Как ИИ на предприятии развивается быстрее, чем автономные автомобили на базе ИИ

Было много шума об искусственном интеллекте (ИИ), автоматизирующем рутинную корпоративную работу, очень похожем на новости о том, что ИИ освободил людей-водителей на пассажирском сиденье. В обоих случаях истории привлекают наше внимание, но в итоге говорят «В будущем» или «Когда-нибудь». Ситуация меняется после объявления Uber о том, что в ближайшие несколько недель они запустят автономные транспортные средства для обслуживания пассажиров в Питтсбурге. Мы прошли долгий путь за удивительно короткий промежуток времени с тех пор, как Google впервые начал публичное дорожное тестирование своей технологии в 2012 году. С тех пор во многих штатах были приняты законы, специально разрешающие беспилотные автомобили, и почти каждый производитель автомобилей в какой-то степени использует беспилотные автомобили. проект в стадии реализации. Министерство транспорта США даже опубликовало политику разработки автоматизированных транспортных средств (подробнее об этом позже). Мы находимся на пороге того, как технология на основе ИИ изменит то, как мы двигаемся, и преобразование работы с помощью ИИ происходит параллельно на предприятии — только быстрее.

Конечно, мы пришли к ИИ не просто так — как и в случае с исследованиями и дополнительными достижениями в области автономных транспортных средств, поставщики средств автоматизации разрабатывают свои продукты в течение многих лет. До появления ИИ, начиная с программных запланированных сценариев и заканчивая основанной на правилах роботизированной автоматизацией процессов (RPA), в технологии автоматизации предприятий было сделано много достижений, каждое из которых приносило определенную пользу бизнесу. RPA был значительным достижением, когда впервые был представлен, и до сих пор обеспечивает ценность задач автоматизации в таких приложениях, как SAP и Oracle, на уровне пользовательского интерфейса, но RPA может дойти только до написанных письменных правил и оставляет нетронутой большую часть сложных, больших объемов. неструктурированные бизнес-процессы с интенсивным использованием данных, которые обременяют людей. RPA оставила пробел на рынке программного обеспечения для сквозной автоматизации процессов.

Интересно, что примерно в то время, когда Google начала тестировать беспилотные автомобили, Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) осознало, что автономные усовершенствования быстро превратятся в более зрелые решения, сочетающие в себе уникальные, целевые технологии для автоматизации сквозных процессов. заканчивается стаж вождения. В 2013 году NHTSA определило автоматизацию транспортных средств как имеющую пять уровней зрелости, которые в конечном итоге были включены в политику Министерства транспорта США, упомянутую ранее:

Без автоматизации (уровень 0). Водитель полностью и единолично контролирует основные органы управления транспортным средством — тормоза, рулевое управление, дроссельную заслонку и движущую силу — в любое время.

Автоматизация для конкретных функций (уровень 1). Автоматизация на этом уровне включает одну или несколько конкретных функций управления. Примеры включают электронный контроль устойчивости или предварительно заряженные тормоза, когда транспортное средство автоматически помогает при торможении, чтобы водитель мог восстановить контроль над транспортным средством или остановиться быстрее, чем это возможно, действуя в одиночку.

Комбинированная автоматизация функций (уровень 2). Этот уровень включает в себя автоматизацию как минимум двух основных функций управления, предназначенных для совместной работы, чтобы освободить водителя от контроля над этими функциями. Примером комбинированных функций, позволяющих использовать систему уровня 2, является адаптивный круиз-контроль в сочетании с выравниванием полосы движения.

Ограниченная автоматизация самостоятельного вождения (уровень 3). Транспортные средства с этим уровнем автоматизации позволяют водителю уступить полный контроль над всеми важными для безопасности функциями в определенных условиях движения или окружающей среды и в этих условиях в значительной степени полагаться на транспортное средство для отслеживания изменений в тех условиях, которые требуют перехода обратно к управлению водителем. Ожидается, что водитель будет доступен для эпизодического управления, но с достаточно комфортным временем перехода. Автомобиль Google — пример ограниченной автоматизации самостоятельного вождения.

Полная автоматизация самостоятельного вождения (уровень 4): автомобиль предназначен для выполнения всех важных для безопасности функций вождения и контроля состояния дороги на протяжении всей поездки. Такая конструкция предполагает, что водитель будет указывать пункт назначения или навигационные данные, но не ожидается, что он будет доступен для управления в любое время во время поездки. Сюда входят как занятые, так и незанятые транспортные средства.

Эти уровни поразительно похожи на уровни автоматизации предприятия, но операции предприятия теперь могут функционировать на уровне 4.

Как и в автомобильной промышленности, технологии функций автоматизации, такие как RPA на предприятии, теперь объединяются в целостные решения, обеспечивающие сквозную оцифровку, нечто большее, чем сумма частей. Наиболее комплексные предложения, такие как WorkFusion Smart Automation Suite, сочетают в себе технологии автоматизации для различных целей, например сочетание RPA для структурированных задач с машинным обучением на основе ИИ для обработки неструктурированных данных при одновременном управлении всей сквозной процесс с возможностями рабочего процесса. Подобно автоматизации уровня 3, определенной NHTSA, работники-люди могут оставаться в курсе событий, чтобы обрабатывать исключения и обеспечивать поддержание ожидаемых уровней точности, но полный контроль над обычными операциями может быть передан платформе автоматизации, что позволяет существенно сократить расходы и повысить эффективность.

Итак, возможен ли уровень 4, полная автоматизация самостоятельного вождения? Это, конечно, не за горами, хотя у предстоящей службы беспилотного вождения Uber в Питтсбурге по-прежнему будет водитель, который будет обрабатывать исключения и при необходимости брать на себя управление. Это может быть областью, в которой автоматизация на предприятии играет ведущую роль. Операционные группы, использующие WorkFusion, уже достигли высокого уровня сквозной обработки для обычно ручных бизнес-процессов, таких как закупка для оплаты, регистрация клиентов и обработка претензий, благодаря когнитивной автоматизации на базе ИИ. Принятие будет продолжаться только по мере того, как искусственный интеллект будет двигаться дальше от области научной фантастики к мейнстриму, но самым большим препятствием может быть тот же страх, неуверенность и сомнения, с которыми сталкивается автомобильная промышленность. Время покажет, насколько далеко может зайти автоматизация как на предприятии, так и в дороге — с такими темпами нам не придется долго ждать.