Implementace

• Analýza dat

Pro úspěšnou implementaci RPA a AI je důležité mít přístup k dostatečným a kvalitním datům. Data musí být vhodně připravena a očištěna od nerelevantních nebo chybných hodnot.

• Výběr řešení     Na trhu je k dispozici široká škála AI řešení, která se liší svými schopnostmi, funkcemi i cenou.
  Při výběru řešení RPA a AI řešení je důležité zohlednit konkrétní potřeby a požadavky firmy.
• Implementace řešení     Implementace  RPA a AI řešení může být náročný proces, který vyžaduje spolupráci různých oddělení firmy. Je důležité mít jasnou strategii implementace a postupně ji realizovat.
• Testování a nasazení

Pro implementaci řešení je důležité jej důkladně otestovat, aby se zjistily případné chyby nebo nedostatky.
Po úspěšném testování lze řešení nasadit do ostrého provozu.

• Monitorování, zlepšování a údržba
  Po nasazení řešení je důležité jej pravidelně monitorovat a udržovat. Je třeba sledovat jeho výkonnost a případně provádět úpravy a aktualizace s cílem zlepšovat řešení.

Přínosy

• zvýšení efektivity a produktivity,
•  zlepšení zákaznického servisu,
•  rozvoj nových produktů nebo služeb,
•  automatizace rutinních úkolů,
•  snížení nákladů…