Według firmy doradczej Oxford Economics poza przemysłem to logistyka jest na świecie liderem robotyzacji. Liczba profesjonalnych robotów wzrosła tam w 2018 r. o jedną trzecią, do ponad 160 tys. Ponad 3 tys. z nich pracuje w polskich centrach logistycznych Amazona, którego szefowie ogłosili niedawno, że w perspektywie dziesięciu lat nie planują pełnej automatyzacji magazynów – roboty będą więc nadal wspierać tam ludzi, którzy mają lepsze zdolności poznawcze.
Podobnie jest w nowoczesnych usługach dla biznesu; według raportu Związku Liderów Sektora Usług Biznesowych (ABSL) już 70 proc. firm z tej branży wprowadziło albo testuje rozwiązania z zakresu automatyzacji. – Sektor nowoczesnych usług biznesowych przechodzi transformację w kierunku nowej jakości – twierdzi Agnieszka Pocztowska, dyrektor generalna Shell Business Operations w Krakowie, gdzie specjalistów coraz częściej wspierają automatyczne systemy.
CZYTAJ TAKŻE: Polacy bardziej niż inni obawiają się robotów
ABSL mówi teraz o inteligentnej automatyzacji, podkreślając zalety umiejętnego łączenia ludzi z robotami i algorytmami, zaś lider sektora nowoczesnych usług dla biznesu, firma Capgemini (w Polsce zatrudnia już niemal 8,5 tys. osób), ogłosił niedawno śmierć RPA, czyli robotyzacji procesów biznesowych, zapowiadając, że przechodzi ona obecnie w humanoizację – czyli integrację zaawansowanych maszyn i algorytmów z pracownikami.
– Przestaliśmy mówić o automatyzacji oderwanej od działań ludzkich, którą firmy chciały masowo i często na siłę wprowadzać, a weszliśmy w fazę humanoizacji. Tworzymy roboty, które chcemy jak najbardziej upodobnić do ludzi, ale za którymi wciąż stoją i będą stali ludzie – wyjaśnia Wojciech Cichoń, dyrektor zarządzający Capgemini Business Services Europe.
Na razie polskie firmy są na początku drogi w tych zmianach. Jak zwraca uwagę Wojciech Zajączkowski, partner i lider inteligentnej automatyzacji w firmie EY, nawet w dużych przedsiębiorstwach nadal jest mnóstwo papierowej dokumentacji, w tym faktur, która jest skanowana do formatu PDF i sczytywana przez pracowników albo specjalne programy OCR (optycznego rozpoznawania znaków pisma). W bardziej zaawansowanej wersji OCR łączy się z machine learning, czyli z „samouczącymi się” systemami, gdzie sztuczna inteligencja analizuje zeskanowany dokument, wyciągając z niego określone dane i jednocześnie je klasyfikując.
