Az RPA és az AI két izgalmas és innovatív informatikai alkalmazás a digitális átalakulás forradalmának élvonalában. Mindkét technológia átformálja a munka világát azáltal, hogy növeli az alkalmazottak számát és a termelékenység új korszakát indítja el. Bár az RPA és a mesterséges intelligencia számos hasonlóságot és átfedési pontot mutat, mégis különálló eszközök, saját erősségekkel és gyengeségekkel.
Ez a cikk feltárja az automatizálás és a mesterséges intelligencia közötti különbséget, és bemutatja, hol használják őket, hogyan működnek, és hogyan állnak össze, hogy segítsenek a modern vállalkozásoknak az automatizált jövő felé haladni.
Az RPA és az AI fogalommeghatározásai
Mielőtt rátérnénk az egyes alkalmazások és felhasználási esetek ismertetésére.
Robotizált folyamatautomatizálás (RPA)
és a mesterséges intelligenciával (AI), érdemes mindkét fogalmat definíciókkal megalapozni.
1. Mi az RPA?
A robotizált folyamatautomatizálás (RPA) olyan technológiák összessége, amelyek segítenek a kiszámítható, szabályalapú üzleti folyamatok automatizálásában.
Az üzleti munkafolyamatok számos feladatból állnak. E feladatok némelyike emberi döntéshozatalt és ítélőképességet igényel. Sok közülük azonban megismételhető és kiszámítható. Az RPA ezt a második kategóriát automatizálja.
Az általunk ma kedvelt és használt szoftverek nagy része szabályalapú. A számítógépek kiválóan alkalmasak jól meghatározott megbízások gyors és pontos végrehajtására. Amíg a megfelelő utasításokat adjuk nekik, addig képesek könyörtelenül feldolgozni az információkat és végrehajtani a feladatokat.
Az RPA ugyanez. Ahol azonban kiemelkedik és segíti a vállalkozásokat, az az, hogy ugyanazokat a funkciókat kiterjeszti különböző alkalmazásokra, rendszerekre és adatbázisokra. Röviden, az RPA ugyanúgy lép kapcsolatba a különböző alkalmazásokkal, mint az ember. Képes utánozni az ember és a számítógép közötti interakciók során előforduló kattintásokat, billentyűleütéseket és egérmozgásokat, és ezeket a műveleteket olyan lépéssorozatként megjegyezni, amelyek egy kiváltó ok vagy bizonyos feltétel teljesülése esetén kerülnek alkalmazásra.
Példák az RPA-technológiára
- API integráció
- Cross-platform scripting
- Alkalmazásközi szkriptelés
- Digitális robotok vagy „robotok”
- GUI rögzítő eszközök
- Kód nélküli interfészek
2. Mi az AI?
A mesterséges intelligencia (AI) az emberi megismerést utánzó technológiák összessége. E mentális feladatok közé tartozik a tanulás, az érvelés, az önkorrekció, a tárgyfelismerés, a döntéshozatal és a jóslás. Bár a számítástechnikának ez az ága már az 1950-es évek óta létezik, az elmúlt tíz-tizenöt évben komoly előrelépéseket tett.
A mesterséges intelligenciát mindenhol használják. Míg a generatív AI, a vezető nélküli autók és az olyan virtuális asszisztensek, mint Siri és Alexa a címlapokra kerülnek, az AI olyan prózaibb, de gyakorlatias alkalmazásokat is működtet, mint a szövegjóslás, a kiberbiztonság, a csalás elleni védelem, a keresőmotorok, a személyre szabott marketing és ajánlások, valamint az adatelemzés.
A mostani mesterséges intelligenciát tipikusan szűk mesterséges intelligenciának nevezik. Röviden: szűk területeken utánozza az emberi intelligenciát – például a Deepmind AlphaGo vagy a különböző beszédfelismerő szoftverek. A jövőben azonban az előrejelzések szerint a mesterséges intelligencia a specializációtól az általánosabb intelligencia felé fog elmozdulni, amely a feladatok szélesebb körét képes kezelni.
Példák az AI technológiára
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Gépi tanulás
- Mély tanulás
- Számítógépes látás technológia
- Prediktív elemzés
- Generatív mesterséges intelligencia
3. RPA vs AI vs ML
E technológiák között jelentős a zűrzavar, egyesek a robotizált folyamatautomatizálás és a gépi tanulás közötti kapcsolaton töprengenek.
Az egyértelműség kedvéért a gépi tanulás (ML) a mesterséges intelligencia egy fajtája. Ez a technológia algoritmusokat és statisztikai modelleket használ a nagy adathalmazokban található minták megtalálására. Onnan kiindulva értékes meglátásokat adhat ki, vagy előrejelzéseket tehet. A fő különbség a robotizált folyamatautomatizálás és a gépi tanulás között az, hogy az RPA-t kifejezetten irányítják, míg az ML-t szabadon engedik, hogy felfedezze az adatok feldolgozásának saját módjait.
A robotizált folyamatautomatizálás gépi tanulása akkor lehetséges, ha az RPA-eszközöket mesterséges intelligenciával egészítik ki. Ennek eredményeképpen az RPA és a gépi tanulás együttesen alkalmazva az automatizálási tér egyik legizgalmasabb lehetőségét jelentik.
Az AI és az RPA alkalmazásai
A felszínen az RPA és a mesterséges intelligencia sok hasonlóságot mutat abban, ahogyan a technológiát üzleti környezetben alkalmazzák. Mindkét eszköz az emberi munkaerő bővítésével és kiegészítésével foglalkozik, és lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy nagyobb termelékenységet, pontosságot és hatékonyságot érjenek el.
1. A mesterséges intelligencia alkalmazásai
A mesterséges intelligenciát az iparágak széles körében számos figyelemre méltó módon alkalmazzák, többek között:
- Prediktív elemzés
- Autonóm járművek
- Arcfelismerő szoftver
- Kiberbiztonság
- Személyre szabás
- Marketing automatizálás
- Gyógyszertervezés
- Csalások felderítése
- Ügyfélszolgálati chatbotok
2. Az RPA alkalmazásai
RPA
széles körben elterjedt az üzleti életben, mivel számos feladatot képes elvégezni, mint például:
- Ügyfelek és alkalmazottak beillesztése
- Jelentés generálása
- Adatbevitel és migráció
- Automatizált szoftvertesztelés
- Foglalkoztatási vagy hitelellenőrzés
- Pályakövetési rendszerek
- KYC automatizálás
Az AI és az RPA ezen alkalmazásai csak a jéghegy csúcsát jelentik. Mindkét technológiát a vállalatoknál alkalmazzák, hogy segítsenek automatizálni a végtelen mennyiségű feladatot a hatékonyság és pontosság növelése érdekében.
AI és RPA: RPA: Különbségek és hasonlóságok
Az RPA és az AI között sok az átfedés, de van néhány alapvető különbség, amelyet ismernie kell.
Mi a különbség az AI és az RPA között?
1. Fejlesztés
Az AI és az RPA egyik legjobb módja az egyes szoftverek mögött álló különböző fejlesztési folyamatok figyelembevételének.
Az RPA folyamatvezérelt. A fejlesztők feltérképezik az automatizálni kívánt feladatokat, és a lépésekből számítógépes szkriptet készítenek, amely végrehajtja a feladatokat.
A mesterséges intelligencia adatvezérelt. A gépi tanulás segítségével nagy adathalmazokban mintákat talál, amelyeket kimenetek előállítására képeznek ki. Ha ezek az algoritmusok jól működnek, új bemeneti adatokat fogadhatnak el, és új adatokat dolgozhatnak fel, hogy kérdésekre válaszoljanak, előrejelzéseket készítsenek, vagy cselekvéseket indítsanak el.
2. Gondolkodás vs. cselekvés
A mesterséges intelligencia és az automatizálás közötti különbséget a gondolkodás és a cselekvés összehasonlításával lehet kifejezni.
Az RPA úgy végzi feladatait, mint egy hűséges munkagép. Nem kell gondolkodnia; csak tennie kell.
Ezzel szemben a mesterséges intelligencia az emberi gondolkodáshoz hasonló kognitív folyamatokat használ. Képes e-maileket és más strukturálatlan adatokat olvasni, hogy értelmet nyerjen, vagy mintákat találjon az adatokban, hogy meglátásokat vagy akár jóslatokat szűrhessen ki. Mi több, a gépi tanulás segítségével az AI-eszközök folyamatosan képesek új információkat befogadni, tanulni a forgatókönyvekből, és idővel fejlődni.
3. A belépés akadálya
Az RPA azért terjedt el széles körben, mert költséghatékony, gyorsan bevezethető és a tanulási görbe alacsony.
A mesterséges intelligencia ezzel szemben rendkívül technikai, nehezen képezhető és drága, nagyrészt a hatalmas adathalmazokra való támaszkodás miatt.
4. Alkalmazás a munkakörnyezetben
Az RPA-nak számos felhasználási területe van, mint például az adatbevitel, a weboldalak lekérdezése és a számlafeldolgozás. Ez azonban leginkább a nagyon határozott lépésekkel rendelkező, kiszámítható feladatokra alkalmas.
Másrészt a mesterséges intelligencia a feladatok szélesebb körét képes ellátni, mint például az összetett adatfeldolgozás, az intelligens döntéshozatal, vagy akár a tartalomkészítés.
Mi a hasonlóság az AI és az RPA között?
1. Automata
Az RPA és a mesterséges intelligencia egyaránt automatizál olyan feladatokat, amelyeket hagyományosan emberi munkaerő végzett. Bár különböző technológiákat használnak, és a maguk módján végzik feladataikat, mindkettő csökkenti az emberi dolgozókra nehezedő terheket.
Összefoglalva, mindkét eszköz alkalmas az emberi munkaerő helyettesítésére és az emberi munkaerő kiegészítésére az informatikai feladatok gépesítésével.
2. Integráció
Az RPA és az AI integrálható a meglévő üzleti rendszerekbe, hogy bővítse azok képességeit, hatékonyabbá tegye a vállalkozásokat, és akár meg is hosszabbítsa a régi rendszerek élettartamát.
3. Hibacsökkentés
Mind az AI, mind az RPA jelentős szerepet játszik az emberi hibák kezelésében. Az üzleti folyamatok gépesítésével a vállalkozások csökkenthetik a megelőzhető hibákból eredő pénzbeli és hírnévbeli költségeket,
AI és RPA: Erősségek és gyengeségek
Egyetlen eszköz sem tökéletes. Ha szeretné kihasználni az automatizálás előnyeit, meg kell értenie az RPA és az AI erősségeit és gyengeségeit.
1. Az AI erősségei és gyengeségei
Vizsgáljuk meg a mesterséges intelligencia néhány előnyét és hátrányát az automatizálásban.
AI erősségek
- Munkahelyi tanulás
- Nagyobb rugalmasságot kínál, mint az RPA
- Strukturálatlan adatok feldolgozása
AI gyengeségek
- Drága a fejlesztés
- A végrehajtás rendkívül technikai jellegű
- Hatalmas adathalmazok szükségesek a képzéshez
2. Az RPA erősségei és gyengeségei
Vizsgáljuk meg az RPA néhány előnyét és hátrányát az automatizáláshoz.
RPA erősségek
- Pontosan automatizálja a nagy volumenű feladatokat
- Költséghatékony
- Gyors és könnyen megvalósítható
RPA gyengeségek
- Nehéz lehet a skálázás
- Nem tudja feldolgozni a strukturálatlan adatokat
- Csak szűk körű feladatokra alkalmas
RPA és AI esettanulmányok
Talán a legegyszerűbb módja annak, hogy megértsük bármely technológia hatását és lehetőségeit, az esettanulmányok. Az alábbiakban esettanulmányokat mutatunk be mind az RPA, mind az AI esetében, hogy megmutassuk, hogyan segíthetik az Ön vállalkozását.
1. RPA esettanulmány
Egy 150 milliárd dolláros eszközállománnyal rendelkező, 30 legnagyobb amerikai bank rengeteg munkaórát fordított a jelzáloghitelezési folyamatokra, beleértve az adatbevitelt, a dokumentumfeldolgozást, az adatellenőrzést és egyebeket. A kézi munka mellett ezek a munkafolyamatok emberi hibáknak is ki voltak téve. A bank az Ernst & Younggal együttműködve termelékenység-javító megoldást keresett.
Olyan RPA-megoldást használtak, amely zökkenőmentesen integrálható a meglévő IT-infrastruktúrájukba a jelzáloggal kapcsolatos manuális feladatok elvégzéséhez. Az eredmények megdöbbentőek voltak, többek között 2-3-szoros hatékonyságnövekedés, 1 millió dolláros megtakarítás és a hibák teljes kiküszöbölése.
2. RPA mesterséges intelligencia esettanulmány
Expion Health Egészségügy a marylandi Gaithersburgban működő egészségügyi költséggazdálkodási megoldás. Orvosi biztosítási ügyfeleiknek kárrendezési információkkal segítenek egy olyan iparágban, amely hírhedt a változó árképzésről és a zsaroló árképzésről. A munkafolyamatok manuálisak voltak, a biztosítók elektronikus és papíralapú igényeket egyaránt küldtek. A követelések ilyen módon történő feldolgozása a csapatukat napi 75 követelésre korlátozta.
Az egy követelésre jutó idő csökkentése kérdéses volt. Mivel azonban az adatok strukturálatlanok voltak, egy tipikus RPA-megoldás nem működött volna. Olyan megoldásra volt szükségük, amelyet mesterséges intelligenciával, különösen optikai karakterfelismeréssel és természetes nyelvi feldolgozással egészítettek ki.
Az RPA + AI szoftver bevezetésével a papíralapú igényléseket PDF-be konvertálták, és a releváns adatokat kivonták, mielőtt az árképzési információkat elküldték volna a belső rendszerükbe. A megoldás eredményeként 600%-kal nőtt a naponta feldolgozott igények száma.
Hogyan válasszunk az RPA és az AI között?
Az RPA és az AI közötti választás kevésbé a kétféle technológia közötti csatáról szól, hanem inkább arról, hogy milyen folyamatokat kell automatizálni. Az RPA a legjobb választás, ha szabványosított munkafolyamatokkal rendelkezik, míg a mesterséges intelligencia jobb az olyan forgatókönyvekhez, ahol a dolgok egy kicsit homályosabbak.
Tehát jobb kérdés az, hogy „Mely helyzetek a legjobbak az RPA számára, és melyek a legjobbak az AI számára?”.
A legjobb megközelítés itt az, ha átgondolja a meglévő munkafolyamatot, amelyet automatizálni szeretne. Vizualizáld vagy térképezd fel, lépésekre bontva a folyamatot. Néhány példával illusztráljuk a lényeget.
1. forgatókönyv
Ön egy forgalmas építőipari cég könyvelője. Az Ön napjának egyik legidőigényesebb része a kiadások nyilvántartása és annak biztosítása, hogy a vállalkozóknak megtérítsék a munkák elvégzéséhez vásárolt tételeket. Az alkalmazottaknak fel kell tölteniük a kiadásaikat egy internetes portálra, ahol rögzítik azokat, és a bérszámfejtést frissítik, hogy tükrözze ezeket az adatokat.
RPA használata
A lépések itt kiszámíthatóak, az adatok pedig strukturáltak. A lépések valahogy így nézhetnek ki.
- Amikor a vállalkozók feltöltenek egy költségjelentést, az elindítja a botot.
- A robot megnyitja a költségtáblázatot, és lekérdezi az adatokat.
- A bot rögzíti az összeget és a célt, és kiszámlázza a megfelelő számlára.
- A robot megnyitja a bérszámfejtő szoftvert is, és jóváírja az összeget a vállalkozó számláján.
2. forgatókönyv
Ismétlem, ön egy forgalmas építőipari cég könyvelője. Több számlája van különböző építőipari beszállítóknál. A hónap végén e-mailben küldenek számlát. Azonban minden cégnek saját számlasablonjai vannak, ami azt jelenti, hogy az adatok strukturálatlanok.
AI használata
A mesterséges intelligencia különböző technológiák gyűjtőfogalma, amelyek közül kettő az optikai karakterfelismerés és a természetes nyelvi feldolgozás. E technológiák között olvashatja és megértheti az e-mailben megjelenő számlákat, és strukturált adatokká alakíthatja őket. Miután a mesterséges intelligencia strukturált táblázattá elemezte az információkat, az RPA segítségével elvégezheti a feladatot, és rögzítheti vagy akár feldolgozhatja a számlákat.
Mikor használjunk RPA-t és mikor használjunk AI-t a folyamatautomatizáláshoz ellenőrző lista
Íme egy gyors ellenőrző lista, amely segít megérteni, hogy mely folyamatok a legalkalmasabbak az RPA és melyek az AI számára.
Használja az RPA-t:
- Amikor a munkafeladatok nagy volumenűek, kiszámíthatóak és szabályalapúak.
- Ha az adatbevitel strukturált adatokat tartalmaz
- Amikor a folyamat kimenetele a folyamat kezdetén meghatározható
Használja az AI-t:
- Amikor a folyamatok nagymértékben változóak és valamilyen kogníciót igényelnek, mint például az összetett döntéshozatali folyamatok.
- Ha az adatbevitel strukturálatlan adatokat tartalmaz
- Amikor a munkafolyamat kimenete a folyamat kezdetén nem prognosztizálható
A mesterséges intelligencia felváltja az RPA-t?
A médiában és egyes elemzők körében tartósan tartja magát az a narratíva, hogy a mesterséges intelligencia megállíthatatlan erő, amely mindent felvált, beleértve az emberi munkaerőt is. Mit jelent ez az RPA számára? Vajon a mesterséges intelligencia is felváltja majd?
Minden olyan előrejelzés, miszerint az AI felváltja az RPA-t, az adott technológiákkal kapcsolatos félreértéseken alapul. Amint azt ebben a cikkben világossá tettük, bár mindkét technológiának számos átfedési pontja van, pontatlan úgy gondolni rájuk, mint egymással versengő eszközökre.
Talán a zűrzavar egy része abból a tényből ered, hogy a mesterséges intelligencia kiegészítheti az RPA-t. Ez azonban más, mint a cseréje. Ugyanígy az RPA-folyamatok is tovább egyszerűsíthetők a mesterséges intelligencia segítségével, de az alstruktúra továbbra is RPA marad.
Tehát, bár a mesterséges intelligencia számos emberi feladatot helyettesíthet, beleértve az RPA-robotok által tipikusan végzett feladatokat is, a technológiák a jövőben valószínűleg inkább együtt fognak működni, mintsem egymást helyettesíteni.
Az RPA az első lépés a hiperautomatizálás felé vezető úton. A cél eléréséhez olyan mesterséges intelligencia technológiákra lesz szükség, mint a gépi tanulás és az adatelemzés. Míg a mesterséges intelligencia fontos szerepet fog játszani abban, hogy a magasabb rendű gondolkodás előnyeit az automatizáláshoz juttassa, magukat a feladatokat az RPA robotok fogják elvégezni. A mesterséges intelligencia az RPA-t fogja irányítani és irányítani, nem pedig helyettesíteni.
A jövő nem a robotizált folyamatautomatizálás és a mesterséges intelligencia között van, hanem a robotizált folyamatautomatizálás és a mesterséges intelligencia között.
Ahol az AI és az RPA találkozik
Van egy híres idézet Albert Einsteintől, amely így hangzik,
„A számítógépek hihetetlenül gyorsak, pontosak és ostobák. Az emberek hihetetlenül lassúak, pontatlanok és zseniálisak. Együtt minden képzeletet felülmúlóan erősek.”
Ez az idézet a számítógépek kiválóságának lényegére tapint rá, ugyanakkor kiemeli korlátaikat is. Ha magasabb rendű gondolkodásról van szó, például kreativitásról, absztrakt gondolkodásról vagy összetett döntéshozatalról – vagy alapvetően bármiről, amihez nem kell lépésről-lépésre követni a rutinszerű utasításokat -, a számítógépek nem vehetik fel a versenyt az emberi elmével. A mesterséges intelligencia sok szempontból kísérlet arra, hogy áthidalja az emberek és a számítógépek közötti szakadékot, és olyan partnerséget hozzon létre, amely egyesíti a két világ legjobb tulajdonságait.
Az elképzelhetetlen erő, amelyről Einstein beszélt, jelen van a mesterséges intelligencia és az RPA kapcsolatában. A mesterséges intelligencia azon képessége, hogy az emberi megismerés különböző aspektusait szimulálja az RPA sebességével és pontosságával párosulva, az a pont, ahol a két eszköz találkozik. Az RPA által elérhető határokat egykor olyan pontokon húzták meg, amelyek emberi döntéshozatalt igényeltek. Ha azonban ezeket a rendszereket mesterséges intelligenciával egészítik ki, akkor ezek a határok megszűnnek, és a vállalkozások a feladatok szélesebb körét automatizálhatják, és több előnyt szabadíthatnak fel.
Amikor az RPA és az AI összeolvad, egy harmadik technológiai kategóriát hoznak létre, amelyet intelligens automatizálásnak (IA) vagy intelligens folyamatautomatizálásnak (IPA) neveznek. Ebben a „mindkét világ legjobbja” forgatókönyvben a vállalkozások olyan RPA-eszközöket alkalmazhatnak, amelyek a gépi tanulás (ML) segítségével képesek tanulni a környezetükből.
Az előnye az, hogy növelheti az automatizálni kívánt folyamatok összetettségét, mivel a mesterséges intelligencia segít megszüntetni néhány szűk keresztmetszetet, például a strukturálatlan adatok kezelését vagy a döntéshozatalt.
A mesterséges intelligencia és az RPA konvergenciájának egyik legizgalmasabb területe a következő
a tesztek automatizálása
. Egyre inkább digitalizált világunkban a szoftverek és a mobilalkalmazások továbbra is javítani fogják az üzleti tevékenységet. Még 20 év sem telt el az okostelefonok elterjedése óta. Ez idő alatt forradalmasították az életünket, lehetővé téve számunkra, hogy újszerű módon tartsuk a kapcsolatot és dolgozzunk.
Az előrelépések kulcsa a szoftverfejlesztés. Ez azonban közismerten időigényes és költséges folyamat. A mesterséges intelligencia és az RPA által támogatott teszt-automatizálási eszközök segíthetnek csökkenteni a termékek piacra juttatásához szükséges időt és pénzt.
Hogyan javítja a teszt automatizálást az AI és az RPA
Szoftverteszt automatizálás régebben manuális folyamat volt. Ez drága és időigényes volt, és végül is meghosszabbította a fejlesztési életciklust. Ez azonban egy olyan kritikus szakasz, hogy a kiadóknak és a fejlesztőknek nem volt más választásuk, mint hogy erőforrásokat süllyesszenek a folyamatba. Bár ezek a problémák és tüneteik ma is léteznek, a szoftverteszt automatizálás kiváló megoldást kínál.
A teszt-automatizálás speciális szoftverek használatát jelenti a számítógépes alkalmazások validálásához és teszteléséhez. Általában grafikus felhasználói felületeket (GUI) és alkalmazásprogramozási interfészeket (API) használ a különböző tesztek elvégzéséhez, a végponttól végpontig tartó teszteléstől az újonnan átadott kód folyamatos validálásáig.
A mesterséges intelligencia és az RPA alkalmazása a szoftvertesztelésben igazán izgalmas. Néhány nyilvánvaló előnye az idő- és pénzmegtakarítás. Az igazi potenciál azonban abban rejlik, hogy olyan kódot tudunk autonóm módon végrehajtani, amely teszteli, diagnosztizálja és gyógyítja önmagát. Ha ehhez hozzávesszük azt a tényt, hogy a generatív mesterséges intelligencia eszközök képesek kódot írni, akkor joggal mondhatjuk, hogy az emberiség történelmének egy különleges időszakának küszöbén állunk.
A gyorsabb szoftverkiadások iránti igény növekedésével az elmúlt néhány évben a DevOps és az agilis megközelítések a CI/CD-vel egészültek ki. Most az RPA és a mesterséges intelligencia alapú tesztelés automatizálása hasonló hatást gyakorolhat. Ez a helyzet a teszt-automatizálási eszközök elterjedéséhez vezetett, amelyek közül néhányat az alábbiakban ismertetünk.
A legjobb teszt automatizálási eszközök 2023-ban
Íme néhány a piacon kapható legjobb tesztautomatizálási eszközök közül.
Autify
Az Autify egy mesterséges intelligenciával működő tesztautomatizálási eszköz. Az intuitív felhasználói felületnek és a kód nélküli funkcióknak köszönhetően az Autify lehetővé teszi a QA csapatok számára, hogy a böngészőben teszteljenek. Az eszköz képes webes és mobilalkalmazások kezelésére, és öngyógyító mesterséges intelligenciával rendelkezik. Az Autify zökkenőmentesen integrálódik a CI/CD eszközökkel, a Jenkins-szel és még a Slackkel is.
AvoAssure
Az AvoAssure egy kód nélküli tesztelési eszköz, amely lehetővé teszi a végponttól végpontig tartó tesztelés automatizálását a nem műszaki csapatok számára. A termék megkönnyíti a keresztplatformos tesztelést webes, asztali, mobil és egyéb platformokon. Végül, jó jelentési funkciókkal és sok integrációs lehetőséggel rendelkezik.
Cypress
A Cypress egy végponttól végpontig tartó, JavaScript alapú teszt-automatizálási keretrendszer. Azért készült, hogy megkönnyítse a webes alkalmazások tesztelését. Az egyszerűség a Cypress kulcsa, amit a karcsú felépítés és a minimális függőségek is bizonyítanak.
testRigor
A testRigor egy szilárd végponttól végpontig tartó tesztelési megoldás. A tesztelés automatizálására szolgáló eszköz nem tartalmaz kódot, és támogatja a webes, mobil és API-kat. A tesztek általában gyorsak, stabilak és pontosak, és a platform- és böngészők közötti funkcionalitásnak köszönhetően fokozatosan növekszik a népszerűsége.
Drámaíró
A Playwright egy másik népszerű teszt-automatizálási eszköz, amelyet végponttól végpontig tartó webalkalmazás-tesztelésre építettek. Platformokon átívelő, és támogatja a legtöbb renderelőmotort és több programozási nyelvet. A Visual Studio kódválasztó és a mobil emulátor funkciója, és máris érthető, hogy sok fejlesztő miért tűri a felhasználóbarátság hiányát.
Bár a fent felsorolt öt eszköz mindegyike nagyszerű funkciókkal rendelkezik, nem rendelkeznek az RPA-t és a teszt-automatizálást egyaránt ötvöző, korszerű megoldások erejével.
ZAPTEST a legmodernebb teszt-automatizálási és RPA-eszközöket kínál. Mindkét funkció korlátlan számú licenc esetén fix áron érhető el. A hiperautomatizálás és az automatizált szoftverfejlesztés felé haladva az asztali, böngésző- és mobilalkalmazások tartós tesztelési eszközei kritikus szerepet játszanak majd a szoftverfejlesztők és a testreszabott szoftvereket készítő vállalkozások számára. A ZAPTEST az út minden lépésében segít Önnek.
Az AI és az RPA jövője
Mostanra már világosnak kell lennie, hogy a mesterséges intelligencia és az RPA jövője összefonódik. Mindkét technológia lehetővé teszi a digitális átalakulást, és lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy keményebben, gyorsabban és jobban dolgozzanak, miközben felszabadítják az alkalmazottak számára a kreatív, értékorientált feladatok elvégzését.
Ahogy a teljes automatizálás felé vezető pálya folytatódik, izgalmas belegondolni, merre tart ez a rakéta. Ez a cél a hiperautomatizálás.
Hiperautomatizálás egyfajta gondolkodásmód. Olyan kilátásokat ír le, ahol minden automatizálható folyamatot automatizálnak. Ennek a jövőnek nagy része lesz az RPA gépi tanulás. Ahogy az üzleti világ változik és egyre kiszámíthatatlanabbá válik, a szervezeteknek agilisabbá kell válniuk ahhoz, hogy versenyképesek maradjanak. A hiperautomatizálás lehetővé teszi ezeket a kiigazításokat, miközben növeli a pontosságot és a termelékenységet, csökkenti a hibákat, és állandó ügyfélszolgálatot és személyre szabást biztosít.
AI kontra RPA: Záró gondolatok
Amikor a válságra kerül a sor, az AI és az RPA közötti különbség röviden összefoglalható. Az RPA az emberi tevékenységeket, míg az AI az emberi gondolkodást utánozza. Egyik eszköz sem képes az emberi cselekvések vagy gondolatok 1:1 arányú reprezentációjára, de elég jó másolatai ahhoz, hogy a vállalkozásoknak segítsenek automatizálni a feladatokat olyan sebességgel, pontossággal vagy képességgel, amely jóval meghaladja a tipikus emberi képességeket.
Az emberek világában gondolkodásra és cselekvésre egyaránt szükség van. Ezeknek a létmódoknak a házassága segítette az emberiséget az építésben, a teremtésben és a gyarapodásban. Hasonlóan gondolhatunk az RPA és az AI konvergenciájára is.
Röviden, a mesterséges intelligencia lehetővé teszi számunkra, hogy kihasználjuk és kiterjesszük az RPA erejét, hogy új és izgalmas lehetőségeket érjünk el.
