RPA a AI sú dve vzrušujúce a inovatívne IT aplikácie na čele revolúcie digitálnej transformácie. Obe technológie menia svet práce tým, že posilňujú zamestnancov a prinášajú novú éru produktivity. Hoci RPA a AI majú mnoho podobností a styčných bodov, sú to odlišné nástroje s vlastnými silnými a slabými stránkami.
Tento článok sa zaoberá rozdielom medzi automatizáciou a umelou inteligenciou a ukazuje, kde sa používajú, ako fungujú a ako sa spájajú, aby pomohli moderným podnikom prejsť k automatizovanej budúcnosti.
Definície RPA a AI
Skôr ako sa dostaneme k jednotlivým aplikáciám a prípadom použitia
robotickej automatizácie procesov (RPA)
a umelej inteligencie (UI), je vhodné si oba pojmy vysvetliť pomocou definícií.
1. Čo je RPA?
Robotická automatizácia procesov (RPA) je súbor technológií, ktoré pomáhajú automatizovať predvídateľné podnikové procesy založené na pravidlách.
Obchodné pracovné postupy pozostávajú z mnohých úloh. Niektoré z týchto úloh si vyžadujú ľudské rozhodovanie a úsudok. Mnohé z nich sú však opakovateľné a predvídateľné. Práve táto druhá kategória sa používa na automatizáciu RPA.
Veľká časť softvéru, ktorý dnes milujeme a používame, je založená na pravidlách. Počítače sú vynikajúce v rýchlosti a presnosti vykonávania presne definovaných príkazov. Pokiaľ im dáme správne pokyny, dokážu neúnavne spracovávať informácie a vykonávať úlohy.
RPA je rovnaká. V čom však vyniká a pomáha podnikom, je rozšírenie tých istých funkcií na rôzne aplikácie, systémy a databázy. RPA skrátka komunikuje s rôznymi aplikáciami rovnako ako človek. Dokáže napodobniť kliknutia, stlačenia klávesov a pohyby myšou, ktoré sa vyskytujú počas interakcie medzi človekom a počítačom, a zapamätať si tieto akcie ako sériu krokov, ktoré sa vykonajú po splnení spúšťača alebo určitej podmienky.
Príklady technológie RPA
- Integrácia API
- Skriptovanie medzi platformami
- Skriptovanie naprieč aplikáciami
- Digitálni roboti alebo „boti“
- Nástroje na nahrávanie grafického rozhrania
- Rozhrania bez kódu
2. Čo je to umelá inteligencia?
Umelá inteligencia (AI) je súbor technológií, ktoré napodobňujú ľudské poznanie. Niektoré z týchto mentálnych úloh zahŕňajú učenie, uvažovanie, sebakorekciu, rozpoznávanie objektov, rozhodovanie a predpovedanie. Hoci toto odvetvie informatiky existuje už od 50. rokov minulého storočia, v posledných desiatich až pätnástich rokoch zaznamenalo veľký pokrok.
Umelá inteligencia sa používa všade. Generatívna umelá inteligencia, autá bez vodiča a virtuálni asistenti ako Siri a Alexa sú síce na titulných stránkach novín, ale využíva sa aj v prozaickejších, ale praktických aplikáciách, ako je prediktívny text, kybernetická bezpečnosť, ochrana pred podvodmi, vyhľadávače, personalizovaný marketing a odporúčania a analýza údajov.
Umelá inteligencia, ktorú máme teraz, sa zvyčajne nazýva úzka umelá inteligencia. Stručne povedané, napodobňuje ľudskú inteligenciu v úzkych oblastiach – napríklad AlphaGo od spoločnosti Deepmind alebo rôzne softvéry na rozpoznávanie reči. Predpokladá sa však, že v budúcnosti sa umelá inteligencia presunie od špecializácie k všeobecnejšej inteligencii, ktorá zvládne širší rozsah úloh.
Príklady technológie AI
- Spracovanie prirodzeného jazyka
- Strojové učenie
- Hlboké učenie
- Technológia počítačového videnia
- Prediktívna analýza
- Generatívna umelá inteligencia
3. RPA vs AI vs ML
Medzi týmito technológiami existuje značný zmätok, pričom niektorí ľudia sa pýtajú na vzťah medzi robotickou automatizáciou procesov a strojovým učením.
V záujme prehľadnosti je strojové učenie (ML) typom umelej inteligencie. Táto technológia využíva algoritmy a štatistické modely na vyhľadávanie vzorov vo veľkých súboroch údajov. Odtiaľ môže získať cenné poznatky alebo predvídať. Hlavné rozdiely medzi robotickou automatizáciou procesov a strojovým učením spočívajú v tom, že RPA je explicitne riadená, zatiaľ čo ML je voľná a sama objavuje spôsoby spracovania údajov.
Strojové učenie robotickej automatizácie procesov je možné, keď sa nástroje RPA doplnia o umelú inteligenciu. V dôsledku toho sú RPA a strojové učenie pri spoločnom použití jedným z najzaujímavejších horizontov v oblasti automatizácie.
Aplikácie AI a RPA
RPA a umelá inteligencia majú na prvý pohľad veľa podobností v tom, ako sa táto technológia uplatňuje v podnikovom prostredí. Oba nástroje sa zaoberajú rozšírením a doplnením ľudských pracovníkov a umožňujú podnikom dosiahnuť vyššiu produktivitu, presnosť a efektívnosť.
1. Aplikácie umelej inteligencie
Umelá inteligencia sa využíva v rôznych priemyselných odvetviach viacerými pozoruhodnými spôsobmi vrátane:
- Prediktívna analýza
- Autonómne vozidlá
- Softvér na rozpoznávanie tváre
- Kybernetická bezpečnosť
- Personalizácia
- Automatizácia marketingu
- Farmaceutický dizajn liekov
- Odhaľovanie podvodov
- Chatboty pre služby zákazníkom
2. Aplikácie RPA
RPA
si získala široké uplatnenie v podnikateľskej komunite, pretože dokáže vykonávať rôzne úlohy, ako napr.:
- Nástup zákazníkov a zamestnancov
- Vytváranie správ
- Zadávanie a migrácia údajov
- Automatizované testovanie softvéru
- Zamestnanecké alebo úverové kontroly
- Systémy sledovania žiadateľov
- Automatizácia KYC
Tieto aplikácie AI a RPA sú len špičkou ľadovca. Obe technológie sa zaviedli v podnikoch, aby pomohli automatizovať nekonečné množstvo úloh s cieľom zvýšiť efektivitu a presnosť.
AI a RPA: Rozdiely a podobnosti
RPA a AI sa v mnohom prelínajú, ale je potrebné poznať niektoré kľúčové rozdiely.
Aký je rozdiel medzi AI a RPA?
1. Vývoj
Jedným z najlepších spôsobov, ako uvažovať o AI a RPA, sú rôzne vývojové procesy, ktoré stoja za každým softvérom.
RPA sa riadi procesmi. Vývojári si zmapujú úlohy, ktoré chcú automatizovať, a tieto kroky premenia na počítačový skript, ktorý tieto úlohy vykoná.
Umelá inteligencia je založená na údajoch. Využíva strojové učenie na hľadanie vzorov vo veľkých súboroch údajov, ktoré sú vyškolené na vytváranie výstupov. Keď tieto algoritmy dobre fungujú, môžu prijímať nové vstupy a spracovávať nové údaje s cieľom odpovedať na otázky, predpovedať alebo spúšťať akcie.
2. Myslenie vs. konanie
Jedným zo spôsobov, ako vyjadriť rozdiel medzi umelou inteligenciou a automatizáciou, je porovnať myslenie s konaním.
RPA vykonáva svoje úlohy ako verný pracovný kôň. Nemusí premýšľať, stačí, keď robí.
Naopak, umelá inteligencia využíva kognitívne procesy podobné ľudskému mysleniu. Dokáže čítať e-maily a iné formy neštruktúrovaných údajov s cieľom extrahovať význam alebo nájsť vzory v údajoch a získať tak poznatky alebo dokonca predpovede. Navyše, vďaka strojovému učeniu môžu nástroje AI neustále absorbovať nové informácie, učiť sa zo scenárov a časom sa zlepšovať.
3. Prekážka vstupu
RPA dosiahla široké prijatie, pretože je nákladovo efektívna, rýchlo sa implementuje a má malú krivku učenia.
Naopak, umelá inteligencia je vysoko technická, náročná na tréning a drahá, z veľkej časti kvôli svojej závislosti na obrovských súboroch údajov.
4. Uplatnenie v pracovnom prostredí
RPA má niekoľko prípadov použitia, napríklad zadávanie údajov, škrabanie webových stránok a spracovanie faktúr. Najlepšie sa však hodí na predvídateľné úlohy s veľmi konkrétnymi krokmi.
Na druhej strane, umelá inteligencia dokáže vykonávať širší rozsah úloh, ako je komplexné spracovanie údajov, inteligentné rozhodovanie a dokonca aj tvorba obsahu.
Aké sú podobnosti medzi AI a RPA?
1. Automat
RPA aj AI automatizujú úlohy, ktoré tradične vykonávali ľudia. Hoci používajú rôzne technológie a svoje úlohy vykonávajú vlastným spôsobom, obe znižujú záťaž ľudských pracovníkov.
V súhrne sú oba nástroje schopné nahradiť ľudskú prácu aj doplniť ľudských pracovníkov mechanizáciou úloh informačných technológií.
2. Integrácia
RPA a umelá inteligencia sa môžu integrovať s existujúcimi podnikovými systémami s cieľom rozšíriť ich možnosti, zefektívniť podnikanie a dokonca predĺžiť životnosť starších systémov.
3. Zníženie počtu chýb
AI aj RPA sú významnými hráčmi v boji proti ľudským chybám. Mechanizáciou podnikových procesov môžu podniky znížiť finančné náklady a náklady na poškodenie dobrého mena, ktoré vznikajú v dôsledku chýb, ktorým sa dá predísť,
AI a RPA: Silné a slabé stránky
Žiadny nástroj nie je dokonalý. Ak chcete využiť výhody automatizácie, musíte pochopiť silné a slabé stránky RPA a AI.
1. Silné a slabé stránky umelej inteligencie
Pozrime sa na niektoré výhody a nevýhody umelej inteligencie pre automatizáciu
Silné stránky AI
- Dokáže sa učiť priamo na pracovisku
- Ponúka väčšiu flexibilitu ako RPA
- Dokáže spracovať neštruktúrované údaje
Slabiny AI
- Drahý vývoj
- Implementácia je vysoko technická
- Vyžaduje rozsiahle súbory údajov na trénovanie
2. Silné a slabé stránky RPA
Poďme preskúmať niektoré výhody a nevýhody RPA pre automatizáciu
Silné stránky RPA
- Presne automatizuje úlohy s veľkým objemom
- Nákladovo efektívne
- Rýchla a jednoduchá implementácia
Slabé stránky RPA
- Môže byť ťažké škálovať
- Nemôže spracovať neštruktúrované údaje
- Vhodné len na úzke úlohy
Prípadové štúdie RPA a AI
Asi najjednoduchším spôsobom, ako pochopiť vplyv a možnosti akejkoľvek technológie, sú prípadové štúdie. Tu uvádzame prípadové štúdie pre RPA aj AI, aby sme vám ukázali, ako môžu pomôcť vašej firme.
1. Prípadová štúdia RPA
Jedna z 30 najväčších amerických bánk s aktívami v hodnote 150 miliárd dolárov vynakladala veľa pracovných hodín na hypotekárne procesy vrátane zadávania údajov, spracovania dokumentov, overovania údajov a ďalších činností. Okrem manuálnej práce boli tieto pracovné postupy vystavené aj ľudským chybám. Banka spolupracovala so spoločnosťou Ernst & Young, aby našla riešenie na zvýšenie produktivity.
Na spracovanie manuálnych úloh súvisiacich s hypotékami použili riešenie RPA, ktoré sa dalo bezproblémovo integrovať do existujúcej IT infraštruktúry. Výsledky boli ohromujúce, vrátane 2-3-násobného zvýšenia efektívnosti, úspory vo výške 1 milióna USD a úplného odstránenia chýb.
2. Prípadová štúdia umelej inteligencie RPA
Expion Health je spoločnosť so sídlom v Gaithersburgu v Marylande, ktorá poskytuje riešenia pre riadenie nákladov na zdravotnú starostlivosť. Pomáhajú svojim klientom v oblasti zdravotného poistenia s informáciami o poistných udalostiach v odvetví, ktoré je známe premenlivými cenami a vydieraním. Ich pracovné postupy boli manuálne, pričom poisťovne posielali žiadosti v elektronickej aj papierovej forme. Spracovanie pohľadávok týmto spôsobom obmedzilo ich tím na približne 75 pohľadávok denne.
Problémom bolo skrátenie času na jednu reklamáciu. Keďže však údaje neboli štruktúrované, typické riešenie RPA by nefungovalo. Potrebovali riešenie rozšírené o umelú inteligenciu, najmä o optické rozpoznávanie znakov a spracovanie prirodzeného jazyka.
Zavedením softvéru RPA + AI konvertovali papierové žiadosti na PDF súbory, extrahovali relevantné údaje pred odoslaním informácií o cenách do svojho interného systému. Riešenie viedlo k 600% nárastu počtu spracovaných žiadostí každý deň.
Ako si vybrať medzi RPA a AI?
Pri výbere medzi RPA a AI nejde ani tak o súboj medzi týmito dvoma druhmi technológií, ako skôr o to, aké procesy potrebujete automatizovať. RPA je najlepšou voľbou, ak máte štandardizované pracovné postupy, zatiaľ čo AI je lepšia pre scenáre, kde sú veci trochu nejasné.
Lepšie by bolo položiť si otázku: „Ktoré situácie sú najlepšie pre RPA a ktoré pre AI?“
Najlepším prístupom je premyslieť si existujúci proces pracovného postupu, ktorý chcete automatizovať. Vizualizujte si to alebo si to zmapujte a rozdeľte si proces na jednotlivé kroky. Na ilustráciu uvedieme niekoľko príkladov.
Scenár 1
Ste účtovník v rušnej stavebnej firme. Jednou z časovo najnáročnejších častí vášho dňa je zaznamenávanie výdavkov a zabezpečenie úhrady položiek zakúpených dodávateľmi na dokončenie prác. Zamestnanci musia nahrať svoje výdavky na webový portál, kde ich zaznamenáte a aktualizujete mzdové údaje tak, aby sa v nich odrážali.
Používanie RPA
Kroky sú tu predvídateľné a údaje sú štruktúrované. Postup by mohol vyzerať takto.
- Keď zmluvní partneri nahrajú správu o výdavkoch, spustí sa bot
- Bot otvorí tabuľku výdavkov a načíta údaje
- Bot zaznamená sumu a účel a zaúčtuje ju na príslušný účet
- Bot tiež otvorí mzdový softvér a pripíše sumu na účet dodávateľa.
Scenár 2
Opäť ste účtovník v rušnej stavebnej firme. Máte niekoľko účtov u rôznych dodávateľov stavebných prác. Na konci mesiaca vám pošlú faktúry e-mailom. Každá firma má však svoje vlastné šablóny faktúr, čo znamená, že údaje nie sú štruktúrované.
Používanie umelej inteligencie
Umelá inteligencia je zastrešujúci pojem pre rôzne technológie, z ktorých dve sú optické rozpoznávanie znakov a spracovanie prirodzeného jazyka. Vďaka týmto technológiám môžete čítať a porozumieť faktúram, ktoré sa zobrazujú v e-mailovej správe, a premeniť ich na štruktúrované údaje. Keď vaša umelá inteligencia spracuje informácie do štruktúrovanej tabuľky, môžete použiť RPA na dokončenie úlohy a zaznamenanie alebo dokonca spracovanie faktúr.
Kedy použiť RPA a kedy AI na automatizáciu procesov
Tu je stručný kontrolný zoznam, ktorý vám pomôže pochopiť, ktoré procesy sú najlepšie pre RPA a ktoré pre AI.
Používajte RPA:
- Ak sú pracovné úlohy vysokoobjemové, predvídateľné a založené na pravidlách
- Ak vstupy údajov zahŕňajú štruktúrované údaje
- Ak je možné určiť výsledky procesu na začiatku procesu
Používajte umelú inteligenciu:
- Ak sú procesy veľmi variabilné a vyžadujú si určitú formu poznania, ako napríklad komplexné rozhodovanie.
- Ak dátové vstupy zahŕňajú neštruktúrované údaje
- Ak nie je možné predpovedať výstup pracovného postupu na začiatku procesu
Nahradí umelá inteligencia RPA?
V médiách a medzi niektorými analytikmi pretrváva názor, že umelá inteligencia je nezastaviteľná sila, ktorá nahradí všetko vrátane ľudských pracovníkov. Čo to znamená pre RPA? Nahradí ju aj umelá inteligencia?
Akékoľvek predpovede, že umelá inteligencia nahradí RPA, sú založené na nesprávnom chápaní príslušných technológií. Ako sme v tomto článku objasnili, hoci sa obe technológie v mnohých bodoch prelínajú, považovať ich za konkurenčné nástroje je nepresné.
Niektoré nejasnosti možno pramenia zo skutočnosti, že umelá inteligencia môže rozšíriť RPA. To je však niečo iné ako jeho nahradenie. Rovnako aj procesy RPA možno ďalej zefektívniť pomocou umelej inteligencie, ale podštruktúra je stále RPA.
Hoci umelá inteligencia môže nahradiť mnohé ľudské úlohy vrátane úloh, ktoré zvyčajne vykonávajú roboty RPA, je pravdepodobnejšie, že tieto technológie budú v budúcnosti spolupracovať, a nie sa navzájom nahrádzať.
RPA je prvým krokom na ceste k hyperautomatizácii. Dosiahnutie tohto cieľa si bude vyžadovať technológie umelej inteligencie, ako je strojové učenie a analýza údajov. Zatiaľ čo umelá inteligencia bude mať zásadný význam pri poskytovaní výhod vyššieho stupňa myslenia automatizácii, samotné úlohy budú vykonávať roboty RPA. Umelá inteligencia bude riadiť a usmerňovať RPA, nie ju nahrádzať.
Budúcnosť nie je robotická automatizácia procesov vs. umelá inteligencia, ale robotická automatizácia procesov a umelá inteligencia.
Kde sa spájajú AI a RPA
Známy je citát Alberta Einsteina, ktorý hovorí,
„Počítače sú neuveriteľne rýchle, presné a hlúpe. Ľudia sú neuveriteľne pomalí, nepresní a geniálni. Spoločne sú mocné až za hranicu predstavivosti.“
Tento citát vystihuje podstatu toho, v čom počítače vynikajú, a zároveň zdôrazňuje ich obmedzenia. Pokiaľ ide o myslenie vyššieho rádu, ako je kreativita, abstraktné uvažovanie alebo komplexné rozhodovanie – alebo v podstate čokoľvek, čo nezahŕňa postupovanie krok za krokom -, počítače nemôžu konkurovať ľudskej mysli. Umelá inteligencia je v mnohých ohľadoch pokusom preklenúť priepasť medzi ľuďmi a počítačmi a vytvoriť partnerstvo, ktoré spája to najlepšie z oboch svetov.
Nepredstaviteľná sila, o ktorej hovoril Einstein, je prítomná vo vzťahu medzi AI a RPA. Schopnosť umelej inteligencie simulovať rôzne aspekty ľudského poznania v spojení s rýchlosťou a presnosťou RPA je miestom, kde sa oba nástroje zbližujú. Hranice toho, čo by RPA mohla dosiahnuť, boli kedysi vytýčené v bodoch, ktoré si vyžadovali ľudské rozhodovanie. Rozšírenie týchto systémov o umelú inteligenciu však tieto hranice odstraňuje, čo podnikom umožňuje automatizovať širšie spektrum úloh a odblokovať viac výhod.
Keď sa RPA a AI spoja, vytvoria tretiu technologickú kategóriu nazývanú inteligentná automatizácia (IA) alebo inteligentná automatizácia procesov (IPA). V tomto „najlepšom z oboch svetov“ môžu podniky využívať nástroje RPA, ktoré sa dokážu učiť zo svojho prostredia prostredníctvom strojového učenia (ML).
Pozitívom je, že môžete zvyšovať zložitosť procesu, ktorý chcete automatizovať, pretože umelá inteligencia pomáha odstrániť niektoré prekážky, ako napríklad prácu s neštruktúrovanými údajmi alebo prijímanie rozhodnutí.
Jednou z najzaujímavejších oblastí zbližovania umelej inteligencie a RPA je
automatizácia testovania
. V našom čoraz viac digitalizovanom svete bude softvér a mobilné aplikácie naďalej zlepšovať podnikanie. Nie je to ani 20 rokov, čo sa smartfóny stali bežnou záležitosťou. Za ten čas spôsobili revolúciu v našich životoch a umožnili nám zostať v spojení a pracovať novými spôsobmi.
Kľúčom k tomuto pokroku je vývoj softvéru. Je to však časovo a finančne náročný proces. Nástroje na automatizáciu testovania využívajúce umelú inteligenciu a RPA môžu pomôcť skrátiť čas a znížiť náklady na uvedenie produktov na trh.
Ako sa automatizácia testovania zlepšuje vďaka AI a RPA
Automatizácia testovania softvéru bol predtým manuálny proces. Bolo to nákladné a časovo náročné a v konečnom dôsledku to predĺžilo životný cyklus vývoja. Je to však taká kritická fáza, že vydavatelia a vývojári nemali inú možnosť, ako do tohto procesu investovať prostriedky. Hoci tieto problémy a ich príznaky existujú aj v súčasnosti, automatizácia testovania softvéru poskytuje vynikajúce riešenie.
Automatizácia testovania zahŕňa používanie špecializovaného softvéru na overovanie a testovanie počítačových aplikácií. Zvyčajne využíva grafické používateľské rozhrania (GUI) a aplikačné programovacie rozhrania (API) na vykonávanie rôznych testov, od testovania end-to-end až po priebežné overovanie novo odovzdaného kódu.
Využitie umelej inteligencie a RPA v testovaní softvéru je skutočne vzrušujúce. Medzi zjavné výhody patrí úspora času a peňazí. Skutočný potenciál však spočíva v schopnosti autonómneho vykonávania kódu, ktorý sa sám testuje, diagnostikuje a lieči. Keď k tomu pripočítame skutočnosť, že nástroje generatívnej umelej inteligencie dokážu písať kód, môžeme povedať, že stojíme na prahu výnimočného obdobia v histórii ľudstva.
Keďže sa v posledných rokoch zvýšil dopyt po rýchlejšom vydávaní softvéru, prístupy DevOps a Agile sa rozšírili o CI/CD. Podobný vplyv má teraz aj automatizácia testovania pomocou RPA a AI. Táto situácia viedla k nárastu nástrojov na automatizáciu testovania, z ktorých niektoré si predstavíme nižšie.
Najlepšie nástroje na automatizáciu testovania v roku 2023
Tu sú niektoré z najlepších nástrojov na automatizáciu testovania na trhu.
Autify
Autify je nástroj na automatizáciu testovania poháňaný umelou inteligenciou. Vďaka intuitívnemu používateľskému rozhraniu a funkciám bez kódu umožňuje Autify tímom QA testovať v prehliadači. Nástroj si poradí s webovými a mobilnými aplikáciami a má samoopravnú umelú inteligenciu. Autify sa bez problémov integruje s nástrojmi CI/CD, Jenkins a dokonca aj so Slackom.
AvoAssure
AvoAssure je nástroj na testovanie bez použitia kódu, ktorý umožňuje automatizáciu testovania od začiatku do konca pre netechnické tímy. Produkt umožňuje testovanie naprieč platformami na webe, počítačoch, mobilných zariadeniach a ďalších. Nakoniec má dobré funkcie reportovania a veľa možností integrácie.
Cypress
Cypress je komplexný rámec na automatizáciu testovania založený na jazyku JavaScript. Bol vytvorený s cieľom uľahčiť testovanie webových aplikácií. Kľúčom k Cypress je jednoduchosť, o čom svedčí jeho štíhla zostava a minimálny počet závislostí.
testRigor
testRigor je spoľahlivé komplexné testovacie riešenie. Nástroj na automatizáciu testovania je bezkódový a podporuje webové, mobilné a API rozhrania. Testy sú vo všeobecnosti rýchle, stabilné a presné a vďaka svojej multiplatformovej funkčnosti a funkčnosti naprieč prehliadačmi postupne získavajú na popularite.
Dramaturg
Playwright je ďalší populárny nástroj na automatizáciu testovania vytvorený na testovanie webových aplikácií od konca do konca. Je multiplatformný a podporuje väčšinu vykresľovacích motorov a viacero programovacích jazykov. Ak k tomu prirátate výber kódu vo Visual Studiu a funkciu emulátora mobilných zariadení, pochopíte, prečo mnohí vývojári tolerujú jeho nedostatočnú používateľskú prívetivosť.
Hoci každý z piatich nástrojov, ktoré sme uviedli vyššie, má skvelé funkcie, chýba im výkon najmodernejšieho riešenia, ktoré kombinuje RPA aj automatizáciu testovania.
ZAPTEST ponúka najmodernejšie nástroje na automatizáciu testovania a RPA. Obe funkcie sú k dispozícii za pevnú cenu s neobmedzeným počtom licencií. S prechodom k hyperautomatizácii a automatizovanému vývoju softvéru budú pre vývojárov softvéru a podniky vytvárajúce softvér na mieru zohrávať rozhodujúcu úlohu odolné nástroje na testovanie desktopových, prehliadačových a mobilných aplikácií. ZAPTEST vám pomôže na každom kroku.
Budúcnosť AI a RPA
Teraz by už malo byť jasné, že budúcnosť AI a RPA je navzájom prepojená. Obe technológie umožňujú digitálnu transformáciu a umožňujú spoločnostiam pracovať intenzívnejšie, rýchlejšie a lepšie, pričom uvoľňujú zamestnancov, aby sa mohli venovať kreatívnym úlohám zameraným na hodnoty.
Keďže trajektória smerom k úplnej automatizácii pokračuje, je vzrušujúce uvažovať o tom, kam táto raketa smeruje. Týmto cieľom je hyperautomatizácia.
Hyperautomatizácia je spôsob myslenia. Opisuje pohľad, v ktorom je každý proces, ktorý je možné automatizovať, automatizovaný. Veľkou súčasťou tejto budúcnosti bude strojové učenie RPA. Keďže svet podnikania sa mení a stáva sa nepredvídateľnejším, organizácie budú musieť byť agilnejšie, aby si udržali konkurencieschopnosť. Hyperautomatizácia umožní tieto úpravy a zároveň zvýši presnosť a produktivitu, zníži počet chýb a zabezpečí nepretržitý zákaznícky servis a personalizáciu.
Umelá inteligencia proti RPA: Záverečné myšlienky
Pokiaľ ide o krízu, rozdiel medzi AI a RPA možno stručne zhrnúť. RPA napodobňuje ľudské konanie, zatiaľ čo AI napodobňuje ľudské myslenie. Ani jeden z týchto nástrojov nie je schopný 1:1 reprezentovať ľudské činnosti alebo myšlienky, ale sú dostatočne dobrou replikou na to, aby pomohli podnikom automatizovať úlohy s rýchlosťou, presnosťou alebo schopnosťami, ktoré výrazne presahujú typické ľudské schopnosti.
Vo svete ľudských bytostí potrebujeme myslenie aj konanie. Práve spojenie týchto spôsobov bytia pomohlo ľudstvu budovať, tvoriť a prosperovať. Podobne môžeme uvažovať o konvergencii RPA a AI.
Stručne povedané, umelá inteligencia nám umožňuje využiť a rozšíriť schopnosti RPA a dosiahnuť nové a vzrušujúce možnosti.
