RPA ir dirbtinis intelektas – tai dvi įdomios ir novatoriškos IT programos, esančios skaitmeninės transformacijos revoliucijos priešakyje. Abi technologijos keičia darbo pasaulį, nes padeda darbuotojams ir pradeda naują produktyvumo erą. Tačiau, nors RPA ir dirbtinis intelektas turi daug panašumų ir susikirtimo taškų, jie yra skirtingi įrankiai, turintys savų stipriųjų ir silpnųjų pusių.
Šiame straipsnyje bus nagrinėjamas automatizavimo ir dirbtinio intelekto skirtumas, parodoma, kur jie naudojami, kaip veikia ir kaip kartu padeda šiuolaikinėms įmonėms pereiti prie automatizuotos ateities.
RPA ir dirbtinio intelekto apibrėžtys
Prieš pradėdami nagrinėti atitinkamas programas ir naudojimo atvejus
Robotinio procesų automatizavimo (RPA)
ir dirbtinio intelekto (DI), verta abi sąvokas pagrįsti apibrėžtimis.
1. Kas yra RPA?
Robotinis procesų automatizavimas (RPA) – tai technologijų rinkinys, padedantis automatizuoti nuspėjamus, taisyklėmis pagrįstus verslo procesus.
Verslo darbo eigą sudaro daugybė užduočių. Kai kurioms iš šių užduočių atlikti reikia žmogaus sprendimų priėmimo ir vertinimo. Tačiau daugelį jų galima pakartoti ir nuspėti. Būtent ši antroji kategorija naudojama RPA automatizuoti.
Didžioji dalis programinės įrangos, kurią šiandien mėgstame ir naudojame, yra pagrįsta taisyklėmis. Kompiuteriai puikiai atlieka aiškiai apibrėžtus užsakymus greitai ir tiksliai. Jei tik duodame jiems tinkamus nurodymus, jie gali nepaliaujamai apdoroti informaciją ir atlikti užduotis.
RPA yra tas pats. Tačiau ši sistema yra išskirtinė ir padeda įmonėms, nes išplečia tas pačias funkcijas įvairiose programose, sistemose ir duomenų bazėse. Trumpai tariant, RPA bendrauja su įvairiomis programomis taip pat, kaip ir žmogus. Ji gali imituoti žmogaus ir kompiuterio sąveikos metu atliekamus paspaudimus, klavišų paspaudimus ir pelės judesius ir įsiminti šiuos veiksmus kaip veiksmų seriją, kuri atliekama, kai įvykdomas trigeris arba tam tikra sąlyga.
RPA technologijos pavyzdžiai
- API integracija
- Tarpplatforminis scenarijų kūrimas
- Kryžminiai taikomųjų programų scenarijai
- Skaitmeniniai robotai arba „botai”
- GUI įrašymo įrankiai
- Sąsajos be kodo
2. Kas yra dirbtinis intelektas?
Dirbtinis intelektas (DI) – tai technologijų, imituojančių žmogaus pažinimą, rinkinys. Kai kurios iš šių protinių užduočių apima mokymąsi, samprotavimą, savęs koregavimą, objektų atpažinimą, sprendimų priėmimą ir prognozavimą. Nors ši kompiuterių mokslo šaka gyvuoja nuo 1950-ųjų, per pastaruosius dešimt-penkiolika metų ji padarė didelę pažangą.
Dirbtinis intelektas naudojamas visur. Nors generatyvinis dirbtinis intelektas, automobiliai be vairuotojo ir virtualūs asistentai, tokie kaip „Siri” ir „Alexa”, užima pirmąsias antraštes, jis taip pat naudojamas proziškesnėse, bet praktiškesnėse srityse, pvz., teksto prognozavimo, kibernetinio saugumo, apsaugos nuo sukčiavimo, paieškos variklių, personalizuotos rinkodaros ir rekomendacijų bei duomenų analizės srityse.
Dabar naudojamas dirbtinis intelektas paprastai vadinamas siauruoju dirbtiniu intelektu. Trumpai tariant, ji imituoja žmogaus intelektą siaurose srityse, pavyzdžiui, „Deepmind” AlphaGo arba įvairią kalbos atpažinimo programinę įrangą. Tačiau prognozuojama, kad ateityje dirbtinis intelektas pereis nuo specializacijos prie bendresnio intelekto, galinčio atlikti įvairesnes užduotis.
Dirbtinio intelekto technologijos pavyzdžiai
- Natūralios kalbos apdorojimas
- Mašininis mokymasis
- Gilusis mokymasis
- Kompiuterinės regos technologija
- Prognostinė analizė
- Generatyvinis dirbtinis intelektas
3. RPA vs AI vs ML
Tarp šių technologijų esama nemažai painiavos, o kai kuriems žmonėms kyla klausimas, koks yra ryšys tarp robotizuotų procesų automatizavimo ir mašininio mokymosi.
Kad būtų aiškiau, mašininis mokymasis (ML) yra dirbtinio intelekto rūšis. Ši technologija naudoja algoritmus ir statistinius modelius, kad dideliuose duomenų rinkiniuose rastų modelius. Po to ji gali pateikti vertingų įžvalgų arba atlikti prognozes. Pagrindiniai robotų procesų automatizavimo ir mašininio mokymosi skirtumai yra šie: RPA yra aiškiai vadovaujama, o ML gali laisvai atrasti savo duomenų apdorojimo būdus.
Robotizuotų procesų automatizavimo mašininis mokymasis įmanomas, kai RPA įrankiai papildomi dirbtiniu intelektu. Todėl, kai RPA ir mašininis mokymasis naudojami kartu, tai yra vienas įdomiausių horizontų automatizavimo srityje.
Dirbtinio intelekto ir RPA taikymas
Iš pirmo žvilgsnio RPA ir dirbtinis intelektas turi daug panašumų dėl to, kaip ši technologija taikoma verslo aplinkoje. Abi priemonės yra susijusios su žmonių darbo pratęsimu ir papildymu, leidžiančiu įmonėms pasiekti didesnį našumą, tikslumą ir efektyvumą.
1. Dirbtinio intelekto taikymas
Dirbtinis intelektas naudojamas įvairiose pramonės šakose keliais nuostabiais būdais, įskaitant:
- Prognostinė analizė
- Autonominės transporto priemonės
- Veido atpažinimo programinė įranga
- Kibernetinis saugumas
- Personalizavimas
- Rinkodaros automatizavimas
- Farmacijos vaistų projektavimas
- Sukčiavimo aptikimas
- Klientų aptarnavimo pokalbių robotai
2. RPA taikymas
RPA
plačiai paplito verslo bendruomenėje, nes ji gali atlikti įvairius darbus, pvz:
- Klientų ir darbuotojų įdarbinimas
- Ataskaitų generavimas
- Duomenų įvedimas ir perkėlimas
- Automatinis programinės įrangos testavimas
- Įdarbinimo arba kredito patikrinimai
- Pareiškėjų stebėjimo sistemos
- KYC automatizavimas
Šie dirbtinio intelekto ir RPA taikymai yra tik ledkalnio viršūnė. Abi technologijos buvo pritaikytos visose įmonėse, kad padėtų automatizuoti begalę užduočių ir padidinti efektyvumą bei tikslumą.
dirbtinis intelektas ir RPA: Skirtumai ir panašumai
RPA ir dirbtinis intelektas daug kur sutampa, tačiau reikia žinoti keletą esminių skirtumų.
Kuo skiriasi dirbtinis intelektas ir RPA?
1. Plėtra
Vienas iš geriausių būdų įvertinti dirbtinį intelektą ir RPA yra skirtingi kiekvienos programinės įrangos kūrimo procesai.
RPA yra orientuota į procesus. Kūrėjai nusibrėžia užduotis, kurias nori automatizuoti, ir šiuos veiksmus paverčia kompiuteriniu scenarijumi, kuris atlieka užduotis.
AI yra paremtas duomenimis. Ji naudoja mašininį mokymąsi, kad dideliuose duomenų rinkiniuose rastų modelius, kurie yra apmokyti gauti rezultatus. Kai šie algoritmai gerai veikia, jie gali priimti naujus įvesties duomenis ir apdoroti naujus duomenis, kad atsakytų į klausimus, atliktų prognozes arba inicijuotų veiksmus.
2. Mąstymas prieš veikimą
Vienas iš būdų išreikšti skirtumą tarp dirbtinio intelekto ir automatizavimo – palyginti mąstymą ir veikimą.
RPA atlieka savo užduotis kaip ištikimas darbinis arklys. Jai nereikia galvoti, jai tereikia daryti.
Priešingai, dirbtinis intelektas naudoja kognityvinius procesus, panašius į žmogaus mąstymą. Ji gali skaityti el. laiškus ir kitų formų nestruktūrizuotus duomenis, kad išgautų prasmę arba rastų duomenų modelius, kad būtų galima išgauti įžvalgas ar net prognozes. Be to, naudojant mašininį mokymąsi, dirbtinio intelekto įrankiai gali nuolat įsisavinti naują informaciją, mokytis iš scenarijų ir laikui bėgant tobulėti.
3. Kliūtis patekti į rinką
RPA plačiai paplito, nes ji yra ekonomiškai efektyvi, greitai įgyvendinama ir turi nedidelę mokymosi kreivę.
Tuo tarpu dirbtinis intelektas yra labai techniškas, sunkiai apmokomas ir brangus, iš esmės dėl to, kad priklauso nuo didžiulių duomenų rinkinių.
4. Taikymas darbo aplinkoje
RPA gali būti naudojama keliais atvejais, pavyzdžiui, duomenų įvedimui, svetainių nuskaitymui ir sąskaitų faktūrų tvarkymui. Tačiau jis geriausiai tinka nuspėjamoms užduotims su labai konkrečiais etapais.
Kita vertus, dirbtinis intelektas gali atlikti įvairesnes užduotis, pavyzdžiui, sudėtingą duomenų apdorojimą, protingą sprendimų priėmimą ir net turinio kūrimą.
Kokie yra dirbtinio intelekto ir RPA panašumai?
1. Automatonas
Tiek RPA, tiek dirbtinis intelektas automatizuoja užduotis, kurias tradiciškai atlikdavo žmonės. Nors jos naudoja skirtingas technologijas ir savaip atlieka savo pareigas, jos abi mažina darbuotojų naštą.
Apibendrinant galima teigti, kad abu įrankiai gali pakeisti žmogaus darbą ir papildyti žmonių darbą, mechanizuojant informacinių technologijų užduotis.
2. Integracija
RPA ir dirbtinis intelektas gali integruotis su esamomis verslo sistemomis ir išplėsti jų galimybes, padaryti verslą efektyvesnį ir net pratęsti senų sistemų gyvavimo laiką.
3. Klaidų mažinimas
Tiek dirbtinis intelektas, tiek RPA yra svarbūs veiksniai sprendžiant žmogiškųjų klaidų problemą. Mechanizuodamos verslo procesus įmonės gali sumažinti pinigines ir reputacijos sąnaudas, atsirandančias dėl klaidų, kurių galima išvengti,
dirbtinis intelektas ir RPA: Stipriosios ir silpnosios pusės
Joks įrankis nėra tobulas. Jei norite pasinaudoti automatizavimo privalumais, turite suprasti stipriąsias ir silpnąsias RPA ir dirbtinio intelekto puses.
1. AI stipriosios ir silpnosios pusės
Panagrinėkime kai kuriuos dirbtinio intelekto privalumus ir trūkumus automatizavimo srityje
AI privalumai
- Gali mokytis darbo vietoje
- Didesnis lankstumas nei RPA
- Gali apdoroti nestruktūrizuotus duomenis
AI trūkumai
- Brangiai kainuoja kurti
- Įgyvendinimas yra labai techninio pobūdžio.
- Reikalingi dideli duomenų rinkiniai mokymams
2. RPA stipriosios ir silpnosios pusės
Panagrinėkime kai kuriuos RPA privalumus ir trūkumus automatizavimo srityje
RPA stipriosios pusės
- Tiksliai automatizuoja didelės apimties užduotis
- Ekonomiškai efektyvus
- Greitas ir paprastas įgyvendinimas
RPA trūkumai
- Gali būti sudėtinga išplėsti
- Negalima apdoroti nestruktūrizuotų duomenų
- Tinka tik siauroms užduotims
RPA ir dirbtinio intelekto atvejų tyrimai
Bene lengviausias būdas suprasti bet kurios technologijos poveikį ir galimybes yra konkrečių atvejų analizė. Čia pateikiame RPA ir dirbtinio intelekto atvejų analizes, kad sužinotumėte, kaip jos gali padėti jūsų verslui.
1. RPA atvejų tyrimas
30 didžiausių JAV bankų, kurių turtas viršija 150 mlrd. JAV dolerių, hipotekos procesams, įskaitant duomenų įvedimą, dokumentų tvarkymą, duomenų tikrinimą ir kt., reikėjo daug darbo valandų. Be to, kad šias darbo eigas reikėjo atlikti rankiniu būdu, jose taip pat pasitaikydavo žmogiškųjų klaidų. Bankas bendradarbiavo su „Ernst & Young”, kad rastų našumą didinantį sprendimą.
Jie naudojo RPA sprendimą, kuris galėtų sklandžiai integruotis į esamą IT infrastruktūrą, kad galėtų atlikti su hipoteka susijusias rankines užduotis. Rezultatai buvo stulbinantys: efektyvumas padidėjo 2-3 kartus, sutaupyta 1 mln. dolerių ir visiškai pašalintos klaidos.
2. RPA dirbtinio intelekto atvejo analizė
„Expion Health yra Gaithersburge, Merilande, įsikūrusi sveikatos priežiūros išlaidų valdymo bendrovė. Jie padeda savo medicinos draudimo klientams gauti informaciją apie žalų valdymą pramonėje, kuri garsėja kintamomis ir lupikiškomis kainomis. Jų darbo srautai buvo rankiniai, o draudikai prašymus siųsdavo ir elektronine, ir popierine forma. Tokiu būdu apdorodami pretenzijas, jų komanda galėjo apdoroti tik apie 75 pretenzijas per dieną.
Vieno reikalavimo pateikimo laiko sutrumpinimas buvo problema. Tačiau kadangi duomenys buvo nestruktūruoti, tipinis RPA sprendimas būtų neveikęs. Jiems reikėjo sprendimo, papildyto dirbtiniu intelektu, ypač optiniu ženklų atpažinimu ir natūralios kalbos apdorojimu.
Įdiegę RPA + dirbtinio intelekto programinę įrangą, jie popierinius prašymus konvertavo į PDF dokumentus, ištraukdami atitinkamus duomenis ir tik tada siuntė informaciją apie kainas į savo vidinę sistemą. Dėl šio sprendimo kiekvieną dieną apdorojamų reikalavimų skaičius padidėjo 600 %.
Kaip pasirinkti tarp RPA ir dirbtinio intelekto?
RPA ir dirbtinio intelekto pasirinkimas – tai ne tiek dviejų technologijų rūšių kova, kiek tai, kokius procesus reikia automatizuoti. RPA yra geriausias pasirinkimas, kai turite standartizuotas darbo eigas, o dirbtinis intelektas geriau tinka scenarijams, kai viskas yra šiek tiek neaiškiau.
Taigi geriau užduoti klausimą: „Kuriose situacijose geriausiai tinka RPA, o kuriose – dirbtinis intelektas?”
Geriausia šiuo atveju galvoti apie esamą darbo eigos procesą, kurį norite automatizuoti. Vizualizuokite jį arba nubraižykite žemėlapį, suskirstydami procesą į etapus. Parodykime keletą pavyzdžių.
1 scenarijus
Esate užimtos statybų įmonės buhalteris. Viena iš daugiausiai laiko reikalaujančių jūsų darbo dienos dalių yra išlaidų registravimas ir užtikrinimas, kad rangovams būtų atlyginta už darbams atlikti įsigytas prekes. Darbuotojai turi įkelti savo išlaidas į svetainės portalą, kuriame jūs jas registruojate ir atnaujinate darbo užmokesčio žiniaraštį, kad būtų atspindėti šie duomenys.
Naudokite RPA
Šie veiksmai yra nuspėjami, o duomenys yra struktūrizuoti. Veiksmai galėtų atrodyti maždaug taip.
- Kai rangovai įkelia išlaidų ataskaitą, suveikia robotas
- „Bot” atidaro išlaidų skaičiuoklę ir gauna duomenis.
- bot užregistruoja sumą ir paskirtį ir išrašo sąskaitą į atitinkamą sąskaitą.
- Botas taip pat atidaro darbo užmokesčio programinę įrangą ir perveda sumą į rangovo sąskaitą.
2 scenarijus
Vėlgi, esate užimtos statybų įmonės buhalteris. Turite kelias sąskaitas su skirtingais statybos tiekėjais. Mėnesio pabaigoje sąskaitos faktūros siunčiamos el. paštu. Tačiau kiekviena įmonė turi savo sąskaitų faktūrų šablonus, todėl duomenys yra nestruktūruoti.
Naudokite dirbtinį intelektą
Dirbtinis intelektas – tai įvairių technologijų, iš kurių dvi yra optinis ženklų atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas, skėtinė sąvoka. Naudodamiesi šiomis technologijomis galite skaityti ir suprasti el. paštu gaunamas sąskaitas faktūras ir paversti jas struktūrizuotais duomenimis. Kai jūsų dirbtinis intelektas apdoroja informaciją į struktūrizuotą skaičiuoklę, galite naudoti RPA užduotims atlikti ir sąskaitoms faktūroms registruoti ar net apdoroti.
Kada naudoti RPA, o kada AI procesų automatizavimo kontrolinį sąrašą
Pateikiame trumpą kontrolinį sąrašą, kuris padės suprasti, kuriems procesams geriausiai tinka RPA, o kuriems – dirbtinis intelektas.
Naudokite RPA:
- Kai darbo užduotys yra didelės apimties, nuspėjamos ir pagrįstos taisyklėmis.
- Kai duomenų įvestys apima struktūrizuotus duomenis
- Kai proceso rezultatus galima nustatyti proceso pradžioje
Naudokite dirbtinį intelektą:
- Kai procesai yra labai kintantys ir reikalauja tam tikros pažinimo formos, pavyzdžiui, sudėtingas sprendimų priėmimas.
- Kai duomenų įvestis apima nestruktūrizuotus duomenis
- Kai proceso pradžioje neįmanoma prognozuoti darbo eigos rezultatų
Ar dirbtinis intelektas pakeis RPA?
Žiniasklaida ir kai kurie analitikai nuolat kartoja, kad dirbtinis intelektas yra nesustabdoma jėga, kuri pakeis viską, įskaitant žmones. Ką tai reiškia RPA? Ar dirbtinis intelektas pakeis ir jį?
Bet kokios prognozės, kad dirbtinis intelektas pakeis RPA, priklauso nuo klaidingo supratimo apie atitinkamas technologijas. Kaip paaiškinome šiame straipsnyje, nors abi technologijos turi daug sąlyčio taškų, manyti, kad jos yra konkuruojančios priemonės, yra netikslu.
Galbūt dalis painiavos kyla dėl to, kad dirbtinis intelektas gali papildyti RPA. Tačiau tai skiriasi nuo jo pakeitimo. Taip pat ir RPA procesus galima dar labiau supaprastinti pasitelkiant dirbtinį intelektą, tačiau jų pagrindas vis tiek yra RPA.
Taigi, nors dirbtinis intelektas gali pakeisti daugelį žmogaus užduočių, įskaitant ir tas, kurias paprastai atlieka RPA robotai, tikėtina, kad ateityje šios technologijos veikiau dirbs kartu, o ne pakeis viena kitą.
RPA yra pirmas žingsnis kelyje į hiperautomatizavimą. Norint pasiekti šį tikslą, reikės dirbtinio intelekto technologijų, pavyzdžiui, mašininio mokymosi ir duomenų analizės. Nors dirbtinis intelektas bus labai naudingas automatizavimui suteikiant aukštesnio lygio mąstymo privalumus, pačias užduotis atliks RPA robotai. Dirbtinis intelektas ne pakeis, o organizuos ir valdys RPA.
Ateitis – ne robotų procesų automatizavimas ir dirbtinis intelektas, o robotų procesų automatizavimas ir dirbtinis intelektas.
Kur susilieja dirbtinis intelektas ir RPA
Yra garsi Alberto Einšteino citata,
„Kompiuteriai yra neįtikėtinai greiti, tikslūs ir kvaili. Žmonės yra neįtikėtinai lėti, netikslūs ir genialūs. Kartu jie yra neįsivaizduojamai galingi.”
Ši citata atskleidžia kompiuterių pranašumus ir kartu pabrėžia jų ribotumą. Kai kalbama apie aukštesnio lygio mąstymą, pavyzdžiui, kūrybiškumą, abstrakčius samprotavimus ar sudėtingų sprendimų priėmimą, arba iš esmės apie viską, kas nesusiję su įkyriu, žingsnis po žingsnio nurodymų vykdymu, kompiuteriai negali konkuruoti su žmogaus protu. Daugeliu atžvilgių dirbtinis intelektas yra bandymas sumažinti atotrūkį tarp žmonių ir kompiuterių ir sukurti partnerystę, kuri sujungtų geriausias abiejų pasaulių savybes.
Neįsivaizduojama galia, apie kurią kalbėjo A. Einšteinas, pasireiškia dirbtinio intelekto ir RPA santykiuose. AI gebėjimas imituoti įvairius žmogaus pažinimo aspektus kartu su RPA greičiu ir tikslumu yra ta vieta, kur abi priemonės susilieja. Kadaise RPA galimybių ribos buvo nubrėžtos ties taškais, kuriuose reikėjo žmogaus sprendimų priėmimo. Tačiau šias sistemas papildžius dirbtiniu intelektu, šios ribos panaikinamos, todėl įmonės gali automatizuoti daugiau užduočių ir gauti daugiau naudos.
Sujungus RPA ir dirbtinį intelektą, sukuriama trečioji technologinė kategorija, vadinama pažangiuoju automatizavimu (angl. Intelligent Automation, IA) arba pažangiuoju procesų automatizavimu (angl. Intelligent Process Automation, IPA). Pagal šį „geriausią abiejų pasaulių” scenarijų įmonės gali naudoti RPA įrankius, kurie gali mokytis iš savo aplinkos naudodami mašininio mokymosi (ML) metodą.
Geroji pusė yra ta, kad galite didinti proceso, kurį norite automatizuoti, sudėtingumą, nes dirbtinis intelektas padeda pašalinti kai kuriuos trikdžius, pvz., darbą su nestruktūrizuotais duomenimis ar sprendimų priėmimą.
Viena iš įdomiausių dirbtinio intelekto ir RPA konvergencijos sričių yra
testavimo automatizavimas
. Vis labiau skaitmeniniame pasaulyje programinė įranga ir mobiliosios programėlės ir toliau tobulins verslą. Nuo išmaniųjų telefonų paplitimo nepraėjo nė 20 metų. Per tą laiką jie iš esmės pakeitė mūsų gyvenimą, suteikdami galimybę palaikyti ryšį ir dirbti naujais būdais.
Šios pažangos pagrindas – programinės įrangos kūrimas. Vis dėlto, kaip žinia, šis procesas užima daug laiko ir yra brangus. Testavimo automatizavimo įrankiai, paremti dirbtiniu intelektu ir RPA, gali padėti sutrumpinti produktų pateikimo rinkai laiką ir sumažinti išlaidas.
Kaip dirbtinis intelektas ir RPA pagerina bandymų automatizavimą
Programinės įrangos testavimo automatizavimas anksčiau buvo atliekamas rankiniu būdu. Tai buvo brangu, užėmė daug laiko ir galiausiai pailgino kūrimo ciklą. Tačiau tai toks svarbus etapas, kad leidėjai ir kūrėjai neturėjo kito pasirinkimo, kaip tik skirti išteklių šiam procesui. Nors šios problemos ir jų simptomai egzistuoja ir šiandien, programinės įrangos testavimo automatizavimas yra puikus sprendimas.
Testavimo automatizavimas apima specializuotos programinės įrangos naudojimą kompiuterių programoms patvirtinti ir išbandyti. Joje paprastai naudojamos grafinės vartotojo sąsajos (GUI) ir taikomųjų programų sąsajos (API), kad būtų galima atlikti įvairius bandymus – nuo galutinio testavimo iki nuolatinio naujai perduoto kodo patvirtinimo.
Dirbtinio intelekto ir RPA naudojimas programinės įrangos testavime yra išties įdomus. Kai kurie akivaizdūs privalumai – tai laiko ir pinigų taupymas. Tačiau tikrasis potencialas slypi gebėjime savarankiškai vykdyti kodą, kuris pats save tikrina, diagnozuoja ir gydo. Pridėjus faktą, kad generatyvinio dirbtinio intelekto įrankiai gali rašyti kodą, galima sakyti, kad esame ypatingo žmonijos istorijos laikotarpio priešaušryje.
Per pastaruosius kelerius metus išaugus greitesnio programinės įrangos išleidimo poreikiui, „DevOps” ir „Agile” metodai buvo papildyti CI/CD. Dabar panašų poveikį gali padaryti ir RPA bei AI testavimo automatizavimas. Dėl šios situacijos padaugėjo testavimo automatizavimo įrankių, kai kuriuos iš jų panagrinėsime toliau.
Geriausi testavimo automatizavimo įrankiai 2023 m.
Štai keletas geriausių rinkoje esančių testavimo automatizavimo įrankių.
Autify
„Autify” yra dirbtinio intelekto valdomas bandymų automatizavimo įrankis. Dėl intuityvios vartotojo sąsajos ir funkcijų be kodo „Autify” leidžia QA komandoms testuoti naršyklėje. Įrankis gali apdoroti žiniatinklio ir mobiliąsias programas ir turi savaime išsigydantį dirbtinį intelektą. „Autify” sklandžiai integruojasi su CI/CD įrankiais, „Jenkins” ir net „Slack”.
AvoAssure
„AvoAssure” yra testavimo be kodo įrankis, leidžiantis automatizuoti testavimą nuo galo iki galo ne techninėms komandoms. Produktas palengvina įvairių platformų testavimą žiniatinklyje, darbalaukyje, mobiliajame telefone ir kt. Be to, ji turi geras ataskaitų teikimo funkcijas ir daug integracijos parinkčių.
Cypress
„Cypress” yra „JavaScript” pagrįsta visapusiško testavimo automatizavimo sistema. Ji buvo sukurta siekiant palengvinti žiniatinklio programų testavimą. „Cypress” raktas – paprastumas, tai rodo taupus kūrimas ir minimalios priklausomybės.
testRigor
„testRigor” yra patikimas kompleksinio testavimo sprendimas. Testavimo automatizavimo įrankis yra be kodo ir palaiko žiniatinklio, mobiliojo ryšio ir API. Testai paprastai būna greiti, stabilūs ir tikslūs, o dėl skirtingų platformų ir naršyklių funkcionalumo jų populiarumas pamažu auga.
Dramaturgas
„Playwright” yra dar vienas populiarus testavimo automatizavimo įrankis, sukurtas visapusiškam žiniatinklio programų testavimui. Jis yra daugiaplatformis, palaiko daugumą atvaizdavimo variklių ir kelias programavimo kalbas. Dar pridėkite „Visual Studio Code” kodo parinkiklį ir mobiliojo emuliatoriaus funkciją ir suprasite, kodėl daugelis programuotojų toleruoja jos nepatogumą naudotojui.
Nors visi penki įrankiai, kuriuos išvardijome pirmiau, turi puikių funkcijų, jiems trūksta modernaus sprendimo, kuris sujungia ir RPA, ir testavimo automatizavimą, galios.
ZAPTEST siūlo moderniausius testavimo automatizavimo ir RPA įrankius. Abi funkcijos yra prieinamos už fiksuotą kainą su neribotu licencijų skaičiumi. Pereinant prie hiperautomatizavimo ir automatizuoto programinės įrangos kūrimo, patvarios darbalaukio, naršyklės ir mobiliųjų programų testavimo priemonės vaidins svarbų vaidmenį programinės įrangos kūrėjams ir įmonėms, kuriančioms pagal užsakymą sukurtą programinę įrangą. ZAPTEST gali padėti kiekviename žingsnyje.
Dirbtinio intelekto ir RPA ateitis
Dabar jau turėtų būti aišku, kad dirbtinio intelekto ir RPA ateitis yra tarpusavyje susijusi. Abi technologijos suteikia galimybę skaitmeninei transformacijai ir leidžia įmonėms dirbti sunkiau, greičiau ir geriau, o darbuotojams – kūrybiškai ir vertingai dirbti.
Kadangi visiško automatizavimo trajektorija tęsiasi, įdomu pagalvoti, kur link ši raketa skries. Šis tikslas – hiperautomatizavimas.
Hiperautomatizacija tai mąstymo būdas. Tai apibūdina perspektyvą, kai kiekvienas procesas, kurį įmanoma automatizuoti, yra automatizuotas. Didelę šios ateities dalį sudarys RPA mašininis mokymasis. Kadangi verslo pasaulis keičiasi ir tampa vis labiau nenuspėjamas, organizacijos, norėdamos išlikti konkurencingos, turės tapti lankstesnės. Hiperautomatizavimas leis atlikti šiuos pakeitimus, kartu padidindamas tikslumą ir našumą, sumažindamas klaidų skaičių ir užtikrindamas nuolatinį klientų aptarnavimą bei personalizavimą.
AI prieš RPA: Galutinės mintys
Kalbant apie krizę, skirtumą tarp dirbtinio intelekto ir RPA galima apibendrinti trumpai. RPA imituoja žmogaus veiksmus, o dirbtinis intelektas imituoja žmogaus mintis. Nė vienas iš šių įrankių negali 1:1 atkartoti nei žmogaus veiksmų, nei minčių, tačiau jie yra pakankamai gera kopija, kad padėtų įmonėms automatizuoti užduotis tokiu greičiu, tikslumu ar gebėjimais, kurie gerokai pranoksta įprastus žmogaus gebėjimus.
Žmonių pasaulyje reikia ir mąstymo, ir veiksmų. Būtent šių būdų derinimas padėjo žmonijai kurti, kurti ir klestėti. Panašiai galime galvoti apie RPA ir dirbtinio intelekto konvergenciją.
Trumpai tariant, dirbtinis intelektas leidžia mums panaudoti ir išplėsti RPA galias, kad pasiektume naujų ir įdomių galimybių.
