ஆர்.பி.ஏ மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவை டிஜிட்டல் உருமாற்றப் புரட்சியின் முன்னணியில் உள்ள இரண்டு அற்புதமான மற்றும் புதுமையான தகவல் தொழில்நுட்ப பயன்பாடுகள். இரண்டு தொழில்நுட்பங்களும் ஊழியர்களை அதிகரிப்பதன் மூலமும், உற்பத்தித்திறனில் ஒரு புதிய சகாப்தத்தை ஏற்படுத்துவதன் மூலமும் வேலை உலகை மறுவடிவமைக்கின்றன. இருப்பினும், ஆர்பிஏ மற்றும் ஏஐ பல ஒற்றுமைகள் மற்றும் கிராஸ்ஓவர் புள்ளிகளைக் கொண்டிருந்தாலும், அவை அவற்றின் சொந்த பலங்கள் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்ட தனித்துவமான கருவிகள்.
இந்த கட்டுரை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டை ஆராய்ந்து, அவை எங்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன, நவீன வணிகங்கள் தானியங்கி எதிர்காலத்தை நோக்கி நகர உதவ அவை எவ்வாறு ஒன்றிணைகின்றன என்பதை நிரூபிக்கும்.
RPA மற்றும் AI வரையறைகள்
அந்தந்த பயன்பாடுகளுக்குள் நுழைந்து ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் (ஆர்பிஏ)
மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு (ஏஐ) ஆகியவற்றின் வழக்குகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு , இரண்டு கருத்துகளையும் வரையறைகளுடன் அடிப்படையாகக் கொள்வது மதிப்புக்குரியது.
1. ஆர்பிஏ என்றால் என்ன?
ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் (ஆர்பிஏ) என்பது கணிக்கக்கூடிய, விதி அடிப்படையிலான வணிக செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்க உதவும் தொழில்நுட்பங்களின் தொகுப்பாகும்.
வணிக பணிப்பாய்வுகள் பல பணிகளைக் கொண்டுள்ளன. இந்த பணிகளில் சிலவற்றிற்கு மனித முடிவெடுக்கும் மற்றும் தீர்ப்பு தேவைப்படுகிறது. இருப்பினும், பல மீண்டும் செய்யக்கூடியவை மற்றும் கணிக்கக்கூடியவை. இந்த இரண்டாவது வகைதான் ஆர்பிஏ தானியக்கமாக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது.
இன்று நாம் விரும்பும் மற்றும் பயன்படுத்தும் பெரும்பாலான மென்பொருள் விதி அடிப்படையிலானது. வேகம் மற்றும் துல்லியம் ஆகிய இரண்டிலும் நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட ஆர்டர்களை நிறைவேற்றுவதில் கணினிகள் சிறந்தவை. நாங்கள் அவர்களுக்கு சரியான வழிமுறைகளை வழங்கும் வரை, அவர்கள் இடைவிடாமல் தகவல்களை செயலாக்கலாம் மற்றும் பணிகளை செயல்படுத்தலாம்.
ஆர்.பி.ஏ.வும் ஒன்றுதான். இருப்பினும், வெவ்வேறு பயன்பாடுகள், அமைப்புகள் மற்றும் தரவுத்தளங்களில் இதே செயல்பாடுகளை விரிவுபடுத்துவதன் மூலம் இது சிறந்து விளங்குகிறது மற்றும் வணிகங்களுக்கு உதவுகிறது. சுருக்கமாக, ஆர்பிஏ ஒரு மனிதன் செய்யும் வழியில் பல்வேறு பயன்பாடுகளுடன் தொடர்பு கொள்கிறது. இது மனித-கணினி தொடர்புகளின் போது ஏற்படும் கிளிக்குகள், கீஸ்ட்ரோக்குகள் மற்றும் சுட்டி இயக்கங்களைப் பிரதிபலிக்க முடியும் மற்றும் ஒரு தூண்டுதல் அல்லது குறிப்பிட்ட நிபந்தனையை பூர்த்தி செய்யும்போது பயன்படுத்தப்படும் தொடர்ச்சியான படிகளாக இந்த செயல்களை மனப்பாடம் செய்யலாம்.
ஆர்பிஏ தொழில்நுட்பத்தின் எடுத்துக்காட்டுகள்
- API integration
- குறுக்கு-மேடை ஸ்கிரிப்டிங்
- குறுக்கு-பயன்பாட்டு ஸ்கிரிப்டிங்
- டிஜிட்டல் ரோபோக்கள் அல்லது “போட்கள்”
- GUI பதிவு கருவிகள்
- குறியீடு இல்லாத இடைமுகங்கள்
2. செயற்கை நுண்ணறிவு என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு (ஏஐ) என்பது மனித அறிவாற்றலைப் பிரதிபலிக்கும் தொழில்நுட்பங்களின் தொகுப்பாகும். இந்த மனப் பணிகளில் சில கற்றல், பகுத்தறிவு, சுய திருத்தம், பொருள் அறிதல், முடிவு எடுத்தல் மற்றும் கணிப்புகள் ஆகியவை அடங்கும். கணினி அறிவியலின் இந்த பிரிவு 1950 களில் இருந்து இருந்தாலும், இது கடந்த பத்து முதல் பதினைந்து ஆண்டுகளில் கடுமையான முன்னேற்றங்களை அடைந்துள்ளது.
செயற்கை நுண்ணறிவு எல்லா இடங்களிலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஜெனரேட்டிவ் ஏஐ, ஓட்டுநர் இல்லாத கார்கள் மற்றும் சிரி மற்றும் அலெக்சா போன்ற மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் தலைப்புச் செய்திகளைப் பிடித்தாலும், இது முன்கணிப்பு உரை, சைபர் பாதுகாப்பு, மோசடி பாதுகாப்பு, தேடுபொறிகள், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் பரிந்துரைகள் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வு போன்ற மிகவும் சாதகமான ஆனால் நடைமுறை பயன்பாடுகளுக்கு சக்தி அளிக்கிறது.
இப்போது நம்மிடம் உள்ள செயற்கை நுண்ணறிவு பொதுவாக நேரோ ஏஐ என்று அழைக்கப்படுகிறது. சுருக்கமாக, இது குறுகிய களங்களுக்குள் மனித நுண்ணறிவைப் பிரதிபலிக்கிறது – எடுத்துக்காட்டாக, டீப்மைண்டின் ஆல்பாகோ அல்லது பல்வேறு பேச்சு அறிதல் மென்பொருள். இருப்பினும், எதிர்காலத்தில், செயற்கை நுண்ணறிவு நிபுணத்துவத்திலிருந்து பரந்த அளவிலான பணிகளைக் கையாளக்கூடிய பொதுவான நுண்ணறிவுக்கு நகரும் என்று கணிக்கப்பட்டுள்ளது.
செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பத்தின் எடுத்துக்காட்டுகள்
- இயற்கை மொழி செயலாக்கம்
- இயந்திர வழி கற்றல்
- ஆழ்ந்த கற்றல்
- கணினி பார்வை தொழில்நுட்பம்
- முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு
- உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு
3. ஆர்பிஏ vs ஏஐ வெர்சஸ் எம்எல்
இந்த தொழில்நுட்பங்களுக்கு இடையில் கணிசமான அளவு குழப்பம் உள்ளது, ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான உறவைப் பற்றி சிலர் ஆச்சரியப்படுகிறார்கள்.
தெளிவுக்காக, இயந்திர கற்றல் (எம்.எல்) என்பது ஒரு வகை செயற்கை நுண்ணறிவு. இந்த தொழில்நுட்பம் பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் வடிவங்களைக் கண்டுபிடிக்க வழிமுறைகள் மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. அங்கிருந்து, இது மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வெளியிடலாம் அல்லது கணிப்புகளைச் செய்யலாம். முக்கிய ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் வெர்சஸ் மெஷின் லேர்னிங் வேறுபாடுகள் என்னவென்றால், ஆர்பிஏ வெளிப்படையாக வழிநடத்தப்படுகிறது, அதே நேரத்தில் தரவை செயலாக்குவதற்கான அதன் சொந்த வழிகளைக் கண்டறிய எம்.எல் தளர்வாக அமைக்கப்பட்டுள்ளது.
ஆர்பிஏ கருவிகள் செயற்கை நுண்ணறிவுடன் இணைக்கப்படும்போது ரோபோ செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் இயந்திர கற்றல் சாத்தியமாகும். இதன் விளைவாக, ஒன்றாகப் பயன்படுத்தும்போது, ஆர்பிஏ மற்றும் மெஷின் லேர்னிங் ஆகியவை ஆட்டோமேஷன் இடத்திற்குள் மிகவும் அற்புதமான எல்லைகளில் ஒன்றாகும்.
AI மற்றும் RPA பயன்பாடுகள்
ஒரு மேற்பரப்பு மட்டத்தில், வணிக சூழலில் தொழில்நுட்பம் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதில் ஆர்பிஏ மற்றும் ஏஐ பல ஒற்றுமைகளைக் கொண்டுள்ளன. இரண்டு கருவிகளும் மனித தொழிலாளர்களை விரிவுபடுத்துவதற்கும் பெருக்குவதற்கும், வணிகங்கள் அதிக உற்பத்தித்திறன், துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை அடைய அனுமதிப்பதற்கும் அக்கறை கொண்டுள்ளன.
1. செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகள்
செயற்கை நுண்ணறிவு பல்வேறு வகையான தொழில்களில் பல குறிப்பிடத்தக்க வழிகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, அவற்றுள்:
- முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு
- தானியங்கி வாகனங்கள்
- முக அடையாளம் காணும் மென்பொருள்
- சைபர் பாதுகாப்பு
- தன்மயப்படுத்துதல்
- மார்க்கெட்டிங் ஆட்டோமேஷன்
- மருந்து மருந்து வடிவமைப்பு
- மோசடி கண்டறிதல்
- வாடிக்கையாளர் சேவை சாட்போட்கள்
2. ஆர்.பி.ஏ விண்ணப்பங்கள்
ஆர்.பி.ஏ
வணிக சமூகத்தில் பரவலான ஏற்பைப் பெற்றுள்ளது, ஏனெனில் இது பலவிதமான வேலைகளைச் செய்ய முடியும், அவை:
- வாடிக்கையாளர் மற்றும் ஊழியர் ஆன்போர்டிங்
- அறிக்கை உருவாக்கம்
- தரவு உள்ளீடு மற்றும் இடம்பெயர்வு
- தானியங்கி மென்பொருள் சோதனை
- வேலைவாய்ப்பு அல்லது கடன் காசோலைகள்
- விண்ணப்பதாரர் கண்காணிப்பு அமைப்புகள்
- KYC automation
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏவின் இந்த பயன்பாடுகள் பனிப்பாறையின் நுனி மட்டுமே. செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை இயக்க முடிவற்ற அளவிலான பணிகளை தானியக்கமாக்க உதவும் இரண்டு தொழில்நுட்பங்களும் நிறுவனங்களில் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டுள்ளன.
AI மற்றும் RPA: வேறுபாடுகள் மற்றும் ஒற்றுமைகள்
ஆர்பிஏ மற்றும் ஏஐ இடையே நிறைய கிராஸ்ஓவர் உள்ளது, ஆனால் நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய சில முக்கிய வேறுபாடுகள் உள்ளன.
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ இடையே உள்ள வேறுபாடு என்ன?
1. வளர்ச்சி
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ ஆகியவற்றைக் கருத்தில் கொள்வதற்கான சிறந்த வழிகளில் ஒன்று ஒவ்வொரு மென்பொருளுக்கும் பின்னால் உள்ள வெவ்வேறு வளர்ச்சி செயல்முறைகள்.
RPA செயல்முறை சார்ந்தது. டெவலப்பர்கள் அவர்கள் தானியக்கமாக்க விரும்பும் பணிகளை வரைபடமாக்கி, படிகளை பணிகளை மேற்கொள்ளும் கணினி ஸ்கிரிப்டாக மாற்றுகிறார்கள்.
செயற்கை நுண்ணறிவு தரவு சார்ந்தது. இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் வடிவங்களைக் கண்டுபிடிக்க இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது, அவை வெளியீடுகளை உருவாக்க பயிற்சியளிக்கப்படுகின்றன. இந்த வழிமுறைகள் நன்றாக செயல்பட்டவுடன், அவை புதிய உள்ளீடுகளை எடுத்து கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க, கணிப்புகளைச் செய்ய அல்லது செயல்களைத் தூண்ட புதிய தரவை செயலாக்கலாம்.
2. சிந்தித்தல் மற்றும் செய்தல்
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆட்டோமேஷன் ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டை வெளிப்படுத்துவதற்கான ஒரு வழி, சிந்தனை மற்றும் செயலை ஒப்பிடுவதாகும்.
ஆர்.பி.ஏ ஒரு விசுவாசமான வேலைக் குதிரையைப் போல அதன் பணிகளைச் செய்கிறது. யோசிக்கத் தேவையில்லை; அது செய்ய வேண்டும்.
இதற்கு நேர்மாறாக, செயற்கை நுண்ணறிவு மனித சிந்தனையைப் போன்ற அறிவாற்றல் செயல்முறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இது அர்த்தத்தைப் பிரித்தெடுக்க மின்னஞ்சல்கள் மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத தரவின் பிற வடிவங்களைப் படிக்கலாம் அல்லது நுண்ணறிவுகள் அல்லது கணிப்புகளை கிண்டல் செய்ய தரவில் வடிவங்களைக் கண்டறியலாம். மேலும் என்னவென்றால், இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் தொடர்ந்து புதிய தகவல்களை உறிஞ்சலாம், காட்சிகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளலாம் மற்றும் காலப்போக்கில் மேம்படுத்தலாம்.
3. உள்ளே நுழைய தடை
ஆர்பிஏ பரவலான ஏற்பை அடைந்துள்ளது, ஏனெனில் இது செலவு குறைந்த, செயல்படுத்த விரைவானது மற்றும் ஆழமற்ற கற்றல் வளைவைக் கொண்டுள்ளது.
இதற்கு நேர்மாறாக, செயற்கை நுண்ணறிவு மிகவும் தொழில்நுட்பமானது, பயிற்சியளிப்பது கடினம் மற்றும் விலை உயர்ந்தது, பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளை நம்பியிருப்பதால்.
4. பணிச்சூழலில் பயன்பாடு
ஆர்பிஏ தரவு உள்ளீடு, வலைத்தள ஸ்கிராப்பிங் மற்றும் விலைப்பட்டியல் செயலாக்கம் போன்ற பல பயன்பாட்டு வழக்குகளைக் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், இது மிகவும் திட்டவட்டமான படிகளுடன் கணிக்கக்கூடிய பணிகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது.
மறுபுறம், செயற்கை நுண்ணறிவு சிக்கலான தரவு செயலாக்கம், புத்திசாலித்தனமான முடிவு எடுத்தல் மற்றும் உள்ளடக்க உருவாக்கம் போன்ற பரந்த அளவிலான கடமைகளைச் செய்ய முடியும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ இடையே உள்ள ஒற்றுமைகள் யாவை?
1. ஆட்டோமேட்டன்
ஆர்பிஏ மற்றும் ஏஐ இரண்டும் பாரம்பரியமாக மனித ஆபரேட்டர்களால் செய்யப்பட்ட பணிகளை தானியக்கமாக்குகின்றன. அவர்கள் வெவ்வேறு தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி தங்கள் சொந்த வழிகளில் தங்கள் கடமைகளைச் செய்யும்போது, அவை இரண்டும் மனித தொழிலாளர்கள் மீதான சுமையைக் குறைக்கின்றன.
சுருக்கமாக, இரண்டு கருவிகளும் மனித உழைப்பை மாற்றுவதற்கும் தகவல் தொழில்நுட்ப பணிகளை இயந்திரமயமாக்குவதன் மூலம் மனித தொழிலாளர்களை அதிகரிப்பதற்கும் திறன் கொண்டவை.
2. ஒருங்கிணைப்பு
ஆர்.பி.ஏ மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவை தங்கள் திறன்களை விரிவுபடுத்தவும், வணிகங்களை மிகவும் திறமையானதாக மாற்றவும், பாரம்பரிய அமைப்புகளின் ஆயுளை நீட்டிக்கவும் தற்போதுள்ள வணிக அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்க முடியும்.
3. பிழை குறைப்பு
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ இரண்டும் மனித தவறுகளைச் சமாளிப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கு வகிக்கின்றன. வணிக செயல்முறைகளை இயந்திரமயமாக்குவதன் மூலம், வணிகங்கள் தடுக்கக்கூடிய தவறுகளால் ஏற்படும் பண மற்றும் நற்பெயர் செலவுகளைக் குறைக்கலாம்,
AI மற்றும் RPA: பலங்கள் மற்றும் பலவீனங்கள்
எந்த கருவியும் சரியானது அல்ல. ஆட்டோமேஷனின் நன்மைகளை நீங்கள் திறக்க விரும்பினால், ஆர்பிஏ மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவின் பலங்கள் மற்றும் பலவீனங்களை நீங்கள் புரிந்து கொள்ள வேண்டும்.
1.AI பலம் மற்றும் பலவீனங்கள்
ஆட்டோமேஷனுக்கான செயற்கை நுண்ணறிவின் சில நன்மை தீமைகளை ஆராய்வோம்
AI பலங்கள்
- வேலையில் கற்றுக்கொள்ளலாம்
- ஆர்பிஏவை விட அதிக நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது
- கட்டமைக்கப்படாத தரவை செயலாக்க முடியும்
செயற்கை நுண்ணறிவு பலவீனங்கள்
- உருவாக்க விலை உயர்ந்தது
- செயல்படுத்துதல் மிகவும் தொழில்நுட்பமானது
- பயிற்சியளிக்க பரந்த தரவுத்தொகுப்புகள் தேவை
2. ஆர்பிஏ பலங்கள் மற்றும் பலவீனங்கள்
ஆட்டோமேஷனுக்கான ஆர்பிஏவின் சில நன்மை தீமைகளை ஆராய்வோம்
RPA பலங்கள்
- உயர் தொகுதி பணிகளை துல்லியமாக தானியக்கமாக்குகிறது
- செலவு குறைவு
- விரைவான மற்றும் செயல்படுத்த எளிதானது
RPA பலவீனங்கள்
- இதை அளவிடுவது கடினமாக இருக்கலாம்
- கட்டமைக்கப்படாத தரவை செயலாக்க இயலவில்லை
- குறுகிய பணிகளுக்கு மட்டுமே ஏற்றது
ஆர்பிஏ மற்றும் ஏஐ வழக்கு ஆய்வுகள்
எந்தவொரு தொழில்நுட்பத்தின் தாக்கத்தையும் சாத்தியங்களையும் புரிந்துகொள்வதற்கான எளிதான வழி வழக்கு ஆய்வுகள் மூலம். இங்கே, உங்கள் வணிகத்திற்கு அவை எவ்வாறு உதவக்கூடும் என்பதைக் காட்ட ஆர்பிஏ மற்றும் ஏஐ இரண்டிற்கும் வழக்கு ஆய்வுகளை வழங்குகிறோம்.
1. ஆர்பிஏ வழக்குகள் ஆய்வு
150 பில்லியன் டாலர் சொத்துக்களைக் கொண்ட ஒரு சிறந்த 30 அமெரிக்க வங்கி தரவு உள்ளீடு, ஆவண செயலாக்கம், தரவு சரிபார்ப்பு மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கிய அடமான செயல்முறைகளுக்கு நிறைய வேலை நேரங்களை செலவிட்டது. கையேடு முயற்சியைத் தவிர, இந்த பணிப்பாய்வுகளும் மனித பிழைக்கு உட்பட்டவை. உற்பத்தித்திறன் மேம்படுத்தும் தீர்வைக் கண்டுபிடிக்க வங்கி எர்னஸ்ட் & யங் உடன் இணைந்து செயல்பட்டது.
அடமானம் தொடர்பான கையேடு பணிகளைக் கையாள அவர்கள் தற்போதுள்ள தகவல் தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்பில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கக்கூடிய ஆர்பிஏ தீர்வைப் பயன்படுத்தினர். செயல்திறனில் 2-3 மடங்கு அதிகரிப்பு, 1 மில்லியன் டாலர் சேமிப்பு மற்றும் பிழைகளை முற்றிலுமாக நீக்குதல் உள்ளிட்ட முடிவுகள் அதிர்ச்சியூட்டும் வகையில் இருந்தன.
2. ஆர்பிஏ செயற்கை நுண்ணறிவு வழக்கு ஆய்வு
அனுபவ ஆரோக்கியம் இது கெய்தர்ஸ்பர்க், மேரிலாந்தை தளமாகக் கொண்ட சுகாதார செலவு மேலாண்மை தீர்வாகும். மாறும் விலை நிர்ணயம் மற்றும் மிரட்டி பணம் பறிக்கும் விலைக்கு இழிபுகழ் பெற்ற ஒரு தொழிலில் உரிமைகோரல் மேலாண்மை தகவல்களுடன் அவர்கள் தங்கள் மருத்துவ காப்பீட்டு வாடிக்கையாளர்களுக்கு உதவுகிறார்கள். அவற்றின் பணிப்பாய்வுகள் கைமுறையாக இருந்தன, காப்பீட்டு நிறுவனங்கள் மின்னணு மற்றும் காகித வடிவத்தில் உரிமைகோரல்களை அனுப்புகின்றன. இந்த முறையில் உரிமைகோரல்களை செயலாக்குவது அவர்களின் குழுவை ஒரு நாளைக்கு சுமார் 75 உரிமைகோரல்களுக்கு மட்டுப்படுத்தியது.
உரிமைகோரலுக்கான நேரத்தைக் குறைப்பது ஒரு பிரச்சினையாக இருந்தது. இருப்பினும், தரவு கட்டமைக்கப்படாததால், ஒரு பொதுவான ஆர்பிஏ தீர்வு வேலை செய்யாது. செயற்கை நுண்ணறிவு, குறிப்பாக, ஆப்டிகல் கேரக்டர் அறிதல் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கத்துடன் மேம்படுத்தப்பட்ட ஒரு தீர்வு அவர்களுக்குத் தேவைப்பட்டது.
ஆர்பிஏ + ஏஐ மென்பொருளை செயல்படுத்துவதன் மூலம், அவர்கள் காகித உரிமைகோரல்களை பி.டி.எஃப்களாக மாற்றி, விலைத் தகவல்களை தங்கள் உள் அமைப்புக்கு அனுப்புவதற்கு முன்பு தொடர்புடைய தரவைப் பிரித்தெடுத்தனர். இந்த தீர்வு ஒவ்வொரு நாளும் அவர்கள் செயலாக்கும் கோரிக்கைகளின் எண்ணிக்கையில் 600% அதிகரிப்புக்கு வழிவகுத்தது.
ஆர்பிஏ மற்றும் ஏஐ இடையே எவ்வாறு தேர்வு செய்வது?
ஆர்.பி.ஏ மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவற்றுக்கு இடையில் தேர்ந்தெடுப்பது இரண்டு வகையான தொழில்நுட்பத்திற்கு இடையிலான போரைப் பற்றியது அல்ல, மேலும் நீங்கள் தானியக்கமாக்க வேண்டிய செயல்முறைகளைப் பற்றியது. உங்களிடம் தரப்படுத்தப்பட்ட பணிப்பாய்வுகள் இருக்கும்போது ஆர்பிஏ சிறந்த தேர்வாகும், அதே நேரத்தில் விஷயங்கள் சற்று சுறுசுறுப்பாக இருக்கும் காட்சிகளுக்கு செயற்கை நுண்ணறிவு சிறந்தது.
எனவே, கேட்க ஒரு சிறந்த கேள்வி என்னவென்றால், “ஆர்பிஏவுக்கு எந்த சூழ்நிலைகள் சிறந்தவை, செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு எது சிறந்தது?”
நீங்கள் தானியக்கமாக்க விரும்பும் தற்போதைய பணிப்பாய்வு செயல்முறையைப் பற்றி சிந்திப்பதே இங்கே சிறந்த அணுகுமுறை. அதைக் காட்சிப்படுத்தவும் அல்லது வரைபடமாக்கவும், செயல்முறையை படிகளாக உடைக்கவும். இந்த விஷயத்தை விளக்க சில எடுத்துக்காட்டுகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
காட்சி 1
பரபரப்பான கட்டுமான நிறுவனத்தில் கணக்காளராக இருக்கிறீர்கள். உங்கள் நாளின் மிகவும் நேரம் எடுக்கும் பகுதிகளில் ஒன்று செலவுகளைப் பதிவு செய்வது மற்றும் வேலைகளை முடிக்க வாங்கிய பொருட்களுக்கு ஒப்பந்ததாரர்களுக்கு திருப்பித் தரப்படுவதை உறுதி செய்வது ஆகியவை அடங்கும். ஊழியர்கள் தங்கள் செலவுகளை ஒரு வலைத்தள போர்ட்டலில் பதிவேற்ற வேண்டும், அங்கு நீங்கள் அவற்றைப் பதிவுசெய்து இந்த புள்ளிவிவரங்களைப் பிரதிபலிக்க சம்பளப் பட்டியலைப் புதுப்பிக்க வேண்டும்.
RPA ஐப் பயன்படுத்தவும்
இங்குள்ள படிகள் கணிக்கக்கூடியவை, மேலும் தரவு கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது. படிகள் இப்படித் தோன்றலாம்.
- ஒப்பந்ததாரர்கள் ஒரு செலவு அறிக்கையைப் பதிவேற்றும்போது, அது போட்டைத் தூண்டுகிறது
- போட் செலவுகள் விரிதாளைத் திறந்து தரவை மீட்டெடுக்கிறது
- போட் தொகை மற்றும் நோக்கத்தை பதிவு செய்து அதை தொடர்புடைய கணக்கில் பில் செய்கிறது
- போட் சம்பளப் பட்டியல் மென்பொருளைத் திறந்து, தொகையை ஒப்பந்தக்காரரின் கணக்கில் வரவு வைக்கிறது.
காட்சி 2
மீண்டும், நீங்கள் ஒரு பரபரப்பான கட்டுமான நிறுவனத்தில் கணக்காளராக இருக்கிறீர்கள். வெவ்வேறு கட்டிட சப்ளையர்களுடன் உங்களுக்கு பல கணக்குகள் உள்ளன. மாத இறுதியில், அவர்கள் உங்களுக்கு மின்னஞ்சல் மூலம் விலைப்பட்டியல்களை அனுப்புகிறார்கள். இருப்பினும், ஒவ்வொரு நிறுவனத்திற்கும் அதன் சொந்த விலைப்பட்டியல் வார்ப்புருக்கள் உள்ளன, அதாவது தரவு கட்டமைக்கப்படவில்லை.
AI ஐப் பயன்படுத்தவும்
செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது வெவ்வேறு தொழில்நுட்பங்களுக்கான ஒரு குடைச்சொல் ஆகும், அவற்றில் இரண்டு ஆப்டிகல் கேரக்டர் ரெகக்னிஷன் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம். இந்த தொழில்நுட்பங்களுக்கு இடையில், உங்கள் மின்னஞ்சலில் தோன்றும் விலைப்பட்டியல்களைப் படித்துப் புரிந்துகொண்டு அவற்றை கட்டமைக்கப்பட்ட தரவாக மாற்றலாம். உங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவு தகவல்களை ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட விரிதாளில் பகுப்பாய்வு செய்தவுடன், பணியை முடிக்க மற்றும் விலைப்பட்டியல்களைப் பதிவுசெய்ய அல்லது செயலாக்க ஆர்பிஏவைப் பயன்படுத்தலாம்.
ஆர்பிஏவை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் மற்றும் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் சரிபார்ப்பு பட்டியலுக்கு செயற்கை நுண்ணறிவை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்
ஆர்பிஏவுக்கு எந்த செயல்முறைகள் சிறந்தவை மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு எது சிறந்தது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள உதவும் விரைவான சரிபார்ப்பு பட்டியல் இங்கே.
RPA ஐப் பயன்படுத்தவும்:
- வேலைப் பணிகள் அதிக அளவு, கணிக்கக்கூடிய மற்றும் விதி அடிப்படையிலானதாக இருக்கும்போது
- தரவு உள்ளீடுகளில் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு அடங்கும் போது
- செயல்முறையின் தொடக்கத்தில் செயல்முறை விளைவுகளை தீர்மானிக்க முடியும்
AI பயன்படுத்தவும்:
- செயல்முறைகள் மிகவும் மாறுபடும் போது மற்றும் சிக்கலான முடிவு எடுப்பது போன்ற சில வகையான அறிவாற்றல் தேவைப்படும்போது
- தரவு உள்ளீடுகளில் கட்டமைக்கப்படாத தரவு அடங்கும் போது
- செயல்முறையின் தொடக்கத்தில் பணிப்பாய்வு வெளியீட்டை கணிக்க முடியாதபோது
AI RPA க்கு மாற்றாக இருக்குமா?
மனிதத் தொழிலாளர்கள் உட்பட அனைத்தையும் மாற்ற வரும் ஒரு அசைக்க முடியாத சக்தியாக செயற்கை நுண்ணறிவு உள்ளது என்று ஊடகங்கள் மற்றும் சில ஆய்வாளர்கள் மத்தியில் ஒரு தொடர்ச்சியான கதை உள்ளது. எனவே, இது ஆர்பிஏவுக்கு என்ன அர்த்தம்? அதையும் செயற்கை நுண்ணறிவு மாற்றுமா?
ஆர்.பி.ஏ.வுக்கு மாற்றாக செயற்கை நுண்ணறிவு இருக்கும் என்ற எந்தவொரு கணிப்பும் அந்தந்த தொழில்நுட்பங்களைப் பற்றிய தவறான புரிதல்களைப் பொறுத்தது. இந்த கட்டுரையில் நாங்கள் தெளிவுபடுத்தியுள்ளபடி, இரண்டு தொழில்நுட்பங்களும் கிராஸ்ஓவரின் பல புள்ளிகளைக் கொண்டிருந்தாலும், அவற்றை போட்டி கருவிகளாக நினைப்பது தவறானது.
செயற்கை நுண்ணறிவு ஆர்பிஏவை அதிகரிக்க முடியும் என்ற உண்மையிலிருந்து சில குழப்பங்கள் எழலாம். இருப்பினும், அதை மாற்றுவதில் இருந்து இது வேறுபட்டது. இதேபோல், ஆர்பிஏ செயல்முறைகள் செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் மேலும் நெறிப்படுத்தப்படலாம், ஆனால் துணை கட்டமைப்பு இன்னும் ஆர்பிஏவாக உள்ளது.
எனவே, ஆர்பிஏ போட்களால் பொதுவாக செய்யப்படும் கடமைகள் உட்பட பல மனித பணிகளை செயற்கை நுண்ணறிவு மாற்ற முடியும் என்றாலும், தொழில்நுட்பங்கள் ஒருவருக்கொருவர் மாற்றுவதை விட எதிர்காலத்தில் ஒன்றாக வேலை செய்ய அதிக வாய்ப்புள்ளது.
ஆர்.பி.ஏ என்பது ஹைபராஅவுட்டோமேஷனை நோக்கிய பாதையில் முதல் படியாகும். அந்த இலக்கை அடைவதற்கு மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் போன்ற செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்கள் தேவைப்படும். உயர்-வரிசை சிந்தனையின் நன்மைகளை ஆட்டோமேஷனுக்கு வழங்குவதில் செயற்கை நுண்ணறிவு முக்கிய பங்கு வகிக்கும் என்றாலும், பணிகள் ஆர்பிஏ போட்களால் மேற்கொள்ளப்படும். செயற்கை நுண்ணறிவு ஆர்.பி.ஏ.வை ஒழுங்கமைத்து வழிநடத்தும், அதை மாற்றாது.
எதிர்காலம் ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் வெர்சஸ் ஏஐ அல்ல; இது ரோபோடிக் செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகும்.
AI மற்றும் RPA இணையும் இடம்
ஆல்பர்ட் ஐன்ஸ்டீனின் புகழ்பெற்ற மேற்கோள் ஒன்று உள்ளது,
“கணினிகள் நம்பமுடியாத வேகமானவை, துல்லியமானவை மற்றும் முட்டாள்தனமானவை. மனிதர்கள் நம்பமுடியாத மெதுவானவர்கள், தவறானவர்கள் மற்றும் புத்திசாலிகள். இருவரும் சேர்ந்து கற்பனைக்கு அப்பாற்பட்ட சக்தி வாய்ந்தவர்கள்.
இந்த மேற்கோள் கணினிகள் எதில் சிறந்து விளங்குகின்றன என்பதற்கான இதயத்தைப் பெறுகிறது, அதே நேரத்தில் அவற்றின் வரம்புகளையும் அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது. படைப்பாற்றல், சுருக்கமான பகுத்தறிவு அல்லது சிக்கலான முடிவு எடுத்தல் போன்ற உயர்-வரிசை சிந்தனைக்கு வரும்போது – அல்லது அடிப்படையில் மனப்பாடம், படிப்படியான வழிமுறைகளைப் பின்பற்றுவதை உள்ளடக்காத எதையும் – கணினிகள் மனித மனங்களுடன் போட்டியிட முடியாது. பல வழிகளில், செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது மனிதர்களுக்கும் கணினிகளுக்கும் இடையிலான இடைவெளியைக் குறைப்பதற்கான ஒரு முயற்சியாகும், மேலும் இரு உலகங்களின் சிறந்தவற்றை ஒன்றிணைக்கும் கூட்டாண்மையை உருவாக்குகிறது.
ஐன்ஸ்டீன் பேசிய கற்பனைக்கு எட்டாத சக்தி செயற்கை நுண்ணறிவுக்கும் ஆர்பிஏவுக்கும் இடையிலான உறவில் உள்ளது. ஆர்பிஏவின் வேகம் மற்றும் துல்லியத்துடன் இணைக்கப்படும்போது மனித அறிவாற்றலின் பல்வேறு அம்சங்களை உருவகப்படுத்தும் செயற்கை நுண்ணறிவின் திறன் இரண்டு கருவிகளும் இணையும் இடத்தில் உள்ளது. ஆர்.பி.ஏ என்ன சாதிக்க முடியும் என்பதற்கான எல்லைகள் ஒரு காலத்தில் மனித முடிவு எடுக்க வேண்டிய புள்ளிகளில் வரையப்பட்டன. இருப்பினும், செயற்கை நுண்ணறிவுடன் இந்த அமைப்புகளை அதிகரிப்பது இந்த எல்லைகளை நீக்குகிறது, வணிகங்கள் பரந்த அளவிலான பணிகளை தானியக்கமாக்கவும் அதிக நன்மைகளைத் திறக்கவும் அனுமதிக்கிறது.
ஆர்.பி.ஏ மற்றும் ஏ.ஐ ஆகியவை ஒன்றாக இணைக்கப்படும்போது, அவை நுண்ணறிவு ஆட்டோமேஷன் (ஐ.ஏ) அல்லது நுண்ணறிவு செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் (ஐ.பி.ஏ) எனப்படும் மூன்றாவது தொழில்நுட்ப வகையை உருவாக்குகின்றன. இந்த “இரு உலகங்களிலும் சிறந்தது” சூழ்நிலையில், வணிகங்கள் இயந்திர கற்றல் (எம்.எல்) மூலம் தங்கள் சூழலிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய ஆர்.பி.ஏ கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
தலைகீழாக இருப்பது என்னவென்றால், நீங்கள் தானியக்கமாக்க விரும்பும் செயல்முறையின் சிக்கலான தன்மையை அதிகரிக்க முடியும், ஏனெனில் கட்டமைக்கப்படாத தரவைக் கையாள்வது அல்லது முடிவுகளை எடுப்பது போன்ற சில தடைகளை அகற்ற செயற்கை நுண்ணறிவு உதவுகிறது.
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ ஒருங்கிணைப்பிற்கான மிகவும் உற்சாகமான பகுதிகளில் ஒன்று சோதனை ஆட்டோமேஷன் ஆகும்
. பெருகிவரும் டிஜிட்டல் உலகில், மென்பொருள் மற்றும் மொபைல் பயன்பாடுகள் வணிகத்தை தொடர்ந்து மேம்படுத்தும். ஸ்மார்ட்போன்கள் சர்வசாதாரணமாகி 20 ஆண்டுகள் கூட ஆகவில்லை. அந்த நேரத்திற்குள், அவர்கள் எங்கள் வாழ்க்கையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளனர், நாங்கள் இணைந்திருக்கவும் புதுமையான வழிகளில் பணியாற்றவும் அனுமதித்துள்ளனர்.
இந்த முன்னேற்றங்களுக்கான திறவுகோல் மென்பொருள் உருவாக்கம் ஆகும். இருப்பினும், இது மிகவும் நேரம் எடுக்கும் மற்றும் விலையுயர்ந்த செயல்முறையாகும். செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ மூலம் இயக்கப்படும் சோதனை ஆட்டோமேஷன் கருவிகள் தயாரிப்புகளை சந்தைக்கு கொண்டு வர செலவாகும் நேரத்தையும் பணத்தையும் குறைக்க உதவும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ மூலம் சோதனை ஆட்டோமேஷன் எவ்வாறு மேம்படுத்தப்படுகிறது
மென்பொருள் சோதனை ஆட்டோமேஷன் ஒரு கையேடு செயல்முறையாக பயன்படுத்தப்பட்டது. இது விலையுயர்ந்தது மற்றும் நேரம் எடுக்கும் மற்றும் இறுதியில் வளர்ச்சி வாழ்க்கை சுழற்சியில் சேர்க்கப்பட்டது. இருப்பினும், இது ஒரு முக்கியமான கட்டமாகும், வெளியீட்டாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் இந்த செயல்முறையில் வளங்களை மூழ்கடிப்பதைத் தவிர வேறு வழியில்லை. இந்த சிக்கல்கள் மற்றும் அவற்றின் அறிகுறிகள் இன்றும் இருக்கும்போது, மென்பொருள் சோதனை ஆட்டோமேஷன் ஒரு சிறந்த தீர்வை வழங்குகிறது.
சோதனை ஆட்டோமேஷன் என்பது கணினி பயன்பாடுகளை சரிபார்க்கவும் சோதிக்கவும் சிறப்பு மென்பொருளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. இது பொதுவாக வரைகலை பயனர் இடைமுகங்கள் (ஜி.யு.ஐ) மற்றும் பயன்பாட்டு நிரலாக்க இடைமுகங்கள் (ஏபிஐ) ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துகிறது, இறுதி-இறுதி சோதனை முதல் புதிதாக உறுதியளிக்கப்பட்ட குறியீட்டின் தொடர்ச்சியான சரிபார்ப்பு வரை பல்வேறு சோதனைகளைச் செய்கிறது.
மென்பொருள் சோதனையில் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ பயன்பாடு உண்மையிலேயே உற்சாகமானது. சில வெளிப்படையான தலைகீழானவை நேரத்தையும் பணத்தையும் மிச்சப்படுத்துகின்றன. இருப்பினும், உண்மையான சாத்தியம் தன்னை சோதிக்கும், கண்டறியும் மற்றும் குணப்படுத்தும் குறியீட்டை தன்னிச்சையாக செயல்படுத்தும் திறனில் உள்ளது. உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் குறியீட்டை எழுதும் திறன் கொண்டவை என்ற உண்மையைச் சேர்க்கும்போது, மனித வரலாற்றில் ஒரு சிறப்பு நேரத்தின் உச்சத்தில் நாம் நிற்கிறோம் என்று சொல்வது நியாயமானது.
கடந்த சில ஆண்டுகளில் விரைவான மென்பொருள் வெளியீடுகளுக்கான தேவை அதிகரித்ததால், DevOps மற்றும் Agile அணுகுமுறைகள் CI / CD மூலம் அதிகரிக்கப்பட்டன. இப்போது, ஆர்பிஏ மற்றும் ஏஐ சோதனை ஆட்டோமேஷன் இதேபோன்ற தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். இந்த நிலைமை சோதனை ஆட்டோமேஷன் கருவிகளின் அதிகரிப்புக்கு வழிவகுத்துள்ளது, அவற்றில் சிலவற்றை நாங்கள் கீழே ஆராய்வோம்.
2023 இல் சிறந்த சோதனை ஆட்டோமேஷன் கருவிகள்
சந்தையில் சில சிறந்த சோதனை ஆட்டோமேஷன் கருவிகள் இங்கே.
Autify
Autify என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் இயங்கும் சோதனை ஆட்டோமேஷன் கருவியாகும். உள்ளுணர்வு UI மற்றும் குறியீடு இல்லாத அம்சங்களுக்கு நன்றி, AUTify QA அணிகள் தங்கள் உலாவிக்குள் சோதிக்க அனுமதிக்கிறது. கருவி வலை மற்றும் மொபைல் பயன்பாடுகளைக் கையாள முடியும் மற்றும் சுய குணப்படுத்தும் செயற்கை நுண்ணறிவைக் கொண்டுள்ளது. AUTify CI / CD கருவிகள், ஜென்கின்ஸ் மற்றும் ஸ்லாக் ஆகியவற்றுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது.
AvoAssure
AvoAssure என்பது ஒரு குறியீடு இல்லாத சோதனை கருவியாகும், இது தொழில்நுட்பம் அல்லாத குழுக்களுக்கு எண்ட்-டு-எண்ட் சோதனை ஆட்டோமேஷனை செயல்படுத்துகிறது. தயாரிப்பு வலை, டெஸ்க்டாப், மொபைல் மற்றும் பலவற்றில் குறுக்கு-தள சோதனையை எளிதாக்குகிறது. இறுதியாக, இது நல்ல அறிக்கையிடல் அம்சங்கள் மற்றும் நிறைய ஒருங்கிணைப்பு விருப்பங்களைக் கொண்டுள்ளது.
சைப்ரஸ்
சைப்ரஸ் என்பது ஜாவாஸ்கிரிப்டை அடிப்படையாகக் கொண்ட எண்ட்-டு-எண்ட் டெஸ்ட் ஆட்டோமேஷன் கட்டமைப்பாகும். இது வலை பயன்பாட்டு சோதனையை எளிதாக்குவதற்காக கட்டப்பட்டது. எளிமை என்பது சைப்ரஸின் திறவுகோல், அதன் மெலிந்த கட்டமைப்பு மற்றும் குறைந்தபட்ச சார்புகளால் நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது.
testRigor
testRigor என்பது ஒரு திடமான எண்ட்-டு-எண்ட் சோதனை தீர்வாகும். சோதனை ஆட்டோமேஷன் கருவி குறியீடு இல்லை மற்றும் வலை, மொபைல் மற்றும் ஏபிஐக்களை ஆதரிக்கிறது. சோதனைகள் பொதுவாக வேகமானவை, நிலையானவை மற்றும் துல்லியமானவை, மேலும் அதன் குறுக்கு-தளம் மற்றும் குறுக்கு உலாவி செயல்பாட்டிற்கு நன்றி, இது படிப்படியாக பிரபலமடைந்து வருகிறது.
நாடக ஆசிரியர்
இது எண்ட்-டு-எண்ட் வலை பயன்பாட்டு சோதனைக்காக உருவாக்கப்பட்ட மற்றொரு பிரபலமான சோதனை ஆட்டோமேஷன் கருவியாகும். இது குறுக்கு-இயங்குதளம் மற்றும் பெரும்பாலான ரெண்டரிங் இயந்திரங்கள் மற்றும் பல நிரலாக்க மொழிகளை ஆதரிக்கிறது. அதன் விஷுவல் ஸ்டுடியோ கோட் செலக்டர் மற்றும் மொபைல் எமுலேட்டர் அம்சத்தை மேலே தூக்கி எறியுங்கள், மேலும் பல டெவலப்பர்கள் அதன் பயனர் நட்பு இல்லாததை ஏன் பொறுத்துக்கொள்கிறார்கள் என்பதை நீங்கள் காணலாம்.
மேலே நாங்கள் பட்டியலிட்டுள்ள ஐந்து கருவிகள் ஒவ்வொன்றும் சிறந்த அம்சங்களைக் கொண்டிருந்தாலும், அவை ஆர்பிஏ மற்றும் டெஸ்ட் ஆட்டோமேஷன் இரண்டையும் ஒருங்கிணைக்கும் அதிநவீன தீர்வின் சக்தியைக் கொண்டிருக்கவில்லை.
ZAPTEST அதிநவீன டெஸ்ட் ஆட்டோமேஷன் மற்றும் ஆர்பிஏ கருவிகளை வழங்குகிறது. இரண்டு செயல்பாடுகளும் வரம்பற்ற உரிமங்களுடன் நிலையான விலையில் கிடைக்கின்றன. நாம் அதிவேக மற்றும் தானியங்கி மென்பொருள் மேம்பாட்டை நோக்கி நகரும்போது, டெஸ்க்டாப், உலாவி மற்றும் மொபைல் பயன்பாட்டு கருவிகளுக்கான நீடித்த சோதனை கருவிகள் மென்பொருள் உருவாக்குநர்கள் மற்றும் பெஸ்போக் மென்பொருளை உருவாக்கும் வணிகங்களுக்கு முக்கிய பங்கு வகிக்கும். ZAPTEST வழியின் ஒவ்வொரு படியிலும் உங்களுக்கு உதவ முடியும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏவின் எதிர்காலம்
இப்போது, செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏவின் எதிர்காலம் பின்னிப்பிணைந்துள்ளது என்பது தெளிவாக இருக்க வேண்டும். இரண்டு தொழில்நுட்பங்களும் டிஜிட்டல் மாற்றத்தை செயல்படுத்துகின்றன மற்றும் நிறுவனங்கள் கடினமாகவும், வேகமாகவும், சிறப்பாகவும் வேலை செய்ய அனுமதிக்கின்றன, அதே நேரத்தில் ஊழியர்களை ஆக்கபூர்வமான, மதிப்பு சார்ந்த பணிகளில் ஈடுபட அனுமதிக்கின்றன.
மொத்த ஆட்டோமேஷனை நோக்கிய பாதை தொடரும் நிலையில், இந்த ராக்கெட் எங்கு செல்கிறது என்பதைப் பற்றி சிந்திக்க உற்சாகமாக இருக்கிறது. அந்த இலக்கு ஹைபராவுட்டோமேஷன் ஆகும்.
ஹைப்பர் ஆட்டோமேஷன் என்பது ஒரு சிந்தனை முறை. தானியக்கமாக்கக்கூடிய ஒவ்வொரு செயல்முறையும் தானியங்கியாக இருக்கும் ஒரு கண்ணோட்டத்தை இது விவரிக்கிறது. இந்த எதிர்காலத்தின் ஒரு பெரிய பகுதி ஆர்பிஏ இயந்திர கற்றலை உள்ளடக்கும். வணிக உலகம் மாறும்போது, மேலும் கணிக்க முடியாததாக மாறும்போது, நிறுவனங்கள் போட்டித்தன்மையுடன் இருக்க மிகவும் சுறுசுறுப்பாக இருக்க வேண்டும். துல்லியம் மற்றும் உற்பத்தித்திறனை அதிகரிக்கும் போது, பிழைகளைக் குறைக்கும் மற்றும் எப்போதும் வாடிக்கையாளர் சேவை மற்றும் தனிப்பயனாக்கத்தை வழங்கும் போது ஹைபராடோமேஷன் இந்த சரிசெய்தல்களை செயல்படுத்தும்.
AI v RPA: இறுதி எண்ணங்கள்
நெருக்கடி என்று வரும்போது, செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆர்பிஏ இடையேயான வித்தியாசத்தை சுருக்கமாகக் கூறலாம். ஆர்பிஏ மனித செயல்களைப் பிரதிபலிக்கிறது, அதே நேரத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவு மனித சிந்தனையைப் பிரதிபலிக்கிறது. எந்தவொரு கருவியும் மனித செயல்கள் அல்லது எண்ணங்களின் 1: 1 பிரதிநிதித்துவங்களை செய்ய முடியாது, ஆனால் அவை வழக்கமான மனித திறனுக்கு அப்பாற்பட்ட வேகம், துல்லியம் அல்லது திறனில் பணிகளை தானியக்கமாக்க வணிகங்களுக்கு உதவ போதுமான பிரதிபலிப்பு ஆகும்.
மனிதர்களின் உலகில் சிந்தனையும் செயலும் தேவை. இந்த வாழ்க்கை முறைகளின் திருமணம்தான் மனிதகுலத்தை கட்டமைக்கவும், உருவாக்கவும், செழிக்கவும் உதவியது. ஆர்.பி.ஏ மற்றும் ஏ.ஐ ஆகியவற்றின் ஒருங்கிணைப்பைப் பற்றி நாம் இதேபோல் சிந்திக்கலாம்.
சுருக்கமாக, புதிய மற்றும் அற்புதமான சாத்தியங்களை அடைய ஆர்பிஏவின் அதிகாரங்களைப் பயன்படுத்தவும் விரிவுபடுத்தவும் செயற்கை நுண்ணறிவு நம்மை அனுமதிக்கிறது.
