Kompanitë e mëdha kanë investuar para të mëdha në vitet e fundit në softuer të krijuar për të automatizuar detyrat rutinë të zyrës, shumë prej të cilave përfshijnë thjesht prerjen dhe ngjitjen e të dhënave nga një aplikacion softuer në tjetrin ose përdorimin e menyve rënëse për të mbushur fushat e bazës së të dhënave.
Të njohur si “automatizimi i procesit robotik” ose RPA, këta lloj “robotësh” softuerësh nuk janë AI. Disa janë pak më shumë se versione të përpunuara të makrove Excel, që regjistrojnë lëvizjet e miut dhe goditjet e tastierës. Të tjerët përdorin rregullat “nëse-atëherë” për të ndihmuar softuerin të përfundojë një rrjedhë pune.
E megjithatë bizneset tani vlerësohet të shpenzojnë më shumë se 6 miliardë dollarë në vit në softuerin RPA, sipas firmës analitike të teknologjisë Forrester Research, një shifër që po rritet me një përqindje dyshifrore. UiPath, një nga lojtarët kryesorë në fushën e RPA, vlerësohet në 13.5 miliardë dollarë. Appian, Prizmi Blu dhe IBM ofrojnë edhe zgjidhje të RPA-së.
Tani thirri një startup i vogël me bazë në Mynih, Gjermani Interloom mendon se mund të prishë të gjithë këtë treg duke rindërtuar automatizimin e procesit në krye të valës së re të modeleve të mëdha gjuhësore dhe asistentëve gjenerues të AI. Air Street Capital, butiku i kapitaleve sipërmarrëse me bazë në Londër, i specializuar në investimet e inteligjencës artificiale në fazat e hershme, sapo i dha kompanisë 3 milionë dollarë fonde fillestare për të filluar të realizojë këtë vizion.
Fabian Jakobi, bashkëthemeluesi dhe drejtori menaxhues i Interloom, është një sipërmarrës serial. Në vitin 2021 ai shiti Boxplot, kompania e tij e fundit, tek Hyperscience, një kompani softuerësh AI me bazë në Nju Jork që është e specializuar në nxjerrjen e të dhënave nga dokumente të pastrukturuara. Jakobi mendon se metoda të ngjashme të AI mund të përdoren në të ardhmen për të nxjerrë informacion nga regjistrimet video, regjistrat e thirrjeve, shënimet dhe më shumë, duke i mundësuar softuerit të AI të mësojnë se si punojnë profesionistët në të vërtetë. Pastaj agjentët e AI, bazuar në të njëjtat metoda themelore të AI që fuqizojnë modelet e mëdha të gjuhëve të sotme, mund të përdoren për të automatizuar shumë pjesë të këtyre detyrave.
Kjo mund të lejojë që detyrat me vlerë shumë më të lartë të automatizohen sesa mund të adresohen me RPA-në e sotme, e cila funksionon mirë vetëm për detyrat me flukse pune shumë të rutinuara dhe të përsëritura. Sipas Jakobi, teknologjia aktuale RPA është e aftë të automatizojë rreth një të tretën e detyrave të biznesit – një kufizim që ndihmon në shpjegimin pse raportimet nga firmat konsulente EY dhe Deloitte kanë konstatuar se shumica e projekteve të RPA-së ose dështojnë plotësisht ose nuk e përmbushin kurrë potencialin e tyre.
Në vend që të fillojë nga flukset e punës të idealizuara, Jakobi thotë se softueri i AI mund të trajnohet për atë që një kompani bën në të vërtetë në situata të botës reale. AI mund të kuptojë se cili është fluksi i duhur i punës për atë situatë të veçantë, në vend që t’i përmbahet një modeli tepër të standardizuar dhe të ngurtë.
Ai jep shembullin e hartimit dhe dërgimit të një marrëveshjeje moszbulimi si pjesë e marrëveshjes tregtare. Me RPA-në e sotme, një kompani mund të krijojë një rregull që çdo marrëveshje me vlerë më shumë se 100,000 dollarë kërkon që palës tjetër t’i dërgohet një NDA. Rrjedha e punës e plotësimit të modelit NDA për këtë marrëveshje të veçantë trajtohet automatikisht nga roboti i softuerit.
Problemi me rregulla të tilla është se ato janë shumë jofleksibile për të kapur logjikën reale të biznesit, thotë Jakobi. Po një marrëveshje me vlerë 98,500 dollarë? Shumica e bizneseve ndoshta do të dëshironin akoma që të mbulohej nga NDA-të edhe pse është nën pragun që ka vendosur për robotin. Softueri modern i bazuar në LLM shkëlqen në kapjen, nga të dhënat e kaluara, të njohurive të heshtura, të cilat përfshijnë shumë gjykime profesionale për gjëra të tilla si kur kërkohet një NDA.
Detyrat më të përshtatshme për këtë lloj automatizimi do të përfshijnë prokurimin dhe vlerësimin e rrezikut, hyrjen në bord të klientit, përpunimin e kërkesave për hipotekë dhe sigurime, dhe menaxhimin e dokumentacionit logjistik të importit dhe eksportit, sipas Interloom.
Ndërsa Jakobi thotë se njerëzit do të jenë ende të nevojshëm për të vepruar si një kontroll i kontrollit të cilësisë në robotët softuerikë të Interloom, ai beson se për shumë procese, robotët e AI si ata që po ndërtojnë do të jenë në gjendje të rrisin produktin që një punonjës mund të prodhojë në një kohë të caktuar. sasinë e kohës me 30 herë.
Interloom, e cila aktualisht punëson vetëm dhjetë persona, por po punëson me shpejtësi, planifikon të synojë “mittelstand” të madh të Gjermanisë – kompanitë industriale të mesme që janë një mburojë e ekonomisë gjermane – si bazën e saj fillestare të klientëve, me plane për t’u zgjeruar globalisht, duke përfshirë në SHBA, së shpejti.
“Çdo sektor i ekonomisë përfundimisht do të rindërtohet fillimisht AI”, tha Nathan Benaich, themeluesi dhe partneri i përgjithshëm i Air Street. “Nga përvoja e tyre në Boxplot dhe Hyperscience, ekipi i Interloom ka një kuptim unik intim të automatizimit të flukseve komplekse të punës. Kjo i bën ata të vendosen më së miri për të ndërtuar infrastrukturën e procesit që do të mbështesë përfitimet e produktivitetit të mundësuar nga AI për biznesin.”
Kjo histori u shfaq fillimisht në Fortune.com