Tự động hóa CNTT giải thích việc sử dụng công nghệ để hợp lý hóa và tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại và thủ công nhằm tăng hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện dịch vụ khách hàng.
Tự động hóa CNTT: Tổng quan
Tự động hóa CNTT sử dụng công nghệ và hệ thống thông minh để hiện đại hóa và tối ưu hóa các nhiệm vụ, quy trình và hoạt động. Tự động hóa sử dụng tập lệnh cho các công nghệ mới nhất như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và tự động hóa quy trình bằng robot (RPA).
Thực hiện các nhiệm vụ dựa trên quy tắc có hoặc không có sự can thiệp của con người.
Mục tiêu chính của tự động hóa CNTT là tự động hóa các hoạt động đòi hỏi nỗ lực tối đa của con người để giảm lỗi, tăng năng suất và giảm chi phí cũng như cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Các ngành công nghiệp khác nhau như chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, sản xuất, hậu cần, v.v. đang triển khai tự động hóa để hợp lý hóa các công việc thủ công và lặp đi lặp lại, từ đó cho phép đưa ra quyết định và nhận dạng các điểm bất thường.
Bằng cách tự động hóa các tác vụ thủ công, nhóm CNTT có thể tập trung vào công việc có giá trị như đổi mới và các mục tiêu chiến lược để tăng thêm giá trị cho tổ chức.
Nhờ tiến bộ công nghệ, tự động hóa CNTT không chỉ giới hạn ở các hệ thống tại chỗ. Tuy nhiên, nó đã chuyển sang các dịch vụ đám mây, container hóa và dịch vụ vi mô, cho phép các doanh nghiệp phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả và mở rộng quy mô hoạt động.
Phần này sẽ thảo luận về các công cụ và công nghệ tự động hóa CNTT đang ngày càng phổ biến trên thị trường và được sử dụng ngày càng nhiều.
Xu hướng mới trong tự động hóa CNTT
Lĩnh vực tự động hóa CNTT liên tục được định hình bởi các xu hướng mới nổi bao gồm các công nghệ, thực tiễn và phương pháp tiếp cận mới. Những xu hướng này là do những tiến bộ trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên), ML, RPA, điện toán đám mây và các lĩnh vực liên quan khác.
Theo nhà thống kê, ngành công nghiệp tự động hóa toàn cầu được dự đoán sẽ đạt mức đáng kinh ngạc là 265 tỷ USD.
Chúng ta hãy xem xét một số xu hướng tự động hóa CNTT mới nổi quan trọng này.
Mã thấp và không có mã
Nền tảng mã hóa thấp giúp các chuyên gia CNTT, lập trình viên và lập trình viên có kỹ năng mã hóa thấp xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh. Ngược lại, nền tảng không có mã cho phép người dùng doanh nghiệp không có mã có thể giải quyết các nhu cầu phát triển cụ thể của họ một cách độc lập.
Với sự dễ dàng và tốc độ phát triển ứng dụng thông qua nền tảng mã thấp và không mã, thị trường mã thấp toàn cầu dự kiến sẽ đạt số liệu thống kê vào năm 2027.
Các nền tảng này cung cấp cho người dùng giao diện trực quan và các thành phần được tạo sẵn. Chúng cho phép các cá nhân dễ dàng tạo quy trình làm việc, tự động hóa các tác vụ và tích hợp liền mạch các hệ thống khác nhau mà không yêu cầu mã hóa rộng rãi. Mục tiêu là hợp lý hóa hoạt động và giảm thiểu nỗ lực.
Các tổ chức và cá nhân không có kỹ năng lập trình nhưng muốn theo kịp tốc độ tự động hóa và tăng tốc kỹ thuật số của thời kỳ hiện đại có thể tận dụng các nền tảng cho phép họ duy trì tính cạnh tranh.
Những nền tảng này có nhiều lợi ích, bao gồm giảm chi phí, tiết kiệm thời gian, tăng năng suất và hơn thế nữa. Ví dụ về nền tảng ít mã và không mã bao gồm Microsoft Power Apps và IBM Watson Orchestrate.
Siêu tự động hóa AI với NLP và ML
Siêu tự động hóa, một xu hướng mới nổi trong tự động hóa, đã được Gartner công nhận là một trong những xu hướng công nghệ hàng đầu. Khác với Automation tiêu chuẩn, Hyper Automation kết hợp các công nghệ tiên tiến như AI, ML, RPA, NLP, v.v.
Những công nghệ tiên tiến này hợp lý hóa quy trình tự động hóa để xử lý hiệu quả các nhiệm vụ phức tạp và bất ngờ thường đòi hỏi trí tuệ hoặc sự can thiệp của con người.
Tính linh hoạt Siêu tự động hóa có các ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm chăm sóc sức khỏe, quản lý chuỗi cung ứng, ngân hàng, dịch vụ tài chính (BFS) và bán lẻ, cùng nhiều ngành khác. Theo nghiên cứu của Grandview, quy mô thị trường của nó dự kiến sẽ đạt 118,66 tỷ USD vào năm 2030 từ mức 35,08 tỷ USD vào năm 2022.
Quá trình siêu tự động hóa làm tăng đáng kể hiệu quả, năng suất và việc ra quyết định. Việc tự động hóa các quy trình, mô hình và quy trình công việc khác nhau mang lại những cải thiện rõ rệt về hiệu quả.
ML không ngừng nâng cao hiệu quả của quá trình siêu tự động hóa, dẫn đến hiệu quả vượt trội của nó trong việc nhận biết các mẫu và dự đoán xu hướng. Ngoài ra, NLP cho phép bạn thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến việc hiểu văn bản viết, hiểu các sắc thái ngôn ngữ và tạo điều kiện cho các tương tác có ý nghĩa.
Các giải pháp siêu tự động mang lại nhiều lợi ích cho các ngành công nghiệp khác nhau. Bằng cách đơn giản hóa các quy trình và tự động hóa các tác vụ, các giải pháp này giúp tăng hiệu quả, độ chính xác và sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, chúng cho phép các tổ chức đối mặt với những thách thức kinh doanh và duy trì tính cạnh tranh trong lĩnh vực của họ.
Tự động hóa đám mây
Tự động hóa đám mây liên quan đến việc sử dụng các phương pháp và công cụ khác nhau để tối ưu hóa việc quản lý, triển khai và vận hành các tài nguyên và dịch vụ đám mây. Nó dựa trên phần mềm và tập lệnh tự động hóa các tác vụ được thực hiện thủ công trước đây bởi quản trị viên CNTT.
Mục tiêu chính của tự động hóa đám mây là cải thiện hiệu suất, giảm thiểu lỗi của con người và nhanh chóng mở rộng quy mô tài nguyên đám mây dựa trên các yêu cầu mới.
Tự động hóa các khía cạnh khác nhau của môi trường đám mây bao gồm nhiều nhiệm vụ, bao gồm cung cấp tài nguyên, đặt cấu hình, quản lý triển khai, đảm bảo bảo mật và tuân thủ, giám sát hiệu suất và mở rộng quy mô tài nguyên.
Theo báo cáo của nghiên cứu thị trường đã được xác minh của công ty, quy mô thị trường của Cloud Automation ước tính sẽ đạt 414,85 tỷ USD vào năm 2030 từ thị trường 53 tỷ USD vào năm 2021.
Các tác vụ có thể được tự động hóa bao gồm tạo máy ảo, định cấu hình bộ nhớ, cài đặt phần mềm, điều chỉnh các biện pháp bảo mật, tối ưu hóa hiệu suất, triển khai mã và giám sát ứng dụng.
Để đạt được tự động hóa trong đám mây, một số phương pháp bao gồm các công cụ quản lý đám mây sẵn sàng sử dụng hoặc sử dụng cơ sở hạ tầng như Mã (IaC) và các công cụ điều phối. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đánh giá các yêu cầu và yếu tố của tổ chức bạn, chẳng hạn như quy mô môi trường đám mây và mức độ tự động hóa bạn muốn, trước khi triển khai bất kỳ giải pháp tự động hóa nào.
Sử dụng tự động hóa trong đám mây có những lợi thế của nó. Nó làm tăng tính linh hoạt của tổ chức bằng cách rút ngắn thời gian tiếp thị sản phẩm hoặc dịch vụ. Ngoài ra, nó còn giúp tiết kiệm chi phí bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Ngoài ra, nó cho phép khả năng mở rộng dựa trên nhu cầu kinh doanh.
Nhiều nhà cung cấp hàng đầu cung cấp các giải pháp tự động hóa đám mây, bao gồm Amazon Dịch vụ web (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Terraform, Red Hat Ansible Automation Platform, VMware vRealize Automation và các dịch vụ khác.
Nền tảng dàn nhạc hiện đại
Trong thế giới công nghệ hiện đại ngày nay, việc điều phối đóng vai trò là công cụ để các tổ chức hợp lý hóa và quản lý các quy trình làm việc phức tạp. Bằng cách chọn loại điều phối, các công ty có thể tăng hiệu quả, tính linh hoạt và khả năng mở rộng.
Điều phối về cơ bản bao gồm việc điều phối và quản lý hệ thống máy tính, ứng dụng và dịch vụ để đạt được quy trình công việc. Các quy trình công việc này tự động hóa nhiều tác vụ khác nhau như xử lý dữ liệu, triển khai ứng dụng, cung cấp cơ sở hạ tầng, học máy và tự động hóa quy trình kinh doanh.
Các tổ chức có thể sử dụng các loại điều phối khác nhau tùy theo yêu cầu của họ. Ví dụ về các loại như vậy bao gồm điều phối đám mây, điều phối ứng dụng, điều phối quy trình làm việc, điều phối dịch vụ và điều phối dữ liệu.
Điều phối đường ống dữ liệu
Việc quản lý các đường dẫn dữ liệu phức tạp có thể khó khăn với nhiều nhiệm vụ phải hoàn thành và có thể xảy ra lỗi. May mắn thay, việc điều phối đường ống dữ liệu cung cấp giải pháp bằng cách tự động hóa các tác vụ này, đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả.
Việc điều phối đường ống dữ liệu bao gồm tự động hóa việc thực hiện và giám sát các đường ống dữ liệu. Nó bao gồm việc điều phối các phần phụ thuộc của nhiệm vụ, thực hiện các nhiệm vụ theo thứ tự mong muốn, phát hiện và giải quyết lỗi hoặc tạo cảnh báo và nhật ký. Nếu không có hệ thống điều phối, việc duy trì dữ liệu sẽ trở nên rất khó khăn.
Các công cụ được sử dụng để điều phối các đường dẫn dữ liệu bao gồm Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow, Amazon Dịch vụ quy trình làm việc đơn giản, v.v.
Nhìn chung, các tổ chức có thể sử dụng điều phối đường ống dữ liệu như một công cụ để tăng tính minh bạch và khả năng hiển thị các quy trình của họ. Cho phép quản lý dữ liệu và tiết kiệm chi phí trong suốt vòng đời của quy trình.
Tự động hóa tự phục vụ (SSA) là việc sử dụng các giải pháp công nghệ và phần mềm để cho phép người dùng thực hiện các tác vụ và truy cập tài nguyên một cách độc lập. Loại bỏ nhu cầu về con người vận hành hoặc nhân viên hỗ trợ CNTT, cho phép người dùng hợp lý hóa các hoạt động bằng cách tự xử lý các tác vụ thông thường. Buff này làm giảm nhu cầu can thiệp thủ công và phát huy hiệu quả.
Tự động hóa tự phục vụ trong nhóm IT Ops
Tự động hóa tự phục vụ (SSA) là việc sử dụng các giải pháp công nghệ và phần mềm để cho phép người dùng thực hiện các tác vụ và truy cập tài nguyên một cách độc lập. Loại bỏ nhu cầu về con người vận hành hoặc nhân viên hỗ trợ CNTT, cho phép người dùng hợp lý hóa các hoạt động bằng cách tự xử lý các tác vụ thông thường.
Buff này làm giảm nhu cầu can thiệp thủ công và phát huy hiệu quả.
Tự động hóa tự phục vụ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như CNTT, dịch vụ khách hàng, nhân sự và tài chính. Các lĩnh vực ITSM, dịch vụ khách hàng, nhân sự và tài chính sử dụng nó để cải thiện sự tương tác với người dùng.
Bằng cách giảm sự tham gia trực tiếp và can thiệp thủ công, nó giúp giảm chi phí, giảm thiểu sai sót của con người và tăng năng suất.
Các tổ chức tự động hóa tự phục vụ hàng đầu bao gồm Freshworks, Aisera, ServiceNow và HelpScout.
Chatbots sáng tạo
Các chatbot sáng tạo đi trước các chatbot truyền thống vì chúng tiên tiến và có tính tương tác cao hơn. Những chatbot hiện đại này sử dụng công nghệ AI để cải thiện phản hồi bằng cách học hỏi từ ý kiến đóng góp của người dùng. Họ có khả năng hiểu ngôn ngữ và trả lời các câu hỏi.
Chatbots có khả năng biến đổi hoàn toàn các tương tác của khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ 24/7, trả lời các câu hỏi và hỗ trợ bán hàng. Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi số lượng chatbot sẽ tăng lên trong tương lai.
Một báo cáo từ một nghiên cứu trước đây cho biết thị trường toàn cầu cho chatbot dự kiến sẽ đạt khoảng 4,9 tỷ USD vào năm 2032 00,84 tỷ USD vào năm 2022.
Một số ví dụ nổi tiếng về chatbot được triển khai thương mại là Amazon Alexa, Facebook Messenger Bots, Slack Bots, Google Dialogflow (nền tảng phát triển chatbot) và Amazon Lex (chatbot được phát triển bởi Amazon Dịch vụ Web).
Bằng cách kết hợp các khả năng trí tuệ nhân tạo, các chatbot này sẽ nâng cao chức năng của chúng. Cung cấp trải nghiệm thông minh bằng cách hiểu ngôn ngữ một cách hiệu quả và trả lời các truy vấn phức tạp. Hơn nữa, chúng có thể được cá nhân hóa theo sở thích của bạn.
Một số ví dụ gần đây về chatbot dựa trên AI bao gồm LaMDA do Google AI phát triển, ChatGPT do OpenAI phát triển và mô hình AI mới của Meta có tên là Llama. 2.
Bảo vệ dữ liệu
Chúng tôi đã thấy và đọc tự động hóa trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nhưng bảo mật dữ liệu không bị bỏ lại phía sau. Tự động hóa bảo mật dữ liệu bao gồm việc sử dụng công nghệ để tự động hóa các tác vụ bảo mật như quét lỗ hổng, ứng phó sự cố, quản lý bản vá, lập lịch cập nhật, cấp phép người dùng, quản lý cấu hình, v.v.
Loại tự động hóa này được triển khai trong các doanh nghiệp lớn để xử lý số lượng lớn các sự cố hoặc hoạt động bảo mật xảy ra hàng ngày.
Dưới đây là một số lợi ích của việc tự động bảo vệ dữ liệu
- Giảm số lượng cuộc gọi hỗ trợ
- Tăng tốc độ và hiệu quả của các biện pháp an ninh
- Nó cho phép nhóm hỗ trợ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược.
- Giảm lỗi thủ công
- Đơn giản hóa việc tuân thủ các quy định an toàn
Các công cụ quan trọng nhất được sử dụng để tự động hóa bảo mật dữ liệu là SIEM (Quản lý sự kiện và thông tin bảo mật), SOAR (Điều phối, tự động hóa và phản hồi bảo mật) và CMDB (Cơ sở dữ liệu quản lý cấu hình).
Các công ty hàng đầu trong lĩnh vực này là Cisco, Palo Alto Networks, Symantec, IBM, v.v.
Sinh đôi kỹ thuật số
Bản sao kỹ thuật số là mô hình của một đối tượng hoặc hệ thống phản ánh các chức năng của nó bằng cách sử dụng dữ liệu thực. Cho phép khám phá các cải tiến sản phẩm và giải pháp mà không cần thử nghiệm. Dữ liệu từ cảm biến, thiết bị và kết nối được tích hợp để tạo ra bản sao kỹ thuật số, được cập nhật theo thời gian thực để phù hợp với điều kiện và hiệu suất hiện tại.
Bản sao kỹ thuật số có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như sản xuất, chăm sóc sức khỏe, vận tải và năng lượng. Chúng mang lại những lợi ích như tăng năng suất, điều trị y tế phù hợp, vận hành vận tải hiệu quả và chủ động bảo tồn năng lượng.
Quy mô Thị trường song sinh kỹ thuật số toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR đáng kinh ngạc là 42,6% vào năm 2023-2030, nâng giá trị lên 137,67 tỷ USD từ 11,51 tỷ USD.
Việc tích hợp IoT, trí tuệ nhân tạo và phân tích phần mềm làm tăng sự thoải mái khi sử dụng cặp song sinh này.
Một số lợi ích chính của song sinh bao gồm hệ thống hoặc quy trình giám sát trong thời gian thực, phân tích để dự đoán các xu hướng hoặc vấn đề trong tương lai và hiểu các hệ thống hoặc quy trình phức tạp thông qua các biểu diễn dựa trên mô phỏng có thể điều khiển từ xa.
Ví dụ về cách sử dụng: Bản sao kỹ thuật số đang được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe để mô phỏng bệnh nhân và lên kế hoạch phẫu thuật. Bản sao kỹ thuật số năng lượng cải thiện hệ thống năng lượng và bản sao kỹ thuật số sản phẩm đánh giá hiệu suất của sản phẩm. Bản sao kỹ thuật số của nhà máy tối ưu hóa lịch trình sản xuất bằng cách xác định các tắc nghẽn và cải thiện việc sử dụng năng lượng.
Để biết thêm thông tin, hãy truy cập phần Công nghệ song sinh kỹ thuật số.
Nền tảng điều phối và tự động hóa dịch vụ (SOAP)
Nền tảng điều phối và tự động hóa dịch vụ (SOAP) tự động hóa các quy trình CNTT trong môi trường kết hợp. Những nền tảng này cho phép các nhà lãnh đạo cơ sở hạ tầng và vận hành (I&O) triển khai liền mạch các dịch vụ kinh doanh bằng cách tích hợp điều phối quy trình làm việc, tự động hóa khối lượng công việc và chia sẻ tài nguyên.
Nguồn: bmc.com
Báo cáo của Gartner dự đoán rằng khoảng 80% các tổ chức hiện đang sử dụng tự động hóa khối lượng công việc có khả năng áp dụng SOAP vào cuối năm 2025. Các SOAP này sẽ cho phép điều phối khối lượng công việc trên các lĩnh vực CNTT và kinh doanh.
SOAP cung cấp bảng điều khiển quản trị tập trung và công cụ điều phối giúp xử lý hiệu quả khối lượng công việc, đường dẫn dữ liệu và quy trình làm việc của ứng dụng. Chúng hoạt động tốt hơn tự động hóa khối lượng công việc thông thường vì chúng bao gồm các đường dẫn dữ liệu, cơ sở hạ tầng dựa trên nền tảng đám mây và kiến trúc ứng dụng.
Một số ví dụ về việc sử dụng SOAP bao gồm: cho phép các công ty phần mềm tự động hóa việc phân phối bản phát hành phần mềm cho khách hàng, tự động hóa việc xử lý các đơn xin vay vốn cho các công ty dịch vụ tài chính và tự động hóa việc lên lịch thăm bệnh nhân tới các tổ chức chăm sóc sức khỏe.
Dưới đây là một số công ty hàng đầu cung cấp giải pháp SOAP:
- Chức năng bước Amazon Dịch vụ web (AWS).
- Dàn nhạc BMC TrueSight
- Điều phối các hoạt động OpenText
- Nền tảng ServiceNow Now
- Tự động hóa VMware Aria
SOAP cân bằng chuỗi công cụ DevOps bằng cách tăng cường tính linh hoạt lấy khách hàng làm trung tâm, giảm chi phí, hiệu quả hoạt động và tiêu chuẩn hóa quy trình.
Robot cộng tác (cobots)
Robot cộng tác, được gọi là cobot, được thiết kế có mục đích để làm việc với con người đồng thời ưu tiên sự an toàn. Không giống như robot thông thường, Cobots nhỏ hơn, nhẹ hơn và được trang bị các tính năng được thiết kế để giảm thiểu nguy cơ gây hại cho con người. Những tính năng này bao gồm cơ chế hạn chế lực, vật liệu mềm và cảm biến.
Nguồn: abb.com
Cobots có nhiều ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau như sản xuất, chăm sóc sức khỏe và hậu cần. Họ có thể đảm nhận các công việc bao gồm lắp ráp, hàn, sơn và đóng gói. Bằng cách tự động hóa những nhiệm vụ mà trước đây con người thực hiện, cobot góp phần tăng mức năng suất, cải thiện các biện pháp bảo mật, cải thiện quy trình kiểm soát chất lượng và giảm chi phí.
Các thị trường và trung tâm nghiên cứu toàn cầu dự đoán rằng quy mô thị trường của Cobots sẽ tăng từ 1,2 tỷ USD vào năm 2023 6,8 tỷ USD vào năm 2029, với CAGR ấn tượng là 34,3%.
Khi trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sự xuất hiện của cobots tiên tiến trong tương lai. Những Cobot thế hệ tiếp theo này có thể có khả năng thị giác máy tính. Kích hoạt các thuật toán học máy cùng với phần mềm trung gian về robot. Sự tích hợp này sẽ cho phép họ thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau với các biện pháp bảo mật và độ chính xác cao hơn.
Do đó, sự chuyển đổi này sẽ thay đổi cục diện kinh doanh. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) với các công nghệ nâng cao khả năng của Cobot bằng cách tích hợp các kỹ thuật thị giác máy tính, thuật toán học máy và phần mềm trung gian robot.
Sự tích hợp này cho phép cobot thực hiện các chiến lược tránh va chạm đồng thời đạt được các kỹ năng thông qua khả năng kết nối nâng cao. Kết quả là, điều này làm tăng đáng kể mức độ hiệu quả của các hệ thống này.
Các công ty hàng đầu trong việc phát triển, xây dựng và cung cấp các giải pháp robot cộng tác bao gồm Universal Robots, ABB, Fanuc và các công ty khác.
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) đã nhanh chóng trở nên phổ biến trong lĩnh vực tự động hóa. Đó là một bước đột phá thực sự đối với các công ty, bất kể quy mô của họ, bởi vì nó đơn giản hóa việc quản lý tác vụ và tự động hóa. RPA hoạt động theo các nguyên tắc định trước, giúp tăng hiệu quả, tăng năng suất và giảm tổng chi phí.
RPA sử dụng các bot giống con người để tự động hóa các tác vụ như quy trình, quy trình công việc, trích xuất dữ liệu, tạo nội dung, quản lý truyền thông, hỗ trợ khách hàng và phân phối dữ liệu.
Theo nghiên cứu, thị trường Nam Phi dự kiến sẽ tăng trưởng đáng kể trong thập kỷ tới. Quy mô thị trường của nó là 2,659 triệu USD vào năm 2022 và dự kiến sẽ đạt khoảng 66,079 triệu USD vào năm 2032, tức là khoảng 37 USD,9% CAGR.
Do tính linh hoạt đáng kinh ngạc của nó, nó được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau như CNTT, tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và sản xuất. Nó được sử dụng để tự động hóa quy trình và quy trình làm việc, hợp lý hóa việc phê duyệt khoản vay, sắp xếp lịch hẹn, thực hiện đơn hàng và theo dõi sản xuất, cùng nhiều chức năng khác. Ngoài ra, RPA còn tăng độ chính xác và đảm bảo tuân thủ bằng cách giảm khả năng xảy ra lỗi của con người.
Các nhà lãnh đạo ngành RPA đáng chú ý bao gồm Microsoft Power Automate, một nền tảng RPA dựa trên đám mây tuyệt vời; Tự động hóa quy trình bằng robot của IBM; Tự động hóa quy trình xây dựng SAP; Nền tảng tự động hóa doanh nghiệp Uipath, v.v.
những từ cuối
Các ví dụ về tự động hóa ở trên chỉ đơn giản cho thấy xu hướng ngày càng tăng của tự động hóa CNTT. Lĩnh vực CNTT không ngừng phát triển với các công nghệ mới đang nổi lên và cách tiếp cận tự động hóa đang định hình bối cảnh của nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Các doanh nghiệp đang háo hức đón nhận những xu hướng này để tối ưu hóa hoạt động, tăng năng suất và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Sau đó khám phá các công cụ Tự động hóa quy trình robot (RPA) phổ biến.
