Вебинар был посвящен комплексному разбору рынка RPA и AI, а также вопросам консалтинга в этих сферах. Эксперты подробно рассказали нe только как зарабатывать на внедрении продуктов, но и развивать клиентов с помощью обучения и консалтинга. Спикеры также проинформировали о том, где быстро и эффективно обучиться работе с платформами.
Сергей Вотяков, председатель кластера «РАЭК / RPA» рассказал о том, что происходит с RPA на мировом уровне и в России:
«Четыре года назад рынок RPA в России был практически не развит, а сегодня в стране уже сотни крупных компаний успешно внедрили технологию в свою работу. Технология RPA позволяет компаниям не только сокращать издержки, но еще и получать прибыль. Если говорить о глобальном рынке, то с 2017 года наблюдается ежегодный рост технологий RPA».Николай Буланов, директор по консалтингу PIX Robotics, раскрыл виденье того, как RPA & АI как технологии дополняют друг друга:
Валентин Драздов, менеджер по продукту PIX RPA, поделился мнением о том, где технология RPA может быть полезна для искусственного интеллекта:По моему мнению и по мнению Минцифры России, RPA – это часть искусственного интеллекта. RPA – это фундамент на котором строятся дополнительные технологии. Если вернуться в историю, то можно заметить, что более 20 лет назад, когда появились первые роботы, их функционал был значительно ограничен.
На протяжении 20 лет технология RPA органически развивалась в сторону искусственного интеллекта. Со временем в RPA приходит когнитивная автоматизация (автоматизация, которая берет данные из открытых источников). Далее в RPA стали использоваться OCR-системы по распознаванию текста, NLP – работа с неструктурированным текстом, чат-боты. Сегодня технология RPA превратилась в мощный инструмент интеллектуальной автоматизации с использованием искусственного интеллекта, которая занимается сбором данных, их анализом, структурированием, коммуникацией с пользователями и принятием решений.
Для работы искусственного интеллекта требуется использовать как можно больше данных с целью его обучения. Процесс обучения подразумевает тщательный анализ результатов и дообучение модели.По итогам встречи спикеры ответили на вопросы участников и перешли к части обсуждения соприкосновения технологий RPA и искусственного интеллекта – их роли в развитии друг друга.
Если процесс получения и обработки данных можно описать с помощью блок-схемы, значит его можно роботизировать. RPA дает готовые рецепты для быстрого получения данных из большого количества источников. ML-модель может использоваться в нескольких системах, роботы могут собирать информацию о корректировке результатов, формировать оценку успешности.
