RPA и AI – два интересных и инновационных ИТ-приложения, которые находятся в авангарде революции цифровой трансформации. Обе технологии меняют мир труда, расширяя возможности сотрудников и открывая новую эру производительности. Однако, несмотря на то что RPA и ИИ имеют много общего и точек пересечения, это разные инструменты со своими сильными и слабыми сторонами.
В этой статье мы рассмотрим разницу между автоматизацией и искусственным интеллектом и покажем, где они используются, как работают и как объединяются, чтобы помочь современному бизнесу двигаться к автоматизированному будущему.
Определения RPA и искусственного интеллекта
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению соответствующих областей применения и вариантов использования
Роботизированная автоматизация процессов (RPA)
и искусственного интеллекта (ИИ), следует дать определения этих двух понятий.
1. Что такое RPA?
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) – это набор технологий, позволяющих автоматизировать предсказуемые, основанные на правилах бизнес-процессы.
Рабочие процессы состоят из множества задач. Некоторые из этих задач требуют от человека принятия решений и суждений. Однако многие из них повторяемы и предсказуемы. Именно для автоматизации этой второй категории и используется RPA.
Большая часть программного обеспечения, которое мы любим и используем сегодня, основана на правилах. Компьютеры отлично справляются с выполнением четко сформулированных заказов как со скоростью, так и с точностью. Если мы даем им правильные инструкции, они могут без устали обрабатывать информацию и выполнять задания.
RPA – это то же самое. Однако в чем он превосходит и помогает бизнесу, так это в распространении тех же функций на различные приложения, системы и базы данных. Одним словом, RPA взаимодействует с различными приложениями так же, как это делает человек. Он может имитировать щелчки, нажатия клавиш и движения мыши, происходящие при взаимодействии человека с компьютером, и запоминать эти действия в виде серии шагов, которые выполняются при наступлении определенного условия.
Примеры технологии RPA
- Интеграция API
- Кросс-платформенный скриптинг
- Межприкладной скриптинг
- Цифровые роботы или “боты”
- Средства записи с графическим интерфейсом
- Интерфейсы без кода
2. Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) – это совокупность технологий, имитирующих человеческое познание. К числу таких умственных задач относятся обучение, рассуждение, самокоррекция, распознавание объектов, принятие решений и прогнозирование. Хотя эта отрасль информатики существует с 1950-х годов, серьезных успехов она достигла в последние 10-15 лет.
ИИ используется повсеместно. В то время как генеративный ИИ, автомобили без водителя и виртуальные помощники Siri и Alexa привлекают к себе внимание, он также используется в более прозаических, но практических приложениях, таких как предиктивный текст, кибербезопасность, защита от мошенничества, поисковые системы, персонализированный маркетинг и рекомендации, а также аналитика данных.
Тот ИИ, который мы имеем сейчас, обычно называют узким ИИ. Одним словом, он имитирует человеческий интеллект в узких областях – например, AlphaGo компании Deepmind или различные программы распознавания речи. Однако в будущем прогнозируется переход от специализации ИИ к более общему интеллекту, способному решать более широкий круг задач.
Примеры технологий искусственного интеллекта
- Обработка естественного языка
- Машинное обучение
- Глубокое обучение
- Технология компьютерного зрения
- Прогнозный анализ
- Генеративный ИИ
3. RPA vs AI vs ML
Между этими технологиями существует значительная путаница, и некоторые люди задаются вопросом о том, как соотносятся роботизированная автоматизация процессов и машинное обучение.
Чтобы было понятно, машинное обучение (ML) – это разновидность искусственного интеллекта. Эта технология использует алгоритмы и статистические модели для поиска закономерностей в больших массивах данных. На основе этого можно получить ценные сведения или сделать прогноз. Основные различия между роботизированной автоматизацией процессов и машинным обучением заключаются в том, что RPA имеет явное управление, в то время как ML предоставлен самому себе, чтобы найти собственные способы обработки данных.
Машинное обучение при автоматизации роботизированных процессов становится возможным, когда средства RPA дополняются искусственным интеллектом. В результате при совместном использовании RPA и Machine Learning представляют собой один из наиболее интересных горизонтов в области автоматизации.
Области применения искусственного интеллекта и RPA
На первый взгляд, RPA и ИИ имеют много общего в том, как эти технологии применяются в бизнес-среде. Оба инструмента направлены на расширение и дополнение возможностей человека и позволяют предприятиям добиваться большей производительности, точности и эффективности.
1. Области применения искусственного интеллекта
ИИ используется в самых разных отраслях, в том числе и в таких замечательных, как:
- Прогнозный анализ
- Автономные транспортные средства
- Программное обеспечение для распознавания лиц
- Кибербезопасность
- Персонализация
- Автоматизация маркетинга
- Дизайн фармацевтических препаратов
- Выявление мошенничества
- Чат-боты для обслуживания клиентов
2. Области применения RPA
RPA
RPA получила широкое распространение в бизнес-сообществе, поскольку может выполнять различные виды работ, такие как:
- Ввод клиентов и сотрудников в должность
- Формирование отчетов
- Ввод и перенос данных
- Автоматизированное тестирование программного обеспечения
- Проверка трудоустройства или кредитоспособности
- Системы отслеживания кандидатов
- Автоматизация KYC
Эти области применения ИИ и RPA – лишь верхушка айсберга. Обе технологии используются на предприятиях для автоматизации бесконечного количества задач с целью повышения эффективности и точности.
ИИ и RPA: Различия и сходства
Между RPA и искусственным интеллектом существует много общего, однако необходимо знать некоторые ключевые различия.
В чем разница между искусственным интеллектом и RPA?
1. Разработка
Один из лучших способов рассмотреть AI и RPA – это различные процессы разработки, лежащие в основе каждого из этих программ.
RPA ориентирована на процессы. Разработчики намечают задачи, которые они хотят автоматизировать, и превращают эти шаги в компьютерный сценарий, который выполняет эти задачи.
ИИ основывается на данных. Она использует машинное обучение для поиска закономерностей в больших массивах данных, которые обучаются для получения выходных данных. После того как эти алгоритмы отлажены, они могут принимать новые входные данные и обрабатывать их, отвечая на вопросы, делая прогнозы или инициируя действия.
2. Мышление против действия
Один из способов выразить разницу между искусственным интеллектом и автоматизацией – это сравнить мышление с действиями.
RPA выполняет свои задачи как верная рабочая лошадка. Ему не нужно думать, ему нужно просто делать.
В отличие от этого, ИИ использует когнитивные процессы, схожие с человеческим мышлением. Он может читать электронные письма и другие формы неструктурированных данных, извлекать из них смысл или находить в них закономерности, позволяющие делать выводы и даже прогнозы. Более того, благодаря использованию машинного обучения инструменты ИИ могут постоянно поглощать новую информацию, обучаться на основе сценариев и совершенствоваться с течением времени.
3. Барьер для входа
RPA получил широкое распространение благодаря своей экономичности, быстроте внедрения и низкой скорости обучения.
ИИ, напротив, является высокотехничным, сложным в обучении и дорогостоящим, во многом благодаря тому, что он опирается на огромные массивы данных.
4. Применение в производственных условиях
RPA имеет несколько вариантов использования, таких как ввод данных, соскабливание веб-сайтов и обработка счетов-фактур. Однако он лучше всего подходит для решения предсказуемых задач с совершенно определенными этапами.
С другой стороны, ИИ может выполнять более широкий круг задач, таких как обработка сложных данных, принятие интеллектуальных решений и даже создание контента.
В чем сходство между искусственным интеллектом и RPA?
1. Автомат
И RPA, и ИИ автоматизируют задачи, которые традиционно выполнялись операторами-людьми. Несмотря на то, что они используют разные технологии и выполняют свои обязанности по-разному, обе они снижают нагрузку на персонал.
Таким образом, оба инструмента способны как заменить человеческий труд, так и дополнить его за счет механизации информационно-технологических задач.
2. Интеграция
RPA и ИИ могут интегрироваться с существующими бизнес-системами, расширяя их возможности, повышая эффективность бизнеса и даже продлевая срок службы устаревших систем.
3. Снижение ошибок
И ИИ, и RPA играют важную роль в борьбе с человеческими ошибками. Механизация бизнес-процессов позволяет снизить денежные и репутационные издержки, возникающие в результате предотвратимых ошибок,
ИИ и RPA: Сильные и слабые стороны
Ни один инструмент не является совершенным. Если вы хотите раскрыть преимущества автоматизации, вам необходимо понять сильные и слабые стороны RPA и AI.
1. Сильные и слабые стороны искусственного интеллекта
Давайте рассмотрим некоторые плюсы и минусы использования искусственного интеллекта для автоматизации
Сильные стороны ИИ
- Может обучаться в процессе работы
- Обеспечивает большую гибкость, чем RPA
- Возможность обработки неструктурированных данных
Слабые места ИИ
- Дороговизна разработки
- Реализация носит сугубо технический характер
- Требуются обширные массивы данных для обучения
2. Сильные и слабые стороны РЗА
Рассмотрим некоторые плюсы и минусы RPA для автоматизации
Сильные стороны RPA
- Точная автоматизация задач большого объема
- Экономичность
- Быстрота и простота внедрения
Слабые стороны РЗА
- Масштабирование может быть затруднено
- Невозможность обработки неструктурированных данных
- Подходит только для узких задач
Примеры применения RPA и искусственного интеллекта
Пожалуй, самый простой способ понять влияние и возможности любой технологии – это изучение конкретных примеров. Здесь мы приводим конкретные примеры использования RPA и искусственного интеллекта, чтобы показать, как они могут помочь вашему бизнесу.
1. Изучение примеров RPA
Американский банк из топ-30 с активами более 150 млрд. долл. тратил много рабочего времени на процессы, связанные с ипотечным кредитованием, включая ввод данных, обработку документов, проверку данных и т.д. Помимо ручного труда, эти рабочие процессы были подвержены человеческим ошибкам. Для поиска решения, позволяющего повысить производительность труда, банк сотрудничал с компанией Ernst & Young.
Для решения задач, связанных с ипотечным кредитованием, им требовалось RPA-решение, способное легко интегрироваться в существующую ИТ-инфраструктуру. Результаты были ошеломляющими: повышение эффективности в 2-3 раза, экономия 1 млн. долл. и полное исключение ошибок.
2. Исследование искусственного интеллекта RPA
Expion Health Компания Gaithersburg, штат Мэриленд, предлагает решения по управлению затратами в здравоохранении. Они помогают своим клиентам, занимающимся медицинским страхованием, получать информацию об урегулировании убытков в отрасли, которая печально известна изменчивостью и завышенными ценами. Их рабочие процессы были ручными, страховщики отправляли претензии как в электронном, так и в бумажном виде. В результате такой обработки претензий их команда ограничивается примерно 75 претензиями в день.
В связи с этим возникла проблема сокращения времени рассмотрения одной претензии. Однако, поскольку данные были неструктурированными, типичное решение RPA не подошло бы. Им требовалось решение, дополненное искусственным интеллектом, в частности, оптическим распознаванием символов и обработкой естественного языка.
Внедрив программное обеспечение RPA + AI, они преобразовали бумажные заявления в PDF-файлы, извлекли необходимые данные и отправили информацию о ценах во внутреннюю систему. В результате решения количество ежедневно обрабатываемых претензий увеличилось на 600%.
Как выбрать между RPA и искусственным интеллектом?
Выбор между RPA и искусственным интеллектом – это не столько борьба между двумя видами технологий, сколько то, какие процессы вам необходимо автоматизировать. RPA – лучший выбор при наличии стандартизированных рабочих процессов, в то время как искусственный интеллект лучше использовать в сценариях, где все несколько более туманно.
Поэтому лучше задать вопрос: “Какие ситуации лучше всего подходят для RPA, а какие – для ИИ?”.
Лучший подход здесь – подумать о существующем рабочем процессе, который вы хотите автоматизировать. Визуализируйте его или составьте карту, разбив процесс на этапы. Проиллюстрируем это на нескольких примерах.
Сценарий 1
Вы работаете бухгалтером в крупной строительной фирме. Одна из самых трудоемких частей вашего рабочего дня связана с учетом расходов и обеспечением возмещения затрат подрядчиков на приобретение товаров, необходимых для выполнения работ. Сотрудники должны загружать свои расходы на веб-портал, где вы их регистрируете и обновляете платежные ведомости с учетом этих данных.
Использовать RPA
Шаги здесь предсказуемы, а данные структурированы. Эти шаги могут выглядеть следующим образом.
- Когда подрядчики загружают отчет о расходах, срабатывает бот
- Бот открывает таблицу расходов и извлекает данные
- Бот регистрирует сумму и назначение и выставляет счет на соответствующий счет
- Бот также открывает программу расчета заработной платы и зачисляет сумму на счет подрядчика.
Сценарий 2
Опять же, вы – бухгалтер в крупной строительной фирме. Вы имеете несколько счетов у разных поставщиков строительных материалов. В конце месяца они высылают вам счета по электронной почте. Однако каждая фирма имеет свои собственные шаблоны счетов-фактур, что означает неструктурированность данных.
Использование искусственного интеллекта
ИИ – это обобщающий термин для различных технологий, две из которых – оптическое распознавание символов и обработка естественного языка. Благодаря этим технологиям можно читать и понимать счета-фактуры, которые появляются в электронной почте, и превращать их в структурированные данные. После того как искусственный интеллект разберет информацию в структурированной электронной таблице, можно использовать RPA для выполнения задачи и регистрации или даже обработки счетов-фактур.
Когда использовать RPA и когда использовать ИИ для автоматизации процессов контрольный список
Вот краткий контрольный список, который поможет вам понять, какие процессы лучше всего подходят для RPA, а какие – для искусственного интеллекта.
Используйте RPA:
- При большом объеме работы, предсказуемости и соблюдении правил
- Когда вводимые данные содержат структурированные данные
- Когда результаты процесса могут быть определены в начале процесса
Используйте искусственный интеллект:
- Когда процессы отличаются высокой вариативностью и требуют определенной формы познания, например, принятие сложных решений
- Когда в качестве исходных данных используются неструктурированные данные
- Когда результат рабочего процесса невозможно спрогнозировать в начале процесса
Заменит ли искусственный интеллект RPA?
В средствах массовой информации и среди некоторых аналитиков бытует мнение, что ИИ – это неудержимая сила, которая придет на смену всему, в том числе и людям. Что же это означает для RPA? Заменит ли ИИ и его?
Любые прогнозы о том, что ИИ заменит RPA, основаны на неверном понимании сути этих технологий. Как мы уже отмечали в этой статье, хотя обе технологии имеют много точек пересечения, рассматривать их как конкурирующие инструменты не совсем верно.
Возможно, некоторая путаница связана с тем, что ИИ может дополнять RPA. Однако это отличается от его замены. Аналогичным образом, процессы RPA могут быть дополнительно оптимизированы с помощью искусственного интеллекта, но подструктура все равно остается RPA.
Таким образом, хотя ИИ может заменить многие человеческие задачи, в том числе и те, которые обычно выполняют боты RPA, в будущем эти технологии, скорее всего, будут работать вместе, а не заменять друг друга.
RPA – это первый шаг на пути к гиперавтоматизации. Для достижения этой цели потребуются технологии ИИ, такие как машинное обучение и аналитика данных. Хотя ИИ будет играть важную роль в обеспечении преимуществ мышления более высокого порядка для автоматизации, сами задачи будут выполняться RPA-ботами. ИИ будет организовывать и направлять работу RPA, а не заменять ее.
Будущее не за роботизированной автоматизацией процессов против искусственного интеллекта, а за роботизированной автоматизацией процессов и искусственным интеллектом.
Где сходятся искусственный интеллект и RPA
Есть известная цитата Альберта Эйнштейна, которая гласит,
“Компьютеры невероятно быстры, точны и глупы. Люди невероятно медлительны, неточны и гениальны. Вместе они могущественны до невообразимости”.
Эта цитата как нельзя лучше подходит к тому, в чем преуспели компьютеры, и в то же время подчеркивает их ограниченность. Когда речь идет о мышлении более высокого порядка, таком как творчество, абстрактные рассуждения, принятие сложных решений – в общем, обо всем, что не связано с выполнением заученных пошаговых инструкций, – компьютеры не могут конкурировать с человеческим разумом. Во многих отношениях ИИ – это попытка преодолеть разрыв между человеком и компьютером и создать партнерство, сочетающее в себе лучшие качества обоих миров.
Невообразимая мощь, о которой говорил Эйнштейн, присутствует и в отношениях между ИИ и RPA. Способность ИИ имитировать различные аспекты человеческого познания в сочетании со скоростью и точностью RPA – это то, в чем сходятся оба инструмента. Границы возможностей RPA в свое время были установлены в точках, требующих принятия решений человеком. Однако дополнение этих систем искусственным интеллектом снимает эти границы, позволяя предприятиям автоматизировать более широкий круг задач и получить больше преимуществ.
При объединении RPA и ИИ возникает третья технологическая категория, называемая интеллектуальной автоматизацией (Intelligent Automation, IA) или интеллектуальной автоматизацией процессов (Intelligent Process Automation, IPA). В этом “лучшем из двух миров” сценарии предприятия могут использовать инструменты RPA, способные обучаться на основе машинного обучения (ML).
Положительным моментом является то, что вы можете повышать сложность процесса, который хотите автоматизировать, поскольку ИИ помогает устранить некоторые узкие места, такие как работа с неструктурированными данными или принятие решений.
Одной из наиболее интересных областей для слияния ИИ и RPA является
автоматизация тестирования
. В нашем все более оцифрованном мире программное обеспечение и мобильные приложения будут продолжать совершенствовать бизнес. Не прошло и 20 лет, как смартфоны стали обычным явлением. За это время они произвели революцию в нашей жизни, позволив нам оставаться на связи и работать по-новому.
Ключом к этим достижениям является разработка программного обеспечения. Однако, как известно, это трудоемкий и дорогостоящий процесс. Средства автоматизации тестирования на базе ИИ и RPA могут помочь сократить время и деньги, затрачиваемые на вывод продуктов на рынок.
Как автоматизация тестирования улучшается благодаря ИИ и RPA
Автоматизация тестирования программного обеспечения раньше это был ручной процесс. Это было дорого и трудоемко и в конечном итоге увеличивало жизненный цикл разработки. Однако это настолько ответственный этап, что издателям и разработчикам ничего не оставалось, как вложить в этот процесс свои ресурсы. Хотя эти проблемы и их симптомы существуют и сегодня, автоматизация тестирования программного обеспечения предлагает великолепное решение.
Автоматизация тестирования предполагает использование специализированного программного обеспечения для проверки и тестирования компьютерных приложений. В них обычно используются графические интерфейсы пользователя (GUI) и интерфейсы прикладного программирования (API) для выполнения множества различных тестов, от сквозного тестирования до непрерывной проверки вновь зафиксированного кода.
Использование ИИ и RPA в тестировании программного обеспечения является поистине захватывающим. Среди очевидных плюсов – экономия времени и денег. Однако реальный потенциал заключается в возможности автономного выполнения кода, который сам себя тестирует, диагностирует и лечит. Если добавить к этому тот факт, что инструменты генеративного ИИ способны писать код, то можно с уверенностью сказать, что мы стоим на пороге особого времени в истории человечества.
В связи с тем, что в последние несколько лет возросла потребность в ускоренном выпуске программного обеспечения, подходы DevOps и Agile были дополнены CI/CD. Теперь аналогичное влияние могут оказать RPA и автоматизация тестирования с помощью искусственного интеллекта. Такая ситуация привела к росту числа средств автоматизации тестирования, некоторые из которых мы рассмотрим ниже.
Лучшие средства автоматизации тестирования в 2023 году
Вот некоторые из лучших инструментов автоматизации тестирования, представленных на рынке.
Autify
Autify – это инструмент автоматизации тестирования на основе искусственного интеллекта. Благодаря интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу и отсутствию кода Autify позволяет командам QA проводить тестирование в браузере. Инструмент может работать с веб- и мобильными приложениями и обладает самовосстанавливающимся искусственным интеллектом. Autify легко интегрируется с инструментами CI/CD, Jenkins и даже Slack.
AvoAssure
AvoAssure – это инструмент для тестирования без кода, который обеспечивает сквозную автоматизацию тестирования для нетехнических команд. Продукт обеспечивает кросс-платформенное тестирование веб-приложений, настольных компьютеров, мобильных устройств и т.д. И, наконец, он обладает хорошими функциями создания отчетов и широкими возможностями интеграции.
Кипарис
Cypress – это фреймворк для автоматизации сквозного тестирования, основанный на JavaScript. Он был создан для упрощения тестирования веб-приложений. Ключевым моментом в Cypress является простота, о чем свидетельствуют его компактная сборка и минимальное количество зависимостей.
testRigor
testRigor – это надежное решение для комплексного тестирования. Инструмент для автоматизации тестирования не содержит кода и поддерживает веб-, мобильные и API-интерфейсы. Тесты в целом быстрые, стабильные и точные, а благодаря кроссплатформенности и кроссбраузерности популярность этого продукта постепенно растет.
Драматургия
Playwright – еще одно популярное средство автоматизации тестирования, предназначенное для сквозного тестирования веб-приложений. Он является кроссплатформенным и поддерживает большинство движков рендеринга и несколько языков программирования. Если добавить к этому селектор Visual Studio Code и функцию эмулятора мобильных устройств, то можно понять, почему многие разработчики мирятся с его недостаточной удобностью.
Несмотря на то, что все пять перечисленных выше инструментов имеют отличные характеристики, им не хватает мощности современного решения, сочетающего в себе RPA и автоматизацию тестирования.
ZAPTEST предлагает современные средства автоматизации тестирования и RPA. Обе функциональные возможности предоставляются по фиксированной стоимости с неограниченным количеством лицензий. По мере продвижения к гиперавтоматизации и автоматизации разработки программного обеспечения долговечные средства тестирования настольных, браузерных и мобильных приложений будут играть важнейшую роль для разработчиков и предприятий, создающих программное обеспечение на заказ. ZAPTEST поможет вам на каждом шагу.
Будущее искусственного интеллекта и RPA
Уже сейчас должно быть понятно, что будущее ИИ и RPA взаимосвязано. Обе технологии обеспечивают цифровую трансформацию и позволяют компаниям работать интенсивнее, быстрее и качественнее, высвобождая сотрудников для решения творческих, ценностно-ориентированных задач.
По мере того как траектория тотальной автоматизации продолжается, интересно думать о том, куда направляется эта ракета. Это направление – гиперавтоматизация.
Гиперавтоматизация это образ мышления. Она описывает перспективу, при которой каждый процесс, который можно автоматизировать, автоматизирован. Большую роль в этом будущем будет играть машинное обучение RPA. По мере того как мир бизнеса меняется и становится все более непредсказуемым, организациям необходимо становиться более гибкими, чтобы оставаться конкурентоспособными. Гиперавтоматизация позволит внести эти изменения, повысив точность и производительность, сократив количество ошибок и обеспечив постоянное обслуживание клиентов и персонализацию.
ИИ против RPA: Заключительные мысли
Когда дело доходит до кризиса, разницу между ИИ и RPA можно сформулировать кратко. RPA имитирует действия человека, а ИИ – его мышление. Ни один из этих инструментов не способен воспроизвести действия или мысли человека в масштабе 1:1, но они достаточно хорошо повторяют друг друга, чтобы помочь предприятиям автоматизировать задачи со скоростью, точностью или способностью, значительно превышающими обычные человеческие возможности.
В мире людей нужны и мышление, и действия. Именно соединение этих способов существования помогло человечеству строить, создавать и процветать. Аналогичным образом можно рассматривать конвергенцию RPA и ИИ.
Одним словом, ИИ позволяет нам использовать и расширять возможности RPA для достижения новых и захватывающих возможностей.
