RPA ו- AI הם שני יישומי IT מרגשים וחדשניים בחזית מהפכת הטרנספורמציה הדיגיטלית. שתי הטכנולוגיות מעצבות מחדש את עולם העבודה על ידי הגדלת העובדים ומובילות לעידן חדש של פרודוקטיביות. עם זאת, בעוד של-RPA ול-AI יש קווי דמיון ונקודות הצלבה רבות, הם כלים נפרדים עם נקודות חוזק וחולשה משלהם.
מאמר זה יחקור את ההבדל בין אוטומציה לבינה מלאכותית וידגים היכן הם משמשים, כיצד הם עובדים וכיצד הם משתלבים יחד כדי לעזור לעסקים מודרניים לנוע לעבר עתיד אוטומטי.
הגדרות של RPA ו- AI
לפני שניכנס ליישומים המתאימים ולמקרי השימוש של אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA)
ובינה מלאכותית (AI), כדאי לקרקע את שני המושגים עם הגדרות.
1. מהו RPA?
אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA) היא קבוצה של טכנולוגיות המסייעות להפוך תהליכים עסקיים מבוססי כללים לחיזוי לאוטומטיים.
זרימות עבודה עסקיות מורכבות ממשימות רבות. חלק ממשימות אלה דורשות קבלת החלטות אנושית ושיקול דעת. עם זאת, רבים מהם ניתנים לחזרה וצפויים. זוהי קטגוריה שנייה זו כי RPA משמש לאוטומציה.
הרבה מהתוכנות שאנחנו אוהבים ומשתמשים בהן היום מבוססות על כללים. מחשבים מצוינים בביצוע פקודות מוגדרות היטב הן במהירות והן בדיוק. כל עוד אנחנו נותנים להם את ההוראות הנכונות, הם יכולים לעבד מידע ללא לאות ולבצע משימות.
RPA זהה. עם זאת, המקום שבו הוא מצטיין ומסייע לעסקים הוא על ידי הרחבת אותן פונקציות על פני יישומים, מערכות ומסדי נתונים שונים. בקיצור, RPA אינטראקציה עם יישומים שונים באופן שבו אדם עושה. הוא יכול לחקות לחיצות, הקשות ותנועות עכבר המתרחשות במהלך אינטראקציות אדם-מחשב ולשנן פעולות אלה כסדרה של שלבים הנפרסים כאשר גורם מפעיל או תנאי מסוים מתקיימים.
דוגמאות לטכנולוגיית RPA
- שילוב API
- סקריפטים חוצי פלטפורמות
- סקריפטים חוצי יישומים
- רובוטים דיגיטליים או "בוטים"
- כלי הקלטה של ממשק משתמש גרפי
- ממשקים ללא קוד
2. מהי בינה מלאכותית?
בינה מלאכותית (AI) היא קבוצה של טכנולוגיות המחקות את הקוגניציה האנושית. חלק ממשימות מנטליות אלה כוללות למידה, הנמקה, תיקון עצמי, זיהוי אובייקטים, קבלת החלטות ותחזיות. בעוד ענף זה של מדעי המחשב קיים מאז 1950, זה עשה התקדמות רצינית בעשר עד חמש עשרה השנים האחרונות.
AI משמש בכל מקום. בעוד שבינה מלאכותית גנרטיבית, מכוניות ללא נהג ועוזרים וירטואליים כמו סירי ואלכסה תופסים את הכותרות, היא גם מפעילה יישומים פרוזאיים יותר אך מעשיים יותר כמו טקסט חזוי, אבטחת סייבר, הגנה מפני הונאות, מנועי חיפוש, שיווק והמלצות מותאמים אישית וניתוח נתונים.
הבינה המלאכותית שיש לנו עכשיו נקראת בדרך כלל בינה מלאכותית צרה. בקיצור, הוא מחקה את האינטליגנציה האנושית בתחומים צרים – למשל, AlphaGo של Deepmind או תוכנות זיהוי דיבור שונות. עם זאת, בעתיד, AI צפוי לעבור מהתמחות לאינטליגנציה כללית יותר שיכולה להתמודד עם מגוון רחב יותר של משימות.
דוגמאות לטכנולוגיית AI
- עיבוד שפה טבעית
- למידת מכונה
- למידה עמוקה
- טכנולוגיית ראייה ממוחשבת
- ניתוח חיזוי
- בינה מלאכותית גנרטיבית
3. RPA לעומת AI לעומת ML
קיים בלבול רב בין טכנולוגיות אלה, כאשר חלק מהאנשים תוהים לגבי הקשר בין אוטומציה רובוטית של תהליכים ולמידת מכונה.
למען הבהירות, למידת מכונה (ML) היא סוג של בינה מלאכותית. טכנולוגיה זו משתמשת באלגוריתמים ובמודלים סטטיסטיים כדי למצוא דפוסים במערכי נתונים גדולים. משם, הוא יכול להפיק תובנות יקרות ערך או לבצע תחזיות. ההבדלים העיקריים בין אוטומציה של תהליכים רובוטיים לעומת למידת מכונה הם ש- RPA מונחה במפורש, בעוד ML משוחררת לגלות דרכים משלה לעיבוד נתונים.
אוטומציה רובוטית של אוטומציה של תהליכים למידת מכונה אפשרית כאשר כלי RPA משלימים עם AI. כתוצאה מכך, כאשר משתמשים בהם יחד, RPA ולמידת מכונה הם אחד האופקים המרגשים ביותר במרחב האוטומציה.
יישומים של AI ו- RPA
ברמת פני השטח, RPA ו- AI יש קווי דמיון רבים באופן שבו הטכנולוגיה מיושמת בסביבות עסקיות. שני הכלים עוסקים בהרחבה ובהגדלה של עובדים אנושיים ומאפשרים לעסקים להשיג פרודוקטיביות, דיוק ויעילות גדולים יותר.
1. יישומים של AI
AI משמש במגוון רחב של תעשיות בכמה דרכים יוצאות דופן, כולל:
- ניתוח חיזוי
- רכבים אוטונומיים
- תוכנה לזיהוי פנים
- אבטחת סייבר
- התאמה אישית
- אוטומציית שיווק
- תכנון תרופות פרמצבטיות
- זיהוי הונאות
- צ'אטבוטים לשירות לקוחות
2. יישומים של RPA
RPA
זכה לאימוץ נרחב בקהילה העסקית מכיוון שהוא יכול לבצע מגוון רחב של עבודות, כגון:
- קליטת לקוחות ועובדים
- הפקת דוחות
- הזנה והעברה של נתונים
- בדיקות תוכנה אוטומטיות
- בדיקות תעסוקה או אשראי
- מערכות מעקב אחר מועמדים
- אוטומציית KYC
יישומים אלה של AI ו- RPA הם רק קצה הקרחון. שתי הטכנולוגיות אומצו בארגונים שונים כדי לסייע באוטומציה של כמויות אינסופיות של משימות כדי לקדם יעילות ודיוק.
AI ו- RPA: הבדלים ודמיון
יש הרבה הצלבות בין RPA ו- AI, אבל יש כמה הבדלים מרכזיים שאתה צריך לדעת.
מה ההבדל בין AI ל- RPA?
1. פיתוח
אחת הדרכים הטובות ביותר לשקול AI ו- RPA היא תהליכי הפיתוח השונים מאחורי כל תוכנה.
RPA הוא מונחה תהליכים. מפתחים ממפים את המשימות שהם רוצים להפוך לאוטומטיות והופכים את השלבים לסקריפט מחשב המבצע את המשימות.
AI מונחה נתונים. היא משתמשת בלמידת מכונה כדי למצוא דפוסים במערכי נתונים גדולים, אשר מאומנים לייצר פלטים. ברגע שהאלגוריתמים האלה פועלים היטב, הם יכולים לקחת קלטים חדשים ולעבד נתונים חדשים כדי לענות על שאלות, לבצע תחזיות או להפעיל פעולות.
2. חשיבה לעומת עשייה
אחת הדרכים לבטא את ההבדל בין בינה מלאכותית לאוטומציה היא על ידי השוואת חשיבה לעומת עשייה.
RPA מבצע את משימותיו כמו סוס עבודה נאמן. הוא לא צריך לחשוב; זה רק צריך לעשות.
לעומת זאת, בינה מלאכותית משתמשת בתהליכים קוגניטיביים הדומים לחשיבה אנושית. הוא יכול לקרוא הודעות דוא"ל וצורות אחרות של נתונים לא מובנים כדי לחלץ משמעות או למצוא דפוסים בנתונים כדי להקניט תובנות או אפילו תחזיות. יתרה מכך, באמצעות שימוש בלמידת מכונה, כלי AI יכולים לקלוט כל הזמן מידע חדש, ללמוד מתרחישים, ולהשתפר עם הזמן.
3. מחסום כניסה
RPA זכה לאימוץ נרחב מכיוון שהוא חסכוני, מהיר ליישום ובעל עקומת למידה רדודה.
בינה מלאכותית, לעומת זאת, היא טכנית מאוד, קשה לאימון ויקרה, במידה רבה בשל הסתמכותה על מערכי נתונים ענקיים.
4. יישום בסביבות עבודה
ל- RPA יש מספר מקרי שימוש, כגון הזנת נתונים, גירוד אתר אינטרנט ועיבוד חשבוניות. עם זאת, הוא מתאים ביותר למשימות צפויות עם שלבים מוגדרים מאוד.
מצד שני, AI יכול לבצע מגוון רחב יותר של תפקידים, כגון עיבוד נתונים מורכבים, קבלת החלטות חכמה, ואפילו יצירת תוכן.
מהם קווי הדמיון בין AI ל-RPA?
1. אוטומט
הן RPA והן AI הופכים משימות שבוצעו באופן מסורתי על ידי מפעילים אנושיים לאוטומטיים. בעוד הם משתמשים בטכנולוגיות שונות ומבצעים את תפקידם בדרכם שלהם, שניהם מפחיתים את הנטל על עובדים אנושיים.
לסיכום, שני הכלים מסוגלים הן להחליף עבודה אנושית והן להגדיל עובדים אנושיים על ידי מיכון משימות טכנולוגיית מידע.
2. אינטגרציה
RPA ו- AI יכולים להשתלב עם מערכות עסקיות קיימות כדי להרחיב את יכולותיהם, לייעל עסקים ואף להאריך את חיי המערכות מדור קודם.
3. הפחתת שגיאות
גם AI וגם RPA הם שחקנים משמעותיים בהתמודדות עם טעויות אנוש. על ידי מיכון תהליכים עסקיים, עסקים יכולים להפחית את העלויות הכספיות והמוניטין הנובעות מטעויות הניתנות למניעה,
AI ו-RPA: חוזקות וחולשות
אף כלי אינו מושלם. אם אתה רוצה לפתוח את היתרונות של אוטומציה, אתה צריך להבין את נקודות החוזק והחולשות של RPA ו- AI.
1.AI חוזקות וחולשות
בואו נחקור כמה מהיתרונות והחסרונות של AI לאוטומציה
חוזקות AI
- יכול ללמוד תוך כדי עבודה
- מציע גמישות רבה יותר מאשר RPA
- יכול לעבד נתונים לא מובנים
חולשות AI
- יקר לפתח
- היישום הוא טכני ביותר
- דורש מערכי נתונים עצומים כדי להתאמן
2. חוזקות וחולשות RPA
בואו נחקור כמה מהיתרונות והחסרונות של RPA לאוטומציה
חוזקות RPA
- אוטומציה מדויקת של משימות בנפח גבוה
- חסכוני
- מהיר וקל ליישום
חולשות RPA
- זה יכול להיות קשה בקנה מידה
- לא ניתן לעבד נתונים לא מובנים
- מתאים רק למשימות צרות
ניתוחי מקרים של RPA ו- AI
אולי הדרך הקלה ביותר להבין את ההשפעה והאפשרויות של כל טכנולוגיה היא באמצעות מקרי מבחן. כאן, אנו מציגים מקרי בוחן הן עבור RPA והן עבור AI כדי להראות לך כיצד הם יכולים לעזור לעסק שלך.
1. חקר מקרי RPA
30 הבנקים המובילים בארה"ב עם נכסים מצפון ל-150 מיליארד דולר השקיעו שעות עבודה רבות בתהליכי משכנתא, כולל הזנת נתונים, עיבוד מסמכים, אימות נתונים ועוד. מלבד המאמץ הידני, זרימות עבודה אלה היו חשופות גם לטעויות אנוש. הבנק עבד עם ארנסט אנד יאנג כדי למצוא פתרון לשיפור התפוקה.
הם השתמשו בפתרון RPA שיכול להשתלב בצורה חלקה בתשתית ה-IT הקיימת שלהם כדי לטפל במשימות ידניות הקשורות למשכנתאות. התוצאות היו מדהימות, כולל שיפור של פי 2-3 ביעילות, חיסכון של מיליון דולר וביטול מוחלט של טעויות.
2. ניתוח מקרה של RPA בינה מלאכותית
בריאות אקספריון הוא פתרון לניהול עלויות בריאות מבוסס גייטרסבורג, מרילנד. הם מסייעים ללקוחות הביטוח הרפואי שלהם עם מידע על ניהול תביעות בתעשייה הידועה לשמצה בתמחור משתנה ובתמחור סחטני. תהליכי העבודה שלהם היו ידניים, כאשר מבטחים שלחו תביעות הן בצורה אלקטרונית והן בצורת נייר. טיפול בתביעות באופן זה הגביל את הצוות שלהם לכ-75 תביעות ביום.
קיצור הזמן לכל תביעה היה בעיה. עם זאת, מכיוון שהנתונים לא היו מובנים, פתרון RPA טיפוסי לא יעבוד. הם היו זקוקים לפתרון מתוגבר עם בינה מלאכותית, בפרט, זיהוי תווים אופטי ועיבוד שפה טבעית.
על ידי יישום תוכנת RPA + AI, הם המירו טענות נייר לקובצי PDF, תוך חילוץ הנתונים הרלוונטיים לפני שליחת מידע תמחור למערכת הפנימית שלהם. הפתרון הביא לעלייה של 600% במספר התביעות שהם טיפלו בהן מדי יום.
כיצד לבחור בין RPA ו- AI?
הבחירה בין RPA לבינה מלאכותית היא פחות קרב בין שני סוגי הטכנולוגיה ויותר אילו תהליכים אתה צריך להפוך לאוטומטיים. RPA הוא הבחירה הטובה ביותר כאשר יש לך זרימות עבודה סטנדרטיות, בעוד AI טוב יותר עבור תרחישים שבהם הדברים קצת יותר מטושטשים.
לכן, שאלה טובה יותר לשאול היא, "אילו מצבים הם הטובים ביותר עבור RPA, ואילו הם הטובים ביותר עבור AI?"
הגישה הטובה ביותר כאן היא לחשוב על תהליך זרימת העבודה הקיים שברצונך להפוך לאוטומטי. דמיינו אותו או מפו אותו, וחלקו את התהליך לשלבים. בואו נשתמש בכמה דוגמאות כדי להמחיש את הנקודה.
תרחיש 1
אתה רואה חשבון בחברת בנייה עסוקה. אחד החלקים הגוזלים הכי הרבה זמן ביום שלך כרוך ברישום הוצאות והבטחת החזר לקבלנים עבור פריטים שנרכשו להשלמת עבודות. על העובדים להעלות את הוצאותיהם לפורטל אינטרנט, שם אתם מתעדים אותן ומעדכנים את השכר כך שישקף נתונים אלה.
שימוש ב- RPA
השלבים כאן צפויים, והנתונים מובנים. השלבים יכולים להיראות בערך כך.
- כאשר קבלנים מעלים דוח הוצאות, הוא מפעיל את הבוט
- הבוט פותח את גיליון ההוצאות ומאחזר את הנתונים
- הבוט רושם את הסכום והמטרה ומחייב אותו לחשבון הרלוונטי
- הבוט גם פותח את תוכנת השכר ומזכה את הסכום לחשבון הקבלן.
תרחיש 2
שוב, אתה רואה חשבון בחברת בנייה עסוקה. יש לך מספר חשבונות אצל ספקי בנייה שונים. בסוף החודש הם שולחים לך חשבוניות במייל. עם זאת, לכל חברה יש תבניות חשבוניות משלה, כלומר הנתונים אינם מובנים.
שימוש בבינה מלאכותית
AI הוא מונח גג לטכנולוגיות שונות, שתיים מהן הן זיהוי תווים אופטי ועיבוד שפה טבעית. בין הטכנולוגיות הללו, תוכלו לקרוא ולהבין את החשבוניות שמופיעות במייל שלכם ולהפוך אותן לנתונים מובנים. לאחר שהבינה המלאכותית שלך ניתחה את המידע לגיליון אלקטרוני מובנה, תוכל להשתמש ב- RPA כדי להשלים את המשימה ולתעד או אפילו לעבד את החשבוניות.
מתי להשתמש ב- RPA ומתי להשתמש ב- AI עבור רשימת פעולות לביצוע לאוטומציה של תהליכים
להלן רשימת פעולות לביצוע מהירה שתעזור לך להבין אילו תהליכים הם הטובים ביותר עבור RPA ואילו הם הטובים ביותר עבור AI.
השתמש ב- RPA:
- כאשר משימות עבודה הן בנפח גבוה, צפויות ומבוססות על כללים
- כאשר קלט נתונים כרוך בנתונים מובנים
- מתי ניתן לקבוע את תוצאות התהליך בתחילת התהליך
השתמש בבינה מלאכותית:
- כאשר תהליכים משתנים מאוד ודורשים צורה כלשהי של קוגניציה, כגון קבלת החלטות מורכבות
- כאשר קלט נתונים כרוך בנתונים לא מובנים
- כאשר לא ניתן לחזות את פלט זרימת העבודה בתחילת התהליך
האם AI יחליף את RPA?
יש נרטיב מתמשך בקרב התקשורת וכמה אנליסטים שבינה מלאכותית היא כוח בלתי ניתן לעצירה שבא להחליף הכל, כולל עובדים אנושיים. אז, מה זה אומר עבור RPA? האם גם הבינה המלאכותית תחליף אותו?
כל תחזית שבינה מלאכותית תחליף את RPA תלויה באי הבנות לגבי הטכנולוגיות המתאימות. כפי שהבהרנו במאמר זה, בעוד שלשתי הטכנולוגיות יש נקודות רבות של הצלבה, החשיבה עליהן ככלים מתחרים אינה מדויקת.
אולי חלק מהבלבול נובע מהעובדה שבינה מלאכותית יכולה להגדיל את RPA. עם זאת, זה שונה מלהחליף אותו. באותה רוח, תהליכי RPA יכולים להיות יעילים עוד יותר על ידי AI, אבל תת המבנה הוא עדיין RPA.
לכן, בעוד AI יכול להחליף משימות אנושיות רבות, כולל משימות המבוצעות בדרך כלל על ידי בוטים RPA, סביר יותר שהטכנולוגיות יעבדו יחד בעתיד ולא יחליפו זו את זו.
RPA הוא הצעד הראשון בדרך להיפר-אוטומציה. ההגעה ליעד זה תדרוש טכנולוגיות AI, כמו למידת מכונה וניתוח נתונים. בעוד AI יהיה חיוני בהעברת היתרונות של חשיבה מסדר גבוה יותר לאוטומציה, המשימות עצמן יבוצעו על ידי בוטים RPA. AI יתזמר ויכוון את RPA, לא יחליף אותו.
העתיד אינו אוטומציה רובוטית של תהליכים לעומת בינה מלאכותית; זה אוטומציה רובוטית של תהליכים ובינה מלאכותית.
היכן AI ו- RPA נפגשים
יש ציטוט מפורסם של אלברט איינשטיין שאומר,
"מחשבים הם מהירים, מדויקים ומטופשים להפליא. בני האדם הם איטיים להפליא, לא מדויקים ומבריקים. יחד הם חזקים מעבר לכל דמיון".
ציטוט זה מגיע ללב של מה מחשבים מצטיינים תוך הדגשת מגבלותיהם. כשמדובר בחשיבה מסדר גבוה יותר, כמו יצירתיות, חשיבה מופשטת או קבלת החלטות מורכבות – או בעצם כל דבר שאינו כרוך במילוי הוראות קבועות, צעד אחר צעד – מחשבים אינם יכולים להתחרות במוחות אנושיים. במובנים רבים, בינה מלאכותית היא ניסיון לגשר על הפער בין בני אדם למחשבים וליצור שותפות המשלבת את הטוב משני העולמות.
הכוח הבלתי נתפס שאיינשטיין דיבר עליו נוכח במערכת היחסים בין בינה מלאכותית ל-RPA. היכולת של AI לדמות היבטים שונים של הקוגניציה האנושית בשילוב עם המהירות והדיוק של RPA היא המקום שבו שני הכלים נפגשים. הגבולות של מה RPA יכול להשיג שורטטו פעם בנקודות שדרשו קבלת החלטות אנושית. עם זאת, הרחבת מערכות אלה באמצעות בינה מלאכותית מסירה גבולות אלה, ומאפשרת לעסקים להפוך מגוון רחב יותר של משימות לאוטומטיות ולהשיג יתרונות נוספים.
כאשר RPA ו- AI מתמזגים יחד, הם יוצרים קטגוריה טכנולוגית שלישית הנקראת אוטומציה חכמה (IA) או אוטומציה חכמה של תהליכים (IPA). בתרחיש זה של "הטוב משני העולמות", עסקים יכולים להשתמש בכלי RPA שיכולים ללמוד מהסביבה שלהם באמצעות למידת מכונה (ML).
היתרון הוא שאתה יכול להגביר את המורכבות של התהליך שברצונך להפוך לאוטומטי מכיוון ש- AI עוזר להסיר חלק מצווארי הבקבוק, כגון התמודדות עם נתונים לא מובנים או קבלת החלטות.
אחד התחומים המרגשים ביותר להתכנסות של AI ו- RPA הוא
אוטומציה של בדיקות
. בעולמנו הדיגיטלי יותר ויותר, תוכנות ויישומים ניידים ימשיכו לשפר את העסקים. לא עברו אפילו 20 שנה מאז שהסמארטפונים הפכו לדבר שבשגרה. בתוך הזמן הזה, הם חוללו מהפכה בחיינו, ואפשרו לנו להישאר מחוברים ולעבוד בדרכים חדשניות.
המפתח להתקדמות זו הוא פיתוח תוכנה. עם זאת, זהו תהליך ידוע לשמצה זמן רב ויקר. כלי אוטומציית בדיקות המופעלים על ידי AI ו- RPA יכולים לעזור להפחית את הזמן והכסף שעולים להביא מוצרים לשוק.
כיצד אוטומציה של בדיקות משופרת על-ידי בינה מלאכותית ו-RPA
אוטומציה של בדיקות תוכנה פעם היה תהליך ידני. זה היה יקר וגוזל זמן ובסופו של דבר הוסיף למחזור חיי הפיתוח. עם זאת, זהו שלב כה קריטי שלמו"לים ולמפתחים לא הייתה ברירה אלא להשקיע משאבים בתהליך. בעוד בעיות אלה והתסמינים שלהן עדיין קיימים כיום, אוטומציה של בדיקות תוכנה מספקת פתרון מעולה.
אוטומציית בדיקות כוללת שימוש בתוכנות מומחה כדי לאמת ולבדוק יישומי מחשב. היא משתמשת בדרך כלל בממשקי משתמש גרפיים (GUI) ובממשקי תכנות יישומים (API) כדי לבצע מגוון בדיקות שונות, החל מבדיקות מקצה לקצה ועד לאימות מתמשך של קוד חדש שהתחייב.
השימוש בבינה מלאכותית ו-RPA בבדיקות תוכנה הוא באמת מרגש. חלק מהיתרונות הברורים הם חיסכון בזמן ובכסף. עם זאת, הפוטנציאל האמיתי טמון ביכולת ביצוע אוטונומית של קוד שבוחן, מאבחן ומרפא את עצמו. כשמוסיפים לכך את העובדה שכלי Generative AI מסוגלים לכתוב קוד, אפשר לומר שאנחנו עומדים על סף תקופה מיוחדת בהיסטוריה האנושית.
ככל שהביקוש למהדורות תוכנה מהירות יותר גדל במהלך השנים האחרונות, גישות DevOps ו-Agile הוגדלו על ידי CI/CD. כעת, אוטומציה של בדיקות RPA ובינה מלאכותית עומדות להשפיע באופן דומה. מצב זה הוביל לעלייה בכלי אוטומציה של בדיקות, שאת חלקם נחקור בהמשך.
כלי אוטומציית הבדיקות הטובים ביותר בשנת 2023
להלן כמה מכלי אוטומציית הבדיקות הטובים ביותר בשוק.
Autify
Autify הוא כלי אוטומציית בדיקות המופעל על ידי בינה מלאכותית. הודות לממשק משתמש אינטואיטיבי ותכונות ללא קוד, Autify מאפשרת לצוותי QA לבצע בדיקות בתוך הדפדפן שלהם. הכלי יכול להתמודד עם יישומי אינטרנט ומובייל ויש לו AI בעל יכולת ריפוי עצמי. Autify משתלב בצורה חלקה עם כלי CI/CD, Jenkins ואפילו Slack.
AvoAssure
AvoAssure הוא כלי בדיקה ללא קוד המאפשר אוטומציית בדיקות מקצה לקצה עבור צוותים שאינם טכניים. המוצר מאפשר בדיקות חוצות פלטפורמות באינטרנט, במחשב שולחני, במובייל ועוד. לבסוף, יש לו תכונות דיווח טובות והרבה אפשרויות אינטגרציה.
ברוש
Cypress היא מסגרת אוטומציית בדיקות מקצה לקצה המבוססת על JavaScript. הוא נבנה כדי להקל על בדיקת יישומי אינטרנט. פשטות היא המפתח לברוש, כפי שמעידים המבנה הרזה והתלות המינימלית שלו.
testRigor
testRigor הוא פתרון בדיקה מוצק מקצה לקצה. כלי אוטומציית הבדיקות אינו מבוסס קוד ותומך באינטרנט, במובייל ובממשקי API. הבדיקות הן בדרך כלל מהירות, יציבות ומדויקות, והודות לפונקציונליות חוצת פלטפורמות ודפדפנים שונים, הפופולריות שלו גדלה בהדרגה.
מחזאי
Playwright הוא כלי אוטומציה פופולרי נוסף שנבנה עבור בדיקות יישומי אינטרנט מקצה לקצה. זה חוצה פלטפורמות ותומך ברוב מנועי הרינדור ושפות תכנות מרובות. זרוק מעל בורר הקוד של Visual Studio ותכונת האמולטור לנייד, ותוכל לראות מדוע מפתחים רבים סובלים את חוסר הידידותיות למשתמש שלו.
בעוד שחמשת הכלים שמנינו לעיל כוללים תכונות נהדרות, הם חסרים את העוצמה של פתרון חדשני המשלב גם RPA וגם אוטומציית בדיקות.
ZAPTEST מציע כלי אוטומציה ו-RPA מתקדמים של בדיקות. שתי הפונקציות זמינות בעלות קבועה עם רישיונות בלתי מוגבלים. ככל שאנו מתקדמים לעבר היפר-אוטומציה ופיתוח תוכנה אוטומטי, כלי בדיקה עמידים עבור כלי יישומים שולחניים, דפדפנים וניידים ימלאו תפקיד קריטי עבור מפתחי תוכנה ועסקים היוצרים תוכנה בהתאמה אישית. ZAPTEST יכול לעזור לך בכל שלב של הדרך.
העתיד של AI ו-RPA
בשלב זה, צריך להיות ברור כי העתיד של AI ו- RPA שזורים זה בזה. שתי הטכנולוגיות מאפשרות טרנספורמציה דיגיטלית ומאפשרות לחברות לעבוד קשה יותר, מהר יותר וטוב יותר, תוך שחרור העובדים לעסוק במשימות יצירתיות ומונעות ערך.
ככל שהמסלול לעבר אוטומציה מוחלטת נמשך, מרגש לחשוב לאן הרקטה הזו הולכת. היעד הזה הוא היפר-אוטומציה.
היפר אוטומציה היא דרך חשיבה. הוא מתאר השקפה שבה כל תהליך שניתן להפוך לאוטומטי הוא אוטומטי. חלק גדול מהעתיד הזה יכלול למידת מכונה של RPA. ככל שהעולם העסקי משתנה והופך לבלתי צפוי יותר, ארגונים יצטרכו להיות זריזים יותר כדי להישאר תחרותיים. היפר-אוטומציה תאפשר התאמות אלה תוך הגברת הדיוק והפרודוקטיביות, הפחתת שגיאות ומתן שירות לקוחות והתאמה אישית תמידיים.
AI v RPA: מחשבות אחרונות
כשזה מגיע למחנק, ניתן לסכם את ההבדל בין AI ל- RPA בתמציתיות. RPA מחקה פעולות אנושיות, בעוד AI מחקה את המחשבה האנושית. אף אחד מהכלים אינו מסוגל לייצג 1:1 של פעולות או מחשבות אנושיות, אך הם שכפול טוב מספיק כדי לעזור לעסקים להפוך משימות לאוטומטיות במהירות, בדיוק או ביכולת החורגים הרבה מעבר ליכולת האנושית הטיפוסית.
בעולמם של בני האדם אנו זקוקים הן לחשיבה והן למעשים. הנישואין של אופני הוויה אלה הם שעזרו למין האנושי לבנות, ליצור ולשגשג. אנו יכולים לחשוב על ההתכנסות של RPA ו- AI באופן דומה.
בקיצור, AI מאפשר לנו לרתום ולהרחיב את הכוחות של RPA כדי להגיע לאפשרויות חדשות ומלהיבות.
