Verschillende bedrijven bereiden zich voor op wat naar verwachting opnieuw een recordperiode van uitdagingen zal worden op gebieden als verkoop, klantbetrokkenheid en logistiek naarmate 2025 nadert. Toeleveringsketens blijven overuren draaien nu retailers anticiperen op een toename van het aantal persoonlijke en online bestellingen, en klantondersteuningsafdelingen zich voorbereiden op een toename van het aantal hulpvragen. Bedrijven moeten bereid zijn om in deze situaties snel op te schalen, iets wat met oude handmatige procedures gewoon niet kan worden bereikt.
Presenteren: AI-aangedreven procesontdekking! Dit zou een oplossing kunnen zijn die een game-changer blijkt te zijn en de implementatie ervan te versnellen Robotic Process Automation (RPA)-servicewaardoor bedrijven sneller, nauwkeuriger en zonder tijdsvertragingen kunnen inzetten die de prestaties op cruciale momenten zouden kunnen belemmeren. Door gebruik te maken van AI om workflows voor automatisering te identificeren, in kaart te brengen en te prioriteren, moeten bedrijven ervoor zorgen dat ze klaar zijn om de vakantiedrukte in 2025 aan te pakken, zonder dat de stress van handmatige processen hen vastloopt.
In deze blog kijken we naar:
- Wat is AI-aangedreven procesontdekking?
- Hoe werkt het?
- Waarom is het versnellen van de RPA-implementatie nodig in 2025?
- Een overzicht op grondniveau van hoe AI de implementatietijdlijnen van RPA verbetert
- Uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd zonder AI bij het ontdekken van processen
- Hulpmiddelen en best practices
Wat is AI-aangedreven procesontdekking?
De term ‘AI-aangedreven procesontdekking’ beschrijft de snelle identificatie, analyse en optimalisatie van bedrijfsprocessen die mogelijk vatbaar zijn voor automatisering door het gebruik van machine learning, process mining en geavanceerde analyses. De technologie identificeert automatiseringsmogelijkheden met ongeëvenaarde snelheid en precisie door gebruik te maken van een enorme hoeveelheid operationele gegevens uit meerdere bronnen, wat vaak onmogelijk is om met conventionele technieken te verwerken.
Waarom zal dit veranderen in 2025?
- Snellere identificatie van de workflow: AI kan snel automatiseringsmogelijkheden ontdekken door gegevens uit verschillende bronnen te analyseren, waaronder financiële systemen, ERP en CRM.
- Hogere nauwkeurigheid: Dankzij data kunnen onbevooroordeelde beslissingen worden genomen over welke procedures moeten worden geautomatiseerd. Daardoor vermindert of elimineert AI menselijke fouten.
- Schaalbaarheid: AI kan de complexiteit en schaal van bedrijfsomgevingen aan, waardoor het ideaal is voor grote organisaties die te maken hebben met piekbelastingen tijdens de feestdagen.
Waarom vertragingen bij de implementatie van RPA problematisch zijn tijdens seizoenspieken
- Gemiste inkomstenkansen in 2024: Wanneer RPA niet op tijd beschikbaar is voor seizoensgebonden pieken in de vraag, worden bedrijven geconfronteerd met inefficiënties in processen zoals orderbeheer, voorraadbeheer en klantvragen, wat leidt tot verloren omzetpotentieel.
- Verhoogde burn-out bij werknemers: Door de extra druk van seizoenswerk kunnen handmatige processen het personeel overweldigen, met als gevolg vermoeidheid, fouten en vertragingen.
- Gemist concurrentievoordeel: Bedrijven die naadloos kunnen opschalen met automatisering hebben een duidelijke voorsprong op concurrenten die dit niet toepassen AI en RPA op tijd voor perioden met veel vraag.
- Ontevreden klanten: Trage responstijden kunnen een teken zijn van slechte klantenservice. Bovendien kunnen fouten bij de orderafhandeling en het gebrek aan snelle oplossing van klantvragen, vooral tijdens de hectische kerstperiode, kostbaar blijken.
Hoe kan AI de RPA-implementatie in 2025 versnellen?
Stap 1: Verzamel gegevens en identificeer processen met behulp van AI
Om handmatige en repetitieve processen te ontdekken, kan AI eerst gegevens verzamelen en analyseren uit alle bedrijfssystemen, inclusief maar niet beperkt tot supply chain-platforms, ERP en CRM. Dit versnelt de identificatie van potentiële automatiseringsactiviteiten doordat het niet meer nodig is om tijdrovende activiteiten voor gegevensverzameling handmatig uit te voeren.
- Probleem zonder AI: Het verzamelen en identificeren van gegevens met behulp van de ouderwetse techniek kan weken duren, en de kans is groot dat belangrijke procedures over het hoofd worden gezien.
- AI-oplossing: Verschillende logs en datapunten kunnen binnen een mum van tijd worden geanalyseerd door AI-oplossingen. Denk hierbij aan process mining-platforms, die in een oogwenk automatiseringsmogelijkheden identificeren.
Stap 2: Datavisualisatie en procesmapping
Nadat de processen zijn ontdekt, brengt AI deze in kaart, waarbij de stappen, de duur en de onderlinge afhankelijkheden gedetailleerd worden beschreven. Organisaties kunnen kiezen hoe ze deze activiteiten prioriteren en de visuele workflows verbeteren RPA-adoptieen laat ze een duidelijk beeld geven van het automatiseringstraject.
- Probleem zonder AI: Het implementatieschema wordt vertraagd door de tijdrovende aard van het handmatig in kaart brengen van processen, waarbij vaak meerdere teams nodig zijn om workflows te detailleren.
- AI-oplossing: Teams kunnen eventuele knelpunten of inefficiënties identificeren en snel actie ondernemen door AI-tools te gebruiken om in realtime geautomatiseerde, dynamische procesvisualisaties te genereren.
Stap 3: Automatiseringskandidaten in volgorde van prioriteit instellen
Teams kunnen zich eerst concentreren op de meest lucratieve automatiseringsmogelijkheden dankzij AI, die processen beoordeelt op basis van een aantal criteria, waaronder frequentie, complexiteit en het beloofde rendement op de investering. Dit zorgt ervoor dat RPA meteen voordelen met grote impact oplevert, waardoor het rendement op de investering (ROI) wordt gemaximaliseerd.
- Probleem zonder AI: Teams verspillen vaak tijd aan het automatiseren van nutteloze procedures, het uitstellen van de voordelen van automatisering en het verlengen van projectschema’s.
- AI-oplossing: Door prioriteit te geven aan processen kunnen AI-algoritmen ervoor zorgen dat cruciale workflows eerst worden geautomatiseerd, waardoor het implementatieschema wordt versneld.
Stap 4: Pre-testen op optimalisatie en haalbaarheid
AI voert RPA-workflowsimulaties uit voorafgaand aan de volledige implementatie. Dit vergemakkelijkt het gecontroleerd testen van processen, waarbij mogelijke problemen worden geïdentificeerd, zoals onvoorziene knelpunten, discrepanties in gegevens of incompatibiliteit met het systeem.
- Probleem zonder AI: Trial-and-error en handmatig testen kunnen tijdrovend zijn en vaak tot dure fouten of vertragingen leiden.
- AI-oplossing: Door problemen vroeg in het proces te identificeren, maken AI-gestuurde simulaties een snellere, meer naadloze implementatie mogelijk, vrij van onvoorziene onderbrekingen in tijden van grote vraag.
Stap 5: Voortdurende observatie en aanpassing
AI houdt RPA-procedures zelfs na de implementatie in de gaten en maakt gebruik van machine learning om workflows onmiddellijk te optimaliseren en aan te passen. Hierdoor kunnen bedrijven de hele vakantie op hun best blijven opereren en zich snel aanpassen aan eventuele wijzigingen of opkomende problemen.
- Probleem zonder AI: RPA-procedures kunnen zonder AI gemakkelijk verouderd of ineffectief worden, vooral wanneer nieuwe systemen of procedures worden geïmplementeerd.
- AI-oplossing: Zelfs in dynamische, veelgevraagde contexten blijft automatisering effectief dankzij AI-oplossingen die automatisch workflows aanpassen en verbeteringen aanbevelen.
Problemen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het ontdekken van processen zonder AI
Bedrijven ondervinden vaak de volgende problemen als AI niet wordt opgenomen in de procesontdekkingsfase:
- Trage RPA-implementatie: Het is een uitdaging om RPA op tijd in te zetten voor drukke seizoenen vanwege de traagheid en de vatbaarheid voor menselijke fouten van traditionele procesidentificatie- en mappingtechnieken.
- Suboptimale automatiseringsbeslissingen: Handmatige analyse kan leiden tot de automatisering van de onjuiste processen, wat kan resulteren in ineffectief RPA-gebruik en verloren schaalmogelijkheden.
- Hoge kosten en vertragingen: Wanneer problemen laat in het proces worden ontdekt, kan het ontbreken van AI-gestuurde simulaties en pre-tests leiden tot hogere implementatiekosten en vertragingen.
- Gebrek aan schaalbaarheid: Conventionele methoden hebben moeite met het identificeren en automatiseren van processen over verschillende afdelingen of locaties heen, omdat ze niet in staat zijn om grootschalige activiteiten af te handelen.
Essentiële bronnen voor het gebruik van AI in RPA
Houd rekening met de volgende bronnen en best practices om AI efficiënt te gebruiken en de RPA-implementatie te versnellen:
- Process Mining Tools: Workflows kunnen automatisch in kaart worden gebracht, inefficiënties kunnen worden gevonden en automatiseringsoplossingen kunnen worden voorgesteld met behulp van platforms zoals Automation Anywhere, Celonis en UiPath Process Mining.
- Machine Learning-algoritmen: u kunt modellen trainen die de werking na de implementatie voortdurend optimaliseren door tools als DataRobot en TensorFlow te gebruiken.
- AI-geïntegreerde RPA-platforms: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere en andere RPA-technologieën voegen geleidelijk AI- en machine learning-functies toe om een soepele integratie en snellere implementatie mogelijk te maken.
| Lees ook: Wat gebeurt er als RPA en AI hun krachten bundelen in de banksector? |
Tot slot
Snelle en effectieve RPA-implementatie is belangrijker dan ooit nu bedrijven zich voorbereiden op 2025. Bedrijven kunnen de tijd en kosten van automatiseringsimplementatie drastisch verminderen door AI-aangedreven procesontdekking op te nemen in het RPA-implementatieproces. Dit zorgt ervoor dat ze op tijd klaar zijn om op te schalen voor de drukste periode van het jaar.
Naast het versnellen van de inzet van RPA, garandeert AI-gestuurde procesontdekking dat bedrijven de juiste procedures automatiseren, het rendement op investeringen optimaliseren en een hoog efficiëntieniveau handhaven in tijden van grote vraag. Om deze feestdagen en tot ver in 2025 voorop te blijven lopen, investeert u nu in AI en RPA.
