RPA와 AI는 디지털 트랜스포메이션 혁명의 최전선에 있는 두 가지 흥미롭고 혁신적인 IT 애플리케이션입니다. 두 기술 모두 직원을 보강하고 생산성의 새로운 시대를 열면서 업무 환경을 재편하고 있습니다. 그러나 RPA와 AI는 많은 유사점과 교차점이 있지만, 각자의 장단점이 있는 별개의 도구입니다.
이 글에서는 자동화와 인공 지능의 차이점을 살펴보고, 자동화와 인공 지능이 어디에 사용되는지, 어떻게 작동하는지, 그리고 현대 비즈니스가 자동화된 미래로 나아가는 데 어떻게 함께 사용되는지 설명합니다.
RPA와 AI의 정의
각 애플리케이션과 사용 사례에 대해 알아보기 전에 먼저
로보틱 프로세스 자동화(RPA)
와 인공 지능(AI)의 각각의 애플리케이션과 사용 사례를 살펴보기 전에 두 개념에 대한 정의를 먼저 살펴볼 필요가 있습니다.
1. RPA란 무엇인가요?
로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 예측 가능한 규칙 기반 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 일련의 기술입니다.
비즈니스 워크플로는 많은 작업으로 구성됩니다. 이러한 작업 중 일부는 사람의 의사 결정과 판단이 필요합니다. 하지만 대부분은 반복 가능하고 예측 가능합니다. 두 번째 범주는 RPA를 사용하여 자동화하는 데 사용되는 범주입니다.
오늘날 우리가 사랑하고 사용하는 소프트웨어의 대부분은 규칙 기반입니다. 컴퓨터는 잘 정의된 주문을 빠르고 정확하게 수행하는 데 탁월합니다. 올바른 지침만 제공하면 끊임없이 정보를 처리하고 작업을 실행할 수 있습니다.
RPA도 마찬가지입니다. 그러나 이 기능이 탁월하고 비즈니스에 도움이 되는 부분은 다양한 애플리케이션, 시스템 및 데이터베이스에 동일한 기능을 확장할 수 있다는 점입니다. 간단히 말해, RPA는 사람이 하는 방식으로 다양한 애플리케이션과 상호 작용합니다. 인간과 컴퓨터의 상호 작용 중에 발생하는 클릭, 키 입력, 마우스 움직임을 모방하고 이러한 동작을 트리거 또는 특정 조건이 충족될 때 배포되는 일련의 단계로 기억할 수 있습니다.
RPA 기술의 예
- API 통합
- 크로스 플랫폼 스크립팅
- 애플리케이션 간 스크립팅
- 디지털 로봇 또는 “봇”
- GUI 레코딩 도구
- 코드 없는 인터페이스
2. AI란 무엇인가요?
인공 지능(AI)은 인간의 인지를 모방하는 일련의 기술입니다. 이러한 정신적 작업에는 학습, 추론, 자기 수정, 사물 인식, 의사 결정 및 예측이 포함됩니다. 컴퓨터 과학의 이 분야는 1950년대부터 존재해 왔지만, 지난 10~15년 동안 상당한 발전을 이루었습니다.
AI는 모든 곳에서 사용됩니다. 제너레이티브 AI, 무인 자동차, Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서가 헤드라인을 장식하고 있지만, 예측 텍스트, 사이버 보안, 사기 방지, 검색 엔진, 개인화된 마케팅 및 추천, 데이터 분석과 같은 보다 원론적이지만 실용적인 애플리케이션도 지원하고 있습니다.
현재 우리가 사용하는 인공지능은 일반적으로 좁은 의미의 인공지능이라고 불립니다. 즉, 딥마인드의 알파고나 다양한 음성 인식 소프트웨어와 같이 좁은 영역 내에서 인간의 지능을 모방하는 것입니다. 그러나 앞으로 AI는 전문화에서 더 넓은 범위의 작업을 처리할 수 있는 보다 일반적인 지능으로 발전할 것으로 예상됩니다.
AI 기술의 예
- 자연어 처리
- 기계 학습
- 딥 러닝
- 컴퓨터 비전 기술
- 예측 분석
- 제너레이티브 AI
3. RPA 대 AI 대 ML
로봇 프로세스 자동화와 머신 러닝의 관계에 대해 궁금해하는 사람들이 있을 정도로 두 기술 사이에는 상당한 혼란이 존재합니다.
명확히 하기 위해 머신 러닝(ML)은 인공 지능의 일종입니다. 이 기술은 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾습니다. 이를 통해 가치 있는 인사이트를 도출하거나 예측을 할 수 있습니다. 로보틱 프로세스 자동화와 머신 러닝의 주요 차이점은 RPA는 명시적인 지침을 따르는 반면, 머신 러닝은 데이터를 처리하는 방법을 스스로 찾아내도록 느슨하게 설정되어 있다는 점입니다.
로보틱 프로세스 자동화 머신러닝은 RPA 도구에 AI를 추가할 때 가능합니다. 결과적으로 RPA와 머신러닝을 함께 사용하면 자동화 분야에서 가장 흥미로운 지평을 열 수 있습니다.
AI 및 RPA의 적용
표면적인 수준에서 RPA와 AI는 비즈니스 환경 내에서 기술을 적용하는 방식에서 많은 유사점을 가지고 있습니다. 두 도구 모두 인력을 확장 및 보강하고 기업이 생산성, 정확성, 효율성을 높일 수 있도록 지원하는 데 중점을 두고 있습니다.
1. AI의 응용 분야
AI는 다양한 산업 분야에서 다음과 같은 몇 가지 놀라운 방식으로 사용되고 있습니다:
- 예측 분석
- 자율주행 차량
- 얼굴 인식 소프트웨어
- 사이버 보안
- 개인화
- 마케팅 자동화
- 의약품 설계
- 사기 탐지
- 고객 서비스 챗봇
2. RPA의 적용 분야
RPA
는 다음과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있기 때문에 비즈니스 커뮤니티에서 널리 채택되고 있습니다:
- 고객 및 직원 온보딩
- 보고서 생성
- 데이터 입력 및 마이그레이션
- 자동화된 소프트웨어 테스트
- 고용 또는 신용 조회
- 지원자 추적 시스템
- KYC 자동화
이러한 AI와 RPA의 적용 사례는 빙산의 일각에 불과합니다. 두 기술 모두 기업 전반에 걸쳐 도입되어 수많은 작업을 자동화하여 효율성과 정확성을 높이는 데 도움이 되고 있습니다.
AI와 RPA: 차이점과 유사점
RPA와 AI 사이에는 많은 공통점이 있지만, 알아야 할 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.
AI와 RPA의 차이점은 무엇인가요?
1. 개발
AI와 RPA를 고려할 때 가장 좋은 방법 중 하나는 각 소프트웨어의 개발 프로세스가 다르다는 점입니다.
RPA는 프로세스 중심입니다. 개발자는 자동화하려는 작업을 매핑하고 단계를 작업을 수행하는 컴퓨터 스크립트로 전환합니다.
AI는 데이터 기반입니다. 머신 러닝을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾아내고, 이를 학습하여 결과물을 생성합니다. 이러한 알고리즘이 제대로 작동하면 새로운 입력을 받고 새로운 데이터를 처리하여 질문에 답하고 예측하거나 작업을 트리거할 수 있습니다.
2. 생각과 행동
인공지능과 자동화의 차이를 표현하는 한 가지 방법은 생각하는 것과 실행하는 것을 비교하는 것입니다.
RPA는 충실한 일꾼처럼 업무를 수행합니다. 생각할 필요 없이 실행하기만 하면 됩니다.
반면, AI는 인간의 사고와 유사한 인지 프로세스를 사용합니다. 이메일 및 기타 형태의 비정형 데이터를 읽어 의미를 추출하거나 데이터에서 패턴을 찾아 인사이트 또는 예측을 도출할 수 있습니다. 또한 머신 러닝을 통해 AI 도구는 지속적으로 새로운 정보를 흡수하고 시나리오를 통해 학습하며 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다.
3. 진입 장벽
RPA는 비용 효율적이고 빠르게 구현할 수 있으며 학습 곡선이 얕기 때문에 널리 채택되고 있습니다.
반면 AI는 방대한 데이터 세트에 의존하기 때문에 고도로 기술적이고, 훈련하기 어렵고, 비용이 많이 듭니다.
4. 업무 환경에서의 적용
RPA에는 데이터 입력, 웹사이트 스크래핑, 송장 처리 등 여러 가지 사용 사례가 있습니다. 그러나 매우 명확한 단계가 있는 예측 가능한 작업에 가장 적합합니다.
반면에 AI는 복잡한 데이터 처리, 지능형 의사 결정, 콘텐츠 제작 등 더 광범위한 업무를 수행할 수 있습니다.
AI와 RPA의 유사점은 무엇인가요?
1. 오토마톤
RPA와 AI는 모두 기존에 사람이 수행하던 작업을 자동화합니다. 서로 다른 기술을 사용하고 각자의 방식으로 업무를 수행하지만, 둘 다 인간 작업자의 부담을 줄여줍니다.
요약하면, 두 도구 모두 정보 기술 작업을 기계화하여 인간의 노동력을 대체하고 인간 노동력을 증강할 수 있습니다.
2. 통합
RPA와 AI는 기존 비즈니스 시스템과 통합하여 기능을 확장하고 비즈니스 효율성을 높이며 레거시 시스템의 수명까지 연장할 수 있습니다.
3. 오류 감소
AI와 RPA는 모두 인적 오류를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 비즈니스 프로세스를 기계화함으로써 기업은 예방 가능한 실수로 인해 발생하는 금전적, 평판적 비용을 줄일 수 있습니다,
AI와 RPA: 강점과 약점
완벽한 도구는 없습니다. 자동화의 이점을 활용하려면 RPA와 AI의 장단점을 이해해야 합니다.
1. AI의 강점과 약점
자동화를 위한 AI의 장단점을 살펴보겠습니다.
AI의 강점
- 업무 중에도 학습 가능
- RPA보다 뛰어난 유연성 제공
- 비정형 데이터 처리 가능
AI의 약점
- 개발 비용이 많이 듭니다.
- 구현은 고도로 기술적인 작업입니다.
- 훈련에 방대한 데이터 세트가 필요함
2. RPA의 강점과 약점
자동화를 위한 RPA의 몇 가지 장단점을 살펴보겠습니다.
RPA의 강점
- 대용량 작업의 정확한 자동화
- 비용 효율적
- 빠르고 쉬운 구현
RPA의 약점
- 확장하기 어려울 수 있습니다.
- 비정형 데이터를 처리할 수 없음
- 좁은 작업에만 적합
RPA 및 AI 사례 연구
기술의 영향과 가능성을 이해하는 가장 쉬운 방법은 사례 연구를 통해 파악하는 것입니다. 여기에서는 RPA와 AI가 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지 보여주는 두 가지 사례 연구를 소개합니다.
1. RPA 사례 연구
자산 규모가 1,500억 달러가 넘는 미국 상위 30대 은행은 데이터 입력, 문서 처리, 데이터 검증 등 모기지 프로세스에 많은 업무 시간을 소비하고 있었습니다. 이러한 워크플로에는 수작업 외에도 인적 오류가 발생할 수 있습니다. 이 은행은 생산성 향상을 위한 솔루션을 찾기 위해 언스트앤영과 협력했습니다.
기존 IT 인프라에 원활하게 통합할 수 있는 RPA 솔루션을 사용하여 모기지 관련 수작업을 처리했습니다. 그 결과 2~3배의 효율성 향상, 100만 달러의 비용 절감, 오류의 완전한 제거 등 놀라운 성과를 거두었습니다.
2. RPA 인공 지능 사례 연구
확장 체력 는 메릴랜드주 게이더스버그에 본사를 둔 의료 비용 관리 솔루션입니다. 변동 가격 및 무리한 가격으로 악명 높은 의료 보험 업계에서 청구 관리 정보를 통해 의료 보험 고객을 지원합니다. 보험사는 전자 및 종이 양식으로 보험금을 청구하는 등 워크플로우가 수작업으로 이루어졌습니다. 이러한 방식으로 클레임을 처리하면 팀은 하루에 약 75건의 클레임만 처리할 수 있었습니다.
클레임당 시간을 줄이는 것이 문제였습니다. 그러나 데이터가 구조화되지 않았기 때문에 일반적인 RPA 솔루션으로는 작동하지 않았습니다. 특히 광학 문자 인식과 자연어 처리 등 AI로 강화된 솔루션이 필요했습니다.
RPA + AI 소프트웨어를 구현하여 종이 청구서를 PDF로 변환하고 관련 데이터를 추출한 후 가격 정보를 내부 시스템으로 전송했습니다. 이 솔루션 덕분에 매일 처리하는 보험금 청구 건수가 600% 증가했습니다.
RPA와 AI 중 어떤 것을 선택해야 하나요?
RPA와 AI 중 하나를 선택하는 것은 두 가지 기술 간의 싸움이라기보다는 어떤 프로세스를 자동화해야 하는지에 대한 고민입니다. 표준화된 워크플로우가 있는 경우 RPA가 최선의 선택이며, 상황이 조금 더 애매한 시나리오에서는 AI가 더 좋습니다.
따라서 더 나은 질문은 “어떤 상황이 RPA에 가장 적합하고 어떤 상황이 AI에 가장 적합한가?”입니다.
가장 좋은 방법은 자동화하려는 기존 워크플로 프로세스에 대해 생각해 보는 것입니다. 프로세스를 단계별로 나누어 시각화하거나 매핑하세요. 몇 가지 예를 들어 요점을 설명해 보겠습니다.
시나리오 1
당신은 바쁜 건설 회사의 회계사입니다. 하루 중 가장 시간이 많이 걸리는 부분 중 하나는 비용을 기록하고 계약자가 작업을 완료하기 위해 구매한 품목에 대한 대금을 환급받도록 하는 것입니다. 직원은 웹사이트 포털에 비용을 업로드해야 하며, 여기서 비용을 기록하고 이 수치를 반영하여 급여를 업데이트해야 합니다.
RPA 사용
여기서 단계는 예측 가능하며 데이터는 구조화되어 있습니다. 단계는 다음과 같이 보일 수 있습니다.
- 계약자가 경비 보고서를 업로드하면 봇이 트리거됩니다.
- 봇이 경비 스프레드시트를 열고 데이터를 검색합니다.
- 봇이 금액과 용도를 기록하여 관련 계좌로 청구합니다.
- 또한 봇은 급여 소프트웨어를 열고 계약자의 계정에 해당 금액을 입금합니다.
시나리오 2
다시 말하지만, 당신은 바쁜 건설 회사의 회계사입니다. 여러 건물 공급업체와 여러 개의 계정을 보유하고 있습니다. 월말에 이메일을 통해 인보이스를 보내드립니다. 그러나 각 회사마다 자체 인보이스 템플릿이 있어 데이터가 비정형화되어 있습니다.
AI 사용
AI는 다양한 기술을 포괄하는 용어이며, 그 중 두 가지 기술은 광학 문자 인식과 자연어 처리입니다. 이러한 기술을 통해 이메일에 표시되는 인보이스를 읽고 이해하여 구조화된 데이터로 변환할 수 있습니다. AI가 정보를 구조화된 스프레드시트로 구문 분석하면 RPA를 사용하여 작업을 완료하고 송장을 기록하거나 처리할 수 있습니다.
프로세스 자동화를 위해 RPA를 사용해야 할 때와 AI를 사용해야 할 때 체크리스트
다음은 어떤 프로세스가 RPA에 가장 적합하고 어떤 프로세스가 AI에 가장 적합한지 이해하는 데 도움이 되는 간단한 체크리스트입니다.
RPA를 사용하세요:
- 업무량이 많고 예측 가능하며 규칙 기반인 경우
- 데이터 입력에 구조화된 데이터가 포함된 경우
- 프로세스 시작 시점에 프로세스 결과를 확인할 수 있는 경우
AI 사용:
- 프로세스가 매우 가변적이고 복잡한 의사 결정과 같이 어떤 형태의 인지가 필요한 경우
- 데이터 입력에 비정형 데이터가 포함된 경우
- 프로세스 시작 시 워크플로 출력을 예측할 수 없는 경우
AI가 RPA를 대체할까요?
언론과 일부 분석가들 사이에서는 AI가 인간 노동자를 포함한 모든 것을 대체할 거침없는 세력이라는 이야기가 끊임없이 나오고 있습니다. 그렇다면 이는 RPA에 어떤 의미가 있을까요? 인공지능도 이 일을 대체할 수 있을까요?
AI가 RPA를 대체할 것이라는 예측은 각 기술에 대한 오해에서 비롯된 것입니다. 이 글에서 분명히 밝혔듯이 두 기술 모두 서로 겹치는 부분이 많지만, 이를 경쟁 도구로 생각하는 것은 정확하지 않습니다.
아마도 혼란의 일부는 AI가 RPA를 보강할 수 있다는 사실에서 비롯된 것일 수 있습니다. 하지만 이는 교체하는 것과는 다릅니다. 같은 맥락에서 RPA 프로세스는 AI를 통해 더욱 간소화될 수 있지만, 그 하부 구조는 여전히 RPA입니다.
따라서 AI는 일반적으로 RPA 봇이 수행하는 업무를 포함하여 많은 사람의 업무를 대체할 수 있지만, 앞으로는 서로를 대체하기보다는 함께 협력할 가능성이 더 높습니다.
RPA는 초자동화를 향한 첫걸음입니다. 이러한 목적지에 도달하려면 머신러닝 및 데이터 분석과 같은 AI 기술이 필요합니다. AI는 자동화에 고차원적 사고의 이점을 제공하는 데 중요한 역할을 하겠지만, 작업 자체는 RPA 봇이 수행하게 될 것입니다. AI는 RPA를 대체하는 것이 아니라 조율하고 지시합니다.
미래는 로보틱 프로세스 자동화 대 AI가 아니라 로보틱 프로세스 자동화와 AI입니다.
AI와 RPA가 융합되는 곳
알버트 아인슈타인의 유명한 명언이 있습니다,
“컴퓨터는 믿을 수 없을 정도로 빠르고 정확하며 멍청합니다. 인간은 믿을 수 없을 정도로 느리고 부정확하며 똑똑합니다. 이 둘을 합치면 상상을 초월하는 강력한 힘을 발휘합니다.”
이 인용문은 컴퓨터가 뛰어난 능력을 발휘하는 동시에 컴퓨터의 한계를 강조하는 핵심을 담고 있습니다. 창의력, 추상적 추론, 복잡한 의사 결정과 같은 고차원적 사고, 즉 암기식 단계별 지침을 따르지 않는 모든 작업에서 컴퓨터는 인간의 두뇌와 경쟁할 수 없습니다. 여러 면에서 AI는 인간과 컴퓨터 사이의 간극을 좁히고 양쪽의 장점을 결합한 파트너십을 구축하려는 시도입니다.
아인슈타인이 말한 상상할 수 없는 힘은 AI와 RPA의 관계에 존재합니다. 인간 인지의 다양한 측면을 시뮬레이션하는 AI의 능력과 RPA의 속도 및 정확성이 결합되어 두 도구가 융합되는 지점이 바로 이 지점입니다. RPA가 달성할 수 있는 작업의 한계는 한때 사람의 의사 결정이 필요한 지점에서 그려졌습니다. 하지만 AI로 이러한 시스템을 보강하면 이러한 경계가 사라져 기업은 더 광범위한 작업을 자동화하고 더 많은 이점을 누릴 수 있습니다.
RPA와 AI가 융합되면 지능형 자동화(IA) 또는 지능형 프로세스 자동화(IPA)라는 세 번째 기술 범주가 만들어집니다. 이 ‘두 가지 장점을 모두 갖춘’ 시나리오에서 기업은 머신 러닝(ML)을 통해 환경에서 학습할 수 있는 RPA 도구를 사용할 수 있습니다.
장점은 AI가 비정형 데이터 처리나 의사 결정과 같은 병목 현상을 제거하는 데 도움을 주기 때문에 자동화하려는 프로세스의 복잡성을 높일 수 있다는 점입니다.
AI와 RPA의 융합에서 가장 흥미로운 분야 중 하나는 다음과 같습니다.
테스트 자동화
. 점점 더 디지털화되는 세상에서 소프트웨어와 모바일 애플리케이션은 비즈니스를 지속적으로 개선할 것입니다. 스마트폰이 보편화된 지 20년이 채 되지 않았습니다. 그 시간 동안, 우리는 새로운 방식으로 연결하고 일할 수 있게 되면서 우리 삶에 혁명을 일으켰습니다.
이러한 발전의 핵심은 소프트웨어 개발입니다. 하지만 이 과정은 시간과 비용이 많이 드는 것으로 악명이 높습니다. AI와 RPA 기반의 테스트 자동화 도구는 제품 출시에 드는 시간과 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
AI와 RPA로 테스트 자동화를 개선하는 방법
소프트웨어 테스트 자동화 이전에는 수동 프로세스였습니다. 비용과 시간이 많이 소요되었고 결국 개발 라이프사이클에 추가되었습니다. 그러나 퍼블리셔와 개발자가 이 프로세스에 리소스를 투입할 수밖에 없을 정도로 중요한 단계입니다. 이러한 문제와 그 증상은 오늘날에도 여전히 존재하지만 소프트웨어 테스트 자동화는 탁월한 솔루션을 제공합니다.
테스트 자동화에는 컴퓨터 애플리케이션의 유효성을 검사하고 테스트하기 위해 전문 소프트웨어를 사용하는 것이 포함됩니다. 일반적으로 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하여 엔드투엔드 테스트부터 새로 커밋된 코드의 지속적인 유효성 검사에 이르기까지 다양한 테스트를 수행합니다.
소프트웨어 테스트에 AI와 RPA를 사용하는 것은 정말 흥미로운 일입니다. 분명한 장점은 시간과 비용을 절약할 수 있다는 점입니다. 그러나 진정한 잠재력은 스스로 테스트, 진단 및 치료하는 코드를 자율적으로 실행할 수 있는 기능에 있습니다. 제너레이티브 AI 도구가 코드를 작성할 수 있다는 사실까지 더하면, 우리는 인류 역사상 특별한 시기의 벼랑 끝에 서 있다고 해도 과언이 아닙니다.
지난 몇 년 동안 더 빠른 소프트웨어 릴리스에 대한 요구가 증가함에 따라 DevOps 및 애자일 접근 방식이 CI/CD로 보강되었습니다. 이제 RPA와 AI 테스트 자동화도 비슷한 영향을 미칠 것입니다. 이러한 상황으로 인해 테스트 자동화 도구가 증가했으며, 그 중 일부는 아래에서 살펴볼 것입니다.
2023년 최고의 테스트 자동화 도구
다음은 시중에 나와 있는 최고의 테스트 자동화 도구 중 일부입니다.
Autify
Autify는 AI 기반 테스트 자동화 도구입니다. 직관적인 UI와 코드가 필요 없는 기능 덕분에 Autify를 사용하면 QA 팀이 브라우저 내에서 테스트할 수 있습니다. 이 도구는 웹 및 모바일 애플리케이션을 처리할 수 있으며 자가 치유 AI를 갖추고 있습니다. Autify는 CI/CD 도구, Jenkins, 심지어 Slack과도 원활하게 통합됩니다.
AvoAssure
AvoAssure는 기술 전문가가 아닌 팀도 엔드투엔드 테스트를 자동화할 수 있는 노코드 테스트 툴입니다. 이 제품은 웹, 데스크톱, 모바일 등에서 크로스 플랫폼 테스트를 용이하게 합니다. 마지막으로, 우수한 보고 기능과 다양한 통합 옵션이 있습니다.
사이프러스
Cypress는 자바스크립트 기반의 엔드투엔드 테스트 자동화 프레임워크입니다. 웹 애플리케이션 테스트를 쉽게 할 수 있도록 제작되었습니다. 간결한 빌드와 최소한의 종속성에서 알 수 있듯이 Cypress의 핵심은 단순성입니다.
testRigor
testRigor는 견고한 엔드투엔드 테스트 솔루션입니다. 테스트 자동화 도구는 코드가 필요 없으며 웹, 모바일 및 API를 지원합니다. 테스트는 일반적으로 빠르고 안정적이며 정확하며, 크로스 플랫폼 및 크로스 브라우저 기능 덕분에 점차 인기를 얻고 있습니다.
극작가
Playwright는 엔드투엔드 웹 애플리케이션 테스트를 위해 제작된 또 다른 인기 테스트 자동화 도구입니다. 크로스 플랫폼이며 대부분의 렌더링 엔진과 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. 비주얼 스튜디오 코드 셀렉터와 모바일 에뮬레이터 기능을 추가하면 많은 개발자가 사용자 편의성 부족을 감수하는 이유를 알 수 있습니다.
위에 나열한 5가지 도구는 각각 훌륭한 기능을 갖추고 있지만, RPA와 테스트 자동화를 모두 결합한 최첨단 솔루션의 성능에는 미치지 못합니다.
재프테스트 는 최첨단 테스트 자동화 및 RPA 도구를 제공합니다. 두 기능 모두 고정 비용으로 무제한 라이선스를 사용할 수 있습니다. 초자동화 및 자동화된 소프트웨어 개발로 나아감에 따라 데스크톱, 브라우저 및 모바일 애플리케이션 툴을 위한 내구성 있는 테스트 도구는 맞춤형 소프트웨어를 만드는 소프트웨어 개발자와 기업에게 중요한 역할을 하게 될 것입니다. ZAPTEST는 모든 단계에서 도움을 드릴 수 있습니다.
AI와 RPA의 미래
지금쯤이면 AI와 RPA의 미래가 서로 얽혀 있다는 사실을 분명히 알 수 있을 것입니다. 두 기술 모두 디지털 트랜스포메이션을 가능하게 하고 기업이 더 열심히, 더 빠르게, 더 잘 일할 수 있도록 지원하는 동시에 직원들이 창의적이고 가치 중심적인 업무에 집중할 수 있게 해줍니다.
완전한 자동화를 향한 여정이 계속되고 있는 지금, 이 로켓이 어디로 향하고 있는지 생각해 보는 것은 흥미진진한 일입니다. 그 목적지는 바로 하이퍼오토메이션입니다.
초자동화 는 사고 방식입니다. 자동화할 수 있는 모든 프로세스가 자동화되는 전망을 설명합니다. 이러한 미래에는 RPA 머신 러닝이 큰 부분을 차지할 것입니다. 비즈니스 환경이 변화하고 예측이 어려워짐에 따라 조직은 경쟁력을 유지하기 위해 더욱 민첩해져야 합니다. 초자동화는 이러한 조정을 가능하게 하는 동시에 정확성과 생산성을 높이고, 오류를 줄이며, 상시 고객 서비스 및 개인화를 제공합니다.
AI 대 RPA: 최종 생각
AI와 RPA의 차이점을 간결하게 요약하면 다음과 같습니다. RPA는 사람의 행동을 모방하고, AI는 사람의 생각을 모방합니다. 두 도구 모두 인간의 행동이나 생각을 1:1로 표현할 수는 없지만, 기업이 일반적인 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 속도, 정확도 또는 능력으로 작업을 자동화하는 데 도움이 될 만큼 충분히 복제할 수 있습니다.
인간의 세계에서는 사고와 행동이 모두 필요합니다. 이러한 존재 방식의 결합이 인류의 건설, 창조, 번영을 도왔습니다. RPA와 AI의 융합도 비슷하게 생각할 수 있습니다.
요컨대, AI를 통해 RPA의 기능을 활용하고 확장하여 새롭고 흥미로운 가능성에 도달할 수 있습니다.
