Słownik Zrobotyzowanej Automatyzacji Procesów (RPA)
Automatyzacja we współczesnym biznesie jest odmieniana przez wszystkie przypadki. Zarządy firm obserwują realizację KPI związanych z automatyzacją środowiska pracy, akcjonariusze liczą zyski i oszczędności wypracowane dzięki robotyzacji, a kolejne pokolenia adeptów IT uczą się pojęć związanych z automatyzowaniem, ponieważ przed tą dziedziną rysuje się świetlana przyszłość.
Podstawowe koncepcje
Przygodę z automatyzacją, jak ze wszystkim innym, warto zacząć od podstaw. Te stanowią trzy pojęcia:
- Robotic Process Automation (RPA, zrobotyzowana automatyzacja procesów) – technologia, która wykorzystuje oprogramowanie (boty) do automatyzacji powtarzalnych, opartych na regułach zadań, zwykle wykonywanych przez ludzi, takich jak wprowadzanie danych czy przetwarzanie formularzy. Przykłady narzędzi z tego obszaru to UiPath, BluePrism i PowerAutomate.
- Intelligent Process Automation (IPA, inteligentna automatyzacja procesów) – połączenie RPA z technologiami sztucznej inteligencji (AI), takimi jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, w celu automatyzacji bardziej złożonych zadań i podejmowania decyzji na podstawie analizy danych.
- Hiperautomatyzacja – strategiczne podejście łączące różne technologie, takie jak RPA, AI i uczenie maszynowe, aby osiągnąć pełną automatyzację procesów biznesowych od początku do końca.
Ponieważ na scenę weszła sztuczna inteligencja, a jednocześnie jest ona jednym z fundamentów współczesnej automatyzacji, warto przybliżyć pojęcia z nią związane:
- Artificial Intelligence (AI, sztuczna inteligencja) – symulacja ludzkiej inteligencji w maszynach, umożliwiająca im wykonywanie zadań, takich jak podejmowanie decyzji, uczenie się i rozwiązywanie problemów.
- Machine Learning (ML, uczenie maszynowe) – podzbiór sztucznej inteligencji, który obejmuje wykorzystanie algorytmów i modeli statystycznych do umożliwienia systemom nauki na podstawie danych i doskonalenia swoich działań bez wyraźnego programowania.
- Natural Language Processing (NLP, przetwarzanie języka naturalnego) – dziedzina sztucznej inteligencji, której celem jest umożliwienie maszynom zrozumienia, interpretacji i odpowiedzi na język ludzki w sposób znaczący.
- Large Language Models (LLM, duże modele językowe) – zaawansowane modele NLP, takie jak GPT lub BERT, szkolone na ogromnych zestawach danych, które rozumieją i generują tekst podobny do ludzkiego i inteligentnie reagują na różne zapytania. Przykłady to generatywne modele AI do pracy z językiem naturalnym, takie jak ChatGPT, Dall-E czy Llama.
- Neural Network (NN, sieć neuronowa) – rodzaj modelu AI inspirowany strukturą ludzkiego mózgu, składający się z połączonych warstw (neuronów), które przetwarzają informacje i uczą się wzorców w danych.
Automatyzacja jest często traktowana synonimicznie z robotyzacją. Nie są one identyczne (choć bardzo podobne), ale nie zmienia to faktu, że w obu wypadkach korzysta się z robotów. Czym są roboty? Spieszymy z odpowiedzią:
- Robot – program komputerowy lub bot, który wykonuje zautomatyzowane zadania, zarówno pod nadzorem (attended), jak i bez nadzoru (unattended):
- Attended Robot – robot, który działa obok użytkowników, wymagając interakcji lub nadzoru w celu wykonania zadań.
- Unattended Robot – robot, który działa niezależnie, wykonując zadania bez interwencji człowieka.
Procesy automatyzacji
Automatyzacja obejmuje wiele procesów, do których zaliczyć można m.in.:
- Activities – działania lub zadania zdefiniowane w ramach przepływu pracy automatyzacji, takie jak ekstrakcja danych, walidacja lub wysyłanie powiadomień.
- Workflows – seria połączonych kroków lub działań definiujących zautomatyzowany proces biznesowy od początku do końca.
- Selectors – elementy używane w RPA do identyfikacji i interakcji z określonymi elementami interfejsu użytkownika, takimi jak przyciski czy pola tekstowe.
- Assets – konfigurowalne zmienne lub ustawienia używane w przepływach pracy automatyzacji do zarządzania zasobami, takimi jak poświadczenia, ciągi połączeń lub wartości konfiguracyjne.
- Queues – funkcja służąca do zarządzania i priorytetyzacji elementów roboczych dla robotów, zapewniająca przetwarzanie zadań w odpowiedniej kolejności.
Praca nad automatyzacją
Osobno warto omówić sam proces pracy nad automatyzacją, ponieważ jest on złożony, a klient zamawiając automatyzację swojej firmy będzie musiał się liczyć z tym, że dostawca może w komunikacji używać następujących pojęć; posortowano je alfabetycznie, ponieważ każde z nich jest jednako ważne:
- Studio – środowisko programistyczne służące do tworzenia i projektowania przepływów pracy oraz skryptów dla procesów RPA.
- Action Center – funkcja lub platforma, w której użytkownicy mogą interweniować lub zatwierdzać zautomatyzowane procesy, zwykle w celu obsługi wyjątków lub specjalnych przypadków.
- Autonomous Enterprise – organizacja, która wykorzystuje zaawansowaną sztuczną inteligencję, automatyzację i analizę danych, aby działać efektywnie przy minimalnym nadzorze ludzkim.
- AI Unity – tokeny wykorzystywane przy użyciu AI w UiPath
- Automation Hub – centralna platforma, na której zbierane, priorytetyzowane i wdrażane są pomysły na automatyzację w organizacji.
- CI/CD continuous integration/continuous delivery – proces ciągłej integracji (CI) zmian w kodzie, automatycznego testowania oraz ciągłego dostarczania lub wdrażania (CD). Jest to zestaw praktyk i narzędzi, które pozwalają na szybkie, zautomatyzowane i niezawodne dostarczanie.
- Change Request (CR) – formalna propozycja modyfikacji systemu, procesu lub produktu w związku z nowymi wymaganiami lub problemami zidentyfikowanymi podczas wdrażania.
- Database (DB) – strukturalna kolekcja danych, która jest przechowywana elektronicznie i zarządzana w celu zapewnienia wydajnego wyszukiwania i manipulacji danymi.
- Full Time Equivalent (FTE) – jednostka mierząca zaangażowanie pracownika w projekt lub zadanie na podstawie pełnego wymiaru godzin pracy (np. 1 FTE to jedna osoba pracująca w pełnym wymiarze godzin).
- Orchestrator – centralne narzędzie zarządzające służące do harmonogramowania, monitorowania i koordynacji pracy wielu robotów lub procesów automatyzacji.
- Proof of Concept (PoC) – demonstracja lub projekt na małą skalę, mający na celu potwierdzenie wykonalności lub potencjalnego sukcesu koncepcji lub pomysłu.
- Subject Matter Expert (SME) – osoba posiadająca dogłębną wiedzę i ekspertyzę w określonym obszarze lub dziedzinie.
- User Acceptance Tests (UAT) – faza testowania, w której użytkownicy końcowi weryfikują, czy system lub aplikacja spełniają wymagania biznesowe i działają poprawnie przed finalnym wdrożeniem.
- UiPath Academy – platforma edukacyjna online, oferująca szkolenia i certyfikaty dotyczące narzędzi UiPath, RPA i najlepszych praktyk automatyzacji.
Osobno warto wskazać trzy rodzaje dokumentacji stosowane w pracach nad automatyzacją:
- Process Description Documentation/Process Detailed Documentation (PDD) – dokumentacja opisująca kroki, działania i odpowiedzialności związane z konkretnym procesem biznesowym.
- Solution Description Documentation (SDD) – dokument opisujący ogólną architekturę rozwiązania, jego funkcje i plan wdrożenia projektu.
- Technical Description Documentation – szczegółowy dokument zawierający specyfikacje techniczne i wytyczne dotyczące budowy lub wdrożenia systemu lub rozwiązania.
Warto też wyróżnić dwa rodzaje data miningu:
- Communications Mining – proces wyodrębniania cennych informacji z danych komunikacyjnych, takich jak e-maile czy logi czatów, przy użyciu technik AI, takich jak NLP.
- Process Mining – technika analizująca logi zdarzeń z systemów informatycznych w celu zrozumienia, monitorowania i usprawniania procesów biznesowych.
Narzędzia
Sama automatyzacja jest jednym z narzędzi poprawy efektywności operacyjnej przedsiębiorstwa, ale trzeba podkreślić, że składa się z bardzo wielu narzędzi – do najważniejszych z nich zaliczyć można:
- Document Management System (DMS) – oprogramowanie umożliwiające zarządzanie, przechowywanie i śledzenie dokumentów elektronicznych oraz cyfrowych wersji dokumentów papierowych.
- Document Understanding – rozwiązanie technologiczne, które łączy OCR, NLP i AI w celu wyodrębniania, klasyfikacji i przetwarzania danych z dokumentów.
- Enterprise Resource Planning (ERP) – oprogramowanie, które integruje różne procesy biznesowe, takie jak finanse, HR, zaopatrzenie i zarządzanie zapasami w zintegrowanym systemie.
- Optical Character Recognition (OCR) – technologia używana do konwertowania różnych typów dokumentów (np. zeskanowanych dokumentów papierowych, plików PDF) na edytowalne i przeszukiwalne dane cyfrowe.
- Intelligent OCR – zaawansowana forma OCR, która nie tylko rozpoznaje tekst, ale również rozumie kontekst i wyodrębnia istotne informacje z dokumentów.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!