Yapay zekanın potansiyeline rağmen, birçok kuruluş etkin bir şekilde uygulamakta zorlanmaktadır. Gartner araştırmasına göre, 2025 yılına kadar üretken yapay zeka projelerinin %30'u, veri kalitesinin düşük olması, yetersiz risk kontrolü ve yüksek maliyetler gibi sorunlar nedeniyle konsept kanıtlama aşamasını geçemeyecek. Önemli bir engel, yapay zekanın silo şeklinde uygulanmasıdır ve bu genellikle bağlantısız veriler ve dönüşümsel etkiler için kaçırılmış fırsatlara yol açar. Bu izolasyon, veri kalitesi sorunlarını ve farklı departmanlarda yapılan yinelenen çalışmalar gibi verimsizlikleri artırarak maliyetleri şişirir ve etkiliği azaltır. SS&C Blue Prism, yapay zekanın tam potansiyelini açığa çıkarmak için kapsamlı otomasyon stratejileriyle birlikte entegre bir yapay zeka yaklaşımının gerekliliğini vurgulamaktadır.

Kuruluşlar, üretken yapay zeka, makine öğrenimi, doğal dil işleme ve robotik süreç otomasyonunu süreç ve görev madenciliği ile düşük/kodsuz platformlarla birlikte kullanarak kesintisiz ve verimli iş akışları elde edebilir. Bu entegre yaklaşım, verimlilikte, pazarda hız kazanmada ve yenilikte önemli iyileştirmeler sağlarken maliyet kontrolünü de mümkün kılabilir. Başarılı uygulama örnekleri arasında, süreç otomasyonu sayesinde posta odası görevlerinde %98 doğruluk elde eden bir sigorta şirketi ve müşteri hizmetleri verimliliğini %60 artıran binin üzerinde görevi otomatikleştiren İspanyol bankası ABANCA bulunmaktadır. Bu vakalar, yapay zekayı otomasyon ve orkestra ile birleştirmenin işletmelerin yenilik yapmasına ve rekabetçi kalmasına olanak tanıdığını göstermektedir. Stratejik ve entegre bir yapay zeka uygulaması benimseyerek, kuruluşlar yapay zekanın avantajlarından tam anlamıyla yararlanabilir, maliyetleri kontrol edebilir ve rakiplerini geride bırakabilir.