目次
1. 業界全体での RPA の広範な導入
2. ローコード/ノーコード プラットフォームの重要性の高まり
3. 生成型人工知能の主流の採用
4. 協働ロボットの台頭
5. DevOps CI/CD の自動化は継続的なテストによって決定されます
6. 増大する拡張インテリジェンスの影響
7. 自然言語処理テクノロジーと会話型人工知能の人気の高まり
8. 中小企業におけるインテリジェント オートメーションの迅速な導入
9. インテリジェント オートメーションにより人材不足の問題が軽減されます
10. プロセスの評価と発見による持続可能な自動化
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2023 年に注目すべきインテリジェント オートメーションのトレンド トップ 10

Apr 11, 2023 pm 09:13 PM
AI インテリジェントな自動化

コグニティブ オートメーションとしても知られるインテリジェント オートメーションは、基本的には人工知能、ビジネス プロセス管理、ロボット プロセス オートメーションなどの次世代テクノロジーを組み合わせたものです。これに加えて、インテリジェント オートメーションでは、データ分析、機械学習、深層学習、自然言語処理などのテクノロジーも活用します。これらのテクノロジーを組み合わせることで、インテリジェント オートメーションにより、ビジネス リーダーが使用している最先端のソリューションを提供できるようになります。

インテリジェント オートメーションは、他の形式のオートメーションとはまったく異なります。進化するテクノロジーは波を起こしており、企業の成長と発展サイクルに最も重大な影響を与える可能性があります。インテリジェント オートメーションの現在のトレンドは、大量のデータを生成および処理し、エンドツーエンドの操作を自動化し、タスクをより高速かつ効率的に行うために企業で広く使用されています。

2023 年に注目すべきインテリジェント オートメーションのトレンド トップ 10

# 2023 年に注目すべきインテリジェント オートメーションのトップ トレンドを以下に示します。

1. 業界全体での RPA の広範な導入

RPA は、ソフトウェア ロボットが人間の行動を複製し、タスクを実行できるようにするため、最近非常に人気が高まっています。より効率的に。保険、銀行、金融、ヘルスケアなどの業界では、業務効率の向上、市場投入までの時間の短縮、高いセキュリティの確保を目的として RPA の導入が進んでいます。したがって、RPA の使用はインテリジェント オートメーションの最も重要なコンポーネントの 1 つであり、2023 年には増加すると予想されます。

2. ローコード/ノーコード プラットフォームの重要性の高まり

近年、ローコードとノーコードの自動化が進んでいます。ますます注目を集めています。これらのプラットフォームは基本的に、コーディング経験をほとんどまたはまったく必要としないソフトウェア プログラムであるため、技術ビジネスと非技術ビジネスの両方でコーディングの重要性が高まっており、最終的にはローコード プラットフォームやノーコード プラットフォームの人気の高まりにつながるでしょう。

3. 生成型人工知能の主流の採用

生成型人工知能は、基本的に人工知能アルゴリズムと機械学習手法に基づいています。テキスト、音声ファイル、画像などの既存のデータを利用して、新しいオリジナルのコンテンツを作成します。生成 AI は、ソフトウェア コードの作成、画像の処理、医薬品開発の促進、企業の成長と発展の加速など、さまざまな目的に使用できます。

4. 協働ロボットの台頭

協働ロボットは、共有された専門的環境で人間と対話するように設計されています。倉庫内での重量物の移動から組立ラインのインテリジェントな撤去まで、これらのロボットはあらゆる規模の企業の業務を効率的に処理しています。これらのロボットの採用は、2023 年までにあらゆる業界で大幅に増加すると予想されます。

5. DevOps CI/CD の自動化は継続的なテストによって決定されます

他のほとんどすべての企業は、DevOps が導入をサポートしているため、DevOps を採用する必要があります。顧客は高品質のソフトウェアを継続的に統合し、提供します。 DevOps CI/CD にとってテストは非常に重要であり、各開発段階でのソフトウェアの継続的な自動テストは、インテリジェントな自動化ツールによって完了します。継続的な自動テストは基本的に、開発されたソフトウェアの品質を向上させ、すぐにリリースされる前にすべての問題を修正します。

6. 増大する拡張インテリジェンスの影響

拡張インテリジェンスは、今後数か月間で増加すると予想されます。基本的には、ロボットと人間が協力して認知能力を向上させることが含まれます。拡張インテリジェンスを活用するプラットフォームは、さまざまな構造化データと非構造化データを効率的に収集できます。

7. 自然言語処理テクノロジーと会話型人工知能の人気の高まり

インテリジェント オートメーションは、ロボットを中心とした多数のタスクに焦点を当てています。プロセスオートメーション技術。おそらく、インテリジェント オートメーションのリーダーは、インテリジェント オートメーション ユーティリティの視野を広げ、自然言語処理テクノロジーや会話型人工知能ツールを含めることになるでしょう。自然言語処理テクノロジーと会話型人工知能の利点により、幅広い機会が開かれています。

8. 中小企業におけるインテリジェント オートメーションの迅速な導入

ますます多くの中小企業がデジタル テクノロジーの導入に関心を持っています。ユースケースはプロセスの最適化です。より手頃な価格の自動化オプションが市場に出回っているため、中小企業はこれらのオプションを活用してコストを削減し、顧客サービスを向上させ、競争力を高めることができます。

9. インテリジェント オートメーションにより人材不足の問題が軽減されます

「退職の波」のような傾向が企業の世界で非常に一般的になりつつあります。その結果、あらゆる規模の企業が自動化プログラムを開始または拡張する機会を活用し、採用コストを削減し、プロセスをより効率的にしています。ハイブリッド作業環境が整備されている場合、自動化された職場ツールはビジネスの成長と発展を加速する最良の方法となる可能性があります。

10. プロセスの評価と発見による持続可能な自動化

企業は、プロセスを効率的に処理するためにインテリジェントな自動化を導入し、拡張しています。プロセスの検出と評価のフレームワークは、情報に基づいた意思決定、プロセスの優先順位付け、自動化された生産パイプラインの作成に役立つ実用的な洞察を提供します。企業が持続可能な方法で自動化を導入することは、最終的には効率を高め、ビジネスを成長させるのに役立ちます。

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