Aziende tecnologiche che colmano il divario tra IA e automazione

L'automazione e l'intelligenza artificiale (AI) sono strumenti importanti e interconnessi che aiutano le organizzazioni a semplificare i loro processi e ad aggiungere intelligenza ai loro flussi di lavoro.

Permettono alle aziende di raggiungere obiettivi organizzativi automatizzando i processi aziendali, aumentando così l'efficienza e adattandosi a nuove procedure aziendali.

Attraverso l'analisi dei dati di G2, dei lanci di prodotti e dei round di finanziamento caldi dell'ultimo mese, avremo un'idea di quanto sia caldo questo settore e comprenderemo meglio l'importanza della tecnologia.

Quando AI e automazione si incontrano

AI e automazione sono gruppi di categorie separati su G2. La prima è focalizzata su strumenti che permettono alle aziende di incorporare tecnologie AI come il deep learning nei loro prodotti e la seconda su strumenti, come il software di automazione dei processi robotici (RPA), il software di process mining e il software di gestione dei processi aziendali (BPM), che aiutano a semplificare i processi aziendali, i flussi di lavoro e le operazioni. Tuttavia, ciò non significa che ci sia un muro impermeabile che divide queste categorie con un buttafuori digitale che impedisce a qualsiasi software di incorporare aspetti di entrambe. Au contraire.

G2 ha visto un numero crescente di aziende software che stanno colmando il divario creando potenti strumenti di automazione che incorporano l'AI, permettendo all'utente di concentrarsi meno sul capire i dettagli di cosa automatizzare e più su lavori creativi di livello superiore. Abbiamo visto questa tendenza di incorporare l'AI negli strumenti di automazione in due modi principali:

1. Process mining intelligente in cui l'AI assiste nel determinare i migliori processi da automatizzare, basandosi su fattori come costi e risorse
2. Automazione intelligente dei compiti in cui l'AI assiste nel rendere l'automazione più efficace ed efficiente, inclusi il riconoscimento delle immagini e il natural language processing (NLP)

Attraverso i seguenti round di finanziamento e lanci di prodotti, possiamo vedere come queste tendenze stiano prendendo forma.

Tonkean raccoglie 24 milioni di dollari per automatizzare i flussi di lavoro aziendali

Tonkean utilizza l'AI per coordinare, eseguire e gestire autonomamente i flussi di lavoro aziendali tra dati e persone. Attraverso una combinazione di bot RPA intelligenti e una piattaforma di sviluppo senza codice (una combinazione chiamata automazione dei processi digitali), gli utenti sono in grado di automatizzare la consegna di dati aziendali critici con il loro bot potenziato dall'AI. Il bot cerca e acquisisce proattivamente input dai team quando i dati importanti cambiano, permettendo ai manager di agire immediatamente. In un comunicato stampa che annuncia il round di finanziamento, Tonkean ha anche annunciato di aver integrato capacità di NLP nella loro piattaforma, che danno ai bot la capacità di comprendere testo e contesto.

"Non devo mai ricordarmi di controllare con il mio team per sapere a che punto sono con i loro incarichi. È anche ottimo per estrarre dati dalle mie altre app aziendali in un'unica interfaccia. Potrebbe usare un po' più di visualizzazione. Mi piacerebbe poter vedere le tendenze in quel modo."

Blue Prism raccoglie oltre 120 milioni di dollari per rafforzare la sua suite di automazione dei processi robotici

Blue Prism, un fornitore di una robusta piattaforma RPA per numerose aziende Fortune 500 e del settore pubblico, ha l'intelligenza come pilastro del loro software.

In un comunicato stampa che annuncia il round di finanziamento, il CEO e Presidente di Blue Prism Jason Kingdon ha detto:

“In questo ambiente, la nostra [soluzione RPA è] probabilmente più importante che mai nel guidare l'adattamento e la resilienza organizzativa, e il nostro ruolo come partner tecnologico strategico per i nostri clienti in molti modi diventa più vitale.”

Attraverso la visione artificiale o il riconoscimento delle immagini, l'analisi del sentiment e le capacità di traduzione, Blue Prism ha integrato l'intelligenza nella piattaforma per consentire un processo più snello e semplice.

Lo scopo di queste capacità è rendere il processo più facile per l'utente finale e più efficiente. Infatti, gli utenti su G2 valutano costantemente Blue Prism molto per la facilità d'uso, rendendolo tra i primi 9 software di automazione dei processi robotici (RPA) più facili da usare. Con almeno 60 giocatori nella categoria RPA su G2, può essere travolgente scegliere lo strumento giusto per un determinato caso d'uso. Il G2 Grid per l'automazione dei processi robotici (RPA) può aiutare le aziende in questo senso con informazioni sulle esperienze di altre aziende simili.

Automation Hero annuncia Hero_Sonar per il process mining intelligente

Prima di poter iniziare il processo di automazione, deve avvenire una sorta di process mining. Ci sono diversi modi per svolgere questo compito, ma il più comune è piuttosto rudimentale. In questo processo, i colleghi si radunano attorno a una lavagna e scrivono i migliori processi da automatizzare. Potrebbe esserci anche un processo di votazione in cui le idee vengono ridotte. Le aziende esperte di tecnologia stanno ora portando questa lavagna sullo schermo digitale di un computer.

Tuttavia, alcune aziende stanno cercando di legare il potere dell'AI a questo processo. Per farlo, stanno iniettando software di process mining nel motore AI, dando alle organizzazioni una visione più approfondita dei loro processi e dell'impatto che l'automazione avrebbe su di essi.

Automation Hero, una soluzione RPA potenziata dall'AI, ha introdotto uno strumento di process mining intelligente che può aiutare le aziende a scoprire processi pronti per il miglioramento. Ad esempio, Automation Hero può aiutare gli ospedali a vedere cosa sta accadendo, trovare cosa funziona e, più importante, trasformare quelle decisioni in un modello AI per l'automazione (l'azienda sta anche attualmente offrendo la sua piattaforma gratuitamente alla comunità sanitaria).

FortressIQ raccoglie 30 milioni di dollari per aiutare a portare l'AI nel process mining

Un'altra azienda che cerca di portare l'AI nel processo di automazione è FortressIQ, che sta utilizzando reti neurali profonde per acquisire dati di addestramento in modo scalabile osservando il mondo intorno a noi. Secondo il comunicato stampa dell'azienda, la piattaforma combina visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per catturare tutti i passaggi del processo attraverso qualsiasi sistema senza integrazioni, API o log di applicazioni.

Secondo il fondatore e CEO di FortressIQ Pankaj Chowdhry:

 “Stiamo costruendo questa sorta di visione artificiale interessante per aiutare con la scoperta dei processi, principalmente nello spazio dell'automazione per aiutarti ad automatizzare i processi.”

Hanno annunciato 30 milioni di dollari in finanziamenti di serie B guidati da M12, il fondo di venture capital di Microsoft, e Tiger Global Management. L'investimento di Microsoft è collegato alla loro partnership strategica con l'azienda annunciata a novembre. Inoltre, hanno annunciato una nuova integrazione con Microsoft Power Automate nell'aprile 2020 che consente alle aziende di costruire una soluzione end-to-end per l'automazione intelligente.

UiPath introduce la loro piattaforma di automazione end-to-end

Il 12 maggio, UiPath (Leader nel G2 Grid per RPA) ha annunciato il rilascio della loro piattaforma di iperautomazione, che hanno annunciato per la prima volta a ottobre. Come abbiamo visto con Automation Hero e FortressIQ, UiPath ha incorporato il Process Mining e il Task Mining nella loro suite RPA più ampia (alimentata dalle loro acquisizioni del 2019 di ProcessGold e StepShot) per aiutare i clienti a scoprire scientificamente le opportunità. Basandosi sulle recensioni di G2, un motivo comune per il sentimento positivo degli utenti verso UiPath è la loro capacità di gestire il process mining.

Incorporando l'AI in ogni parte della piattaforma, UiPath sta cercando di essere una fonte di riferimento per l'automazione dall'inizio alla fine. I prodotti AI di UiPath forniscono una maggiore capacità per i robot di automatizzare più casi d'uso, inclusi la gestione di dati non strutturati, il riconoscimento di interfacce dinamiche e la presa di decisioni complesse (ad esempio, prevedere i default sui prestiti, interpretare documenti complessi, classificare email con l'elaborazione del linguaggio naturale).

Questi prodotti includono:

• UiPath Document Understanding
• UiPath AI Computer Vision
• UiPath Conversational Understanding

Oltre a abilitare queste competenze, UiPath consente ai clienti di portare i propri modelli o quelli forniti dal loro ampio ecosistema. Infine, AI Fabric consente ai data scientist di superare le barriere del deployment dei modelli nell'automazione e nel ritraining. Una caratteristica particolarmente interessante della piattaforma è il Model Retraining, che aiuta a colmare il divario tra AI e automazione e aiuta nel processo di addestramento dei modelli di apprendimento automatico.

Parlando di consolidamento in AI & automazione

Si tratta tutto di giochi di piattaforma. Dove una volta c'erano algoritmi di apprendimento automatico molteplici, disparati e distinti, ci aspettiamo di vedere più piattaforme di data science e machine learning e software di operazionalizzazione AI e machine learning, che fanno gran parte del lavoro pesante per l'utente, mettendo tutto sotto lo stesso tetto.

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Nello stesso modo, strumenti disparati per l'automazione dei processi, come il process mining e il software RPA potrebbero essere gradualmente sostituiti da piattaforme di automazione intelligente più ampie e multifunzione. Le varie fasi del percorso di automazione (dal process mining all'automazione dei compiti) stanno diventando sempre più piattaformizzate, permettendo all'utente di accedere a tutte le capacità di cui ha bisogno utilizzando un unico software multiuso.

Detto ciò, non ci aspettiamo che il software di machine learning o il software di process mining scompaiano presto, poiché ci saranno ancora casi in cui queste soluzioni standalone funzionano meglio dei componenti della piattaforma.