Η RPA και η τεχνητή νοημοσύνη είναι δύο συναρπαστικές και καινοτόμες εφαρμογές πληροφορικής στην πρώτη γραμμή της επανάστασης του ψηφιακού μετασχηματισμού. Και οι δύο τεχνολογίες αναδιαμορφώνουν τον κόσμο της εργασίας, ενισχύοντας τους εργαζόμενους και εγκαινιάζοντας μια νέα εποχή παραγωγικότητας. Ωστόσο, ενώ η RPA και η ΤΝ έχουν πολλές ομοιότητες και σημεία διασταύρωσης, αποτελούν ξεχωριστά εργαλεία με τα δικά τους δυνατά και αδύνατα σημεία.
Αυτό το άρθρο θα διερευνήσει τη διαφορά μεταξύ της αυτοματοποίησης και της τεχνητής νοημοσύνης και θα δείξει πού χρησιμοποιούνται, πώς λειτουργούν και πώς συνδυάζονται για να βοηθήσουν τις σύγχρονες επιχειρήσεις να κινηθούν προς ένα αυτοματοποιημένο μέλλον.
Ορισμοί των RPA και AI
Πριν αναφερθούμε στις αντίστοιχες εφαρμογές και περιπτώσεις χρήσης των
Ρομποτική αυτοματοποίηση διαδικασιών (RPA)
και της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ), αξίζει να θεμελιώσουμε τις δύο έννοιες με ορισμούς.
1. Τι είναι η RPA;
Η αυτοματοποίηση ρομποτικών διαδικασιών (RPA) είναι ένα σύνολο τεχνολογιών που βοηθούν στην αυτοματοποίηση προβλέψιμων, βασισμένων σε κανόνες επιχειρηματικών διαδικασιών.
Οι επιχειρηματικές ροές εργασίας αποτελούνται από πολλές εργασίες. Ορισμένες από αυτές τις εργασίες απαιτούν ανθρώπινη λήψη αποφάσεων και κρίση. Ωστόσο, πολλά από αυτά είναι επαναλαμβανόμενα και προβλέψιμα. Η RPA χρησιμοποιείται για την αυτοματοποίηση αυτής της δεύτερης κατηγορίας.
Μεγάλο μέρος του λογισμικού που αγαπάμε και χρησιμοποιούμε σήμερα βασίζεται σε κανόνες. Οι υπολογιστές είναι εξαιρετικοί στην εκτέλεση καλά καθορισμένων εντολών με ταχύτητα και ακρίβεια. Εφόσον τους δίνουμε τις σωστές οδηγίες, μπορούν να επεξεργάζονται αδιάκοπα πληροφορίες και να εκτελούν εργασίες.
Η RPA είναι το ίδιο. Ωστόσο, εκεί που υπερέχει και βοηθά τις επιχειρήσεις είναι η επέκταση των ίδιων αυτών λειτουργιών σε διαφορετικές εφαρμογές, συστήματα και βάσεις δεδομένων. Εν ολίγοις, η RPA αλληλεπιδρά με διάφορες εφαρμογές με τον ίδιο τρόπο που το κάνει ο άνθρωπος. Μπορεί να μιμηθεί τα κλικ, τις πληκτρολογήσεις και τις κινήσεις του ποντικιού που συμβαίνουν κατά τη διάρκεια των αλληλεπιδράσεων ανθρώπου-υπολογιστή και να απομνημονεύσει αυτές τις ενέργειες ως μια σειρά βημάτων που αναπτύσσονται όταν πληρούται ένα έναυσμα ή μια συγκεκριμένη συνθήκη.
Παραδείγματα τεχνολογίας RPA
- Ενσωμάτωση API
- Cross-platform scripting
- Cross-application scripting
- Ψηφιακά ρομπότ ή “bots”
- Εργαλεία εγγραφής GUI
- Διεπαφές χωρίς κώδικα
2. Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) είναι ένα σύνολο τεχνολογιών που μιμούνται την ανθρώπινη νόηση. Ορισμένες από αυτές τις νοητικές εργασίες περιλαμβάνουν τη μάθηση, τη συλλογιστική, την αυτοδιόρθωση, την αναγνώριση αντικειμένων, τη λήψη αποφάσεων και τις προβλέψεις. Ενώ αυτός ο κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών υπάρχει από τη δεκαετία του 1950, έχει σημειώσει σοβαρές προόδους τα τελευταία δέκα με δεκαπέντε χρόνια.
Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται παντού. Ενώ η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη, τα αυτοκίνητα χωρίς οδηγό και οι εικονικοί βοηθοί, όπως η Siri και η Alexa, απασχολούν τα πρωτοσέλιδα, η τεχνητή νοημοσύνη τροφοδοτεί επίσης πιο πεζές αλλά πρακτικές εφαρμογές, όπως η πρόβλεψη κειμένου, η ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, η προστασία από απάτες, οι μηχανές αναζήτησης, το εξατομικευμένο μάρκετινγκ και οι συστάσεις, καθώς και η ανάλυση δεδομένων.
Η τεχνητή νοημοσύνη που έχουμε τώρα ονομάζεται συνήθως στενή τεχνητή νοημοσύνη. Εν ολίγοις, μιμείται την ανθρώπινη νοημοσύνη σε στενούς τομείς – για παράδειγμα, το AlphaGo της Deepmind ή διάφορα λογισμικά αναγνώρισης ομιλίας. Ωστόσο, στο μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπεται ότι θα περάσει από την εξειδίκευση σε μια πιο γενική νοημοσύνη που θα μπορεί να χειριστεί ένα ευρύτερο φάσμα εργασιών.
Παραδείγματα τεχνολογίας AI
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- Μηχανική μάθηση
- Βαθιά μάθηση
- Τεχνολογία όρασης υπολογιστών
- Ανάλυση πρόβλεψης
- Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη
3. RPA vs AI vs ML
Υπάρχει σημαντική σύγχυση μεταξύ αυτών των τεχνολογιών, με ορισμένους να αναρωτιούνται για τη σχέση μεταξύ της ρομποτικής αυτοματοποίησης διαδικασιών και της μηχανικής μάθησης.
Για λόγους σαφήνειας, η μηχανική μάθηση (ML) είναι ένα είδος τεχνητής νοημοσύνης. Η τεχνολογία αυτή χρησιμοποιεί αλγορίθμους και στατιστικά μοντέλα για την εύρεση μοτίβων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Από εκεί, μπορεί να εξάγει πολύτιμες πληροφορίες ή να κάνει προβλέψεις. Οι κύριες διαφορές μεταξύ της Ρομποτικής Αυτοματοποίησης Διαδικασιών και της Μηχανικής Μάθησης είναι ότι η RPA καθοδηγείται ρητά, ενώ η ML αφήνεται ελεύθερη να ανακαλύψει τους δικούς της τρόπους επεξεργασίας δεδομένων.
Η μηχανική εκμάθηση ρομποτικής αυτοματοποίησης διαδικασιών είναι δυνατή όταν τα εργαλεία RPA συμπληρώνονται με τεχνητή νοημοσύνη. Ως αποτέλεσμα, όταν χρησιμοποιούνται μαζί, η RPA και η Μηχανική Μάθηση αποτελούν έναν από τους πιο συναρπαστικούς ορίζοντες στον χώρο της αυτοματοποίησης.
Εφαρμογές των AI και RPA
Σε ένα επιφανειακό επίπεδο, η RPA και η τεχνητή νοημοσύνη έχουν πολλές ομοιότητες στον τρόπο με τον οποίο η τεχνολογία εφαρμόζεται σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα. Και τα δύο εργαλεία ασχολούνται με την επέκταση και την ενίσχυση των ανθρώπινων εργαζομένων και επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να επιτύχουν μεγαλύτερη παραγωγικότητα, ακρίβεια και αποδοτικότητα.
1. Εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης
Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών με διάφορους αξιοσημείωτους τρόπους, όπως:
- Ανάλυση πρόβλεψης
- Αυτόνομα οχήματα
- Λογισμικό αναγνώρισης προσώπου
- Κυβερνοασφάλεια
- Εξατομίκευση
- Αυτοματοποίηση μάρκετινγκ
- Σχεδιασμός φαρμακευτικών φαρμάκων
- Ανίχνευση απάτης
- Chatbots εξυπηρέτησης πελατών
2. Εφαρμογές της RPA
RPA
έχει αποκτήσει ευρεία αποδοχή στην επιχειρηματική κοινότητα επειδή μπορεί να εκτελέσει μια ποικιλία εργασιών, όπως:
- Εισαγωγή πελατών και εργαζομένων
- Δημιουργία έκθεσης
- Καταχώρηση και μετάπτωση δεδομένων
- Αυτοματοποιημένες δοκιμές λογισμικού
- Έλεγχοι απασχόλησης ή πιστοληπτικής ικανότητας
- Συστήματα παρακολούθησης υποψηφίων
- Αυτοματοποίηση KYC
Αυτές οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης και της RPA είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Και οι δύο τεχνολογίες έχουν υιοθετηθεί από όλες τις επιχειρήσεις για να βοηθήσουν στην αυτοματοποίηση ατελείωτων εργασιών για την αύξηση της αποδοτικότητας και της ακρίβειας.
AI και RPA: RPA: Διαφορές και ομοιότητες
Υπάρχει μεγάλη διασταύρωση μεταξύ RPA και AI, αλλά υπάρχουν ορισμένες βασικές διαφορές που πρέπει να γνωρίζετε.
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ AI και RPA;
1. Ανάπτυξη
Ένας από τους καλύτερους τρόπους για να εξετάσει κανείς την AI και την RPA είναι οι διαφορετικές διαδικασίες ανάπτυξης πίσω από κάθε λογισμικό.
Η RPA βασίζεται σε διαδικασίες. Οι προγραμματιστές σχεδιάζουν τις εργασίες που θέλουν να αυτοματοποιήσουν και μετατρέπουν τα βήματα σε ένα σενάριο υπολογιστή που εκτελεί τις εργασίες.
Η τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται στα δεδομένα. Χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση για την εύρεση μοτίβων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, τα οποία εκπαιδεύονται για να παράγουν αποτελέσματα. Μόλις αυτοί οι αλγόριθμοι λειτουργήσουν σωστά, μπορούν να δέχονται νέες εισόδους και να επεξεργάζονται νέα δεδομένα για να απαντούν σε ερωτήσεις, να κάνουν προβλέψεις ή να ενεργοποιούν ενέργειες.
2. Σκέψη έναντι πράξης
Ένας τρόπος για να εκφράσουμε τη διαφορά μεταξύ της τεχνητής νοημοσύνης και της αυτοματοποίησης είναι να συγκρίνουμε τη σκέψη με την πράξη.
Η RPA εκτελεί τα καθήκοντά της σαν πιστό άλογο εργασίας. Δεν χρειάζεται να σκέφτεται- χρειάζεται απλώς να κάνει.
Αντίθετα, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί γνωστικές διαδικασίες παρόμοιες με την ανθρώπινη σκέψη. Μπορεί να διαβάζει μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και άλλες μορφές αδόμητων δεδομένων για να εξάγει νόημα ή να βρίσκει μοτίβα στα δεδομένα για να εξάγει ιδέες ή ακόμη και προβλέψεις. Επιπλέον, μέσω της χρήσης της μηχανικής μάθησης, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν συνεχώς να απορροφούν νέες πληροφορίες, να μαθαίνουν από τα σενάρια και να βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου.
3. Εμπόδιο εισόδου
Η RPA έχει επιτύχει ευρεία υιοθέτηση επειδή είναι οικονομικά αποδοτική, γρήγορη στην εφαρμογή και έχει μικρή καμπύλη εκμάθησης.
Η τεχνητή νοημοσύνη, αντίθετα, είναι εξαιρετικά τεχνική, δύσκολη στην εκπαίδευση και δαπανηρή, σε μεγάλο βαθμό λόγω της εξάρτησής της από τεράστια σύνολα δεδομένων.
4. Εφαρμογή σε περιβάλλοντα εργασίας
Η RPA έχει διάφορες περιπτώσεις χρήσης, όπως η καταχώρηση δεδομένων, η απόξεση ιστοσελίδων και η επεξεργασία τιμολογίων. Ωστόσο, ταιριάζει καλύτερα σε προβλέψιμες εργασίες με πολύ συγκεκριμένα βήματα.
Από την άλλη πλευρά, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εκτελέσει ένα ευρύτερο φάσμα καθηκόντων, όπως η σύνθετη επεξεργασία δεδομένων, η έξυπνη λήψη αποφάσεων, ακόμη και η δημιουργία περιεχομένου.
Ποιες είναι οι ομοιότητες μεταξύ AI και RPA;
1. Αυτόματο
Τόσο η RPA όσο και η τεχνητή νοημοσύνη αυτοματοποιούν εργασίες που παραδοσιακά εκτελούνταν από ανθρώπινο προσωπικό. Αν και χρησιμοποιούν διαφορετικές τεχνολογίες και ασκούν τα καθήκοντά τους με τους δικούς τους τρόπους, και οι δύο μειώνουν την επιβάρυνση των ανθρώπινων εργαζομένων.
Συνοπτικά, και τα δύο εργαλεία είναι ικανά τόσο να αντικαταστήσουν την ανθρώπινη εργασία όσο και να ενισχύσουν τους ανθρώπινους εργαζόμενους με τη μηχανοποίηση των εργασιών της πληροφορικής.
2. Ενσωμάτωση
Η RPA και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να ενσωματωθούν στα υπάρχοντα επιχειρηματικά συστήματα για να επεκτείνουν τις δυνατότητές τους, να καταστήσουν τις επιχειρήσεις πιο αποτελεσματικές και ακόμη και να παρατείνουν τη διάρκεια ζωής των παλαιών συστημάτων.
3. Μείωση σφαλμάτων
Τόσο η τεχνητή νοημοσύνη όσο και η RPA αποτελούν σημαντικούς παράγοντες για την αντιμετώπιση του ανθρώπινου λάθους. Με τη μηχανοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών, οι επιχειρήσεις μπορούν να μειώσουν το χρηματικό κόστος και το κόστος φήμης που προκύπτουν από λάθη που μπορούν να αποφευχθούν,
AI και RPA: Πλεονεκτήματα και αδυναμίες
Κανένα εργαλείο δεν είναι τέλειο. Αν θέλετε να ξεκλειδώσετε τα οφέλη της αυτοματοποίησης, πρέπει να κατανοήσετε τα δυνατά και τα αδύνατα σημεία της RPA και της AI.
1. Δυνατά και αδύνατα σημεία της ΤΝ
Ας εξερευνήσουμε μερικά από τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης για την αυτοματοποίηση
Δυνατά σημεία AI
- Μπορεί να μάθει στη δουλειά
- Προσφέρει μεγαλύτερη ευελιξία από την RPA
- Μπορεί να επεξεργαστεί μη δομημένα δεδομένα
Αδυναμίες AI
- Ακριβό να αναπτυχθεί
- Η εφαρμογή είναι άκρως τεχνική
- Απαιτεί τεράστια σύνολα δεδομένων για εκπαίδευση
2. Δυνατά και αδύνατα σημεία της RPA
Ας εξερευνήσουμε μερικά από τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της RPA για την αυτοματοποίηση
Δυνατά σημεία RPA
- Αυτοματοποιεί με ακρίβεια εργασίες μεγάλου όγκου
- Οικονομική αποδοτικότητα
- Γρήγορη και εύκολη εφαρμογή
Αδυναμίες RPA
- Μπορεί να είναι δύσκολη η κλιμάκωση
- Δεν μπορεί να επεξεργαστεί μη δομημένα δεδομένα
- Κατάλληλο μόνο για στενές εργασίες
Μελέτες περιπτώσεων RPA και AI
Ίσως ο ευκολότερος τρόπος για να κατανοήσουμε τον αντίκτυπο και τις δυνατότητες οποιασδήποτε τεχνολογίας είναι οι μελέτες περιπτώσεων. Εδώ, παρουσιάζουμε μελέτες περιπτώσεων τόσο για την RPA όσο και για την AI για να σας δείξουμε πώς μπορούν να βοηθήσουν την επιχείρησή σας.
1. Μελέτη περιπτώσεων RPA
Μια τράπεζα των 30 κορυφαίων αμερικανικών τραπεζών με ενεργητικό άνω των 150 δισ. δολαρίων δαπανούσε πολλές εργατοώρες σε διαδικασίες υποθηκών, συμπεριλαμβανομένης της καταχώρησης δεδομένων, της επεξεργασίας εγγράφων, της επαλήθευσης δεδομένων και άλλων. Εκτός από τη χειρωνακτική προσπάθεια, αυτές οι ροές εργασίας υπόκεινταν επίσης σε ανθρώπινα λάθη. Η τράπεζα συνεργάστηκε με την Ernst & Young για την εξεύρεση μιας λύσης βελτίωσης της παραγωγικότητας.
Χρησιμοποίησαν μια λύση RPA που θα μπορούσε να ενσωματωθεί απρόσκοπτα στην υπάρχουσα υποδομή πληροφορικής τους για τη διεκπεραίωση χειροκίνητων εργασιών που σχετίζονται με υποθήκες. Τα αποτελέσματα ήταν εντυπωσιακά, συμπεριλαμβανομένης της αύξησης της αποδοτικότητας κατά 2-3 φορές, της εξοικονόμησης 1 εκατ. δολαρίων και της πλήρους εξάλειψης των σφαλμάτων.
2. Μελέτη περίπτωσης RPA Τεχνητής Νοημοσύνης
Expion Health είναι μια λύση διαχείρισης κόστους υγειονομικής περίθαλψης με έδρα το Gaithersburg, Maryland. Βοηθούν τους πελάτες τους στην ιατρική ασφάλιση με πληροφορίες διαχείρισης απαιτήσεων σε έναν κλάδο που είναι διαβόητος για τη μεταβλητή τιμολόγηση και την εκβιαστική τιμολόγηση. Οι ροές εργασίας τους ήταν χειροκίνητες, με τους ασφαλιστές να στέλνουν τις απαιτήσεις τόσο σε ηλεκτρονική όσο και σε έντυπη μορφή. Η επεξεργασία των απαιτήσεων με αυτόν τον τρόπο περιόρισε την ομάδα τους σε περίπου 75 απαιτήσεις ανά ημέρα.
Η μείωση του χρόνου ανά αίτημα ήταν ένα ζήτημα. Ωστόσο, επειδή τα δεδομένα ήταν αδόμητα, μια τυπική λύση RPA δεν θα μπορούσε να λειτουργήσει. Χρειάζονταν μια λύση που να ενισχύεται με τεχνητή νοημοσύνη, ιδίως με οπτική αναγνώριση χαρακτήρων και επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
Εφαρμόζοντας ένα λογισμικό RPA + AI, μετέτρεψαν τις έντυπες αιτήσεις σε PDF, εξάγοντας τα σχετικά δεδομένα πριν στείλουν τις πληροφορίες τιμολόγησης στο εσωτερικό τους σύστημα. Η λύση είχε ως αποτέλεσμα την αύξηση κατά 600% του αριθμού των αιτήσεων που επεξεργάζονταν καθημερινά.
Πώς να επιλέξετε μεταξύ RPA και AI;
Η επιλογή μεταξύ RPA και AI δεν έχει να κάνει τόσο με τη μάχη μεταξύ των δύο ειδών τεχνολογίας όσο με τις διαδικασίες που πρέπει να αυτοματοποιήσετε. Η RPA είναι η καλύτερη επιλογή όταν έχετε τυποποιημένες ροές εργασίας, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη είναι καλύτερη για σενάρια όπου τα πράγματα είναι λίγο πιο ασαφή.
Έτσι, ένα καλύτερο ερώτημα που πρέπει να θέσουμε είναι, “Ποιες καταστάσεις είναι καλύτερες για RPA, και ποιες είναι καλύτερες για AI?”
Η καλύτερη προσέγγιση εδώ είναι να σκεφτείτε την υπάρχουσα διαδικασία ροής εργασιών που θέλετε να αυτοματοποιήσετε. Οραματιστείτε το ή σχεδιάστε το, χωρίζοντας τη διαδικασία σε βήματα. Ας χρησιμοποιήσουμε μερικά παραδείγματα για να καταδείξουμε το θέμα.
Σενάριο 1
Είστε λογιστής σε μια πολυάσχολη κατασκευαστική εταιρεία. Ένα από τα πιο χρονοβόρα μέρη της ημέρας σας περιλαμβάνει την καταγραφή των εξόδων και τη διασφάλιση της αποζημίωσης των εργολάβων για τα είδη που αγοράστηκαν για την ολοκλήρωση των εργασιών. Οι εργαζόμενοι πρέπει να ανεβάζουν τα έξοδά τους σε μια διαδικτυακή πύλη, όπου τα καταγράφετε και ενημερώνετε τη μισθοδοσία ώστε να αντικατοπτρίζουν αυτά τα στοιχεία.
Χρήση RPA
Τα βήματα εδώ είναι προβλέψιμα και τα δεδομένα είναι δομημένα. Τα βήματα θα μπορούσαν να μοιάζουν κάπως έτσι.
- Όταν οι εργολάβοι ανεβάζουν μια αναφορά εξόδων, ενεργοποιείται το bot
- Το ρομπότ ανοίγει το λογιστικό φύλλο εξόδων και ανακτά τα δεδομένα
- Το bot καταγράφει το ποσό και τον σκοπό και το χρεώνει στον σχετικό λογαριασμό.
- Το ρομπότ ανοίγει επίσης το λογισμικό μισθοδοσίας και πιστώνει το ποσό στο λογαριασμό του εργολάβου.
Σενάριο 2
Και πάλι, είστε λογιστής σε μια πολυάσχολη κατασκευαστική εταιρεία. Έχετε πολλούς λογαριασμούς σε διαφορετικούς προμηθευτές κτιρίων. Στο τέλος του μήνα, σας στέλνουν τιμολόγια μέσω ηλεκτρονικού ταχυδρομείου. Ωστόσο, κάθε εταιρεία έχει τα δικά της πρότυπα τιμολογίων, πράγμα που σημαίνει ότι τα δεδομένα είναι αδόμητα.
Χρήση AI
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας όρος-ομπρέλα για διάφορες τεχνολογίες, δύο από τις οποίες είναι η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Μεταξύ αυτών των τεχνολογιών, μπορείτε να διαβάζετε και να κατανοείτε τα τιμολόγια που εμφανίζονται στο ηλεκτρονικό σας ταχυδρομείο και να τα μετατρέπετε σε δομημένα δεδομένα. Μόλις η τεχνητή νοημοσύνη σας αναλύσει τις πληροφορίες σε ένα δομημένο φύλλο εργασίας, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε RPA για να ολοκληρώσετε την εργασία και να καταγράψετε ή ακόμη και να επεξεργαστείτε τα τιμολόγια.
Πότε να χρησιμοποιήσετε RPA και πότε να χρησιμοποιήσετε AI για την αυτοματοποίηση διαδικασιών
Ακολουθεί ένας γρήγορος κατάλογος ελέγχου που θα σας βοηθήσει να καταλάβετε ποιες διαδικασίες είναι καλύτερες για RPA και ποιες για AI.
Χρησιμοποιήστε RPA:
- Όταν τα καθήκοντα εργασίας είναι μεγάλου όγκου, προβλέψιμα και βασίζονται σε κανόνες
- Όταν οι είσοδοι δεδομένων περιλαμβάνουν δομημένα δεδομένα
- Όταν τα αποτελέσματα της διαδικασίας μπορούν να προσδιοριστούν στην αρχή της διαδικασίας
Χρησιμοποιήστε AI:
- Όταν οι διαδικασίες είναι εξαιρετικά μεταβλητές και απαιτούν κάποια μορφή νόησης, όπως η σύνθετη λήψη αποφάσεων.
- Όταν οι εισροές δεδομένων περιλαμβάνουν μη δομημένα δεδομένα
- Όταν είναι αδύνατο να προβλεφθεί η έξοδος της ροής εργασίας κατά την έναρξη της διαδικασίας
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη την RPA;
Υπάρχει μια επίμονη αφήγηση μεταξύ των μέσων ενημέρωσης και ορισμένων αναλυτών ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια ασταμάτητη δύναμη που έρχεται να αντικαταστήσει τα πάντα, συμπεριλαμβανομένων των ανθρώπινων εργαζομένων. Τι σημαίνει λοιπόν αυτό για την RPA; Θα την αντικαταστήσει και η τεχνητή νοημοσύνη;
Οποιαδήποτε πρόβλεψη ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα αντικαταστήσει την RPA βασίζεται σε παρανοήσεις σχετικά με τις αντίστοιχες τεχνολογίες. Όπως ξεκαθαρίσαμε σε αυτό το άρθρο, ενώ και οι δύο τεχνολογίες έχουν πολλά σημεία διασταύρωσης, η θεώρησή τους ως ανταγωνιστικών εργαλείων είναι ανακριβής.
Ίσως ένα μέρος της σύγχυσης οφείλεται στο γεγονός ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει την RPA. Ωστόσο, αυτό είναι διαφορετικό από την αντικατάστασή του. Κατά τον ίδιο τρόπο, οι διαδικασίες RPA μπορούν να βελτιωθούν περαιτέρω με την ΤΝ, αλλά η υποδομή παραμένει RPA.
Έτσι, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντικαταστήσει πολλές ανθρώπινες εργασίες, συμπεριλαμβανομένων των καθηκόντων που συνήθως εκτελούνται από τα ρομπότ RPA, οι τεχνολογίες είναι πιο πιθανό να συνεργαστούν στο μέλλον παρά να αντικαταστήσουν η μία την άλλη.
Η RPA είναι το πρώτο βήμα στο δρόμο προς την υπεραυτοματοποίηση. Για να φτάσουμε σε αυτόν τον προορισμό θα χρειαστούν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, όπως η μηχανική μάθηση και η ανάλυση δεδομένων. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη θα συμβάλει καθοριστικά στην παροχή των πλεονεκτημάτων της σκέψης υψηλότερης τάξης στην αυτοματοποίηση, οι ίδιες οι εργασίες θα εκτελούνται από τα ρομπότ RPA. Η τεχνητή νοημοσύνη θα ενορχηστρώσει και θα κατευθύνει την RPA, όχι θα την αντικαταστήσει.
Το μέλλον δεν είναι η αυτοματοποίηση ρομποτικών διαδικασιών έναντι της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά η αυτοματοποίηση ρομποτικών διαδικασιών και η τεχνητή νοημοσύνη.
Πού συγκλίνουν η AI και η RPA
Υπάρχει μια διάσημη φράση του Άλμπερτ Αϊνστάιν που λέει,
“Οι υπολογιστές είναι απίστευτα γρήγοροι, ακριβείς και ανόητοι. Οι άνθρωποι είναι απίστευτα αργοί, ανακριβείς και πανέξυπνοι. Μαζί είναι πανίσχυροι πέρα από κάθε φαντασία”.
Αυτό το απόσπασμα φτάνει στην καρδιά των δυνατοτήτων των υπολογιστών, υπογραμμίζοντας ταυτόχρονα τους περιορισμούς τους. Όταν πρόκειται για σκέψη ανώτερης τάξης, όπως η δημιουργικότητα, η αφηρημένη λογική ή η σύνθετη λήψη αποφάσεων – ή βασικά οτιδήποτε δεν περιλαμβάνει την τήρηση βιαστικών, βήμα προς βήμα οδηγιών – οι υπολογιστές δεν μπορούν να ανταγωνιστούν τα ανθρώπινα μυαλά. Από πολλές απόψεις, η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια προσπάθεια να γεφυρωθεί το χάσμα μεταξύ ανθρώπων και υπολογιστών και να δημιουργηθεί μια συνεργασία που θα συνδυάζει τα καλύτερα και από τους δύο κόσμους.
Η αφάνταστη δύναμη για την οποία μίλησε ο Αϊνστάιν είναι παρούσα στη σχέση μεταξύ της τεχνητής νοημοσύνης και της RPA. Η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να προσομοιώνει διάφορες πτυχές της ανθρώπινης νόησης σε συνδυασμό με την ταχύτητα και την ακρίβεια της RPA είναι το σημείο όπου τα δύο εργαλεία συγκλίνουν. Τα όρια του τι θα μπορούσε να πετύχει η RPA κάποτε ορίζονταν σε σημεία που απαιτούσαν τη λήψη ανθρώπινων αποφάσεων. Ωστόσο, η ενίσχυση αυτών των συστημάτων με τεχνητή νοημοσύνη καταργεί αυτά τα όρια, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να αυτοματοποιήσουν ένα ευρύτερο φάσμα εργασιών και να ξεκλειδώσουν περισσότερα οφέλη.
Όταν η RPA και η AI συγχωνεύονται, δημιουργούν μια τρίτη τεχνολογική κατηγορία που ονομάζεται Ευφυής Αυτοματισμός (IA) ή Ευφυής Αυτοματισμός Διαδικασιών (IPA). Σε αυτό το σενάριο “το καλύτερο και από τους δύο κόσμους”, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία RPA που μπορούν να μάθουν από το περιβάλλον τους μέσω της μηχανικής μάθησης (ML).
Το θετικό είναι ότι μπορείτε να αυξήσετε την πολυπλοκότητα της διαδικασίας που θέλετε να αυτοματοποιήσετε, επειδή η ΤΝ βοηθά στην εξάλειψη ορισμένων από τα σημεία συμφόρησης, όπως η διαχείριση μη δομημένων δεδομένων ή η λήψη αποφάσεων.
Ένας από τους πιο συναρπαστικούς τομείς για τη σύγκλιση της τεχνητής νοημοσύνης και της RPA είναι
η αυτοματοποίηση δοκιμών
. Στον ολοένα και πιο ψηφιοποιημένο κόσμο μας, το λογισμικό και οι εφαρμογές για κινητά τηλέφωνα θα συνεχίσουν να βελτιώνουν τις επιχειρήσεις. Δεν έχουν περάσει ούτε 20 χρόνια από τότε που τα smartphones έγιναν κοινός τόπος. Μέσα σε αυτό το διάστημα, έφεραν επανάσταση στη ζωή μας, επιτρέποντάς μας να παραμένουμε συνδεδεμένοι και να εργαζόμαστε με νέους τρόπους.
Το κλειδί για αυτές τις εξελίξεις είναι η ανάπτυξη λογισμικού. Ωστόσο, πρόκειται για μια διαβόητα χρονοβόρα και δαπανηρή διαδικασία. Τα εργαλεία αυτοματοποίησης δοκιμών που υποστηρίζονται από AI και RPA μπορούν να συμβάλουν στη μείωση του χρόνου και των χρημάτων που κοστίζει η διάθεση των προϊόντων στην αγορά.
Πώς η αυτοματοποίηση δοκιμών βελτιώνεται από την AI και την RPA
Αυτοματοποίηση δοκιμών λογισμικού ήταν μια χειροκίνητη διαδικασία. Ήταν ακριβό και χρονοβόρο και τελικά επιβάρυνε τον κύκλο ζωής της ανάπτυξης. Ωστόσο, πρόκειται για ένα τόσο κρίσιμο στάδιο που οι εκδότες και οι προγραμματιστές δεν είχαν άλλη επιλογή από το να επενδύσουν πόρους στη διαδικασία. Ενώ αυτά τα προβλήματα και τα συμπτώματά τους εξακολουθούν να υπάρχουν σήμερα, η αυτοματοποίηση δοκιμών λογισμικού παρέχει μια εξαιρετική λύση.
Η αυτοματοποίηση δοκιμών περιλαμβάνει τη χρήση εξειδικευμένου λογισμικού για την επικύρωση και τη δοκιμή εφαρμογών υπολογιστή. Συνήθως χρησιμοποιεί γραφικές διεπαφές χρήστη (GUIs) και διεπαφές προγραμματισμού εφαρμογών (APIs) για την εκτέλεση ποικίλων διαφορετικών δοκιμών, από δοκιμές από άκρο σε άκρο έως τη συνεχή επικύρωση νέου κώδικα που έχει δεσμευτεί.
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και της RPA στη δοκιμή λογισμικού είναι πραγματικά συναρπαστική. Μερικά από τα προφανή πλεονεκτήματα είναι η εξοικονόμηση χρόνου και χρημάτων. Ωστόσο, η πραγματική δυνατότητα έγκειται στη δυνατότητα αυτόνομης εκτέλεσης κώδικα που ελέγχει, διαγιγνώσκει και θεραπεύει τον εαυτό του. Αν προστεθεί το γεγονός ότι τα εργαλεία Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης είναι ικανά να γράφουν κώδικα, μπορούμε να πούμε ότι βρισκόμαστε στο μεταίχμιο μιας ξεχωριστής περιόδου στην ανθρώπινη ιστορία.
Καθώς η ζήτηση για ταχύτερες κυκλοφορίες λογισμικού αυξήθηκε τα τελευταία χρόνια, οι προσεγγίσεις DevOps και Agile ενισχύθηκαν από το CI/CD. Τώρα, η RPA και η αυτοματοποίηση δοκιμών με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να έχουν παρόμοιο αντίκτυπο. Αυτή η κατάσταση έχει οδηγήσει σε αύξηση των εργαλείων αυτοματοποίησης δοκιμών, μερικά από τα οποία θα εξετάσουμε παρακάτω.
Τα καλύτερα εργαλεία αυτοματοποίησης δοκιμών το 2023
Ακολουθούν μερικά από τα καλύτερα εργαλεία αυτοματοποίησης δοκιμών στην αγορά.
Autify
Το Autify είναι ένα εργαλείο αυτοματοποίησης δοκιμών με τεχνητή νοημοσύνη. Χάρη στο διαισθητικό περιβάλλον εργασίας και τα χαρακτηριστικά χωρίς κώδικα, το Autify επιτρέπει στις ομάδες QA να πραγματοποιούν δοκιμές μέσα από το πρόγραμμα περιήγησης. Το εργαλείο μπορεί να χειριστεί εφαρμογές ιστού και κινητών τηλεφώνων και διαθέτει αυτοθεραπευόμενη τεχνητή νοημοσύνη. Το Autify ενσωματώνεται απρόσκοπτα με εργαλεία CI/CD, το Jenkins, ακόμη και το Slack.
AvoAssure
Το AvoAssure είναι ένα εργαλείο δοκιμών χωρίς κώδικα που επιτρέπει την αυτοματοποίηση δοκιμών από άκρη σε άκρη για μη τεχνικές ομάδες. Το προϊόν διευκολύνει τις δοκιμές πολλαπλών πλατφορμών σε ιστό, επιφάνεια εργασίας, κινητά και άλλα. Τέλος, διαθέτει καλές δυνατότητες αναφοράς και πολλές επιλογές ενσωμάτωσης.
Κυπαρίσσι
Το Cypress είναι ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο αυτοματοποίησης δοκιμών βασισμένο στη JavaScript. Κατασκευάστηκε για να κάνει τη δοκιμή εφαρμογών ιστού εύκολη. Η απλότητα είναι το κλειδί για το Cypress, όπως αποδεικνύεται από τη λιτή δόμηση και τις ελάχιστες εξαρτήσεις.
testRigor
Το testRigor είναι μια σταθερή λύση δοκιμών από άκρη σε άκρη. Το εργαλείο αυτοματοποίησης δοκιμών δεν χρειάζεται κώδικα και υποστηρίζει τον ιστό, τα κινητά και τα API. Οι δοκιμές είναι γενικά γρήγορες, σταθερές και ακριβείς, και χάρη στη λειτουργικότητά του σε πολλαπλές πλατφόρμες και προγράμματα περιήγησης, η δημοτικότητά του αυξάνεται σταδιακά.
Θεατρικός συγγραφέας
Το Playwright είναι ένα άλλο δημοφιλές εργαλείο αυτοματοποίησης δοκιμών που έχει κατασκευαστεί για δοκιμές εφαρμογών ιστού από άκρο σε άκρο. Είναι cross-platform και υποστηρίζει τις περισσότερες μηχανές απόδοσης και πολλαπλές γλώσσες προγραμματισμού. Βάλτε στην κορυφή τον επιλογέα κώδικα του Visual Studio και τη λειτουργία Mobile Emulator και μπορείτε να καταλάβετε γιατί πολλοί προγραμματιστές ανέχονται την έλλειψη φιλικότητας προς το χρήστη.
Ενώ τα πέντε εργαλεία που αναφέραμε παραπάνω έχουν εξαιρετικά χαρακτηριστικά, δεν διαθέτουν τη δύναμη μιας σύγχρονης λύσης που συνδυάζει τόσο το RPA όσο και τον Αυτοματισμό Δοκιμών.
ZAPTEST προσφέρει σύγχρονα εργαλεία αυτοματοποίησης δοκιμών και RPA. Και οι δύο λειτουργίες διατίθενται με σταθερό κόστος και απεριόριστες άδειες χρήσης. Καθώς κινούμαστε προς την κατεύθυνση της υπεραυτοματοποίησης και της αυτοματοποιημένης ανάπτυξης λογισμικού, τα ανθεκτικά εργαλεία δοκιμών για εργαλεία εφαρμογών για υπολογιστές γραφείου, προγράμματα περιήγησης και κινητές συσκευές θα διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο για τους προγραμματιστές λογισμικού και τις επιχειρήσεις που δημιουργούν λογισμικό κατά παραγγελία. Η ZAPTEST μπορεί να σας βοηθήσει σε κάθε βήμα της διαδικασίας.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης και της RPA
Μέχρι τώρα, θα πρέπει να είναι σαφές ότι το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης και της RPA είναι αλληλένδετα. Και οι δύο τεχνολογίες επιτρέπουν τον ψηφιακό μετασχηματισμό και επιτρέπουν στις εταιρείες να εργάζονται σκληρότερα, ταχύτερα και καλύτερα, ενώ παράλληλα απελευθερώνουν τους εργαζομένους για να ασχοληθούν με δημιουργικά καθήκοντα που έχουν ως γνώμονα την αξία.
Καθώς η πορεία προς την πλήρη αυτοματοποίηση συνεχίζεται, είναι συναρπαστικό να σκεφτεί κανείς πού κατευθύνεται αυτός ο πύραυλος. Αυτός ο προορισμός είναι ο υπεραυτοματισμός.
Υπεραυτοματισμός είναι ένας τρόπος σκέψης. Περιγράφει μια προοπτική όπου κάθε διαδικασία που είναι δυνατόν να αυτοματοποιηθεί αυτοματοποιείται. Ένα μεγάλο μέρος αυτού του μέλλοντος θα περιλαμβάνει τη μηχανική μάθηση RPA. Καθώς ο επιχειρηματικός κόσμος αλλάζει και γίνεται πιο απρόβλεπτος, οι οργανισμοί θα πρέπει να γίνουν πιο ευέλικτοι για να παραμείνουν ανταγωνιστικοί. Η υπεραυτοματοποίηση θα επιτρέψει αυτές τις προσαρμογές, αυξάνοντας παράλληλα την ακρίβεια και την παραγωγικότητα, μειώνοντας τα λάθη και παρέχοντας πάντα άμεση εξυπηρέτηση και εξατομίκευση των πελατών.
AI v RPA: Τελικές σκέψεις
Όταν πρόκειται για την κρίσιμη στιγμή, η διαφορά μεταξύ AI και RPA μπορεί να συνοψιστεί επιγραμματικά. Η RPA μιμείται τις ανθρώπινες ενέργειες, ενώ η ΤΝ μιμείται την ανθρώπινη σκέψη. Κανένα από τα δύο εργαλεία δεν είναι ικανό να αναπαραστήσει 1:1 τις ανθρώπινες ενέργειες ή σκέψεις, αλλά είναι αρκετά καλή αντιγραφή για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να αυτοματοποιήσουν εργασίες με ταχύτητα, ακρίβεια ή ικανότητα που υπερβαίνει κατά πολύ τις τυπικές ανθρώπινες ικανότητες.
Στον κόσμο των ανθρώπων, χρειαζόμαστε τόσο τη σκέψη όσο και τις πράξεις. Είναι ο γάμος αυτών των τρόπων ύπαρξης που βοήθησε την ανθρωπότητα να οικοδομήσει, να δημιουργήσει και να ευδοκιμήσει. Μπορούμε να σκεφτούμε τη σύγκλιση της RPA και της ΤΝ με παρόμοιο τρόπο.
Εν ολίγοις, η Τεχνητή Νοημοσύνη μας επιτρέπει να αξιοποιήσουμε και να επεκτείνουμε τις δυνάμεις της RPA για να επιτύχουμε νέες και συναρπαστικές δυνατότητες.
