RPA и изкуственият интелект са две вълнуващи и иновативни ИТ приложения в челните редици на революцията в областта на цифровата трансформация. И двете технологии променят света на труда, като увеличават служителите и въвеждат нова ера на производителност. Въпреки че RPA и AI имат много сходства и пресечни точки, те са различни инструменти със свои силни и слаби страни.
В тази статия ще разгледаме разликата между автоматизацията и изкуствения интелект и ще покажем къде се използват, как работят и как се обединяват, за да помогнат на съвременния бизнес да се насочи към автоматизирано бъдеще.
Определения за RPA и AI
Преди да разгледаме съответните приложения и случаи на използване на
Автоматизация на роботизирани процеси (RPA)
и изкуствения интелект (ИИ), си струва да обосновем двете понятия с определения.
1. Какво е RPA?
Автоматизацията на роботизирани процеси (RPA) е набор от технологии, които помагат за автоматизиране на предвидими бизнес процеси, базирани на правила.
Бизнес работните потоци се състоят от много задачи. Някои от тези задачи изискват вземане на решения и преценка от човека. Много от тях обаче са повторяеми и предвидими. Именно тази втора категория се използва за автоматизиране на RPA.
Голяма част от софтуера, който обичаме и използваме днес, е базиран на правила. Компютрите са отлични в изпълнението на добре дефинирани поръчки с бързина и точност. Стига да им дадем правилните инструкции, те могат неуморно да обработват информация и да изпълняват задачи.
RPA е същото. Въпреки това, той е отличен и помага на бизнеса, като разширява същите функции в различни приложения, системи и бази данни. Накратко, RPA взаимодейства с различни приложения по същия начин, както човек. Той може да имитира кликванията, натисканията на клавишите и движенията на мишката, които се случват по време на взаимодействието между човека и компютъра, и да запаметява тези действия като поредица от стъпки, които се изпълняват при задействане или изпълнение на определено условие.
Примери за RPA технология
- Интеграция на API
- Скриптове за различни платформи
- Скриптиране между приложенията
- Цифрови роботи или “ботове”
- Инструменти за запис на графичен потребителски интерфейс
- Интерфейси без код
2. Какво е ИИ?
Изкуственият интелект (ИИ) е съвкупност от технологии, които имитират човешкото познание. Някои от тези умствени задачи включват учене, разсъждаване, самокоригиране, разпознаване на обекти, вземане на решения и прогнозиране. Макар че този клон на компютърните науки съществува от 50-те години на миналия век, през последните десет-петнадесет години той отбеляза сериозен напредък.
ИИ се използва навсякъде. Макар че генеративният ИИ, автомобилите без шофьори и виртуалните асистенти като Siri и Alexa заемат водещи позиции, той е в основата и на по-прозаични, но практични приложения като предсказващ текст, киберсигурност, защита от измами, търсачки, персонализиран маркетинг и препоръки и анализ на данни.
ИИ, с който разполагаме сега, обикновено се нарича тесен ИИ. Накратко, той имитира човешкия интелект в тесни области – например AlphaGo на Deepmind или различни софтуери за разпознаване на реч. Въпреки това се очаква в бъдеще ИИ да премине от специализация към по-общ интелект, който може да се справя с по-широк спектър от задачи.
Примери за технологии с изкуствен интелект
- Обработка на естествен език
- Машинно обучение
- Дълбоко обучение
- Технология за компютърно зрение
- Прогнозен анализ
- Генеративен AI
3. RPA срещу AI срещу ML
Съществува значително объркване между тези технологии, като някои хора се чудят каква е връзката между автоматизацията на роботизираните процеси и машинното обучение.
За по-голяма яснота, машинното обучение (ML) е вид изкуствен интелект. Тази технология използва алгоритми и статистически модели за откриване на модели в големи масиви от данни. Оттук тя може да извлече ценни прозрения или да направи прогнози. Основните разлики между автоматизацията на роботизираните процеси и машинното обучение са, че RPA се ръководи изрично, докато ML е свободен да открива свои собствени начини за обработка на данни.
Машинното обучение за автоматизация на роботизирани процеси е възможно, когато инструментите за RPA се допълват с AI. В резултат на това, когато се използват заедно, RPA и машинното обучение са един от най-вълнуващите хоризонти в областта на автоматизацията.
Приложения на AI и RPA
На пръв поглед RPA и AI имат много сходства в начина, по който технологията се прилага в бизнес средите. И двата инструмента се занимават с разширяване и допълване на човешките работници и позволяват на предприятията да постигнат по-голяма производителност, точност и ефективност.
1. Приложения на ИИ
ИИ се използва в най-различни индустрии по няколко забележителни начина, включително:
- Прогнозен анализ
- Автономни превозни средства
- Софтуер за разпознаване на лица
- Киберсигурност
- Персонализация
- Автоматизация на маркетинга
- Фармацевтичен дизайн на лекарства
- Откриване на измами
- Чатботове за обслужване на клиенти
2. Приложения на RPA
RPA
е широко разпространен в бизнес средите, тъй като може да изпълнява различни задачи, като например:
- Въвеждане в експлоатация на клиенти и служители
- Генериране на отчети
- Въвеждане и миграция на данни
- Автоматизирано тестване на софтуер
- Проверки на заетостта или кредитоспособността
- Системи за проследяване на кандидати
- Автоматизация на KYC
Тези приложения на изкуствения интелект и RPA са само върхът на айсберга. И двете технологии са възприети в предприятията, за да помогнат за автоматизирането на безкрайно много задачи с цел повишаване на ефективността и точността.
AI и RPA: Разлики и прилики
RPA и AI се преплитат в много отношения, но има някои основни разлики, които трябва да знаете.
Каква е разликата между AI и RPA?
1. Развитие
Един от най-добрите начини за разглеждане на AI и RPA са различните процеси на разработка, които стоят зад всеки софтуер.
RPA е ориентирана към процеса. Разработчиците набелязват задачите, които искат да автоматизират, и превръщат стъпките в компютърен скрипт, който изпълнява задачите.
ИИ се основава на данни. Той използва машинно обучение за откриване на модели в големи масиви от данни, които се обучават да дават резултати. След като тези алгоритми функционират добре, те могат да приемат нови входни данни и да обработват нови данни, за да отговарят на въпроси, да правят прогнози или да задействат действия.
2. Мислене срещу правене
Един от начините да изразим разликата между изкуствения интелект и автоматизацията е като сравним мисленето с правенето.
RPA изпълнява задачите си като верен работен кон. Не е необходимо да мисли, а само да прави.
За разлика от тях ИИ използва когнитивни процеси, подобни на човешкото мислене. Тя може да чете имейли и други форми на неструктурирани данни, за да извлече смисъл или да намери модели в данните, за да извлече прозрения или дори прогнози. Нещо повече, чрез използването на машинно обучение инструментите с изкуствен интелект могат постоянно да усвояват нова информация, да се учат от сценарии и да се подобряват с течение на времето.
3. Бариера за влизане
RPA е широко разпространена, защото е икономически ефективна, бързо се внедрява и има малка крива на обучение.
За разлика от тях изкуственият интелект е високотехнологичен, труден за обучение и скъп, до голяма степен поради зависимостта му от огромни масиви от данни.
4. Приложение в работна среда
RPA има няколко случая на употреба, като например въвеждане на данни, изтриване на уебсайтове и обработка на фактури. Той обаче е най-подходящ за предсказуеми задачи с много конкретни стъпки.
От друга страна, ИИ може да изпълнява по-широк спектър от задачи, като например сложна обработка на данни, интелигентно вземане на решения и дори създаване на съдържание.
Какви са приликите между ИИ и RPA?
1. Автомат
И RPA, и AI автоматизират задачи, които традиционно се изпълняват от човешки оператори. Въпреки че използват различни технологии и изпълняват задълженията си по свой собствен начин, и двете намаляват тежестта върху човешките работници.
В обобщение, и двата инструмента могат както да заменят човешкия труд, така и да го допълват чрез механизиране на задачите в областта на информационните технологии.
2. Интеграция
RPA и AI могат да се интегрират със съществуващите бизнес системи, за да разширят техните възможности, да направят бизнеса по-ефективен и дори да удължат живота на наследените системи.
3. Намаляване на грешките
И ИИ, и RPA са важни участници в борбата с човешките грешки. Чрез механизиране на бизнес процесите фирмите могат да намалят паричните разходи и разходите, свързани с репутацията, които се дължат на предотвратими грешки,
AI и RPA: Силни и слаби страни
Никой инструмент не е съвършен. Ако искате да отключите ползите от автоматизацията, трябва да разберете силните и слабите страни на RPA и AI.
1. Силни и слаби страни на ИИ
Нека разгледаме някои от плюсовете и минусите на AI за автоматизация
Силни страни на AI
- Може да се учи на работното място
- Предлага по-голяма гъвкавост от RPA
- Може да обработва неструктурирани данни
Слабости на AI
- Скъпо за разработване
- Изпълнението е изключително техническо.
- Необходими са обширни набори от данни за обучение
2. Силни и слаби страни на RPA
Нека разгледаме някои от плюсовете и минусите на RPA за автоматизация
Силни страни на RPA
- Точно автоматизиране на задачи с голям обем
- Икономична ефективност
- Бързо и лесно изпълнение
Слабости на RPA
- Може да е трудно да се мащабира
- Не може да обработва неструктурирани данни
- Подходящ само за тесни задачи
Казуси за RPA и AI
Може би най-лесният начин да се разбере въздействието и възможностите на всяка технология е чрез проучвания на конкретни случаи. Тук представяме казуси за RPA и AI, за да ви покажем как те могат да помогнат на вашия бизнес.
1. Проучване на случаи на RPA
Американска банка от топ 30 с активи за над 150 млрд. долара изразходваше много работни часове за ипотечни процеси, включително въвеждане на данни, обработка на документи, проверка на данни и др. Освен ръчното усилие, тези работни потоци са били подложени и на човешки грешки. Банката работи с Ernst & Young, за да намери решение за повишаване на производителността.
Те използваха решение за RPA, което можеше безпроблемно да се интегрира в съществуващата им ИТ инфраструктура, за да се справят с ръчните задачи, свързани с ипотеките. Резултатите бяха зашеметяващи, включително 2-3 пъти по-висока ефективност, икономии в размер на 1 млн. долара и пълно премахване на грешките.
2. Казус с изкуствен интелект RPA
Expion Health е базирано в Гейтърсбърг, Мериленд, решение за управление на разходите за здравеопазване. Те помагат на своите клиенти в областта на медицинското застраховане с информация за управление на искове в отрасъл, който е известен с променливите и изнудваческите си цени. Работните им процеси бяха ръчни, като застрахователите изпращаха искове както в електронен, така и в хартиен вид. Обработката на исковете по този начин ограничава екипа им до около 75 искания на ден.
Съкращаването на времето за една претенция беше проблем. Тъй като обаче данните бяха неструктурирани, типично RPA решение нямаше да работи. Нуждаеха се от решение, допълнено с изкуствен интелект, по-специално с оптично разпознаване на символи и обработка на естествен език.
Чрез внедряването на софтуер за RPA + AI те преобразуваха хартиените искове в PDF файлове, като извличаха съответните данни, преди да изпратят информацията за цените към вътрешната си система. Решението доведе до 600% увеличение на броя на обработваните искове всеки ден.
Как да изберем между RPA и AI?
Изборът между RPA и AI не е толкова свързан с битката между двата вида технологии, колкото с това какви процеси трябва да автоматизирате. RPA е най-добрият избор, когато имате стандартизирани работни процеси, докато AI е по-добър за сценарии, при които нещата са малко по-неясни.
Затова е по-добре да се зададе въпросът: “Кои ситуации са подходящи за RPA и кои за AI?”
Най-добрият подход тук е да помислите за съществуващия процес на работния процес, който искате да автоматизирате. Визуализирайте го или го начертайте, като разделите процеса на стъпки. Нека използваме няколко примера, за да илюстрираме въпроса.
Сценарий 1
Вие сте счетоводител в натоварена строителна фирма. Една от най-времеемките части от деня ви е свързана с регистрирането на разходите и осигуряването на възстановяване на разходите на изпълнителите за артикулите, закупени за изпълнение на задачите. Служителите трябва да качват разходите си в портал на уебсайта, където ги записвате и актуализирате ведомостта за заплати, за да отразите тези данни.
Използване на RPA
Стъпките тук са предвидими, а данните са структурирани. Стъпките могат да изглеждат по следния начин.
- Когато изпълнителите качат отчет за разходите, това задейства бота
- Ботът отваря електронната таблица с разходите и извлича данните.
- ботът записва сумата и предназначението и я осчетоводява по съответната сметка.
- Освен това ботът отваря софтуера за заплати и превежда сумата по сметката на изпълнителя.
Сценарий 2
Отново сте счетоводител в натоварена строителна фирма. Имате няколко сметки при различни доставчици на строителни материали. В края на месеца те ви изпращат фактури по имейл. Всяка фирма обаче има свои собствени шаблони за фактури, което означава, че данните са неструктурирани.
Използване на AI
ИИ е сборно понятие за различни технологии, две от които са оптично разпознаване на символи и обработка на естествен език. С помощта на тези технологии можете да четете и разбирате фактурите, които се появяват в електронната ви поща, и да ги превръщате в структурирани данни. След като изкуственият интелект обработи информацията в структурирана електронна таблица, можете да използвате RPA, за да изпълните задачата и да запишете или дори да обработите фактурите.
Кога да използваме RPA и кога AI за автоматизация на процесите
Ето един кратък контролен списък, който ще ви помогне да разберете кои процеси са подходящи за RPA и кои за AI.
Използвайте RPA:
- Когато работните задачи са с голям обем, предвидими и основани на правила.
- Когато входящите данни включват структурирани данни
- Когато резултатите от процеса могат да бъдат определени в началото на процеса
Използвайте AI:
- Когато процесите са силно променливи и изискват някаква форма на познание, като например вземането на сложни решения.
- Когато входящите данни включват неструктурирани данни
- Когато изходът на работния процес не може да се прогнозира в началото на процеса
Ще замени ли ИИ RPA?
Медиите и някои анализатори упорито твърдят, че изкуственият интелект е неудържима сила, която ще замени всичко, включително и хората. И така, какво означава това за RPA? Ще го замени ли и изкуственият интелект?
Всички прогнози, че ИИ ще замени RPA, се основават на погрешно разбиране на съответните технологии. Както изяснихме в тази статия, въпреки че двете технологии имат много допирни точки, да се разглеждат като конкурентни инструменти е неточно.
Може би част от объркването се дължи на факта, че ИИ може да допълни RPA. Това обаче е различно от замяната му. По същия начин процесите на RPA могат да бъдат допълнително оптимизирани с помощта на изкуствен интелект, но подструктурата все още е RPA.
Така че, въпреки че ИИ може да замени много човешки задачи, включително задължения, които обикновено се изпълняват от RPA ботове, е по-вероятно технологиите да работят заедно в бъдеще, а не да се заместват взаимно.
RPA е първата стъпка по пътя към хиперавтоматизацията. За постигането на тази цел са необходими технологии за изкуствен интелект, като машинно обучение и анализ на данни. Въпреки че изкуственият интелект ще играе важна роля в предоставянето на предимствата на мисленето от по-висок порядък на автоматизацията, самите задачи ще се изпълняват от ботове на RPA. ИИ ще организира и направлява RPA, а не ще го замени.
Бъдещето не е автоматизация на роботизирани процеси срещу изкуствен интелект, а автоматизация на роботизирани процеси и изкуствен интелект.
Къде се сливат AI и RPA
Има един известен цитат на Алберт Айнщайн, който гласи,
“Компютрите са невероятно бързи, точни и глупави. Човешките същества са невероятно бавни, неточни и гениални. Заедно те са мощни отвъд въображението.”
Този цитат улавя същността на това, в което компютрите се отличават, като същевременно подчертава и техните ограничения. Когато става въпрос за мислене от по-висок порядък, като например творчество, абстрактно мислене или вземане на сложни решения – или по принцип всичко, което не включва следване на инструкции стъпка по стъпка – компютрите не могат да се конкурират с човешките умове. В много отношения изкуственият интелект е опит да се преодолее пропастта между хората и компютрите и да се създаде партньорство, което съчетава най-доброто от двата свята.
Невъобразимата сила, за която говори Айнщайн, е налице във връзката между ИИ и RPA. Способността на изкуствения интелект да симулира различни аспекти на човешкото познание, съчетана със скоростта и точността на RPA, е мястото, където двата инструмента се сливат. Границите на възможностите на RPA някога бяха очертани в точки, които изискваха вземането на решения от човека. Разширяването на тези системи с изкуствен интелект обаче премахва тези граници, като позволява на предприятията да автоматизират по-широк кръг от задачи и да отключат повече ползи.
Когато RPA и AI се обединят, те създават трета технологична категория, наречена интелигентна автоматизация (IA) или интелигентна автоматизация на процесите (IPA). В този “най-добър от двата свята” сценарий предприятията могат да използват инструменти за RPA, които могат да се учат от своята среда чрез машинно обучение (ML).
Предимството е, че можете да увеличите сложността на процеса, който искате да автоматизирате, тъй като ИИ помага да се премахнат някои от тесните места, например работата с неструктурирани данни или вземането на решения.
Една от най-вълнуващите области за сближаване на AI и RPA е
автоматизацията на тестове
. В нашия все по-дигитализиран свят софтуерът и мобилните приложения ще продължат да подобряват бизнеса. Не са минали и 20 години, откакто смартфоните станаха нещо обичайно. За това време те направиха революция в живота ни, като ни позволиха да поддържаме връзка и да работим по нови начини.
Ключът към тези постижения е разработването на софтуер. Това обаче е известен процес, който отнема много време и е скъп. Инструментите за автоматизация на тестването, задвижвани от AI и RPA, могат да помогнат за намаляване на времето и средствата, необходими за пускане на продуктите на пазара.
Как автоматизацията на тестовете се подобрява от AI и RPA
Автоматизация на софтуерни тестове преди беше ръчен процес. Това беше скъпо и отнемаше много време и в крайна сметка удължаваше жизнения цикъл на разработката. Това обаче е толкова важен етап, че издателите и разработчиците нямат друг избор, освен да вложат ресурси в този процес. Въпреки че тези проблеми и техните симптоми съществуват и днес, автоматизацията на софтуерните тестове предлага отлично решение.
Автоматизацията на тестовете включва използването на специализиран софтуер за валидиране и тестване на компютърни приложения. Обикновено се използват графични потребителски интерфейси (GUI) и интерфейси за програмиране на приложения (API) за извършване на различни тестове – от тестване от край до край до непрекъснато валидиране на новоотдаден код.
Използването на изкуствен интелект и RPA при тестването на софтуер е наистина вълнуващо. Някои от очевидните предимства са спестяването на време и пари. Истинският потенциал обаче се крие във възможността за автономно изпълнение на код, който сам се тества, диагностицира и лекува. Като добавим и факта, че инструментите за генеративен изкуствен интелект са способни да пишат код, можем да кажем, че се намираме на прага на специален период в човешката история.
С нарастването на търсенето на по-бързи софтуерни версии през последните няколко години подходите DevOps и Agile бяха допълнени от CI/CD. Сега RPA и автоматизацията на тестването с изкуствен интелект могат да окажат подобно въздействие. Тази ситуация доведе до увеличаване на броя на инструментите за автоматизация на тестове, някои от които ще разгледаме по-долу.
Най-добрите инструменти за автоматизация на тестове през 2023 г.
Ето някои от най-добрите инструменти за автоматизация на тестове на пазара.
Autify
Autify е инструмент за автоматизация на тестове, задвижван от изкуствен интелект. Благодарение на интуитивния потребителски интерфейс и функциите без код Autify позволява на екипите за осигуряване на качеството да тестват в браузъра си. Инструментът може да се справя с уеб и мобилни приложения и разполага със самовъзстановяващ се изкуствен интелект. Autify се интегрира безпроблемно с CI/CD инструменти, Jenkins и дори Slack.
AvoAssure
AvoAssure е инструмент за тестване без код, който позволява автоматизация на тестването от край до край за нетехнически екипи. Продуктът улеснява междуплатформеното тестване в уеб, десктоп, мобилни устройства и др. И накрая, тя има добри функции за отчитане и много възможности за интеграция.
Cypress
Cypress е цялостна рамка за автоматизация на тестове, базирана на JavaScript. Той е създаден, за да улесни тестването на уеб приложения. Ключът към Cypress е простотата, за което свидетелстват икономичното му изграждане и минималните зависимости.
testRigor
testRigor е солидно решение за тестване от край до край. Инструментът за автоматизация на тестването е без код и поддържа уеб, мобилни и API. Тестовете като цяло са бързи, стабилни и точни, а благодарение на функционалността му за различни платформи и браузъри популярността му постепенно нараства.
Драматург
Playwright е друг популярен инструмент за автоматизация на тестове, създаден за цялостно тестване на уеб приложения. Той е междуплатформен и поддържа повечето енджини за визуализация и множество езици за програмиране. Добавете към това селектора на Visual Studio Code и функцията Mobile Emulator и можете да разберете защо много разработчици търпят липсата на удобство за потребителя.
Макар че всеки от петте инструмента, които изброихме по-горе, има страхотни характеристики, те не притежават мощта на най-съвременното решение, което съчетава RPA и автоматизация на тестването.
ZAPTEST предлага най-съвременни инструменти за автоматизация на тестове и RPA. И двете функционалности се предлагат на фиксирана цена с неограничени лицензи. С преминаването към хиперавтоматизация и автоматизирано разработване на софтуер инструментите за трайно тестване на настолни, браузърни и мобилни приложения ще играят решаваща роля за разработчиците на софтуер и предприятията, създаващи софтуер по поръчка. ZAPTEST може да ви помогне на всеки етап от пътя.
Бъдещето на AI и RPA
Вече трябва да е ясно, че бъдещето на ИИ и RPA е взаимосвързано. И двете технологии дават възможност за цифрова трансформация и позволяват на компаниите да работят по-усилено, по-бързо и по-добре, като същевременно освобождават служителите да се занимават с креативни задачи, основани на ценности.
Докато траекторията към пълна автоматизация продължава, е вълнуващо да мислим накъде ще се насочи тази ракета. Тази дестинация е хиперавтоматизацията.
Хиперавтоматизация е начин на мислене. Той описва перспектива, при която всеки процес, който е възможно да се автоматизира, се автоматизира. Голяма част от това бъдеще ще включва машинното обучение на RPA. Тъй като светът на бизнеса се променя и става все по-непредсказуем, организациите ще трябва да станат по-гъвкави, за да останат конкурентоспособни. Хиперавтоматизацията ще позволи тези корекции, като същевременно ще повиши точността и производителността, ще намали грешките и ще осигури постоянно обслужване на клиентите и персонализация.
AI срещу RPA: Заключителни мисли
Когато се стигне до криза, разликата между AI и RPA може да се обобщи накратко. RPA имитира човешките действия, докато AI имитира човешката мисъл. Нито един от двата инструмента не е в състояние да представи 1:1 човешки действия или мисли, но те са достатъчно добро копие, за да помогнат на бизнеса да автоматизира задачи със скорост, точност или способност, които далеч надхвърлят типичните човешки възможности.
В света на човешките същества се нуждаем както от мислене, така и от действия. Именно съчетаването на тези начини на съществуване е помогнало на човечеството да гради, създава и процъфтява. Можем да мислим за сближаването на RPA и AI по подобен начин.
Накратко, ИИ ни позволява да използваме и разширяваме възможностите на RPA, за да постигнем нови и вълнуващи възможности.
