認知自動化への競争はすでに始まっている。長年にわたり、決定論的自動化は信頼性とコンプライアンスの基盤となってきた。このパラダイムは今でも重要だが、もはやフロンティアを定義するものではない。エージェント型AIの成長により、目標はタスク実行から文脈的推論と適応型意思決定へとシフトしている。
この移行は自動化戦略、プラットフォーム、ガバナンスにとって何を意味するのか？以下は来年に向けた自動化・ロボティクスに関する3つの予測である：
- インテリジェント自動化スイートのエージェント機能を有効化する企業は15%未満にとどまる。 自動化には2つの異なるモデルが出現している。1つ目は、プロセスの基盤に根ざしたモデルで、限定的な範囲のエージェントが既存の決定論的ワークフロー内に組み込まれたヘルパーとして機能する。フォレスターはこれらのワークフローを「エージェント的（agentish）」と表現している。2つ目のモデルは、エージェント自体が推論と計画を用いて作業の実行方法を動的に決定する、推論中心のモデルである。自動化の状況がフロー優先からの推論優先のアーキテクチャへとシフトする中、プロセス自動化ベンダーはエージェント的および自律型の機能を組み込むことでプラットフォームを積極的に進化させ続けている。しかし、従来のプロセス自動化ベンダーにとっては、コア製品スタックの大規模な変革の最中にあり、同時にレガシーブランドと市場ポジショニングの再方向付けを行う必要があるため、この移行は困難なものになると予想される。ベンダーからエージェント機能の採用を促す圧力があるにもかかわらず、ROIとガバナンスの課題により、ほとんどの組織は2026年まで決定論的自動化を継続すると予想される。
- 戦略的なロボット技術のイノベーションにより、企業の新たなユースケースの20%が実現する。 エージェント型AIが認知自動化をもたらす一方で、ロボット学習の急速な進歩により、ロボットはより柔軟で、設定が簡単になり、デジタルワークフローとの統合も容易になっている。これらのトレンドにより、「自動化可能領域」、つまり企業内で効果的に自動化できる業務の範囲と深さが大幅に拡大している。しかし、これらのよりスマートなロボットがソフトウェアエージェントと共有環境に加わるにつれて、このポートフォリオを調整・管理するシステムレベルの複雑さが急速に高まり、これまで別個だった自動化ツールとプラットフォーム間の収束が進んでいる。フォレスターの自動化ファブリック研究はこの変化を予測していた：多様な自動化モダリティを接続し、エンドツーエンドの価値創出プロセス全体で価値を調整する統一アーキテクチャである。エージェント型AIとロボティクスが従来の自動化ポートフォリオに収束することで、このようなアーキテクチャは緊急かつ実現可能なものとなっている。
- プロセスインテリジェンスが失敗したAIプロジェクトの30%を救済する。 プロセスインテリジェンスはこの進化における変曲点に位置している。エージェントに文脈認識とプロセスの基盤を提供する可能性は計り知れない。しかし、プロセスインテリジェンスはエージェント型自動化の第一波にほとんど参加していない。ほとんどのプロセスインテリジェンスベンダーはAIに対して慎重なアプローチを取り、チャットベースの説明機能や会話型分析といった漸進的な強化を提供するにとどまっている。真の機会は、プロセスの洞察をエージェントの推論のためのアクティブな入力に変換し、リアルタイムのコンテキスト、コンプライアンス制約、運用フィードバックループを提供することにある。関連性を維持するために、プロセスインテリジェンスはAIの実現要因として、エージェンシーの構造に直接組み込まれるよう進化すると予想される。この飛躍を遂げるベンダーは、プロセスインテリジェンスを自律的で適応性のある運用の中核的な実現要因として位置づけるだろう。
この記事は主席アナリストのレスリー・ジョセフ氏によって書かれ、元々はこちらで公開されました。
