Жасанды интеллекттің мүмкіндіктеріне қарамастан, көптеген ұйымдар оны тиімді ендіруде қиындықтарға тап болады. Gartner зерттеуі бойынша, 2025 жылға қарай генеративті жасанды интеллект жобаларының 30%-ы деректер сапасының төмендігі, жеткіліксіз тәуекелдерді басқару және жоғары шығындар сияқты мәселелерге байланысты тұжырымдама дәлелдеу кезеңінен өте алмайды деп болжануда. Маңызды кедергі AI-ны жеке-жеке енгізу болып табылады, бұл әдетте деректердің бөлінуіне және айрықша әсер ету мүмкіндіктерінің жіберіп алынуына әкеледі. Бұл оқшаулану деректер сапасы мәселелерін және тиімсіздіктерді күшейтеді, мысалы, бөлімшелер арасында қайталанатын күш-жігер шығындарды арттырып, тиімділікті төмендетеді. SS&C Blue Prism AI-ді толық ашу үшін оны кешенді автоматтандыру стратегияларымен үйлестіруді қолдауға арналған кешенді AI тәсілінің қажеттілігін атап өтеді.

Генеративті AI, машинамен оқыту, табиғи тілді өңдеу және роботтық процесс автоматтандыру сияқты технологияларды процесс және тапсырмаларды қазып алу және төмен/кодсыз платформалармен бірге пайдалану арқылы ұйымдар үздіксіз және тиімді жұмыс ағынын қамтамасыз ете алады. Бұл біріктірілген тәсіл өнімділікті, нарыққа шығу жылдамдығын және инновацияны айтарлықтай жақсартуға, сондай-ақ шығындарды бақылауда ұстауға ықпал ете алады. Табысты ендірудің мысалдарына процесті автоматтандыру арқылы пошталық бөлімше тапсырмаларын 98% дәлдікпен орындаған сақтандыру компаниясы және 1000-нан астам тапсырмаларды автоматтандыру арқылы клиенттерге қызмет көрсету тиімділігін 60%-ға арттырған испан банкі ABANCA жатады. Бұл мысалдар AI-ды автоматтандыру және үйлестірумен біріктіру бизнестерге инновация жасауға және бәсекелестік артықшылық сақтауға мүмкіндік беретінін көрсетеді. Стратегиялық, кешенді AI ендіруді қолдана отырып, ұйымдар AI-дың барлық артықшылықтарын пайдаланып, шығындарды бақылап, бәсекелестерден озып кете алады.