Otomasyon Süreçleri, Kurumsal Verimliliği ve Müşteri Memnuniyetini Önemli Ölçüde Arttırır ve Maliyetleri Azaltır

Giriş

Otomasyon süreçleri, kurumsal verimliliği ve müşteri memnuniyet düzeyini önemli ölçüde arttırabilir ve maliyetleri azaltabilir. Ancak çoğu zaman birbiriyle entegre olması gereken teknolojilerin getirdiği zorluklar ortaya çıkabilir. Gelişmiş vizyona sahip şirketler, giderek daha fazla dijitalleşen dünyada rekabet gücünü korumak için yapay zeka (AI) stratejileriyle entegre Robotik Süreç Otomasyon (RPA) sistemlerine yönelmektedir.

Akıllı Süreç Otomasyonu (IPA) olarak da bilinen bu yeni oluşum; makine öğrenimi, dinamik yük  dengeleme, duyarlılık analizi ve diğer gelişmiş uygulamaları bir araya getirmektedir. RPA’a olan ilgi artmaya devam ettikçe insana benzer robotların girdiği iş alanları ve buna benzer söylentiler her sektör ve endüstri alanında ortaya çıkmaktadır. Bilgisayar tabanlı görüntü işleme, optik karakter tanıma ve akıllı karakter tanıma alanındaki teknolojik gelişmelerle birlikte işletmeler, geleceğin nereye gittiğini algılamaya başlamış bulunmaktadırlar.

Akıllı Süreç Otomasyonu

On yılı aşkın bir süredir, neredeyse her alanda faaliyet gösteren kuruluşlar, iş süreci otomasyon  sistemlerine artan talebi yakından izlemektedir. Son beş yıllık sürede RPA’in gündeme gelmesiyle kurumsal liderler bu yönelimin daha da artmasını beklemektedir. Bununla birlikte; RPA, kural temelli olarak belli otomasyon süreçlerini belli sınırlı yetenekler çerçevesinde yerine getiren bir sistemdir.  Bu nedenle, robotik stratejilere yönelen işletmeler otomasyon hedeflerine ulaşmada sınırlı başarılar elde edebilmekte ve beklentiler tam anlamıyla karşılanamamaktadır. Mevcut sektör araştırmaları, geleneksel sistemlere sahip olup RPA ile optimize edilen şirketlerin, hedeflenen otomasyon süreçlerinin sadece %30’una ulaştıklarını göstermektedir.

Bilişsel Otomasyon olarak da bilinen Akıllı Süreç Otomasyonu (IPA), RPA’in sağladığının çok ötesinde bir başarım öngörmektedir.

Yakın zamanda yapılan bir sektör araştırması, 2019 yılı sonuna kadar işletmelerin yaklaşık %40’ının otomasyon merkezlerine sahip olacağını göstermektedir. Ayrıca, yapay zeka teknolojilerinin, RPA ve chatbot uygulamalarının başarılı yayılımı, teknik ekipler tarafından verilen hizmetlerin miktarını potansiyel olarak %20’ye kadar azaltacaktır.

Endüstrinin adaptasyon süreçleri henüz emekleme aşamasında olsa da, inovasyona önem veren kuruluşlar Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) teknolojilerini temel iş sistemlerine, yazılım  platformlarına ve donanım altyapılarına yerleştirmeye devam etmektedir. Bunların önemli bir kısmı öncelikle rutin olan süreçleri otomatik hale getirmekte ve böylece bu otomasyonun çıktılarını değerlendirmektedir.

Her yeni teknolojide olduğu gibi, IPA’nın gelişi ile oluşan sorular verilen cevaplardan daha fazladır. Değişim yönetimi, öngörülemezlik, kontrol, denetim ve güvenlik konularıyla ilgili endişeler dikkat çekmeye devam edecektir. Birçok üretici bu yeni alanda gelişmiş yetenekler sunduğunu iddia etse de, sektör, IPA’nın getirdiği avantajları kolayca ve önemli ölçüde gösterebilecek gerçek başarı hikayelerini  henüz üretemedi.

Akıllı Süreç Otomasyonu Nedir?

Akıllı Süreç Otomasyonu (IPA); yapay zeka,  robotik  süreç otomasyonu, imaj işleme, optik karakter tanıma, makine öğrenimi gibi diğer gelişmiş teknolojilerin birleşik uygulamalarını ifade etmektedir. Teknolojilerin bu uygun şekilde entegrasyonu ve yayılımı; doğru yönetildiğinde bir işletmenin rekabet avantajını ve genel iş değerini ciddi şekilde yükseltebilecek süreçler sağlar.

Bu teknolojilerin entegrasyonu optimize edildiğinde, kuruluşlar, otomasyon sistemlerini başka ve belki de daha karmaşık otomasyon sistemleri ile entegre ederek genişletebilirler.

“Akıllı otomasyon tamamen ‘Bot denilen yapıların daha insan görünmesini sağlamakla’ ilgilidir.”

IPA’nın en ilgi çekici yönlerinden biri, kendi başına düşünüyor ve öğreniyor görünen insan gibi hareket eden botları yaratıcı bir şekilde kullanmasıdır. IPA’nın birincil amacı, bir şirketin insan işgücüne botlar ve otomasyonlar aracılığıyla elde edilen ek bilgi, destek ve öngörüleri sağlamaktır. Kuruluşlar; tekrar eden, çoğunlukla elle yapılması gereken ve diğer sıradan görevleri otomatikleştirerek operasyonların  insan gücü etkinliğini artırabilir ve böylece artan personel kaynağını bireysel yeteneklerinin en güçlü olduğu alanlarda (müşterilerle yüzyüze iletişimin önemli olduğu iş alanları) kullanma şansını elde edebilirler.

Bununla birlikte, günümüzde optimize edilmiş otomasyon süreçlerinin önündeki potansiyel engellerden biri, işletmelerin bu sistemlerin yetenekleriyle ilgili beklentilerinin giderek artmasıdır. İşletme yöneticileri, geniş kapsamlı bir IPA uygulamasına girmeden önce, bu sistemlerin,  en sıradan veya tekrarlayan görevleri yerine getirirken bile mevcut çalışanların eylemlerini olabildiğince yakın bir şekilde taklit edebileceğinden emin olmak istemektedir. RPA, genellikle bu sistemin “kolları ve bacakları” olarak adlandırılır, çünkü bu uygulamalar esasen tuş vuruşları ve fare tıklamaları gibi tekrarlı şirket içi insan etkileşimlerini yerine getirir. Başka bir deyişle RPA tekrarlı işleri yapmada IPA sistemine destek sağlayan bir ana birimdir.

Bununla birlikte, insan işgücü çoğu RPA sisteminin kapsamı veya yeteneği dışında kalabilen basit sistem etkileşimleri dışındaki çeşitli faaliyetlerden sorumludur. Akıllı otomasyonun amacı; bu  sistemleri görme, algılama, öğrenme, iletişim kurma, işbirliği yapma, empati ve iyileştirme yetenekleri de dahil olmak üzere mümkün olduğunca çok sayıda insan özelliği ile güçlendirmektir.

Sektör uzmanları, IPA stratejilerini başarıyla benimseyen ve uygulayan şirketlerin belirli, elle yapılan ve tekrarlı görevlerin %70’inden fazlasını otomatikleştirebileceğini tahmin ediyor. Kuruluşlar, yazılım botlarının şirket içi insan işgücü ile optimize edilmiş kombinasyonu sayesinde, insan yargısı gerektiren daha karmaşık süreçlerin %15-20’sini otomatik hale getirebilir.

Vizyon – İş Zekasına Doğru Yolculuk

Görme

Belgeleri okuma, görüntüleri tanımlama ve nesneleri tanımada RPA’in getirdiği sınırları ve insanların sahip olduğu yetenekleri algılamak önemlidir. Bilgisayar temelli imaj işleme  (CVT), optik karakter tanıma (OCR) ve akıllı karakter tanıma (ICR) teknolojilerindeki son gelişmeler artık bu yetenekleri botlar için de mümkün hale getirmektedir. CVT, tek bir görüntü veya bir görüntü serisinden elde edilen  bilgilerin otomatik olarak çıkarılması, analizi ve işlenmesine dayanır. CVT, bilginin elde edilmesi için nesnenin uygun alanını belirlemeye odaklanırken, OCR ve ICR gibi karakter tanıma teknolojileri, ilgili alandan uygun metin veya verileri bulmaya odaklanır.

“En gelişmiş CVT uygulamaları yüz milyonlarca veriyi %95’ten fazla doğruluk oranı ile sınıflandırabilir ve bu sayede manzaralar, böcekler, yeşillik, insanlar gibi organik nesneleri tanımlamadaki doğruluk dereceleri katlanarak artar.”

CVT, OCR ve ICR teknolojilerinin uygun kombinasyonu ve optimize edilmiş entegrasyonu ile makineler; metin, sayı, logo ve hatta diğer nesneler de dahil olmak üzere taranan görüntülerin içerdiği her türlü karmaşık bilgiyi çıkarabilir ve analiz edebilir.

Örnek bir kullanım senaryosunda, satış operasyonu ile ilgili bir bilgi aranırken dakikada on binlerce fatura veya satın alma siparişini tarama yeteneğine sahip bir “görme” botundan yararlanılabilir. Başka bir bot, müşteri el yazısıyla yazılmış olan belgelerdeki veriyi ayıklamaktan sorumlu olabilir.

Algılama ve Öğrenme

Bir insan beyni; insanların gördüğü, dokunduğu, kokladığı ve hissettiği görüntüleri ve bilgileri analiz eder ve işler; bu da insanların bu hislerden ve ortaya çıkan deneyimlerden öğrenmelerini sağlar.

“Makine Öğrenimi, botun iletişimde olduğu sistemlerden aldığı bilgi, edindiği “tecrübe”ler ve işlediği her işlemden öğrenmesine yardımcı olur.”

Makine öğrenmesi, aslında insan beyninin fonksiyonlarını taklit eder. Yapay zeka ile entegre edilmiş uygulamalar; sistemlere, ek bir programlamaya bağımlı olmadan, etkileşimlerden ve süreçlerden akışları otomatik olarak öğrenmeleri ve bunları geliştirmeleri için bir mantık sağlar.

Dinle-Algıla-Yürüt çerçevesinin temeli, bir botun karşılaştığı bir olayın temel niteliklerini yakalaması, bunu tanımlaması ve ardından gerektiğinde buna uygun eylemi yürütmesine dayanır.

Otomasyon çevresinde bot yaşam döngülerinin yanı sıra bireysel iş süreçleriyle ilgili çok sayıda algılama ve öğrenme uygulaması vardır. İşlemlere yönelik dinamik yük dengelemesi, istisna yönetimi ve belli olay şablonlarına dayalı otomasyon tetikleme bunlar arasında sayılabilir.

Haberleşme

Optimize edilmiş müşteri hizmetleri ve personel yönetim süreçleri büyük ölçüde, müşterilerle etkili iletişim ve etkileşimlere dayanır. Geleneksel olarak, BT birimleri insan-insan etkileşimi gerektiren süreçleri otomasyon ortamından çıkarma  eğilimindedir. Bununla birlikte, konuşma tanıma uygulaması, NLP ve anlamsal analiz teknolojilerindeki son gelişmeler, bu tür süreçlerin başarılı otomasyonunu mümkün hale getirmektedir.

Bu teknolojiler, botlara hem sözlü hem de yazılı olarak anlama yeteneği sağlar. Pratikte Chatbot ve sanal ajanları içeren bu teknolojilerin gerçek dünya uygulamaları giderek daha fazla talep görmektedir. Arka planda çalışan ve RPA ile entegre bir bota bağlı bir Chatbot, müşteri veya personel sorgularını yorumlayabilir,  anlayabilir  ve  yanıtlayabilir.

İş Birliği

Bir ekip ortamında işbirliği yapan insanlar, bu sayede bireysel yeteneklerini ve bilgi kaynaklarını önemli ölçüde  güçlendirebilirler. Tipik bir müşteri hizmetleri birimi senaryosunda, bir sorunu uygun bir şekilde çözmek için yeterli bilgi veya eğitime sahip olmayan bir çağrı merkezi çalışanı, uygun çözümü bulabilmek için bir üstünü arayabilir ve onunla işbirliği yapabilir.

IPA dünyasında Gelişmiş Bilgitabanı Yönetimi (KMS), farklı makineler arasında bu tür işbirliği gerektiren davranışları taklit etmeye çalışır. KMS; mevcut verileri ve bilgileri çok güçlü arama motorları aracılığıyla harmanlayarak, etiketleyerek,  depolayarak ve  işleyerek  botlar arasındaki işbirliğini hızlı, pratik ve uygulanabilir hale getirebilmektedir. Chatbot’lar, soruları yanıtlamak ve müşteri veya çalışanı önceden programlanmış bir dizi olası çözüme yönlendirmek için KMS teknolojilerini   kullanır. Yönlendirmeli komut dizisi, müşteri hizmet temsilcilerine problemleri hızlıca ve kolayca çözebilmeleri için adımlar halinde tanımlanmış ve uygun prosedürü kullandırabilir. Bu da eğitim maliyetlerini ve uyumluluk risklerini ciddi oranda düşürür.

Empati

Empati, bir kişinin diğerinin duygularını anlamasını ve algılamasını sağlayan, genellikle tepkisel davranışlarda bir değişiklikle sonuçlanan insan özelliğidir. Empati, özellikle  ön büro personeli veya müşteri etkileşimlerinin ve müşteri memnuniyet seviyelerinin temel performans kriteri olduğu otomatik süreçler için önemlidir.

Bu son derece karmaşık duyguyu botların (hatta birçok insanın) tam olarak kavraması genellikle zordur. Bununla birlikte,  endüstri liderleri yapay zekadaki son gelişmelerin, yakında bir insanın duygusal durumunu belirleme konusunda giderek daha yetenekli  hale gelen robotlara ve otomatik sistemlere ivme kazandıracağını öngörüyor. Örneğin, çoğu duygusal analiz uygulaması, müşterinin duygusal durumunu yalnızca konuşması veya el yazısıyla yazılmış belgelerini tarayarak yeterince  algılayabilir. Bu tür algılama ve analiz uygulamaları, bir müşteri temsilcisini, çok hızlı bir şekilde müşteriye uygun çözüm paketlerine yönlendirebilir. Ayrıca bu uygulamalar; Chatbot’lara, müşteri sorgularına verilen ilgili yanıtların değiştirilmesi veya ilgili sorunun bir insan tarafından çözüme kavuşturulması için rehberlik  edebilir.

Akıllı Otomasyona Giden Yol

Akıllı otomasyonun; kuruluşlarının gelecekteki başarısının kritik bir bileşeni olduğuna inanan şirket yöneticileri ve liderler, bu adaptasyon sürecine stratejik olarak yaklaşmalı ve uygulamaların rastgele kurulumlarından kaçınmalıdır.

“Yakın tarihte Harvard  Business Review tarafından yapılan bir ankette,  katılımcıların %44’ü, kuruluşlarının başlıca endişesinin IPA’nın potansiyel faydalarına ilişkin genel bir anlayış eksikliği olduğunu gösteriyor.”

Ankete katılanların %33’ü, ilgili veri analitiği ve karar verme yeteneklerinin en iyi nasıl maksimize edileceğine ilişkin kafa karışıklığını dile getiriyor.

Öncelikle birçok işletme bu sistemlerin stratejik faydalarının ne olabileceğini ve akıllı otomasyonun mevcut operasyon sistemlerine en iyi hangi noktada uyum sağladığını belirlemede zorluk çekmektedir.

Uyum sürecinin nasıl ve nereden başlatılacağı konusundaki bu anlayış eksikliği, birçok  kuruluşun IPA dünyasına girişlerini geciktirmesinin en önemli  nedenlerinden biridir. IPA süreçlerini anlamada aşağıdaki on adımlık akış iyi bir başlangıç noktası oluşturacaktır.

  1. Kuruluş içindeki liderler öncelikle IPA uyumu ile gelecek faydalar ve ilgili olası riskler konusunda eğitilmelidir.
  2. IPA’ya atanacak iş ve problemleri içeren bir “istek listesi” belirlenmelidir.
  3. Bu görevler potansiyel değerine ve uygunluğuna göre önceliklendirilmelidir. Ayrıca, her görev için gerçekçi bir yatırım geri dönüşü (ROI) beklentisi tanımlanır.
  4. BT ekibinin güçlü ve zayıf yönleri belirlenir. Genellikle kurumsal hedeflere ulaşmak için gerekli deneyim ve yetenekler ile şirket ekibinin sahip olduğu yetenekler arasında büyük bir uçurum bulunur. Buna göre iyi tanımlanmış bir hiyerarşi oluşturulur.
  5. Bir profesyonel danışmanlık şirketinin de yardımı ile bir pilot uygulama oluşturulur. Yavaş ve entegre bir şekilde geçişe başlanabilir.
  6. Veri entegrasyonu için şirket içi  bir ekip oluşturulur. Bir ML teknolojisi uygulanacaksa başlamadan önce kuruluş, işe yaramayan veya zararlı bilgilerin yeni yapay zeka sistemlerine aktarılmasını önlemek için mevcut verileri temizlemek isteyebilir.
  7. Küçük ve basit adımlarla ilerlenir. IPA’ya kademeli olarak uyum gerçekleştirilir. Geri dönüşler alınır, buna göre ayarlama yapılır ve uygun şekilde uygulanır.
  8. Kuruluş, akıllı süreç otomasyonunu sürekli olarak genişlettikçe ek depolama ihtiyaçlarına yönelik planlamalar yapılır.
  9. Olumlu veya olumsuz tutarlı geri dönüşler alabilmek için çalışanlar ve personel bilgilendirilmeli ve güçlendirilmelidir. Uzun süreli ve başarılı bir uyum süreci için doğru ekiple çalışmak bir gerekliliktir.
  10. Denge sağlanmalıdır. Kuruluşlar yapay zeka ile geliştirilmiş altyapılarını kademeli olarak genişlettikçe bant genişliği gereksinimleri, depolama yetenekleri, güvenlik ve standart gibi kritik konulara gereken önem verilmelidir.

Temel İnsan Bileşeni

Birçok uzman, yapay zekayı insan işgücü ile birleştirmenin IPA süreçlerinin güvenli ve verimli bir şekilde benimsenmesi için gerekli olduğuna inanmaktadır. Kuruluşlar rutin ve tekrarlı görevlerin otomasyonunu sağlamaya başladıkça bu strateji daha da kritik bir öneme sahip olacaktır. Şirketler, bu karmaşık botlar ve uygulamaların dünyasına derinlemesine indikçe, kalite ve şeffaflık temel endişeler haline gelecektir.

“Bu IPA sistemleriyle maksimum düzeyde etkili işbirliği için işletmeler, bu sistemlerin nasıl birlikte çalışacağını ve birbirine nasıl bağlanacağını belirlemek için büyük ölçüde personel ve yöneticilere bağımlı olacaktır.”

Özellikle detaylı öğrenme sistemleri ile ilgili olarak şirketlerin, makinelerin yürüttüğü karar alma süreçlerini denetlemek için yeni ve yenilikçi yollar bulmaları gerekecektir.

Çoğu  durumda,  sadece  insanlar dile getirilmesi neredeyse imkansız olabilen son derece karmaşık  kalıpları tanıyabilecek entellektüel kapasiteye sahip  olabilirler. Akıllı  otomasyon süreçlerinin insan etkileşimi gerektirmediği durumlarda bile, bazı şirketler uyum sürecinin ilk aşamalarında, otomasyon sisteminin doğru çalıştığına dair yeterli veri toplanana kadar, yapay zeka sistemi tarafından üretilen kararların geçersiz olmasına karar verebilir.

Sonuç

IPA’nın birincil amacı, teknolojik olarak gelişmiş botlara ve uygulamalara insan benzeri nitelikler sağlamaktır. Kuruluşlar, insan bağımlılığı olmaksızın belli görevleri otomatik hale getirebildiğinde veya iyi tanımlanmış kararları daha hızlı alabildiğinde rekabette önemli avantajlar elde ederler. Yapay zeka destekli botlar, süreç otomasyonunun kapsamını daha önce karmaşık olarak kabul edilen yeni ve heyecan verici alanlara doğru genişletebilir.

Akıllı Süreç Otomasyonu (IPA), birçok kuruluş için bir gerçeklikten çok bir fantezi gibi görünse de, sağlam adımlarla ilerlemektedir. İş dünyasından  liderler, şirketlerin küresel bir pazarda rekabetçi kalabilmeleri için, yapay zeka sistemlerine adaptasyonun çok yakında bir lüksten ziyade bir gereklilik olacağına inanıyor. IPA’nın    mümkün kıldığı gelişmiş kalite, verimlilik ve müşteri memnuniyetinin benzersiz kombinasyonu, bu işletmelerin ne kadar hızlı ve yetkin bir şekilde tepki verdiğine bağlı olarak, nasıl bir fırsatlar zinciri elde edebileceklerinin bir göstergesi olacaktır.

Shrikant Deo,
Yardımcı Direktör, Ürün Yönetimi,
EdgeVerve

Bu makale EdgeVerve Systems Ltd. Şti. (Infosys şirketidir) tarafından yazılmış ve yayınlanmıştır.