RPA i AI to dwie ekscytujące i innowacyjne aplikacje IT, które stoją na czele rewolucji transformacji cyfrowej. Obie technologie zmieniają świat pracy, wspomagając pracowników i zapoczątkowując nową erę produktywności. Jednak choć RPA i AI mają wiele podobieństw i punktów stycznych, są to odrębne narzędzia z własnymi mocnymi i słabymi stronami.
W tym artykule zbadamy różnicę między automatyzacją a sztuczną inteligencją i pokażemy, gdzie są one używane, jak działają i jak łączą się, aby pomóc nowoczesnym firmom przejść do zautomatyzowanej przyszłości.
Definicje RPA i sztucznej inteligencji
Zanim przejdziemy do poszczególnych zastosowań i przypadków użycia
Robotic Process Automation (RPA)
i sztucznej inteligencji (AI), warto ugruntować obie koncepcje definicjami.
1. Czym jest RPA?
Robotic Process Automation (RPA) to zestaw technologii, które pomagają zautomatyzować przewidywalne, oparte na regułach procesy biznesowe.
Biznesowe przepływy pracy składają się z wielu zadań. Niektóre z tych zadań wymagają podejmowania decyzji i oceny sytuacji przez człowieka. Wiele z nich jest jednak powtarzalnych i przewidywalnych. To właśnie ta druga kategoria jest wykorzystywana do automatyzacji RPA.
Duża część oprogramowania, które kochamy i używamy dzisiaj, jest oparta na regułach. Komputery doskonale radzą sobie z wykonywaniem dobrze zdefiniowanych poleceń, zarówno pod względem szybkości, jak i dokładności. Tak długo, jak dajemy im odpowiednie instrukcje, mogą nieustannie przetwarzać informacje i wykonywać zadania.
RPA jest taka sama. Jednak to, w czym się wyróżnia i pomaga firmom, to rozszerzanie tych samych funkcji na różne aplikacje, systemy i bazy danych. Krótko mówiąc, RPA wchodzi w interakcje z różnymi aplikacjami w sposób, w jaki robi to człowiek. Może naśladować kliknięcia, naciśnięcia klawiszy i ruchy myszy, które występują podczas interakcji człowiek-komputer i zapamiętywać te działania jako serię kroków, które są wdrażane po spełnieniu wyzwalacza lub określonego warunku.
Przykłady technologii RPA
- Integracja API
- Skryptowanie międzyplatformowe
- Skrypty między aplikacjami
- Cyfrowe roboty lub “boty”
- Narzędzia do nagrywania GUI
- Interfejsy bez kodu
2. Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI) to zestaw technologii, które naśladują ludzkie poznanie. Niektóre z tych zadań umysłowych obejmują uczenie się, rozumowanie, autokorektę, rozpoznawanie obiektów, podejmowanie decyzji i przewidywanie. Choć ta gałąź informatyki istnieje już od lat 50. ubiegłego wieku, to w ciągu ostatnich 10-15 lat poczyniła ona poważne postępy.
Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana wszędzie. Podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja, samochody bez kierowcy i wirtualni asystenci, tacy jak Siri i Alexa, trafiają na pierwsze strony gazet, zasila ona również bardziej prozaiczne, ale praktyczne zastosowania, takie jak przewidywanie tekstu, cyberbezpieczeństwo, ochrona przed oszustwami, wyszukiwarki, spersonalizowany marketing i rekomendacje oraz analiza danych.
Sztuczna inteligencja, którą mamy obecnie, jest zwykle nazywana wąską sztuczną inteligencją. Krótko mówiąc, naśladuje ludzką inteligencję w wąskich dziedzinach – na przykład AlphaGo firmy Deepmind lub różne oprogramowanie do rozpoznawania mowy. Przewiduje się jednak, że w przyszłości sztuczna inteligencja przejdzie od specjalizacji do bardziej ogólnej inteligencji, która może obsługiwać szerszy zakres zadań.
Przykłady technologii AI
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Uczenie maszynowe
- Uczenie głębokie
- Technologia widzenia komputerowego
- Analiza predykcyjna
- Generatywna sztuczna inteligencja
3. RPA vs AI vs ML
Istnieje wiele nieporozumień między tymi technologiami, a niektórzy zastanawiają się nad związkiem między zrobotyzowaną automatyzacją procesów a uczeniem maszynowym.
Dla jasności, uczenie maszynowe (ML) jest rodzajem sztucznej inteligencji. Technologia ta wykorzystuje algorytmy i modele statystyczne do znajdowania wzorców w dużych zbiorach danych. Stamtąd może generować cenne spostrzeżenia lub tworzyć prognozy. Główne różnice między Robotic Process Automation a Machine Learning polegają na tym, że RPA jest wyraźnie kierowana, podczas gdy ML jest ustawiona tak, aby odkrywać własne sposoby przetwarzania danych.
Uczenie maszynowe automatyzacji procesów jest możliwe, gdy narzędzia RPA są uzupełnione o sztuczną inteligencję. W rezultacie, stosowane razem, RPA i uczenie maszynowe stanowią jeden z najbardziej ekscytujących horyzontów w przestrzeni automatyzacji.
Zastosowania sztucznej inteligencji i RPA
Na pierwszy rzut oka RPA i AI mają wiele podobieństw w sposobie stosowania technologii w środowiskach biznesowych. Oba narzędzia mają na celu rozszerzenie i wzmocnienie ludzkich pracowników oraz umożliwienie firmom osiągnięcia większej produktywności, dokładności i wydajności.
1. Zastosowania sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w wielu różnych branżach na kilka niezwykłych sposobów, w tym:
- Analiza predykcyjna
- Pojazdy autonomiczne
- Oprogramowanie do rozpoznawania twarzy
- Cyberbezpieczeństwo
- Personalizacja
- Automatyzacja marketingu
- Projektowanie leków farmaceutycznych
- Wykrywanie oszustw
- Chatboty do obsługi klienta
2. Zastosowania RPA
RPA
zyskały szerokie zastosowanie w społeczności biznesowej, ponieważ mogą wykonywać różnorodne zadania, takie jak:
- Wdrażanie klientów i pracowników
- Generowanie raportów
- Wprowadzanie i migracja danych
- Zautomatyzowane testowanie oprogramowania
- Kontrola zatrudnienia lub zdolności kredytowej
- Systemy śledzenia kandydatów
- Automatyzacja KYC
Te zastosowania AI i RPA to tylko wierzchołek góry lodowej. Obie technologie zostały przyjęte w przedsiębiorstwach, aby pomóc zautomatyzować nieskończoną ilość zadań w celu zwiększenia wydajności i dokładności.
AI i RPA: Różnice i podobieństwa
RPA i AI w dużej mierze się przenikają, ale istnieje kilka kluczowych różnic, o których należy wiedzieć.
Jaka jest różnica między AI a RPA?
1. Rozwój
Jednym z najlepszych sposobów na rozważenie AI i RPA są różne procesy rozwojowe stojące za każdym oprogramowaniem.
RPA opiera się na procesach. Programiści mapują zadania, które chcą zautomatyzować i przekształcają kroki w skrypt komputerowy, który wykonuje zadania.
Sztuczna inteligencja jest oparta na danych. Wykorzystuje uczenie maszynowe do znajdowania wzorców w dużych zbiorach danych, które są szkolone do generowania danych wyjściowych. Gdy algorytmy te działają dobrze, mogą przyjmować nowe dane wejściowe i przetwarzać nowe dane, aby odpowiadać na pytania, przewidywać lub uruchamiać działania.
2. Myślenie a działanie
Jednym ze sposobów wyrażenia różnicy między sztuczną inteligencją a automatyzacją jest porównanie myślenia i działania.
RPA wykonuje swoje zadania jak lojalny koń roboczy. Nie musi myśleć, musi tylko działać.
Z kolei sztuczna inteligencja wykorzystuje procesy poznawcze podobne do ludzkiego myślenia. Może odczytywać wiadomości e-mail i inne formy nieustrukturyzowanych danych w celu wyodrębnienia znaczenia lub znalezienia wzorców w danych w celu uzyskania wglądu, a nawet prognoz. Co więcej, dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego, narzędzia AI mogą stale przyswajać nowe informacje, uczyć się na podstawie scenariuszy i ulepszać się z czasem.
3. Bariera wejścia
RPA osiągnęła powszechne zastosowanie, ponieważ jest opłacalna, szybka do wdrożenia i ma płytką krzywą uczenia się.
Sztuczna inteligencja jest natomiast wysoce techniczna, trudna do wyszkolenia i kosztowna, w dużej mierze ze względu na zależność od ogromnych zbiorów danych.
4. Zastosowanie w środowisku pracy
RPA ma kilka zastosowań, takich jak wprowadzanie danych, skrobanie stron internetowych i przetwarzanie faktur. Jednak najlepiej nadaje się do przewidywalnych zadań z bardzo określonymi krokami.
Z drugiej strony, sztuczna inteligencja może wykonywać szerszy zakres obowiązków, takich jak złożone przetwarzanie danych, inteligentne podejmowanie decyzji, a nawet tworzenie treści.
Jakie są podobieństwa między sztuczną inteligencją a RPA?
1. Automat
Zarówno RPA, jak i AI automatyzują zadania, które tradycyjnie były wykonywane przez ludzkich operatorów. Choć korzystają one z różnych technologii i wykonują swoje obowiązki na własne sposoby, oba zmniejszają obciążenie pracowników.
Podsumowując, oba narzędzia są w stanie zarówno zastąpić ludzką pracę, jak i wspomóc pracowników poprzez mechanizację zadań informatycznych.
2. Integracja
RPA i AI mogą integrować się z istniejącymi systemami biznesowymi, aby rozszerzyć ich możliwości, zwiększyć wydajność firm, a nawet przedłużyć żywotność starszych systemów.
3. Redukcja błędów
Zarówno sztuczna inteligencja, jak i RPA są ważnymi graczami w walce z błędami ludzkimi. Mechanizując procesy biznesowe, firmy mogą zmniejszyć koszty finansowe i reputacyjne wynikające z możliwych do uniknięcia błędów,
Sztuczna inteligencja i RPA: Mocne i słabe strony
Żadne narzędzie nie jest doskonałe. Jeśli chcesz odblokować korzyści płynące z automatyzacji, musisz zrozumieć mocne i słabe strony RPA i AI.
1. Mocne i słabe strony sztucznej inteligencji
Przyjrzyjmy się niektórym zaletom i wadom sztucznej inteligencji w automatyzacji
Mocne strony AI
- Potrafi uczyć się w pracy
- Oferuje większą elastyczność niż RPA
- Może przetwarzać nieustrukturyzowane dane
Słabości sztucznej inteligencji
- Kosztowny rozwój
- Wdrożenie jest wysoce techniczne
- Wymaga ogromnych zbiorów danych do trenowania
2. Mocne i słabe strony RPA
Przyjrzyjmy się niektórym zaletom i wadom RPA dla automatyzacji
Mocne strony RPA
- Dokładna automatyzacja zadań o dużej objętości
- Efektywność kosztowa
- Szybkie i łatwe wdrożenie
Słabe strony RPA
- Skalowanie może być trudne
- Nie może przetwarzać nieustrukturyzowanych danych
- Nadaje się tylko do wąskich zadań
Studia przypadków RPA i AI
Być może najłatwiejszym sposobem na zrozumienie wpływu i możliwości każdej technologii są studia przypadków. Poniżej przedstawiamy studia przypadków dotyczące zarówno RPA, jak i sztucznej inteligencji, aby pokazać, w jaki sposób mogą one pomóc Twojej firmie.
1. Studium przypadków RPA
Jeden z 30 największych amerykańskich banków o aktywach przekraczających 150 mld USD poświęcał wiele godzin pracy na procesy związane z kredytami hipotecznymi, w tym wprowadzanie danych, przetwarzanie dokumentów, weryfikację danych i inne. Oprócz ręcznego wysiłku, te przepływy pracy były również narażone na błędy ludzkie. Bank współpracował z Ernst & Young w celu znalezienia rozwiązania zwiększającego produktywność.
Wykorzystali rozwiązanie RPA, które mogło płynnie zintegrować się z ich istniejącą infrastrukturą IT w celu obsługi ręcznych zadań związanych z kredytami hipotecznymi. Wyniki były oszałamiające, w tym 2-3-krotny wzrost wydajności, oszczędności w wysokości 1 mln USD i całkowita eliminacja błędów.
2. Studium przypadku sztucznej inteligencji RPA
Expion Health to rozwiązanie do zarządzania kosztami opieki zdrowotnej z siedzibą w Gaithersburgu w stanie Maryland. Pomagają swoim klientom z branży ubezpieczeń medycznych w zarządzaniu roszczeniami w branży, która słynie ze zmiennych i wygórowanych cen. Ich przepływy pracy były ręczne, a ubezpieczyciele wysyłali roszczenia zarówno w formie elektronicznej, jak i papierowej. Przetwarzanie roszczeń w ten sposób ograniczyło ich zespół do około 75 roszczeń dziennie.
Skrócenie czasu na zgłoszenie było kwestią sporną. Ponieważ jednak dane były nieustrukturyzowane, typowe rozwiązanie RPA nie zadziałałoby. Potrzebowali rozwiązania, które byłoby wzbogacone o sztuczną inteligencję, w szczególności optyczne rozpoznawanie znaków i przetwarzanie języka naturalnego.
Wdrażając oprogramowanie RPA + AI, firma przekształciła papierowe wnioski w pliki PDF, wyodrębniając odpowiednie dane przed wysłaniem informacji o cenach do swojego wewnętrznego systemu. Rozwiązanie to zaowocowało 600% wzrostem liczby roszczeń przetwarzanych każdego dnia.
Jak wybrać między RPA a AI?
Wybór między RPA a sztuczną inteligencją jest mniej związany z walką między tymi dwoma rodzajami technologii, a bardziej z tym, jakie procesy należy zautomatyzować. RPA jest najlepszym wyborem, gdy masz ustandaryzowane przepływy pracy, podczas gdy sztuczna inteligencja jest lepsza w scenariuszach, w których sprawy są nieco bardziej niejasne.
Lepszym pytaniem byłoby więc: “Które sytuacje są najlepsze dla RPA, a które dla AI?”.
Najlepszym podejściem jest tutaj zastanowienie się nad istniejącym procesem przepływu pracy, który chcesz zautomatyzować. Wizualizuj lub mapuj proces, dzieląc go na etapy. Posłużmy się kilkoma przykładami, aby zilustrować ten punkt.
Scenariusz 1
Jesteś księgowym w dużej firmie budowlanej. Jedną z najbardziej czasochłonnych części dnia jest rejestrowanie wydatków i zapewnianie wykonawcom zwrotu kosztów za przedmioty zakupione w celu wykonania zadań. Pracownicy muszą przesłać swoje wydatki do portalu internetowego, gdzie są one rejestrowane i aktualizowane, aby odzwierciedlić te dane.
Korzystanie z RPA
Kroki są tu przewidywalne, a dane uporządkowane. Kroki mogą wyglądać mniej więcej tak.
- Gdy kontrahenci przesyłają raport wydatków, uruchamia się bot
- Bot otwiera arkusz kalkulacyjny wydatków i pobiera dane
- Bot rejestruje kwotę i cel oraz rozlicza je na odpowiednim koncie
- Bot otwiera również oprogramowanie płacowe i zapisuje kwotę na koncie kontrahenta.
Scenariusz 2
Ponownie, jesteś księgowym w ruchliwej firmie budowlanej. Posiadasz kilka kont u różnych dostawców usług budowlanych. Pod koniec miesiąca firma wysyła faktury pocztą elektroniczną. Jednak każda firma ma własne szablony faktur, co oznacza, że dane są nieustrukturyzowane.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja to termin obejmujący różne technologie, z których dwie to optyczne rozpoznawanie znaków i przetwarzanie języka naturalnego. Dzięki tym technologiom można odczytywać i rozumieć faktury pojawiające się w wiadomościach e-mail i przekształcać je w ustrukturyzowane dane. Gdy sztuczna inteligencja przeanalizuje informacje w ustrukturyzowanym arkuszu kalkulacyjnym, można użyć RPA do wykonania zadania i zarejestrowania lub nawet przetworzenia faktur.
Kiedy używać RPA, a kiedy AI do automatyzacji procesów?
Oto krótka lista kontrolna, która pomoże Ci zrozumieć, które procesy są najlepsze dla RPA, a które dla AI.
Używaj RPA:
- Gdy zadania robocze są obszerne, przewidywalne i oparte na regułach
- Gdy dane wejściowe obejmują dane strukturalne
- Gdy wyniki procesu można określić na początku procesu
Wykorzystanie sztucznej inteligencji:
- Gdy procesy są wysoce zmienne i wymagają pewnej formy poznania, takiej jak podejmowanie złożonych decyzji
- Gdy dane wejściowe obejmują dane nieustrukturyzowane
- Gdy wynik przepływu pracy jest niemożliwy do przewidzenia na początku procesu
Czy sztuczna inteligencja zastąpi RPA?
Wśród mediów i niektórych analityków utrzymuje się narracja, że sztuczna inteligencja jest niepowstrzymaną siłą, która zastąpi wszystko, w tym ludzkich pracowników. Co to oznacza dla RPA? Czy sztuczna inteligencja również ją zastąpi?
Wszelkie przewidywania, że sztuczna inteligencja zastąpi RPA, opierają się na nieporozumieniach dotyczących tych technologii. Jak wyjaśniliśmy w tym artykule, chociaż obie technologie mają wiele punktów stycznych, myślenie o nich jako o konkurujących ze sobą narzędziach jest niedokładne.
Być może część nieporozumień wynika z faktu, że sztuczna inteligencja może wspomagać RPA. To jednak coś innego niż jego wymiana. W tym samym duchu procesy RPA mogą być dalej usprawniane przez sztuczną inteligencję, ale podstruktura nadal pozostaje RPA.
Tak więc, chociaż sztuczna inteligencja może zastąpić wiele zadań wykonywanych przez ludzi, w tym obowiązki zwykle wykonywane przez boty RPA, technologie te będą raczej współpracować w przyszłości, niż zastępować się nawzajem.
RPA to pierwszy krok na drodze do hiperautomatyzacji. Dotarcie do tego celu będzie wymagało technologii sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe i analiza danych. Podczas gdy sztuczna inteligencja będzie odgrywać kluczową rolę w zapewnianiu automatyzacji korzyści płynących z myślenia wyższego rzędu, same zadania będą wykonywane przez boty RPA. Sztuczna inteligencja będzie koordynować i kierować RPA, a nie ją zastępować.
Przyszłość to nie Robotic Process Automation vs AI, ale Robotic Process Automation i AI.
Gdzie łączą się AI i RPA
Jest taki słynny cytat Alberta Einsteina,
“Komputery są niewiarygodnie szybkie, dokładne i głupie. Ludzie są niewiarygodnie powolni, niedokładni i genialni. Razem są potężne ponad wyobraźnię”.
Ten cytat trafia w sedno tego, w czym komputery się wyróżniają, jednocześnie podkreślając ich ograniczenia. Jeśli chodzi o myślenie wyższego rzędu, takie jak kreatywność, abstrakcyjne rozumowanie lub podejmowanie złożonych decyzji – lub w zasadzie wszystko, co nie wymaga wykonywania rutynowych instrukcji krok po kroku – komputery nie mogą konkurować z ludzkimi umysłami. Pod wieloma względami sztuczna inteligencja jest próbą wypełnienia luki między ludźmi a komputerami i stworzenia partnerstwa, które łączy w sobie to, co najlepsze z obu światów.
Niewyobrażalna moc, o której mówił Einstein, jest obecna w relacji między AI i RPA. Zdolność sztucznej inteligencji do symulowania różnych aspektów ludzkiego poznania w połączeniu z szybkością i dokładnością RPA jest punktem, w którym oba narzędzia są zbieżne. Granice tego, co RPA może osiągnąć, zostały kiedyś wyznaczone w punktach, które wymagały podejmowania decyzji przez człowieka. Jednak rozszerzenie tych systemów o sztuczną inteligencję usuwa te granice, pozwalając firmom zautomatyzować szerszy zakres zadań i odblokować więcej korzyści.
Połączenie RPA i AI tworzy trzecią kategorię technologiczną o nazwie Intelligent Automation (IA) lub Intelligent Process Automation (IPA). W tym scenariuszu “najlepszego z obu światów” firmy mogą wykorzystywać narzędzia RPA, które mogą uczyć się na podstawie swojego środowiska dzięki uczeniu maszynowemu (ML).
Zaletą jest to, że możesz zwiększyć złożoność procesu, który chcesz zautomatyzować, ponieważ sztuczna inteligencja pomaga usunąć niektóre wąskie gardła, takie jak radzenie sobie z nieustrukturyzowanymi danymi lub podejmowanie decyzji.
Jednym z najbardziej ekscytujących obszarów konwergencji AI i RPA jest
automatyzacja testów
. W naszym coraz bardziej zdigitalizowanym świecie oprogramowanie i aplikacje mobilne będą nadal usprawniać działalność biznesową. Nie minęło nawet 20 lat, odkąd smartfony stały się powszechne. W tym czasie zrewolucjonizowały one nasze życie, pozwalając nam pozostać w kontakcie i pracować na nowe sposoby.
Kluczem do tych postępów jest rozwój oprogramowania. Jest to jednak bardzo czasochłonny i kosztowny proces. Narzędzia do automatyzacji testów oparte na sztucznej inteligencji i RPA mogą pomóc skrócić czas i obniżyć koszty wprowadzania produktów na rynek.
Jak AI i RPA usprawniają automatyzację testów?
Automatyzacja testów oprogramowania Kiedyś był to proces ręczny. Było to kosztowne i czasochłonne, a ostatecznie wydłużyło cykl rozwoju. Jest to jednak tak krytyczny etap, że wydawcy i deweloperzy nie mieli innego wyboru, jak tylko zaangażować zasoby w ten proces. Podczas gdy te problemy i ich symptomy nadal istnieją, automatyzacja testów oprogramowania zapewnia doskonałe rozwiązanie.
Automatyzacja testów polega na wykorzystaniu specjalistycznego oprogramowania do walidacji i testowania aplikacji komputerowych. Zazwyczaj wykorzystuje graficzne interfejsy użytkownika (GUI) i interfejsy programowania aplikacji (API) do przeprowadzania różnorodnych testów, od testów kompleksowych po ciągłą walidację nowo zatwierdzonego kodu.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji i RPA w testowaniu oprogramowania jest naprawdę ekscytujące. Niektóre z oczywistych zalet to oszczędność czasu i pieniędzy. Prawdziwy potencjał tkwi jednak w możliwości autonomicznego wykonywania kodu, który sam się testuje, diagnozuje i leczy. Dodając do tego fakt, że narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji są w stanie pisać kod, można śmiało powiedzieć, że stoimy u progu wyjątkowego okresu w historii ludzkości.
Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na szybsze wydawanie oprogramowania w ciągu ostatnich kilku lat, podejścia DevOps i Agile zostały rozszerzone o CI/CD. Teraz RPA i automatyzacja testów AI mają szansę wywrzeć podobny wpływ. Sytuacja ta doprowadziła do rozwoju narzędzi do automatyzacji testów, z których niektóre omówimy poniżej.
Najlepsze narzędzia do automatyzacji testów w 2023 roku
Oto niektóre z najlepszych narzędzi do automatyzacji testów na rynku.
Autify
Autify to oparte na sztucznej inteligencji narzędzie do automatyzacji testów. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownika i funkcjom bez kodu, Autify umożliwia zespołom QA testowanie w przeglądarce. Narzędzie może obsługiwać aplikacje internetowe i mobilne oraz posiada samonaprawiającą się sztuczną inteligencję. Autify płynnie integruje się z narzędziami CI/CD, Jenkins, a nawet Slack.
AvoAssure
AvoAssure to narzędzie do testowania bez użycia kodu, które umożliwia kompleksową automatyzację testów dla zespołów nietechnicznych. Produkt ułatwia testowanie wieloplatformowe na stronach internetowych, komputerach stacjonarnych, urządzeniach mobilnych i nie tylko. Wreszcie, ma dobre funkcje raportowania i wiele opcji integracji.
Cyprys
Cypress to kompleksowy framework do automatyzacji testów oparty na JavaScript. Został stworzony, aby ułatwić testowanie aplikacji internetowych. Prostota jest kluczem do Cypress, o czym świadczy jego szczupła kompilacja i minimalne zależności.
testRigor
testRigor to solidne, kompleksowe rozwiązanie do testowania. Narzędzie do automatyzacji testowania nie zawiera kodu i obsługuje interfejsy webowe, mobilne i API. Testy są generalnie szybkie, stabilne i dokładne, a dzięki wieloplatformowej i wieloprzeglądarkowej funkcjonalności stopniowo zyskują na popularności.
Dramaturg
Playwright to kolejne popularne narzędzie do automatyzacji testów stworzone z myślą o kompleksowym testowaniu aplikacji internetowych. Jest wieloplatformowy i obsługuje większość silników renderujących oraz wiele języków programowania. Dodajmy do tego selektor kodu Visual Studio i funkcję emulatora mobilnego, a można zrozumieć, dlaczego wielu programistów toleruje brak przyjazności dla użytkownika.
Chociaż każde z pięciu narzędzi, które wymieniliśmy powyżej, ma świetne funkcje, brakuje im mocy najnowocześniejszego rozwiązania, które łączy w sobie zarówno RPA, jak i automatyzację testów.
ZAPTEST oferuje najnowocześniejsze narzędzia do automatyzacji testów i RPA. Obie funkcjonalności są dostępne w stałej cenie z nieograniczoną liczbą licencji. W miarę jak zmierzamy w kierunku hiperautomatyzacji i zautomatyzowanego tworzenia oprogramowania, trwałe narzędzia do testowania aplikacji desktopowych, przeglądarkowych i mobilnych będą odgrywać kluczową rolę dla programistów i firm tworzących oprogramowanie na zamówienie. ZAPTEST może pomóc na każdym etapie.
Przyszłość sztucznej inteligencji i RPA
Powinno być już jasne, że przyszłość sztucznej inteligencji i RPA są ze sobą powiązane. Obie technologie umożliwiają cyfrową transformację i pozwalają firmom pracować ciężej, szybciej i lepiej, jednocześnie uwalniając pracowników do angażowania się w kreatywne, oparte na wartościach zadania.
Ponieważ trajektoria w kierunku całkowitej automatyzacji trwa, ekscytujące jest myślenie o tym, dokąd zmierza ta rakieta. Tym celem jest hiperautomatyzacja.
Hiperautomatyzacja to sposób myślenia. Opisuje perspektywę, w której każdy proces, który można zautomatyzować, jest zautomatyzowany. Duża część tej przyszłości będzie obejmować uczenie maszynowe RPA. W miarę jak świat biznesu zmienia się i staje się coraz bardziej nieprzewidywalny, organizacje będą musiały stać się bardziej zwinne, aby pozostać konkurencyjnymi. Hiperautomatyzacja umożliwi te dostosowania przy jednoczesnym zwiększeniu dokładności i produktywności, zmniejszeniu liczby błędów oraz zapewnieniu stałej obsługi klienta i personalizacji.
Sztuczna inteligencja kontra RPA: Przemyślenia końcowe
Jeśli chodzi o kryzys, różnicę między sztuczną inteligencją a RPA można podsumować zwięźle. RPA naśladuje ludzkie działania, podczas gdy AI naśladuje ludzkie myśli. Żadne z tych narzędzi nie jest w stanie odwzorować 1:1 ludzkich działań lub myśli, ale są one wystarczająco dobrą replikacją, aby pomóc firmom zautomatyzować zadania z szybkością, dokładnością lub zdolnością, która znacznie wykracza poza typowe ludzkie możliwości.
W świecie ludzi potrzebujemy zarówno myślenia, jak i działania. To właśnie połączenie tych sposobów bycia pomogło ludzkości budować, tworzyć i rozwijać się. Podobnie możemy myśleć o konwergencji RPA i AI.
Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja pozwala nam wykorzystać i rozszerzyć możliwości RPA, aby osiągnąć nowe i ekscytujące możliwości.
