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L’intelligenza umana e l’automazione per guidare le scelte aziendali

Sfruttare l’intelligenza umana e l’automazione per guidare i risultati aziendali di scelta
Il cervello umano è noto per fare affidamento su associazioni di dati eterogenee per abilitare le funzioni computazionali. Guardando a un livello granulare, il cervello è visto come un centro di controllo e con ogni lobo composto da miliardi di cellule lavorano insieme per garantire che ciò che viene percepito sia concettualizzato in pensieri e tradotto in azioni. Mentre il lobo sinistro è analitico e responsabile del pensiero lineare, il lobo destro è più interessato alla creatività e all’intuizione. La memoria è una banca dati che viene sfruttata per riferimenti, contesto e attività che richiedono istruzioni. Il sistema nervoso periferico genera un certo grado di forze attraverso segnali sensoriali per gli stimoli esterni richiesti.

Il cervello umano classifica le attività in base al grado di immaginazione e attività cognitiva, come rappresentato di seguito.

Uno screenshot di una descrizione del telefono cellulare generata automaticamente

L’unico modo in cui gli esseri umani possono liberarsi dalle attività di routine e liberare tempo per il processo decisionale strategico e l’innovazione è attraverso l’intervento tecnologico. L’automazione è un modo di applicare la tecnologia a un’attività per renderla più efficiente, consentire un’elaborazione più rapida di attività voluminose, ridurre i tempi di consegna e migliorare il ROI. È un modo ideale per migliorare le prestazioni operative e può anche essere una leva strategica per mantenere un vantaggio competitivo. L’automazione delle attività ridondanti seguendo le procedure operative standard può far risparmiare costi, tempo e migliorare l’efficienza del flusso di lavoro, riducendo così l’errore umano e aumentando la precisione. Consente inoltre ai dipendenti di intraprendere attività più impegnative che possono espandere il loro intelletto e immaginazione, portando a una migliore competenza e livelli di soddisfazione sul lavoro più profondi.

Automatizzare o Hyper automatizzare?
I vantaggi dell’automazione sono innegabili e hanno un impatto aziendale più ampio. Robotic Process Automation (RPA) è l’approccio più comunemente utilizzato per automatizzare attività meno critiche e ripetitive utilizzando processi basati su regole. Umanizzare l’automazione era la necessità del momento e l’iperautomazione è stata percepita come la prossima grande novità nello spazio dell’automazione. Tuttavia, in realtà, l’iper automazione utilizza i concetti di AI e ML integrati nel framework di automazione, non solo per automatizzare i processi ma anche per aumentare le capacità umane per creare un ambiente di lavoro più agile e informato. Implica più della semplice automazione delle attività e si concentra invece sulla collaborazione con gli esseri umani per interpretare i dati in modo cognitivo e stabilire intuizioni intelligenti per prendere decisioni migliori.

Ogni azienda ha diversi set di driver o obiettivi quando si tratta di automazione. Gli elementi di progettazione e l’approccio all’automazione si basano su fattori quali il dominio, il processo, la tecnologia, le interdipendenze, la conformità per citarne alcuni. Il framework “regola 5-4-4” aiuta i team a comprendere e arrivare a risolvere un problema di automazione. Sebbene ci siano molti modi all’interno degli elementi della soluzione, la decisione di intraprendere la strada giusta è completamente contestuale e guidata dalle esigenze aziendali.


Guadagna attraverso l’interruzione dell’automazione
Di seguito sono riportati alcuni casi pratici nei settori in cui sono state implementate diverse scale di automazione utilizzando componenti dei principi di visione artificiale, ML, NLP insieme al framework di automazione:

Analisi dell’esperienza utente del sito Web e-commerce : la convalida visiva gioca un ruolo significativo nei siti Web, in particolare nei portali di e-commerce. Di solito, gli utenti finali affrontano problemi tipici relativi alla sovrapposizione di testi, orientamento del canale, risposta specifica della rete o della regione, ritaglio del contenuto, problemi di contrasto dei colori all’interno della pagina, solo per citarne alcuni. La maggior parte dei siti è specifica per le regioni e quindi la verifica manuale è costosa e richiede tempo. Per affrontare queste sfide, vengono create soluzioni automatizzate che sfruttano i principi della visione artificiale e modelli ML per rilevare i difetti visivi. La soluzione aiuta a migliorare la copertura, riducendo i tempi e la qualità dei test, migliorando così l’esperienza dell’utente.
Geoinformatica: l’ identificazione manuale e la segnalazione del Punto di interesse (PoI) può richiedere fino a 5 minuti per immagine, ei processi manuali portano a errori, ritardano il rilevamento di immagini difettose e aumentano i costi di gestione dei progetti. Laddove, le soluzioni di automazione aiutano a risolvere questi problemi e riducono i tempi di elaborazione di oltre l’80%. Queste soluzioni sfruttano i modelli di apprendimento automatico per rilevare immagini di qualità, migliorare la qualità dell’immagine aumentando la densità dei pixel, estrarre testo e informazioni tramite OCR, sfruttare la PNL per determinare le regole e utilizzare le informazioni della mappa per verificare la correttezza. Così, migliorando significativamente la qualità dell’output e del tempo di elaborazione.
Mettere tutto insieme
La necessità di automazione continua a crescere in tutti i settori. All’interno delle aziende, tutto ha bisogno di un certo grado di automazione per migliorare l’efficienza, ridurre i costi, ridurre al minimo i problemi e migliorare l’esperienza dell’utente finale. La portata dell’automazione sta crescendo e questo può essere affrontato investendo di più nell’automazione intelligente. L’iper automazione ha la capacità di aumentare il framework di automazione con le giuste tecniche AI-ML, fornendo così maggiori capacità di automazione end-to-end. Ogni giorno che passa, i servizi IT stanno assistendo a una maggiore collaborazione di strumenti, robot e persone che si tradurrà ulteriormente nel massimizzare il potenziale di un’impresa digitale automatizzata e quindi reinventare l’esperienza dell’utente finale.

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