认知自动化是团队管理的近期

 
出于对提高工作自动化程度的所有预期，评论员花费了大量精力试图说服人们它只能处理简单，重复的过程。现在是时候面对现实了：根据麦肯锡全球研究所的数据，当今的机器人最多可以处理CEO平均工作量的四分之一和35%的管理任务。
机器人流程自动化是指使用机器人来加快具体流程的速度，而认知自动化则采用同一底层工具集的更高级版本，并将其应用于更具概念性，基于判断的任务-我们现在称之为“知识工作”。
认知自动化使用特定的AI技术来近似我们的大脑工作方式，从而帮助我们做出更好的决策，更快地完成任务并更轻松地实现目标-并且迅速获得关注。
毕马威(KPMG)预测，到2025年，智能自动化方面的支出将达到2320亿美元，高于2018年的124亿美元。
当然，要实现完全自动化的管理工作还有很长的路要走，但是这些发现表明，自动化可以而且应该在领导21世纪劳动力方面发挥更大的作用。
认知自动化适合劳动力的地方
在Exela Technologies，如果没有认知自动化的帮助，我们的经理将无法为超过22,000名员工的全球员工提供支持。除其他外，这项技术使我们能够从分散的来源获取信息，进行深入分析并更轻松地进行协作。
我们也不是唯一的。德勤(Deloitte)发现，保险业对认知自动化的日益依赖改善了公司的招聘和发展流程，从而消除了人类经理曾经执行的繁重工作。
认知自动化可以极大地提高业务领导力。经理可以通过以下几种方法来利用它。
1.捕获和分析数据。
智能系统可以比手动处理收集更多的数据，然后更有效地分析数据以发现趋势，检测异常并生成预测模型。
我们看到该技术迅速发展的一个领域是医疗保健。 AI技术现在可以将患者的病史与常见疾病的既定指南进行比较，以帮助确定医疗服务的差距和改善治疗的具体机会。如果由人工完成，此分析可能需要几个小时。用机器完成时，需要几秒钟。
参与式认知自动化(人类与自动化系统一起工作)使准确性和生产率得到了极大的提高。
在医疗保健生态系统中，我们认为认知自动化可以带来巨大价值的另一个领域是临床文档的改进以及防止欺诈，浪费和滥用。在提供商方面，智能自动化数据处理系统能够查看大量医疗记录，以识别潜在的信息缺口和编码错误，因此提供商更有可能按时足额付款。在付款方，认知自动化可以帮助标记异常交易，以检测潜在的欺诈，浪费和滥用，以限制超额支付。
在Exela，我们构建和部署诸如此类的系统，以为我们的医疗保健行业合作伙伴提供服务。我们还创建了类似的工具来协助我们业务的其他领域。例如，作为我们法律部门中销售线索生成过程的一部分。
我们会监视联邦和州法院的活动，寻找商机，例如大型集体诉讼和解。鉴于每天有成千上万的案例文件更新，我们的员工几乎不可能有效地区分“好”线索和“坏”线索。
为了解决这个问题，我们开发了一种AI系统，该系统使用了基于对初始样本集的了解以及使用连续反馈进行迭代调整的机器学习。该系统从数千个定期更新中检测“触发事件”。
然后对这些触发事件进行分类(例如，投诉，解雇等)，并对内容进行汇总，向利益相关者发出警报，并与我们现有的CRM系统集成，以自动记录新获取的数据。
得益于自动化，许多繁琐的工作早在人类进入画面之前就已完成。
在您自己的组织中，您可以使用自动化数据管理系统来编译，分类和清楚地显示来自不同来源的数据。您不仅可以通过这种方式处理大量数据，还可以对当前的市场状况和历史趋势以及关键指标的轨迹有更全面的了解。
当您拥有更智能的工具时，您可以生成更好的预测并更清晰地了解对您的业务最重要的情况。此外，您可以这样做，而无需在手动过程上花费大量时间和精力。
2.规范文化，提高便利性。
根据Deloitte的说法，员工可能会对自动化的引入做出负面反应，这对于影响长期流程的其他重大变化也是如此。依靠自动化工具来帮助您实时预测情绪变化，而不是让消极的员工情绪恶化，这样就可以在这些变化失控之前得到解决。
一家位于堪萨斯州的公司正在使用更智能的HR工具从员工调查反馈中收集更准确的信息。
通过将这些响应输入到AI驱动的系统中，领导者可以了解更多有关其员工对管理的看法以及产生这些看法的主要原因。
员工满意度的另一个重要因素是基于工作便利性和便利性-认知自动化在这里也可以提供很多帮助。例如，员工可能需要在商务旅行中更改航班，才能参加重要的最后会议。
借助AI语言的自然语言处理工具，无论员工身处世界何处或在一天中的什么时间发出请求，都可以快速轻松地重新预订航班。
智能聊天系统还可以协助日常业务工作流程。员工经常需要特定的信息才能继续进行项目。您可以聘用AI驱动的聊天机器人来共享信息，而不是寻找经理或主题专家。
正常的工作操作不会暂停，这使工作任务得以继续进行，而无需繁忙的经理放弃她为参与工作而要做的事情。这样，可以同时提高生产率和工作满意度。
3.建立和协调团队。
认知自动化工具现在可以非常有效地优化任务管理。鉴于全球70%的人每周至少一天通勤一次，并且美国超过10%的劳动力现在作为独立承包商工作，因此这是一项宝贵的发展。
跨时区进行管理增加了另一层困难，例如，难以确保按时完成项目时间表。但是根据普华永道的研究，即将到来的认知工具将甚至能够处理项目计划和协调的最精细的细节。
通过分析实时数据，机器学习系统将在项目发生之前立即提醒管理人员有关正在进行的项目的问题。
也就是说，预测性AI将很快使管理人员能够在团队成员甚至不需要帮助之前就介入并帮助其团队。
在Exela，我们已经看到了自动化如何改善团队之间的协作。我们的员工在世界各地生活和工作，我们的团队通常由许多不同地点的成员组成。此外，我们并不总是建立牢固的工作组，因此员工必须灵活地制定团队结构。
当人们位于不同的国家或团队成员无法面对面交流时，协作可能是一个挑战。我们使用自动化技术来帮助我们进行协作。
这些系统监视组工作流的更改，并自动通知相关的利益相关者：
状态改变时
工作流元素完成时
当需要他们的注意力来解决瓶颈时。
要在您的公司实施此策略，请将您的可用工人网络及其各自的专业知识喂入能够创建最佳工作组的智能软件系统中。
确保系统可以通过通信网络连接这些组的成员，在其中划分任务，并协助完成任务移交和质量控制通知。
作为经理，这些功能可能会占用您大量的时间。但是，使用合适的工具，您可以将所有这些时间花费在研究生产力电子表格和时间表上，以培养您的顶尖人才和增强团队的最终产出。
正如这些新功能所表明的那样，自动化不限于简单，重复的过程或基本计算。现在，我们处于自动化下一阶段的开始，在此阶段中，您将与AI并肩工作，以有效地领导分散的团队处理一系列具有挑战性的项目。
随着最高，最低级别的管理决策开始受到动态，灵活的认知自动化的支持，从上至下的员工将受益于这一变化。