RPA og AI er to spændende og innovative it-applikationer, der står i spidsen for den digitale transformationsrevolution. Begge teknologier omformer arbejdsverdenen ved at forstærke medarbejderne og indlede en ny æra af produktivitet. Men selv om RPA og AI har mange ligheder og krydspunkter, er de forskellige værktøjer med deres egne styrker og svagheder.
Denne artikel vil udforske forskellen mellem automatisering og kunstig intelligens og vise, hvor de bruges, hvordan de fungerer, og hvordan de sammen hjælper moderne virksomheder med at bevæge sig mod en automatiseret fremtid.
Definitioner af RPA og AI
Før vi går i gang med de respektive anvendelser og use cases af
Robotic Process Automation (RPA)
og Artificial Intelligence (AI), er det værd at grundlægge begge begreber med definitioner.
1. Hvad er RPA?
Robotic Process Automation (RPA) er et sæt teknologier, der hjælper med at automatisere forudsigelige, regelbaserede forretningsprocesser.
Forretningsworkflows består af mange opgaver. Nogle af disse opgaver kræver menneskelig beslutningstagning og dømmekraft. Men mange af dem kan gentages og er forudsigelige. Det er denne anden kategori, som RPA bruges til at automatisere.
Meget af den software, vi elsker og bruger i dag, er regelbaseret. Computere er fremragende til at udføre veldefinerede ordrer med både hastighed og præcision. Så længe vi giver dem de rigtige instruktioner, kan de ufortrødent bearbejde information og udføre opgaver.
RPA er det samme. Men der, hvor det udmærker sig og hjælper virksomheder, er ved at udvide de samme funktioner på tværs af forskellige applikationer, systemer og databaser. Kort sagt interagerer RPA med forskellige applikationer på samme måde, som et menneske gør. Det kan efterligne de klik, tastetryk og musebevægelser, der forekommer under interaktioner mellem mennesker og computere, og huske disse handlinger som en række trin, der implementeres, når en udløser eller en bestemt betingelse er opfyldt.
Eksempler på RPA-teknologi
- API-integration
- Scripting på tværs af platforme
- Scripting på tværs af applikationer
- Digitale robotter eller “bots”
- GUI-optagelsesværktøjer
- Grænseflader uden kode
2. Hvad er kunstig intelligens?
Kunstig intelligens (AI) er et sæt af teknologier, der efterligner menneskelig kognition. Nogle af disse mentale opgaver omfatter indlæring, ræsonnement, selvkorrektion, genkendelse af objekter, beslutningstagning og forudsigelser. Selvom denne gren af datalogien har eksisteret siden 1950’erne, har den gjort store fremskridt i de sidste 10-15 år.
AI bliver brugt overalt. Mens generativ AI, førerløse biler og virtuelle assistenter som Siri og Alexa trækker overskrifterne, driver den også mere prosaiske, men praktiske anvendelser som prædiktiv tekst, cybersikkerhed, beskyttelse mod svindel, søgemaskiner, personlig markedsføring og anbefalinger samt dataanalyse.
Den AI, vi har nu, kaldes typisk Narrow AI. Kort sagt efterligner den menneskelig intelligens inden for snævre domæner – for eksempel Deepminds AlphaGo eller forskellige talegenkendelsessoftware. Men i fremtiden forventes AI at bevæge sig fra specialisering til mere generel intelligens, der kan håndtere en bredere vifte af opgaver.
Eksempler på AI-teknologi
- Naturlig sprogbehandling
- Maskinlæring
- Dyb læring
- Computer vision-teknologi
- Prædiktiv analyse
- Generativ kunstig intelligens
3. RPA vs AI vs ML
Der er en del forvirring mellem disse teknologier, og nogle mennesker undrer sig over forholdet mellem robotprocesautomatisering og maskinlæring.
For klarhedens skyld er maskinlæring (ML) en form for kunstig intelligens. Denne teknologi bruger algoritmer og statistiske modeller til at finde mønstre i store datasæt. Derfra kan den producere værdifulde indsigter eller forudsigelser. De største forskelle mellem Robotic Process Automation og Machine Learning er, at RPA er eksplicit styret, mens ML er sat fri til at opdage sine egne måder at behandle data på.
Maskinlæring af robotprocesautomatisering er mulig, når RPA-værktøjer suppleres med AI. Når RPA og Machine Learning bruges sammen, er det derfor en af de mest spændende horisonter inden for automatisering.
Anvendelser af AI og RPA
På overfladen har RPA og AI mange ligheder med hensyn til, hvordan teknologien anvendes i forretningsmiljøer. Begge værktøjer handler om at udvide og forstærke menneskelige medarbejdere og give virksomheder mulighed for at opnå større produktivitet, nøjagtighed og effektivitet.
1. Anvendelser af AI
AI bruges på tværs af en lang række brancher på flere bemærkelsesværdige måder, herunder:
- Prædiktiv analyse
- Autonome køretøjer
- Software til ansigtsgenkendelse
- Cybersikkerhed
- Personalisering
- Automatisering af markedsføring
- Farmaceutisk design af lægemidler
- Opsporing af svindel
- Chatbots til kundeservice
2. Anvendelser af RPA
RPA
har vundet stor udbredelse i erhvervslivet, fordi den kan udføre en lang række opgaver, f.eks:
- Onboarding af kunder og medarbejdere
- Generering af rapporter
- Indtastning og migrering af data
- Automatiseret softwaretest
- Ansættelses- eller kredittjek
- Systemer til sporing af ansøgere
- KYC automatisering
Disse anvendelser af AI og RPA er kun toppen af isbjerget. Begge teknologier er blevet taget i brug på tværs af virksomheder for at hjælpe med at automatisere endeløse mængder af opgaver for at øge effektiviteten og nøjagtigheden.
AI og RPA: Forskelle og ligheder
Der er mange sammenfald mellem RPA og AI, men der er nogle vigtige forskelle, du skal kende.
Hvad er forskellen mellem AI og RPA?
1. Udvikling
En af de bedste måder at overveje AI og RPA på er de forskellige udviklingsprocesser bag hver software.
RPA er procesdrevet. Udviklere kortlægger de opgaver, de ønsker at automatisere, og omdanner trinene til et computerscript, der udfører opgaverne.
AI er datadrevet. Det bruger maskinlæring til at finde mønstre i store datasæt, som trænes til at producere output. Når disse algoritmer fungerer godt, kan de tage imod nye input og behandle nye data for at besvare spørgsmål, komme med forudsigelser eller udløse handlinger.
2. Tænkning vs. handling
En måde at udtrykke forskellen mellem kunstig intelligens og automatisering på er ved at sammenligne tænkning med handling.
RPA udfører sine opgaver som en loyal arbejdshest. Den behøver ikke at tænke, den skal bare gøre.
I modsætning hertil bruger AI kognitive processer, der ligner menneskelig tænkning. Den kan læse e-mails og andre former for ustrukturerede data for at udtrække mening eller finde mønstre i data for at udlede indsigt eller endda forudsigelser. Desuden kan AI-værktøjer ved hjælp af Machine Learning konstant absorbere ny information, lære af scenarier og forbedre sig over tid.
3. Barriere for adgang
RPA har opnået stor udbredelse, fordi det er omkostningseffektivt, hurtigt at implementere og har en lav indlæringskurve.
AI er derimod meget teknisk, svær at træne og dyr, hvilket i høj grad skyldes, at den er afhængig af enorme datasæt.
4. Anvendelse i arbejdsmiljøer
RPA har flere anvendelsesmuligheder, såsom dataindtastning, website scraping og fakturabehandling. Men den er bedst egnet til forudsigelige opgaver med meget klare trin.
På den anden side kan AI udføre en bredere vifte af opgaver, såsom kompleks databehandling, intelligent beslutningstagning og endda skabelse af indhold.
Hvad er lighederne mellem AI og RPA?
1. Automat
Både RPA og AI automatiserer opgaver, der traditionelt blev udført af menneskelige operatører. Selvom de bruger forskellige teknologier og udfører deres opgaver på hver deres måde, reducerer de begge byrden for de menneskelige medarbejdere.
Kort sagt er begge værktøjer i stand til både at erstatte menneskelig arbejdskraft og supplere menneskelig arbejdskraft ved at mekanisere informationsteknologiske opgaver.
2. Integration
RPA og AI kan integreres med eksisterende forretningssystemer for at udvide deres muligheder, gøre virksomheder mere effektive og endda forlænge levetiden for ældre systemer.
3. Reduktion af fejl
Både AI og RPA er vigtige spillere i kampen mod menneskelige fejl. Ved at mekanisere forretningsprocesser kan virksomheder reducere de økonomiske og omdømmemæssige omkostninger, der skyldes fejl, som kunne være undgået,
AI og RPA: Styrker og svagheder
Intet værktøj er perfekt. Hvis du vil udnytte fordelene ved automatisering, er du nødt til at forstå styrkerne og svaghederne ved RPA og AI.
1. AI’s styrker og svagheder
Lad os udforske nogle af fordelene og ulemperne ved AI til automatisering
AI’s styrker
- Kan lære på jobbet
- Tilbyder større fleksibilitet end RPA
- Kan behandle ustrukturerede data
AI-svagheder
- Dyrt at udvikle
- Implementeringen er meget teknisk
- Kræver store datasæt at træne
2. RPA’s styrker og svagheder
Lad os udforske nogle af fordelene og ulemperne ved RPA til automatisering
RPA’s styrker
- Nøjagtig automatisering af store mængder opgaver
- Omkostningseffektiv
- Hurtig og nem at implementere
RPA’s svagheder
- Det kan være svært at skalere
- Kan ikke behandle ustrukturerede data
- Kun egnet til smalle opgaver
Casestudier af RPA og AI
Den måske nemmeste måde at forstå en teknologis indvirkning og muligheder på er gennem casestudier. Her præsenterer vi casestudier for både RPA og AI for at vise dig, hvordan de kan hjælpe din virksomhed.
1. Undersøgelse af RPA-cases
En amerikansk top 30-bank med aktiver på over 150 mia. dollars brugte mange arbejdstimer på realkreditprocesser, herunder dataindtastning, dokumentbehandling, dataverificering og meget mere. Ud over den manuelle indsats var disse workflows også udsat for menneskelige fejl. Banken arbejdede sammen med Ernst & Young for at finde en produktivitetsforbedrende løsning.
De brugte en RPA-løsning, der problemfrit kunne integreres i deres eksisterende IT-infrastruktur til at håndtere realkreditrelaterede manuelle opgaver. Resultaterne var forbløffende, herunder en 2-3 gange større effektivitet, besparelser på 1 mio. dollars og en total eliminering af fejl.
2. RPA casestudie af kunstig intelligens
Expion Health er en Gaithersburg, Maryland-baseret løsning til styring af sundhedsomkostninger. De hjælper deres sygesikringskunder med information om skadebehandling i en branche, der er berygtet for variable priser og ublu priser. Deres arbejdsgange var manuelle, og forsikringsselskaberne sendte deres krav både elektronisk og i papirform. Behandlingen af krav på denne måde begrænsede deres team til ca. 75 krav om dagen.
Det var et problem at reducere tiden pr. krav. Men fordi dataene var ustrukturerede, ville en typisk RPA-løsning ikke fungere. De havde brug for en løsning, der var forstærket med AI, især optisk tegngenkendelse og naturlig sprogbehandling.
Ved at implementere en RPA + AI-software konverterede de papirkrav til PDF-filer og udtrak de relevante data, før de sendte prisoplysninger til deres interne system. Løsningen resulterede i en 600% stigning i antallet af krav, de behandlede hver dag.
Hvordan vælger man mellem RPA og AI?
Valget mellem RPA og AI handler mindre om en kamp mellem de to typer teknologi og mere om, hvilke processer du har brug for at automatisere. RPA er det bedste valg, når du har standardiserede arbejdsgange, mens AI er bedre til scenarier, hvor tingene er lidt mere uklare.
Så et bedre spørgsmål at stille er: “Hvilke situationer er bedst til RPA, og hvilke er bedst til AI?”
Den bedste fremgangsmåde her er at tænke på den eksisterende workflow-proces, som du ønsker at automatisere. Visualiser det, eller kortlæg det, og del processen op i trin. Lad os bruge et par eksempler til at illustrere pointen.
Scenarie 1
Du er bogholder i et travlt byggefirma. En af de mest tidskrævende dele af din dag er at registrere udgifter og sikre, at entreprenører får refunderet de ting, de har købt for at udføre opgaverne. Medarbejderne skal uploade deres udgifter til en hjemmesideportal, hvor du registrerer dem og opdaterer lønsedlen, så den afspejler disse tal.
Brug RPA
Trinene her er forudsigelige, og dataene er strukturerede. Trinene kunne se nogenlunde sådan ud.
- Når entreprenører uploader en udgiftsrapport, udløser det bot’en
- Bot’en åbner udgiftsregnearket og henter dataene
- Bot registrerer beløb og formål og fakturerer det til den relevante konto.
- Bot’en åbner også lønsoftwaren og krediterer beløbet til entreprenørens konto.
Scenarie 2
Igen er du revisor i et travlt byggefirma. Du har flere konti hos forskellige byggeleverandører. I slutningen af måneden sender de dig fakturaer via e-mail. Men hvert firma har sine egne fakturaskabeloner, hvilket betyder, at dataene er ustrukturerede.
Brug kunstig intelligens
AI er en paraplybetegnelse for forskellige teknologier, hvoraf to er Optical Character Recognition og Natural Language Processing. Med disse teknologier kan du læse og forstå de fakturaer, der dukker op i din e-mail, og omdanne dem til strukturerede data. Når din AI har analyseret oplysningerne i et struktureret regneark, kan du bruge RPA til at fuldføre opgaven og registrere eller endda behandle fakturaerne.
Hvornår skal man bruge RPA, og hvornår skal man bruge AI til procesautomatisering?
Her er en hurtig tjekliste, der hjælper dig med at forstå, hvilke processer der er bedst til RPA, og hvilke der er bedst til AI.
Brug RPA:
- Når arbejdsopgaverne er store, forudsigelige og regelbaserede
- Når datainput involverer strukturerede data
- Når processens resultater kan bestemmes i starten af processen
Brug AI:
- Når processer er meget variable og kræver en form for kognition, såsom kompleks beslutningstagning.
- Når datainput involverer ustrukturerede data
- Når workflowets output er umuligt at forudsige i starten af processen
Vil AI erstatte RPA?
Der er en vedholdende fortælling blandt medierne og nogle analytikere om, at AI er en ustoppelig kraft, der kommer til at erstatte alt, inklusive menneskelig arbejdskraft. Så hvad betyder det for RPA? Vil AI også erstatte det?
Alle forudsigelser om, at AI vil erstatte RPA, beror på misforståelser om de respektive teknologier. Som vi har gjort klart i denne artikel, har begge teknologier mange berøringspunkter, men det er forkert at betragte dem som konkurrerende værktøjer.
Måske stammer noget af forvirringen fra det faktum, at AI kan supplere RPA. Men det er noget andet end at udskifte den. På samme måde kan RPA-processer strømlines yderligere af AI, men understrukturen er stadig RPA.
Så selvom AI kan erstatte mange menneskelige opgaver, herunder opgaver, der typisk udføres af RPA-bots, er det mere sandsynligt, at teknologierne vil arbejde sammen i fremtiden snarere end at erstatte hinanden.
RPA er det første skridt på vejen mod hyperautomatisering. At nå dertil kræver AI-teknologier som Machine Learning og dataanalyse. Mens AI vil være medvirkende til at levere fordelene ved højere ordens tænkning til automatisering, vil selve opgaverne blive udført af RPA-bots. AI vil orkestrere og styre RPA, ikke erstatte det.
Fremtiden er ikke Robotic Process Automation vs AI; den er Robotic Process Automation og AI.
Hvor AI og RPA konvergerer
Der er et berømt citat af Albert Einstein, der lyder,
“Computere er utroligt hurtige, præcise og dumme. Mennesker er utroligt langsomme, upræcise og geniale. Sammen er de ufatteligt kraftfulde.”
Dette citat rammer kernen i, hvad computere udmærker sig ved, men understreger også deres begrænsninger. Når det kommer til tænkning af højere orden, som kreativitet, abstrakt ræsonnement eller kompleks beslutningstagning – eller dybest set alt, der ikke involverer at følge rutineprægede, trinvise instruktioner – kan computere ikke konkurrere med menneskelige hjerner. På mange måder er AI et forsøg på at bygge bro mellem mennesker og computere og skabe et partnerskab, der kombinerer det bedste fra begge verdener.
Den ufattelige kraft, som Einstein talte om, er til stede i forholdet mellem AI og RPA. AI’s evne til at simulere forskellige aspekter af menneskelig kognition kombineret med RPA’s hastighed og præcision er der, hvor begge værktøjer konvergerer. Grænserne for, hvad RPA kunne opnå, blev engang trukket ved punkter, der krævede menneskelig beslutningstagning. Men ved at supplere disse systemer med AI fjernes disse grænser, så virksomhederne kan automatisere en bredere vifte af opgaver og opnå flere fordele.
Når RPA og AI smeltes sammen, skaber de en tredje teknologisk kategori kaldet Intelligent Automation (IA) eller Intelligent Process Automation (IPA). I dette “det bedste fra begge verdener”-scenarie kan virksomheder anvende RPA-værktøjer, der kan lære af deres omgivelser gennem Machine Learning (ML).
Fordelen er, at du kan øge kompleksiteten af den proces, du ønsker at automatisere, fordi AI hjælper med at fjerne nogle af flaskehalsene, såsom håndtering af ustrukturerede data eller beslutningstagning.
Et af de mest spændende områder for konvergensen mellem AI og RPA er
testautomatisering
. I vores stadig mere digitaliserede verden vil software og mobilapplikationer fortsætte med at forbedre forretningen. Det er ikke engang 20 år siden, at smartphones blev almindelige. På den tid har de revolutioneret vores liv og gjort det muligt for os at holde forbindelsen og arbejde på nye måder.
Nøglen til disse fremskridt er softwareudvikling. Men det er en notorisk tidskrævende og dyr proces. Testautomatiseringsværktøjer drevet af AI og RPA kan hjælpe med at reducere den tid og de penge, det koster at få produkter på markedet.
Sådan forbedres testautomatisering med AI og RPA
Automatisering af softwaretest plejede at være en manuel proces. Det var dyrt og tidskrævende og forlængede i sidste ende udviklingens livscyklus. Men det er en så kritisk fase, at udgivere og udviklere ikke havde andet valg end at bruge ressourcer på processen. Selvom disse problemer og deres symptomer stadig findes i dag, giver automatisering af softwaretest en fantastisk løsning.
Testautomatisering indebærer brug af specialsoftware til at validere og teste computerapplikationer. Det anvender typisk grafiske brugergrænseflader (GUI’er) og programmeringsgrænseflader (API’er) til at udføre en række forskellige tests, fra end-to-end-test til løbende validering af ny kode.
Brugen af AI og RPA i softwaretest er virkelig spændende. Nogle af de åbenlyse fordele er, at man sparer tid og penge. Men det virkelige potentiale ligger i muligheden for autonom eksekvering af kode, der tester, diagnosticerer og helbreder sig selv. Når man dertil lægger, at generative AI-værktøjer er i stand til at skrive kode, er det rimeligt at sige, at vi står ved afgrunden af en særlig tid i menneskets historie.
Da efterspørgslen efter hurtigere softwareudgivelser steg i løbet af de sidste par år, blev DevOps og agile tilgange suppleret med CI/CD. Nu står RPA og AI-testautomatisering til at få en lignende indvirkning. Denne situation har ført til en stigning i testautomatiseringsværktøjer, hvoraf vi vil udforske nogle nedenfor.
De bedste testautomatiseringsværktøjer i 2023
Her er nogle af de bedste testautomatiseringsværktøjer på markedet.
Autify
Autify er et AI-drevet værktøj til testautomatisering. Takket være en intuitiv brugergrænseflade og funktioner uden kode giver Autify QA-teams mulighed for at teste i deres browser. Værktøjet kan håndtere web- og mobilapplikationer og har en selvhelbredende AI. Autify integreres problemfrit med CI/CD-værktøjer, Jenkins og endda Slack.
AvoAssure
AvoAssure er et no-code testværktøj, der muliggør end-to-end testautomatisering for ikke-tekniske teams. Produktet gør det lettere at teste på tværs af platforme på web, desktop, mobil og meget mere. Endelig har den gode rapporteringsfunktioner og masser af integrationsmuligheder.
Cypress
Cypress er et end-to-end testautomatiseringsframework baseret på JavaScript. Det blev bygget til at gøre test af webapplikationer nemt. Enkelhed er nøglen til Cypress, som det fremgår af dets slanke opbygning og minimale afhængigheder.
testRigor
testRigor er en solid end-to-end testløsning. Testautomatiseringsværktøjet er kodefrit og understøtter web, mobil og API’er. Testene er generelt hurtige, stabile og præcise, og takket være deres funktionalitet på tværs af platforme og browsere bliver de gradvist mere og mere populære.
Dramatiker
Playwright er et andet populært testautomatiseringsværktøj, der er bygget til end-to-end test af webapplikationer. Det er cross-platform og understøtter de fleste renderingsmotorer og flere programmeringssprog. Læg dertil Visual Studio Code selector og Mobile Emulator-funktionen, og du kan se, hvorfor mange udviklere tolererer den manglende brugervenlighed.
Selvom de fem værktøjer, vi har nævnt ovenfor, hver især har fantastiske funktioner, mangler de kraften i en avanceret løsning, der kombinerer både RPA og testautomatisering.
ZAPTEST tilbyder state-of-the-art testautomatiserings- og RPA-værktøjer. Begge funktionaliteter er tilgængelige til en fast pris med ubegrænsede licenser. Efterhånden som vi bevæger os mod hyperautomatisering og automatiseret softwareudvikling, vil holdbare testværktøjer til desktop-, browser- og mobilapplikationer spille en afgørende rolle for softwareudviklere og virksomheder, der skaber skræddersyet software. ZAPTEST kan hjælpe dig på alle trin af vejen.
Fremtiden for AI og RPA
Nu burde det stå klart, at fremtiden for AI og RPA er flettet ind i hinanden. Begge teknologier muliggør digital transformation og giver virksomheder mulighed for at arbejde hårdere, hurtigere og bedre, mens medarbejderne frigøres til at engagere sig i kreative, værdidrevne opgaver.
Mens udviklingen mod total automatisering fortsætter, er det spændende at tænke på, hvor denne raket er på vej hen. Den destination er hyperautomation.
Hyperautomatisering er en måde at tænke på. Det beskriver et syn, hvor alle processer, der er mulige at automatisere, bliver automatiseret. En stor del af denne fremtid vil omfatte RPA-maskinlæring. I takt med at forretningsverdenen ændrer sig og bliver mere uforudsigelig, bliver organisationer nødt til at blive mere agile for at forblive konkurrencedygtige. Hyperautomation vil muliggøre disse justeringer, samtidig med at nøjagtigheden og produktiviteten øges, fejl reduceres, og der altid er kundeservice og personalisering.
AI mod RPA: De sidste tanker
Når det kommer til stykket, kan forskellen mellem AI og RPA opsummeres kort. RPA efterligner menneskelige handlinger, mens AI efterligner menneskelige tanker. Ingen af værktøjerne er i stand til at gengive menneskelige handlinger eller tanker i 1:1, men de er gode nok til at hjælpe virksomheder med at automatisere opgaver med en hastighed, nøjagtighed eller evne, der går langt ud over den typiske menneskelige formåen.
I menneskets verden har vi brug for både tænkning og handling. Det er ægteskabet mellem disse væremåder, der har hjulpet menneskeheden med at bygge, skabe og trives. Vi kan tænke på konvergensen mellem RPA og AI på samme måde.
Kort sagt giver AI os mulighed for at udnytte og udvide kræfterne i RPA til at nå nye og spændende muligheder.
