RPA-ն եւ AI-ն թվային վերափոխման հեղափոխության առաջին փուլում երկու հուզիչ եւ նորարարական IT-ներ են։ Երկու տեխնոլոգիաներն էլ վերափոխում են աշխատանքի աշխարհը՝ մեծացնելով աշխատողներին եւ բերելով արդյունավետության նոր դարաշրջան։ Սակայն, թեեւ RPA-ն եւ AI-ն ունեն բազմաթիվ նմանություններ եւ խաչմերուկի կետեր, դրանք տարբեր գործիքներ են իրենց իսկ ուժեղ եւ թույլ կողմերով:
Այս հոդվածը կբացահայտի ավտոմատացման եւ արհեստական ինտելեկտի տարբերությունը եւ ցույց կտա, թե որտեղ են դրանք օգտագործվում, ինչպես են աշխատում եւ ինչպես են հավաքվում, որպեսզի օգնեն ժամանակակից բիզնեսներին շարժվել դեպի ավտոմատացված ապագա:
ՌՊԱ-ի եւ AI-ի սահմանումները
Նախքան համապատասխան կիրառումների մեջ մտնելը եւ օգտագործել
Ռոբոտի պրոցեսի ավտոմատացման (RPA)
եւ Արհեստական բանականության (AI) դեպքերը, արժե երկու հասկացություններն էլ հիմնավորել սահմանումներով:
1. Ի՞նչ է RPA-ն:
Robotic Process Automation (RPA) տեխնոլոգիաների մի շարք է, որոնք օգնում են ավտոմատացնել կանխատեսելի, կանոնների վրա հիմնված բիզնես գործընթացները:
Բիզնես-աշխատանքային հոսքերը բաղկացած են բազմաթիվ առաջադրանքներից: Այս գործերից մի քանիսը պահանջում են մարդու որոշումներ կայացնել եւ դատել։ Սակայն շատերը կրկնվող են եւ կանխատեսելի ։ Այս երկրորդ կատեգորիան է, որ RPA-ն օգտագործվում է ավտոմատացնելու համար:
Այն ծրագրերի մեծ մասը, որոնք մենք սիրում եւ օգտագործում ենք այսօր, հիմնված է կանոնների վրա։ Համակարգիչները գերազանց են ինչպես արագության, այնպես էլ ճշգրտությամբ լավ սահմանված պատվերների կատարման մեջ: Քանի դեռ մենք նրանց տալիս ենք ճիշտ հրահանգներ, նրանք կարող են անդադար մշակել տեղեկատվությունը եւ կատարել առաջադրանքները:
ՌՊԱ-ն նույնն է: Սակայն, որտեղ այն գերազանցում եւ օգնում է բիզնեսներին, այդ նույն ֆունկցիաները ընդլայնելով տարբեր կիրառումների, համակարգերի եւ տվյալների բազաների վրա: Կարճ ասած՝ ՌՊԱ-ն փոխազդում է տարբեր կիրառությունների հետ այնպես, ինչպես մարդն է անում։ Այն կարող է ընդօրինակել սեղմումները, ստեղնաշարերը եւ մկնիկի շարժումները, որոնք տեղի են ունենում մարդ-համակարգիչ փոխազդեցության ժամանակ եւ անգիր են անում այդ գործողությունները որպես մի շարք քայլեր, որոնք կիրառվում են գրգռման կամ որոշակի վիճակի կատարման ժամանակ։
ՌՊԱ տեխնոլոգիայի օրինակներ
- ԱՊՀ ինտեգրացիա
- Cross-platform սքրիփթ
- Խաչաձեւ կիրառման սցենար
- Թվային ռոբոտներ կամ «բոտեր»
- GUI ձայնագրման գործիքներ
- No-code ինտերֆեյսներ
Ի՞նչ է AI-ն: 2.
Արհեստական բանականությունը (AI) տեխնոլոգիաների մի խումբ է, որը ընդօրինակում է մարդու գիտելիքը։ Այս հոգեկան առաջադրանքներից են՝ սովորելը, տրամաբանելը, ինքնակատարելագործումը, օբյեկտի ճանաչումը, որոշումների ընդունումը եւ կանխատեսումները։ Մինչ համակարգչային գիտության այս ճյուղը եղել է 1950-ականներից ի վեր, վերջին տասը-տասնհինգ տարիների ընթացքում այն լուրջ առաջընթաց է ապրել:
AI օգտագործվում է ամենուր: Մինչ Generative AI- ն, վարորդ չունեցող մեքենաները եւ վիրտուալ օգնականները, ինչպիսիք են Siri-ն եւ Alexa- ն, ձեռք են բերում վերնագրերը, այն նաեւ կարող է ավելի պրոսայական, բայց գործնական կիրառություններ, ինչպիսիք են կանխատեսող տեքստը, կիբեռանվտանգությունը, խարդախության պաշտպանությունը, որոնման համակարգերը, անհատականացված մարքեթինգը եւ առաջարկությունները եւ տվյալների վերլուծությունը:
Այն AI-ն, որն այժմ ունենք, սովորաբար կոչվում է Narrow AI: Կարճ ասած՝ այն ընդօրինակում է մարդկային ինտելեկտը նեղ տիրույթներում, օրինակ՝ Deepmind-ի AlphaGo կամ խոսքի ճանաչման տարբեր ծրագրեր։ Սակայն ապագայում կանխատեսվում է, որ AI-ն կտեղափոխվի մասնագիտացումից դեպի ավելի ընդհանուր ինտելեկտ, որը կարող է կատարել ավելի լայն առաջադրանքներ։
ԱԻ տեխնոլոգիաների օրինակներ
- Բնական լեզվի մշակում
- Մեքենայական ուսուցում
- Խորը ուսում
- Համակարգչային տեսողության տեխնոլոգիա
- Նախահաշվային վերլուծություն
- Գեներացնող AI
3. RPA vs AI vs ML
Այս տեխնոլոգիաների միջեւ բավականին մեծ շփոթություն է առաջանում, եւ որոշ մարդկանց հետաքրքրում է, թե ինչ կապ գոյություն ունի ռոբոտների պրոցեսի ավտոմատացման եւ մեխանիզմների ուսումնասիրության միջեւ։
Պարզության համար մեքենայական ուսուցումը (ML) արհեստական բանականության տեսակ է։ Այս տեխնոլոգիան օգտագործում է ալգորիթմներ եւ վիճակագրական մոդելներ, որպեսզի գտնի մեծ տվյալների հավաքածուներում օրինաչափություններ: Այնտեղից այն կարող է արժեքավոր մտքեր բերել կամ կանխատեսումներ անել ։ Հիմնական Robotic Process Automation vs Machine Learning տարբերություններն այն են, որ RPA-ն բացահայտորեն առաջնորդվում է, մինչդեռ ML-ն ազատ է տվյալների մշակման իր սեփական եղանակները բացահայտելու համար։
Ռոբոտ պրոցեսոր ավտոմատացման մեքենայում սովորելը հնարավոր է, երբ RPA գործիքները լրացվում են AI- ով: Արդյունքում, երբ օգտագործվում են միասին, RPA եւ Machine Learning- ը ավտոմատացման տարածության մեջ ամենահետաքրքիր հորիզոններից մեկն է:
ԱԻ եւ ՌՊԱ-ի կիրառությունները
Մակերեսային մակարդակում RPA-ն եւ AI-ն շատ նմանություններ ունեն այն հարցում, թե ինչպես է տեխնոլոգիան կիրառվում բիզնես միջավայրում: Երկու գործիքներն էլ մտահոգում են մարդկանց աշխատողներին ընդլայնելն ու մեծացնելը, ինչպես նաեւ բիզնեսին ավելի արդյունավետ, ճշգրիտ եւ արդյունավետ դառնալը։
1. ԱԻ-ի կիրառությունները
ԱԻ-ն օգտագործվում է տարբեր ոլորտներում մի քանի ուշագրավ ձեւերով, այդ թվում՝
- Նախահաշվային վերլուծություն
- Ինքնագնաց մեքենաներ
- Դեմքի ճանաչման ծրագիր
- Կիբեռանվտանգություն
- Անհատականացում
- Մարքեթինգի ավտոմատացում
- Դեղագործական դեղերի դիզայն
- Խարդախության հայտնաբերում
- Հաճախորդների սպասարկման չատբոտեր
2. ՌՊԱ-ի դիմումները
RPA-ն
լայն տարածում է գտել բիզնես համայնքում, քանի որ կարող է կատարել տարբեր աշխատանքներ, ինչպիսիք են.
- Հաճախորդ եւ աշխատող նավարկություն
- Հաշվետվությունների ստեղծում
- Տվյալների մուտքը եւ միգրացիան
- Ավտոմատացված ծրագրային ստուգում
- Աշխատանքի կամ կրեդիտի ստուգում
- Դիմորդների հետապնդման համակարգեր
- KYC ավտոմատացում
AI-ի եւ RPA-ի այս կիրառությունները սառցաբեկորի գագաթնակետն են։ Երկու տեխնոլոգիաներն էլ ընդունվել են տարբեր ձեռնարկություններում, որպեսզի օգնեն ավտոմատացնել անվերջանալի քանակությամբ առաջադրանքներ՝ արդյունավետությունն ու ճշգրտությունը բարձրացնելու համար։
AI եւ RPA: Տարբերություններ եւ նմանություններ
RPA-ի եւ AI-ի միջեւ շատ է խաչմերուկը, սակայն կան որոշ կարեւոր տարբերություններ, որոնք դուք պետք է իմանաք:
Ո՞րն է AI-ի եւ RPA-ի տարբերությունը:
1. Զարգացում
AI եւ RPA դիտարկման լավագույն եղանակներից մեկը յուրաքանչյուր ծրագրի ետեւում կանգնած զարգացման տարբեր գործընթացներն են:
RPA-ն ընթացքի մեջ է: Մշակողները քարտեզագրում են այն առաջադրանքները, որոնք ցանկանում են ավտոմատացնել եւ քայլերը վերածել համակարգչային սցենարի, որը կատարում է առաջադրանքները:
AI-ն տվյալների վրա հիմնված է: Այն օգտագործում է մեքենայական ուսումնասիրություն, որպեսզի գտնի մեծ տվյալների բազաներում օրինաչափություններ, որոնք վարժեցված են արդյունահանման համար: Երբ այս ալգորիթմները լավ են գործում, նրանք կարող են նոր ներդրումներ կատարել եւ մշակել նոր տվյալներ հարցերին պատասխանելու, կանխատեսումներ անելու կամ գործողություններ հրահրելու համար։
2. Մտածել vs անել
Արհեստական բանականության եւ ավտոմատացման միջեւ տարբերությունը արտահայտելու միջոցներից մեկը մտածողությունը համեմատելն է՝ ընդդեմ անելու։
ՌՊԱ-ն կատարում է իր առաջադրանքները, ինչպես հավատարիմ ձիավորը: Մտածելու կարիք չկա, դա պարզապես պետք է անել:
Ի հակադրություն դրան՝ AI-ն օգտագործում է մարդու մտածողության նման իմացական պրոցեսները։ Այն կարող է կարդալ էլեկտրոնային փոստը եւ չկառուցված տվյալների այլ ձեւեր, որպեսզի ստանա իմաստ կամ գտնի տվյալների կաղապարներ, որպեսզի ծաղրի մտքերն ու նույնիսկ կանխատեսումները։ Ավելին, Machine Learning-ի օգտագործման միջոցով AI գործիքները կարող են անընդհատ յուրացնել նոր տեղեկատվությունը, դասեր քաղել սցենարներից եւ ժամանակի ընթացքում կատարելագործվել:
3. Մուտքի արգելք
ՌՊԱ-ն հասել է համատարած որդեգրման, քանի որ այն ծախսարդյունավետ է, արագ է իրականացվում եւ ունի ծանծաղ ուսուցման թեքություն:
Ի տարբերություն նրանց՝ AI-ն շատ տեխնիկական է, դժվար է մարզվել եւ մեծ մասամբ թանկ է, քանի որ ապավինում է հսկայական տվյալների հավաքածուներին։
4. Աշխատանքային միջավայրում կիրառման
RPA-ն ունի մի քանի օգտագործման դեպքեր, ինչպիսիք են տվյալների մուտքը, կայքերի մոնտաժը եւ invoice-ի մշակումը: Սակայն, լավագույնս հարմար է կանխատեսելի առաջադրանքները շատ կոնկրետ քայլերով:
Մյուս կողմից, AI-ն կարող է կատարել ավելի լայն պարտականություններ, ինչպիսիք են տվյալների բարդ մշակումը, խելացի որոշումների կայացումը եւ նույնիսկ բովանդակության ստեղծումը:
Որո՞նք են AI-ի եւ RPA-ի նմանությունները:
1. Ավտոլվացման
Ե՛վ ՌՊԱ- ն, եւ՛ AI- ը ավտոմատացնում են առաջադրանքները, որոնք ավանդաբար կատարվում էին մարդկային օպերատորների կողմից: Թեեւ նրանք տարբեր տեխնոլոգիաներ են օգտագործում եւ իրենց պարտականությունները կատարում են իրենց ձեւով, սակայն երկուսն էլ նվազեցնում են մարդկանց բեռը։
Ամփոփելով այս երկու գործիքները՝ երկու գործիքներն էլ ունակ են եւ՛ փոխարինել մարդկային աշխատանքին, եւ՛ մեծացնել աշխատողներին՝ մեքենայացնելով տեղեկատվական տեխնոլոգիաների առաջադրանքները։
2. Ինտեգրում
ՌՊԱ-ն եւ ԱԻ-ն կարող են ինտեգրվել գործող բիզնես համակարգերին՝ ընդլայնելու իրենց հնարավորությունները, բիզնեսն ավելի արդյունավետ դարձնելու եւ նույնիսկ ժառանգական համակարգերի կյանքը երկարացնելու համար:
3. Սխալի նվազեցում
Ե՛վ ԱԻ-ն, եւ՛ ՌՊԱ-ն նշանակալի խաղացողներ են մարդկային սխալների դեմ պայքարում: Բիզնես գործընթացները մեխանիզացնելով՝ բիզնեսները կարող են նվազեցնել դրամական եւ հեղինակային ծախսերը, որոնք առաջանում են կանխարգելիչ սխալների արդյունքում,
ԱԻ եւ ՌՊԱ. Ուժեղ եւ թույլ կողմերը
Ոչ մի գործիք կատարյալ չէ։ Եթե ցանկանում եք բացել ավտոմատացման առավելությունները, ապա պետք է հասկանալ RPA-ի եւ AI-ի ուժեղ եւ թույլ կողմերը:
1.AI ուժեղ եւ թույլ կողմերը
Եկեք ուսումնասիրենք ավտոմատացման համար AI-ի որոշ պրովիսներ եւ cons
AI ուժեղացումներ
- Կարող է սովորել աշխատանքի
- RPA-ից ավելի ճկունություն է առաջարկում
- Կարող է մշակել չկառուցված տվյալներ
AI-ի թույլ կողմերը
- Զարգանալու համար թանկ է
- Իրականացումը խիստ տեխնիկական է
- Պահանջում է հսկայական տվյալների բազաներ մարզելու համար
2. ՌՊԱ-ի ուժեղ եւ թույլ կողմերը
Եկեք ուսումնասիրենք ՌՊԱ-ի որոշ պրովիզորներ եւ կոնսերվացումներ ավտոմատացման համար
ՌՊԱ-ի ամրությունները
- Ճշգրտորեն ավտոմատացնում է բարձր ծավալի առաջադրանքները
- Ծախսարդյունավետ
- Արագ եւ հեշտ է իրականացնել
ՌՊԱ-ի թուլությունները
- Դժվար է մասշտաբով
- Չի կարող մշակել չկառուցված տվյալներ
- Միայն հարմար է նեղ առաջադրանքների համար
ՌՊԱ եւ AI դեպքերի ուսումնասիրություններ
Թերեւս ցանկացած տեխնոլոգիայի ազդեցությունը եւ հնարավորությունները հասկանալու ամենահեշտ միջոցը դեպքերի ուսումնասիրություններն են։ Այստեղ մենք ներկայացնում ենք դեպքերի ուսումնասիրություններ եւ՛ RPA- ի, եւ՛ AI- ի համար, որպեսզի ցույց տանք, թե ինչպես կարող են նրանք օգնել ձեր բիզնեսին:
1. ՌՊԱ դեպքերի ուսումնասիրություն
Ամն-ի լավագույն 30 բանկը, որի ակտիվները 150 մլրդ դոլարից հյուսիս էին, շատ աշխատանքային ժամեր էր ծախսում վարկային գործընթացների վրա, ներառյալ տվյալների մուտքը, փաստաթղթերի մշակումը, տվյալների ստուգումը եւ այլն: Բացի ձեռքի աշխատանքներից, այդ աշխատանքների ներհոսքը նույնպես ենթակա էր մարդկային սխալների։ Բանկն աշխատել է Ernst &Young-ի հետ՝ գտնելով արտադրողականությունը բարելավող լուծում:
Նրանք օգտագործեցին ՌՊԱ-ի մի լուծում, որը կարող էր անխսելիորեն միացնել իրենց գոյություն ունեցող IT ենթակառուցվածքների մեջ՝ վարկային հետ կապված ձեռնարկային առաջադրանքներ կատարելու համար։ Արդյունքները ապշեցուցիչ էին, այդ թվում՝ արդյունավետության 2-3x բարձրացումը, 1 միլիոն դոլար խնայողությունները եւ սխալների ամբողջական վերացումը։
2. ՌՊԱ արհեստական բանականության դեպքի ուսումնասիրություն
Էքսպիոն առողջություն է Գայթերսբուրգում( Մերիլենդ) հիմնված առողջապահական ծախսերի կառավարման լուծում: Նրանք իրենց բժշկական ապահովագրության հաճախորդներին օգնում են պահանջների կառավարման մասին տեղեկություններ ստանալ մի արդյունաբերության մեջ, որը հայտնի է փոփոխական գինով եւ շորթմամբ։ Նրանց աշխատանքային շրջանառությունը ձեռքով էր, իսկ երաշխավորները պահանջներ էին ուղարկում թե՛ էլեկտրոնային, թե՛ թղթի տեսքով։ Այս ձեւով մշակելու պահանջները իրենց թիմը սահմանափակեց օրական մոտ 75 պահանջներով։
Մեկ պահանջի ժամանակը կրճատելը խնդիր էր ։ Սակայն քանի որ տվյալները կազմակերպված չէին, ՌՊԱ-ի տիպիկ լուծումը չէր աշխատի։ Նրանց անհրաժեշտ էր մի լուծում, որն ավելի էր մեծացվում AI-ով, մասնավորապես, օպտիկական տառերի ճանաչման եւ բնական լեզվի մշակման միջոցով։
Կիրառելով RPA + AI ծրագիրը, նրանք փոխակերպեցին թղթային պահանջները PDF-ների, հանելով համապատասխան տվյալները նախքան իրենց ներքին համակարգին թանկարժեք տեղեկատվություն ուղարկելը: Արդյունքում ամեն օր իրենց մշակած պահանջների թիվը 600% աճեց։
Ինչպե՞ս ընտրել RPA-ի եւ AI-ի միջեւ:
RPA-ի եւ AI-ի միջեւ ընտրությունն ավելի քիչ վերաբերում է երկու տեսակի տեխնիկայի միջեւ տեղի ունեցող պայքարին եւ ավելին այն մասին, թե ինչ գործընթացներ են անհրաժեշտ ավտոմատացնելու համար: RPA-ն լավագույն ընտրությունն է, երբ դուք ունեք ստանդարտացված աշխատանքային հոսքեր, մինչդեռ AI-ն ավելի լավ է սցենարների համար, որտեղ ամեն ինչ մի փոքր անհասկանալի է:
Այսպիսով, ավելի լավ հարց է առաջանում. «Ո՞ր իրավիճակներն են լավագույնը ՌՊԱ-ի համար, եւ որոնք են լավագույնը AI-ի համար»:
Լավագույն մոտեցումն այստեղ այն է, որ մտածեք գոյություն ունեցող աշխատանքային հոսքի գործընթացի մասին, որը դուք ցանկանում եք ավտոմատացնել: Վիզուալացնել այն կամ քարտեզագրել՝ գործընթացը կոտրելով քայլերի: Եկեք մի քանի օրինակ բերենք, որպեսզի լուսաբանենք այդ միտքը։
Ուրվագիծ 1
Դուք զբաղված շինարարական ֆիրմայի հաշվապահ եք: Ձեր օրվա ամենաժամանակակից մասերից մեկը ներառում է ծախսերի գրանցումը եւ շինարարների փոխհատուցումը՝ աշխատանքներն ավարտին հասցնելու համար գնված իրերի դիմաց։ Աշխատողները պետք է վերբեռնեն իրենց ծախսերը վեբ կայքի պորտալում, որտեղ դուք գրանցում եք դրանք եւ թարմացնում եք աշխատավարձի հաշվետվությունը, որպեսզի արտացոլեն այդ թվերը:
Օգտագործեք RPA
Այստեղ քայլերը կանխատեսելի են, եւ տվյալները կառուցված են: Քայլերը կարող են նման տեսք ունենալ։
- Երբ կապալառուները վերբեռնում են ծախսերի հաշվետվությունը, դա խթանում է բոտը
- Բոտը բացում է ծախսերի թերթիկը եւ հետ է վերցնում տվյալները
- բոտը գրանցում է գումարը եւ նպատակը եւ թղթադրամները կազմում է համապատասխան հաշվի
- Բոտը նաեւ բացում է աշխատավարձի ծրագրային ապահովումը եւ գումարը վարկավորում է հաշտարարի հաշվեհամարին:
Դրվագ 2
Կրկին դուք հաշվապահ եք շինարարական զբաղված ֆիրմայում: Դուք ունեք մի քանի հաշիվ տարբեր շինարարական մատակարարների հետ: Ամսվա վերջում նրանք ձեզ էլփոստի միջոցով ուղարկում են հաշիվներ: Սակայն յուրաքանչյուր ֆիրմա ունի իր ինվոյսային մոդելները, այսինքն՝ տվյալները չեն ծրագրված։
Օգտագործել AI
AI-ն տարբեր տեխնոլոգիաների համար նախատեսված անձրեւանոց տերմին է, որոնցից երկուսը՝ Օպտիկական տառի ճանաչման եւ բնական լեզվի մշակման համար։ Այս տեխնոլոգիաների միջեւ դուք կարող եք կարդալ եւ հասկանալ այն հաշիվները, որոնք հայտնվում են ձեր էլփոստում եւ վերածել դրանք կառուցված տվյալների: Երբ ձեր AI-ն ինֆորմացիան վերածում է կառուցված թերթիկի, դուք կարող եք օգտագործել RPA-ն, որպեսզի ավարտին հասցնեք առաջադրանքը եւ գրանցեք կամ նույնիսկ մշակեք հաշիվները։
Ե՞րբ օգտագործել RPA-ն եւ ե՞րբ օգտագործել AI-ն պրոցեսորային ավտոմատացման ստուգման համար
Ահա արագ ստուգման ցուցակը, որը կօգնի ձեզ հասկանալ, թե որ գործընթացներն են լավագույնը RPA-ի համար եւ որոնք են լավագույնը AI-ի համար:
Օգտագործեք RPA.
- Երբ աշխատանքային առաջադրանքները լինում են բարձր ծավալով, կանխատեսելի եւ կանոնների վրա հիմնված
- Երբ տվյալների մուտքագրումը ներառում է կառուցված տվյալներ
- Երբ գործընթացի արդյունքները կարող են որոշվել գործընթացի սկզբում
Օգտագործեք AI.
- Երբ պրոցեսները խիստ փոփոխական են եւ պահանջում են ճանաչման ինչ-որ ձեւ, օրինակ՝ բարդ որոշումներ կայացնելիս
- Երբ տվյալների մուտքագրումը ենթադրում է չկառուցված տվյալներ
- Երբ աշխատանքային հոսքի ելքը անհնար է կանխատեսել գործընթացի սկզբում
AI-ն կփոխարինի ՌՊԱ-ին?
Լրատվամիջոցների եւ որոշ վերլուծաբանների մեջ համառ պատմություն կա այն մասին, որ ԱԻ-ն անխափան ուժ է, որը գալիս է ամեն ինչ փոխարինելու, այդ թվում նաեւ մարդկային աշխատողներին։ Ուրեմն, ի՞նչ է սա նշանակում ՌՊԱ-ի համար: Կփոխարինի՞ նաեւ ԱԻ-ն:
Ցանկացած կանխատեսում, որ AI-ն կփոխարինի RPA-ին, կախված է համապատասխան տեխնոլոգիաների վերաբերյալ թյուրիմացություններից։ Ինչպես հստակեցրինք այս հոդվածում, մինչդեռ երկու տեխնոլոգիաներն էլ ունեն շատ կետեր, դրանց մասին մտածելը, որպես մրցակցող գործիքներ, սխալ է:
Թերեւս շփոթության մի մասը պայմանավորված է նրանով, որ AI-ն կարող է ավելացնել RPA-ն։ Սակայն դա տարբերվում է նրան փոխարինելուց: Նույն երակներում RPA պրոցեսորները կարող են ավելի հստակեցվել AI-ի կողմից, սակայն ենթաբաժինը դեռեւս RPA-ն է:
Այսպիսով, թեեւ AI-ն կարող է փոխարինել բազմաթիվ մարդկային առաջադրանքների, այդ թվում նաեւ պարտականությունների, որոնք սովորաբար կատարում են ՌՊԱ բոտերը, սակայն ավելի հավանական է, որ տեխնոլոգիաները կաշխատեն միասին ապագայում, քան կփոխարինեն միմյանց։
ՌՊԱ-ն հիպերաուտոմիա տանող ճանապարհի առաջին քայլն է: Այդ նպատակակետին հասնելու համար անհրաժեշտ կլինեն AI տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են Machine Learning-ը եւ տվյալների վերլուծությունը: Թեեւ ԱԻ-ն կարեւոր դեր կխաղա ավտոմատացման համար ավելի բարձր կարգի մտածողության օգուտները հասցնելու հարցում, առաջադրանքներն ինքնին կկատարվեն ՌՊԱ բոտերի կողմից: AI-ն կսրբի եւ կուղղի RPA-ն, այլ ոչ թե կփոխարինի այն:
Ապագան ռոբոտային պրոցեսների ավտոմատացումը չէ vs AI; դա ռոբոտատեխնիկական պրոցեսների ավտոմատացում եւ AI.
Որտեղ են AI եւ RPA Converge
Գոյություն ունի Ալբերտ Այնշտայնի հայտնի մեջբերումը, որը գնում է՝
«Համակարգիչներն աներեւակայելի արագ են, ճշգրիտ եւ հիմար։ Մարդկային էակներն աներեւակայելի դանդաղ են, անճշտ ու փայլուն: Միասին նրանք երեւակայությունից վեր հզոր են»։
Այս մեջբերումը հասնում է այն բանին, թե համակարգիչներն ինչ են անում, մինչդեռ ընդգծում են դրանց սահմանափակումները։ Երբ խոսքը վերաբերում է ավելի բարձր կարգի մտածելակերպին, օրինակ՝ ստեղծագործականությանը, վերացական դատողություններին կամ բարդ որոշումներ կայացնելուն, կամ հիմնականում այն ամենին, ինչը չի ներառում ռոտե, քայլ առ քայլ հրահանգների հետեւելը, համակարգիչները չեն կարող մրցակցել մարդկային մտքի հետ: Շատ առումներով AI-ն փորձում է կամրացնել մարդկանց եւ համակարգիչների միջեւ եղած անդունդը եւ ստեղծել համագործակցություն, որը միավորում է երկու աշխարհի լավագույններին։
Այն աներեւակայելի ուժը, որի մասին խոսել է Այնշտայնը, առկա է ԱԻ եւ ՌՊԱ հարաբերություններում: AI-ի ունակությունը՝ կրկնօրինակելու մարդկային ճանաչման տարբեր կողմերը, երբ զուգակցվում է RPA-ի արագության եւ ճշգրտության հետ, այն վայրն է, որտեղ երկու գործիքներն էլ համախմբվում են: Այն, ինչ ՌՊԱ-ն կարող էր հասնել, մի ժամանակ գծված էր այնպիսի կետերում, որոնք պահանջում էին մարդու որոշումներ կայացնել։ Սակայն AI-ով այս համակարգերի ընդլայնումը հեռացնում է այդ սահմանները, ինչը հնարավորություն է տալիս բիզնեսներին ավտոմատացնել ավելի լայն առաջադրանքներ եւ բացել ավելի շատ օգուտներ։
Երբ RPA-ն եւ AI-ն միավորվում են իրար, նրանք ստեղծում են երրորդ տեխնոլոգիական կատեգորիան, որը կոչվում է Intelligent Automation (IA) կամ Intelligent Process Automation (IPA)։ Այս «երկու աշխարհներից լավագույնը» սցենարում բիզնեսները կարող են օգտագործել RPA գործիքներ, որոնք կարող են սովորել իրենց միջավայրից Machine Learning (ML) միջոցով:
Խնդիրն այն է, որ դուք կարող եք մեծացնել այն պրոցեսի բարդությունը, որը ցանկանում եք ավտոմատացնել, քանի որ AI-ն օգնում է հեռացնել որոշ խոչընդոտներ, օրինակ՝ գործ ունենալ չկառուցված տվյալների հետ կամ որոշումներ կայացնել։
ԱԻ եւ ՌՊԱ-ի կոնվերսիայի ամենահետաքրքիր ոլորտներից մեկը թեստային ավտոմատացումն է
. Մեր ավելի ու ավելի թվայնացված աշխարհում ծրագրային եւ շարժական ծրագրերը կշարունակեն բարելավել բիզնեսը: Նույնիսկ 20 տարի չի անցել այն ժամանակից, երբ սմարթֆոնները սովորական դարձան: Այդ ընթացքում նրանք հեղափոխել են մեր կյանքը՝ թույլ տալով մեզ մնալ կապի մեջ եւ աշխատել նորովի:
Այս առաջընթացի բանալին ծրագրային ապահովման մշակումն է: Սակայն դա հայտնի ժամանակատար եւ թանկարժեք գործընթաց է: AI-ի եւ RPA-ի կողմից լիցքավորված թեստային ավտոմատացման գործիքները կարող են օգնել նվազեցնել ժամանակն ու գումարը, որպեսզի ապրանքները շուկա հասնեն:
Ինչպես են կատարելագործվում թեստային ավտոմատացումը AI-ի եւ RPA-ի կողմից
Ծրագրային ապահովման փորձարկման ավտոմատացում օգտագործվել է որպես ձեռնարկության գործընթաց: Այն թանկ էր եւ ժամանակատար եւ, ի վերջո, ավելացավ զարգացման կյանքի ցիկլին։ Սակայն դա այնքան վճռորոշ փուլ է, որ քարոզիչներն ու զարգացնողները այլընտրանք չունեին, բացի ռեսուրսները սուզվել այդ պրոցեսի մեջ։ Մինչ այս խնդիրներն ու դրանց ախտանիշներն այսօր էլ առկա են, ծրագրային թեստային ավտոմատացումը հրաշալի լուծում է տալիս:
Թեստային ավտոմատացումը ենթադրում է մասնագիտացված ծրագրային ապահովման կիրառումը համակարգչային ծրագրերի հաստատումը եւ փորձարկումը: Այն սովորաբար օգտագործում է գրաֆիկական օգտագործողի ինտերֆեյսներ (GUIs) եւ կիրառական ծրագրավորման ինտերֆեյսներ (APIs) տարբեր թեստեր կատարելու համար՝ վերջից մինչեւ վերջ փորձարկումից մինչեւ նոր հանձնված կոդի շարունակական վավերացումը։
Ծրագրային ապահովման փորձարկման ժամանակ AI եւ RPA-ի օգտագործումը իսկապես հուզիչ է: Ակնհայտ թերություններից մի քանիսը ժամանակ եւ փող խնայելն է ։ Սակայն իրական պոտենցիալը կայանում է նրանում, որ հնարավոր է ինքնուրույն իրականացնել այն կոդը, որը ստուգում է, ախտորոշում եւ բուժում։ Երբ ավելացվում է այն փաստը, որ Generative AI գործիքները ունակ են գրել կոդը, արդար կլինի ասել, որ մենք կանգնած ենք մարդկության պատմության մեջ հատուկ ժամանակի գագաթնակետին:
Քանի որ վերջին մի քանի տարիների ընթացքում ավելի արագ ծրագրային թողարկումների պահանջարկը մեծացավ, DevOps-ը եւ Agile-ի մոտեցումները մեծացան CI/CD-ի կողմից։ Այժմ RPA եւ AI փորձարկման ավտոմատացման կայանը նման ազդեցություն է թողնում: Այս իրավիճակը հանգեցրել է փորձարկման ավտոմատացման գործիքների աճին, որոնցից մի քանիսը մենք կքննենք ստորեւ:
2023թ. լավագույն փորձարկման ավտոմատացման գործիքներ
Ներկայացնում ենք թեստային ավտոմատացման լավագույն միջոցներից մի քանիսը շուկայում:
Աուտիֆիկ
Autify- ը AI-ով աշխատող փորձարկման ավտոմատացման գործիք է: Շնորհիվ ինտուիտիվ UI եւ ոչ կոդային առանձնահատկությունների Autify թույլ է տալիս QA թիմերին փորձարկել իրենց բրաուզերի ներսում: Գործիքը կարող է վարել վեբ եւ բջջային ծրագրեր եւ ունի ինքնաբուժում AI: Autify-ը անխոս ինտեգրում է CI/CD գործիքները, Ջենկինսը եւ նույնիսկ Slack-ը:
AvoAssure
AvoAssure- ը ոչ կոդով փորձարկման գործիք է, որը հնարավորություն է տալիս ոչ տեխնիկական թիմերի համար վերջնական փորձարկման ավտոմատացում: Ապրանքը հեշտացնում է խաչաձեւ պլատֆորմի փորձարկումը web, աշխատասեղանի, բջջային եւ այլ: Ի վերջո, այն ունի լավ հաշվետվությունների առանձնահատկություններ եւ ինտեգրման շատ տարբերակներ:
Կիպրես
Cypress- ը վերջից վերջ փորձարկման ավտոմատացման շրջանակ է, որը հիմնված է JavaScript- ի վրա: Այն կառուցվել է, որպեսզի վեբ դիմումների ստուգումը հեշտ լինի: Պարզությունը Կիպրեսի բանալին է, որը վկայում է նրա հենվածքի կառուցման եւ նվազագույն կախվածության մասին։
թեստՌիգոր
testRigor-ը պինդ վերջից մինչեւ վերջ փորձարկման լուծույթ է: Փորձարկման ավտոմատացման գործիքը ոչ կոդավորված է եւ աջակցում է վեբ, բջջային եւ APIs. Թեստերը հիմնականում արագ են, կայուն եւ ճշգրիտ, եւ շնորհիվ իր cross-platform եւ cross-browser ֆունկցիոնալության, այն աստիճանաբար աճում է հայտնիության մեջ:
Թատերագիր
Playwright- ը եւս մեկ հայտնի փորձարկման ավտոմատացման գործիք է, որը կառուցված է վերջից վերջ վեբ-ծրագրերի փորձարկման համար: Այն cross-platform է եւ աջակցում է ամենաշատը rendering շարժիչներ եւ բազմաթիվ ծրագրավորման լեզուներ: Նետեք վերեւում իր Visual Studio Code ընտրողի եւ Mobile Emulator առանձնահատկությունը, եւ դուք կարող եք տեսնել, թե ինչու են շատ զարգացնողներ հանդուրժում դրա բացակայությունը օգտագործող-friendliness:
Թեեւ վերը թվարկված հինգ գործիքները ունեն մեծ առանձնահատկություններ, դրանք չունեն պետական լուծման ուժ, որը միավորում է եւ՛ RPA, եւ՛ Test Automation- ը:
ZAPTEST առաջարկում է նորագույն փորձարկման ավտոմատացման եւ ՌՊԱ գործիքներ: Երկու ֆունկցիաներն էլ հասանելի են անսահմանափակ լիցենզիա ունեցող ֆիքսված գնով: Երբ մենք շարժվենք դեպի հիպերաուտոմիա եւ ավտոմատացված ծրագրային ապահովման զարգացում, աշխատասեղանի, բրաուզերի եւ բջջային ծրագրերի գործիքների դիմացկուն փորձարկման գործիքները վճռորոշ դեր կխաղան ծրագրային ապահովման մշակողների եւ բիզնեսների համար, որոնք ստեղծում են bespoke ծրագիր: ԶԱՊՏԵՍՏԸ կարող է օգնել ձեզ ճանապարհի յուրաքանչյուր քայլում:
ԱԻ-ի եւ ՌՊԱ-ի ապագան
Այս պահին պետք է հստակ լինի, որ ԱԻ եւ ՌՊԱ-ի ապագան միահյուսված է: Երկու տեխնոլոգիաներն էլ հնարավորություն են տալիս թվային վերափոխման եւ թույլ են տալիս ընկերություններին ավելի ջանասիրաբար, ավելի արագ եւ ավելի լավ աշխատել՝ միաժամանակ ազատելով աշխատողներին ստեղծագործական, արժեքային առաջադրանքներ կատարելու համար։
Մինչ ամբողջական ավտոմատացման ուղին շարունակվում է, հուզիչ է մտածել, թե ուր է ընթանում այս հրթիռը: Այդ նպատակակետը հիպերաուտոմիա է։
Հիպերավտոմատիկա մտածելու ձեւ է: Այն նկարագրում է մի հեռանկար, որտեղ ավտոմատացված է յուրաքանչյուր գործընթաց, որը հնարավոր է ավտոմատացնել։ Այս ապագայի մեծ մասը կներառի RPA մեքենաների ուսուցումը: Քանի որ բիզնես աշխարհը փոխվում է եւ դառնում է ավելի անկանխատեսելի, կազմակերպությունները պետք է ավելի ճկուն դառնան մրցակցության մեջ մնալու համար։ Hyperautomation-ը հնարավորություն կտա այդ շտկումները՝ միաժամանակ բարձրացնելով ճշգրտությունն ու արտադրողականությունը, նվազեցնելով սխալները եւ ապահովելով մշտապես հաճախորդների սպասարկում եւ անհատականացում:
AI v RPA: Վերջին մտքերը
Ինչ վերաբերում է ճգնաժամին, ապա AI-ի եւ RPA-ի տարբերությունը կարելի է հակիրճ ամփոփել։ ՌՊԱ-ն ընդօրինակում է մարդկային գործողությունները, մինչդեռ AI-ն ընդօրինակում է մարդկային միտքը: Ոչ մի գործիք ունակ չէ 1:1 ներկայացնել ո՛չ մարդկային գործողությունները, ո՛չ մտքերը, սակայն դրանք բավականաչափ լավ կրկնօրինակում են, որպեսզի օգնեն բիզնեսներին ավտոմատացնել առաջադրանքները արագ, ճշգրտությամբ կամ կարողությամբ, որոնք գերազանցում են մարդկային տիպիկ ունակություններին:
Մարդկային աշխարհում մենք եւ՛ մտածողության, եւ՛ գործողությունների կարիք ունենք: Այս ձեւերի ամուսնությունն է, որ օգնել է մարդկությանը կառուցել, ստեղծել եւ բարգավաճել: Մենք կարող ենք նմանապես մտածել ՌՊԱ-ի եւ AI-ի փոխկապակցվածության մասին:
Կարճ ասած՝ AI-ն թույլ է տալիս օգտագործել եւ ընդլայնել ՌՊԱ-ի լիազորությունները՝ հասնելու նոր եւ հետաքրքիր հնարավորությունների:
