Computerworld magazin 2021.06.09.
A Computerworld magazin 2021. június 9-én megjelent száma.
A Computerworld magazin 2021. június 9-én megjelent száma.
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA<br />
számítógépes látást tavaly adták hozzá a<br />
rendszerhez.<br />
Miután az üzleti folyamatot azonosították,<br />
és minden részletét „kibányászták”, a<br />
Genpact szakemberei immár képesek arra,<br />
hogy nyomon kövessék a folyamat minden<br />
egyes megvalósulását, és kijavítsák az esetleges<br />
hibákat, illetve a folyamatos visszajelzések<br />
alapján elvégezzék a szükséges<br />
finomhangolásokat.<br />
A robotizált folyamautomatizálás (Robotic<br />
Process Automation, RPA) megkönnyíti<br />
az eljárás menetében történő változtatások<br />
végrehajtását is. Ha például egy<br />
számlaösszeg több, mint tíz százalékos<br />
módosításához jóváhagyás szükséges, és<br />
ezt a jóváhagyást a tapasztalatok szerint a<br />
dolgozó szinte mindig megkapja, érdemes<br />
lehet 10-ről 20 százalékra emelni a limitet,<br />
és 20 százalék alatti értékek elbírálását<br />
rábízni az RPA-ra. Ez az apró, gyorsan<br />
végrehajtható változtatás rengeteg fölösleges<br />
adminisztrációtól kíméli meg a cég<br />
munkatársait, csökkenti a bürokratikus<br />
terheket, és gyorsabbá, hatékonyabbá teszi<br />
a működést.<br />
Öntanuló rendszer<br />
Egy másik iparági nagyágyú, a digitális<br />
átalakulási technikákkal foglaló UST három<br />
éve használ MI-t az üzleti folyamok automatizálására.<br />
Megoldásukban fontos szerepet<br />
játszik egy olyan, a Stanforddal és az MIT AI<br />
Labs-szal kifejlesztett technológia, amely<br />
az úgynevezett „unsupervised learninget”,<br />
vagyis a felügyelet nélküli tanulást alkalmazva<br />
egyetlen, végponttól végpontig tartó<br />
folyamatban kapcsolja össze a különálló<br />
feladatokat.<br />
Vegyük például azt a már tárgyalt helyzetet,<br />
amikor a dolgozó egy weboldalon<br />
betölt egy weboldalt, hogy megnézzen rajta<br />
egy árat. Az első feladat az, hogy ezt az<br />
akciót az automatizált rendszer egy munkafolyamat<br />
részeként érzékelje, a másik pedig<br />
az, hogy képes legyen bármikor megismételni,<br />
hiszen a webhelyek tartalma folyamatosan<br />
változik.<br />
Az UST-nél úgy járnak el, hogy vektorizálják<br />
és mélytanulással azonosítják a<br />
bejövő jeleket: ennek következtében amikor<br />
a dolgozó legközelebb felkeresi webhelyet,<br />
az MI már magától, automatikusan hozza<br />
be az adatokat, és működési hatékonysága<br />
a megerősítő tanulás révén folyamatosan<br />
fejlődik. Ebben a megerősítő körben<br />
kulcsszerepet kap az ember, mert ő az,<br />
aki megmondja az MI-nek, hogy helyesen<br />
oldotta-e meg a feladatot, vagy hibázott.<br />
Az átlagos robotikus folyamat-automatizálási<br />
platformok csak az alapfeladatok<br />
elvégzésére képesek, a kognitív MI viszont<br />
képes az öntanulásra, vagyis saját maga<br />
továbbfejlesztésére.<br />
Elkerülhetetlen buktatók<br />
Bizonyos feltételek mellett a rendszer<br />
„önvezető” üzemmódba is át tud<br />
kapcsolni, és a tanultak alapján önállóan<br />
kezdeményezni különböző akciókat, de<br />
működéséhez szükség van egy alapvető<br />
naplókészletre, a folyamatnaplók megkeresése,<br />
összekapcsolása pedig időigényes<br />
feladat. A szükséges adatok ugyanis<br />
sosem találhatók meg egyetlen rendszerben,<br />
több forrásból kell összeszedni<br />
és konvertálni őket. Ha a forrás egy öröklött<br />
rendszer, a folyamat egyedi kódolást<br />
igényel, végrehajtásához tűzfalakat kell<br />
megnyitni, adatvédelmi és kiberbiztonsági<br />
szempontokat kielégíteni, és mindehhez<br />
még hozzájön az adatáramlás feltételeit<br />
megteremtő adatmérnöki munka<br />
– a folyamat összességében hónapokat<br />
igényelhet.<br />
Ha az adatokat sikerül összegyűjteni,<br />
az MI végre nekiláthat, hogy kielemezze a<br />
munkafolyamatokat, de ezután még mindig<br />
hátravan a munkafolyamati térkép jóváhagyása,<br />
ami további hónapokba telik. Vagyis<br />
az intelligens automatizálásban gondolkodó<br />
cégek számos buktatóra, leküzdendő<br />
nehézségre számíthatnak. De megéri<br />
küzdeni, mert ahogy Gartner elemzője,<br />
Marc Kerremans fogalmaz, az MI használata<br />
a folyamatbányászás és a munkafolyamat-automatizálás<br />
területén ma még<br />
gyerekcipőben jár, ám nagy léptekkel<br />
fejlődik, és övé a jövő.<br />
Nagybevásárlások<br />
A technológiában rejlő hatalmas potenciált<br />
mutatja többek között az is, hogy a fejlesztők<br />
milyen erővel nyomulnak a szakterületen.<br />
Minden nagy RPA-szállító (Celonis, UiPath,<br />
Automation Anywhere, Blue Prism, Livejourney),<br />
folyamatbányászási funkcionalitást<br />
épít vagy vásárol, és az MI-be invesztál. A<br />
nagy fejlesztők felvásárlásokkal is erősítenek.<br />
Az IBM a közelmúltban vette meg<br />
a folyamatbányászással foglalkozó myInveniót,<br />
a SAP a szintén folyamatbányászási<br />
megoldásokat fejlesztő Signaviót szerez -<br />
te meg, a Microsoft pedig a munkafo -<br />
lyamat-automatizálási nagyágyút, a Softomotie-t<br />
csatolta birodalmához.<br />
A Gartner elemzője szerint a folyamatbányászás<br />
előbb-utóbb minden komoly nagyvállalati<br />
platform elengedhetetlen része<br />
lesz. Ugyanakkor a szakértő arra is felhívja<br />
a figyelmet, hogy ne várjunk az ideális,<br />
minden igényt kielégítő megoldás megjelenésére:<br />
ha nem rendelkezünk minden<br />
információval, kezdjünk el dolgozni azzal,<br />
ami van. Mégpedig most azonnal – ha nem<br />
tesszük, több éves lemaradásba kerülünk<br />
vetélytársainkkal szemben.<br />
<strong>2021.06.09.</strong> | | 15
Change language