RPA ja tekoäly ovat kaksi jännittävää ja innovatiivista tietotekniikkasovellusta digitaalisen muutoksen vallankumouksen eturintamassa. Molemmat teknologiat muokkaavat työelämää lisäämällä työntekijöitä ja aloittamalla uuden tuottavuuden aikakauden. Vaikka RPA:lla ja tekoälyllä on monia yhtäläisyyksiä ja yhtymäkohtia, ne ovat kuitenkin erillisiä työkaluja, joilla on omat vahvuutensa ja heikkoutensa.

Tässä artikkelissa tarkastellaan automaation ja tekoälyn eroa ja osoitetaan, missä niitä käytetään, miten ne toimivat ja miten ne yhdessä auttavat nykyaikaisia yrityksiä siirtymään kohti automatisoitua tulevaisuutta.

 

RPA:n ja tekoälyn määritelmät

 

Ennen kuin käsittelemme sovelluksia ja käyttötapauksia, jotka liittyvät
Robottiprosessien automatisointi (RPA)
ja tekoälyyn (AI), on syytä pohjustaa molemmat käsitteet määritelmillä.

 

1. Mikä on RPA?

Robottiprosessien automatisointi (Robotic Process Automation, RPA) on joukko teknologioita, joiden avulla voidaan automatisoida ennustettavia, sääntöihin perustuvia liiketoimintaprosesseja.

Liiketoiminnan työnkulut koostuvat monista tehtävistä. Osa näistä tehtävistä edellyttää ihmisen päätöksentekoa ja harkintaa. Monet niistä ovat kuitenkin toistettavissa ja ennustettavissa. RPA:n avulla automatisoidaan juuri tätä toista luokkaa.

Suuri osa ohjelmistoista, joita rakastamme ja käytämme nykyään, perustuu sääntöihin. Tietokoneet ovat erinomaisia suorittamaan tarkasti määriteltyjä toimeksiantoja sekä nopeasti että tarkasti. Kunhan annamme heille oikeat ohjeet, he voivat väsymättä käsitellä tietoa ja suorittaa tehtäviä.

RPA on sama asia. Se kuitenkin loistaa ja auttaa yrityksiä laajentamalla samoja toimintoja eri sovelluksiin, järjestelmiin ja tietokantoihin. Lyhyesti sanottuna RPA on vuorovaikutuksessa eri sovellusten kanssa samalla tavalla kuin ihminen. Se voi jäljitellä ihmisen ja tietokoneen välisessä vuorovaikutuksessa tapahtuvia napsautuksia, näppäinten painalluksia ja hiiren liikkeitä ja tallentaa nämä toiminnot muistiin sarjana vaiheita, jotka otetaan käyttöön, kun laukaisin tai tietty ehto täyttyy.

 

Esimerkkejä RPA-teknologiasta

• API-integraatio
• Rajat ylittävä komentosarjakäsikirjoittaminen
• Sovellusten välinen skriptaaminen
• Digitaaliset robotit tai “botit”
• GUI-tallennustyökalut
• Koodittomat rajapinnat

 

2. Mikä on tekoäly?

Tekoäly (AI) on joukko teknologioita, jotka jäljittelevät ihmisen kognitiota. Joitakin näistä henkisistä tehtävistä ovat oppiminen, päättely, itsekorjaus, kohteiden tunnistaminen, päätöksenteko ja ennustaminen. Vaikka tämä tietojenkäsittelytieteen osa-alue on ollut olemassa jo 1950-luvulta lähtien, se on kehittynyt merkittävästi viimeisten kymmenen-viidentoista vuoden aikana.

Tekoälyä käytetään kaikkialla. Vaikka generatiivinen tekoäly, kuljettajattomat autot ja Sirin ja Alexan kaltaiset virtuaaliavustajat nousevat otsikoihin, tekoälyllä on myös proosallisempia mutta käytännöllisempiä sovelluksia, kuten ennakoiva teksti, kyberturvallisuus, petosten torjunta, hakukoneet, personoitu markkinointi ja suositukset sekä data-analytiikka.

Nykyistä tekoälyä kutsutaan tyypillisesti suppeaksi tekoälyksi. Lyhyesti sanottuna se jäljittelee ihmisen älykkyyttä kapeilla aloilla – esimerkiksi Deepmindin AlphaGo tai erilaiset puheentunnistusohjelmistot. Tulevaisuudessa tekoälyn ennustetaan kuitenkin siirtyvän erikoistumisesta kohti yleisempää älykkyyttä, joka pystyy hoitamaan entistä laajempaa tehtäväkenttää.

 

Esimerkkejä tekoälyteknologiasta

• Luonnollisen kielen käsittely
• Koneoppiminen
• Syväoppiminen
• Tietokonenäkötekniikka
• Ennustava analyysi
• Generatiivinen tekoäly

 

3. RPA vs AI vs ML

 

Näiden tekniikoiden välillä vallitsee paljon sekaannusta, ja jotkut ihmettelevät robottiprosessien automatisoinnin ja koneoppimisen välistä suhdetta.

Selkeyden vuoksi koneoppiminen (ML) on eräänlainen tekoälyn laji. Tässä tekniikassa käytetään algoritmeja ja tilastollisia malleja kuvioiden löytämiseksi suurista tietokokonaisuuksista. Siitä se voi tuottaa arvokkaita tietoja tai tehdä ennusteita. Robottiprosessien automatisointi ja koneoppiminen eroavat toisistaan lähinnä siinä, että RPA:ta ohjataan nimenomaisesti, kun taas ML:n annetaan löytää omat tapansa käsitellä tietoja.

Robottiprosessien automaatio koneoppiminen on mahdollista, kun RPA-työkaluja täydennetään tekoälyllä. Kun RPA:ta ja koneoppimista käytetään yhdessä, ne ovat yksi automaatioalan jännittävimmistä näkymistä.

 

Tekoälyn ja RPA:n sovellukset

Pinnallisella tasolla RPA:lla ja tekoälyllä on monia yhtäläisyyksiä siinä, miten teknologiaa sovelletaan liiketoimintaympäristöissä. Molempien työkalujen tarkoituksena on laajentaa ja täydentää ihmistyöntekijöitä ja antaa yrityksille mahdollisuus parantaa tuottavuutta, tarkkuutta ja tehokkuutta.

 

1. Tekoälyn sovellukset

 

Tekoälyä käytetään monilla eri toimialoilla useilla huomattavilla tavoilla, kuten:

 

• Ennustava analyysi
• Autonomiset ajoneuvot
• Kasvontunnistusohjelmisto
• Kyberturvallisuus
• Personointi
• Markkinoinnin automaatio
• Farmaseuttinen lääkesuunnittelu
• Petosten havaitseminen
• Asiakaspalvelun chatbotit

 

2. RPA:n sovellukset

 

RPA
on saanut laajaa hyväksyntää liike-elämässä, koska se voi suorittaa monenlaisia tehtäviä, kuten:

 

• Asiakkaiden ja työntekijöiden aloitus
• Raportin luominen
• Tietojen syöttö ja siirto
• Automatisoitu ohjelmistotestaus
• Työllisyyden tai luottokelpoisuuden tarkistaminen
• Hakijoiden seurantajärjestelmät
• KYC-automaatio

 

Nämä tekoälyn ja RPA:n sovellukset ovat vain jäävuoren huippu. Molemmat teknologiat on otettu käyttöön yrityksissä auttaakseen automatisoimaan loputtomia määriä tehtäviä tehokkuuden ja tarkkuuden lisäämiseksi.

 

Tekoäly ja RPA: RPA: Erot ja yhtäläisyydet

RPA:n ja tekoälyn välillä on paljon yhtymäkohtia, mutta on olemassa joitakin keskeisiä eroja, jotka sinun on hyvä tietää.

 

Mitä eroa on tekoälyn ja RPA:n välillä?

 

1. Kehitys

 

Yksi parhaista tavoista tarkastella tekoälyä ja RPA:ta on kummankin ohjelmiston taustalla olevat erilaiset kehitysprosessit.

RPA on prosessilähtöinen. Kehittäjät kartoittavat tehtävät, jotka he haluavat automatisoida, ja muuttavat vaiheet tietokoneen käsikirjoitukseksi, joka suorittaa tehtävät.

Tekoäly on datapohjaista. Se käyttää koneoppimista löytääkseen kuvioita suurista tietokokonaisuuksista, jotka koulutetaan tuottamaan tuloksia. Kun nämä algoritmit toimivat hyvin, ne voivat ottaa vastaan uusia syötteitä ja käsitellä uusia tietoja vastatakseen kysymyksiin, tehdäkseen ennusteita tai käynnistääkseen toimia.

 

2. Ajattelu vs. tekeminen

 

Yksi tapa ilmaista tekoälyn ja automaation välinen ero on verrata ajattelua ja tekemistä.

RPA hoitaa tehtävänsä kuin uskollinen työhevonen. Sen ei tarvitse ajatella, sen tarvitsee vain tehdä.

Sen sijaan tekoäly käyttää kognitiivisia prosesseja, jotka muistuttavat ihmisen ajattelua. Se voi lukea sähköposteja ja muita strukturoimattomia tietoja poimimaan niistä merkityksiä tai löytämään kuvioita, joista voi saada oivalluksia tai jopa ennusteita. Lisäksi koneoppimisen avulla tekoälytyökalut voivat jatkuvasti omaksua uutta tietoa, oppia skenaarioista ja kehittyä ajan myötä.

 

3. Maahantulon esteet

 

RPA on saavuttanut laajan hyväksynnän, koska se on kustannustehokas, nopea ottaa käyttöön ja sen oppimiskäyrä on matala.

Tekoäly sen sijaan on erittäin teknistä, vaikeasti koulutettavaa ja kallista, mikä johtuu suurelta osin sen riippuvuudesta valtavista tietokokonaisuuksista.

 

4. Soveltaminen työympäristöissä

 

RPA:lla on useita käyttötarkoituksia, kuten tietojen syöttö, verkkosivujen kaapiminen ja laskujen käsittely. Se soveltuu kuitenkin parhaiten ennustettaviin tehtäviin, joissa on hyvin tarkat vaiheet.

Toisaalta tekoälyllä voidaan suorittaa laajempi valikoima tehtäviä, kuten monimutkaista tietojenkäsittelyä, älykästä päätöksentekoa ja jopa sisällön luomista.

 

Mitä yhtäläisyyksiä tekoälyn ja RPA:n välillä on?

 

1. Automaatti

 

Sekä RPA:lla että tekoälyllä automatisoidaan tehtäviä, jotka perinteisesti ovat olleet ihmisen suorittamia. Vaikka ne käyttävät eri tekniikoita ja hoitavat tehtävänsä omalla tavallaan, ne molemmat vähentävät ihmistyöntekijöiden taakkaa.

Yhteenvetona voidaan todeta, että molemmat välineet pystyvät sekä korvaamaan ihmistyövoiman että täydentämään ihmistyöntekijöitä koneellistamalla tietoteknisiä tehtäviä.

 

2. Integrointi

 

RPA ja tekoäly voivat integroitua olemassa oleviin liiketoimintajärjestelmiin ja laajentaa niiden ominaisuuksia, tehostaa liiketoimintaa ja jopa pidentää vanhojen järjestelmien käyttöikää.

 

3. Virheiden vähentäminen

 

Sekä tekoäly että RPA ovat merkittäviä tekijöitä inhimillisten virheiden torjunnassa. Koneellistamalla liiketoimintaprosesseja yritykset voivat vähentää rahallisia ja maineeseen liittyviä kustannuksia, jotka johtuvat ennaltaehkäistävissä olevista virheistä,

 

Tekoäly ja RPA: Vahvuudet ja heikkoudet

Mikään työkalu ei ole täydellinen. Jos haluat hyödyntää automaation edut, sinun on ymmärrettävä RPA:n ja tekoälyn vahvuudet ja heikkoudet.

 

1. Tekoälyn vahvuudet ja heikkoudet

 

Tutustutaanpa tekoälyn mahdollisuuksiin ja haittoihin automaation kannalta.

 

Tekoälyn vahvuudet

• Voi oppia työssä
• Tarjoaa enemmän joustavuutta kuin RPA
• Voi käsitellä jäsentymätöntä tietoa

 

Tekoälyn heikkoudet

• Kallis kehittää
• Toteutus on erittäin tekninen
• Vaatii valtavia tietokokonaisuuksia harjoittelua varten

 

2. RPA:n vahvuudet ja heikkoudet

 

Tutustutaanpa RPA:n hyviin ja huonoihin puoliin automatisoinnissa.

 

RPA:n vahvuudet

• Automatisoi tarkasti suuren määrän tehtäviä
• Kustannustehokas
• Nopea ja helppo toteuttaa

 

RPA:n heikkoudet

• Sitä voi olla vaikea skaalata
• Ei voi käsitellä jäsentymätöntä tietoa
• Soveltuu vain kapeisiin tehtäviin

 

RPA- ja AI-tapaustutkimukset

Ehkä helpoin tapa ymmärtää minkä tahansa teknologian vaikutusta ja mahdollisuuksia on tehdä tapaustutkimuksia. Esittelemme tässä tapaustutkimuksia sekä RPA:sta että tekoälystä ja näytämme, miten ne voivat auttaa yritystäsi.

 

1. RPA-tapaustutkimus

 

Yhdysvaltain 30 suurimmassa pankissa, jonka varat olivat yli 150 miljardia dollaria, käytettiin paljon työtunteja asuntolainaprosesseihin, kuten tietojen syöttämiseen, asiakirjojen käsittelyyn, tietojen tarkistamiseen ja muuhun. Manuaalisen työn lisäksi näihin työnkulkuihin liittyi myös inhimillisiä virheitä. Pankki teki yhteistyötä Ernst & Youngin kanssa tuottavuutta parantavan ratkaisun löytämiseksi.

He käyttivät RPA-ratkaisua, joka voitiin integroida saumattomasti olemassa olevaan IT-infrastruktuuriin kiinnityksiin liittyvien manuaalisten tehtävien hoitamiseksi. Tulokset olivat huikeat: tehokkuus parani 2-3-kertaiseksi, säästöjä kertyi miljoona dollaria ja virheet poistettiin kokonaan.

 

2. RPA-tapaustutkimus tekoälystä

 

Expion Health on Marylandissa Gaithersburgissa toimiva terveydenhuollon kustannustenhallintaratkaisu. Ne auttavat sairausvakuutusasiakkaitaan korvaushallintatiedoilla alalla, joka on tunnettu vaihtelevasta hinnoittelusta ja kohtuuttomasta hinnoittelusta. Työnkulut olivat manuaalisia, ja vakuutusyhtiöt lähettivät korvaushakemukset sekä sähköisessä että paperisessa muodossa. Tällä tavoin käsiteltyjen korvausvaatimusten käsittely rajoitti heidän tiiminsä työmäärän noin 75 korvausvaatimukseen päivässä.

Vaatimuskohtaisen ajan lyhentäminen oli ongelma. Koska tiedot olivat kuitenkin jäsentymättömiä, tyypillinen RPA-ratkaisu ei toiminut. He tarvitsivat ratkaisun, jota täydennettiin tekoälyllä, erityisesti optisella merkintunnistuksella ja luonnollisen kielen käsittelyllä.

Ottamalla käyttöön RPA + AI -ohjelmiston he muuntivat paperiset korvausvaatimukset PDF-tiedostoiksi ja poimivat niistä olennaiset tiedot ennen kuin lähettivät hinnoittelutiedot sisäiseen järjestelmäänsä. Ratkaisun ansiosta päivittäin käsiteltävien hakemusten määrä kasvoi 600 prosenttia.

 

Miten valita RPA:n ja tekoälyn välillä?

 

RPA:n ja tekoälyn välillä ei ole niinkään kyse näiden kahden teknologian välisestä taistelusta kuin siitä, mitä prosesseja sinun on automatisoitava. RPA on paras valinta silloin, kun työnkulut ovat standardoituja, kun taas tekoäly on parempi skenaarioihin, joissa asiat ovat hieman epäselvempiä.

Parempi kysymys onkin: “Mitkä tilanteet ovat parhaita RPA:lle ja mitkä tekoälylle?”.

Paras lähestymistapa on miettiä olemassa olevaa työnkulun prosessia, jonka haluat automatisoida. Visualisoi tai kartoita se ja jaa prosessi vaiheisiin. Havainnollistetaan asiaa muutamalla esimerkillä.

 

Skenaario 1

 

Olet kiireisen rakennusalan yrityksen kirjanpitäjä. Yksi eniten aikaa vievistä tehtävistäsi on kulujen kirjaaminen ja sen varmistaminen, että urakoitsijat saavat korvauksen töiden suorittamiseksi ostamistaan tuotteista. Työntekijöiden on ladattava kulunsa verkkosivustoportaaliin, jossa kirjaat ne ja päivität palkanlaskennan vastaamaan näitä lukuja.

 

Käytä RPA:ta

 

Vaiheet ovat ennakoitavissa, ja tiedot ovat jäsenneltyjä. Vaiheet voisivat näyttää jotakuinkin tältä.

• Kun urakoitsijat lataavat kuluraportin, se käynnistää bottiohjelman.
• Botti avaa kulutaulukon ja hakee tiedot.
• Bot kirjaa summan ja käyttötarkoituksen ja laskuttaa sen asianomaiselta tililtä.
• Botti avaa myös palkanlaskentaohjelmiston ja hyvittää summan urakoitsijan tilille.

 

Skenaario 2

 

Olet taas kirjanpitäjä kiireisessä rakennusliikkeessä. Sinulla on useita tilejä eri rakennustoimittajien kanssa. Kuukauden lopussa he lähettävät sinulle laskut sähköpostitse. Jokaisella yrityksellä on kuitenkin omat laskumallinsa, joten tiedot ovat jäsentymättömiä.

 

Käytä tekoälyä

 

Tekoäly on sateenvarjotermi eri teknologioille, joista kaksi on optinen merkintunnistus ja luonnollisen kielen prosessointi. Näiden tekniikoiden avulla voit lukea ja ymmärtää sähköpostiin tulevia laskuja ja muuttaa ne jäsennellyksi dataksi. Kun tekoäly on jäsentänyt tiedot jäsennellyksi laskentataulukoksi, voit käyttää RPA:ta tehtävän suorittamiseen ja laskujen kirjaamiseen tai jopa käsittelyyn.

 

Milloin käyttää RPA:ta ja milloin käyttää tekoälyä prosessien automatisointiin tarkistuslista

 

Tässä on nopea tarkistuslista, joka auttaa ymmärtämään, mitkä prosessit sopivat parhaiten RPA:lle ja mitkä tekoälylle.

 

Käytä RPA:ta:

 

• Kun työtehtävät ovat runsaslukuisia, ennakoitavia ja sääntöihin perustuvia.
• Kun syötetyt tiedot sisältävät jäsenneltyä tietoa
• Kun prosessin tulokset voidaan määrittää prosessin alussa.

 

Käytä tekoälyä:

 

• Kun prosessit ovat hyvin vaihtelevia ja vaativat jonkinlaista kognitiota, kuten monimutkainen päätöksenteko.
• Kun syötetyt tiedot sisältävät jäsentymätöntä tietoa.
• Kun työnkulun tulosta on mahdotonta ennustaa prosessin alussa.

 

Korvaako tekoäly RPA:n?

Tiedotusvälineiden ja joidenkin analyytikoiden mukaan tekoäly on pysäyttämätön voima, joka tulee korvaamaan kaiken, myös ihmistyöntekijät. Mitä tämä tarkoittaa RPA:n kannalta? Korvaako tekoäly myös sen?

Ennusteet, joiden mukaan tekoäly korvaa RPA:n, perustuvat väärinkäsityksiin kyseisistä teknologioista. Kuten olemme tehneet tässä artikkelissa selväksi, vaikka molemmilla tekniikoilla on monia yhtymäkohtia, niiden pitäminen kilpailevina työkaluina on virheellistä.

Ehkä osa hämmennyksestä johtuu siitä, että tekoäly voi täydentää RPA:ta. Se on kuitenkin eri asia kuin sen korvaaminen. Samoin RPA-prosesseja voidaan virtaviivaistaa edelleen tekoälyn avulla, mutta perusrakenne on edelleen RPA.

Vaikka tekoäly voi siis korvata monia ihmisen tehtäviä, kuten RPA-robottien tyypillisesti suorittamia tehtäviä, teknologiat toimivat tulevaisuudessa todennäköisemmin yhdessä kuin korvaavat toisiaan.

RPA on ensimmäinen askel tiellä kohti hyperautomaatiota. Tavoitteeseen pääseminen edellyttää tekoälyteknologioita, kuten koneoppimista ja data-analytiikkaa. Vaikka tekoälyllä on tärkeä rooli korkeamman tason ajattelun hyötyjen tarjoamisessa automaatiolle, itse tehtävät hoitavat RPA-robotit. Tekoäly hallitsee ja ohjaa RPA:ta, ei korvaa sitä.

Tulevaisuus ei ole robottiprosessien automatisointi ja tekoäly, vaan robottiprosessien automatisointi ja tekoäly.

 

Kun tekoäly ja RPA kohtaavat

Albert Einsteinin kuuluisa sitaatti kuuluu,

“Tietokoneet ovat uskomattoman nopeita, tarkkoja ja tyhmiä. Ihmiset ovat uskomattoman hitaita, epätarkkoja ja nerokkaita. Yhdessä ne ovat ylivoimaisia yli mielikuvituksen.”

Tämä sitaatti tuo hyvin esiin sen, missä tietokoneet ovat erinomaisia, mutta samalla se korostaa niiden rajoituksia. Kun on kyse korkeamman asteen ajattelusta, kuten luovuudesta, abstraktista päättelystä tai monimutkaisesta päätöksenteosta – tai periaatteessa kaikesta sellaisesta, mikä ei edellytä vaiheittaisten ohjeiden noudattamista – tietokoneet eivät voi kilpailla ihmismielen kanssa. Tekoälyllä yritetään monin tavoin kuroa umpeen ihmisten ja tietokoneiden välinen kuilu ja luoda kumppanuus, jossa yhdistyvät molempien maailmojen parhaat puolet.

Einsteinin mainitsema käsittämätön voima on läsnä tekoälyn ja RPA:n välisessä suhteessa. Tekoälyn kyky simuloida ihmisen kognition eri osa-alueita yhdistettynä RPA:n nopeuteen ja tarkkuuteen on se, missä molemmat työkalut kohtaavat. RPA:n toimintamahdollisuuksien rajat vedettiin aikoinaan kohtiin, jotka edellyttivät ihmisen päätöksentekoa. Kun näitä järjestelmiä kuitenkin täydennetään tekoälyllä, nämä rajat poistuvat, jolloin yritykset voivat automatisoida laajemman valikoiman tehtäviä ja saada enemmän hyötyjä.

Kun RPA ja tekoäly yhdistetään, syntyy kolmas teknologiakategoria, jota kutsutaan älykkääksi automaatioksi (IA) tai älykkääksi prosessiautomaatioksi (IPA). Tässä “molempien maailmojen parhaat puolet” -skenaariossa yritykset voivat käyttää RPA-työkaluja, jotka oppivat ympäristöstään koneoppimisen (ML) avulla.

Hyvä puoli on se, että voit lisätä automatisoitavan prosessin monimutkaisuutta, koska tekoäly auttaa poistamaan joitakin pullonkauloja, kuten käsittelemään jäsentymätöntä dataa tai tekemään päätöksiä.

Yksi jännittävimmistä tekoälyn ja RPA:n lähentymisen alueista on seuraava
testausautomaatio
. Yhä digitalisoituneemmassa maailmassamme ohjelmistot ja mobiilisovellukset parantavat liiketoimintaa jatkossakin. Älypuhelinten yleistymisestä ei ole kulunut edes 20 vuotta. Tänä aikana ne ovat mullistaneet elämämme ja mahdollistaneet yhteydenpidon ja työskentelyn uusilla tavoilla.

Avain näihin edistysaskeliin on ohjelmistokehitys. Se on kuitenkin tunnetusti aikaa vievä ja kallis prosessi. Tekoälyn ja RPA:n avulla toimivat testiautomaatiotyökalut voivat auttaa vähentämään aikaa ja rahaa, joita tuotteiden saattaminen markkinoille maksaa.

 

Miten tekoäly ja RPA parantavat testausautomaatiota?

Ohjelmistotestauksen automatisointi oli ennen manuaalinen prosessi. Se oli kallista ja aikaa vievää ja lisäsi lopulta kehityksen elinkaarta. Se on kuitenkin niin kriittinen vaihe, että julkaisijoilla ja kehittäjillä ei ollut muuta vaihtoehtoa kuin upottaa resursseja prosessiin. Vaikka nämä ongelmat ja niiden oireet ovat edelleen olemassa, ohjelmistotestauksen automatisointi tarjoaa erinomaisen ratkaisun.

Testauksen automatisoinnissa käytetään erikoisohjelmistoja tietokonesovellusten validointiin ja testaukseen. Siinä käytetään tyypillisesti graafisia käyttöliittymiä (GUI) ja sovellusohjelmointirajapintoja (API) erilaisten testien suorittamiseen, aina päästä päähän -testauksesta uuden koodin jatkuvaan validointiin.

Tekoälyn ja RPA:n käyttö ohjelmistotestauksessa on todella jännittävää. Ilmeisiä etuja ovat ajan ja rahan säästäminen. Todellinen potentiaali piilee kuitenkin kykyyn suorittaa itsenäisesti koodia, joka testaa, diagnosoi ja parantaa itsensä. Kun tähän lisätään se, että generatiiviset tekoälytyökalut pystyvät kirjoittamaan koodia, voidaan sanoa, että olemme ihmiskunnan historian erikoisen ajan kynnyksellä.

Kun nopeampien ohjelmistojulkaisujen kysyntä on kasvanut viime vuosina, DevOps- ja ketterät lähestymistavat on täydennetty CI/CD:llä. Nyt RPA:lla ja tekoälyllä on samanlainen vaikutus testauksen automatisointiin. Tämä tilanne on johtanut testiautomaatiotyökalujen yleistymiseen, joista osaan tutustumme jäljempänä.

 

Parhaat testiautomaatiotyökalut vuonna 2023

Tässä on joitakin markkinoiden parhaita testiautomaatiotyökaluja.

 

Autify

Autify on tekoälypohjainen testiautomaatiotyökalu. Intuitiivisen käyttöliittymän ja koodittomien ominaisuuksien ansiosta Autify antaa QA-ryhmille mahdollisuuden testata selaimessa. Työkalu pystyy käsittelemään verkko- ja mobiilisovelluksia, ja siinä on itsestään paraneva tekoäly. Autify integroituu saumattomasti CI/CD-työkalujen, Jenkinsin ja jopa Slackin kanssa.

 

AvoAssure

AvoAssure on kooditon testaustyökalu, joka mahdollistaa testauksen automatisoinnin alusta loppuun myös muille kuin teknisille tiimeille. Tuote helpottaa alustarajat ylittävää testausta verkossa, työpöydällä, mobiililaitteissa ja muualla. Lisäksi siinä on hyvät raportointiominaisuudet ja paljon integrointimahdollisuuksia.

 

Cypress

Cypress on JavaScriptiin perustuva testiautomaatiokehys. Se on suunniteltu tekemään verkkosovellusten testaamisesta helppoa. Yksinkertaisuus on Cypressin avain, mistä ovat osoituksena sen kevyt rakenne ja minimaaliset riippuvuudet.

 

testRigor

testRigor on vankka kokonaisvaltainen testausratkaisu. Testauksen automatisointityökalu ei sisällä koodia, ja se tukee web-, mobiili- ja sovellusrajapintoja. Testit ovat yleensä nopeita, vakaita ja tarkkoja, ja sen suosio kasvaa vähitellen sen alustojen ja selainten rajat ylittävien toimintojen ansiosta.

 

Näytelmäkirjailija

Playwright on toinen suosittu testiautomaatiotyökalu, joka on suunniteltu web-sovellusten testaamiseen alusta loppuun. Se on alustarajat ylittävä ja tukee useimpia renderöintimoottoreita ja useita ohjelmointikieliä. Kun päälle lisätään Visual Studio Code -valitsin ja Mobile Emulator -ominaisuus, ymmärrät, miksi monet kehittäjät sietävät sen käyttäjäystävällisyyden puutetta.

 

Vaikka edellä mainituissa viidessä työkalussa on loistavia ominaisuuksia, niistä puuttuu teho, joka löytyy huippuluokan ratkaisusta, jossa yhdistyvät sekä RPA että testausautomaatio.

ZAPTEST tarjoaa huippuluokan testausautomaatio- ja RPA-työkaluja. Molemmat toiminnot ovat saatavilla kiinteään hintaan ja rajoittamattomilla lisensseillä. Kun siirrymme kohti hyperautomaatiota ja automatisoitua ohjelmistokehitystä, työpöytä-, selain- ja mobiilisovellustyökalujen kestävillä testausvälineillä on ratkaiseva rooli ohjelmistokehittäjille ja yrityksille, jotka luovat räätälöityjä ohjelmistoja. ZAPTEST voi auttaa sinua kaikissa vaiheissa.

 

Tekoälyn ja RPA:n tulevaisuus

Nyt pitäisi olla jo selvää, että tekoälyn ja RPA:n tulevaisuus kietoutuvat toisiinsa. Molemmat teknologiat mahdollistavat digitaalisen muutoksen ja antavat yrityksille mahdollisuuden työskennellä kovemmin, nopeammin ja paremmin samalla kun työntekijät vapautuvat luoviin, arvolähtöisiin tehtäviin.

Kun matka kohti täydellistä automaatiota jatkuu, on jännittävää miettiä, mihin tämä raketti on matkalla. Tämä kohde on hyperautomaatio.

Hyperautomaatio on ajattelutapa. Se kuvaa näkymää, jossa jokainen prosessi, joka on mahdollista automatisoida, on automatisoitu. RPA-koneoppiminen on suuri osa tätä tulevaisuutta. Kun yritysmaailma muuttuu ja muuttuu arvaamattomammaksi, organisaatioiden on oltava entistä ketterämpiä pysyäkseen kilpailukykyisinä. Hyperautomaatio mahdollistaa nämä mukautukset ja lisää samalla tarkkuutta ja tuottavuutta, vähentää virheitä ja tarjoaa jatkuvasti saatavilla olevaa asiakaspalvelua ja personointia.

 

Tekoäly vastaan RPA: RPA: Viimeiset ajatukset

Tekoälyn ja RPA:n välinen ero voidaan tiivistää lyhyesti. RPA jäljittelee ihmisen toimintaa, kun taas tekoäly jäljittelee ihmisen ajattelua. Kumpikaan työkalu ei pysty esittämään 1:1 ihmisen toimia tai ajatuksia, mutta ne ovat riittävän hyviä jäljitelmiä auttaakseen yrityksiä automatisoimaan tehtäviä nopeudella, tarkkuudella tai kyvyllä, joka ylittää selvästi ihmisen tyypilliset kyvyt.

Ihmisten maailmassa tarvitaan sekä ajattelua että tekoja. Näiden olemisen muotojen yhdistäminen on auttanut ihmiskuntaa rakentamaan, luomaan ja kukoistamaan. Voimme ajatella RPA:n ja tekoälyn lähentymistä samalla tavalla.

Lyhyesti sanottuna tekoälyn avulla voimme valjastaa ja laajentaa RPA:n voimavaroja uusien ja jännittävien mahdollisuuksien saavuttamiseksi.

Download post as PDF