RPA i AI dvije su uzbudljive i inovativne IT aplikacije koje predvode revoluciju digitalne transformacije. Obje tehnologije preoblikuju svijet rada povećanjem zaposlenika i uvođenjem nove ere produktivnosti. Međutim, iako RPA i AI imaju mnogo sličnosti i točaka križanja, oni su različiti alati s vlastitim snagama i slabostima.
Ovaj će članak istražiti razliku između automatizacije i umjetne inteligencije i pokazati gdje se koriste, kako rade i kako se okupljaju kako bi pomogli modernim tvrtkama da krenu prema automatiziranoj budućnosti.
Definicije RPA i AI
Prije nego što uđemo u odgovarajuće aplikacije i upotrijebimo slučajeve
robotske automatizacije procesa (RPA)
i umjetne inteligencije (AI), vrijedi utemeljiti oba koncepta s definicijama.
1. Što je RPA?
Robotska automatizacija procesa (RPA) skup je tehnologija koje pomažu u automatizaciji predvidljivih poslovnih procesa temeljenih na pravilima.
Poslovni tijekovi rada sastoje se od više zadataka. Neki od tih zadataka zahtijevaju donošenje ljudskih odluka i prosuđivanje. Međutim, mnogi su ponovljivi i predvidljivi. Upravo se ova druga kategorija koristi RPA za automatizaciju.
Velik dio softvera koji danas volimo i koristimo temelji se na pravilima. Računala su izvrsna u izvršavanju dobro definiranih narudžbi s brzinom i točnošću. Sve dok im dajemo prave upute, oni mogu neumorno obrađivati informacije i izvršavati zadatke.
RPA je ista. Međutim, tamo gdje se ističe i pomaže tvrtkama je proširivanje tih istih funkcija na različite aplikacije, sustave i baze podataka. Ukratko, RPA komunicira s različitim primjenama na način na koji to čini čovjek. Može oponašati klikove, pritiske tipki i pokrete miša koji se javljaju tijekom interakcija čovjeka i računala i zapamtiti te radnje kao niz koraka koji se uvode kada se ispuni okidač ili određeni uvjet.
Primjeri RPA tehnologije
- Integracija API-ja
- Skriptiranje na više platformi
- Skriptiranje u više aplikacija
- Digitalni roboti ili “botovi”
- Alati za snimanje GUI-ja
- Sučelja bez koda
2. Što je umjetna inteligencija?
Umjetna inteligencija (AI) skup je tehnologija koje oponašaju ljudsku spoznaju. Neki od ovih mentalnih zadataka uključuju učenje, rasuđivanje, samoispravljanje, prepoznavanje objekata, donošenje odluka i predviđanja. Iako ova grana informatike postoji od 1950-ih, ozbiljno je napredovala u posljednjih deset do petnaest godina.
AI se koristi svugdje. Dok generativna umjetna inteligencija, automobili bez vozača i virtualni asistenti poput Siri i Alexe hvataju naslove, ona također pokreće prozaičnije, ali praktičnije primjene poput prediktivnog teksta, kibernetičke sigurnosti, zaštite od prijevara, tražilica, personaliziranog marketinga i preporuka te analitike podataka.
AI koji sada imamo obično se naziva Uska AI. Ukratko, oponaša ljudsku inteligenciju unutar uskih domena – na primjer, Deepmindov AlphaGo ili razni softver za prepoznavanje govora. Međutim, predviđa se da će u budućnosti umjetna inteligencija prijeći sa specijalizacije na općenitiju inteligenciju koja se može nositi sa širim rasponom zadataka.
Primjeri tehnologije umjetne inteligencije
- Obrada prirodnog jezika
- Strojno učenje
- Duboko učenje
- Tehnologija računalnog vida
- Prediktivna analiza
- Generativna umjetna inteligencija
3. RPA vs AI vs ML
Postoji znatna zabuna između ovih tehnologija, a neki se pitaju o odnosu između automatizacije robotskih procesa i strojnog učenja.
Radi jasnoće, strojno učenje (ML) je vrsta umjetne inteligencije. Ova tehnologija koristi algoritme i statističke modele za pronalaženje uzoraka u velikim skupovima podataka. Odatle može generirati vrijedne uvide ili predviđati. Glavne razlike u automatizaciji robotskih procesa u odnosu na strojno učenje su da je RPA izričito vođen, dok je ML labav kako bi otkrio vlastite načine obrade podataka.
Robotsko strojno učenje za automatizaciju procesa moguće je kada se RPA alati nadopunjuju umjetnom inteligencijom. Kao rezultat toga, kada se koriste zajedno, RPA i strojno učenje jedan su od najuzbudljivijih horizonta unutar prostora automatizacije.
Primjena umjetne inteligencije i RPA
Na površinskoj razini, RPA i AI imaju mnogo sličnosti u načinu na koji se tehnologija primjenjuje u poslovnim okruženjima. Oba alata bave se proširenjem i povećanjem ljudskih radnika i omogućavanjem tvrtkama da postignu veću produktivnost, točnost i učinkovitost.
1. Primjena umjetne inteligencije
Umjetna inteligencija koristi se u raznim industrijama na nekoliko izvanrednih načina, uključujući:
- Prediktivna analiza
- Autonomna vozila
- Softver za prepoznavanje lica
- Kibersigurnost
- Personalizacija
- Automatizacija marketinga
- Dizajn farmaceutskih lijekova
- Otkrivanje prijevara
- Chatbotovi korisničke službe
2. Primjena RPA
RPA
je dobila široko usvajanje u poslovnoj zajednici jer može obavljati razne poslove, kao što su:
- Ukrcavanje kupaca i zaposlenika
- Generiranje izvješća
- Unos i migracija podataka
- Automatizirano testiranje softvera
- Provjere zaposlenosti ili kreditne provjere
- Sustavi praćenja podnositelja zahtjeva
- KYC automatizacija
Ove primjene umjetne inteligencije i RPA samo su vrh ledenog brijega. Obje su tehnologije usvojene u svim poduzećima kako bi se pomoglo automatizirati beskrajne količine zadataka za poticanje učinkovitosti i točnosti.
Umjetna inteligencija i RPA: razlike i sličnosti
Postoji mnogo križanja između RPA i AI, ali postoje neke ključne razlike koje morate znati.
Koja je razlika između umjetne inteligencije i RPA?
1. Razvoj
Jedan od najboljih načina za razmatranje umjetne inteligencije i RPA su različiti razvojni procesi iza svakog softvera.
RPA se temelji na procesima. Programeri mapiraju zadatke koje žele automatizirati i pretvaraju korake u računalnu skriptu koja izvršava zadatke.
Umjetna inteligencija temelji se na podacima. Koristi strojno učenje za pronalaženje uzoraka u velikim skupovima podataka, koji su obučeni za proizvodnju izlaza. Nakon što ti algoritmi dobro funkcioniraju, mogu uzeti nove ulaze i obraditi nove podatke kako bi odgovorili na pitanja, predvidjeli ili pokrenuli radnje.
2. Razmišljanje vs radi
Jedan od načina izražavanja razlike između umjetne inteligencije i automatizacije je usporedba razmišljanja u odnosu na činjenje.
RPA obavlja svoje zadatke poput odanog radnog konja. Ne treba razmišljati. To samo treba učiniti.
Nasuprot tome, AI koristi kognitivne procese slične ljudskom razmišljanju. Može čitati e-poštu i druge oblike nestrukturiranih podataka kako bi izvukao značenje ili pronašao obrasce u podacima kako bi zadirkivao uvide ili čak predviđanja. Štoviše, korištenjem strojnog učenja alati umjetne inteligencije mogu stalno apsorbirati nove informacije, učiti iz scenarija i poboljšavati se tijekom vremena.
3. Prepreka ulasku
RPA je postigla široko usvajanje jer je isplativa, brza za implementaciju i ima plitku krivulju učenja.
Umjetna inteligencija je, nasuprot tome, vrlo tehnička, teško je trenirati i skupa, velikim dijelom zbog oslanjanja na ogromne skupove podataka.
4. Primjena u radnim okruženjima
RPA ima nekoliko slučajeva upotrebe, kao što su unos podataka, struganje web stranica i obrada računa. Međutim, najprikladniji je za predvidljive zadatke s vrlo određenim koracima.
S druge strane, umjetna inteligencija može obavljati širi raspon dužnosti, poput složene obrade podataka, inteligentnog donošenja odluka, pa čak i stvaranja sadržaja.
Koje su sličnosti između umjetne inteligencije i RPA?
1. Automat
I RPA i AI automatiziraju zadatke koje tradicionalno obavljaju ljudski operateri. Iako koriste različite tehnologije i obavljaju svoje dužnosti na svoj način, oboje smanjuju opterećenje ljudskih radnika.
Ukratko, oba alata mogu zamijeniti ljudski rad i povećati ljudske radnike mehanizacijom zadataka informacijske tehnologije.
2. Integracija
RPA i AI mogu se integrirati s postojećim poslovnim sustavima kako bi proširili svoje mogućnosti, učinili poslovanje učinkovitijim, pa čak i produžili vijek trajanja naslijeđenih sustava.
3. Smanjenje pogreške
I umjetna inteligencija i RPA značajni su akteri u rješavanju ljudskih pogrešaka. Mehanizacijom poslovnih procesa tvrtke mogu smanjiti novčane i reputacijske troškove koji proizlaze iz pogrešaka koje se mogu spriječiti,
Umjetna inteligencija i RPA: Prednosti i slabosti
Nijedan alat nije savršen. Ako želite otključati prednosti automatizacije, morate razumjeti prednosti i slabosti RPA i AI.
1.AI Prednosti i slabosti
Istražimo neke prednosti i nedostatke umjetne inteligencije za automatizaciju
Snage umjetne inteligencije
- Može učiti na poslu
- Nudi veću fleksibilnost od RPA
- Može obrađivati nestrukturirane podatke
Slabosti umjetne inteligencije
- Skupo za razvoj
- Implementacija je vrlo tehnička
- Za obuku su potrebni ogromni skupovi podataka
2. Prednosti i slabosti RPA
Istražimo neke prednosti i nedostatke RPA za automatizaciju
RPA snage
- Točno automatizira zadatke velike količine
- Isplativo
- Brza i jednostavna implementacija
Slabosti RPA
- Može biti teško skalirati
- Nije moguće obraditi nestrukturirane podatke
- Pogodno samo za uske zadatke
Studije slučaja RPA i umjetne inteligencije
Možda je najlakši način za razumijevanje utjecaja i mogućnosti bilo koje tehnologije kroz studije slučaja. Ovdje predstavljamo studije slučaja i za RPA i za umjetnu inteligenciju kako bismo vam pokazali kako mogu pomoći vašem poslovanju.
1. Studija slučajeva RPA
Prvih 30 američkih banaka s imovinom sjeverno od 150 milijardi dolara trošilo je puno radnog vremena na hipotekarne procese, uključujući unos podataka, obradu dokumenata, provjeru podataka i još mnogo toga. Osim ručnog napora, ti su tijekovi rada također bili podložni ljudskoj pogrešci. Banka je surađivala s tvrtkom Ernst &; Young kako bi pronašla rješenje za poboljšanje produktivnosti.
Koristili su RPA rješenje koje se moglo neprimjetno integrirati unutar njihove postojeće IT infrastrukture za rješavanje ručnih zadataka povezanih s hipotekom. Rezultati su bili zapanjujući, uključujući povećanje učinkovitosti za 2-3x, uštedu od milijun dolara i potpuno uklanjanje pogrešaka.
2. Studija slučaja RPA umjetne inteligencije
Zdravlje isteka je rješenje za upravljanje troškovima zdravstvene zaštite sa sjedištem u Gaithersburgu u Marylandu. Oni pomažu svojim klijentima zdravstvenog osiguranja s informacijama o upravljanju potraživanjima u industriji koja je poznata po promjenjivim cijenama i iznuđivanju cijena. Njihovi tijekovi rada bili su ručni, a osiguravatelji su slali potraživanja u elektroničkom i papirnatom obliku. Obrada zahtjeva na ovaj način ograničila je njihov tim na oko 75 zahtjeva dnevno.
Smanjenje vremena po zahtjevu bio je problem. Međutim, budući da su podaci bili nestrukturirani, tipično RPA rješenje ne bi funkcioniralo. Trebalo im je rješenje koje je prošireno umjetnom inteligencijom, posebno optičkim prepoznavanjem znakova i obradom prirodnog jezika.
Implementacijom softvera RPA + AI pretvorili su papirnate tvrdnje u PDF-ove, izdvajajući relevantne podatke prije slanja informacija o cijenama u svoj interni sustav. Rješenje je rezultiralo povećanjem broja zahtjeva koje su svakodnevno obrađivali za 600%.
Kako birati između RPA i AI?
Odabir između RPA i AI manje se odnosi na bitku između dvije vrste tehnologije, a više na to koje procese trebate automatizirati. RPA je najbolji izbor kada imate standardizirane tijekove rada, dok je AI bolji za scenarije u kojima su stvari malo nejasnije.
Dakle, bolje pitanje za postaviti je: “Koje su situacije najbolje za RPA, a koje najbolje za AI?”
Najbolji pristup ovdje je razmišljanje o postojećem procesu tijeka rada koji želite automatizirati. Vizualizirajte ga ili mapirajte, razbijajući postupak u korake. Upotrijebimo nekoliko primjera kako bismo ilustrirali poantu.
Scenarij 1
Ti si računovođa u prometnoj građevinskoj tvrtki. Jedan od najdugovječnijih dijelova vašeg dana uključuje bilježenje troškova i osiguravanje nadoknade troškova za dobavljače kupljenih za dovršetak poslova. Zaposlenici moraju prenijeti svoje troškove na portal web stranice, gdje ih bilježite i ažurirate platne liste kako bi odražavali te brojke.
Koristi RPA
Koraci su ovdje predvidljivi, a podaci strukturirani. Koraci bi mogli izgledati ovako.
- Kada izvođači učitaju izvješće o troškovima, pokreće bot
- Bot otvara proračunsku tablicu troškova i dohvaća podatke
- Bot bilježi iznos i svrhu i naplaćuje ga na odgovarajući račun
- Bot također otvara softver za obračun plaća i pripisuje iznos na račun izvođača.
Scenarij 2
Opet, ti si računovođa u prometnoj građevinskoj tvrtki. Imate nekoliko računa kod različitih dobavljača zgrada. Na kraju mjeseca šalju vam račune putem e-pošte. Međutim, svaka tvrtka ima svoje predloške faktura, što znači da su podaci nestrukturirani.
Korištenje umjetne inteligencije
Umjetna inteligencija krovni je pojam za različite tehnologije, od kojih su dvije optičko prepoznavanje znakova i obrada prirodnog jezika. Između tih tehnologija možete pročitati i razumjeti fakture koje se pojavljuju u vašoj e-pošti i pretvoriti ih u strukturirane podatke. Nakon što vaša umjetna inteligencija raščlani podatke u strukturiranu proračunsku tablicu, možete koristiti RPA za dovršavanje zadatka i snimanje ili čak obradu faktura.
Kada koristiti RPA i kada koristiti AI za kontrolni popis automatizacije procesa
Evo kratkog kontrolnog popisa koji će vam pomoći da shvatite koji su procesi najbolji za RPA, a koji za AI.
Koristi RPA:
- Kada su radni zadaci velike količine, predvidljivi i utemeljeni na pravilima
- Kada unosi podataka uključuju strukturirane podatke
- Kada se ishodi procesa mogu odrediti na početku procesa
Koristi umjetnu inteligenciju:
- Kada su procesi vrlo promjenjivi i zahtijevaju neki oblik spoznaje, kao što je složeno donošenje odluka
- Kada unosi podataka uključuju nestrukturirane podatke
- Kada je izlaz tijeka rada nemoguće predvidjeti na početku procesa
Hoće li umjetna inteligencija zamijeniti RPA?
Među medijima i nekim analitičarima postoji uporni narativ da je umjetna inteligencija nezaustavljiva sila koja dolazi zamijeniti sve, uključujući i ljudske radnike. Dakle, što to znači za RPA? Hoće li ga zamijeniti i umjetna inteligencija?
Sva predviđanja da će umjetna inteligencija zamijeniti RPA ovise o nesporazumima o odgovarajućim tehnologijama. Kao što smo jasno rekli u ovom članku, iako obje tehnologije imaju mnogo točaka križanja, razmišljanje o njima kao konkurentskim alatima je netočno.
Možda dio zabune proizlazi iz činjenice da umjetna inteligencija može povećati RPA. Međutim, to se razlikuje od zamjene. U istom smislu, RPA procesi mogu se dodatno pojednostaviti umjetnom inteligencijom, ali podstruktura je i dalje RPA.
Dakle, iako umjetna inteligencija može zamijeniti mnoge ljudske zadatke, uključujući dužnosti koje obično obavljaju RPA botovi, vjerojatnije je da će tehnologije surađivati u budućnosti, a ne zamijeniti jedna drugu.
RPA je prvi korak na putu prema hiperautomatizaciji. Dolazak na to odredište zahtijevat će tehnologije umjetne inteligencije, kao što su strojno učenje i analitika podataka. Iako će umjetna inteligencija biti ključna u pružanju prednosti razmišljanja višeg reda automatizaciji, same zadatke obavljat će RPA botovi. AI će orkestrirati i usmjeravati RPA, a ne zamijeniti ga.
Budućnost nije robotska automatizacija procesa vs AI; to je robotska automatizacija procesa i umjetna inteligencija.
Gdje se umjetna inteligencija i RPA konvergiraju
Postoji poznati citat Alberta Einsteina koji kaže:
“Računala su nevjerojatno brza, točna i glupa. Ljudska bića su nevjerojatno spora, netočna i briljantna. Zajedno su moćni izvan mašte.”
Ovaj citat dolazi do srži onoga u čemu se računala ističu, a istovremeno naglašava njihova ograničenja. Kada je riječ o razmišljanju višeg reda, poput kreativnosti, apstraktnog rasuđivanja ili složenog donošenja odluka – ili u osnovi bilo čega što ne uključuje praćenje rote, korak po korak upute – računala se ne mogu natjecati s ljudskim umovima. Umjetna inteligencija na mnogo je načina pokušaj da se premosti jaz između ljudi i računala i stvori partnerstvo koje kombinira najbolje od oba svijeta.
Nezamisliva moć o kojoj je Einstein govorio prisutna je u odnosu između umjetne inteligencije i RPA. Sposobnost umjetne inteligencije da simulira različite aspekte ljudske spoznaje u kombinaciji s brzinom i točnošću RPA mjesto je na kojem se oba alata konvergiraju. Granice onoga što RPA može postići nekada su se crtale na točkama koje su zahtijevale donošenje ljudskih odluka. Međutim, povećanjem tih sustava umjetnom inteligencijom uklanjaju se te granice, čime se poduzećima omogućuje automatizacija šireg raspona zadataka i oslobađanje više koristi.
Kada se RPA i AI spoje, stvaraju treću tehnološku kategoriju pod nazivom Inteligentna automatizacija (IA) ili Inteligentna automatizacija procesa (IPA). U ovom scenariju “najbolje od oba svijeta”, tvrtke mogu koristiti RPA alate koji mogu učiti iz svog okruženja putem strojnog učenja (ML).
Dobra strana je što možete povećati složenost procesa koji želite automatizirati jer umjetna inteligencija pomaže u uklanjanju nekih uskih grla, poput rješavanja nestrukturiranih podataka ili donošenja odluka.
Jedno od najuzbudljivijih područja za konvergenciju umjetne inteligencije i RPA je
automatizacija testova
. U našem sve digitaliziranijem svijetu softver i mobilne aplikacije nastavit će poboljšavati poslovanje. Nije prošlo ni 20 godina otkako su pametni telefoni postali uobičajena pojava. Za to vrijeme, revolucionirali su naše živote, dopuštajući nam da ostanemo povezani i radimo na nove načine.
Ključ ovog napretka je razvoj softvera. Međutim, to je notorno dugotrajan i skup proces. Alati za automatizaciju testova koje pokreću umjetna inteligencija i RPA mogu pomoći u smanjenju vremena i novca koji koštaju za stavljanje proizvoda na tržište.
Kako se automatizacija testova poboljšava umjetnom inteligencijom i RPA-om
Automatizacija softverskih testova Nekada je to bio ručni proces. Bio je skup i dugotrajan i na kraju je dodao razvojnom životnom ciklusu. Međutim, to je tako kritična faza da izdavači i programeri nisu imali izbora nego potonuti resurse u proces. Iako ti problemi i njihovi simptomi i danas postoje, automatizacija softverskih testova pruža izvrsno rješenje.
Automatizacija ispitivanja uključuje korištenje specijaliziranog softvera za provjeru valjanosti i testiranje računalnih aplikacija. Obično koristi grafička korisnička sučelja (GUI) i sučelja za programiranje aplikacija (API) za provođenje različitih testova, od sveobuhvatnog testiranja do kontinuirane provjere novopredanog koda.
Korištenje umjetne inteligencije i RPA u testiranju softvera doista je uzbudljivo. Neke od očitih dobrih strana su ušteda vremena i novca. Međutim, stvarni potencijal leži u sposobnosti autonomnog izvršavanja koda koji testira, dijagnosticira i liječi se. Kada se tome doda činjenica da su generativni AI alati sposobni pisati kod, može se reći da stojimo na ponoru posebnog vremena u ljudskoj povijesti.
Kako se potražnja za bržim izdanjima softvera povećavala tijekom posljednjih nekoliko godina, CI / CD povećali su DevOps i Agile pristupe. Sada automatizacija testiranja RPA i umjetne inteligencije ima sličan utjecaj. Ova je situacija dovela do porasta alata za automatizaciju testova, od kojih ćemo neke istražiti u nastavku.
Najbolji alati za automatizaciju testova 2023. godine
Evo nekoliko najboljih alata za automatizaciju testova na tržištu.
Autificiraj
Autify je alat za automatizaciju testova koji pokreće umjetna inteligencija. Zahvaljujući intuitivnom korisničkom sučelju i značajkama bez koda, Autify omogućuje QA timovima testiranje unutar svog preglednika. Alat može rukovati web i mobilnim aplikacijama i ima umjetnu inteligenciju koja se sama liječi. Autify se neprimjetno integrira s CI / CD alatima, Jenkinsom, pa čak i Slackom.
AvoAssure
AvoAssure je alat za testiranje bez koda koji omogućuje potpunu automatizaciju testiranja za netehničke timove. Proizvod olakšava testiranje na više platformi na webu, stolnom računalu, mobilnom uređaju i još mnogo toga. Konačno, ima dobre značajke izvještavanja i puno mogućnosti integracije.
Čempres
Čempres je end-to-end okvir za automatizaciju testova koji se temelji na JavaScriptu. Izgrađen je kako bi olakšao testiranje web aplikacija. Jednostavnost je ključ čempresa, o čemu svjedoči njegova mršava građa i minimalne ovisnosti.
testRigor
testRigor je solidno cjelovito rješenje za testiranje. Alat za automatizaciju testiranja nije kod i podržava web, mobilne uređaje i API-jeve. Testovi su općenito brzi, stabilni i točni, a zahvaljujući funkcionalnosti na više platformi i više preglednika, postupno raste popularnost.
Dramski pisac
Dramaturg je još jedan popularan alat za automatizaciju testova izgrađen za sveobuhvatno testiranje web aplikacija. To je višeplatformski i podržava većinu rendering motora i više programskih jezika. Bacite na vrh njegov birač visual studio koda i značajku Mobile Emulator i možete vidjeti zašto mnogi programeri toleriraju njegov nedostatak jednostavnosti korištenja.
Iako pet alata koje smo gore naveli imaju sjajne značajke, nedostaje im snaga najsuvremenijeg rješenja koje kombinira RPA i automatizaciju testova.
ZAPTEST nudi najsuvremenije alate za automatizaciju testova i RPA. Obje funkcionalnosti dostupne su po fiksnoj cijeni s neograničenim licencama. Kako se krećemo prema hiperautomatizaciji i automatiziranom razvoju softvera, trajni alati za testiranje alata za stolna računala, preglednike i mobilne aplikacije igrat će ključnu ulogu za programere softvera i tvrtke koje stvaraju prilagođeni softver. ZAPTEST vam može pomoći na svakom koraku.
Budućnost umjetne inteligencije i RPA
Do sada bi trebalo biti jasno da su budućnost umjetne inteligencije i RPA isprepletene. Obje tehnologije omogućuju digitalnu transformaciju i omogućuju tvrtkama da rade više, brže i bolje, a istovremeno oslobađaju zaposlenike da se uključe u kreativne zadatke temeljene na vrijednosti.
Kako se putanja prema potpunoj automatizaciji nastavlja, uzbudljivo je razmišljati o tome kamo ide ova raketa. To odredište je hiperautomatija.
Hiperautomatizacija to je način razmišljanja. Opisuje izglede u kojima je svaki proces koji je moguće automatizirati automatiziran. Veliki dio ove budućnosti uključivat će RPA strojno učenje. Kako se poslovni svijet mijenja i postaje sve nepredvidljiviji, organizacije će morati postati agilnije kako bi ostale konkurentne. Hiperautomatizacija će omogućiti ove prilagodbe uz povećanje točnosti i produktivnosti, smanjenje pogrešaka i pružanje uvijek uključene korisničke usluge i personalizacije.
AI v RPA: Završne misli
Što se tiče škripanja, razlika između umjetne inteligencije i RPA može se sažeto sažeti. RPA oponaša ljudske akcije, dok AI oponaša ljudsku misao. Nijedan alat nije sposoban za 1:1 prikaze bilo ljudskih radnji ili misli, ali su dovoljno dobra replikacija da pomognu tvrtkama da automatiziraju zadatke brzinom, točnošću ili sposobnošću koja nadilazi tipične ljudske sposobnosti.
U svijetu ljudskih bića trebamo i razmišljanje i djelovanje. To je brak ovih načina postojanja koji je pomogao čovječanstvu da izgradi, stvori i napreduje. Slično možemo razmišljati o konvergenciji RPA i umjetne inteligencije.
Ukratko, umjetna inteligencija omogućuje nam da iskoristimo i proširimo moći RPA-e kako bismo postigli nove i uzbudljive mogućnosti.
