RPA und KI sind zwei spannende und innovative IT-Anwendungen, die an der Spitze der digitalen Transformation stehen. Beide Technologien verändern die Arbeitswelt, indem sie die Mitarbeiter unterstützen und eine neue Ära der Produktivität einläuten. Obwohl RPA und KI viele Gemeinsamkeiten und Überschneidungen aufweisen, handelt es sich um unterschiedliche Instrumente mit eigenen Stärken und Schwächen.
In diesem Artikel wird der Unterschied zwischen Automatisierung und künstlicher Intelligenz erläutert und aufgezeigt, wo sie eingesetzt werden, wie sie funktionieren und wie sie zusammenkommen, um modernen Unternehmen den Weg in eine automatisierte Zukunft zu ebnen.
Definitionen von RPA und KI
Bevor wir uns mit den jeweiligen Anwendungen und Anwendungsfällen von
Robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA)
und Künstlicher Intelligenz (KI) eingehen, sollten wir beide Konzepte zunächst einmal definieren.
1. Was ist RPA?
Robotic Process Automation (RPA) ist eine Reihe von Technologien, die bei der Automatisierung von vorhersehbaren, regelbasierten Geschäftsprozessen helfen.
Geschäftsabläufe bestehen aus vielen Aufgaben. Einige dieser Aufgaben erfordern menschliche Entscheidungen und Beurteilungen. Viele davon sind jedoch wiederholbar und vorhersehbar. Es ist diese zweite Kategorie, die durch RPA automatisiert wird.
Ein Großteil der Software, die wir heute lieben und nutzen, ist regelbasiert. Computer sind hervorragend in der Lage, genau definierte Aufträge sowohl schnell als auch präzise auszuführen. Solange wir ihnen die richtigen Anweisungen geben, können sie unermüdlich Informationen verarbeiten und Aufgaben ausführen.
Das gilt auch für RPA. Seine Stärken und Vorteile liegen jedoch in der Erweiterung dieser Funktionen auf verschiedene Anwendungen, Systeme und Datenbanken. Kurz gesagt, RPA interagiert mit verschiedenen Anwendungen auf die gleiche Weise wie ein Mensch. Es kann die Klicks, Tastenanschläge und Mausbewegungen nachahmen, die bei Interaktionen zwischen Mensch und Computer auftreten, und diese Aktionen als eine Reihe von Schritten speichern, die ausgeführt werden, wenn ein Auslöser oder eine bestimmte Bedingung erfüllt ist.
Beispiele für RPA-Technologie
- API-Einbindung
- Plattformübergreifende Skripterstellung
- Anwendungsübergreifendes Scripting
- Digitale Roboter oder „Bots“
- GUI-Aufnahme-Tools
- Codefreie Schnittstellen
2. Was ist KI?
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Reihe von Technologien, die die menschliche Kognition nachahmen. Zu diesen geistigen Aufgaben gehören Lernen, logisches Denken, Selbstkorrektur, Objekterkennung, Entscheidungsfindung und Vorhersagen. Diesen Zweig der Informatik gibt es zwar schon seit den 1950er Jahren, doch hat er in den letzten zehn bis fünfzehn Jahren große Fortschritte gemacht.
KI wird überall eingesetzt. Während generative KI, fahrerlose Autos und virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa für Schlagzeilen sorgen, gibt es auch prosaischere, aber praktische Anwendungen wie Textvorhersage, Cybersicherheit, Betrugsschutz, Suchmaschinen, personalisiertes Marketing und Empfehlungen sowie Datenanalyse.
Die KI, die wir jetzt haben, wird typischerweise als Narrow AI bezeichnet. Kurz gesagt, es ahmt die menschliche Intelligenz in engen Bereichen nach – wie zum Beispiel AlphaGo von Deepmind oder verschiedene Spracherkennungssoftware. Für die Zukunft wird jedoch prognostiziert, dass sich die KI von der Spezialisierung zu einer allgemeineren Intelligenz entwickelt, die ein breiteres Spektrum an Aufgaben bewältigen kann.
Beispiele für KI-Technologie
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Maschinelles Lernen
- Tiefes Lernen
- Computer Vision Technologie
- Prädiktive Analyse
- Generative KI
3. RPA vs. KI vs. ML
Es gibt eine beträchtliche Menge an Verwirrung zwischen diesen Technologien, wobei sich einige Leute über die Beziehung zwischen robotischer Prozessautomatisierung und maschinellem Lernen wundern.
Zur Verdeutlichung: Maschinelles Lernen (ML) ist eine Form der künstlichen Intelligenz. Diese Technologie verwendet Algorithmen und statistische Modelle, um Muster in großen Datensätzen zu finden. Von dort aus kann es wertvolle Erkenntnisse liefern oder Vorhersagen treffen. Der Hauptunterschied zwischen Robotic Process Automation und maschinellem Lernen besteht darin, dass RPA explizit geführt wird, während ML frei ist, um seine eigenen Wege der Datenverarbeitung zu entdecken.
Maschinelles Lernen im Rahmen der robotergestützten Prozessautomatisierung ist möglich, wenn die RPA-Tools durch KI ergänzt werden. Daher sind RPA und maschinelles Lernen, wenn sie zusammen eingesetzt werden, eine der aufregendsten Möglichkeiten im Bereich der Automatisierung.
Anwendungen von KI und RPA
Oberflächlich betrachtet haben RPA und KI viele Gemeinsamkeiten in der Art und Weise, wie die Technologie im Geschäftsumfeld eingesetzt wird. Bei beiden Werkzeugen geht es darum, die menschliche Arbeitskraft zu erweitern und zu ergänzen und den Unternehmen zu ermöglichen, eine höhere Produktivität, Genauigkeit und Effizienz zu erreichen.
1. Anwendungen von AI
KI wird in einer Vielzahl von Branchen auf bemerkenswerte Weise eingesetzt, z. B:
- Prädiktive Analyse
- Autonome Fahrzeuge
- Software zur Gesichtserkennung
- Cybersecurity
- Personalisierung
- Marketing-Automatisierung
- Entwurf pharmazeutischer Arzneimittel
- Aufdeckung von Betrug
- Chatbots für den Kundenservice
2. Anwendungen von RPA
RPA
hat sich in der Wirtschaft durchgesetzt, weil es eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen kann, wie z. B.:
- Onboarding von Kunden und Mitarbeitern
- Erstellung von Berichten
- Dateneingabe und -migration
- Automatisierte Softwareprüfung
- Beschäftigungs- oder Bonitätsprüfungen
- Systeme zur Verfolgung von Bewerbern
- KYC-Automatisierung
Diese Anwendungen von KI und RPA sind nur die Spitze des Eisbergs. Beide Technologien werden in Unternehmen eingesetzt, um endlose Mengen von Aufgaben zu automatisieren und so die Effizienz und Genauigkeit zu steigern.
KI und RPA: Unterschiede und Gemeinsamkeiten
Es gibt viele Überschneidungen zwischen RPA und KI, aber es gibt einige wichtige Unterschiede, die Sie kennen sollten.
Was ist der Unterschied zwischen KI und RPA?
1. Entwicklung
Eine der besten Möglichkeiten, KI und RPA zu betrachten, sind die unterschiedlichen Entwicklungsprozesse, die hinter jeder Software stehen.
RPA ist prozessgesteuert. Die Entwickler legen die Aufgaben fest, die sie automatisieren wollen, und setzen die Schritte in ein Computerskript um, das die Aufgaben ausführt.
KI ist datengesteuert. Es nutzt maschinelles Lernen, um Muster in großen Datensätzen zu finden, die so trainiert werden, dass sie Ergebnisse liefern. Sobald diese Algorithmen gut funktionieren, können sie neue Eingaben entgegennehmen und neue Daten verarbeiten, um Fragen zu beantworten, Vorhersagen zu treffen oder Aktionen auszulösen.
2. Denken vs. Tun
Eine Möglichkeit, den Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und Automatisierung auszudrücken, ist der Vergleich zwischen Denken und Handeln.
RPA erledigt seine Aufgaben wie ein treues Arbeitspferd. Er braucht nicht zu denken, er muss nur tun.
Im Gegensatz dazu nutzt die KI kognitive Prozesse, die dem menschlichen Denken ähneln. Es kann E-Mails und andere Formen von unstrukturierten Daten lesen, um die Bedeutung zu extrahieren oder Muster in den Daten zu finden, um Erkenntnisse oder sogar Vorhersagen zu gewinnen. Darüber hinaus können KI-Tools durch den Einsatz von maschinellem Lernen ständig neue Informationen aufnehmen, aus Szenarien lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern.
3. Zugangshindernis
RPA hat sich durchgesetzt, weil es kostengünstig und schnell zu implementieren ist und eine geringe Lernkurve aufweist.
Im Gegensatz dazu ist KI hochtechnisch, schwer zu trainieren und teuer, was zum großen Teil darauf zurückzuführen ist, dass sie auf riesige Datensätze angewiesen ist.
4. Anwendung im Arbeitsumfeld
Für RPA gibt es mehrere Anwendungsfälle, z. B. Dateneingabe, Website-Scraping und Rechnungsverarbeitung. Sie eignet sich jedoch am besten für vorhersehbare Aufgaben mit ganz bestimmten Schritten.
Andererseits kann die KI ein breiteres Spektrum an Aufgaben übernehmen, z. B. die Verarbeitung komplexer Daten, intelligente Entscheidungsfindung und sogar die Erstellung von Inhalten.
Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen KI und RPA?
1. Automaten
Sowohl RPA als auch KI automatisieren Aufgaben, die traditionell von Menschen ausgeführt wurden. Obwohl sie unterschiedliche Technologien verwenden und ihre Aufgaben auf ihre eigene Art und Weise erfüllen, verringern beide die Belastung der menschlichen Arbeitskräfte.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide Werkzeuge in der Lage sind, sowohl menschliche Arbeit zu ersetzen als auch menschliche Arbeitskräfte durch die Mechanisierung informationstechnischer Aufgaben zu ergänzen.
2. Integration
RPA und KI können in bestehende Geschäftssysteme integriert werden, um deren Funktionen zu erweitern, die Effizienz von Unternehmen zu steigern und sogar die Lebensdauer von Altsystemen zu verlängern.
3. Fehlerreduzierung
Sowohl KI als auch RPA sind wichtige Akteure bei der Bekämpfung menschlicher Fehler. Durch die Mechanisierung von Geschäftsprozessen können Unternehmen die monetären und Reputationskosten reduzieren, die durch vermeidbare Fehler entstehen,
KI und RPA: Stärken und Schwächen
Kein Werkzeug ist perfekt. Wenn Sie die Vorteile der Automatisierung nutzen wollen, müssen Sie die Stärken und Schwächen von RPA und KI verstehen.
1. Stärken und Schwächen der KI
Lassen Sie uns einige der Vor- und Nachteile von KI für die Automatisierung untersuchen
AI-Stärken
- Kann bei der Arbeit lernen
- Bietet mehr Flexibilität als RPA
- Kann unstrukturierte Daten verarbeiten
KI-Schwächen
- Teuer in der Entwicklung
- Die Umsetzung ist sehr technisch
- Erfordert große Datensätze zum Trainieren
2. Stärken und Schwächen von RPA
Lassen Sie uns einige der Vor- und Nachteile von RPA für die Automatisierung untersuchen
RPA-Stärken
- Automatisiert akkurat Aufgaben mit hohem Volumen
- Kostengünstig
- Schnell und einfach zu implementieren
RPA-Schwächen
- Die Skalierung kann schwierig sein
- Unstrukturierte Daten können nicht verarbeitet werden
- Nur für enge Aufgaben geeignet
Fallstudien zu RPA und KI
Der vielleicht einfachste Weg, die Auswirkungen und Möglichkeiten einer Technologie zu verstehen, sind Fallstudien. Hier stellen wir Ihnen Fallstudien zu RPA und KI vor, um Ihnen zu zeigen, wie sie Ihrem Unternehmen helfen können.
1. RPA-Fallstudie
Eine der 30 größten US-Banken mit einer Bilanzsumme von mehr als 150 Milliarden Dollar verbrauchte viele Arbeitsstunden für Hypothekenprozesse, einschließlich Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung, Datenüberprüfung und mehr. Abgesehen von dem manuellen Aufwand waren diese Arbeitsabläufe auch mit menschlichen Fehlern behaftet. Die Bank arbeitete mit Ernst & Young zusammen, um eine produktivitätssteigernde Lösung zu finden.
Sie benötigten eine RPA-Lösung, die sich nahtlos in ihre bestehende IT-Infrastruktur integrieren ließ, um manuelle Aufgaben im Zusammenhang mit Hypotheken zu erledigen. Die Ergebnisse waren verblüffend: eine 2-3-fache Effizienzsteigerung, Einsparungen in Höhe von 1 Mio. Dollar und eine vollständige Beseitigung von Fehlern.
2. RPA Künstliche Intelligenz Fallstudie
Expion Gesundheit ist eine Kostenmanagementlösung für das Gesundheitswesen mit Sitz in Gaithersburg, Maryland. Sie unterstützen ihre Krankenversicherungskunden mit Informationen zum Schadenmanagement in einer Branche, die für variable Preise und Wucherpreise berüchtigt ist. Ihre Arbeitsabläufe waren manuell, wobei die Versicherer die Anträge sowohl in elektronischer als auch in Papierform übermittelten. Die Bearbeitung der Anträge auf diese Weise beschränkte ihr Team auf etwa 75 Anträge pro Tag.
Die Verkürzung der Zeit pro Antrag war ein Thema. Da die Daten jedoch unstrukturiert waren, konnte eine typische RPA-Lösung nicht eingesetzt werden. Sie brauchten eine Lösung, die mit KI, insbesondere optischer Zeichenerkennung und natürlicher Sprachverarbeitung, angereichert war.
Durch die Implementierung einer RPA- und KI-Software wurden Papieranträge in PDFs umgewandelt und die relevanten Daten extrahiert, bevor die Preisinformationen an das interne System gesendet wurden. Die Lösung führte zu einer 600%igen Steigerung der Anzahl der täglich bearbeiteten Anträge.
Wie wählt man zwischen RPA und KI?
Bei der Entscheidung zwischen RPA und KI geht es weniger um einen Kampf zwischen den beiden Technologien, sondern vielmehr darum, welche Prozesse Sie automatisieren müssen. RPA ist die beste Wahl, wenn Sie standardisierte Arbeitsabläufe haben, während KI besser für Szenarien geeignet ist, in denen die Dinge ein wenig unschärfer sind.
Die bessere Frage lautet also: „Welche Situationen eignen sich am besten für RPA und welche für KI?“
Am besten denken Sie über den bestehenden Workflow-Prozess nach, den Sie automatisieren möchten. Visualisieren Sie es oder erstellen Sie einen Plan, indem Sie den Prozess in Schritte unterteilen. Einige Beispiele sollen dies verdeutlichen.
Szenario 1
Sie sind Buchhalter in einer vielbeschäftigten Baufirma. Einer der zeitaufwändigsten Teile Ihres Tages ist die Erfassung von Ausgaben und die Sicherstellung, dass Auftragnehmern die für die Ausführung von Aufträgen gekauften Artikel erstattet werden. Die Mitarbeiter müssen ihre Ausgaben in ein Website-Portal hochladen, wo Sie sie erfassen und die Gehaltsabrechnung entsprechend aktualisieren.
RPA verwenden
Die Schritte sind hier vorhersehbar und die Daten sind strukturiert. Die Schritte könnten etwa so aussehen.
- Wenn Auftragnehmer eine Spesenabrechnung hochladen, löst dies den Bot aus
- Der Bot öffnet das Tabellenblatt mit den Ausgaben und ruft die Daten ab
- Der Bot erfasst den Betrag und den Verwendungszweck und stellt ihn dem entsprechenden Konto in Rechnung
- Der Bot öffnet auch die Lohnsoftware und schreibt den Betrag auf dem Konto des Auftragnehmers gut.
Szenario 2
Noch einmal: Sie sind Buchhalter in einer vielbeschäftigten Baufirma. Sie haben mehrere Konten bei verschiedenen Baulieferanten. Am Ende des Monats erhalten Sie eine Rechnung per E-Mail. Allerdings hat jedes Unternehmen seine eigenen Rechnungsvorlagen, so dass die Daten unstrukturiert sind.
AI verwenden
KI ist ein Oberbegriff für verschiedene Technologien, von denen zwei die optische Zeichenerkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache sind. Mit diesen Technologien können Sie die Rechnungen, die in Ihrer E-Mail erscheinen, lesen und verstehen und sie in strukturierte Daten umwandeln. Sobald Ihre KI die Informationen in ein strukturiertes Arbeitsblatt geparst hat, können Sie RPA einsetzen, um die Aufgabe zu erledigen und die Rechnungen zu erfassen oder sogar zu verarbeiten.
Checkliste: Wann RPA und wann KI für die Prozessautomatisierung verwendet werden sollte
Hier ist eine kurze Checkliste, die Ihnen hilft zu verstehen, welche Prozesse sich am besten für RPA und welche sich am besten für KI eignen.
RPA verwenden:
- Wenn die Arbeitsaufgaben umfangreich, vorhersehbar und regelbasiert sind
- Wenn die Dateneingabe strukturierte Daten umfasst
- Wenn die Ergebnisse des Prozesses zu Beginn des Prozesses bestimmt werden können
Verwenden Sie AI:
- Wenn Prozesse sehr variabel sind und eine Form von Kognition erfordern, wie z. B. bei komplexen Entscheidungsprozessen
- Wenn die Dateneingabe unstrukturierte Daten umfasst
- Wenn der Workflow-Output zu Beginn des Prozesses nicht vorhersehbar ist
Wird KI RPA ersetzen?
In den Medien und bei einigen Analysten hält sich hartnäckig das Narrativ, dass KI eine unaufhaltsame Kraft ist, die alles ersetzen wird, auch menschliche Arbeitskräfte. Was bedeutet das nun für RPA? Wird die KI auch sie ersetzen?
Alle Vorhersagen, dass KI RPA ersetzen wird, beruhen auf Missverständnissen über die jeweiligen Technologien. Wie wir in diesem Artikel deutlich gemacht haben, haben beide Technologien zwar viele Überschneidungspunkte, aber es ist nicht richtig, sie als konkurrierende Werkzeuge zu betrachten.
Vielleicht rührt ein Teil der Verwirrung von der Tatsache her, dass KI die RPA ergänzen kann. Das ist jedoch etwas anderes als sie zu ersetzen. In gleicher Weise können RPA-Prozesse durch KI weiter gestrafft werden, aber der Unterbau ist immer noch RPA.
Während also KI viele menschliche Aufgaben ersetzen kann, darunter auch Aufgaben, die typischerweise von RPA-Bots ausgeführt werden, werden die Technologien in Zukunft eher zusammenarbeiten als einander ersetzen.
RPA ist der erste Schritt auf dem Weg zur Hyperautomatisierung. Um dieses Ziel zu erreichen, werden KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Datenanalyse benötigt. Während KI dazu beitragen wird, die Vorteile des übergeordneten Denkens in die Automatisierung einfließen zu lassen, werden die Aufgaben selbst von RPA-Bots ausgeführt werden. KI wird RPA orchestrieren und steuern, nicht ersetzen.
Die Zukunft heißt nicht Robotic Process Automation gegen KI, sondern Robotic Process Automation und KI.
Wo KI und RPA zusammenfließen
Es gibt ein berühmtes Zitat von Albert Einstein, das lautet,
„Computer sind unglaublich schnell, genau und dumm. Menschen sind unglaublich langsam, ungenau und brillant. Zusammen sind sie unvorstellbar mächtig.“
Dieses Zitat bringt die Vorzüge von Computern auf den Punkt und verdeutlicht gleichzeitig ihre Grenzen. Wenn es um höherwertiges Denken geht, wie Kreativität, abstraktes Denken oder komplexe Entscheidungsfindung – oder im Grunde um alles, bei dem es nicht darum geht, auswendig gelernte Schritt-für-Schritt-Anweisungen zu befolgen – können Computer nicht mit menschlichen Gehirnen mithalten. In vielerlei Hinsicht ist die KI ein Versuch, die Kluft zwischen Mensch und Computer zu überbrücken und eine Partnerschaft zu schaffen, die das Beste aus beiden Welten vereint.
Die unvorstellbare Macht, von der Einstein sprach, ist in der Beziehung zwischen KI und RPA präsent. Die Fähigkeit der KI, verschiedene Aspekte der menschlichen Kognition zu simulieren, gepaart mit der Geschwindigkeit und Genauigkeit von RPA, ist der Punkt, an dem beide Werkzeuge zusammenkommen. Die Grenzen dessen, was RPA leisten kann, wurden einst an Punkten gezogen, die menschliche Entscheidungen erforderten. Durch die Erweiterung dieser Systeme mit KI werden diese Grenzen jedoch aufgehoben, so dass Unternehmen ein breiteres Spektrum an Aufgaben automatisieren und mehr Vorteile erzielen können.
Wenn RPA und KI miteinander verschmelzen, entsteht eine dritte technologische Kategorie, die intelligente Automatisierung (IA) oder intelligente Prozessautomatisierung (IPA) genannt wird. In diesem „Best of both worlds“-Szenario können Unternehmen RPA-Tools einsetzen, die durch maschinelles Lernen (ML) von ihrer Umgebung lernen können.
Der Vorteil ist, dass Sie die Komplexität des Prozesses, den Sie automatisieren möchten, erhöhen können, da KI dabei hilft, einige der Engpässe zu beseitigen, z. B. beim Umgang mit unstrukturierten Daten oder bei der Entscheidungsfindung.
Einer der spannendsten Bereiche für die Konvergenz von KI und RPA ist
Testautomatisierung
. In unserer zunehmend digitalisierten Welt werden Software und mobile Anwendungen das Geschäft weiter verbessern. Es ist noch nicht einmal 20 Jahre her, dass Smartphones alltäglich wurden. In dieser Zeit haben sie unser Leben revolutioniert und es uns ermöglicht, in Verbindung zu bleiben und auf neuartige Weise zu arbeiten.
Der Schlüssel zu diesen Fortschritten ist die Softwareentwicklung. Dieser Prozess ist jedoch bekanntermaßen zeitaufwändig und teuer. KI- und RPA-gestützte Testautomatisierungs-Tools können dazu beitragen, den Zeit- und Kostenaufwand für die Markteinführung von Produkten zu reduzieren.
Wie die Testautomatisierung durch KI und RPA verbessert wird
Automatisierung von Softwaretests war früher ein manueller Prozess. Das war teuer und zeitaufwändig und verlängerte letztlich den Entwicklungszyklus. Dies ist jedoch eine so kritische Phase, dass Verleger und Entwickler keine andere Wahl hatten, als Ressourcen in diesen Prozess zu stecken. Obwohl diese Probleme und ihre Symptome auch heute noch bestehen, bietet die Software-Testautomatisierung eine hervorragende Lösung.
Die Testautomatisierung umfasst den Einsatz spezieller Software zur Validierung und Prüfung von Computeranwendungen. Dabei werden in der Regel grafische Benutzeroberflächen (GUIs) und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) eingesetzt, um eine Vielzahl verschiedener Tests durchzuführen, von End-to-End-Tests bis hin zur kontinuierlichen Validierung von neu eingesetztem Code.
Der Einsatz von KI und RPA bei Softwaretests ist wirklich spannend. Einige der offensichtlichen Vorteile sind Zeit- und Geldersparnis. Das eigentliche Potenzial liegt jedoch in der Fähigkeit zur autonomen Ausführung von Code, der sich selbst testet, diagnostiziert und heilt. Zusammen mit der Tatsache, dass generative KI-Tools in der Lage sind, Code zu schreiben, kann man mit Fug und Recht behaupten, dass wir an der Schwelle zu einer besonderen Zeit in der Geschichte der Menschheit stehen.
Da die Nachfrage nach schnelleren Software-Releases in den letzten Jahren gestiegen ist, wurden DevOps und agile Ansätze durch CI/CD ergänzt. RPA und KI-Testautomatisierung können nun einen ähnlichen Einfluss haben. Diese Situation hat zu einem Anstieg der Testautomatisierungstools geführt, von denen wir im Folgenden einige vorstellen.
Die besten Werkzeuge zur Testautomatisierung im Jahr 2023
Hier sind einige der besten Testautomatisierungswerkzeuge auf dem Markt.
Autify
Autify ist ein KI-gestütztes Testautomatisierungswerkzeug. Dank einer intuitiven Benutzeroberfläche und No-Code-Funktionen ermöglicht Autify QA-Teams das Testen innerhalb ihres Browsers. Das Tool kann Web- und mobile Anwendungen verarbeiten und verfügt über eine selbstheilende KI. Autify lässt sich nahtlos in CI/CD-Tools, Jenkins und sogar Slack integrieren.
AvoAssure
AvoAssure ist ein No-Code-Testing-Tool, das eine End-to-End-Testing-Automatisierung für nicht-technische Teams ermöglicht. Das Produkt ermöglicht plattformübergreifende Tests für Web, Desktop, Mobile und mehr. Außerdem verfügt es über gute Berichtsfunktionen und zahlreiche Integrationsmöglichkeiten.
Zypresse
Cypress ist ein End-to-End-Framework zur Testautomatisierung, das auf JavaScript basiert. Es wurde entwickelt, um das Testen von Webanwendungen zu vereinfachen. Einfachheit ist der Schlüssel zu Cypress, was sich in der schlanken Struktur und den minimalen Abhängigkeiten widerspiegelt.
testRigor
testRigor ist eine solide End-to-End-Testlösung. Das Testautomatisierungstool ist no-code und unterstützt Web, Mobile und APIs. Die Tests sind im Allgemeinen schnell, stabil und genau, und dank seiner plattform- und browserübergreifenden Funktionalität erfreut es sich immer größerer Beliebtheit.
Dramatiker
Playwright ist ein weiteres beliebtes Testautomatisierungstool, das für End-to-End-Tests von Webanwendungen entwickelt wurde. Es ist plattformübergreifend und unterstützt die meisten Rendering-Engines und mehrere Programmiersprachen. Wenn man dann noch den Visual Studio Code-Selektor und die Mobile Emulator-Funktion hinzunimmt, versteht man, warum viele Entwickler die mangelnde Benutzerfreundlichkeit in Kauf nehmen.
Die fünf oben aufgeführten Tools haben zwar alle großartige Funktionen, aber sie sind nicht so leistungsfähig wie eine moderne Lösung, die RPA und Testautomatisierung kombiniert.
ZAPTEST bietet hochmoderne Testautomatisierungs- und RPA-Tools. Beide Funktionalitäten sind zu einem festen Preis mit unbegrenzten Lizenzen erhältlich. Auf dem Weg zur Hyperautomatisierung und automatisierten Softwareentwicklung werden dauerhafte Testwerkzeuge für Desktop-, Browser- und mobile Anwendungen eine entscheidende Rolle für Softwareentwickler und Unternehmen spielen, die maßgeschneiderte Software erstellen. ZAPTEST kann Sie bei jedem Schritt unterstützen.
Die Zukunft von KI und RPA
Inzwischen sollte klar sein, dass die Zukunft von KI und RPA miteinander verwoben ist. Beide Technologien ermöglichen die digitale Transformation und erlauben es Unternehmen, härter, schneller und besser zu arbeiten, während sie ihre Mitarbeiter für kreative, wertorientierte Aufgaben freistellen.
Der Weg zur totalen Automatisierung geht weiter, und es ist spannend, darüber nachzudenken, wohin sich diese Rakete bewegt. Dieses Ziel ist die Hyperautomatisierung.
Hyperautomatisierung ist eine Art des Denkens. Er beschreibt eine Perspektive, in der jeder Prozess, der automatisiert werden kann, auch automatisiert wird. Ein großer Teil dieser Zukunft wird das maschinelle Lernen von RPA sein. Da sich die Geschäftswelt verändert und immer unvorhersehbarer wird, müssen die Unternehmen flexibler werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Hyperautomation ermöglicht diese Anpassungen bei gleichzeitiger Erhöhung der Genauigkeit und Produktivität, der Reduzierung von Fehlern und der Bereitstellung eines stets verfügbaren Kundendienstes und einer Personalisierung.
KI gegen RPA: Abschließende Überlegungen
Wenn es darauf ankommt, lässt sich der Unterschied zwischen KI und RPA kurz und bündig zusammenfassen. RPA ahmt menschliche Handlungen nach, während KI das menschliche Denken nachahmt. Keines der beiden Werkzeuge ist in der Lage, menschliche Handlungen oder Gedanken 1:1 abzubilden, aber sie sind gut genug, um Unternehmen bei der Automatisierung von Aufgaben mit einer Geschwindigkeit, Genauigkeit oder Fähigkeit zu helfen, die weit über die typischen menschlichen Fähigkeiten hinausgeht.
In der Welt der Menschen brauchen wir beides: Denken und Handeln. Es ist die Verbindung dieser Seinsweisen, die der Menschheit geholfen hat, aufzubauen, zu schaffen und zu gedeihen. Wir können uns die Konvergenz von RPA und KI in ähnlicher Weise vorstellen.
Kurz gesagt, die KI ermöglicht es uns, die Möglichkeiten von RPA zu nutzen und zu erweitern, um neue und aufregende Möglichkeiten zu erreichen.
