Искусственный интеллект и управление документами и контентом

Данная заметка известного американского эксперта и эксперта ИСО, лидера проекта разработки технических спецификаций ISO/TS 22957 Роберта Блатта (Robert Blatt – на фото) была опубликована 19 января 2026 года в социальной сети LinkedIn.

Вычислительная мощь, возможности и скорости новейших процессоров значительно возросли за последние несколько лет, наряду со значительным уменьшением размера «чипов». Эти достижения сделали возможным использование ИИ в постоянно расширяющемся спектре вариантов применения, охватывающем, помимо обработки сохраняемой в электронном виде информации (Electronically Stored Information, ESI), среды управления информацией/документами в т.ч. промышленное производство, автоматическую обработку телефонных звонков/чатов, а также множество иных возможностей. 

Опубликовано множество статей и проведено немало дискуссий, посвященных технологиям, связанным с искусственным интеллектом, - но все они на деле устаревают вскоре после разработки / публикации ввиду быстрых темпов развития технологий. С учётом этого сказанное ниже посвящено исключительно использованию технологий ИИ и роботехнической автоматизации технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA), связанных с маршрутизацией и обработкой электронной информации (ESI), - также известных как технологии управления контентом/документами, которые стабилизировались в последние годы. Такая обработка включает в себя: классификацию, маршрутизацию, установление и отслеживание сроков хранения, проведение уничтожения либо передачи на архивное хранение и т.д., в соответствии с потребностями в ней для целей управления и повышения качества сохраняемой электронной информации (ESI).

Многие организации стремятся использовать ИИ-компоненты для обработки контента существующих облачных хранилищ данных, с целью обработки уже хранящихся в них больших объёмов электронной информации организации, которая не классифицирована должным образом и для которой требуется установить сроки хранения и действия по их истечении. 

Данный подход не является вполне эффективным (и не дает точных результатов), поскольку большая часть электронной информации организации, требующей формального управления сроками хранения и уничтожением/передачей, создаётся посредством использования разнообразных приложений, генерирующих большие объёмы информации, который не может быть обработан вне соответствующего контроля и управления, осуществляемого этими приложениями. 

Более того, значительная часть электронной информации, хранящихся в облачных хранилищах данных, представляет собой нерелевантную информацию и дубликаты, которые следовало бы удалить вместе с черновиками, замененными обновлёнными версиями. Игнорирование этого обстоятельства при использовании ИИ-компонентов для классификации электронной информации и/или назначения ей сроков хранения и действий по их истечении приводит к недостаточному уровню соблюдения законодательно-нормативных требований к срокам хранения/уничтожению, особенно для финансовых организаций, которые жёстко регулируются и/или стремятся соблюдать разнообразные требования федеральных и региональных регуляторов.

Роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (RPA), использование которой для обработки входящей электронной информации началось ещё 15 лет тому назад, до недавнего времени применялась в первую очередь из-за значительного увеличения объёмов требующих различного рода обработки электронных данных, с целью снизить становившиеся непомерными затраты на ручную обработку этой входящей электронной информации. 

Еще один фактор, приводивший к сокращению количества использующих RPA организаций, был связан с ограниченностью количества продвинутых функциональных возможностей, выходящих за рамки маршрутизации входящих документов. 

Прямым результатом быстрого роста скорости обработки и мощности компьютеров/серверов, а также снижения стоимости памяти стало то, что организации стали чаще внедрять различные вариации ИИ не только для маршрутизации входящего электронного контента, но и для дальнейшей обработки и управления огромными объемами электронной информации. 

Еще одним фактором, способствующим быстрому внедрению технологий ИИ организациями, является их способность заменить вмешательство человека в различные действия, реализуемая на основе платформ обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и искусственного интеллекта – речь идёт о таких действиях, как, например, как маршрутизация телефонных звонков, обработка электронной информации и т.д. Этот переход привел к огромным преимуществам в плане экономии расходов, что позволяет организациям перенаправлять ресурсы в более важные виды деятельности.

ИИ - это не какие-то автономные решения, а скорее платформа или фундамент, состоящий из множества слоёв, начиная с классической версии ИИ, где эти технологии начинались с базовой функциональности «да/нет», на самом деле ставшей началом того, что мы привыкли называть RPA. 

Концепция RPA заключается в том, чтобы оценить, появились ли (находились ли) определённые слова в определенной близости друг от друга. Модуль будет маршрутизировать/обрабатывать электронную информацию очень специфическим образом на основе правил, установленных системными программистами во время внедрения и обучения. Если ни одно из условий (маршрутизации – Н.Х.) не было выполнено, то электронная информация будет направлена на анализ «человеку», а затем «правила» будут обновлены соответствующим образом, обеспечивая, что такой тип информации впоследствии будет обрабатывался надлежащим образом. На этом первоначальном фундаменте обработки было основано то, что сейчас называется «машинным обучением» (machine learning, ML), когда затем были подключены как контролируемое, так и неконтролируемое обучение, классификация и регрессионный анализ.

Важно отметить, что эти технологии, ставшие за последние 10 лет более зрелыми, продолжают развиваться очень быстрыми темпами, и что все вариации ИИ требуют времени и ресурсов для проведения «обучения» и мониторинга работы модулей с целью выполнения необходимых организации измерений уровня надежности и возможности доверять. В состав ресурсов обычно входят репрезентативные ресурсы руководителей, юристов, владельцев бизнеса, аудиторов и т.д. Эти ресурсы, представляющие владельцев бизнеса, юристов, аудиторов и т.д., необходимы для мониторинга необходимых журналов аудита (все модули ИИ/RPA должны генерировать журналы обработки), уровней точности и надежности для определения степени достоверности результатов этой обработки.

Ключевым моментом при рассмотрении вопросов автоматизации с использованием технологий ИИ обработки, классификации, установления и отслеживания сроков хранения, а также обработки в рамках судебных процессов, является необходимость помнить о том, что эта ключевая технология (ИИ - Н.Х.) все еще быстро развивается. Важно признать этот момент и помнить, по-прежнему требуются политика и ресурсы организации для ведения мониторинга результатов технологии, с целью обеспечения того, что решение работает надлежащим образом и соответствует всем применимым законодательно-нормативным требованиям и иным установленным процедурам.

Эти технологии вместе, с другими приложениями, генерирующими и/или обрабатывающими электронную информацию, следует принимать во внимание при выполнении оценки надёжности и доверенности на основе положений стандарта ISO 18829:2017 «Управление контентом - Оценка внедрений систем управления контентом, информацией и документами - Доверие» (Document management - Assessing ECM/EDRM implementations – Trustworthiness, см. https://www.iso.org/standard/63513.html и https://www.iso.org/obp/ui/en/#!iso:std:63513:en , а также мой пост http://rusrim.blogspot.com/2017/06/iso-188292017-ecm.html - Н.Х.).

Мой комментарий: В России данный стандарт был недавно адаптирован как ГОСТ Р ИСО 18829-2024 «Управление документооборотом. Оценка внедрений ECM/EDRM. Достоверность», см. https://protect.gost.ru/document1.aspx?control=31&baseC=6&id=264164  и мой пост http://rusrim.blogspot.com/2024/11/18829-2024-ecmedrm.html .

При проведении любой такой оценки важно понимать, наряду с другими аспектами оцениваемой среды, как эти технологии были реализованы и как осуществлялся мониторинг их применения. Применение этих технологий в интеграции со структурированными приложениями, генерирующими электронную информацию, является важным аспектом, который никогда не следует упускать из виду в ходе обычной повседневной обработки и особенно во время проведения проектов или деятельности по оценке стратегического управления информацией/документами.

Роберт Блатт (Robert Blatt)

Источник: сайт LinkedIn
https://www.linkedin.com/pulse/contentrecords-management-ai-robert-blatt-igp-mit-lit-cigo-chpp-i0ajc/ 

Роботехническая автоматизация, управление документами и крах модели жизненного цикла, часть 2

(Окончание, начало см. http://rusrim.blogspot.com/2025/04/1_01931755518.html )

«Континуальное» мышление: Проектирование систем и процессов, изначально ориентированное на обеспечение подотчётности

Модель континуума документов предлагает более гибкий и адаптируемый подход. В отличие от модели жизненного цикла, в модели континуума не предполагается последовательное прохождение документами ряда стадий. Вместо этого допускается возможность того, что документы одновременно участвуют в процессах создания, захвата, упорядочивания и размножения/распространения с целью сохранения общественной памяти. Эти действия происходят непрерывно и в нескольких «измерениях», таких как время, контекст и заинтересованные стороны.

RPA-автоматизация более комфортно вписывается в эту концепцию. Модель континуума поощряет встраивание функциональных возможностей для управления документами на этапе проектирования систем. Боты не являются интегрированными поставщиками документов для системы управления документами. Подотчетность встроена в архитектуру систем, а не обеспечивается пост-фактум.

Данное переосмысление также позволяет отреагировать на вызываемые автоматизацией проблемные вопросы культурного плана. Модель континуума поддерживает проектирование сред управления документами, которые отражали бы такие основные общественные ценности, как прозрачность, справедливость и доверие. Она поощряет разработку стандартов метаданных, которые обеспечивают наличие сведений о происхождении документов; протоколов доступа, соответствующих государственной политике; и стратегий обеспечения долговременной сохранности, которые служат как потребностям деловой деятельности, так и общественным интересам.

Воздействие на культуру и общество: За пределами офиса

Переход от идеологии жизненного цикла к континуальному мышлению - это не просто технический вопрос. Такой переход отражает более широкие культурные изменения в том, как мы понимаем работу, память и ответственность.

RPA-автоматизация трансформирует труд. Рутинные задачи исчезают, а цифровая грамотность становится необходимой компетенцией. Вследствие этого перехода возникают новые информационные потоки, и если ими не управлять надлежащим образом, то результатом может стать институциональная амнезия или неуправляемая сложность. В государственном секторе RPA-автоматизация может сократить взаимодействие с людьми в критические моменты, заменяя решения, принимаемые в ходе дискуссий, на решения, принимаемые алгоритмами. Это влечёт за собой серьезные последствия в плане общественного доверия.

В то же время RPA-автоматизация открывает возможность для разработки систем управления, которые являются проактивными (действующими на опережение), встроенными и инклюзивными. Это требует выхода за рамки унаследованных моделей. Модель жизненного цикла, с ее опорой на последовательные стадии, плохо подходит для постоянных потоков цифровой информации. Модель континуума, напротив, как раз создана для таких сред. Она признает, что автоматизация является не помехой для стратегического управления, а частью его ландшафта.

На пути к «дружественному автоматизации» управлению документами

Сегодня специалисты по управлению документами должны выступать в роли проектировщиков систем, специалистов по управлению рисками и консультантов по этическим вопросам. Их необходимо привлекать на ранних этапах внедрения RPA-автоматизации, с целью обеспечить, чтобы боты генерировали не только эффективные, но и заслуживающие доверия документы. Специалисты по управлению документами должны выступать за качество метаданных, за прозрачные правила доступа и за непрерывность памяти как в неавтоматизированных, так и в автоматизированных системах.

Самое главное, специалисты по управлению документами должны полагаться на модели, которые отражают сложность современной информационной среды. Модель континуума документов с её акцентом на встроенность, плюрализм и долгосрочную ценность, как раз обеспечивает такую основу.

Мой комментарий: Модель континуума существует уже много лет, однако пока что не пользуется популярностью нигде, кроме Австралии (и то лишь потому, что для Австралии это такое же национальное изобретение и предмет гордости, как для России машиночитаемые доверенности). Более того, «молясь» на модель континуума на словах, на практике австралийские специалисты продолжают пользоваться доброй старой моделью жизненного цикла – естественно, не называя этого «Вольдеморта» по имени! :)

Сегодня мы уже не просто сохраняем сведения о прошлом. Теперь мы проектируем «машинную» память для будущего. Будет ли эта память служить общественному благу, будет зависеть не только от инструментов, которые мы используем, но и от моделей, которые мы выбираем для осмысления.

Эндрю Поттер (Andrew Potter)

Источник: сайт Substack
https://substack.com/inbox/post/160812876?r=5cqz6j

Роботехническая автоматизация, управление документами и крах модели жизненного цикла, часть 1

Данный пост эксперта в области управления электронными документами, эксперт ИСО от США и сотрудника компании MetaArchivist Consulting Энди Поттера (Andy Potter - на фото) был опубликован 7 апреля 2025 года в социальной сети Substack.

Переосмысление стратегического управления в эпоху автоматизации

Скрывающаяся в расширяющейся «тени» автоматизации в целом, роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA) меняет способы функционирования организаций и способы создания, управления и запоминания информации обществом. Роботехническая автоматизация (RPA), которая использует программных ботов, обученных выполнять повторяющиеся, основанные на правилах задачи, стала распространённым инструментом оперативной деятельности организаций. Она используется для заполнения электронных таблиц, маршрутизации форм, выявления аномалий и извлечения знаний и представлений, - и всё это в масштабах и на скоростях, намного превышающих человеческие возможности.

Хотя RPA-автоматизация давно уже применяется для решения деловых задач, на её последствия для управления документами и информацией обращалось гораздо меньше внимания. Сейчас мы вступаем в эпоху, когда не люди, а боты всё чаще становятся основными создателями транзакционных документов. Эти перемены выявляют критические по важности недостатки в том, как мы понимаем управление документами. В частности, RPA-автоматизация ставит под сомнение адекватность традиционной модели жизненного цикла документов и подчеркивает актуальность более целостной и многогранной модели континуума документов.

Мой комментарий: Я скептически отношусь к попыткам «похоронить» идеологию жизненного цикла документов на основании каких-то «высоконаучно-философских» соображений. На практике всё зависит от того, с какими документами мы имеем дело и для каких целей они используются. Некоторые виды документов (например, практически вся традиционная организационно-распорядительная документация, бухгалтерская документация и др.), у которых период активного использования в деловой деятельности ограничен, после чего документы про большей части сохраняются во исполнение законодательно-нормативных требований и в качестве исторической памяти, как укладывались, так и в будущем будут вполне укладываться в рамки модели жизненного цикла – просто потому, что эта модель отражает то, что происходит с этими документами в реальной жизни. Есть иные виды документов (научно-техническая документация, медицинские документы и т.п.), которые и раньше, когда RPA ещё не изобрели, толком не вписывались в модель жизненного цикла – потому, что многие из них активно используются в деловой деятельности очень и очень долго, пока существует объект/субъект, а нередко и дольше; и могут непрерывно пополняться и уточняться с течением времени.

От ботов к документам: Проблема стратегического управления

RPA-системы производят огромные объемы документов: это, например, журналы аудита, подтверждающие квитанции, отчеты с большим количеством метаданных и деревья принятия решений. Однако за простотой их использования скрывается сложность стратегического управления ими. Боты могут создавать документы вне корпоративных систем, опускать критически важные метаданные или же не обеспечивать назначение и отслеживание надлежащих сроков хранения. Во многих случаях RPA функционирует «на периферии», автоматизируя работу в отсутствие учитывающих конкретные обстоятельства защитных мер, которые бы обеспечивали аутентичность документов, их надёжность и пригодность к использованию во времени.

Еще более тревожным является то, что при такой автоматизации нередко отсутствует формальная структура подотчётности. Кто несёт ответственность в случае, когда бот неправильно обрабатывает заявление гражданина на получение пособия - проектировщик рабочего процесса, ИТ-администратор или же специалист по управления документами, с которым никто никогда не советовался? Такая неоднозначность делает потребность в надёжном стратегическом управлении документами очевидной и срочной.

Модель жизненного цикла: Иллюзия, ограниченная временем

Традиционная модель жизненного цикла документов организует управление документами на последовательных стадиях создания, использования и уничтожения/передачи на архивное хранение. Данная модель предполагает своего рода линейность процессов управления: документ рождается, работает и в конечном итоге уничтожается или архивируется.

Мой комментарий: Это самый простой и возможно, самый распространённый на практике вариант жизненного цикла документов – однако далеко не единственный! У специфических видов документов жизненный цикл может быть более сложным, включать больше этапов и/или рекурсию, использование документов по иному назначению и т.п.

RPA-авто делает эту модель неадекватной. Боты могут непрерывно создавать документы, часто вне формальных рабочих процессов. Некоторые документы могут иметь краткосрочную ценность для оперативной деятельности, но при этом - долгосрочную ценность в качестве доказательную. Границы между созданием и использованием документа или между использованием и окончательным уничтожением/передачей уже не являются столь чёткими, как раньше.

Модель жизненного цикла также опирается на дискретные процессы передачи документов между системами и хранителями. Переход на очередную стадию жизненного цикла - от создания к активному использованию, а затем к архивному хранению - представляется как переход документов от одного ответственного действующего лица к другому. Когда, однако, боты являются и создателями, и обработчиками документов; и когда рабочие процессы функционируют непрерывно – такого рода передачи уже не происходят. Что происходит, если документ никогда официально не декларируется (регистрируется), или если ни один человек не участвует в экспертизе его ценности?

Мой комментарий: С моей точки зрения, вопросы здесь поставлены неверно. Этапы жизненного цикла конкретных видов отражают реальные особенности связанной с этими документами деловой деятельности, а также относящиеся к ним законодательно-нормативные требования, контрактные обязательства, общественные ожидание и т.п. Эти особенности могут быть связаны с видами обработки, правами доступа, ответственными хранителями и т.п. Наличие единой системы обработки не обязательно меняет состав этапов – так, объединение создания, оперативного использования и длительно хранения электронных документов в рамках одной системы не отменяет наличие этапов создания, активного использования, ведомственного и архивного хранения.

Также не относятся к делу вопросы регистрации и установления сроков хранения. Например, при наличии чётко сформулированных законодательно-нормативных и корпоративных требований сроки хранения большинства документов можно прекрасно устанавливать и отслеживать и без участия человека.

(Окончание следует, см. http://rusrim.blogspot.com/2025/05/2.html )

Эндрю Поттер (Andrew Potter)

Источник: сайт Substack
https://substack.com/inbox/post/160812876?r=5cqz6j

Гиперавтоматизация: Новый рубеж эффективности деловой деятельности

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 2 апреля 2024 года на блоге компании Formtek.

Роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA) совершает революцию в деловом мире. Автоматизируя повторяющиеся задачи, RPA-автоматизация трансформирует способы ведения компаниями своей оперативной деятельности, что приводит к беспрецедентному повышению эффективности и точности и к экономии затрат. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) с инструментами RPA обеспечивает гораздо более высокий уровень автоматизации многих деловых процессов. Эта синергия, часто называемая гиперавтоматизацией (hyperautomation), является ключевым фактором осуществления цифровой трансформации (см. https://www.cio.com/article/654277/future-proofing-your-business-with-hyperautomation.html ).

Последствия RPA-автоматизации и гиперавтоматизации огромны. Они расширяют возможности сотрудников, освобождая их от рутинных задач и давая им возможность сосредоточить свои усилия на более стратегических, творческих и ориентированных на клиента инициативах. Они также обеспечивают масштабируемость и гибкость, позволяя коммерческим организациям легко подстраивать свои операции без необходимости нанимать или обучать дополнительный персонал. Более того, RPA-системы могут быть запрограммированы на точное выполнение законодательно-нормативных требований, что снижает риски их несоблюдения.

Будущие улучшения в технологиях RPA и автоматизации являются многообещающими. Началась эволюция от RPA к интеллектуальным автономным приложениям. Ожидается, что эти приложения, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, обеспечат интеллектуальную автоматизацию, когнитивные возможности и ИИ-возможности для организаций, выполняющих различные деловые функции. Более того, увеличивающаяся интеграция инструментов машинного обучения в продукты для гиперавтоматизации рассматривается как один из основных факторов роста рынка.

Когда можно ожидать реализации такого рода технологии? Консультационная фирма Deloitte прогнозировала (см. https://enterprisersproject.com/article/2020/12/rpa-robotic-process-automation-trends-watch-2021 ), что где-то в 2023 году RPA-автоматизация выйдет на уровень почти повсеместного внедрения в мире деловой деятельности. Налоговая служба США (IRS) планирует расширять свою программу RPA-автоматизации (см. http://fedscoop.com/irs-robotic-processing-automation-program/ ), ставя своей целью ежегодно разрабатывать и внедрять от 35 до 50 инструментов автоматизации.

Например, решение Microsoft Power Automate (это SaaS-платформа от Microsoft для оптимизации и автоматизации рабочих процессов и бизнес-процессов – Н.Х.) ежемесячно используется более чем 350 тысячами организаций для автоматизации своих процессов (см. https://powerautomate.microsoft.com/en-us/blog/real-world-automation-stories-with-microsoft-power-automate/ ). Например, поставщик медицинских услуг US Acute Care Solutions использует решение Microsoft Power Automate для обработки 20 миллионов медицинских документов ежегодно, экономя благодаря этому более 100 тысяч человеко-часов ежегодно. Компания Komatsu Australia создала RPA-решение с помощью инструментов Power Automate и AI Builder, чтобы автоматизировать процессы выставления счетов, что экономит компании 300 человеко-часов в год при взаимодействии только с одним из её многочисленных поставщиков (см. https://powerautomate.microsoft.com/en-us/blog/komatsu-australia-accelerates-hyper-automation-with-power-automate-from-licensing-to-production-in-4-weeks/ ).

Ещё один ведущий поставщик RPA-решений - компания UiPath ( http://uipath.com/resources/automation-case-studies ), имеет множество успешных внедрений. Например, Университетская больница отделения национального фонда медицинского страхования (NHS Trust) в Плимуте (Великобритания) использует автоматизацию для обеспечения высококачественного медицинского обслуживания. Банк First Abu Dhabi Bank также добился значительных преобразований и прогресса благодаря своим усилиям в области автоматизации.

Ещё одним ярким примером является компания Uber ( http://impactmybiz.com/blog/5-robotic-process-automation-case-studies ). По оценкам, благодаря использованию более 100 систем автоматизации, Uber экономит 10 миллионов долларов в год. Культура RPA-автоматизации в Uber значительно улучшила как условия труда персонала, так и качество обслуживания клиентов.

Этот опыт успешных внедрений иллюстрирует трансформирующую силу RPA-автоматизации и гиперавтоматизации в различных секторах экономики, от здравоохранения до финансов и транспорта. Данный опыт подчеркивает потенциал этих технологий для повышения эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и существенной экономии затрат.

Развитие технологий RPA-автоматизации и гиперавтоматизации - это не просто расширение возможностей, но и транформационные перемены в деловом мире. По мере того, как эти технологии продолжат развиваться и совершенствоваться, они, несомненно, по-новому определят понимание «автоматизации», превращая её из инструмента снижения затрат в движущую силу инноваций и стратегического роста.

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/hyperautomation-the-next-frontier-in-business-efficiency/  

Невидимые грани роботехнической автоматизации процессов

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 14 декабря 2023 года на блоге компании Formtek.

Термин «роботехническая автоматизация технологических процессов и производств» (Robotic Process Automation, RPA) стал модным в современном цифровом мире. И если её достоинства широко рекламируются, то одновременно существует несколько её аспектов, которые редко обсуждаются, но которые желательно тщательно продумать, прежде чем двигаться вперёд по пути внедрения данной технологии.

Например, важно проанализировать и принять во внимание долгосрочное влияние RPA на персонал. Поскольку автоматизация берет на себя выполнение повторяющихся задач, она неизбежно приводит к изменению должностных обязанностей, ролей и ответственности. Для организаций крайне важно учитывать то, как данный сдвиг повлияет на их сотрудников, и планировать свои действия соответствующим образом.

Этические соображения также играют свою роль. Ввиду потенциальной возможности сокращения рабочих мест из-за автоматизации встают важные вопросы о корпоративной ответственности. Организациям необходимо осторожно прокладывать свой курс в этих «этических» водах, обеспечивая баланс между повышением эффективности и ответственностью перед своими сотрудниками.

Безопасность является еще одной ключевой проблемой. Как и любая технология, RPA сопряжена с потенциальными рисками для безопасности и защиты персональных данных. Организации должны использовать надёжные меры для защиты от этих рисков и для защиты целостности своих данных.

На практике возникают также проблемы интеграции. Обеспечение полной интеграции RPA в существующие системы и процессы может оказаться сложной задачей, требующей тщательного планирования и выполнения.

Поддержка и обновление RPA-систем, потребности в проведении обучения сотрудников и измерение успешности внедрения RPA также входят в число важных факторов, которые организации должны учитывать.

Таким образом, хотя роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (RPA) и предлагает значительные преимущества, организациям важно учитывать эти часто упускаемые из виду аспекты при планировании RPA-инициатив. Целостный подход к RPA, учитывающий долгосрочные последствии роботехнической автоматизации, этические последствия, риски безопасности и проблемы практического использования, может помочь организациям максимизировать отдачу от этой технологии.

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/unseen-facets-of-robotic-process-automation/

Роботизированная автоматизация процессов: Оптимизация операций и объединение документных систем

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 27 июля 2023 года на блоге компании Formtek.

Средства роботехнической автоматизации технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA, https://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automation ) - это программное обеспечение, которое автоматизирует процессы посредством имитации того, как человек взаимодействует с программными приложениями и системами. Процессы, которые часто связаны с выполнением множества повторяющихся задач, таких как ввод данных, прогнозное техническое обслуживание (predictive maintenance) и послепродажная поддержка, являются хорошими кандидатами на автоматизацию с использованием RPA.

В 2021 году рынок RPA составлял чуть менее 2 миллиардов долларов, - но, согласно отчету маркетинговой компании Global Market Insights Inc., он быстро увеличивается со скоростью почти 39% в год ( https://www.marketinsightsreports.com/reports/02105378347/global-robotic-process-automation-market-development-strategy-pre-and-post-covid-19-by-corporate-strategy-analysis-landscape-type-application-and-leading-20-countries?Mode=Daniel ). Аналогичным образом, по оценке фирмы Gartner объём рынка RPA в настоящее время составляет 2,9 миллиарда долларов продаж за год,  и ежегодно растет на 20% ( https://www.information-age.com/global-rpa-software-revenue-to-reach-2-9bn-in-2022-gartner-123499801/ ). На 10 крупных поставщиков приходится 75% рынка, и в настоящее время существует более 60 различных поставщиков RPA-решений.

Вице-президент и аналитик фирмы Gartner Сайкат Рэй (Saikat Ray, https://www.linkedin.com/in/saikatray/ ) отмечает, что «рынок RPA быстро растет и постоянно меняется. Существующие поставщики RPA борются за свои позиции, развивая свои продукты, в то время как крупные поставщики на соседних рынках также начинают предлагать возможности RPA» ( https://venturebeat.com/automation/rpa-market-sees-explosive-growth-as-firms-look-to-automate-more-tasks/ ).

Компания Deloitte резюмировала преимущества внедрения RPA ( https://www2.deloitte.com/ro/en/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/deloitte-global-rpa-survey.html ), которые включают:

• Лучшее соблюдение законодательно-нормативных требований (92%)
  
  
• Более высокие точность и качество (90%)
  
  
• Повышенная производительность (86%)
  
  
• Снижение затрат (59%)

Специалист по цифровой трансформации компании Conga Эш Финнеган (Ash Finnegan, https://www.linkedin.com/in/ash-finnegan-a8b764143/?originalSubdomain=uk ) говорит, что «внедрение искусственного интеллекта (ИИ), да и вообще любой технологии автоматизации - это процесс, а не гонка; должны быть согласованы все системы, данные и процессы. Оптимизируя модели введения оперативной деятельности и объединяя документные системы, компании получат гораздо более полное представление о потоках данных, и это расширит возможности ИИ, выводя их деловые операции на уровень истинного интеллекта. Здесь автоматизация действительно может принести реальную пользу» ( https://www.information-age.com/global-rpa-software-revenue-to-reach-2-9bn-in-2022-gartner-123499801/ ).

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/robotic-process-automation-streamlining-operations-and-unifying-systems-of-record/

Гиперавтоматизация: Сочетание искусственного интеллекта с роботехнической автоматизацией технологических процессов и производств с целью совершенствования процессов и повышения эффективности

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 10 марта 2023 года на блоге компании Formtek.

Роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA) - это автоматизация, которая сочетает в себе сканирование бумажных материалов и захват отображаемой визуально информации (screen scraping) с оптическим распознаванием и правилами обработки форм с целью чтения, сопоставления и маршрутизации данных в хранилища и в потоки рабочих процессов. Роботехническая автоматизация постепенно стал обычным элементом обработки в бэк-офисах, особенно среди финансовых компаний и коммерческих организаций, которые обрабатывают большое количество форм. Преемником RPA является гиперавтоматизация (hyperautomation).

Мой комментарий: О роботехнической автоматизации и гиперавтоматизации см. подборку постов на блоге http://rusrim.blogspot.com/search/label/роботехническая%20автоматизация

Искусственный интеллект и машинное обучение теперь интегрируются в RPA для создания своего рода «супер-умной» автоматизации (super-smart automation), которую консультационная фирма Gartner назвала в 2019 году «гиперавтоматизацией». По мнению Gartner (см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-04-28-gartner-forecasts-worldwide-hyperautomation-enabling-software-market-to-reach-nearly-600-billion-by-2022 ), в течение следующих двух лет 70% крупных глобальных компаний будут осуществлять инициативы в области гиперавтоматизации. Движущим фактором здесь является то, что как ожидается, гиперавтоматизация может снизить эксплуатационные расходы как минимум на 30% по сравнению с ручными процессами, которые она заменяет.

В опубликованной фирмой Gartner статье отмечается, что «ориентированная на поддержу деловой деятельности гиперавтоматизация требует дисциплинированного подхода для быстрого выявления, проверки и автоматизации как можно большего количества деловых процессов. Здесь имеются возможности двух видов. С одной стороны, существуют обширные и дорогостоящие наборы деловых процессов - охватывающие многие функции сквозной цепочки поставок - которые по-прежнему требуют выполнения людьми ручных операций и принятия рутинных решений. С другой стороны, имеющиеся огромные и постоянно увеличивающиеся объёмы данных, которые в каждый момент продолжают создаваться в глобальных цепочках поставок, делают невозможным для людей принятие разумных, опирающихся на факты решений, если только им не приходят на помощь технологии» ( https://blogs.gartner.com/power-of-the-profession-blog/supply-chains-will-become-autonomous-faster-than-you-expect/ ).

Вице-президент по исследованиям в фирме Gartner Кэти Торнбом (Cathy Tornbohm, https://www.gartner.com/analyst/12142/Cathy-Tornbohm ) говорит, что «сдвиг в сторону гиперавтоматизации станет ключевым фактором, позволяющим предприятиям достичь операционного совершенства и, как следствие, снижения расходов, в мире, где цифровые технологии играют ведущую роль (digital-first world)» (см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-04-28-gartner-forecasts-worldwide-hyperautomation-enabling-software-market-to-reach-nearly-600-billion-by-2022 ).

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/hyperautomation-combining-ai-with-rpa-to-improve-processes-and-drive-efficiency/

Автоматизация: Ускорение на предприятии цифровой трансформации и роста

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 5 января 2023 года на блоге компании Formtek.

Согласно исследованию, проведенному фирмой Foundry, главными приоритетами для ИТ-директоров по-прежнему являются обеспечение цифровой трансформации, улучшение качества обслуживания клиентов и повышение эффективности операций (см. https://foundryco.com/tools-for-marketers/research-state-of-the-cio/ ). Проведенный Foundry, опрос показал, что автоматизация рассматривается в качестве ключевого инструмента, используемого ИТ-директорами для решения этих высокоприоритетных задач.

Вице-президент компании UiPath по вопросами «глобального лидерства среди ИТ-директоров отрасли» (Global CIO Industry Lead) Джагжит Дхаливал (Jagjit Dhaliwal, https://www.linkedin.com/in/jagjitdhaliwal/ ) отмечает, что «автоматизация - это та «серебряная пуля», которая не только может обеспечить операционную эффективность, но может также ускорить движение по пути цифрового роста, на который вступают многие организации. Те ИТ-директора, которые преобразовали свои организации, предоставив удаленные возможности для обеспечения непрерывности деловой деятельности, очень хорошо зарекомендовали себя как деловые и стратегические лидеры. Эта тенденция сохранится, поскольку по-прежнему существует стремление к большему количеству цифровых решений» ( https://www.cio.com/article/350341/how-cios-can-accelerate-digital-growth-through-automation.html ).

Редакторы издания eWeek придумали метафору пятиступенчатой лестницы (см.  https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/intelligent-automation/ ), где ступени лестницы представляет собой последовательные этапы, через которые компании и организации могут пройти с целью внедрения автоматизации. Эти этапы упорядочены следующим образом:

• Инструменты. Применение технологических инструменты для точечного устранения недостатков и для автоматизации «болевых» задач в организации;
  
  
• Процесс. Пересмотр задач, которые являются частью более крупного процесса, с целью упрощения процесса посредством устранения ненужных и избыточных шагов;
  
  
• Роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA). Выявление и автоматизация повторяющихся процессов с тем, чтобы повысить пропускную способность и уменьшить количество совершаемых людьми ошибок;
  
  
• Данные. Уделение особого внимания данным как важнейшему корпоративному активу, с тем, чтобы создать возможности для автоматизации на основе искусственного интеллекта, такой, как прогнозная аналитика и более интеллектуальные решения и процессы;
  
  
• Масштаб. Масштабирование интеллектуальной автоматизацию, охватывая все структурные подразделения, группы и процессы.

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/automation-accelerating-digital-transformation-and-growth-in-the-enterprise/  

Технологии: Гиперавтоматизация - главный технологический тренд 2022 года

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 26 октября 2021 года на блоге компании Formtek.

Подходит к концу 2021 год, и консультационная фирма Gartner опубликовала очередной список основных технологических тенденций ( https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/top-technology-trends ). В список включены двенадцать тенденций, но все они указывают в одном направлении: ускорение ведения деловой деятельности в электронно-цифровой среде.

Вице-президент фирмы Gartner по исследованиям Дэвид Грумбридж (David Groombridge, https://www.gartner.com/analyst/56674/David-Groombridge ) отмечает, что «ИТ-директора должны найти «усилители» ИТ-ресурсов, чтобы способствовать росту и инновациям, а также создать масштабируемые, жизнестойкие технические основания, масштабируемость которых позволит высвободить средства для цифровых инвестиций. Эти императивы формируют три темы тенденций этого года: инженерия доверия (engineering trust), моделирование изменений (sculpting change) и ускорение роста» (см. https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/top-technology-trends ).

Gartner: Основные стратегические технологические тенденции на 2022 год
(Top Strategic Technology Trends for 2022)

Гиперавтоматизация является одной из важных тенденций, поскольку она позволяет деловым организациям больше своих процессов переводить в цифровой вид и автоматизировать. Например, предприятия всё чаще используют роботехническую автоматизацию технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA) для повышения производительности. Грумбридж пишет, что «самые эффективные группы гиперавтоматизации сосредоточивают своё внимание на трех ключевых приоритетах: повышение качества работы, ускорение бизнес-процессов и повышение гибкости при принятии решений. Специалисты по применению технологий в деловой деятельности в прошлом году поддержали в среднем по 4,2 инициативы по автоматизации каждый».

Президент компании SphereGen Technologies Тед Динсмор (Ted Dinsmore, https://www.linkedin.com/in/teddinsmore/ ) в интервью журналу «ИТ-директор» (CIO) сказал, «всё больше ИТ-директоров обращаются к роботехнической автоматизации технологических процессов и производств, чтобы избавиться от рутинных задач, высвобождая тем самым кадры для выполнения более ценных работ. В условиях глобальной нехватки рабочей силы, особенно в сфере информационных технологий, RPA станет одним из ключевых инструментов, к которым будут обращаться ИТ-директора». ( https://www.cio.com/article/3636980/ai-cloud-hybrid-work-headline-gartners-top-tech-trends-for-2022.html ).

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/technology-hyperautomation-a-top-technology-trend-for-2022/ 

Гиперавтоматизация: Простая автоматизация уже не устраивает коммерческие организации

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 23 августа 2021 года на блоге компании Formtek.

В 1990-е годы бизнес-процессы ускорились по мере того, как стартапы приняли мантру «двигаться во времени Интернета» (см. https://karenmpd.medium.com/digitals-3-0-shift-may-take-longer-than-we-think-pymnts-com-6dfbb73475b4 ). Коммерческие организации продолжают набирать обороты и, как прогнозирует консультационная фирма Gartner, находятся сейчас в предвкушении волны гиперавтоматизации, которая охватит повторяющиеся бизнес-процессы (см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-04-28-gartner-forecasts-worldwide-hyperautomation-enabling-software-market-to-reach-nearly-600-billion-by-2022 )

Фирма Gartner прогнозирует, что мировой рынок технологий гиперавтоматизации достигнет в 2022 году почти 600 миллиардов долларов, по сравнению с 532 млрд. долларов в 2021 году.

Бывший вице-президент по маркетингу продуктов в компании ASG Technologies Роб Перри (Rob Perry, https://www.linkedin.com/in/robperry123/ ) считает, что «гиперавтоматизация ставит перед собой амбициозную цель - применить автоматизацию в гораздо большей части предприятия, чем в прошлом, используя новые технологии для автоматизации принятия большего количества решений в ходе бизнес-процесса и приводя к меньшему вовлечению человека» (см. https://searchcio.techtarget.com/feature/Hyperautomation-The-most-significant-RPA-trend-of-2020 ).

Вице-президент Gartner по научным исследованиям Кэти Торнбом (Cathy Tornbohm, https://www.gartner.com/analyst/12142/Cathy-Tornbohm ) говорит, что «организации переходят от слабо связанного набора технологий автоматизации к использованию более взаимосвязанной стратегии автоматизации. В качестве реакции на это поставщики разрабатывают интегрированные предложения, которые объединяют в один комплексный инструмент такие технологии, как роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA), LCAP (Low Code Application Platform – платформа приложений, требующая минимального программирования) и менеджмент бизнес-процессов» (см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-04-28-gartner-forecasts-worldwide-hyperautomation-enabling-software-market-to-reach-nearly-600-billion-by-2022 ).

Генеральный директор компании NexBotix Крис Портер (Chris Porter, https://www.linkedin.com/in/porterchris/ ), полагает, что «гиперавтоматизация позволяет предприятиям обеспечить гарантии на будущее своих инвестиций за счёт целостного подхода к автоматизации и цифровой трансформации. Я верю, что в самом ближайшем будущем появятся новые технологии с более продвинутыми возможностями, чем те, к которым у нас есть доступ сейчас, когда речь идёт о каждом из этапов пути автоматизации, - так что это действительно только начало».

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/hyperautomation-businesses-no-longer-content-with-simple-automations/

Искусственный интеллект 2.0: Пять новых методов, способствующих развитию ИИ

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 26 мая 2021 года на блоге компании Formtek.

В прогнозе аналитической фирмы Forrester на 2021 год в области автоматизации (речь идёт об отчёте Predictions 2021: Automation, опубликованном в октябре 2020 года, который можно найти здесь: https://www.flowforma.com/...pdf – Н.Х.) говорится, что «великое сидение» (имеется в виду режим изоляции из-за пандемии коронавируса – Н.Х.) 2020 года сделает в 2021 году тенденцию к автоматизации неизбежной и необратимой. Удаленная работа, новые «цифровые мускулы» и связанные с пандемией ограничения приведут в 2021 году к миллионам случаев прагматичной автоматизации; будут распространяться извлечение документов, «роботехническая» автоматизация технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA - это «автоматизация повторяющихся и, как правило, требующих значительного времени задач, которые в рамках потока рабочих процессов обычно выполнялись людьми» – Н.Х.)  при работе из любого места, дроны и различные заменяющие сотрудников роботы – и, как можно ожидать, безумный рывок к автоматизации приведёт к проблемам и неприятностям».

По мнению Forrester, искусственный интеллект вступает в новую фазу, которую они (не особенно оригинально – Н.Х.) называют «искусственный интеллект 2.0». Forrester выделяет пять областей и новые алгоритмические методы, являющиеся движущими силами трансформации искусственного интеллекта (см. https://sdtimes.com/ai/forrester-5-key-advances-driving-ai-2-0/ ):

• Трансформерная сеть (Transformer Network, см. Википедию: https://ru.wikipedia.org/wiki/Трансформер_(модель_машинного_обучения) – это разновидность модели глубокого обучения (deep learning), представленная в 2017 году, которая используется в основном для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Трансформерные сети используются в первую очередь для перевода и резюмирования текста.
  
  
• Синтетические данные, расширяющие набор обучающих данных (Synthetic Data to Extend Training Data, https://research.aimultiple.com/synthetic-data/ ) - Использование огромных объёмов собранных данных, как известно, позволяет улучшить ИИ-модели, - но такие наборы данных трудно найти. Синтетические данные могут дополнять существующие данные и в результате получать более точные ИИ-модели.
  
  
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, см. Википедию: https://ru.wikipedia.org/wiki/Обучение_с_подкреплением ) - тип искусственного интеллекта, который не требует маркированных входных данных, но стремится максимизировать вычисляемую целевую функцию на основе возможных действий, которые могут быть предприняты.
  
  
• Федеративное обучение [модели, алгоритма – Н.Х.] (Federated Learning, см. Википедию: https://en.wikipedia.org/wiki/Federated_learning ) - метод объединения ИИ-результатов, полученных с использованием существующих ИИ-моделей. Он позволяет строить новые модели на основе существующих результатов, а также обеспечивает совместное использование и объединение данных из многих децентрализованных источников. Данный метод полезен для того, чтобы уйти от проблем, связанных с защитой персональных данных и пропускной способностью.
  
  
• Причинное-следственное (каузальное) мышление (Causal Reasoning, см. Википедию: https://en.wikipedia.org/wiki/Causal_reasoning ) - алгоритмы искусственного интеллекта обучаются использовать каузальное мышление для получения выводов.

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Мой комментарий: Первоисточником мнения фирмы Forrester об «искусственном интеллекте 2.0» является подготовленный фирмой отчёт «Искусственный интеллект 2.0: Модернизируйте свою организацию, используя 5 достижений ИИ следующего поколения» (AI 2.0: Upgrade Your Enterprise With Five Next-Generation AI Advances, 9 февраля 2021 года, https://www.forrester.com/report/AI+20+Upgrade+Your+Enterprise+With+Five+NextGeneration+AI+Advances/-/E-RES163520 ), распространяемый за серьёзные деньги – 745 долларов.

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/artificial-intelligence-2-0-five-new-techniques-helping-ai-to-evolve/

Интеллектуальная автоматизация: Искусственный интеллект подталкивает автоматизацию в сторону ещё большей эффективности

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 25 мая 2021 года на блоге компании Formtek.

Применение искусственного интеллекта даёт возможность совершенствовать инструменты, используемые для автоматизации. Комбинация роботехнической автоматизации технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA - это «автоматизация повторяющихся и, как правило, требующих значительного времени задач, которые в рамках потока рабочих процессов обычно выполнялись людьми» – Н.Х.) с искусственным интеллектом и машинным обучением (ML) называется «интеллектуальной автоматизацией» (intelligent automation). Роботехническая RPA-автоматизация по-прежнему используется для автоматизации этапов процессов, в то время как искусственный интеллект и машинное обучение позволяют автоматизировать принятие решений. Будет всё больше возможностей для использования целых цифровых процессов, способных функционировать без вмешательства человека.

Аналитическая фирма Forrester предсказала (см. https://www.crn.in/news/2020-lockdowns-to-drive-new-forms-of-automation-report/? ), что «великое сидение» (имеется в виду режим изоляции из-за пандемии коронавируса – Н.Х.) 2020 года сделает в 2021 году тенденцию к автоматизации неизбежной и необратимой. Удаленная работа, новые «цифровые мускулы» и связанные с пандемией ограничения приведут в 2021 году к миллионам случаев прагматичной автоматизации; будут распространяться извлечение документов, роботехническая автоматизация при работе из любого места, дроны и различные заменяющие сотрудников роботы».

Согласно оценкам консультационной фирмы KPMG (см. https://home.kpmg/lu/en/home/insights/2019/04/khube-mag/intelligent-automation-edition/the-vast-world-of-intelligent-automation.html - данная ссылка уже не работает; ту же информацию можно найти здесь: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/sg/pdf/2019/04/Intelligent-automation-3-Smarter-processes.pdf - Н.Х.), к 2025 году рынок интеллектуальной автоматизации вырастет до 232 миллиардов долларов. В настоящее время размер рынка составляет всего лишь около 12,4 миллиарда долларов.

Лучший совет при проведении автоматизации любого рода - тщательно всё планировать и отбирать для автоматизации те задачи, где Вы ожидаете получения максимальной отдачи.

Билл Гейтс (см. https://ru.wikipedia.org/wiki/Гейтс,_Билл ) считает, что «первое правило любой используемой в деловой деятельности технологии заключается в том, что автоматизация эффективного вида деятельности или операции ещё больше увеличит их эффективность. Согласно второму правилу, автоматизация неэффективных операций лишь увеличит их неэффективность».

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/intelligent-automation-ai-pushes-automation-to-even-greater-efficiencies/

Объединение роботехнической автоматизации технологических процессов и производств с искусственным интеллектом для осуществления интеллектуальной автоматизации

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 5 ноября 2020 года на блоге компании Formtek.

Коммерческие организации автоматизируют свои процессы для того, чтобы стать более эффективными и быстро реагирующими. Для многих таких организаций ключевым компонентом автоматизации является роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA). RPA - это автоматизация повторяющихся и, как правило, требующих значительного времени задач, которые в рамках потока рабочих процессов обычно выполнялись людьми.

Чип Вагнер (Chip Wagner, https://isg-one.com/who-we-are/people/chip-wagner ), генеральный директор фирмы ISG Automation, считает, что «RPA может коснуться подразделений, непосредственно взаимодействующих с клиентами (front office), не взаимодействующих с ними (back office) и организационно-контрольных подразделений (middle office), приводя к резкому снижению затрат, повышению скорости и лучшему соблюдению законодательно-нормативных требований» (см. https://enterprisersproject.com/article/2020/8/how-rpa-robotic-process-automation-and-digital-transformation-work ).

Аналитик фирмы «The Analyst Syndicate» Кен Вейлерстайн (Ken Weilerstein, https://www.linkedin.com/in/ken-weilerstein/ ) говорит, что «когда компаниям нужно быстро масштабировать свою деятельность, RPA может автоматизировать ручные рабочие процессы быстрее и с более низкими затратами, чем найм и обучение новых сотрудников или же передача этой деятельности на аутсорсинг» ( https://www.informationweek.com/strategic-cio/it-strategy/how-rpa-can-help-your-enterprise-save-money/a/d-id/1338599? ).

По оценкам фирмы Grand View Research, к 2027 году рынок RPA достигнет объёма в 25 миллиардов долларов (см. https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-robotic-process-automation-rpa-market ).

«Магический квадрант» фирмы Gartner для RPA, см.https://www.businesswire.com/news/home/20200730005923/en/Kofax-Recognized-2020-Gartner-Magic-Quadrant-Robotic

Роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (RPA) все чаще комбинируется с инструментами искусственного интеллекта, такими как машинное обучение и глубокое обучение. Получающийся результат получил название «интеллектуальная автоматизация» (Intelligent Automation).

Вице-президент компании Pegasystems Фрэнсис Карден (Francis Carden, https://www.linkedin.com/in/franciscarden/ ) отмечает: «Я думаю о компьютеризации как об автоматизации ручных методов выполнения работы, а RPA просто автоматизирует компьютеризацию. Раньше это делалось вручную. Цифровая трансформация или интеллектуальная автоматизация - это автоматизация способов сделать всё это должным образом. 10 лет назад этого нельзя было сделать - технологии были слишком сложными, не так ли? Это были большие проекты. Теперь это возможно. Теперь вещи, на создание которых раньше уходили годы, Вы можете делать за дни, недели и месяцы, и это в каждом секторе экономики меняет правила игры для целых отраслей» (см. https://smallbiztrends.com/2020/08/interview-francis-carden-pega-robotics-process-automation.html ).

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/robotic-process-automation-combined-with-ai-to-make-intelligent-automation/