AI na dobre staje się częścią automatyzacji procesów biznesowych. Już teraz jest ono szeroko wykorzystywane w automatyzacji marketingu i obsłudze klienta, ale przyspieszenia możemy spodziewać się również w innych obszarach. Chodzi tutaj konkretnie o sztuczną inteligencję adaptacyjną, która pozwala na zmianę zachowania modelu po jego wdrożeniu poprzez uczenie się wzorców zachowań na podstawie wcześniejszych doświadczeń ludzi i maszyn oraz w środowiskach uruchomieniowych, aby szybciej dostosowywać się do zmieniających się okoliczności w świecie rzeczywistym. Daje ono przewagę poprzez tworzenie wartości, które są stale dostosowywane do celów przedsiębiorstwa.
Gartner progonozuje, że organizacje, które wykorzystają adaptacyjne AI do 2026 roku osiągną wyniki lepsze od swoich konkurentów w zakresie operacjonalizacji modeli sztucznej inteligencji o co najmniej 25%. Zachodnie firmy zaczynają tego typu wdrożenia na dużą skalę. Niestety na polskim rynku inwestycje w AI w kontekście automatyzacji planuje tylko 15% firm - dużo poniżej średniej globalnej wynoszącej 35%. Dodatkowo, ponad 60% organizacji przyznało, że nie posiada narzędzi umożliwiających mierzenie efektywności wdrożonych rozwiązań - jest to aktualnie najwększym wyzwaniem w adopcji AI występującym globalnie.
Jednym z rosnących trendów jest używanie narzędzi low-code do budowy aplikacji oferujących użytkownikom końcowym - pracownikom, partnerom, klientom - zestawy podstawowych funkcji w połączeniu z dostępem do niezależnie tworzonych miniaplikacji.
Zaprojektowana jako wszechstronna platforma, superaplikacja ma za zadanie dostarczać spójne i spersonalizowane doświadczenia użytkownikom poprzez różnorodne oprogramowanie. Stanowią one awangardę w dziedzinie zaangażowania użytkowników, umożliwiając im eksplorację i aktywację własnego, dopasowanego zestawu aplikacji, co przekłada się na głęboko spersonalizowane i kontekstualne doświadczenia cyfrowe w ramach jednej, zintegrowanej platformy. Superaplikacje pomagają w przyciąganiu i zatrzymywaniu talentów oraz przyczyniają się do wzrostu przychodów. Mogą być budowane na platformach takich jak Apex, reprezentując coś więcej niż tylko złożoną aplikację czy portal agregujący różne usługi i funkcjonalności w jednym interfejsie.
Kolejnym trendem jest wykorzystywanie process mining w automatyzacji procesów biznesowych. Process mining to połączenie analizy procesów z data mining jako metodologią.
Umożliwia on głęboką analizę i optymalizację jeszcze przed automatyzacją. Jest to podejście oparte na danych, które wykorzystuje zapisy zdarzeń z różnych systemów w organizacji, aby zrekonsturować rzeczywiste ścieżki procesów biznesowych. Dzięki niemu możemy zidentyfikować procesy, które są najlepszymi kandydatami do automatyzacji, oraz szczegółowo je zmapować ukazując ścieżki pracy, węzły decyzyjne i potencjalne wąskie gardła.
Spakowane Możliwości Biznesowe to osobne komponenty oprogramowania, które wykonują daną funkcję biznesową.
Są to samodzielne moduły, z których można budować bardziej skomplikowane automatyzacje procesów. Składają się z takich elementów jak:
Schematy danych
zbiory usług,
interfejsy API,
kanały zdarzeń,
konektory
zasoby integracyjne.
Znakomicie wzmacniają zdolność do szybkiej adaptacji poprzez znaczne przyspieszenie procesu wdrażania lub aktualizacji automatyzacji o różnym stopniu złożoności. Jest to możliwe dzięki ich budowie pozwalającej na komponowanie rozwiązań z gotowych cyfrowych bloków konstrukcyjnych, których można używać na przykład do składania zadań wykonywanych przez roboty, aż po budowę aplikacji skierowanych do klientów.
Coraz więcej firm wykorzystuje PBCs do wzmocnienia swoich zdolności instytucjonalnych, budowania odporności na kryzysy poprzez zwinne zarządzanie, oraz uzyskania przewagi nad konkurencją.