‘Robota učimo da razmišlja na isti način kao i čovjek’

Autor: PD VL native tim , 04. listopad 2021. u 22:02
Rahela Klenkar, poslovna analitičarka tvrtke Neyho/E. Elveđi/PIXSELL

Rahela Klenkar iz Neyhoa govori o razvoju i primjeni RPA tehnologije.

Kada se govori o digitalnoj transformaciji, kao jedan od najznačajnijih njezinih kotačića ističe se robotizirana automatizacija procesa (RPA). Globalna konzultantska tvrtka McKinsey predviđa kako će do 2025. RPA roboti činiti 9 posto ukupne svjetske radne snage i da će se taj rast rapidno nastaviti.

S time se slažu i procjene Gartnera koje pokazuju da će u sljedeće dvije godine 72 posto organizacija koristiti RPA, a u sljedećih pet gotovo sve tu tehnologiju na neki način i implementirati.

O kakvim je tu točno robotima riječ, jesu li to ‘bijeli humanoidni roboti’ koji rade jednostavne fizičke poslove, pitali smo Rahelu Klenkar, poslovnu analitičarku tvrtke Neyho čija je specijalnost razvoj RPA robota.

“Kod RPA ne postoje ‘bijeli humanoidni roboti’. Naime, RPA roboti su zapravo softverski roboti koji upravljaju ekranom računala odnosno aplikacijama, operativnim sustavima, uređajima s bilo kakvim interfaceom, dokumentima (Optical Character Recognition – OCR) na autonoman, poluautonoman i schedulirani način”, objašnjava Rahela.

Možete li nabrojati kakve sve vrste softverskih robota postoje, što sve oni mogu raditi? Kako ih vi‘naučite da razmišljaju’?
Robote dijelimo na dispatchere (raspodjelitelje zadataka), workere (radnike), checkere (analitičare) i decision queuere (donositelje odluka). Roboti se prijavljuju u aplikacije s unaprijed definiranim pravima kako bi mogli izvršavati repetitivne radnje poput sakupljanja podataka i sukladno tome donošenje odluka o nastavku procesa.

Također mogu razmjenjivati podatke iz jednog u drugi sustav ili više njih, čitati i provjeravati dokumente i sve to uz primjenu mašinskog učenja. Robot analitičar (checker) sam po sebi služi za analizu velikih količina podataka. To može uključivati provjere zadataka koji bi trebali ući u daljnju obradu vezano npr. za neki vremenski period unutar kojeg je potrebno određeni zadatak odraditi ili ne.

Također može služiti pri sortiranju podataka odnosno sakupljanju ključnih podataka prema definiranim pravilima za evidenciju u određenom sustavu. Robot donositelj odluka (decision queuer) najčešće radi u interakciji s operaterom koji ga uči, što podrazumijeva da robot odradi predradnje provjere određenih podataka i ističe operateru što na zahtjevu nedostaje i što iziskuje dodatnu provjeru od strane operatera.

Robota se uči da razmišlja na isti način kao i čovjek, što se postiže kroz njegov scenarij (u programskom jeziku) i konfiguraciju (detalji u kojima robot dobiva ime, tip resursa te vrstu).

O čemu treba najprije razmišljati neka tvrtka kada se odluči implementirati RPA u svoje poslovne procese?
Prije svega je potrebno razmišljati o poslovnoj potrebi odnosno koliko su neki procesi kompleksni za obradu i imaju ili nemaju repetitivnih radnji.

Uz repetitivne radnje i kompleksnost obrade nekog procesa od strane operatera, poslovna potreba se stvara kod aplikacija i softvera kod kojih izvršavanje određenih radnji iziskuje duže vrijeme čekanja.

Kada se tu uključuje Neyho, koje faze mora proći pojedini robot od ideje do realizacije? Koliko traje razvoj jednog RPA robota?
Neyho se uključuje nakon projekcija prema kojima se planira ušteda vremena odnosno ubrzanje izvršivosti procesa. Faze razvoja jednog robota uključuju pripremu tehničke specifikacije, razvoj, testiranje, babysitting, te puštanje robota u rad na produkcijskoj okolini.

Razvoj robota traje ovisno o njegovoj kompleksnosti. Tako npr. razvoj jednostavnog robota može trajati otprilike dva tjedna dok razvoj kompleksnog robota može trajati i do dva mjeseca.

Koja je tu uloga vas kao poslovnog analitičara?
Kao poslovni analitičar imam odgovornost istražiti cijeli proces koji je u planu za RPA kako bi robot na kraju radio bez greške. Istraživanje uključuje rad s operaterima na temelju kojeg definiram tehničku specifikaciju. U fazi razvoja surađujem s razvojnim timom koji tog robota uče raditi, a kasnije u fazi testiranja sudjelujem pri analizi obrađenih zadataka kao i praćenju uspješnosti rada robota.

Čak i kada robot počne raditi na produkcijskoj okolini i dalje pratim njegov rad putem izvještaja i radim statistiku odrađenih zadataka. U prijevodu, moja uloga je ključna između korisnika i razvojnog tima te provođenje ideje u djelo.

* Sadržaj omogućio Neyho

New Report

Close