L'IA peut-elle en bénéficier?
Récemment, l'intelligence artificielle (IA) a été plus discutée dans les médias que d'autres technologies. Dans le même temps, les technologies sous-jacentes et les avantages qu'elle peut apporter aux entreprises ne sont clairs pour personne. Et ce n'est pas seulement russe, mais une tendance mondiale. En 2019, les analystes du MIT Sloan Management Review et du BCG ont mené une enquête auprès de plus de 2500 PDG de 27 secteurs à travers le monde. Il s'est avéré qu'il était toujours mauvais pour les entreprises de gagner de l'argent avec l'IA: 70% des hommes d'affaires ont déclaré que l'introduction de l'IA n'avait aucun effet sur leur entreprise, et seulement 40% des répondants ont réussi à obtenir au moins un certain profit.
Selon les dernières recherchesVTsIOM 69% des entreprises russes notent une pénurie de personnel qualifié dans le domaine de l'IA. Dans le même temps, les grandes entreprises de haute technologie réalisent les avantages qui peuvent être obtenus maintenant en introduisant des solutions basées sur l'IA dans leurs processus. Mais même les grands acteurs n'ont pas leur propre expertise pour travailler avec ces technologies.
L'importance de la question est également comprise au niveau de l'État. En octobre 2019, le président a publié un décret sur le développement de l'intelligence artificielle en Fédération de Russie, qui propose d'approuver la stratégie nationale pour le développement de l'IA jusqu'en 2030.
Alors que les responsables réfléchissent à des stratégies mondiales, les entreprises (même les moyennes et les petites) ont appris à utiliser des outils numériques pour automatiser leurs processus. L'un de ces outils est les solutions RPA, qui se sont généralisées - elles soulagent les gens des processus de routine réguliers. Par exemple, RPA peut remplir des formulaires de rapport ou transférer des données d'une base de données à une autre. Malheureusement, alors que les entreprises utilisent ces outils de manière non systématique: dans un long processus commercial de bout en bout aujourd'hui, en moyenne, seul un tiers est automatisé. Les robots ne sont pas aussi intelligents que nous le souhaiterions, car les entreprises ne tirent pas pleinement parti de l'IA.
Pour la plupart des entreprises, l'IA est en fait une technologie très complexe et obscure. IBM souligne dans ses recherches que la plupart des dirigeants pensentque leurs entreprises ne possèdent pas les compétences nécessaires en science des données, apprentissage automatique et autres technologies liées à l'IA pour l'automatisation des processus.
Les entreprises sont prêtes à payer de l'argent pour des avantages spécifiques qui peuvent être obtenus grâce à l'automatisation et à la numérisation, mais ne comprennent pas comment cela peut être réalisé par lui-même.
Des solutions ont commencé à apparaître sur le marché qui permettent d'intégrer facilement les développements externes dans leurs processus d'affaires. Des services numériques ont également commencé à émerger qui aident à combiner l'IA avec des solutions RPA automatisées.
Comment l'IA aide les robots
Aujourd'hui, en utilisant la synergie de l'IA et de la RPA, vous pouvez faire ce qui était auparavant impossible dans le cadre de l'automatisation habituelle des processus commerciaux de routine. RPA s'engage à appliquer des technologies de pointe, notamment l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique, pour automatiser de plus en plus les processus et autonomiser les humains. Nous avons trouvé plusieurs cas nouveaux intéressants qui illustrent les possibilités d'utiliser cette approche dans divers domaines d'activité.
En général, environ 90% des cas actuels d'utilisation de l'IA travaillent avec des documents sous diverses formes: reconnaissance des passeports, PTS, diplômes, chèques et paiements. Les cas de reconnaissance de contenu utile dans les lettres sont particulièrement pertinents. Lors de la réception d'une lettre de RPA, l'IA aide à sélectionner l'élément principal du texte, à classer la lettre en conséquence et à l'envoyer au destinataire souhaité. Aujourd'hui, les robots, utilisant l'IA, aident le service comptable, les ressources humaines, les ventes, les achats, la logistique et d'autres services qui s'occupent de la collecte et du traitement des informations.
Merchandising d'une nouvelle manière
Parmi les pionniers et innovateurs du merchandising, par exemple, on peut distinguer Walmart, qui a été lancé fin 2019un système basé sur l'intelligence artificielle, qui permet de suivre en temps réel les marchandises en rayon. Le système a été installé dans l'un des magasins du futur, fonctionnant selon le concept Intelligent Retail Lab - ou IRL en abrégé. Les caméras AI surveillent en temps réel la disponibilité des marchandises sur les étagères. Les gadgets suivront les niveaux de stock pour déterminer, par exemple, si le personnel doit apporter plus de viande des réfrigérateurs de l'entrepôt et réapprovisionner les étagères, ou donner une alarme si des aliments frais sont sur les étagères depuis trop longtemps et doivent être retirés.
Scoring automatique des CV
Analyse comportementale prédictive - un nouveau moten RH: les plus grandes entreprises du monde tentent de retenir des talents précieux avec son aide, remarquant des changements dangereux dans la façon dont les gens perçoivent le travail dans le temps. Certains, par exemple la Sberbank, vont plus loin et utilisent déjà au départ la notation des candidats en fonction de paramètres préliminaires afin de prévoir la probabilité de leur licenciement. On suppose que de cette manière, la banque sera en mesure de faire face à la forte rotation du personnel occupant des postes de masse.
L'une des utilisations les plus productives de l'IA dans la gestion des ressources humaines est liée à la recherche de travailleurs épuisés. Ainsi, la société américaine Ultimate Software Group, qui développe des logiciels de gestion du personnel, a créé un indice de sécuritédes employés. Il s'agit d'un indicateur par lequel, sur la base de 50 indicateurs, vous pouvez prédire si un spécialiste va arrêter de fumer dans un proche avenir.
IBM a utilisé son supercalculateur d'IA Watson pour créer une solution similaire . Pour évaluer l'humeur d'une personne, le supercalculateur analyse ses antécédents professionnels, sa durée de service, son salaire, ses responsabilités professionnelles, la distance entre le travail et la maison, et d'autres paramètres. Désormais, le service des ressources humaines d'une entreprise peut prédire qui va quitter avec une probabilité de 95% six à neuf mois avant que cela ne se produise, et prendre des mesures pour éviter les licenciements.
Analyse des sentiments dans les blogs
L'analyse du sentiment ou l'analyse du sentiment des flux d'informations a un grand potentiel d'application pour les systèmes de surveillance, d'analyse et de signalisation, pour les systèmes de flux de documents et les plates-formes publicitaires ciblées sur le sujet des pages Web. La direction est considérée comme l'une des plus attrayantes, ce qui encourage l'étude et l'application de l'IA dans diverses industries.
Les auteurs d'une étude déjà classiquea utilisé l'analyse des sentiments pour étudier les opinions et les commentaires des gens sur trois constructeurs automobiles: Mercedes, Audi et BMW. Le robot a récupéré tous les tweets avec des mentions de marque, après quoi ils ont été traités à l'aide de méthodes de text mining. Tous les tweets ont été divisés en trois catégories: positifs, négatifs et neutres. Les résultats de cette étude ont permis de mieux comprendre l'importance d'analyser les avis et opinions des consommateurs dans ce secteur. Les auteurs ont réussi à obtenir des informations très précieuses pour la commercialisation de ces marques.
L'analyse des tweets AI a montré qu'Audi avait reçu les critiques les plus positives (83%). Dans le même temps, Audi a reçu moins de commentaires négatifs (16%) que les autres concurrents étudiés. Il est évident que les offres publicitaires sur le site Web Audi toucheront des utilisateurs plus fidèles que celles des sites Web BMW et Mercedes. Il y a quelque chose à penser pour les fabricants et les distributeurs de ces voitures.
Comment mettre en œuvre la synergie RPA et IA
Il existe plusieurs solutions sur le marché qui aident à exploiter la puissance de l'IA pour des processus robotiques avec un succès variable. Si vous croyez aux évaluations spécialisées , le leader de la création de services de robotisation est UiPath. Selon les statistiques, en moyenne, environ 30 à 40% du processus commercial de bout en bout est automatisé aujourd'hui. En utilisant la plate-forme UiPath, qui comprend des solutions pour Process Mining, AI Fabric et d'autres produits, vous pouvez augmenter le pourcentage d'automatisation de ces processus à 70.
Le fournisseur a récemment publié la plate-forme AI Fabric qui permet d'obtenir des synergies entre la RPA et l'IA. AI Fabric est le lien entre l'intelligence artificielle et les processus automatisés. La plate-forme est conçue pour faire passer les applications ML dans les processus métier au-delà des petites équipes de développement hautement qualifiées et les transmettre aux utilisateurs métier. En d'autres termes, avec l'aide de cette solution, même un développeur junior peut implémenter l'IA dans une entreprise - vous n'avez plus besoin de vous plonger dans les subtilités techniques et de déployer de manière indépendante l'infrastructure nécessaire. Pour les entreprises, la plate-forme est utile dans la mesure où elle aide à comprendre dans la pratique les avantages et les possibilités de l'utilisation de l'IA dans de vrais processus d'entreprise.
Le pourcentage d'automatisation de divers processus métier peut être encore augmenté et augmenté, mais ce n'est qu'avec l'aide de la RPA que cela ne fonctionnera plus - les tâches ont des limites naturelles sur leur algorithmisation formelle. Mais en conjonction avec l'IA, cela peut être fait.
La plateforme AI Fabric vous permet d'utiliser vos propres modèles d'apprentissage automatique ou des modèles achetés auprès de tiers avec des robots. En utilisant les résultats de leur travail, vous pouvez obtenir automatiquement des données pour améliorer les performances des modèles. Ainsi, vous avez la possibilité d'intégrer de manière transparente l'IA dans les processus métier de l'entreprise et en même temps des outils pratiques pour gérer vos modèles.
La mise en route de la plateforme est simple. Vous devez d'abord définir la catégorie de votre cas utilisateur. Ensuite, choisissez le modèle approprié qui correspond à votre demande, par exemple parmi ceux qui sont livrés «en boîte», ou développés dans votre entreprise. Comme vous le savez, les modèles d'apprentissage automatique sont assez gloutons en termes de ressources CPU et GPU, et par conséquent, des robots IA sont automatiquement créés pour que les modèles fonctionnent, qui sont en fait des conteneurs spéciaux qui vous permettent de gérer de manière flexible la consommation de ressources.
À titre d'exemple, considérons le cas de la prédiction de l'attrition des clients.
Plateforme UiPath
- Récupère des informations sur les utilisateurs du CRM
- Reçoit les prévisions de désabonnement des clients d'AI Fabric
- Met à jour le CRM en fonction de ces informations
- Envoie des informations sur ces utilisateurs aux employés
La mise en œuvre de scénarios permet d'éviter de manière proactive le churn des clients, d'éliminer le facteur humain dû à une réponse tardive et d'optimiser les coûts de fidélisation et d'acquisition des clients.
Les services qui exploitent toute la puissance de l'IA en conjonction avec les outils d'automatisation traditionnels aident les entreprises à abaisser le seuil d'adoption de l'IA. Ils permettent aux entreprises d'utiliser des solutions prêtes à l'emploi et d'économiser leurs propres ressources. Aujourd'hui, cela devient une nouvelle tendance en hyper-automatisation, qui se généralisera dans un proche avenir.