Что такое интеллектуальная автоматизация

Как сочетаются алгоритмы, автоматизация и ИИ

Алгоритмы, автоматизация и ИИ могут сочетаться и в других контекстах. Например, NoOps — концепция автоматизации рабочих процессов ИТ-операций в такой степени, что они больше не требуют участия человека, — скорее всего, потребует не только алгоритмической автоматизации, но и сложных инструментов ИИ для принятия сложных решений на основе контекста, на которые алгоритмы сами по себе не способны.

Однако не все алгоритмы являются ПО. Например, можно утверждать, что рецепт — это разновидность алгоритма, поскольку он также представляет собой набор процедур. На самом деле, слово «алгоритм» имеет долгую историю, которая началась за много веков до того, как кто-то заговорил о программировании.

В областях бизнес-аналитики, исследований и анализа данных интеллектуальная автоматизация процессов помогает стимулировать рост, перспективное мышление и стратегическое позиционирование. Интеллектуальная автоматизация позволяет отслеживать повторяющиеся задачи и обнаруживать непродуктивные области. Автоматизируя задачи, которые занимают слишком много времени в работе, вы можете высвободить время сотрудников для более важных дел. Так они смогут уделять больше внимания инновациям и задачам, требующим стратегического мышления. Благодаря множеству задач, выполняемых ИА, вы можете создать культуру постоянного совершенствования.

Искусственный интеллект (ИИ) – это область компьютерных наук, которая решает когнитивные проблемы, обычно связанные с человеческим интеллектом. Это также обширная область, что охватывает и другие технологии, такие как машинное обучение и глубокое обучение. ИИ использует существующие данные для ежедневного повышения эффективности.

Генеративный ИИ, который может создавать письменный или визуальный контент, имитирующий работу реальных людей, стал ядром разговоров об ИИ в последний год или около того. Однако генеративный ИИ — лишь один из многих существующих типов ИИ, а большинство других форм ИИ — например, предиктивная аналитика — появились задолго до того, как запуск ChatGPT вызвал нынешний взлет ИИ.

Интеллектуальная автоматизация (ИА) – это процесс использования искусственного интеллекта (ИИ) для самосовершенствующейся автоматизации программного обеспечения. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) – это программная технология, которая автоматизирует повторяющиеся и трудоемкие рабочие процессы на стороне клиента, такие как заполнение форм, поиск информации или сортировка счетов. Роботы RPA – это программные роботы, которые взаимодействуют с любой цифровой системой так же, как и люди. Технологии интеллектуальной автоматизации повышают интеллект роботов RPA, чтобы они могли самостоятельно обучаться более сложным задачам и сценариям использования. Интеллектуальная автоматизация сочетает технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP), генеративный искусственный интеллект и оптическое распознавание символов (OCR), для оптимизации бизнес-операций.

В то же время ИИ, как правило, зависит от алгоритмов, которые помогают имитировать человеческий интеллект, и во многих (но не во всех) случаях целью ИИ является автоматическое выполнение задач или принятие решений. Но, опять же, не все алгоритмы и автоматизации имеют отношение к ИИ.

Машинное обучение (МО) – это наука об использовании статистических моделей и алгоритмов, позволяющих машинам без инструкций выполнять задачи. Используя закономерности, данные за прошлые периоды и логические выводы, машины прогнозируют результаты и действуют в соответствии с ними.

Искусственный интеллект

Алгоритмы МО используют большие объемы информации за прошлые периоды для обучения ИА на примерах входящей и исходящей информации. Интеллектуальная автоматизация позволяет создавать более точные и эффективные рабочие процессы без человеческого вмешательства.

Технология машинного зрения может обеспечить непрерывный поток новых изображений и объектов в вашу систему автоматизации. Машинное зрение можно использовать для создания систем ИА в таких областях, как медицинская визуализация, управление производственными процессами и автономное вождение.

Машинное зрение дает возможность программному обеспечению точно идентифицировать людей, предметы и места на изображениях. Оно помогает автоматизировать такие функции при работе с изображениями, как извлечение, идентификация и классификация. Для эффективного обнаружения мест, лиц и объектов достаточно загрузить библиотеку изображений.

На самом деле эти термины встречаются так часто и применяются к стольким пересекающимся областям, что их легко спутать. Например, вы можете предположить, что каждый алгоритм — это форма ИИ или что единственный способ автоматизировать что-то — это применить к этому ИИ.

Интеллектуальная автоматизация использует машинное обучение (МО) и другие когнитивные технологии для непрерывного сбора данных, их обработки и анализа. Этот непрерывный поток дает возможность предоставлять вашей компании аналитику на основе данных, благодаря чему ваша организация сможет принимать обоснованные и стратегические решения. Также со временем многократное использование решений, основанных на данных, может упростить многие рабочие процессы.

Аналогично, многие процессы, которые автоматизируют разработчики ПО и команды ITOps, не являются разновидностью ИИ. Например, конвейеры CI/CD обычно включают в себя множество автоматизированных рабочих процессов, но они не полагаются на ИИ для автоматизации процессов. Они используют простые процедуры, основанные на правилах (что, безусловно, означает, что они зависят от алгоритмов).