Ano ang Intelligent Process Automation (IPA)?

Pinakamabisa ang tradisyunal na awtomasyon kapag malinaw ang proseso at pare-pareho ang format ng input. Pero sa totoong buhay, hindi ganoon kadalisay ang operasyon ng negosyo.

Sa aktwal, bumabagsak ang mga workflow kapag kulang ang datos, hindi malinaw ang mga kahilingan, o nagbabago ang kundisyon habang tumatakbo.

Sumusunod lang ang mga sistemang batay sa patakaran, pero hindi sila marunong mag-adjust kapag nag-iba ang paligid.

Mas malayo ang nararating ng intelligent process automation (IPA) sa pagsasama ng awtomasyon at enterprise chatbots na kayang umunawa ng magulong workflow. Binibigyang-kahulugan ng mga bot na ito ang natural na input, inaayos ang hindi tugmang sistema, at gumagawa ng desisyon agad-agad.

Ano ang matalinong awtomasyon ng proseso (IPA)?

Pinag-iisa ng matalinong awtomasyon ng proseso (IPA) ang robotic process automation (RPA), artificial intelligence (AI), analytics, at decision logic para makalikha ng mga workflow na kayang umunawa, magbago, at kumilos nang hindi kailangan ng tao.

Minsan tinatawag ding matalinong awtomasyon, hyper-awtomasyon, o digital na awtomasyon ng proseso, mas higit pa ang IPA kaysa sa tradisyunal na bot na batay sa patakaran.

Gumagamit ito ng teknolohiya tulad ng machine learning, natural language processing, at process mining para hawakan ang hindi organisadong datos, unawain ang konteksto, at gumawa ng desisyon agad-agad.

Intelligent Process Automation vs Robotic Process Automation

Madalas mapagpalit ang intelligent process automation (IPA) at robotic process automation (RPA), pero magkaiba ang gamit nila.

Ang RPA ay dinisenyo para sa paulit-ulit at batay sa patakarang gawain kung saan pare-pareho ang input at nakatakda na ang mga hakbang—tulad ng pagkopya ng datos sa pagitan ng mga sistema o pagproseso ng mga structured na form.

Pinapalawak ito ng IPA sa pamamagitan ng pagdagdag ng artificial intelligence sa automation stack. Kaya nitong hawakan ang hindi organisadong input, suriin ang mga kundisyon agad, at gumawa ng desisyon batay sa konteksto.

Dahil dito, bagay ito sa mga workflow na hindi kayang ipako sa simpleng script—kung saan nakadepende ang mga hakbang sa nakikita ng sistema, hindi lang sa inuutos.

Pangunahing Benepisyo ng Matalinong Awtomasyon ng Proseso

Gagana lang ang awtomasyon kung kaya nitong hawakan ang komplikasyon ng totoong proseso ng negosyo. Madalas mabigo ang mga bot na batay sa patakaran kapag nag-iba ang input o hindi sinusunod ang inaasahang pattern ng mga hakbang.

Nagbibigay ang IPA ng mas nababagay at nasusukat na antas ng awtomasyon. Dinisenyo ito para hawakan ang pabago-bagong input at paggawa ng desisyon.

Binabawasan ang manu-manong gawain sa malakihang antas

Kadalasan, nangangailangan ng malapitang pagbabantay ang tradisyunal na awtomasyon. Gumugugol pa rin ng oras ang mga koponan sa pagrerepaso ng mga eksepsiyon, pag-aayos ng hindi tugmang datos, at pamamahala ng mga gawaing labas sa script.

Binabawasan ito ng IPA. Kayang ipaliwanag ang mga kahilingan ayon sa mga patakaran ng negosyo at isagawa ang mga aksyon nang hindi kinakailangan ng tao sa bawat hakbang.

May ilang kumpanya na kumokonsulta sa AI agencies para magdisenyo ng mga workflow na ito. Tinututukan ng mga partner na ito ang katatagan, pagiging episyente, at pag-akma ng sistema sa aktwal na operasyon ng negosyo.

Umaangkop sa nagbabagong input at konteksto

Umaasa ang tradisyunal na bot sa pare-parehong format. Kahit maliit na pagbabago, gaya ng typo o bagong layout ng dokumento, puwedeng makasira ng proseso.

Kayang hawakan ng IPA ang pagbabago. Binabasa nito ang input, nauunawaan ang layunin, at tumutugon—kahit hindi perpekto ang pagkakaayos. Dahil dito, mas maaasahan ito sa araw-araw na gamit, kung saan hindi laging pareho ang mga kahilingan.

Pinapataas ang transparency sa operasyon

Madalas mabigo ang automation na batay sa patakaran kapag walang konteksto. Mahirap tukuyin kung ano ang nangyari, saan ito nangyari, o ano ang sanhi ng pagkabigo.

Lalo itong nagiging isyu sa multi-agent systems, kung saan sabay-sabay o sunud-sunod na gumagana ang iba’t ibang agent. Kung walang visibility, mahirap subaybayan ang mga interaksyon o panatilihin ang maaasahang performance ng bawat agent.

Pinapabuti ng IPA ang observability sa pamamagitan ng pag-log ng bawat hakbang sa proseso. Mahalaga ang detalyeng ito lalo na kapag sinusuri ang multi-agent systems, kaya mas madaling tukuyin ng mga team ang isyu at ayusin ang pagtutulungan ng mga agent.

Paano gumagana ang matalinong awtomasyon ng proseso?

Pinag-uugnay ng matalinong awtomasyon ng proseso ang mga kaganapan, datos, desisyon, at aksyon sa loob ng isang awtomatikong daloy. Bawat hakbang ay hinahawakan ng AI agent na nauunawaan ang nangyayari at alam ang susunod na gagawin, kahit magulo o kulang ang input.

Para makita kung paano gumagana ang IPA sa aktwal, tingnan natin ang karaniwang e-commerce workflow: paghawak ng request sa pagbalik ng produkto.

Sa halip na ipadaan lahat sa support agent, puwedeng gawing awtomatiko ang proseso mula umpisa hanggang dulo gamit ang AI agent—isang agent na marunong umunawa ng input, magdesisyon ng susunod na hakbang, at kumilos sa iba’t ibang tool.

Hakbang 1: Trigger event na nagpapasimula ng proseso

Nag-fill out ang customer ng return request form o nagpadala ng mensahe para ibalik ang item. Iyon ang nagpapagana sa return workflow.

Agad itong kinukuha ng agent, hindi na kailangang hintayin ang manu-manong pag-triage.

Hakbang 2: Pinoproseso ng AI agent ang impormasyon

Sinusuri ng agent ang mensahe o form para kunin ang mahahalagang detalye gaya ng order number, pangalan ng item, dahilan ng pagbabalik, at customer ID.

Para sa hindi istrukturadong mga mensahe, gumagamit ito ng malalaking language model (LLM) para unawain ang layunin at matukoy ang tamang order.

Hakbang 3: Nagpapasya ang AI agent ng susunod na hakbang

Gamit ang mga patakaran ng negosyo at mga polisiya sa pagbabalik, tinitingnan ng agent kung kwalipikado ang item para sa pagbabalik at kung anong uri ng pagbabalik—refund ba o store credit.

Agad nitong ginagawa ang desisyon, ginagaya ang karaniwang ginagawa ng support rep.

Hakbang 4: Isinasagawa ng AI agent ang mga aksyon sa iba’t ibang sistema

Kapag may desisyon na, ginagawa ng agent ang mga sumusunod:

• Ina-update ang status ng order
• Gumagawa ng return label
• Nagpapadala ng tagubilin sa customer
• Nagbibigay-alam sa warehouse

Lahat ng ito ay ginagawa sa magkakaugnay na sistema, walang palipat-lipat ng gawain sa iba’t ibang team.

Hakbang 5: Itinatala ng AI agent ang mga resulta

Itinatala ang bawat hakbang, mula sa unang request hanggang sa huling tugon. Napupunta ang mga rekord na ito sa mga dashboard at alert system, kaya madaling masubaybayan ang proseso.

Kung kailangan ng manu-manong review, ini-escalate ito nang may buong konteksto para sa follow-up.

Mga Gamit ng Intelligent Process Automation

Bagama’t madalas pag-usapan ang mga gamit ng chatbot, ang ilan sa pinakaepektibong awtomasyon ay nangyayari sa likod ng eksena—sa mga workflow na nagdadala ng desisyon, aksyon, at pagtutuloy.

Bagay ang intelligent process automation sa mga workflow na masyadong komplikado para sa patakaran pero masyadong paulit-ulit para manatiling manu-mano.

Kung ang team mo ay humaharap sa hindi inaasahang input, watak-watak na tool, o paulit-ulit na desisyong kailangan pa rin ng tao, makakatulong ang IPA.

Pagproseso ng hindi organisadong dokumento at form

Mabilis masira ang mga bot na nakabatay sa patakaran kapag humaharap sa magulong input. Maraming dokumento sa negosyo — gaya ng resibo, claim, kontrata, o mga onboarding packet — ay naglalaman ng hindi organisado o bahagyang organisadong datos na walang pare-parehong anyo.

Hinaharap ito ng mga IPA agent gamit ang optical character recognition (OCR) at natural language processing (NLP):

• Kunin ang kabuuang halaga mula sa mga resibo
• Suriin ang mga probisyon sa kontrata
• Beripikahin ang pagkakakilanlan mula sa na-scan na mga form

Kapag naunawaan na ang datos, puwedeng kumilos ang sistema nang walang bantay ng tao. Binubuksan nito ang tuloy-tuloy na mga daloy ng gawain sa loob ng mga kasangkapan tulad ng isang HR chatbot na humahawak ng mga form ng empleyado, o isang customer service chatbot na tumatanggap ng mga kahilingang nakabatay sa dokumento.

Pag-awtomatiko ng sunud-sunod na daloy ng gawain sa iba’t ibang sistema

Ang mga proseso tulad ng onboarding o paghawak ng return ay hindi nagaganap sa iisang sistema. Karaniwan, sumasaklaw ito sa mga CRM, panloob na database, mga plataporma ng iskedyul, at mga kasangkapan sa abiso. Bawat bahagi ay may sariling antas ng pagdepende.

Pinamamahalaan ng mga IPA agent ang daloy, hakbang-hakbang. Sinusuri nila ang input, nagpapasya batay sa konteksto, at isinasagawa ang aksyon sa mga konektadong sistema.

Nananatiling buo ang lohika, nang hindi umaasa sa manwal na pagruruta o marupok na mga palusot.

Ginagawa nitong perpektong makina ang IPA para sa daloy ng gawain tulad ng booking chatbot para sa appointment. Habang kinokolekta ng interface ang pangunahing input, ang sistema ang bahala sa pag-check ng availability, pag-iskedyul ng appointment, pagpapadala ng kumpirmasyon, at pag-update ng mga kasangkapan sa likod.

Pag-ruruta ng support ticket batay sa layunin ng mensahe

Madalas bumabagal ang pila ng suporta dahil hindi malinaw ang mga mensahe. Hindi laging sumusunod ang mga customer sa maayos na anyo, at karamihan sa mga sistema ay hindi kayang unawain ang tunay na hinihiling.

Hinaharap ito ng mga IPA agent sa pamamagitan ng pag-unawa sa mensahe, pagtukoy sa mahahalagang detalye, at pagdedesisyon ng tamang aksyon.

Maaari nilang tasahin ang antas ng pagkaapurahan at ipadala ang ticket sa tamang sistema o koponan nang hindi na kailangan ng tao.

Ito ang dahilan kung bakit mas kayang palawakin ang AI ticketing systems. Napupunan ng konteksto ang mga ticket at naipapasa sa tamang lugar.

Pagbibigay-kapangyarihan sa sariling serbisyo sa mga panloob na portal

Madalas maghintay ang mga panloob na koponan para sa mga aprubal o sagot na hindi naman kailangan ng tao. Karaniwang dulot ito ng hindi malinaw na responsibilidad o mabagal na manwal na proseso.

Ginagawang mas kapaki-pakinabang ng IPA ang mga panloob na portal. Naiintindihan nito ang pangangailangan ng gumagamit, kumokonekta sa mga sistema sa likod, at tinatapos ang gawain nang direkta, lahat sa iisang interface na nag-aalis ng hindi kailangang balikan.

Epektibo ito dahil ang mga daloy ng gawain ay maaaring palawakin sa maraming channel at mga gumagamit, habang malinaw ang tala ng bawat interaksyon.

Nangungunang 5 Software para sa Intelligent Process Automation

Kapag handa ka nang lampasan ang automation na nakabatay lang sa patakaran, mahalaga ang tamang software.

Kung ina-automate mo ang magulong daloy ng gawain tulad ng mga refund, onboarding, triage, o pagruruta ng mga ticket, ibinibigay ng mga platapormang ito ang mga pangunahing bahagi.

1. Botpress

Ang Botpress ay ginawa para sa mga koponan na gusto ng kontrol sa kung paano gumagana ang automation. Maaari kang magtakda ng mga agent na hindi lang sumusunod sa patakaran — kundi nagpapasya batay sa input, memorya, at real-time na konteksto.

Maaari kang bumuo ng mga flow na sumusuri ng karapat-dapat sa return, umuunawa ng refund request, o nag-a-update ng talaan sa iba’t ibang sistema. Bawat agent ay maaaring gumamit ng patakaran, LLM, o lohika ng desisyon, at lahat ay tumatakbo sa web, Slack, WhatsApp, at iba pa nang hindi inuulit ang gawain.

Perpekto ito kapag bumubuo ka ng matatalinong daloy ng gawain na may pabago-bagong input, API trigger, at tunay na resulta sa operasyon.

Pangunahing Katangian:

• Visual builder para sa AI agent na may flow logic, memorya, at kondisyon
• Gumagana sa maraming channel at nakakabit sa mga kasangkapan sa likod
• Sumusuporta sa real-time na API call, dynamic na pagruruta, at custom na aksyon
  
  

Pagpepresyo:

• Libreng plano na may usage-based na AI credits
• Plus: $89/buwan para sa live agent handoff at flow testing
• Team: $495/buwan na may kolaborasyon, SSO, at access control
• Enterprise: Custom

2. Make (dating Integromat)

Ang Make ay dinisenyo para pagdugtungin ang mga app nang hindi nagsusulat ng code. May visual na canvas ito kung saan puwede kang bumuo ng sunud-sunod na scenario — perpekto para sa IPA kapag nag-a-automate ka ng aksyon sa pagitan ng mga kasangkapan.

Namumukod-tangi ito sa mga workflow kung saan kailangang tumugon ng isang sistema sa nangyari sa iba — tulad ng pag-sync ng CRM sa order system, o pagtugon sa support form gamit ang conditional na aksyon.

Walang agent-level na konteksto o AI na pagpapasya, pero para sa integration at trigger sa antas ng proseso, mabilis at flexible ito.

Pangunahing Katangian:

• Drag-and-drop na workflow builder para sa daan-daang app
• Conditional logic, pag-iskedyul, pagsusuri ng datos, at webhook
• Sumusuporta sa komplikadong branching at sunud-sunod na flow
  
  

Pagpepresyo:

• Libre: 1,000 operasyon/buwan
• Core: $9/buwan
• Pro at Teams na plano para sa mas mataas na gamit at advanced na kontrol
  
  

3. Zapier

Pinakamainam ang Zapier kapag gusto mong mabilis na ikonekta ang mga kasangkapan at hindi kailangan ng komplikadong branching. Hindi ito ganap na orchestration layer — pero kaya nitong ipasa ang datos mula sa chatbot papunta sa CRM, scheduler, o database mo nang walang code.

Para sa IPA, mahusay ang Zapier sa pag-convert ng naunawang layunin papunta sa backend na aksyon. Hindi ito ang 'nag-iisip', pero ito ang nag-uugnay sa nag-iisip na sistema sa mga kasangkapan na gumagawa ng trabaho.

Pangunahing Katangian:

• Higit sa 6,000 pagsasama
• Mga trigger mula sa mga chatbot, form, o webhook
• Madaling pagsasaayos para sa mga koponang walang suporta sa inhinyero

Pagpepresyo:

• Libre: 100 gawain/buwan
• Starter: $19.99/buwan
• Professional: $49/buwan para sa mga advanced na tampok

4. Tidio

Ang Tidio ay live chat platform na may kasamang automation. Hindi ito ganap na IPA platform, pero mahusay kapag nag-a-automate ka ng mga gawain para sa customer tulad ng pagruruta, pagkuha ng input, o pagsagot sa support query.

Sumusuporta ito sa mga sagot ng AI, mga daloy na may kondisyon, at mga handoff sa backend — kaya kapaki-pakinabang para sa awtomasyon ng desisyon sa ibabaw. Para sa maliliit na koponan sa operasyon o SMB, madali itong simulan.

Pangunahing Katangian:

• Live chat na pinapagana ng AI na may mga template ng awtomasyon
• Pag-ruruta ng chat, paghawak ng form, at mga pagsasama sa CRM
• Assistant na pinapagana ng GPT para sa mas nababagay na mga tugon

Pagpepresyo:

• Libre: Pangunahing chat at automation
• Starter: $29/buwan
• Plus: Mga tampok ng AI at pagsi-sync ng CRM

5. n8n

Ang n8n ay open-source na workflow automation platform na nagbibigay ng ganap na kontrol sa lohika, trigger, at integration. Hindi tulad ng Zapier o Make, maaari mo itong i-self-host at magsulat ng code kung kinakailangan.

Perpekto ito para sa mga koponang may teknikal na kakayahan na gusto ng flexibility at privacy. Maaari kang magpatakbo ng IPA agent, kumonekta sa API, at magproseso ng organisado o hindi organisadong datos — lahat sa loob ng customizable na workflow.

Pangunahing Katangian:

• Visual editor na may suporta para sa code node
• Mga webhook, scheduler, at mga sangang may kondisyon
• I-host mo mismo o gamitin ang cloud na alok

Pagpepresyo:

• Libre: Sariling pagho-host
• Cloud Basic: $20/buwan
• Pro: $50/buwan na may mga tampok para sa koponan

Paano I-deploy ang Intelligent Process Automation

Ang pag-unawa sa intelligent process automation ay isang bagay. Ang pagsasagawa nito ay nangangailangan ng pokus, pagpaplano, at tamang panimulang punto.

Kadalasan, hindi sabay-sabay binabago ng mga koponan ang lahat. Nagsisimula sila sa prosesong madalas masira — yaong kitang-kita, paulit-ulit, at umaasa pa rin sa interbensyon ng tao.

Halimbawa:

Kabahagi ka ng isang customer success team na mano-manong humahawak ng mga refund.

Ang daloy ng trabaho ay nakadepende sa pagsusumite ng mga form, paghahanap ng datos sa iba’t ibang sistema, at pagsunod sa mga tiyak na patakaran ng negosyo upang aprubahan o tanggihan ang kahilingan.

Mabagal ito, madaling magkamali, at magastos palakihin. Dito pumapasok ang matalinong awtomasyon ng proseso.

1. Magsimula sa isang daloy ng trabaho na nagdudulot ng pagkaantala

Ang daloy ng pag-apruba ng refund ay magandang halimbawa. May mga kahilingang dumarating ngunit hindi pare-pareho. May ilan na may order number, may ilan na wala. Kailangang hanapin ng mga ahente ang detalye, tiyakin ang pagiging kuwalipikado, at manu-manong magpatupad ng mga patakaran.

Ang ganitong sagabal ay perpektong kandidato para sa matalinong awtomasyon — malinaw ang lohika, pero iba-iba ang input na sapat para malito ang mga bot na nakabase lang sa patakaran.

2. I-mapa ang buong daloy, kasama ang mga eksepsiyon

Idokumento kung paano gumagana ang proseso. Subaybayan kung paano pumapasok ang mga kahilingan ng refund, saan kumukuha ng impormasyon ang mga ahente, anong desisyon ang ginagawa nila, at anong aksyon ang isinasagawa.

Siguraduhing maisama ang mga karaniwang eksepsiyon: kulang na datos, hindi malinaw na dahilan ng pagbabalik, o hindi tugma ang impormasyon ng order sa patakaran ng refund.

Dito kailangang pumasok ang matalinong awtomasyon.

3. Tukuyin kung saan ginagawa ang mga desisyon

Hanapin ang mga bahagi kung saan ang tao ang nagpapakahulugan ng input o gumagamit ng paghatol. Sa proseso ng refund, maaaring ito ay pagbasa sa dahilan ng customer, pagtsek kung tugma ito sa mga patakaran ng pagbabalik, at pagpili kung refund, store credit, o tanggihan ang kahilingan.

Maaaring hawakan ng AI agent ang bawat desisyong ito, basta’t malinaw ang lohika at naaabot ang datos.

4. Ikonekta ang mga kasangkapan na nagpapatupad ng aksyon

Kapag may desisyon na, kailangang i-update ng sistema ang status ng order, abisuhan ang customer, maglabas ng label, o mag-trigger ng bayad.

Para ma-awtomatiko ito, kailangan mo ng plataporma na nakakonekta sa mga kasangkapang iyon at maaasahang nagkokordina ng mga aksyon. Maaaring ito ay agent orchestration layer o automation framework na may integration support.

5. Subukan, bantayan, pagbutihin

Kapag na-awtomatiko na ang proseso ng refund, subaybayan kung paano ito gumagana. Tingnan kung aling mga kaso ang tama ang paghawak at saan nahihirapan ang sistema. Gamitin ang feedback na ito para pinuhin ang lohika ng desisyon at pagbutihin ang pagiging maaasahan.

Dinamiko ang mga IPA system. Habang mas marami kang natutukoy at nahahawakang edge case, mas tumitibay at mas napapalawak ang daloy ng trabaho.

Karaniwang Hamon sa Pagpapatupad ng IPA

Malaki ang kayang ibigay ng matalinong awtomasyon ng proseso — pero higit pa sa teknikal na kakayahan ang kailangan para makamit ito.

Kadalasang nagmumula ang mga hadlang sa kung paano binubuo ng mga organisasyon ang kanilang proseso, pagtatalaga ng responsibilidad, at pag-aangkop ng awtomasyon sa mga layunin.

Hindi handa ang proseso at datos

Pinakamabisa ang awtomasyon kapag pare-pareho ang mga proseso. Pero sa maraming organisasyon, hindi dokumentado ang mga daloy ng trabaho o iba-iba ang paraan ng bawat team. Madalas ding magkakahiwalay ang datos o iba-iba ang anyo, kaya mahirap bumuo ng matatag na awtomasyon.

Bago magpakilala ng matalinong awtomasyon, maglaan ng oras para i-mapa kung paano talaga gumagana ang proseso. Idokumento ang mga input, kilalang eksepsiyon, mga kasangkapang kailangan, at mga bahagi kung saan kailangan pa rin ng tao.

Sobrang pinapakomplika ang unang pagpapatupad

Madalas subukan ng mga team na awtomatikin agad ang napakaraming bagay. Kapag ang unang rollout ay sumasaklaw sa maraming sistema o isinasama agad ang mga edge case, tumataas ang tsansa ng pagkaantala o hindi paglulunsad.

Sa halip, magsimula sa isang proseso na may malinaw na puntong desisyon at nasusukat na resulta. Patunayan agad ang halaga sa pamamagitan ng pagtutok sa maliit na saklaw.

Kakulangan ng malinaw na may-ari o pangmatagalang pananaw

Ang mga matalinong awtomasyon ng proseso ay mga proyektong nagbabago at umaangkop. Kung walang team o tao na responsable sa performance, lohika, at maintenance, madalas na naluluma o hindi na angkop ang sistema.

Magtalaga ng may-ari mula simula pa lang. Kailangang may sumusubaybay kung paano gumagana ang awtomasyon, ano ang nasisira, at saan kailangang baguhin.

Hindi tugma ang layunin ng negosyo at lohika ng awtomasyon

Hindi lahat ng proseso ay dapat awtomatikin — at hindi lahat ng awtomasyon ay may halaga. Minsan, ang lohika ay nakabase lang sa teknikal na kakayahan, hindi sa tunay na pangangailangan ng negosyo.

Para maiwasan ito, idisenyo ang mga daloy ng trabaho kasama ang mga gumagamit nito. Kabilang dito ang support team, ops lead, at product owner.

Kapag tugma ang awtomasyon sa tunay na pangangailangan, mas malamang na magtagal at magbigay ng resulta.

Dalhin ang IPA sa Iyong Daloy ng Trabaho Ngayon

Pinakamainam ang IPA kapag idinaragdag ito sa mga daloy ng trabaho na ginagamit mo na — gaya ng pagsala ng suporta, pag-apruba ng refund, pagproseso ng mga dokumento, panloob na pagruruta, o pag-iskedyul ng mga kahilingan.

Sa mga plataporma tulad ng Botpress, makakabuo ka ng mga agent na nagdedesisyon kung ano ang gagawin, kumokonekta sa panlabas na kasangkapan, humahawak ng hindi istrukturadong input, at tumatakbo sa iba’t ibang channel gaya ng web, Slack, WhatsApp, o internal tool.

Kung papalitan mo man ang marurupok na script o pinalalawak ang kasalukuyang daloy, nagbibigay ang IPA ng estruktura para awtomatikong gawin ang totoong trabaho, hindi lang paulit-ulit na gawain.

Magsimula sa maliit. Gumawa ng kapaki-pakinabang na bagay. Ilunsad agad.

Mga Madalas Itanong

1. Paano naiiba ang IPA sa Pamamahala ng Proseso ng Negosyo (BPM)?

Magkaiba ang IPA (Intelligent Process Automation) at BPM dahil ang BPM ay nakatuon sa pagdidisenyo, pagmomodelo, at pag-optimize ng mga proseso, samantalang ang IPA ay aktwal na nagpapatupad ng mga prosesong ito gamit ang AI, machine learning, at RPA para awtomatikong magdesisyon at kumilos. Ang BPM ay estratehiko; ang IPA ay operasyonal at nakatuon sa pagpapatupad.

2. Kayang palitan ba ng IPA nang lubusan ang mga manggagawa, o mababawasan lang ang kanilang gawain?

Dinisenyo ang IPA para bawasan ang gawain ng tao sa pamamagitan ng pag-awtomatiko ng mga paulit-ulit at nakabatay sa patakarang gawain, hindi para tuluyang palitan ang mga manggagawa. Pinalalaya nito ang tao para tumutok sa mas mahalagang gawain tulad ng paglutas ng problema o pagbuo ng relasyon na hindi kayang gawin ng awtomasyon nang maaasahan.

3. Anong uri ng machine learning model ang karaniwang ginagamit sa IPA?

Karaniwang ginagamit sa IPA ang mga natural language model (hal. BERT, GPT) para sa pag-unawa ng hindi istrukturadong teksto, random forests para sa mga desisyong nakabatay sa patakaran, at mga classification model para sa pag-tag ng dokumento o pagkilala ng layunin. Depende ito sa gawain na ia-awtomatiko.

4. Para lang ba ang IPA sa malalaking negosyo, o makikinabang din ang maliliit at katamtamang laki ng negosyo?

Lubos na mahalaga ang IPA para sa SMB dahil nagbibigay-daan ito sa maliliit na team na awtomatikong gawin ang mga paulit-ulit na gawain tulad ng pagproseso ng invoice o pag-validate ng form. Ginawang abot-kaya at nasusukat ng mga cloud-based na IPA tool ang prosesong ito para sa mga kumpanyang may limitadong mapagkukunan.

5. Anong uri ng datos ang kailangan para mahusay na sanayin o i-configure ang mga modelo ng IPA?

Para epektibong masanay ang IPA model, kailangan ng tunay na operational na datos — email, support ticket, chat log, form, at tala ng transaksyon — na may tamang output o aksyon. Mas malinis at may label na makasaysayang datos, mas maganda ang performance.