Kluczowe elementy automatyzacji procesów z AI

Uczenie maszynowe (ML)

Ta technologia wykorzystuje algorytmy do analizowania wzorców w danych, uczenia się na ich podstawie i formułowania prognoz. Chodzi o to, że systemy ML automatycznie doskonalą się wraz z doświadczeniem, bez potrzeby jawnego programowania.

W firmie ML i AI pozwalają prognozować i optymalizować koszty operacyjne oraz łańcuchy dostaw dzięki przewidywaniu popytu, personalizować treści marketingowe na podstawie wcześniejszych zachowań i automatyzować wykrywanie oszustw w transakcjach finansowych dzięki analizie wzorców i danych.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pozwala maszynom rozumieć i interpretować ludzki język oraz wchodzić z nim w trafną i skuteczną interakcję. Dzięki temu interakcje między ludźmi a komputerami stają się płynniejsze i bardziej intuicyjne.

W tworzeniu rozwiązań automatyzacji procesów z AI wykorzystuje się je do:

• analizy sentymentu w opiniach klientów i wpisach w mediach społecznościowych;
• optymalizacji procesów biznesowych związanych z dokumentami, takimi jak umowy czy faktury;
• ulepszania funkcji wyszukiwania, pozwalając użytkownikom formułować zapytania w języku naturalnym.

Ponadto przetwarzanie języka naturalnego jest kluczową technologią w automatyzacji obsługi klienta.

Robotyczna automatyzacja procesów (RPA)

RPA, czyli robotyczna automatyzacja procesów, wykorzystuje boty programowe do wykonywania powtarzalnych zadań opartych na regułach, które zwykle wykonuje się ręcznie. Boty te naśladują sposób, w jaki ludzie korzystają z narzędzi cyfrowych (klikają, wpisują tekst, przenoszą pliki), ale robią to szybciej i bez błędów.

Analiza danych

Analiza danych polega na wykorzystaniu narzędzi i metod do przetwarzania, interpretowania i wizualizowania dużych wolumenów danych. Wynikające z nich analizy i wnioski pomagają firmom podejmować świadome decyzje, optymalizować operacje, realizować złożone zadania przy mniejszym zużyciu zasobów i przewidywać trendy.

Te technologie AI odgrywają też kluczową rolę w analityce predykcyjnej i obniżaniu kosztów operacyjnych.

Razem wszystkie te technologie tworzą potężny ekosystem, który może wnieść inteligentną automatyzację do wszystkich obszarów firmy: od obsługi klienta i marketingu po operacje i decyzje strategiczne.

Automatyzacja procesów biznesowych z AI w najlepszym wydaniu: obszary o największym wpływie

Po niemal dwóch latach entuzjazmu wokół generatywnej AI firmy wychodzą poza początkową euforię i skupiają się na tym, co najważniejsze: celowym wykorzystaniu tej technologii do tworzenia wartości. 71% firm eksperymentuje z generatywną AI lub rozszerza jej zastosowanie.

Ponadto 67% osób decydujących o AI deklaruje, że ich firma planuje zwiększyć inwestycje w generatywną AI w ciągu najbliższego roku.

Na jakich obszarach się skupić, aby w pełni wykorzystać automatyzację procesów biznesowych z AI?

Zarządzanie danymi i analityka

AI odgrywa kluczową rolę w przekształcaniu procesów biznesowych w oparciu o dane. Automatyzacja z AI może zrewolucjonizować wiele zadań – od wprowadzania danych po generowanie analiz w czasie rzeczywistym.

Na przykład algorytmy uczenia maszynowego mogą „przesiewać” dane klientów, aby wykrywać nawyki zakupowe, prognozować popyt i optymalizować zarządzanie danymi.

Zobacz, jak nasi deweloperzy low-code zaprojektowali w Retool narzędzie do fakturowania, które pozwoliło opanować złożoność hierarchicznego zarządzania licencjami. Rozwiązanie zapewnia lepsze zarządzanie danymi, automatyczne raporty i funkcje dashboardu. Dowiedz się więcej o tej realizacji.

Jak automatyzacja procesów biznesowych z AI ułatwia zarządzanie danymi:

• Automatycznie usuwa duplikaty i dba o jakość danych.
• Systemy automatyzacji oparte na AI mogą analizować dane historyczne, aby przewidywać trendy i zachowania klientów.
• Przetwarza duże wolumeny danych w kilka sekund i dostarcza wniosków, na podstawie których można działać.

Co więcej, AI w automatyzacji daje firmom dostęp do bardzo zaawansowanej analityki danych. Zamiast jedynie zbierać liczby, AI może przeszukiwać ogromne ilości informacji, wykrywać wzorce, formułować prognozy, a nawet proponować usprawnienia codziennych operacji.

Obsługa klienta

Chatboty i wirtualni asystenci oparci na AI odmienili obsługę klienta, zapewniając szybsze i trafniejsze odpowiedzi na zapytania. Odpowiadają natychmiast i spełniają tym samym oczekiwania 82% konsumentów, którzy chcą, by ich zapytania były rozwiązywane od razu.

Takie systemy automatyzacji procesów z AI zmniejszają potrzebę interwencji człowieka i usprawniają procesy dzięki płynnemu wsparciu dostępnemu 24/7. Gartner przewiduje, że do 2025 roku 80% zespołów wsparcia będzie korzystać z generatywnej AI, aby zwiększyć produktywność konsultantów i poprawić doświadczenie klientów.

Jak automatyzacja procesów z AI wspiera obsługę klienta:

• Wdrażając chatboty AI, firmy natychmiast obsługują zapytania klientów i skracają czas odpowiedzi.
• AI uczy się na danych klientów, aby zapewniać spersonalizowane wsparcie i przewidywać ich potrzeby.
• Automatyzacja typowych zadań pozwala firmom obniżyć koszty obsługi klienta.

Sprzedaż i marketing

Automatyzacja z AI pomaga firmom optymalizować strategie sprzedażowe i marketingowe. Pozwala zespołom dopasowywać doświadczenie klienta do różnych grup odbiorców, przejmuje rutynowe zadania, takie jak obsługa leadów, i wykorzystuje dane klientów, by kampanie były skuteczniejsze.

Jak AI wspiera sprzedaż i marketing:

• Nadaje leadom priorytety według prawdopodobieństwa konwersji i pomaga zespołom sprzedaży skupić się na najcenniejszych szansach.
• AI dopasowuje komunikaty marketingowe do zachowań i preferencji każdego klienta.
• Od wysyłki e-maili follow-up po zarządzanie kampaniami w mediach społecznościowych – AI ogranicza ręczną pracę i pozwala zespołom skupić się na strategii.

Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak Akveo stworzyło rozwiązania automatyzujące generowanie leadów dla funduszu venture capital, przeczytaj tę realizację.

Automatyzacja przepływów pracy i zadań

Przekształcenie codziennych przepływów pracy często zmienia sposób, w jaki zespoły współpracują. Pracownicy znajdują nowe sposoby rozwiązywania problemów i wykazywania się kreatywnością. Mniej czasu poświęconego na monotonne, powtarzalne zadania oznacza więcej miejsca na to, co najważniejsze: generowanie nowych pomysłów, ulepszanie procesów i realizację celów długoterminowych. Co ciekawe, 72% pracowników uważa, że AI wnosi wartość dodaną do ich procesów pracy.

Jak AI wspiera automatyzację w firmie:

• Oprogramowanie do automatyzacji z AI może kierować dokumenty i wnioski o akceptację, eliminując wąskie gardła w procesach takich jak zakupy czy zarządzanie umowami.
• Pomaga przydzielać zadania według dostępności i kompetencji pracowników, co poprawia wykorzystanie zasobów.
• Śledzenie postępów w czasie rzeczywistym pomaga dotrzymywać terminów; jeśli coś zbacza z kursu, menedżerowie mogą to wcześnie zauważyć i zareagować, zanim pojawi się większy problem.

Ponadto automatyzacja procesów z AI usprawnia powtarzalne i rutynowe zadania, dzięki czemu pracownicy mogą zająć się działaniami kreatywnymi i o wysokiej wartości dodanej. Na przykład AI może przejąć wprowadzanie danych, przetwarzać faktury lub odpowiadać na zapytania klientów za pośrednictwem chatbota.

Rozwój low-code dla szybkiej automatyzacji procesów

Jak firmy mogą tworzyć aplikacje na zamówienie bez zaawansowanej wiedzy technicznej? Umożliwiają to platformy low-code, które pozwalają szybko i sprawnie projektować dopasowane rozwiązania.

Platformy te pozwalają zespołom tworzyć aplikacje przy użyciu bardzo niewielkiej ilości kodu, a nawet bez niego. To doskonały wybór, gdy trzeba szybko zbudować rozwiązania automatyzacyjne dopasowane do specyficznych potrzeb firmy.

Jak automatyzacja procesów z AI i low-code zwiększają efektywność:

• Szybszy rozwój: zamiast czekać miesiącami, zespoły mogą uruchamiać aplikacje w zaledwie kilka tygodni, co przyspiesza wszystkie projekty.
• Niższe koszty: te narzędzia ograniczają potrzebę kosztownego programowania i sprawiają, że projekty stają się bardziej przystępne cenowo.
• Łatwa adaptacja: przepływy pracy i aplikacje mogą ewoluować wraz z potrzebami bez konieczności budowania wszystkiego od zera.

Połączenie rozwoju low-code z możliwościami sztucznej inteligencji pozwala firmom szybciej wprowadzać innowacje i automatyzować procesy nawet przy ograniczonych zasobach technicznych. Dzięki rozwiązaniom low-code/no-code firmy mogą też angażować w automatyzację pracowników bez profilu technicznego, co zwiększa zwinność i zmniejsza zależność od działu IT.

AI w automatyzacji przedsiębiorstwa: jakie są ryzyka?

Inteligentniejsze narzędzia już teraz gruntownie zmieniają sposób pracy firm, ale nawet najskuteczniejsze zespoły często napotykają przeszkody przy wdrażaniu nowych technologii w swoich procesach. Niektóre z największych wyzwań są mniej widoczne – na przykład zapewnienie sprawnego działania systemów czy dopasowanie ich do ogólnych celów firmy.

Wdrażanie nowych systemów nie zawsze jest proste. Niektóre zespoły wciąż są na etapie rozpoznania, a innym po prostu brakuje czasu lub zasobów, by w pełni się temu poświęcić. Takie trudności są normalne, ale pokazują, że zmiana nie następuje z dnia na dzień.

Mimo to usprawnienie przepływów pracy może się bardzo opłacić: uwalnia czas i pomaga pracownikom skupić się na tym, co napędza rozwój firmy. Trzeba jednak znać również jego wady. Oto kilka typowych wyzwań, które firmy powinny brać pod uwagę.

Utrata miejsc pracy

Jednym z najczęściej omawianych ryzyk automatyzacji z AI jest możliwa likwidacja miejsc pracy. AI może wpłynąć na około 60% miejsc pracy, co niepokoi część pracowników. Coroczne globalne badanie pracowników PwC pokazuje, że 30% obawia się, iż w ciągu najbliższych lat ich stanowisko zastąpi technologia.

Na co zwrócić uwagę:

Wpływ na stanowiska wymagające niższych kwalifikacji

Stanowiska w branżach takich jak produkcja, logistyka i obsługa klienta są szczególnie narażone na automatyzację, co budzi niepewność wśród pracowników.

Pojawianie się nowych ról

Choć AI może ograniczyć część zadań, daje też pracownikom możliwość skupienia się na działaniach o większej wartości dodanej. Forrester przewiduje, że do 2030 roku z powodu generatywnej AI zniknie tylko 1,5% miejsc pracy, a 6,9% ulegnie przekształceniu.

Co mogą zrobić firmy:

Kadra zarządzająca powinna otwarcie wyjaśniać, co się zmienia i dlaczego – to buduje zaufanie i utrzymuje motywację. Jednym ze sposobów wspierania zespołów w tej zmianie są szkolenia, które pomagają poszerzać kompetencje i nabierać pewności w pracy z nowymi narzędziami.

Stronniczość i kwestie etyczne

Systemy AI są tylko tak dobre, jak dane, na których je wytrenowano. Model AI wytrenowany na „złych” danych może utrwalać, a nawet wzmacniać uprzedzenia w procesie decyzyjnym. Problemy mogą pojawić się zwłaszcza w rekrutacji, udzielaniu kredytów i obsłudze klienta, gdzie stawka jest wysoka, a sprawiedliwość ma kluczowe znaczenie.

Warto zastanowić się nad kilkoma kwestiami:

• Jeśli informacje, na których opierają się decyzje, już są stronnicze, wyniki mogą być niesprawiedliwe – zwłaszcza gdy chodzi o decyzje o zatrudnieniu.
• Niektóre systemy są tak złożone, że trudno wyjaśnić, w jaki sposób podejmują decyzje. Utrudnia to ustalenie, kto ponosi odpowiedzialność, gdy coś pójdzie nie tak.

Co mogą zrobić firmy:

Firmy powinny wybierać przejrzyste modele AI i starannie nadzorować dane treningowe, aby ograniczyć ryzyko stronniczości.

Obawy związane z bezpieczeństwem danych

AI może być podatna na cyberataki: atakujący mogą próbować zakłócić zautomatyzowane procesy lub manipulować podstawami decyzji na swoją korzyść.

• Wycieki danych: systemy AI często przetwarzają ogromne ilości wrażliwych danych, co czyni je priorytetowym celem atakujących.
• Manipulacja modelami: atakujący mogą próbować manipulować modelami AI, aby fałszować wyniki firmy lub naruszyć integralność systemu.

Co mogą zrobić firmy, aby zapewnić bezpieczeństwo danych:

Firmy powinny stawiać na solidne środki cyberbezpieczeństwa, takie jak regularne aktualizacje systemów i stałe monitorowanie podejrzanych działań, aby wyprzedzać potencjalne zagrożenia.

Brak wiedzy i wizji w zakresie automatyzacji procesów z AI

Aby w pełni wykorzystać automatyzację, firmy potrzebują jasnego planu zgodnego z ich celami. W praktyce jednak wiele zespołów rusza bez solidnej strategii i wystarczającej wiedzy.

Bez wyraźnego kierunku inicjatywy mogą zawieść: wdraża się narzędzia bez realnego celu, które nie skalują się zgodnie z oczekiwaniami. Bez potrzebnego doświadczenia łatwo skończyć z rozwiązaniami, które dobrze wyglądają na papierze, ale nie rozwiązują rzeczywistych problemów.

Co mogą zrobić firmy:

Warto inwestować w szkolenia z zakresu AI, określić jasną strategię automatyzacji procesów z AI i zaczynać od małych, skalowalnych projektów.

Jaka przyszłość czeka AI w automatyzacji procesów biznesowych?

Automatyzacja procesów biznesowych to jedno z największych wyzwań dla firm, które chcą pozostać konkurencyjne w szybko zmieniającej się gospodarce cyfrowej. Istnieje już wiele zaawansowanych rozwiązań automatyzacji procesów z AI. Czy to oznacza, że narzędzia AI osiągnęły dojrzałość? Bynajmniej. Postęp technologiczny trwa, a automatyzacja z AI dopiero nabiera rozpędu.

Przyjrzyjmy się bliżej trendom, które kształtują przyszłość automatyzacji z AI.

Hiperautomatyzacja

AI jest motorem hiperautomatyzacji. Koncepcja ta zakłada kompleksową automatyzację nie tylko prostych zadań, ale także całych złożonych procesów biznesowych i przepływów pracy. Firmy nie będą już ograniczać się do automatyzacji pojedynczych zadań – podejścia często mało praktycznego i mało skutecznego. Zamiast tego połączą AI, robotyczną automatyzację procesów i platformy low-code, aby automatyzować całe łańcuchy działań we wszystkich działach firmy.

Spersonalizowana automatyzacja dla większej satysfakcji klientów

Automatyzacji nie da się przenieść z jednej firmy do drugiej metodą kopiuj-wklej. Narzędzia dynamicznie się dostosowują i dopasowują przepływy pracy tak, by precyzyjnie odpowiadały na każdą sytuację. Dzięki temu klienci o różnych potrzebach mogą automatycznie otrzymywać spersonalizowane odpowiedzi, kroki onboardingu czy wsparcie. Taki sposób pracy usprawnia operacje i wyraźnie poprawia doświadczenie klientów.

Demokratyzacja automatyzacji

Łatwe w obsłudze platformy automatyzacji procesów z AI, oparte na uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego, pozwalają nawet użytkownikom bez profilu technicznego automatyzować część swojej pracy bez pomocy działu IT. Ten trend, napędzany przede wszystkim rosnącą popularnością low-code, znacznie przyspieszy innowacje w firmach.

Procesy samonaprawiające się

Tradycyjne systemy automatyzacji w dużej mierze zależą od interwencji człowieka. Gdy złożony proces nie działa poprawnie, specjaliści IT (a czasem citizen developerzy) muszą go zaktualizować. Systemy inteligentnej automatyzacji procesów monitorują natomiast zautomatyzowane przepływy pracy, wykrywają błędy i samodzielnie je korygują, bez udziału człowieka.

Innymi słowy, automatyzacja procesów i zarządzanie procesami biznesowymi z AI stają się coraz bardziej „autonomiczne”. Narzędzia uczenia maszynowego i AI uczą się na bieżących procesach i optymalizują przepływy pracy, aby osiągnąć wyższą efektywność operacyjną.

Integracja IoT i edge computingu

W branżach takich jak produkcja, logistyka i energetyka podłączone urządzenia już dziś dostarczają danych w czasie rzeczywistym, które pozwalają podejmować lepiej uzasadnione decyzje. Te informacje są kluczowe: dają systemom automatyzacji dokładnie te dane, które są potrzebne, by zapewnić płynne działanie, jak najwcześniej wykrywać problemy i stale ulepszać codzienne operacje.

Zautomatyzowane systemy będą podejmować decyzje w czasie rzeczywistym bezpośrednio na brzegu sieci („edge”), czyli jak najbliżej źródła danych.

Etyka i ład

Automatyzacja w firmach oparta na AI staje się coraz inteligentniejsza. W tym kontekście firmy potrzebują solidnych ram, które zagwarantują, że systemy automatyzacji będą działać przejrzyście, unikać stronniczości, przestrzegać przepisów i w każdej chwili dawać się wyjaśnić.

Podsumowanie

Odpowiednia technologia to tylko część sukcesu projektu AI. Równie ważne jest zaangażowanie właściwych ludzi i procesów. Kluczowe jest zachowanie równowagi między postępem technologicznym a nadzorem człowieka, planowaniem strategicznym i zasadami etycznymi.

Jeśli chcą Państwo wdrożyć w firmie technologie automatyzacji procesów oparte na AI, Akveo może w tym pomóc. Nasz zespół oferuje usługi automatyzacji procesów biznesowych, takie jak automatyzacja przepływów pracy, rozwój low-code i robotyczna automatyzacja procesów, aby pomóc w pełni wykorzystać transformację cyfrową przy ograniczonym ryzyku.

Przygotujmy wspólnie przyszłość Państwa firmy!