L’RPA e l’IA sono due applicazioni IT innovative ed entusiasmanti, all’avanguardia nella rivoluzione della trasformazione digitale. Entrambe le tecnologie stanno ridisegnando il mondo del lavoro, aumentando il personale e inaugurando una nuova era di produttività. Tuttavia, sebbene la RPA e l’IA presentino molte analogie e punti di incontro, si tratta di strumenti distinti con i propri punti di forza e di debolezza.
In questo articolo si analizzerà la differenza tra automazione e intelligenza artificiale e si mostrerà dove vengono utilizzate, come funzionano e come si uniscono per aiutare le aziende moderne a muoversi verso un futuro automatizzato.
Definizioni di RPA e AI
Prima di addentrarci nelle rispettive applicazioni e casi d’uso della
automazione robotica dei processi (RPA)
e dell’Intelligenza Artificiale (IA), vale la pena di dare una base ai due concetti con delle definizioni.
1. Che cos’è la RPA?
La Robotic Process Automation (RPA) è un insieme di tecnologie che aiutano ad automatizzare processi aziendali prevedibili e basati su regole.
I flussi di lavoro aziendali sono costituiti da numerose attività. Alcuni di questi compiti richiedono decisioni e giudizi umani. Tuttavia, molti sono ripetibili e prevedibili. È questa seconda categoria che la RPA viene utilizzata per automatizzare.
Gran parte del software che amiamo e utilizziamo oggi è basato su regole. I computer sono eccellenti nell’eseguire ordini ben definiti con velocità e precisione. Finché diamo loro le giuste istruzioni, possono elaborare senza sosta le informazioni ed eseguire i compiti.
La RPA è la stessa cosa. Tuttavia, l’aspetto in cui eccelle e aiuta le aziende è l’estensione di queste stesse funzioni a diverse applicazioni, sistemi e database. In breve, l’RPA interagisce con le varie applicazioni come fa un essere umano. È in grado di imitare i clic, la pressione dei tasti e i movimenti del mouse che si verificano durante le interazioni tra uomo e computer e di memorizzare queste azioni come una serie di passaggi che vengono eseguiti quando si verifica un’attivazione o una determinata condizione.
Esempi di tecnologia RPA
- Integrazione API
- Scripting multipiattaforma
- Cross-application scripting
- Robot digitali o “bot”
- Strumenti di registrazione GUI
- Interfacce senza codice
2. Che cos’è l’IA?
L’intelligenza artificiale (AI) è un insieme di tecnologie che imitano la cognizione umana. Alcuni di questi compiti mentali comprendono l’apprendimento, il ragionamento, l’autocorrezione, il riconoscimento degli oggetti, il processo decisionale e le previsioni. Sebbene questa branca dell’informatica esista dagli anni Cinquanta, negli ultimi dieci-quindici anni ha compiuto notevoli progressi.
L’intelligenza artificiale è utilizzata ovunque. Mentre l’IA generativa, le auto senza conducente e gli assistenti virtuali come Siri e Alexa conquistano i titoli dei giornali, l’IA alimenta anche applicazioni più prosaiche ma pratiche come il testo predittivo, la sicurezza informatica, la protezione dalle frodi, i motori di ricerca, il marketing e le raccomandazioni personalizzate e l’analisi dei dati.
L’IA che abbiamo oggi è tipicamente chiamata IA ristretta. In breve, imita l’intelligenza umana in ambiti ristretti, come ad esempio AlphaGo di Deepmind o vari software di riconoscimento vocale. Tuttavia, in futuro si prevede che l’IA passerà dalla specializzazione a un’intelligenza più generale, in grado di gestire una gamma più ampia di compiti.
Esempi di tecnologia AI
- Elaborazione del linguaggio naturale
- Apprendimento automatico
- Apprendimento profondo
- Tecnologia di visione computerizzata
- Analisi predittiva
- IA generativa
3. RPA vs AI vs ML
Esiste una notevole confusione tra queste tecnologie e alcuni si chiedono quale sia il rapporto tra automazione robotica dei processi e apprendimento automatico.
Per chiarezza, l’apprendimento automatico (ML) è un tipo di intelligenza artificiale. Questa tecnologia utilizza algoritmi e modelli statistici per trovare schemi in grandi insiemi di dati. Da lì, può produrre preziose intuizioni o fare previsioni. Le principali differenze tra Robotic Process Automation e Machine Learning sono che la RPA è guidata esplicitamente, mentre la ML è libera di scoprire i propri modi di elaborare i dati.
L’apprendimento automatico dell’automazione robotica dei processi è possibile quando gli strumenti RPA vengono integrati con l’intelligenza artificiale. Di conseguenza, se utilizzati insieme, RPA e Machine Learning rappresentano uno degli orizzonti più interessanti nell’ambito dell’automazione.
Applicazioni dell’IA e della RPA
A livello superficiale, la RPA e l’IA presentano molte analogie nel modo in cui la tecnologia viene applicata negli ambienti aziendali. Entrambi gli strumenti si occupano di ampliare e potenziare il personale umano, consentendo alle aziende di ottenere maggiore produttività, precisione ed efficienza.
1. Applicazioni dell’IA
L’IA viene utilizzata in un’ampia gamma di settori in vari modi, tra cui:
- Analisi predittiva
- Veicoli autonomi
- Software di riconoscimento facciale
- Sicurezza informatica
- Personalizzazione
- Automazione del marketing
- Progettazione di farmaci
- Rilevamento delle frodi
- Chatbot per il servizio clienti
2. Applicazioni della RPA
LA RPA
ha ottenuto un’ampia adozione nella comunità aziendale perché è in grado di eseguire una varietà di lavori, come ad esempio:
- Onboarding di clienti e dipendenti
- Generazione di rapporti
- Inserimento e migrazione dei dati
- Test automatizzati del software
- Controlli sull’occupazione o sul credito
- Sistemi di tracciamento dei candidati
- Automazione KYC
Queste applicazioni di IA e RPA sono solo la punta dell’iceberg. Entrambe le tecnologie sono state adottate nelle aziende per aiutare ad automatizzare una quantità infinita di attività e a migliorare l’efficienza e l’accuratezza.
AI e RPA: Differenze e analogie
L’RPA e l’IA si incrociano molto, ma ci sono alcune differenze fondamentali da conoscere.
Qual è la differenza tra AI e RPA?
1. Lo sviluppo
Uno dei modi migliori per considerare l’IA e la RPA sono i diversi processi di sviluppo che stanno dietro a ciascun software.
La RPA è orientata ai processi. Gli sviluppatori tracciano le attività che desiderano automatizzare e trasformano le fasi in uno script informatico che le esegue.
L’IA è guidata dai dati. Utilizza l’apprendimento automatico per trovare modelli in grandi insiemi di dati, che vengono addestrati per produrre risultati. Una volta che questi algoritmi funzionano bene, possono ricevere nuovi input ed elaborare nuovi dati per rispondere a domande, fare previsioni o attivare azioni.
2. Pensare e fare
Un modo per esprimere la differenza tra intelligenza artificiale e automazione è quello di confrontare il pensare con il fare.
L’RPA svolge i suoi compiti come un fedele cavallo di battaglia. Non ha bisogno di pensare, ma solo di fare.
Al contrario, l’IA utilizza processi cognitivi simili al pensiero umano. È in grado di leggere le e-mail e altre forme di dati non strutturati per estrarre il significato o trovare modelli nei dati per ricavarne intuizioni o addirittura previsioni. Inoltre, grazie all’uso del Machine Learning, gli strumenti di IA possono assorbire costantemente nuove informazioni, imparare dagli scenari e migliorare nel tempo.
3. Barriera all’ingresso
La RPA ha raggiunto un’ampia diffusione perché è conveniente, rapida da implementare e ha una curva di apprendimento ridotta.
L’intelligenza artificiale, invece, è altamente tecnica, difficile da addestrare e costosa, in gran parte a causa della sua dipendenza da enormi serie di dati.
4. Applicazione negli ambienti di lavoro
La RPA ha diversi casi d’uso, come l’inserimento di dati, lo scraping di siti web e l’elaborazione di fatture. Tuttavia, è più adatto a compiti prevedibili con fasi ben definite.
D’altra parte, l’IA può svolgere una gamma più ampia di compiti, come l’elaborazione di dati complessi, il processo decisionale intelligente e persino la creazione di contenuti.
Quali sono le analogie tra AI e RPA?
1. L’automa
Sia l’RPA che l’IA automatizzano compiti tradizionalmente svolti da operatori umani. Sebbene utilizzino tecnologie diverse e svolgano i loro compiti in modo diverso, entrambi riducono l’onere dei lavoratori umani.
In sintesi, entrambi gli strumenti sono in grado di sostituire la manodopera umana e di integrare quella umana meccanizzando le attività informatiche.
2. L’integrazione
L’RPA e l’IA possono integrarsi con i sistemi aziendali esistenti per estenderne le capacità, rendere le aziende più efficienti e persino prolungare la vita dei sistemi preesistenti.
3. Riduzione degli errori
Sia l’IA che la RPA hanno un ruolo importante nella lotta all’errore umano. Meccanizzando i processi aziendali, le imprese possono ridurre i costi monetari e di reputazione derivanti da errori evitabili,
AI e RPA: Punti di forza e di debolezza
Nessuno strumento è perfetto. Se volete sfruttare i vantaggi dell’automazione, dovete comprendere i punti di forza e di debolezza della RPA e dell’IA.
1. Punti di forza e di debolezza dell’IA
Esploriamo alcuni dei pro e dei contro dell’IA per l’automazione
Punti di forza dell’IA
- Può imparare sul posto di lavoro
- Offre una maggiore flessibilità rispetto alla RPA
- Può elaborare dati non strutturati
Debolezze dell’IA
- Costoso da sviluppare
- L’implementazione è altamente tecnica
- Richiede vasti set di dati per l’addestramento
2. Punti di forza e di debolezza della RPA
Esploriamo alcuni dei pro e dei contro della RPA per l’automazione
Punti di forza della RPA
- Automatizza in modo accurato le attività ad alto volume
- Efficienza dei costi
- Facile e veloce da implementare
Punti deboli della RPA
- Può essere difficile da scalare
- Impossibile elaborare dati non strutturati
- Adatto solo per compiti ristretti
Casi di studio su RPA e AI
Forse il modo più semplice per comprendere l’impatto e le possibilità di qualsiasi tecnologia è rappresentato dai casi di studio. Qui presentiamo casi di studio sia per l’RPA che per l’IA, per mostrarvi come possono aiutare la vostra azienda.
1. Studio di casi di RPA
Una delle 30 principali banche statunitensi con un patrimonio di oltre 150 miliardi di dollari stava impiegando molte ore di lavoro nei processi ipotecari, tra cui l’inserimento dei dati, l’elaborazione dei documenti, la verifica dei dati e altro ancora. Oltre allo sforzo manuale, questi flussi di lavoro erano anche soggetti a errori umani. La banca ha collaborato con Ernst & Young per trovare una soluzione che migliorasse la produttività.
Per gestire le attività manuali relative ai mutui, si sono avvalsi di una soluzione RPA in grado di integrarsi perfettamente con l’infrastruttura IT esistente. I risultati sono stati sbalorditivi, con un aumento dell’efficienza di 2-3 volte, un risparmio di 1 milione di dollari e la totale eliminazione degli errori.
2. Studio di caso sull’intelligenza artificiale RPA
Salute Expion è una soluzione di gestione dei costi sanitari con sede a Gaithersburg, nel Maryland. Aiutano i clienti delle assicurazioni mediche con informazioni sulla gestione dei sinistri in un settore noto per la variabilità dei prezzi e per le tariffe esorbitanti. I loro flussi di lavoro erano manuali, con gli assicuratori che inviavano le richieste di risarcimento sia in forma elettronica che cartacea. L’elaborazione delle richieste di rimborso in questo modo limitava il team a circa 75 richieste al giorno.
La riduzione del tempo per ogni richiesta di risarcimento era un problema. Tuttavia, poiché i dati non erano strutturati, una tipica soluzione RPA non avrebbe funzionato. Avevano bisogno di una soluzione integrata con l’intelligenza artificiale, in particolare con il riconoscimento ottico dei caratteri e l’elaborazione del linguaggio naturale.
Implementando un software RPA + AI, hanno convertito le richieste di risarcimento cartacee in PDF, estraendo i dati rilevanti prima di inviare le informazioni sui prezzi al loro sistema interno. La soluzione ha portato a un aumento del 600% del numero di richieste di risarcimento elaborate ogni giorno.
Come scegliere tra RPA e AI?
La scelta tra RPA e IA non riguarda tanto la battaglia tra i due tipi di tecnologia, quanto piuttosto i processi da automatizzare. L’RPA è la scelta migliore quando si dispone di flussi di lavoro standardizzati, mentre l’IA è migliore per gli scenari in cui le cose sono un po’ più confuse.
Quindi, una domanda migliore da porsi è: “Quali situazioni sono migliori per l’RPA e quali per l’IA?”.
L’approccio migliore è quello di pensare al processo di flusso di lavoro esistente che si vuole automatizzare. Visualizzatelo o tracciatelo, suddividendo il processo in fasi. Utilizziamo alcuni esempi per illustrare il punto.
Scenario 1
Siete un contabile di un’impresa edile molto attiva. Una delle parti della giornata che richiede più tempo è la registrazione delle spese e la garanzia che gli appaltatori siano rimborsati per gli articoli acquistati per completare i lavori. I dipendenti devono caricare le loro spese su un portale web, dove le registrate e aggiornate le buste paga per riflettere queste cifre.
Utilizzare la RPA
I passaggi sono prevedibili e i dati sono strutturati. I passaggi potrebbero essere i seguenti.
- Quando gli appaltatori caricano una nota spese, si attiva il bot
- Il bot apre il foglio di calcolo delle spese e recupera i dati
- Il bot registra l’importo e lo scopo e lo addebita al conto pertinente.
- Il bot apre anche il software per le paghe e accredita l’importo sul conto del contraente.
Scenario 2
Anche in questo caso, siete un contabile di un’impresa edile molto impegnata. Avete diversi conti con diversi fornitori di edifici. Alla fine del mese, vi inviano le fatture via e-mail. Tuttavia, ogni azienda ha i propri modelli di fattura, il che significa che i dati non sono strutturati.
Utilizzare l’intelligenza artificiale
AI è un termine che racchiude diverse tecnologie, due delle quali sono il riconoscimento ottico dei caratteri e l’elaborazione del linguaggio naturale. Grazie a queste tecnologie, è possibile leggere e comprendere le fatture che compaiono nelle e-mail e trasformarle in dati strutturati. Una volta che l’intelligenza artificiale ha analizzato le informazioni in un foglio di calcolo strutturato, è possibile utilizzare l’RPA per completare l’attività e registrare o addirittura elaborare le fatture.
Quando utilizzare la RPA e quando l’IA per l’automazione dei processi?
Ecco una rapida lista di controllo per aiutarvi a capire quali processi sono più adatti all’RPA e quali all’IA.
Utilizzare la RPA:
- Quando le attività lavorative sono ad alto volume, prevedibili e basate sulle regole
- Quando gli input di dati riguardano dati strutturati
- Quando i risultati del processo possono essere determinati all’inizio dello stesso
Utilizzare l’intelligenza artificiale:
- Quando i processi sono altamente variabili e richiedono una qualche forma di cognizione, come nel caso di un processo decisionale complesso
- Quando gli input di dati riguardano dati non strutturati
- Quando è impossibile prevedere l’output del flusso di lavoro all’inizio del processo
L’intelligenza artificiale sostituirà la RPA?
I media e alcuni analisti sostengono che l’intelligenza artificiale sia una forza inarrestabile che sta per sostituire tutto, compresi i lavoratori umani. Cosa significa questo per la RPA? L’intelligenza artificiale sostituirà anche questa?
Le previsioni secondo cui l’IA sostituirà la RPA si basano su incomprensioni sulle rispettive tecnologie. Come abbiamo chiarito in questo articolo, anche se le due tecnologie hanno molti punti di contatto, pensare che siano strumenti in competizione non è corretto.
Forse una parte della confusione deriva dal fatto che l’IA può aumentare l’RPA. Tuttavia, questo è diverso dal sostituirlo. Allo stesso modo, i processi RPA possono essere ulteriormente semplificati dall’IA, ma la struttura secondaria rimane sempre RPA.
Sebbene l’IA possa sostituire molte mansioni umane, comprese quelle tipicamente svolte dai bot RPA, è più probabile che in futuro le due tecnologie collaborino piuttosto che sostituirsi a vicenda.
La RPA è il primo passo verso l’iperautomazione. Per raggiungere questa destinazione saranno necessarie tecnologie di intelligenza artificiale, come l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati. Mentre l’intelligenza artificiale sarà determinante per offrire all’automazione i vantaggi di un pensiero di ordine superiore, i compiti stessi saranno svolti dai bot RPA. L’intelligenza artificiale orchestrerà e dirigerà la RPA, non la sostituirà.
Il futuro non è l’automazione dei processi robotici contro l’intelligenza artificiale, ma l’automazione dei processi robotici e l’intelligenza artificiale.
Dove convergono AI e RPA
C’è una famosa citazione di Albert Einstein che recita,
“I computer sono incredibilmente veloci, precisi e stupidi. Gli esseri umani sono incredibilmente lenti, imprecisi e brillanti. Insieme sono potenti oltre ogni immaginazione”.
Questa citazione va al cuore di ciò che i computer eccellono, sottolineando al contempo i loro limiti. Quando si tratta di pensiero di ordine superiore, come la creatività, il ragionamento astratto o il processo decisionale complesso – o in sostanza tutto ciò che non implica il seguire istruzioni routinarie e passo dopo passo – i computer non possono competere con le menti umane. Per molti versi, l’IA è un tentativo di colmare il divario tra esseri umani e computer e di creare una partnership che combini il meglio di entrambi i mondi.
Il potere inimmaginabile di cui parlava Einstein è presente nel rapporto tra AI e RPA. La capacità dell’IA di simulare vari aspetti della cognizione umana, abbinata alla velocità e alla precisione dell’RPA, è il punto di convergenza di entrambi gli strumenti. Un tempo i confini di ciò che la RPA poteva realizzare erano tracciati in punti che richiedevano un processo decisionale umano. Tuttavia, l’integrazione di questi sistemi con l’intelligenza artificiale elimina questi confini, consentendo alle aziende di automatizzare una gamma più ampia di attività e di ottenere maggiori vantaggi.
Quando RPA e AI si fondono insieme, creano una terza categoria tecnologica chiamata Automazione intelligente (IA) o Automazione intelligente dei processi (IPA). In questo scenario “migliore dei due mondi”, le aziende possono utilizzare strumenti RPA in grado di apprendere dall’ambiente circostante attraverso il Machine Learning (ML).
L’aspetto positivo è che si può aumentare la complessità del processo che si vuole automatizzare perché l’intelligenza artificiale aiuta a rimuovere alcuni dei colli di bottiglia, come la gestione di dati non strutturati o la presa di decisioni.
Una delle aree più interessanti per la convergenza di AI e RPA è quella dell’automazione dei test.
l’automazione dei test
. Nel nostro mondo sempre più digitalizzato, il software e le applicazioni mobili continueranno a migliorare il business. Non sono passati nemmeno 20 anni da quando gli smartphone sono diventati di uso comune. In questo lasso di tempo, hanno rivoluzionato le nostre vite, permettendoci di rimanere connessi e di lavorare in modi nuovi.
La chiave di questi progressi è lo sviluppo del software. Tuttavia, si tratta di un processo notoriamente lungo e costoso. Gli strumenti di automazione dei test basati su AI e RPA possono contribuire a ridurre i tempi e i costi di commercializzazione dei prodotti.
Come l’automazione dei test viene migliorata da AI e RPA
Automazione dei test software era un processo manuale. Si trattava di un’operazione costosa e dispendiosa in termini di tempo, che finiva per allungare il ciclo di vita dello sviluppo. Tuttavia, si tratta di una fase talmente critica che gli editori e gli sviluppatori non hanno avuto altra scelta se non quella di investire risorse nel processo. Sebbene questi problemi e i loro sintomi esistano ancora oggi, l’automazione dei test software offre una soluzione eccellente.
L’automazione dei test prevede l’uso di software specializzati per convalidare e testare le applicazioni informatiche. In genere utilizza interfacce grafiche (GUI) e interfacce di programmazione delle applicazioni (API) per eseguire una serie di test diversi, dal test end-to-end alla convalida continua del codice appena impegnato.
L’uso dell’IA e della RPA nel testing del software è davvero entusiasmante. Alcuni dei vantaggi più evidenti sono il risparmio di tempo e denaro. Tuttavia, il vero potenziale risiede nella capacità di esecuzione autonoma di codice che si autotest, diagnostica e cura. Se si aggiunge il fatto che gli strumenti di IA generativa sono in grado di scrivere codice, si può affermare che ci troviamo al baratro di un momento speciale nella storia dell’umanità.
Con l’aumento della richiesta di rilasci software più rapidi negli ultimi anni, gli approcci DevOps e Agile sono stati integrati da CI/CD. Ora, la RPA e l’automazione dei test AI sono in grado di avere un impatto simile. Questa situazione ha portato a un aumento degli strumenti di automazione dei test, alcuni dei quali verranno analizzati di seguito.
I migliori strumenti di automazione dei test nel 2023
Ecco alcuni dei migliori strumenti di automazione dei test presenti sul mercato.
Autify
Autify è uno strumento di automazione dei test alimentato dall’intelligenza artificiale. Grazie a un’interfaccia utente intuitiva e a funzioni prive di codice, Autify consente ai team QA di eseguire test all’interno del proprio browser. Lo strumento è in grado di gestire applicazioni web e mobili e dispone di un’intelligenza artificiale auto-riparante. Autify si integra perfettamente con gli strumenti CI/CD, Jenkins e persino Slack.
AvoAssure
AvoAssure è uno strumento di test senza codice che consente l’automazione dei test end-to-end per i team non tecnici. Il prodotto facilita i test multipiattaforma su web, desktop, mobile e altro ancora. Infine, dispone di buone funzioni di reporting e di numerose opzioni di integrazione.
Cipresso
Cypress è un framework di automazione dei test end-to-end basato su JavaScript. È stato costruito per semplificare i test delle applicazioni web. La semplicità è la chiave di Cypress, come dimostrano la sua costruzione snella e le sue dipendenze minime.
testRigore
testRigor è una solida soluzione di test end-to-end. Lo strumento di automazione dei test è no-code e supporta web, mobile e API. I test sono generalmente veloci, stabili e accurati e, grazie alle sue funzionalità multipiattaforma e cross-browser, la sua popolarità sta gradualmente crescendo.
Drammaturgo
Playwright è un altro popolare strumento di automazione dei test costruito per i test end-to-end delle applicazioni web. È multipiattaforma e supporta la maggior parte dei motori di rendering e diversi linguaggi di programmazione. Se si aggiungono il selettore di codice di Visual Studio e la funzione di emulatore mobile, si capisce perché molti sviluppatori tollerano la sua mancanza di facilità d’uso.
Sebbene i cinque strumenti che abbiamo elencato sopra abbiano tutti ottime caratteristiche, non hanno la potenza di una soluzione all’avanguardia che combina RPA e automazione dei test.
ZAPTEST offre strumenti di automazione dei test e RPA all’avanguardia. Entrambe le funzionalità sono disponibili a un costo fisso con licenze illimitate. Con il passaggio all’iperautomazione e allo sviluppo automatizzato del software, gli strumenti di test durevoli per applicazioni desktop, browser e mobili svolgeranno un ruolo fondamentale per gli sviluppatori di software e le aziende che creano software su misura. ZAPTEST può aiutarvi in ogni fase del processo.
Il futuro dell’IA e della RPA
Ormai dovrebbe essere chiaro che il futuro dell’IA e della RPA sono intrecciati. Entrambe le tecnologie consentono la trasformazione digitale e permettono alle aziende di lavorare di più, più velocemente e meglio, liberando al contempo i dipendenti che possono dedicarsi a compiti creativi e orientati al valore.
Mentre la traiettoria verso l’automazione totale continua, è emozionante pensare a dove questo razzo è diretto. La destinazione è l’iperautomazione.
Iperautomazione è un modo di pensare. Descrive una prospettiva in cui ogni processo che è possibile automatizzare viene automatizzato. Una parte importante di questo futuro includerà l’apprendimento automatico RPA. Poiché il mondo degli affari cambia e diventa più imprevedibile, le organizzazioni dovranno diventare più agili per rimanere competitive. L’iperautomazione consentirà queste regolazioni, aumentando l’accuratezza e la produttività, riducendo gli errori e fornendo un servizio clienti sempre attivo e personalizzato.
AI contro RPA: Riflessioni finali
Quando si tratta di fare i conti, la differenza tra AI e RPA può essere riassunta in breve. L’RPA imita le azioni umane, mentre l’IA imita il pensiero umano. Nessuno dei due strumenti è in grado di rappresentare 1:1 le azioni o i pensieri umani, ma sono una replica sufficientemente buona per aiutare le aziende ad automatizzare le attività con una velocità, un’accuratezza o un’abilità che vanno ben oltre le capacità umane tipiche.
Nel mondo degli esseri umani, abbiamo bisogno sia del pensiero che delle azioni. È l’unione di questi modi di essere che ha aiutato l’umanità a costruire, creare e prosperare. Possiamo pensare alla convergenza di RPA e AI in modo simile.
In breve, l’IA ci permette di sfruttare ed estendere i poteri della RPA per raggiungere nuove ed entusiasmanti possibilità.
