Kraften i datakartlegging i helsevesenet: fordeler, brukstilfeller og fremtidige trender. I takt med at helsevesenet og støtteteknologiene ekspanderer raskt, genereres det enorme mengder data og informasjon. Statistikk viser at om lag 301 Tp62T av verdens datavolum tilskrives helsevesenet, med en forventet vekst på nesten 361 Tp62T innen 2025. Dette indikerer at veksten er langt høyere enn i andre bransjer, som for eksempel produksjonsindustrien, finanssektoren og medie- og underholdningsbransjen.
10 min lesing

RPA-trender 2025: Hva blir det neste innen automatisering?

Hvis jeg i dag ba deg beskrive robotisert prosessautomatisering (RPA) med fem ord, hva ville du sagt? Automatisering, effektivitet, roboter, repetisjon, optimalisering - det er kanskje de første ordene du kommer til å tenke på. Men hva om jeg legger til lavkode, GAN og prosessutvinning? Du vil sannsynligvis tenke, Hva har de med RPA å gjøre?

Vel, mye, faktisk.

Som all annen teknologi står ikke RPA stille. Den utvikler seg raskt, og nye trender dukker opp hvert år. Det er nettopp derfor vi er her - for å utforske de viktigste Trender i RPA-markedet for 2025 og hva de betyr for virksomheter over hele verden.

Men før vi dykker ned i trendene, la oss se på noen tall. Det globale RPA-markedet ble verdsatt til $22,79 milliarder kroner i 2024 og forventes å nå $178,55 milliarder innen 2033med en bemerkelsesverdig CAGR på 25,7%. I følge Deloitte, 69% av Global Business Services (GBS)-organisasjoner anser RPA som en viktig transformasjonsteknologi, noe som gjør den til den mest ettertraktede digitale muliggjøreren. Budskapet er klart: Etter hvert som etterspørselen øker, vil RPA fortsette å utvikle seg og integrere ny teknologi for å løfte automatiseringen til neste nivå.

Så hva er det neste for RPA i 2025? La oss dykke ned i viktige trender som former fremtiden.

Automatiser smartere, innover raskere - med RPA som gjør det tunge løftet.

Viktige trender i RPA-markedet 2025

Bransjespesifikk RPA er i ferd med å ta over

I 2025 vil virksomheter fortsette å finjustere RPA for å dekke sine eksakte behov. Bransjespesifikke RPA-løsninger er ikke lenger valgfrie - de er helt nødvendige. Generiske verktøy som ikke løser reelle utfordringer, hører fortiden til. I stedet vil vi Skreddersydd automatisering gir smartere, raskere og mer kostnadseffektiv drift ved å ta direkte tak i bransjespesifikke smertepunkter.

Overgangen til skybasert RPA

Den skybaserte RPA-revolusjonen gjør automatisering enklere, raskere og mer skalerbar i 2025. Bedrifter trenger ikke lenger dyr maskinvare eller komplekse oppsett. De kan utplassere umiddelbart, skalere roboter etter behov og stole på de beste skyleverandørene for sikkerhet. Og det beste av alt er at implementeringen er rask, slik at bedrifter kan se reelle resultater i løpet av dager, ikke måneder.

Smartere arbeidsflyter med RPA for samarbeid

I 2025 vil samarbeidende RPA definere automatiseringsstrategiene. Virksomheter trenger ikke lenger menneskelig inngripen for repetitive oppgaver, kun for kritisk tenkning og beslutningstaking. Dette sømløse samarbeidet mellom roboter og mennesker øker effektiviteten og lar de ansatte fokusere på strategisk, verdidrevet arbeid uten å miste oversikten eller kontrollen.

Hyperautomatisering endrer spillet

Hyperautomatisering endrer hvordan virksomheter automatiserer arbeidsflyten fra start til slutt. I 2025 er det mer enn roboter som kjører skript - det er RPA, AI, maskinlæring og analyse jobber sammen for å håndtere alle oppgaver du gir dem. Resultatet er smartere automatisering, lavere kostnader, færre feil og en mer fleksibel virksomhet.

Process mining for å optimalisere arbeidsflyten i virksomheten

I 2025 vil virksomheter ikke bare automatisere. De vil automatisere på riktig måte ved hjelp av prosessutvinning. Denne teknologien hjelper bedrifter med å identifisere ineffektivitet og optimalisere automatiseringsarbeidet. I stedet for å bruke RPA i blinde, Virksomheter utnytter sanntidsdata for å finne flaskehalser, eliminere overflødige oppgaver og automatisere med presisjon for å oppnå maksimal effektivitet og effekt.

RPA med lavkodet RPA gjør det mulig for innbyggerne å utvikle

Glem dagene da automatisering krevde dype kodeferdigheter. I 2025, RPA med lav kode gir automatiseringsverktøyet til vanlige utviklere. Med brukervennlige verktøy som dra-og-slipp-grensesnitt kan de ansatte sette opp og distribuere automatiserte prosesser på egen hånd i stedet for å vente på utviklere. Resultatet? Raskere distribusjon, økt effektivitet og mer responsiv drift.

Sterkere sikkerhet for sikrere automatisering

Virksomheter styrker i dag RPA-systemene sine med sterkere cybersikkerhet. Krypterte data, streng tilgangskontroll og AI-drevet trusseldeteksjon er nå normen. Med sikkerhetsmodeller med nulltillit er det bare autoriserte brukere og roboter som kan samhandle med kritiske arbeidsflyter, noe som sikrer tryggere og mer motstandsdyktig automatisering.

Fremveksten av robot-som-en-tjeneste (RaaS)

Med tilgang på forespørsel, lavere kostnader og innebygd skalerbarhet vil RaaS omdefinere automatisering i 2025 og gjøre den mer tilgjengelig enn noensinne. I stedet for store forhåndsinvesteringer kan bedrifter nå abonnere på skybaserte roboter og skalere etter behov. Bedrifter er nei lengre låst i rigide systemer - de tar i bruk automatisering som vokser med dem.

RPA er et konkurransefortrinn for industrien

Nå som vi har snakket om hvor RPA er på vei i 2025, skal vi se nærmere på et annet viktig aspekt - hvordan det faktisk får bransjer til å fungere bedre. Det handler ikke bare om automatisering for automatiseringens skyld. Det handler om å kutte kostnader, få ting til å gå raskere og ta bort det tunge arbeidet fra folks bord. La oss sette oss inn i dette.

Utdanning

Ved å integrere RPA med studentinformasjonssystemer (SIS), læringsplattformer (LMS) og økonomiske plattformer kan skoler og universiteter automatisere komplekse arbeidsflyter med presisjon. Med skybasert RPA, API-integrasjoner og AI-drevet analyse kan de automatisk behandle studentsøknader, verifisere dokumenter og avstemme studieavgiftsbetalinger i økonomisystemer.

Helsevesen og farmasi

RPA gir helsetjenester arbeiderne mer tid til det som virkelig betyr noe - å ta vare på pasientene. Ta for eksempel overføring av pasientjournaler. I stedet for at en resepsjonist manuelt legger inn tidligere pasientjournaler fra PDF-filer eller papirdokumenter i et EPJ-system, kan en RPA-robot gjøre det på få minutter. Og det er ikke bare sykehusene som har begynt å ta i bruk RPA, men også apotekene. RPA-roboter hjelper til med å holde oversikt over medisinbeholdningen, oppdatere lagernivåer og sende varsler når det begynner å bli lite igjen.

Finans og bankvirksomhet

Bank- og finanssektoren håndterer endeløse transaksjoner, rapporter og samsvarskontroller. RPA-roboter håndterer alt dette raskere, smartere og feilfritt. De Automatiser dataregistrering, transaksjoner og rapportering med tilnærmet null feil. Med kunstig intelligens leser roboter meldinger, tolker forespørsler og genererer svar, slik at supportteamene kan jobbe raskere. De henter også ut økonomiske data fra skannede dokumenter og gjør rotete papirarbeid om til strukturert informasjon.

Logistikk og transport

Logistikk og transport har stramme tidsskjemaer, og RPA hjelper bedrifter med å holde tritt. Bots håndterer ordrebehandling, sporing av forsendelser, fakturering og samsvarskontroller. På lageret, RPA automatiserer lagerstyring, lageroppdateringer og returbehandling. AI-drevne roboter optimaliserer også leveringsrutene og oppdaterer sporingssystemer i sanntid. Resultatet? Færre forsinkelser, lavere kostnader og mer effektiv forsyningskjeder.

Detaljhandel og e-handel

Detaljhandlere og e-handelsplattformer benytter seg av RPA for å automatisere tidssensitive operasjoner med store volumer. Automatisering gjør prosessene raskere og smartere - fra lagersporing i sanntid og automatisert ordreoppfyllelse til AI-drevet etterspørselsprognostisering. RPA synkroniserer lagernivåer på tvers av lagre, oppdaterer produktlister og administrerer priser dynamisk. Bots håndterer også svindeloppdagelse, betalingsverifisering og automatisering av kundestøtte.

Produksjon

Produsenter bruker RPA for å effektivisere driften, redusere nedetid og øke effektiviteten. Integrert med ERP-, MES- og lagersystemer håndterer automatiseringen repetitive oppgaver, slik at teamene kan fokusere på kvalitet og strategi. Bots sporer lagerbeholdningen, koordinerer leverandører og optimaliserer tidsplaner i sanntid. Med dataautomatisering og prediktiv analyse kan produsenter kutte kostnader, øke produktiviteten og opprettholde topp kvalitet - uten økt arbeidsmengde.

Gjør tidkrevende oppgaver om til automatiserte gevinster med RPA.

Boosting RPA med AI og ML

AI og ML er i ferd med å forandre mange teknologier, og RPA er intet unntak. Når du tar med AI og ML i miksen, blir RPA-roboter smartere, tilpasser seg raskere og forutser hva som kommer til å skje, noe som betyr færre sammenbrudd og mye mer effektivitet. 

Ta finans - RPA samler inn betalingsdata, mens ML forutser hvem som kan komme til å betale for sent, noe som hjelper bedrifter med å ligge i forkant av kontantstrømproblemer. I kundeservice fanger AI-drevne roboter opp kundenes følelser, flagger hastesaker og foreslår svar som faktisk gir mening. I forsyningskjeder kan ML-drevne roboter oppdage etterspørselstrender før de oppstår, slik at bedrifter kan unngå å gå tom for varer eller overbestille.

Med AI og ML går RPA fra regelbasert automatisering til selvlærende systemer, noe som fører til smartere beslutninger og større effektivitet på tvers av bransjer.

"I dag gjør RPA langt mer enn bare å automatisere repetitive oppgaver. Med AI, ML og avansert analyse lærer og tilpasser automatiseringen seg underveis. Det betyr færre manuelle problemer, smidigere arbeidsflyter og bedre samarbeid mellom mennesker og digitale medarbeidere. Jeg er sikker på at selskaper som omfavner dette skiftet, vil lede an i en verden der automatisering og data styrer."

Trender i RPA-markedet: fremtidens automatisering

RPA står aldri stille. Virksomheter ønsker stadig smartere, raskere og kraftigere automatisering, noe som betyr at teknologien bak er i stadig utvikling. Akkurat nå er det noen spennende trender som begynner å dukke opp - fortsatt så ferske at mange selskaper er forsiktige med å teste dem ut, men lovende nok til å skape bølger snart. La oss dykke ned i dette og utforske hva som er i vente.

Generative adversarial networks (GAN) for smartere RPA

GAN, som ofte brukes i AI-drevet automatisering, forbedrer RPA-roboter ved å forbedre datasyntese, anomalideteksjon og prosessoptimalisering. Ved å trene på kontradiktoriske nettverk, RPA-systemer kan generere realistiske testdata, simulere forretningsscenarioer for bedre automatiseringstrening og oppdage uredelige eller unormale mønstre i sanntid. Dette gjør at RPA kan håndtere mer komplekse, uforutsigbare arbeidsflyter med større nøyaktighet og tilpasningsevne.

Kvante-, edge- og nestegenerasjons databehandling for RPA-skalerbarhet

Kvante- og edge computing flytter grensene for hvordan RPA-roboter behandler, lagrer og utfører automatiserte arbeidsflyter. Kvanteberegninger kan gi et dramatisk løft når det gjelder kryptering, kompleks beslutningstaking og massiv parallell databehandling - og slik at RPA-roboter kan takle høyhastighets økonomisk modellering, svindeloppdagelse i sanntid og optimalisering av forsyningskjeden med flere variabler. Edge computing, derimot, gjør det mulig for RPA-roboter å behandle data nærmere kilden og reduserer ventetiden i IoT-drevet automatisering, smarte fabrikker og logistikkstyring i sanntid.

Mer presis behandling av naturlig språk (NLP) for intelligent RPA

NLP-utviklingen gjør RPA-roboter mer effektive når det gjelder å forstå, behandle og generere menneskelignende svar. Dette er avgjørende for intelligent dokumentbehandling (IDP), AI-drevne chatboter og automatiserte arbeidsflyter for kundestøtte. Avansert NLP gjør det mulig for roboter å trekke ut nøkkeldata fra ustrukturert tekst, oppsummere juridiske og økonomiske dokumenter og oversette samtaler i sanntid med tilnærmet menneskelig nøyaktighet. Resultatet er høyere automatiseringsnøyaktighet og bedre samarbeid mellom mennesker og roboter i komplekse arbeidsflyter.

Mer nøyaktige prediktive analyser for beslutningstaking i RPA

Prediktiv analyse utvikler seg utover statisk regelbasert automatisering, slik at RPA-roboter kan ta datadrevne beslutninger proaktivt. AI-drevne prediktive modeller hjelpe roboter forutse svingninger i etterspørselen, forutse systemfeil, avdekke økonomiske risikoer og optimalisere planleggingen av arbeidsstyrken. Ved å utnytte forsterkende læring og AI-drevne prognoser kan RPA-løsninger justere prosesser i sanntid og forbedre driftseffektiviteten og risikostyringen på tvers av bransjer.

Agentisk AI for fullstendig autonom RPA

Tradisjonell RPA er ypperlig til å automatisere repeterende oppgaver, men etter hvert som arbeidsflyten blir mer kompleks, blir begrensningene tydeligere. Det er her agentisk AI kommer inn i bildet. Det gjør det mulig for RPA-roboter å tenke, lære og tilpasse seg i sanntid. I stedet for bare å følge fastsatte reglervil disse robotene ta avgjørelser på sparket, forbedre seg ut fra tidligere handlinger og håndtere uforutsigbare situasjoner uten konstant menneskelig input. Dette vil gjøre RPA langt mer fleksibelt og kraftfullt, spesielt i bransjer som finans, logistikk og helsevesen, der automatiseringen må være smart, ikke bare rask.

Avsluttende tanker

Fremtiden for RPA ser lysere ut enn noensinne, og disse nye trendene er absolutt verdt din oppmerksomhet. Virksomheter som følger med i timen, vil få store konkurransefortrinn gjennom automatisering. Hvis du vurderer å automatisere smartere eller teste noen av disse nye trendene, kan et samarbeid med RPA-eksperter som Innowise - som virkelig forstår både teknologien og forretningsmålene dine - vil hjelpe deg med å automatisere på en trygg, sikker og effektiv måte.

FAQ

Hva er de viktigste drivkreftene bak innføringen av RPA?

Virksomheter tar i bruk RPA hovedsakelig for å kutte ned på kjedelige manuelle oppgaver, spare kostnader og la de ansatte fokusere på det som er viktig. Det handler om å jobbe smartere, raskere og enklere. I tillegg reduserer RPA feil, øker produktiviteten og er enkelt å skalere i takt med at virksomheten vokser, noe som gjør det til en "no-brainer" for bedrifter som ønsker å holde seg konkurransedyktige.

De største utfordringene for RPA er å håndtere komplekse arbeidsflyter som går utover grunnleggende oppgaver, og å integrere dem problemfritt med eksisterende systemer. I tillegg kommer håndteringen av sikkerhetsrisikoer. I tillegg krever det løpende vedlikehold og oppdateringer for å holde robotene pålitelige etter hvert som prosessene utvikler seg. Uten god planlegging kan RPA bli mer en hodepine enn en løsning.

RPA flytter de ansattes roller bort fra repetitive oppgaver og over til strategiske, verdifulle aktiviteter. I stedet for å erstatte mennesker, gir RPA dem mulighet til å fokusere på oppgaver som krever menneskelig kreativitet og innsikt. Når automatiseringen tar seg av det grove arbeidet, kan teamene bli mer produktive, kreative og effektive, noe som fører til høyere jobbtilfredshet og bedre forretningsresultater.

Cloud-basert RPA driver markedsveksten ved å gjøre automatisering rimelig, fleksibel og rask å ta i bruk. Bedrifter kan begynne i det små, legge til flere roboter etter behov og unngå de høye initialkostnadene ved tradisjonell automatisering. Denne fleksibiliteten bidrar til økt bruk på tvers av bransjer, noe som hjelper bedrifter av alle størrelser med å optimalisere driften uten å måtte forholde seg til kompleks infrastruktur.

Del:
Siarhei Sukhadolski

FinTech-ekspert

Dato: 17. april 2025 Apr 17, 2025

Del:
Siarhei Sukhadolski

FinTech-ekspert

Dato: 17. april 2025 Apr 17, 2025

Innholdsfortegnelse

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

    Ta med prosjektdetaljer, varighet, teknisk stack, behov for IT-fagfolk og annen relevant informasjon.
    Spill inn en talemelding om din
    prosjektet for å hjelpe oss å forstå det bedre
    Legg ved ytterligere dokumenter om nødvendig
    Last opp fil

    Du kan legge ved opptil 1 fil på totalt 2 MB. Gyldige filer: pdf, jpg, jpeg, png

    Vær oppmerksom på at når du klikker på Send-knappen, vil Innowise behandle personopplysningene dine i samsvar med vår personvernerklæring. Retningslinjer for personvern med det formål å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi et telefonnummer og sende inn dette skjemaet samtykker du til å bli kontaktet via SMS. Priser for meldinger og data kan påløpe. Du kan svare STOPP for å reservere deg mot ytterligere meldinger. Svar Hjelp for mer informasjon.

    Hvorfor Innowise?

    2000+

    IT-fagfolk

    93%

    tilbakevendende kunder

    18+

    mange års ekspertise

    1300+

    vellykkede prosjekter

    Спасибо!

    Cообщение отправлено.
    Мы обработаем ваш запрос и свяжемся с вами в кратчайшие сроки.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt. 

    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    pil